Uji Kolmogorov-Smirnov Satu Sampel

Uji Kolmogorov-Smirnov Satu Sampel adalah metode statistik yang digunakan untuk menguji apakah sampel data berasal dari distribusi tertentu. Dalam kasus ini, kami akan menggunakan uji ini untuk menguji apakah sampel data yang kami miliki berasal dari distribusi normal. Dalam uji ini, kami memiliki 30 data yang diambil secara acak. Parameter normal dari sampel ini adalah rata-rata 0,0000000 dan simpangan baku 0,96490128. Kami akan menggunakan uji Kolmogorov-Smirnov untuk menghitung perbedaan ekstrem antara sampel data kami dan distribusi normal yang diharapkan. Hasil uji menunjukkan bahwa perbedaan ekstrem terbesar adalah 0,217, dengan perbedaan positif dan negatif yang sama. Statistik uji adalah 0,217 dengan signifikansi asimtomatik (2-ekor) kurang dari 0,001. Selain itu, kami juga melakukan uji Monte Carlo dengan 10.000 sampel dan menemukan signifikansi sebesar 0,005. Dengan demikian, kami dapat menyimpulkan bahwa sampel data kami tidak berasal dari distribusi normal dengan tingkat kepercayaan 99%. Interval kepercayaan 99% untuk perbedaan ekstrem adalah antara 0,000 dan 0,002. Harap dicatat bahwa uji ini didasarkan pada asumsi bahwa distribusi data kami adalah normal. Uji ini dihitung berdasarkan data yang kami miliki dan menggunakan koreksi signifikansi Lilliefors. Dalam penelitian ini, kami menggunakan metode Monte Carlo dengan 10.000 sampel dan seed awal 2.000.000 untuk menghitung signifikansi. Metode ini memberikan hasil yang konsisten dengan metode asimtomatik. Dengan demikian, uji Kolmogorov-Smirnov Satu Sampel adalah metode yang berguna untuk menguji apakah sampel data berasal dari distribusi normal.