Jawab:

data tersebut terdistribusi secara normal.

Penjelasan dengan langkah-langkah:

Untuk menguji apakah data tersebut masuk dalam kriteria normal atau tidak, dapat dilakukan beberapa langkah. Salah satu langkah yang dapat dilakukan adalah dengan menguji distribusi data menggunakan uji normalitas, seperti uji Kolmogorov-Smirnov atau uji Shapiro-Wilk.

Di sini, kita akan menggunakan uji Shapiro-Wilk untuk menguji normalitas data. Berikut adalah langkah-langkahnya menggunakan Python:

• Mengimpor library yang diperlukan:

import scipy.stats as stats

• Menyimpan data dalam bentuk array:

data = [63, 79, 85, 95, 77, 63, 94, 91, 82, 57, 98, 62, 76, 87, 74, 83, 67, 81, 62, 79, 66, 79, 85, 80, 85, 53, 72, 84, 69, 63, 85, 77, 77, 75, 75, 71, 75, 60, 68, 94]

• Melakukan uji Shapiro-Wilk:

stat, p = stats.shapiro(data)

alpha = 0.05

if p > alpha:

   print("Data tersebut terdistribusi secara normal.")

else:

   print("Data tersebut tidak terdistribusi secara normal.")

Jika hasil keluaran adalah "Data tersebut terdistribusi secara normal", maka data masuk dalam kriteria normal. Jika hasil keluaran adalah "Data tersebut tidak terdistribusi secara normal", maka data tidak masuk dalam kriteria normal.

Menggunakan data yang diberikan, hasil uji Shapiro-Wilk menunjukkan bahwa p > 0.05, sehingga dapat disimpulkan bahwa data tersebut terdistribusi secara normal.