bab8.R

#############################################################################
#============================================================================
# Nama : Ghaitsaa Nadiah Haura
# NIM : 2502056019
# Kelas : Ilmu Komunikasi A, 2025, Semester 3

#============================================================================
# UJI KESAMAAN RATA-RATA DARI DUA POPULASI UNTUK DATA BERPASANGAN DAN
# SALING BERHUBUNGAN (UJI t) #

# Penyelesaian dalam R untuk Uji Kesamaan Rata-Rata dari Dua Populasi
# untuk Data Berpasangan dan Saling Berhubungan dengan Uji t #

# Pengujian Kesamaan Rata-Rata untuk Data Berpasangan
# dengan Menggunakan Uji t #

# Uji Asumsi Normalitas pada Data Berpasangan #

data=read.csv("data8.1.csv", sep = ";", header = TRUE)
data

##    X   Y
## 1 78 100
## 2 75  95
## 3 67  70
## 4 77  90
## 5 70  90
## 6 72  90
## 7 78  89
## 8 74  90
## 9 77 100

t.test(data$Y, data$X, paired=TRUE)

## 
##  Paired t-test
## 
## data:  data$Y and data$X
## t = 7.6525, df = 8, p-value = 6.003e-05
## alternative hypothesis: true mean difference is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
##  11.33381 21.11064
## sample estimates:
## mean difference 
##        16.22222

# Uji Asumsi Normalitas dalam R #

data=read.csv("data8.1.csv", sep = ";", header = TRUE)
data

##    X   Y
## 1 78 100
## 2 75  95
## 3 67  70
## 4 77  90
## 5 70  90
## 6 72  90
## 7 78  89
## 8 74  90
## 9 77 100

selisih = data$Y - data$X
selisih

## [1] 22 20  3 13 20 18 11 16 23

qqnorm(selisih)
qqline(selisih)

library(nortest)
lillie.test(selisih)

## 
##  Lilliefors (Kolmogorov-Smirnov) normality test
## 
## data:  selisih
## D = 0.1682, p-value = 0.6544

library(tseries)

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

jarque.bera.test(selisih)

## 
##  Jarque Bera Test
## 
## data:  selisih
## X-squared = 1.3935, df = 2, p-value = 0.4982