frekuensi, uji baris serial test, uji poker poker test, uji jarak gap test dan uji pola naik turun increasing and decreasing run Gottfried, 1992.
Pemilihan salah satu metode untuk uji keacakan sangat bergantung pada permasalahan yang memerlukan data acak. Misalnya, apabila diperlukan data acak
yang berdistribusi seragam maka cukup dilakukan uji frekuensi untuk menguji keacakan. Pada umumnya uji keacakan hanya dilakukan dengan menggunakan
salah satu alat uji saja tanpa melakukan uji keacakan lainnya. Pengertian distribusi berhubungan dengan distribusi probabilitas yang
digunakan untuk meninjau atau terlibat langsung dalam pengadaan bilangan acak tersebut. Sedangkan, seragam uniform merupakan distribusi probabilitas yang
sama untuk semua besaran yang diambil atau dikeluarkan. Ini berarti probabilitasnya diusahakan sama untuk setiap pengadaan bilangan acak tersebut
Thomas, 2004. Dalam penelitian ini akan dianalisis keacakan suatu barisan data yang
dihasilkan dari pseudorandom generator. Keacakan data akan diuji dari sisi uji frekuensi setelah dikelompokkan dalam panjang interval yang berbeda-beda untuk
mendapatkan gambaran tingkat keacakan yang dihasilkan oleh alat uji keacakan tersebut
.
1.2. Perumusan Masalah
Perumusan masalah yang akan penulis teliti adalah bagaimana pengaruh panjang interval kategori terhadap penyebaran data acak berdistribusi seragam.
1.3. Batasan Masalah
Dalam penulisan skripsi ini, penulis memberikan batasan masalah yaitu: 1. Data yang digunakan adalah data bilangan acak yang di hasilkan dari
pembangkit bilangan acak pseudorandom pada program aplikasi Ms Excel.
Universitas Sumatera Utara
2. Bilangan acak yang dihasilkan Ms.Excel bernilai enam desimal. 3. Hasil perhitungan statistik bernilai dua desimal.
1.4. Tinjauan Pustaka
Bilangan acak merupakan bilangan yang terdiri dari barisan bilangan ril atau barisan bilangan bulat dengan variasi nilai yang bersifat acak dalam satu interval
nilai tertentu Humala, 2009. Konsep keacakan bilangan acak telah terabaikan dalam literatur kajian filsafat.
Jika para filsuf membicarakan mengenai keacakan, biasanya para filsuf tersebut setuju dengan konsep dasar mengenai keacakan. Data hasil simulasi telah
mengabaikan karakter statistik dari keacakan data pada aplikasi simulasi stokastik. 50 dari seluruh publikasi mengenai studi simulasi, hanya 23 saja dari hasil
simulasi merupakan informasi yang kredibel yang menyertakan analisis statistik atas hasil simulasi Palikowski dkk., 2000.
Bilangan acak dari distribusi pada komputer digital biasanya membutuhkan satu atau lebih sampel acak yang seragam antara 0 dan 1 dan kemudian mengubah
sampel seragam menjadi sampel baru dari distribusi yang diinginkan. Sampel independen yang seragam terdistribusi pada interval 0 sampai 1 disebut bilangan
acak Pritsker dan alan, 1986. Sepanjang sejarah penghasil bilangan acak, terdapat barisan bilangan acak
yang diperoleh dari beberapa sumber bilangan acak ‘pseudorandom generator’, setelah diuji keacakannya menunjukkan bahwa barisan bilangan acak yang
dihasilkan ternyata sangat tidak acak, bergantung dari jenis uji keacakan tertentu Goldreigh, 2008.
Penyimpangan statistik statistical errors pada hasil simulasi secara umum diukur dengan selang interval ekspektasi yang berisi nilai yang tidak diharapkan.
Probabilitas diketahui sebagai level kepercayaan. Dalam implementasinya pada simulasi stokastik, lebar interval atau selang kepercayaan ini akan mengecil
Universitas Sumatera Utara
seiringan dengan jumlah data yang dikoleksi. Untuk mengatasi hal ini terdapat dua skenario. Skenario pertama adalah dengan menambah panjang percobaan
simulasi sebagai parameter input pada model. Metode ini merdasarkan pada argumentasi bahwa semakin banyak jumlah simulasi yang dilakukan maka
semakin baik hasilnya, dan error statistik yang terjadi merupakan faktor kebetulan. Meskipun konsep metode ini digunakan secara luas, metode ini tidak
lagi merupakan metode yang dapat diterima untuk pengajaran : .... no procedure in which the run length is fixed before the simulation begins can be relied upon to
produce a confidence interval that covers the theoretical value with the desired probability.. Law and Kelton , 2000.
Eagle, 2005 menyarankan agar konsep keacakan dipahami sebagai kasus khusus dari konsep epistemology dari suatu proses yang tak dapat diprediksi.
Eagle memberikan penjelasan tentang konsep keacakan secara intuitive, sedikitnya menyarankan bahwa pemahaman akan keacakan yang telah ada selama
ini tidak lagi sepenuhnya benar, diperlukan lebih dalam pemahaman dan kajian filosofis mengenai keacakan ini. Sepanjang sejarah penghasil bilangan acak,
terdapat barisan bilangan acak yang diperoleh dari beberapa sumber bilangan acak ‘pseudorandom generator’, setelah diuji keacakannya menunjukkan bahwa
barisan bilangan acak yang dihasilkan ternyata sangattidak acak, bergantung dari jenis uji keacakan tertentu. Goldreigh, 2008
Hull dan Dobell mengatakan dapat menjamin kesesuaian barisan bilangan yang terbatas secara umum, mengingat satu himpunanan tes akan selalu ada
barisan bilangan yang melewati tes ini, tetapi yang benar-benar diterima untuk beberapa aplikasi tertentu Pritske dan Allan, 1986.
1.5. Tujuan Penulisan
