# Data nilai siswa kelas 7A dan kelas 7B
kelas7A <- c(70, 75, 72, 68, 74, 77, 81, 76, 73, 78, 75, 74, 70, 72, 77, 79, 76,
             74, 71, 75, 73, 78, 79, 76, 75, 74, 72, 73, 78, 77, 74, 76)
kelas7B <- c(68, 70, 75, 71, 69, 73, 69, 72, 76, 78, 74, 70, 72, 74, 75, 71, 69,
             73, 70, 75, 74, 72, 71, 73, 75, 70, 68, 71, 74, 76, 77, 69, 72, 74, 75)

# Uji homogenitas varian dengan F-test
var.test(kelas7A, kelas7B)

# Alternatif uji Levene (menggunakan package car)
if (!require(car)) {install.packages("car")}
library(car)

data_gabung <- data.frame(
  nilai = c(kelas7A, kelas7B),
  kelas = factor(c(rep("7A", length(kelas7A)), rep("7B", length(kelas7B))))
)

leveneTest(nilai ~ kelas, data = data_gabung)

# Interpretasi hasil:
# H0: Varians dua kelompok sama (homogen)
# H1: Varians dua kelompok berbeda (heterogen)
# Jika p-value > 0.05, varians homogen
# Jika p-value ≤ 0.05, varians heterogen

#===============================================================================
# Data nilai siswa kelas 7C (varians lebih besar karena nilai lebih beragam)
kelas7C <- c(65, 70, 72, 68, 74, 65, 81, 76, 73, 85, 90, 60, 55, 79, 85, 70, 80,
             74, 60, 75, 73, 78, 79, 76, 75, 74, 72, 60, 78, 77, 74, 76)

# Data nilai siswa kelas 7D (varians lebih kecil, nilai lebih rapat)
kelas7D <- c(68, 69, 70, 71, 69, 69, 72, 72, 70, 71, 70, 70, 72, 74, 75, 71, 69,
             73, 70, 75, 73, 72, 71, 73, 74, 70, 68, 71, 72, 70, 71, 72, 74)

# Uji homogenitas varian menggunakan uji F (var.test)
hasil_var <- var.test(kelas7C, kelas7D)

# Menampilkan hasil uji
print(hasil_var)

# Interpretasi berdasarkan p-value
pval <- hasil_var$p.value
cat("P-value uji homogenitas =", pval, "\n")
alpha <- 0.05
if (pval <= alpha) {
  cat("Kesimpulan: Varians kelas 7C dan 7D heterogen (tolak H0).\n")
} else {
  cat("Kesimpulan: Varians kelas 7C dan 7D homogen (gagal tolak H0).\n")
}