BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI PROGRAM 4.1 Implementasi Program 4.1.1 Spesifikasi Keutuhan Program Spesifikasi Perangkat Keras (Hardware) Perangkat keras yang digunakan untuk merancang sistem ini adalah: Processor : Intel Pentium IV 1.60 GHz Harddisk : 40 GB RAM : 512 MB DDR PC 2700 VGA : 256 MB Monitor : IBM Mouse : IBM Keyboard : IBM Printer : HP Spesifikasi Piranti Lunak (Software) Perangkat lunak yang digunakan dibagi yaitu Piranti lunak untuk merancang sistem: Sistem Operasi : Microsoft Windows XP Professional 2002 Bahasa Pemrograman : R Language (versi 2.7.1) Program Aplikasi : Tinn-R 4.1.2 Penggunaan Program Berikut ini akan dijelaskan pengoperasian penggunaan program secara bertahap. Pada saat program ini dijalankan maka akan ada implementasi awal seperti dibawah ini. Pada tampilan awal terdapat beberapa menu utama diantaranya menu Korelasi, Distribusi t, Distrubusi Binomial, Selang Kepercayaan, dan Sampel Normal.
45 Gambar 4.1 Implementasi Program Awal Dari masing-masing menu terdapat sub-sub menu dan akan dijelaskan secara bertahap. Pada menu Korelasi terdapat tiga submenu yaitu: Gambar 4.2 Implementasi Program Korelasi
46 1. Program Korelasi Pada submenu ini digunakan untuk menghasilkan perhitungan koefisien korelasi (r) yang menandakan hubungan antara dua variabel. Gambar 4.3 Implementasi Animasi Taksiran 2. Animasi taksiran Pada submenu ini, user dapat menggerakkan slider koefisien korelasi (r) dan melihat seberapa besar hubungan koefisien determinasi (r 2 ) antar variabel x dan y. Gambar 4.4 Implementasi Rumus Korelasi
47 3. Rumus Korelasi Pada Submenu ini, user dapat mengetahui rumus Korelasi dengan tepat. Gambar 4.5 Tampilan Pesan Error Program Korelasi Apabila terjadi kesalahan/missing data saat menginput maka akan terjadi muncul massage error seperti diatas. Gambar 4.6 Implementasi Menu Distribusi t
48 Pada menu Distribusi t terdapat sebuah submenu yaitu: animasi t Gambar 4.7 Implementasi Animasi Visual t Pada submenu ini, user dapat menggerakkan slider derajat kebebasan v yang mana setangkup terhadap rataanya sehingga dapat dipelajari bahwa variansinya tergantung pada derajat kebebasan. Dan semakin besar derajat kebebasan (>=30) maka v mendekati sehingga akan mendekati distribusi normal. Gambar 4.8 Implementasi Menu Distribusi Binomial
49 Pada menu Distribusi binomial terdapat tiga submenu yaitu: Gambar 4.9 Implementasi Program Binomial 1. Program Binomial Pada submenu ini termasuk salah satu analisis statistik inferensial. Analisis ini bertujuan untuk mengetahui peluang sukses suatu n percobaan. Gambar 4.10 Implementasi Animasi Binom
50 2. Animasi Binomial Pada submenu ini, user dapat menggerakan slider n yang berfungsi sebagai penunjuk banyaknya data dan slider p berfungsi sebagai petunjuk besarnya peluang suatu kejadian. Dan juga dapat diketahui nilai harapan dan simpangan baku dari data yang disajikan. Adapun dengan pendekatan normal dapat diketahui bahwa kedua distribusi dapat setangkup karena apabila n mendekati pada p bernilai >=½. Demikian juga pada pendekatan poisson, jika nilai n besar dan nilai p kecil maka akan mendekati Distribusi binomial. Gambar 4.11 Implementasi Rumus Fungsi distribusi 3. Fungsi Distribusi Pada submenu ini, user dapat melihat data yang dibutuhkan dalam perhitungan uji binom. Pada menu Selang Kepercayaan terdapat dua submenu yaitu: Animasi Selang dan Rumus Selang. Mari kita lihat satu persatu.
51 Gambar 4.12 Implementasi Menu Selang Kepercayaan Gambar 4.13 Implementasi Animasi Selang Kepercayaan 1. Animasi Selang Kepercayaan Pada layar ini, user menggerakkan slider selang kepercayaan dengan nilai tertentu dimana panjang selang tergantung pada interval keyakinannya, secara umum, untuk mengetahui perbedaan selang kepercayaan untuk rata-rata pada distribusi z dan t dari dua sampel dari distribusi normal
52 diketahui σ (standar deviasi populasi) dan t diketahui s (standar deviasi sampel). Gambar 4.14 Implementasi Rumus Selang z 2. Rumus Selang Pada layar ini user dapat mengetahui variabel dan rumus dibutuhkan bagi selang kepercayaan distribusi z dan t. Gambar 4.15 Implementasi Rumus Selang t
53 Gambar 4.16 Implementasi Menu Sampel Normal Pada menu Sampel normal terdapat sebuah submenu yaitu: Animasi Selang Gambar 4.17 Implementasi Animasi Sampel Normal
54 Animasi Sampel Normal Pada animasi sederhana ini, user menggerakkan slider nilai Mu, slider Nilai sd, dan slider n jumlah data terlihat bahwa sampel tidak memiliki pencilan dan pada pemeriksaan simpangan antara 2s dan 2s memiliki ketepatan hampir 100%. 4.2 Evaluasi Program 4.2.1 Kelebihan Dari hasil percobaan, program yang dibuat mempunyai kelebihan diantaranya: 1. User interface, jadi mudah digunakan oleh siapapun dari segi grafik. 2. Program ini menggunakan bahasa-r yang memang dirancang untuk keperluan mahasiswa jurusan statistik sehingga memudahkan dalam membuat program. 3. Program ini dapat dikatakan yang paling optimal karena untuk matakuliah statistik sendiri baik sekali dengan metoda alat bantu ini. 4. Program ini tersedia package yang dapat diakses secara gratis sehingga mudah dikembangkan. 4.2.2 Kekurangan Program ini memiliki kekurangan diantaranya: 1. Ketika dijalankan tampilan program tidak 1 layar monitor (restore down) sehingga user harus membesarkan tampilan dengan mengklik (maximize). 2. Memerlukan program R sebagai lingkungan karena program tidak dapat berdiri sendiri.