bab6.R

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# Nama : Ghaitsaa Nadiah Haura
# NIM : 2502056019
# Kelas : Ilmu Komunikasi

# BAB 6
# UJI NORMALITAS
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# Membaca data dari file CSV
normalitas <- read.csv("normalitas.csv", header = FALSE)

# Mengambil data pada kolom pertama
x <- normalitas[[1]]

# Mengubah data menjadi numerik
x <- as.numeric(x)

# Menghapus data kosong
x <- na.omit(x)


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# 1. MELIHAT DATA
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print(x)

##  [1]  40  50  50  60  60  60  70  70  70  70  80  80  80  90  90 100

# Jumlah data
length(x)

## [1] 16

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# 2. UJI LILLIEFORS
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library(nortest)

lillie <- lillie.test(x)

lillie

## 
##  Lilliefors (Kolmogorov-Smirnov) normality test
## 
## data:  x
## D = 0.125, p-value = 0.7235

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# 3. Q-Q PLOT
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qqnorm(x)

qqline(x)

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# 4. UJI JARQUE-BERA
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library(tseries)

## Registered S3 method overwritten by 'quantmod':
##   method            from
##   as.zoo.data.frame zoo

jb <- jarque.bera.test(x)

jb

## 
##  Jarque Bera Test
## 
## data:  x
## X-squared = 0.30827, df = 2, p-value = 0.8572

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# 5. KESIMPULAN UJI NORMALITAS
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p_lillie <- lillie$p.value
p_jb <- jb$p.value

cat("\n====================================\n")

## 
## ====================================

cat("KESIMPULAN UJI NORMALITAS\n")

## KESIMPULAN UJI NORMALITAS

cat("====================================\n")

## ====================================

cat("P-value Lilliefors :", p_lillie, "\n")

## P-value Lilliefors : 0.7235235

cat("P-value Jarque-Bera:", p_jb, "\n\n")

## P-value Jarque-Bera: 0.8571577

if (p_lillie >= 0.05 && p_jb >= 0.05) {
  
  cat("Berdasarkan uji Lilliefors dan Jarque-Bera,\n")
  cat("data tidak menunjukkan penyimpangan yang signifikan\n")
  cat("dari distribusi normal.\n")
  
} else {
  
  cat("Berdasarkan hasil pengujian,\n")
  cat("terdapat indikasi bahwa data tidak berdistribusi normal.\n")
}

## Berdasarkan uji Lilliefors dan Jarque-Bera,
## data tidak menunjukkan penyimpangan yang signifikan
## dari distribusi normal.