<![CDATA[Statistical testing, particularly homogeneity and normality testing, is an important step in the data analysis process to ensure the validity of statistical assumptions before conducting further analysis. This article discusses the implementation of Python-based homogeneity and normality testing, a programming language that is increasingly popular among researchers and statistical practitioners due to its ability to handle data analysis efficiently. This research utilizes Python libraries, such as SciPy, NumPy, and Matplotlib, to perform normality testing using the Shapiro-Wilk method, as well as homogeneity testing using the Levene test. These procedures were implemented through Python scripts designed to automate the data analysis process, reduce the potential for manual errors, and improve the reproducibility of results. The results show that the Python-based approach provides flexibility and high accuracy in data analysis, with the ability to handle large and complex datasets. Case studies on real datasets reveal that using Python can accelerate the statistical evaluation process, from data exploration to decision-making based on statistical test results. This article is expected to be a practical guide for researchers and statistical practitioners in utilizing Python to improve the efficiency and reliability of data analysis, especially in homogeneity and normality testing. Pengujian statistik, khususnya pengujian homogenitas dan normalitas, merupakan langkah penting dalam proses analisis data untuk memastikan validitas asumsi statistik sebelum melakukan analisis lebih lanjut. Artikel ini membahas implementasi pengujian homogenitas dan normalitas berbasis Python, sebuah bahasa pemrograman yang semakin populer di kalangan peneliti dan praktisi statistik karena kemampuannya dalam menangani analisis data secara efisien. Penelitian ini memanfaatkan pustaka Python, seperti SciPy, NumPy, dan Matplotlib, untuk melakukan pengujian normalitas menggunakan metode Shapiro-Wilk, serta pengujian homogenitas menggunakan uji Levene. Prosedur ini diimplementasikan melalui skrip Python yang dirancang untuk mengotomasi proses analisis data, mengurangi potensi kesalahan manual, dan meningkatkan reproducibility hasil. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pendekatan berbasis Python memberikan fleksibilitas dan akurasi tinggi dalam analisis data, dengan kemampuan untuk menangani dataset berukuran besar dan kompleks. Studi kasus pada dataset nyata mengungkapkan bahwa penggunaan Python dapat mempercepat proses evaluasi statistik, mulai dari eksplorasi data hingga pengambilan keputusan berbasis hasil uji statistik. Artikel ini diharapkan dapat menjadi panduan praktis bagi peneliti dan praktisi statistik dalam memanfaatkan Python untuk meningkatkan efisiensi dan keandalan analisis data, khususnya dalam pengujian homogenitas dan normalitas.]]>
