Dokumen ini menjelaskan uji normalitas Chi Square untuk menguji apakah data berdistribusi normal. Uji ini membandingkan frekuensi observasi dan yang diharapkan untuk setiap kelas data, kemudian menentukan signifikansi berdasarkan nilai statistik Chi Square dan derajat kebebasan. Jika nilai Chi Square hitung lebih kecil dari tabel, maka data berasumsi berdistribusi normal.

1. UJI NORMALITAS
(CHI SQUARE)

2. Chi Squares
Uji Goodness of Fit,
Menggunakan pendekatan penjumlahan
penyimpangan data observasi tiap kelas
dengan nilai yang diharapkan.
Uji normalitas datanya disajikan secara
berkelompok.
Data berbentuk nominal atau ordinal

3. Berikut rumus yang digunakan
Dimana
Oi =frekuensi hasil pengamatan pada klasifikasi ke-i
Ei =Frekuensi yang diharapkan pada klasifikasi ke-i
X^2 = Nilai Chi-Square

4. Menyusun data tersebut ke dalam distribusi frekuensi karena
data berskala rasio (untuk mengelompokkan data ke dalam
interval/kelas), dan menentukan nilai rat-rata serta standar
deviasi :

5. Hipotesis Uji :
• Ho : Data berdistribusi normal
• Ha : Data tidak berdistribusi normal
Nilai α
• Nilai α = level signifikansi = 5% = 0,05
Statistik Uji :
• Pilih alpha 5% dengan hasil Chi-Square hitung. Dengan
derajat kebebasan df = jumlah kelas interval-1,
sehingga diperoleh nilai Chi-Square tabel.

6. Signifikansi:
Signifikansi uji, nilai X2 hitung dibandingkan
dengan X2 tabel (Chi-Square).
> Jika nilai X2 hitung < nilai X2 tabel, maka Ho
diterima ; Ha ditolak.
> Jika nilai X2 hitung > nilai X2 tabel, maka maka
Ho ditolak ; Ha diterima.

7. Contoh soal :
Diambil pembelian beras per Kg dalam satu
minggu.