Perbandingan uji kenormalan pada kategori fungsi distribusi empiris menggunakan metode simulasi monte carlo

Oleh :
Anna Zammaduita - M0109010 - Fak. MIPA

Uji kenormalan berdasarkan pada fungsi distribusi empiris ada empat yaitu uji Kolmogorov-Smirnov, Kuiper, Cramer-von Mises, dan Anderson-Darling. Keempat uji tersebut memiliki statistik uji yang berbeda. Hal ini menyebabkan adanya perbedaan kesimpulan diantara keempat uji tersebut sehingga perlu untuk dibandingkan. Perbandingan uji-uji tersebut didasarkan pada kekuatan uji masing-masing. Kekuatan uji merupakan besarnya probabilitas menolak H0 ketika H0 salah. Dengan melakukan simulasi Monte Carlo terhadap distribusi yang tidak normal, dapat diperoleh banyaknya H0 yang ditolak. Tujuan penelitian ini adalah memperoleh perbandingan uji kenormalan pada ketegori fungsi distribusi empiris. Berdasarkan hasil simulasi Monte Carlo, urutan kepekaan uji kenormalan pada kategori fungsi distribusi empiris dari yang tertinggi adalah uji Anderson-Darling, Cramer-von Mises, Kuiper, dan Kolmogorov-Smirnov. Ini berarti uji Anderson-Darling paling peka dalam mendeteksi ketidaknormalan. Kata kunci : uji Kolmogorov-Smirnov, uji Kuiper, uji Cramer-von Mises, uji Anderson-Darling, fungsi distribusi empiris.