16 a. Distribusi yang
sangat fleksibel , digunakan untuk
menampilkan sebuah situasi
yang tidak dapat dijelaskan oleh
distribusi lain
b. Dapat berbentuk diskrit atau
kontinu c. Digunakan untuk
memasukkan seluruh nilai data
dari sebuah rentang sel
Sumber : User Manual for Crystal Ball. 2008
2.6.2 Uji Goddes of Fit
Satu cara yang cepat untuk memeriksa apakah suatu himpunan data mentah tertentu sesuai dengan distribusi teoritis tertentu adalah dengan membandingkan secara grafik distribusi empiris
kumulatif dengan fungsi kepadatan kumulatif yang bersesuain dari distribusi teoritis yang bersangkutan. Jika kedua fungsi tersebut tidak memperlihatkan deviasi yang berlebihan, terdapat
kemungkinan yang cukup besar bahwa distribusi teoritis itu sesuai dengan data mentah tersebut.
Gagasan untuk membandingkan distribusi empiris dan distribusi teoritis adalah dasar untuk uji Kolmogrov
– Smirnov. Uji ini yang hanya dapat diterapkan untuk variabel acak kontinyu, memanfaatkan sebuah statik untuk menerima atau menolak distribusi yang dihipotesis dengan
tingkat signifikan tertentu Taha, 1997 Uji statistik lainnya yang berlaku untuk variable acak diskrit maupun kontinyu adalah uji
chi- kuadrat atau Chi- square. Uji ini didasari oleh perbandingan fungsi kepadatan probabilitas daripada fungsi kepadatan kumulatif seperti dalam uji Kolmogrov Sminorv. Langkah perama
dalam prosedur chi- kuadrat adalah mengembangkan sebuah histogram frekuensi. Dengan menggambarkan histrogram frakuensi secara visual dapat diputuskan fungsi kepadatan teoritis
mana yang paling sesuai dengan data dalam bentuk histogram tersebut. Uji ini didasari oleh pengukuran “jumlah” deviasi antara fungsi kepadatan empiris dan teoritis. Untuk mencapai tugas
ini, anggap [
- 1, ] mewakili batas
– batas interval I sebagaimana didefinisikan dalam distribusi empiris dan asumsikan bahwa ft adalah fungsi kepadatan teoritis yang dihipotesiskan.
Dengan diketahui sampel dan mentah ukuran n, maka frekuensi teoritis yang berkaitan dengan interval I dihitung sebagai
Ni = i
= 1,2,…..,m 4
Dimana m adalah jumlah sel yang dipergunakan dalam mengembangkan fungsi kepadatan empiris. Dengan diketahui ni, sebuah ukuran deviasi antara frekuensi empiris dan yang diamati
dihitung sebagai berikut :
= 5
17 Dimana
cenderung chi- kuadrat se cara asimtut m → ∞. Angka derajat dari chi-
kuadrat adalah m-k-1, dimana k adalah jumlah parameter yang diestimasi dari data mentah untuk dipergunakan dalam mendefinisikan distribusi teoritis yang bersangkutan. Misalnya, untuk
menggunakan distribusi eksponensial sebagai distribusi teoritis yang dihipotesiskan untuk histogram empiris, nilai mean dari variable acak ekponensial dari data mentah perlu diestimasi.
Ini berarti bahwa k= 1 dalam kasus distribusi eksponensial Taha,1997
Dengan menganggap m-k-1, 1-
α sebagai nilai chi kuadrat untuk derajat kebebasan m – k-
1 dan tingkat signifikasi α hipotesis nol yang menyatakan bahwa data mentah yang diamati ditarik dari distribusi teoritis ft diterima jika
m-k-1, 1- α jika tidak hipotesis tersebut
ditolak.
2.6.3 Tornado Chart
