Uji Normalitas Data Dokumen Pemberitahuan Ekspor Barang PT. Dua Kuda Indonesia Tahun 2019

Izza Lailatul Kasanah

21/05/2022

Library:

> # install.packages("knitr")
> # install.packages("rmarkdown")
> # install.packages("prettydoc")
> # install.packages("equatiomatic")

1 PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang

Setiap organisasi pada dasarnya akan menerapkan kebijakan yang berbeda-beda terhadap sumber daya manusia yang dimilikinya. Kualitas sumber daya manusia atau karyawan dapat diukur melalui produktivitas kerjanya. Setiap perusahaan selalu mengharapkan karyawannya mempunyai produktivitas kerja.

PT. Dua Kuda Indonesia merupakan perusahaan yang bergerak dibidang manufaktur kimia dan mengekspor hasil produksinya ke China, Korea, Jepang, Turki, Amerika Serikat, Eropa, dan Afrika. Pemberitahuan Ekspor Barang (PEB) adalah dokumen penting yang dibutuhkan dalam kegiatan ekspornya. PEB membutuhkan dokumen-dokumen pendukung seperti invoice, packing list, surat perizinan ekspor (untuk barang yang dikenakan larangan pembatasan), cukai dan pajak, surat setoran pabean dan dokumen lain yang diperlukan sesuai karakteristik barang. Dokumen tersebut harus dilengkapi dalam pengisian PEB.

Divisi Ekspor perhari harus menyelesaikan 20 dokumen PEB artinya ada 20 paket pengiriman barang yang di ekspor ke luar negeri atau 400 dokumen PEB dalam satu bulan. Jika hal tersebut tercapai maka pelaksanaan ekspor barang stabil dan perusahaan akan mendapatkan keuntungan. Menurut pelaporaan dokumen Pemberitahuan Ekspor Barang (PEB) PT. Dua Kuda Indonesia selama tahun 2019 terdapat 7 bulan yang mampu memenuhi target perusahaan yaitu sebanyak 400 dokumen PEB setiap bulannya. Kesalahan pengisian data transaksi ekspor dan tidak menjalankan sesuai Standar Operasional Prosedur (SOP) seringkali menjadi masalah penyebab ekspor tidak berjalan efektif. Kesalahan penulisan pada dokumen PEB tersebut menyebabkan sanksi berupa pemotongan gaji karyawan untuk membayar denda kepada kantor pajak.

1.2 Statistika Deskriptif

Ilmu statistik atau statitika adalah sebuah ilmu yang mempelajari teknik-teknik pengumpulan, pengorganisasian, analisis dan interpretasi atau informasi data. Metode statistik adalah prosedur-prosedur yang digunakan dalam pengumpulan, penyajian, analisis dan penafsiran data. Metode – metode tersebut dikelompokan menjadi dua kelompok yaitu 1. Statistik Dekriptif adalah metode-metode yang berkaitan dengan pengumpulan dan penyajian suatu gugus data sehingga memberikan informasi yang berguna. 2. InferensiaStatistik mencakup semua metode yang berhubungan dengan analisis sebagian data untuk kemudian sampai pada peramalan atau penarikan kesimpulan mengenai keseluruhan gugus data.

Dalam memecahkan masalah dengan cara statistik, lebih tepat jika mengikuti tahapan yang lebih ilmiah. Langkah-langkah dasar dalam pemecahan masalah secara statistik adalah: 1. Mengidentifikasikan masalah atau peluang 2. Mengumpulkan fakta yang tersedia 3. Mengumpulkan data orisinil yang baru 4. Mengklasifikasikan dan mengikhtisarkan data 5. Menyajikan data 6. Menganalisis data

Dalam menggunakan data sebagai dasar dalam pembuatan keputusan harus memenuhi persyaratan data yang baik yaitu objektif , representatif (mewakili) dan kesalahan kecil.

1.3 Distribusi Normal

Suatu data akan terdistribusi secara normal apabila rata-rata nilai variabel sama dengan median begitu pula dengan modus nilai data tersebut atau dengan kata lain apabila rata rata, median dan modus suatu kumpulan data maka data tersebut dikatakan terdistribusi secara normal. Distribusi probabilitas normal membentuk suatu kurva normal (kurva yang simetris) yang berbentuk lonceng setangkup yang melebar tak berhingga pada kedua arah positif dan negatifnya.

Gambar diatas merupakan kurva normal atau kurva simetris yang disebut dengan distribusi normal dengan puncak distribusi ada di bagian tengah yang nilai rata-rataya sama atau mendekati median dan modus.

1.4 Uji Normalitas dengan Uji Kolmogorov-Smirnov

Uji Kolmogorov-Smirnov dapat digunakan untuk menguji suatu asumsi apakah suatu data sampel berasal dari populasi yang berdistribusi normal atau tidak. Asumsi normalitas memiliki peranan penting dalam uji-uji parametrik, seperti uji beda rata-rata dari dua populasi dengan uji t dan analisis varians. Hal ini karena uji-uji parametrik akan bekerja dengan baik ketika asumsi normalitas dipenuhi.

Pada uji Kolmogorov-Smirnov, hipotesis nol menyatakan data yang diteliti berasal dari populasi yang berdistribusi normal, sedangkan hipotesis alternatif menyatakan data yang diteliti tidak berasal dari populasi yang berdistribusi normal. Andaikan X1, X2, X3,…, Xk merupakan nilai-nilai pada sampel acak (random sample). Misalkan 𝑓(Xi) menyatakan probabilitas dari nilai Xi, sedangkan 𝐹(Xi) = 𝑓(X ≤ Xi) menyatakan probabilitas kumulatif dari nilai Xi, di mana 𝑖 = 1,2,3, … , 𝑘. Selanjutnya andaikan Zi merupakan nilai normal (sampel) terstandarisasi dari hasil transformasi nilai Xi dan 𝐹(Zi) = 𝑓(𝑍 ≤ Zi) menyatakan probabilitas kumulatif dari nilai normal Zi terstandarisasi. Nilai normal Zi terstandarisasi merupakan hasil transformasi dari nilai Xi yang dihitung dengan rumus sebagai berikut:

\[ Z_{i} = \frac{X_{i} - Xbar}{s} \] i = 1,2,3,…,k

Perhatikan bahwa 𝑋̅ merupakan rata-rata sampel sebagai estimasi dari rata-rata populasi 𝜇, sedangkan 𝑠 merupakan standar deviasi sampel sebagai estimasi dari standar deviasi populasi 𝜎. Misalkan 𝐷𝑖 menyatakan nilai mutlak dari selisih antara 𝐹(𝑍𝑖) dan 𝐹(𝑋𝑖), yakni Di = |F(Zi) − F(Xi) |, i = 1,2,3, … ,k. Nilai 𝐷𝑖 paling besar (maximum) atau Dmax merupakan nilai statistik dari uji Kolmogorov-Smirnov. Nilai statistik dari uji Kolmogorov-Smirnov (Dmax ) kemudian dibandingkan dengan nilai kritis berdasarkan tabel distribusi Kolmogorov-Smirnov untuk pengambilan keputusan terhadap hipotesis. Berikut aturan pengambilan keputusan terhadap hipotesis berdasarkan uji Kolmogorov-Smirnov.

JIka Dmax ≤ nilai kritis, maka H0 diterima dan H1 ditolak. JIka Dmax > nilai kritis, maka H0 ditolak dan H1 diterima.

Pengambilan keputusan terhadap hipotesis juga dapat dilakukan dengan membandingkan nilai probabilitas (p-value) dari uji Kolmogorov-Smirnov terhadap tingkat signifikansi 𝛼 (significance level). Berikut aturan pengambilan keputusan berdasarkan pendekatan nilai probabilitas.

JIka nilai probabilitas ≥ tingkat signifikansi, maka H0 diterima dan H1 ditolak. JIka nilai probabilitas < tingkat signifikansi, maka H0 ditolak dan H1 diterima

1.5 1.5 Data

Data banyaknya laporan dokumen Pemberitahuan Ekspor Barang tahun 2019 adalah sebagai berikut:

SUmber: PT. Dua Kuda Indonesia, 2019

2 SOURCE CODE

2.1 Library yang Dibutuhkan

> # Library(readxl)
> # Library(normtest)
>

2.2 Membangkitkan Data

> library(readxl)
> normalitas <- read_excel("E:/COLLEGE/SEMESTER 4/KOMPUTASI STATISTIKA/PRAKTIKUM/normalitas.xlsx")
> normalitas
# A tibble: 12 x 3
   Bulan     Target_PEB Dokumen_PEB
   <chr>          <dbl>       <dbl>
 1 Januari          400         400
 2 Februari         400         394
 3 Maret            400         400
 4 April            400         365
 5 Mei              400         400
 6 Juni             400         320
 7 Juli             400         362
 8 Agustus          400         400
 9 September        400         396
10 Oktober          400         400
11 November         400         400
12 Desember         400         400

2.3 Ukuran Pemusatan dan Penyebaran Data

> x<-normalitas$Dokumen_PEB
> summary(x)
   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
  320.0   386.8   400.0   386.4   400.0   400.0

2.4 Uji Normalitas Menggunakan Kolomogorov-Smirnov

> library(nortest) 
> lillie.test(x)

    Lilliefors (Kolmogorov-Smirnov) normality test

data:  x
D = 0.36891, p-value = 7.064e-05

Hasil di atas menunjukkan bahwa nilai dari statistik uji Kolmogorov-Smirnov(D) adalah 0.36891 lebih besar daripada nilai kritis Kolmogorov-Smirnov 0.33815, maka hipotesis nol ditolak dan hipotesis alternatif diterima. Sehingga asumsi mengenai data dokumen Pemberitahuan Ekspor Barang PT. Dua Kuda Indonesia tahun 2019 ditarik dari populasi yang berdistribusi normal tidak dapat diterima pada tingkat signifikansi 10%.

Pada nilai probabilitas atau p-value adalah 7.064e-05 yang mana lebih kecil dibandingkan dengan tingkat signifikansi 10%. Maka hipotesis nol ditolak dan hipotesis alternatif diterima. Hal ini berarti asumsi mengenai data dokumen Pemberitahuan Ekspor Barang PT. Dua Kuda Indonesia tahun 2019 ditarik dari populasi yang berdistribusi normal idak dapat diterima pada tingkat signifikansi 10%.

2.5 Q-Q Plot

> qqnorm(x)
> qqline(x)

Titik-titik yang menyebar pada plot di atas tidak berada cukup dekat dari garis diagonal, sehingga disimpulkan bahwa asumsi normalitas tidak dapat dipenuhi.

2.6 Histogram

> hist(x)

Pada histogram diatas menunjukkan bahwa data tidak berbentuk kurva normal, sehingga data tidak memenuhi asumsi normalitas.

2.7 Hasil

Berdasarkan Uji Kolomogorov-Smirnov, diagram Q-Q Plot, serta histogram, dapat disimpulkan bahwa pada tingkat signifikansi 10%, data dokumen Pemberitahuan Ekspor Barang PT. Dua Kuda Indonesia tahun 2019 tidak berasal dari populasi yang berdistribusi normal.

3 DAFTAR PUSTAKA

Gio, P.U. & Irawan, D. E. 2016. Belajar Statistik dengan R. Medan. USU Press.

Kemendikbud. Tanpa Tahun. Distribusi Normal. Distribusi Normal. URL: https://lmsspada.kemdikbud.go.id/pluginfile.php/538698/mod_resource/content/2/Bab%209%20DISTRIBUSI%20NORMAL%20tep.pdf. diakses pada 22 Mei 2022.

Pratama, S. A. & Permatasari, R. I. (2021). Pengaruh Penerapan Standar Operasional Prosedur dan Kompetensi terhadap Produktivitas Kerja Karyawan Divisi Ekspor PT. Dua Kuda Indonesia. Jurnal Ilmiah M-Progress. 11(1):38-39.

Susilowati, I. H. 2019. Modul Mata Kuliah Statistik Deskriptif. Jakarta: Universitas Bina Saran Nusantara.