Penelitian Dan Statistik

Materi Kuliah Stitistik

PAGE 1

BAB I

PENDAHULUAN

A. PENELITIAN DAN TEKNIK STATISTIK

Setiap penelitian yang bersifat ilmiah mesti dimulai dengan adanya perumusan masalah. Masalah penelitian dirumuskan dalam suatu kalimat pertanyaan yang di dalamnya terdapat variabel-variabel yang akan diteliti.

Dalam rangka menjawab permasalahan itu seorang peneliti harus mempunyai dasar-dasar pemikiran yang kuat. Untuk ini penelitian harus masuk ke dalam kasanah ilmu yang relevan. Studi kepustakaan harus menggunakan buku-buku pustaka yang terpilih sesuai dengan persyaratan memilih sumber pustaka. Tetapi penelitian juga dapat mengadakan pengamatan sementara terhadap persoalan yang dihadapi tersebut. Dari hasil telaah pustaka atau pengamatan sementara yang disebut hipotesa. Hipotesa dapat berupa kalimat negatif dapat pula positif.

Atas dasar jawaban sementara ini maka penelitian menyusun perencanaan penelitian (research design). Pada dasarnya ada dua jenis perencanaan penelitian yaitu komporative design dan correlational design. Setelah memilih salah satu atau campuran dari kedua perencanaan itu maka peneliti merencanakan tiga jenis teknik yaitu teknik pengumpulan data. Dari teknik pengambilan sampel dan teknik analisa data. Dari teknik pengambilan sampel akan diperoleh sampel, dari teknik pengumpulan data akan diperoleh data sedang dari teknik analisa data akan diperoleh hasil analisa data yang berupa jawaban terakhir atas permasalahan yang dihadapi. Dalam rangka pemilihan teknik analisa data inilah peneliti dihadapkan kepada dua alternatif yaitu menggunakan teknik statistik atau teknik non statistik. Penggunaan teknik analisa juga tergantung pada jenis data yaitu data kuantitatif atau data kualitatif. Untuk keperluan analisa dengan teknik statistik maka harus kuantitatif.

B. VARIABEL DAN TEKNIK STATISTIK

1. Jenis Variabel.

Bruce W. Tuckman membagi variabel menjadi tiga kelompok besar yaitu variabel independen, variabel intervening dan variabel dependen. Variable independen adalah variabel yang bebas dan tidak tergantung oleh variabel yang lain. Variabel intervening adalah variabel yang menjadi perantara variabel dependen dan variabel independen. Sedangkan variabel dependen adalah variabel yang terikat dan tergantung oleh variabel yang lain.

Variabel independen sebagai variabel sebab, maka variabel dependen adalah variabel akibat. Variabel independen adalah variabel yang mempengaruhi dan variabel dependen adalah variabel yang dipengaruhi. Termasuk pada variabel sebab atau variabel yang mempengaruhi di samping variabel independen adalah variabel moderator dan variabel kontrol.

2. Skala Pengukuran.

Dalam pengukuran kita mengenal beberapa skala yaitu skala nominal, skala ordinal, skala interval dan skala ratio.

a. Skala nominal disebut juga skala klasifikasi. Skala nominal merupakan pengukuran yang menggunakan angka atau lambang untuk mengklasifikasikan suatu obyek, orang atau sifat, umpama wanita pria, desa-kota, baik-sedang-buruk.

b. Skala ordinal atau skala urutan.

Skala ordinal merupakan hasil pengukuran jika hubungan (lebih besar) berlaku untuk semua pasangan kelas yang ada, sehingga terjadi susunan urutan kelas-kelas secara lengkap, umpama kesatu, kedua, ketiga.

c. Skala interval merupakan hasil pengukuran disamping mempunyai sifat skala ordinal juga diketahui jarak ukurannya antara dua angka, umpama prestasi belajar para siswa.

d. Skala ratio merupakan hasil pengukuran dimana menpunyai ciri skala interval juga mempunyai suatu titik nol sejati sebagai titik asalnya umpama hasil pengukuran berat, tinggi besar dan sebagainya.

Sehubungan dengan variabel dalam penelitian maka skala nominal, skala ordinal, skala interval dan skala ratio maka dalam penelitian juga ada variabel nominal, variabel ordinal, variabel interval dan variabel ratio.

3. Pemilihan Teknik Statistik berdasarkan Variabel.

Dalam rangka memilih teknik analisis statistik Tuckman menyatakan bahwa to choose the appropriate statistics, first determine the number of independent and dependent variables in your study. (For statistical purposes. Consider moderator variables as independent variables), Next determine which variables are nominal, ordinal or interval.

Dari pernyataan ini dijelaskan bahwa pemilihan teknik analisis statistik itu perlu mempertimbangkan jumlah variabel dependen dan independen, serta variabel nominal, ordinal dan interval. Jika menghadapi variabel dependen dan variabel independen, serta variabel interval maka teknik statistik yang tepat adalah teknik kolerasi.

Jika kita menghadapi variabel independen dengan variabel nominal atau ordinal dan variabel dependen dengan variabel interval maka teknik statistik yang tepat adalah teknik t-test dan analisis varians.

Jika kita menghadapi kombinasi dari variabel nominal independen dan variabel nominal dependen teknik analisis statistik yang tepat adalah teknik analis Chie Kuadrad.

Dalam rangka penggunaan tes secara statistik maka Bruce W. Tuckman menyatakan,

There are dealing with two interval variables use a parametric correlation (called a Pearson product moment correlation). When dealing with two ordinal variables most researchers use a spearman rank order correlation and with two nominal variables, the Chie Square statistic. When there are a nominal independent variables and the interval dependent variable, use t-test if there are only two conditions or level or analysis of varianes if there are two or more conditions or more then one independent variable. Finally, a nominal independent variable and ordinal dependent variable require a Mann. Whitney U Test (a non parametric t-test).

Dari pernyataan Bruce W Tuckman (1978) kita dapat menyimpulkan bahwa ada 6 tes statistik yaitu:

a. Teknik korelasi Product Moment dari Pearson.

Teknik ini digunakan apabila kita menghadapi dua variabel interval.

b. Teknik kolerasi Rank Order dari Spearman.

Teknik ini digunakan apabila kita menghadapi dua variabel ordinal.

c. Teknik statistik Chie Kuadrad.

Teknik ini digunakan apabila kita menghadapi dua variabel nominal.

d. Teknik statistik t-test.

Teknik ini digunakan apabila kita hanya menghadapi dua kondisi, level dari variabel nominal independen dan variabel interval dependen.

e. Teknik statistik analisis variance.

Teknik ini digunakan apabila kita menggunakan lebih dari dua kondisi level dan lebih dari satu independen variabel.

f. Mann Whitney U Test.

Teknik ini biasa disebut U Test saja, tes ini digunakan apabila kita menghadapi nominal independen dan variabel ordinal.

Dalam pemilihan tes statistik ini dijelaskan lebih lanjut oleh Bruce W. Tuckman,

Researchers often transform variables so they are able to use their data to perform a specific statical test (which may be different from, the one originally anticipated). For instance, if interval performance data is a variable in a two condition study, but the conditions for a t-test (normal distribution, equal sampel variance) are not met, you could transform the interval dependent variable into an ordinal measure and use a Mann Whitney U Test.

Dari uraian tersebut jelas bahwa sekalipun jenis variabel sudah cocok dengan penggunaan suatu jenis test statistik tertentu, jika syarat penggunaan suatu tes tetentu belum dipenuhi, maka teknik tes tersebut tidak dapat digunakan. Oleh karena itu, jenis variabel harus ditransformasi ke dalam jenis variabel lain agar dapat dianalisis dengan teknik analisis yang lain. Sebagai contoh penggunaan t-test, dengan tidak dipenuhi persyaratan tentang normalitas distribusi sampel dan sama tidaknya sampel, maka variabel yang berupa interval tingkah laku ke dalam pengukuran ordinal. Setelah ditranformasikan pengukuran nominal maka dapat dianalisis dengan menggunakan Mann Whitney U Test.

PARAMETRIK STATISTIK DAN NON PARAMETRIK STATISTIK

A. Pengertian Parametrik Statistik.

Tes statistik parametrik adalah suatu tes yang modelnya menetapkan adanya syarat-syarat tertentu tentang parameter populasi yang merupakan sumber sampel penelitian. Syarat-syarat ini biasanya tidak diuji dan dianggap sudah dipenuhi. Seberapa jauh makna suatu tes parametrik tergantung pada validitas anggapan tadi. Tes-tes parametrik menuntut juga skor yang dianalisis dari hasil suatu pengukuran yang berkekuatan sebagai skala interval.

B. Pengetian Non Parametrik Statistik.

Tes statistik non parametrik adalah tes yang modelnya tidak menetapkan syarat-syarat mengenai parameter-parameter populasi yang merupakan induk sampel penelitiannya.

C. Variabel dan tes statistik parametrik.

Tes statistik parametrik menghendaki variabel interval sebagai data yang akan dianalisis. Oleh karena tes statistik parametrik menghendaki skala interval. Statistik parametrik yang digunakan sebagai teknik analisis data adalah t-test, analisa variance, teknik korelasi product Moment.

D. Variabel tes statistik non parametrik.

Tes statistik non parametrik menghendaki variabel nominal dan variabel ordinal. Tes statistik non parametric yang dapat digunakan untuk analisis data adalah teknik rank order dari Spearman, Chie Kuadrad, Mann Whitney U Test, Tes Ranking Bertanda Wilcacon.

TEKNIK KORELASI

Rumus 1rxy = hal 289

Rumus 2rxy = hal 293

Rumus 3rxy =

Atau

rxy =

Contoh

NoXYX2Y2XY

1

2

3

4

5

65

6

5

6

7

67

6

6

7

7

525

36

25

36

49

3649

36

36

49

49

2535

36

30

42

49

30

(3538207244222

=

=

N = 6 Taraf kepercayaan 95% = 0,811

Taraf kepercayaan 99% = 0.917

ro (0,108) < rt(0,811/0,917)

Tidak ada korelasi

My =

My =

= = 160

=

SDx =

SDx =

=

=

rxy =

ro : rt

Apabila : ro ( rt = Ho ditolak dan

Ha diterima ada hubungan yang signifikan

ro < rt = Ho diterima dan

Ha ditolak

tidak ada hubungan

N 30 Taraf kepercayaan 5% 0,361

Taraf kepercayaan 1% 0,463

T test ( Uji Perbedaan Dua Macam

1. Merumuskan masalah.

1.1. Dirumuskan dengan kalimat pertanyaan dan jelas.

1.2. Minimal 2 variabel.

1.3. Dapat diuji.

Contoh: Apakah ada perbedaan prestasi belajar antara siswa laki-laki dan siswa perempuan?

2. Merumuskan hipotesis:

Contoh:

Ha: Ada perbedaan yang signifikan prestasi belajar antara siswa laki-laki dan siswa perempuan

Ho: Tidak ada perbedaan yang signifikan prestasi belajar antara siswa laki-laki dan perempuan.

3. Menyediakan rumus.

3.1.

3.2. t test untuk sampel yang berkorelasi

t =

=

4. Penyajian data.

5. Membuat tabel

6. Melaksanakan hitungan.

7. Menghitung derajat kebebasan dan taraf kepercayaan.

7.1. db = (N1+N2 Z)

7.2. Taraf kepercayaan (95% atau 99%).

Daerah kekuasaan

Daerah kegagalan

0.5%99%0.5%

Daerah kekuasaan

Daerah kegagalan

2.5%95%2.5%

8. Membandingkan to dan tt8.1. Apabila t0 < tt H0 diterima dan Ha ditolak.

8.2. Apabila t0 ( tt H0 ditolak dan Ha diterima.

9. Kesimpulan

Yaitu dengan membandingkan t0 dan tt dengan menggunakan taraf kepercayaan 99% atau 95%.

10. Interprestasi hasil penelitian.

Contoh.

Judul:Perbedaan Prestasi belajar pada siswa SLTP Kelas II antara siswa putera dan puteri.

1. Perumusan masalah.

Apakah ada perbedaan prestasi belajar pada siswa SLTP kelas II antara siswa putera dan puteri?

2. Perumusan hipotesis:

Ada perbedaan prestasi belajar pada siswa SLTP kelas II antara siswa putera dan puteri.

3. Mengujikan rumus.

4. Penyediaan data.

Tabel 1

Distribusi nilai-nilai Prestasi Belajar

Siswa SLTP Siswa Putera (X1) dan Siswa Puteri (X2)

NoNamaX1NoNamaX2

1A51K7

2B62L8

3C73M7

4D44N5

5E55O6

6F66P7

7G57Q5

8H68R8

9I79S8

10J610T7

5.Membuat tabel persiapan untuk menghitung (x1, (x1, (x12 dan (x2

Tabel 2

Tabel untung menghitung (x1, (x1, (x12 dan (x22.

SubyekX1X2X12X22

1

2

3

4

5

6

7

8

9

105

6

7

4

5

6

5

6

7

67

8

7

5

6

7

5

8

8

725

36

49

16

25

36

25

36

49

3649

34

49

25

36

49

25

64

64

49

Jumlah5768333474

Kode(x1(x1(x12(x22

6. Melaksankan hitungan.

Rumus :

1.

2.

SDbm =

3. SDx12 =

=

4.

5.

6.

7.

8.

7. Menghitung d.b dan menentukan taraf kepercayaan.

d.b = N1 + N2 2 = 10 + 10 2 = 18

d.b 18 dengan taraf kepercayaan 99% = 2,878

d.b 18 dengan taraf kepercayaan 95% = 2,101

8. Membandingkan to dengan tt.

8.1 taraf kepercayaan 99%

to(2,351) < tt(2,878) jadi Ho diterima.

Berarti Ha ditolak tidak ada perbedaan.

8.2 taraf kepercayaan 95%

to(2,351) > tt(2,101) jadi Ho ditolak

berarti Ha diterima ada perbedaan.

TEKNIK KORELASI MULTIPLE

Digunakan apabila peneliti- peneliti menghadapi lebih dari tiga gejala kontinum atau lebih misalnya :

Gejala pertama diberi kode X1 Gejala kedua di beri kode X2 Gejala Ketiga di beri kode X3Rumusan Masalahnya :

Apakah ada korelasi antara Ketiga gejala X1,X2 dan X3 ?

Hipotesisnya

Ada korelasi antara ketiga gejala X1,X2 dan X3. Angka Korelasi di beri kode r1.23

dengan rumus :

r 1.2.3 =

dimana :

r 1.2.3= Angka Korelasi antara X1 dengan X2 & X3

r 12

= Angka korelasi X1 dan X2

r13

= Angka korelasi antara X1 dan X3

r 23

= Angka tetap

Langkah- langkahnya :

1. Menghitung r12, r13 dan r232. Menghitung r 1.23 ro3. Berkonsultasi dengan tabel nilai r rt4. Menarik Kesimpulan

Contoh :

HUBUNGAN ANTARA KERAJINAN BELAJAR ( X1), KECINTAAN ANAK TERHADAP MATA PELAJARAN ( X2), DAN PRESTASI BELAJAR ( X3).

Tabel

Nilai Kerajinan Belajar ( X1,) Kecintaan Anak Terhadap

Mata Pelajaran ( X2), dan Prestasi Belajar ( X3)

Nama IndividuX1X2X3

A677

B787

C667

D878

E767

F876

G777

H666

I567

J667

Tabel 2

Tabel kerja untuk menghitung

IndX1X2X3X12X22X32X1 X2X1 X3X2 X3

A677364949424249

B787496449564956

C667363649364242

D878644964566456

E767493649424942

F876644936564842

G777494949494949

H666363636363636

I567253649303542

J667363649364242

10666669444440479439456456

a. Menghitung r12

= 444 -

= 8,4

= 440 -

= 440 435,6

= 4,4

= 444 -

= 439 435,6

= 3,4

r 12

=

=

=

= 0,559

b. Menghitung r13

= 479

= 479

= 2,9

= 456 -

= 456 455,4

= 0,60

r13 =

=

=

= 0,122

c. Menghitung r2.3

= 4,4

= 2,9

= 456 -

= 456 -

r23 =

=

=

= 0,168

Jadi : r12= 0,559

r13= 0,122

r23= 0,168

d. Menghitung r1.23R1.23=

=

=

=

= 0,560 ro

e. Berkonsultasi dengan tabel nilai r

Untuk N sebesar 10, dalam tabel dengan 3 Variabel

1. Taraf kepercayaan 95% = 0,726

2. Taraf Kepercayaan 99% = 0,827

Menarik Kesimpulan :

1. Taraf Kepercayaan 95%

ro = rt = 0,560 = 0,726

ro < rt Ho di terima


ro = rt = 0,560 = 0,827


Berarti : Tidak ada hubungan yang grafikkan antara X1, X2 & X3TEKNIK KOLERASI TATA JENJANG DARI SPEARMAN

A. PENGERTIAN TEKNIK KOLERASI TATA JENJANG

Teknik kolerasi tata jenjang diciptakan oleh Spearman. Teknik ini dipergunakan untuk menganalisis data yang disusun dalam bentuk tata jenjang. Data ini dilaporkan dalam bentuk ranking, umpama ranking pertama, kedua, ketiga dan seterusnya. Dari data ini dapat dihitung koefisien kolerasinya (r). Koefisien kolerasi tata jenjang ini disebut juga (rank order correlation coefficient). Koefisien ini diberi symbol rho = (r).

1. LANGKAH-LANGKAH UJI RHO (r)

1. Merumuskan permasalahan.

2. Merumuskan hipotesa.

3. Penyajian data.


5. Membuat tabel persiapan.


7. Menentukan taraf signifikansi untuk mencari rt.

8. Membandingkan ro dengan rt.

9. Kesimpulan.

10. Interprestasi hasil analisa.

2. ANALISIS UJI RHO DALAM NILAI BIASA


Seseorang peneliti ingin meneliti apakah hasil seleksi antara pagi dan sore adalah sama hasilnya. Oleh karena itu dapat dirumuskan masalahnya sebagai berikut: Apakah ada korelasi hasil seleksi loncat tinggi pagi hari dengan hasil seleksi loncat tinggi pada sore hari pada siswa SLA di Madiun?

2. Perumusan hipotesa.

Dari permasalahan tersebut di atas dapat dirumuskan hipotesa nihil sebagai berikut: Tidak ada kolerasi antara hasil seleksi loncat tinggi pada waktu pagi hari pada siswa SLA di Madiun.

3. Penyajian data.

Hasil seleksi tersebut di atas disajikan dalam tabel di bawah ini.

Tabel 37

Distribusi nilai-nilai seleksi Loncat Tinggi

waktu pagi (X1) dan waktu sore (X2)pada siswa SLA

di Madiun

SubyekX1X2

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15150

165

170

160

145

180

178

190

187

195

194

164

156

167

148148

163

170

164

150

185

175

176

186

190

193

165

154

168

155

4. Menyediakan rumus

Rumus yang digunakan dalam analisis uji r ini adalah

Rho =

dimana

d = perbedaan antara pasangan jenjang

N = Jumlah pasangan

1 dan 6 = bilangan tetap

5. Membuat tabel persiapan

Tabel 38

Tabel persiapan untuk menghitung (d2SubyekX1X2x1x4dd2

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15150

165

170

160

145

180

178

190

187

195

194

164

156

167

148148

163

170

164

155

185

175

176

186

190

193

165

154

160

15513

9

7

11

15

5

6

3

4

1

2

10

12

8

1415

11

7

10

15

4

6

5

3

2

1

9

13

8

12-2

-2

0

+1

+1

+1

0

-2

+2

-1

-1

+1

-1

0

+24

4

0

1

1

1

0

4

1

1

1

1

1

0

4

Jumlah024

Kode(d(d2

3.6. Melaksanakan hitungan

x1 dan x2 adalah nilai dalam tata jenjang d = x1 x2

rho (ro) = 1 -

3.7. Menentukan taraf signifikansi untuk mencari rt.

3.7.1. Dengan ts : 1%, rt = 0.715

3.7.2. Dengan ts : 5%, rt = 0.544

3.8. Membandingkan ro dengan rt

3.8.1. Dengan ts 1%, ro = 0.968, rt = 0.715, maka ro > rt.

Jadi Ho ditolak dan Ha diterima.

3.8.2. Dengan ts 5% ro = 0.968, rt = 0.544, maka ro > rt

Jadi Ho ditolak dan Ha diterima.

3.9. Kesimpulan

Baik dengan taraf signifikansi 5% maupun 1% maka, ro = rt, jadi Ho ditolak dan Ha diterima.

3.10. Interpretasi hasil analisis

Dari hasil analisis tersebut diatas dapat disimpulkan bahwa baik dengan taraf kepercayaan 5% maupun 1%, hipotesa nihil yang menyatakan bahwa tidak ada korelasi antara hasil seleksi loncat tinggi pada waktu pagi hari dengan waktu sore hari pada siswa SLA di Madiun ditolak. Konsekwensi logis dari kesimpulan ini adalah bahwa ada korelasi yang positip antara hasil seleksi loncat tinggi pada waktu pagi hari dengan sore hari. Oleh karena itu hasil seleksi loncat tinggi yang menduduki ranking atas pada seleksi pagi hari cenderung menduduki ranking atas pada sore hari.3. UJI RHO (r) UNTUK NILAI KEMBAR/JENJANG KEMBAR

Dari suatu hasil penelitian kadang diperoleh nilai kembar sehingga ranking dari nilai-nilai itu tidak dapat secara murni disusun kesatu, kedua dan selanjutnya, tetapi ada yang menduduki ranking kesatu dua orang dan sebagainya. Kalau terjadi demikian bagaimana analisisnya, marilah kita coba untuk menganalisis data yang demikian dengan menerapkan langkah seperti disebut diatas.


Dalam suatu ujian hasil ujian itu dikoreksi oleh dua orang penguji. Seorang peneliti ingin mengetahui apakah kalau seorang penguji menilai suatu pekerjaan dengan nilai yang tinggi, penilai yang lain juga menilai tinggi. Hal ini dapat dirumuskan masalah sebagai berikut:

Adakah kolerasi antara hasil koreksi penguji pertama dan hasil koreksi penguji kedua bidang studi Bahasa Indonesia.

2. Perumusan hipotesa

Dari masalah tersebut di atas dapat dirumuskan hipotesa nihil yang mengatakan bahwa: Tidak ada korelasi antara hasil koreksi penguji pertama dan hasil koreksi penguji kedua bidang studi Bahasa Indonesia.

3. Penyajian data.

Hasil koreksi penguji pertama dan kedua kami sajikan dibawah ini.

Tabel 39

Daftar nilai hasil koreksi penguji pertama (X1) dan hasil koreksi

penguji kedua (X2) bidang studi Bahasa Indonesia

Subyek X1X2

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

169

8

8

7

9

6

6

7

7

4

7

6

8

6

5

48

7

9

6

7

7

6

6

8

5

6

6

7

6

4

5

4. Penyediaan rumus.

Rumus yang digunakan adalah :

Rho (r) = 1 -

5. Membuat tabel persiapan

5.1. Membuat tabel persiapan untuk menentukan tata jenjang hasil koreksi.

Tabel 40

Daftar nilai interaksi penguji pertama (X1)

Dan nilai koreksi penguji kedua (X2) urut berdasarkan

Rangking tinggi sampai yang paling rendah.

NoX1X2R1R2

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

169

9

8

8

8

7

7

7

7

6

6

6

6

5

4

49

8

8

7

7

7

7

6

6

6

6

6

6

5

5

4

1.5

1.5

4

4

4

7.5

7.5

7.5

7.5

11.5

11.5

11.5

11.5

14

15.5

15.51

2.5

2.5

5.5

5.5

5.5

5.5

10.5

10.5

10.5

10.5

10.5

10.5

14.5

14.5

16.0

X1 dan X2 nilai tata jenjang.

5.2. Membuat tabel persiapan untuk menghitung (d dan (d2Tabel 41

Tabel persiapan untuk mencari (d dan (d2

SubyekX1X2x1x2dd2

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

169

8

8

7

9

6

6

7

7

4

7

6

8

6

5

48

7

9

6

7

7

6

6

8

5

6

6

7

6

4

51.5

4

4

7.5

1.5

11.5

11.5

7.5

7.5

15.5

7.5

11.5

4

11.5

14

15.52.5

5.5

1

10.5

5.5

5.5

10.5

10.5

2.5

14.5

10.5

10.5

5.5

10.5

16.0

14.5-14

-1.5

+3

-3

-4

+6

+1

-3

+5

+1

-3

+1

-1.5

+1

-2

+11

2.25

9

9

16

36

1

9

25

1

9

1

2.25

1

4

1

Jumlah0.0147.5

Kode(d(d2

6. Melaksanakan hitungan

Rho (r) = 1 -

7. Menentukan taraf signifikansi (ts) untuk mencari rt 7.1. Dengan N = 16, ts 1% rt = 0.665

7.2. Dengan N = 16, ts 5% rt = 0.506

8. Membedakan r0 dengan rt 8.1. Dengan taraf signifikansi 1% ; ro (0.783) rt (0.665),

maka Ho ditolak dan Ha diterima.

8.2. Dengan taraf signifikansi 5%, ro (0.783) rt (0.506),

maka Ho ditolak dan Ha diterima.

9. Kesimpulan.

Baik dengan taraf signifikansi 5% maupun 1%, maka ro rt . Jadi Ho ditolak dan Ha diterima.

10. Interpretasi hasil analisis.

Dari hasil analisis tersebut diatas dapat disimpulkan bahwa ro > rt, maka hipotesis nihil yang menyatakan tidak ada korelasi antara nilai hasil koreksi penguji pertama dan kedua. Konsekuensi logis dari hasil analisis ini adalah bahwa ada korelasi antara nilai hasil koreksi penguji pertama dan penguji kedua. Oleh karena itu setiap penguji pertama memberi nilai yang tinggi, penguji kedua juga memberi nilai yang tinggi. Dari kenyataan ini dapat disimpulkan bahwa subyektifitas penilai kecil sekali sehingga dapat dikatakan tidak ada.

TEKNIK CHIE KUADRAT (X2)

Chie Kuadrat digunakan untuk analisis data yang disajikan dalam bentuk frekuensi atau data yang ditransformasi ke dalam frekuensi.

Chie Kuadrat dapat digunakan untuk menguji perbedaan frekuensi yang berasal dari:

1. Satu sampel dengan dua kategori.

2. Dua sampel dengan dua kategori.

3. Banyak sampel dalam banyak sel.

4. Untuk frekuensi kecil.

5. Uji normalitas.

Langkah-langkahnya:


2. Perumusan hipotesis.

3. Penyajian data.

4. Penyediaan rumus.

5. Pembuatan tabel persiapan.

6. Menghitung derajat kebebasan dan menentukan taraf kepercayaan untuk mencari X

7. Membandingkan dan menyiapkan.

Contoh:Perbedaan frekuensi pendapat setuju dan tidak setuju terhadap pendidikan sekolah pada siswa-siswa SMU kelas III.

1. Perumusan Masalah:

Apakah ada perbedaan frekuensi pendapat yang setuju dan yang tidak setuju terhadap pendidikan sekolah pada siswa-siswa SMU kelas III?

2. Perumusan Hipotesis.

Ada perbedaan frekuensi pendapat yang setuju dan yang tidak setuju pada siswa-siswa SMU kelas III.

3. Penyajian Data.

Tabel

Frekuensi pendapat tentang pendidikan seks

pada siswa kelas II

Pendapat Pendidikan SeksFrekuensi

Setuju

Tidak Setuju65

35

Jumlah100

4. Penyiapan Rumus

X2 =

Oi = Banyaknya kasus yang diamati dalam kategori ke I.

Ei = Banyaknya kasus diharapkan kategori Ho.

= Penjumlahan semua kategori (K).

Rumus tersebut disederhanakan :

X2 =

fo = frekuensi yang diperoleh (diobservasi dalam) sampel.

fh = frekuensi yang diharapkan dalam sampel sebagai pencerminan dari frekuensi yang diharapkan dalam populasi.

5. Membuat tabel persiapan dan melaksanakan hitungan.

Tabel

Tabel kerja untuk menghitung x2PendapatFofh(fo-fh)(fo-fh)2

Setuju

Tidak setuju65

3550

50+15

-15225

2254,9

4,5

Jumlah10010009

Dari perhitungan tersebut dapat diketahui

6. Menghitung d.b dan menentukan taraf signifikan untuk mencari x2t

6.1. d.b = k 1 = 2 1 = 1

d.b = 1 dg taraf signifikans 1% x2t = 6,635

5% x2t = 3,841

7. Membandingkan dan

Taraf signifikan 1% (9) >(6,635) Ho ditolak

Ha diterima

Taraf signifikan 5% (9) >(3,841) Ho ditolak

Ha diterima

2. Uji perbedaan Frekuensi dari 2 sampel.


Apakah ada perbedaan tingkat keakraban anak dengan ayah antara siswa putra dan putri pada siswa SMP kelas I ?

2. Perumusan Hipotesis

Ada perbedaan tingkat keakraban anda dengan ayah antara siswa putra dan putri pada siswa-siswa kelas I SMP.

3. Penyajian Data.

Tabel

Tabel Frekuensi Tingkat Keakraban Dengan Ayah

Pada Siswa Putra dan Putri Siswa SMP

SampelTingkat KeakrabanJumlah

AB

Putra

Putri45

7065

30110

100

Jumlah11595210

Keterangan: A = Akrab

B = Kurang Akrab

4. Penyajian Rumus

5. Tabel Persiapan

Tabel

Tabel persiapan untuk menghitung fh

SampelTingkat KeakrabanJumlah

fh Afh B

Putra

Putri60.24

54.7649.76

45.24110

100

Jumlah11595210

Putra : fh A :

Fh B :

Putri : fh A :

Fh B :

Membuat Tabel Kerja Untuk Menghitung X2Tabel

Tabel Kerja Untuk Menghitung X2SampelTingkat Keakrabanfofh(fo-fh)(fo-fh)2

A

B45

6560.24

49.76-15.24

15.24232.2576

232.25763.8555

4.6676

A

B70

3054.76

45.2415.24

-15.24232.2576

232.25764.2414

5.1339

Jumlah210210017.904

6. Menghitung db dan menentukan taraf kepercayaan/signifikansi.

6.1. d.b = (r-1)(k-1)

r: banyaknya klasifikasi/baris

k: banyaknya kelompok atau kolom

r = 2 , k = 2

d.b = (2-1)(2-1) = 1

6.2. Dg d.b 1 taraf signifikan 1 % y2t = 6.635

5 % x2t = 3.841

7. Membandingkan x2o dengan xtX2o > X2t jadi Ho ditolak dan Ha diterima.

3.Uji Perbedaan Frekuensi dengan X2 untuk banyak sampel dan banyak sel.

Misal: Penelitian tentang tingkat pendidikan orang tua siswa terhadap perhatian orang tua siswa kepada anak pada siswa SMP Negeri 1 Magetan.

Peneliti mengambil sampel orang tua siswa sebagai berikut:

1. Tingkat Pendidikan Tinggi.

2. Tingkat SMA.

3. Tingkat SMTP/SLP.

4. Tingkat SD.

Adapun perhatian orang tua siswa diklasifikasikan sebagai berikut:1.Perhatian pada anak tinggi.

2. Perhatian pada anak sedang.

3. Perhatian pada anak kurang.

4. Perhatian pada anak tidak ada perhatian.

1. Perumusan Masalah:

Apakah ada perbedaan perhatian orang tua kepada anak dari tingkat pendidikan orang tua dari PT sampai SD?

2. Perumusan Hipotesis:

Ada perbedaan perhatian orang tua kepada anak antara tingkat pendidikan orang tua dari PT sampai SD.

3. Penyajian data.

Tabel

Jumlah frekuensi Tingkat Pendidikan Orang Tua

Siswa dan perhatian orang tua siswa kepada anak

SampelKategoriTotal

1234

PT

SMTA

SMTP

SD10

15

25

3020

35

35

1015

20

10

2525

20

20

3570

90

90

100

Jumlah8010070100350

4. Penyajian Rumus

5. Membuat Tabel Persiapan

SampelKategoriTotal

1234fofh

foFhFofhfofhfofh

PT

SMTA

SMTP

SD10

15

25

3016

20.58

20.57

22.8420

35

35

1020

25.71

25.71

25.5815

20

10

2514

18

18

2025

20

20

3520

25.71

25.71

28.5870

90

90

10070

90

90

100

80801001007070100100350350

PT.

SMTP

SMTA

SD

Tabel

Tabel Persiapan untuk menghitung X2o

SampelKategoriFofhfo-fh(fo-fh)2

PT1

2

3

410

20

15

2516

20

14

20-6.00

0.00

+1.00

+1.0036

0

1

252.25

0

0.071

1.25

70700-3.571

SMTA1

2

3

415

35

20

2020.58

25.71

18

25.71-5.58

+9.29

+2.00

-5.7131.1364

86.3041

4.00

32.60411.513

3.357

0.222

1.268

90900-6.36

SLTP1

2

3

425

35

10

2020.58

25.71

18

25.71+4.42

+9.29

-8.00

-5.7119.5364

86.3041

64.00

32.60410.949

3.357

3.556

1.268

90900-9.13

SD1

2

3

430

10

25

3522.84

28.58

20

28.58+7.16

-18.58

+5.00

+0.4251.2656

345.2164

25.00

41.21642.245

12.079

1.25

1.442

1001000-17.016

Total36.077

6. Menghitung d.b dan taraf signifikansi

d.b = (k 1) (r 1) = (4 1)(4 1) = 9

d.b = 9, taraf signifikan 1% x2t = 21.666

5% = 16.919

7. Membandingkan x2o dengan x2t maka x2 = 36.077 lebih besar daripada xt baik tingkat signifikansi 5% maupun 1%. Sehingga Ho ditolak maka Ha diterima.

Kesimpulannya : Ada perbedaan yang signifikan antara pendidikan orang tua siswa dalam perhatian kepada anak.

ANALISIS OF VARIANCE (ANAVA)

ANAVA (analisis of variance), digunakan apabila kita menghadapi lebih dari dua level dari variabel nominal independen dan satu variabel interval dependen.

Kita akan menghadapi lebih dari satu kelompok maka kita akan menghadapi lebih dari DK (jumlah kuadrat dalam kelompok) yaitu:

1. DK dalam kelompok disingkat DKdol2. DK antar kelompok disingkat DKant3. DK total, disingkat DKtot

*Deviasi = bilangan yang menunjukkan penyimpangan sesuatu nilai x dari mean dan diberi symbol x yang diperoleh X M. Jadi jumlah kuadrat diberi simbul (x2 disingkat DK.

Rumus-rumus lihat halaman 369-374

DKtot = (x1 Mtot)2+(x2 Mtot)2 + ..+ (x1 Mtot)2Mtot =

Apabila n tidak sama maka :

Mtot =

Dalam praktek untuk n yang sama

DKtot =

2. DKant adalah deviasi antar kelompok, diperoleh dari mengurangi mean kelompok dengan mean total atau Mk Mtot.

DKant = n(M1+Mtot)2 + n2(M2-Mtot)2 +..+nm(Mn-Mtot)2Atau

DKant =

Kalau n tiap-tiap kelompok sama :

3. Jumlah Kuadrat Dalam Kelompok atau DKtotDKdol = DKtot DKant4. Memasukkan rumus

F =

Tabel

Distribusi Sikap

Kelompok IKelompok IIKelompok IIITotal

X1 X12X2 X22X3 X32X X2

68 4624

63 3969

58 3364

51 2601

41 1681

40 1600

34 1156

27 729

20 400

18 32478 6084

69 4761

58 3364

57 3249

53 2809

52 2704

48 2304

46 2116

42 1764

27 72994 8836

82 6724

73 5329

67 4489

66 4356

62 3844

60 3600

54 2916

50 2500

32 1024240 19544

210 15454

189 12057

175 10339

160 8846

154 8148

142 7060

127 5761

112 4664

77 2077

420 20448530 29884 640 486181590 93950

(X1 (X12(X2 (X22

(X3 (X32

(Xtot (Xtot2

n1 = 10N2 = 10n3 = 10N = 10

1. DKtot =

2. DKant =

=

= 86.690 84.270 = 2.420

3. DKdol = DKtot - DKant = 9.680 2.420

= 7.260

4. MKant =

5. MKdol =

6. Fm 1; N m =

Tabel Rangkasan ANAVA

Sumber

Variasid.bDKMKFoFtSig/Non

Kelompok

K22.4201.2104.505%

3.33Sig

Dalam Kelompok277.260268.91%

5.49Non sig

Total299.680---

Contoh :

EFEKTIFITAS METODE MENGAJAR, TINGKAT SOSIAL EKONOMI DAN TINGKAT INTELEGENSI TERHADAP PRESTASI BELAJAR PADA SISWA KELAS I SMU NEGERI I MAGETAN TAHUN AJARAN 2003/2004.

A. BATASAN MASALAH

1. VARIABEL BEBAS:

A. METODE MENGAJAR (TUGAS, DISKUSI DAN CERAMAH).

B. TINGKAT SOSIAL EKONOMI (TINGGI DAN RENDAH).

C. TINGKAT INTELEGENSI (TINGGI DAN SEDANG).

2. VARIABEL TERIKAT: PRESTASI BELAJAR.

3. SUBYEK PENELITIAN: SISWA SMU Negeri I Magetan kelas I Tahun Ajaran 2003/2004.

B. PERUMUSAN MASALAH

1. Apakah ada perbedaan signifikan prestasi belajar antara metode pemberian tugas, diskusi, dan ceramah dalam prestasi belajar pada siswa SMU Negeri I Magetan?

2. Apakah ada perbedaan yang signifikan antara siswa yang berasal dari sosial ekonomi tinggi dan siswa yang berasal sosial ekonomi rendah dalam prestasi belajar pada siswa SMU Negeri I Magetan?

3. Apakah ada perbedaan yang signifikan siswa berintelegensi tinggi dan siswa yang berintelegensi rendah dalam prestasi belajar pada siswa SMU Negeri I Magetan?

4. Apakah ada interaksi antara metode penyampaian dengan tinggkat sosial ekonomi siswa dalam prestasi belajar pada siswa SMU Negeri I Magetan?

5. Apakah ada interaksi antara metode penyampaian dengan tinggkat intelegesi siswa dalam prestasi belajar pada siswa SMU Negeri I Magetan?

6. Apakah ada interaksi antara tinggkat sosial ekonomi siswa dengan tingkat intelegensi siswa dalam prestasi belajar pada siswa SMU Negeri I Magetan?

7. Apakah ada interaksi antara metode mengajar, tingkat sosial ekonomi dan tingkat intelegensi dalam prestasi belajar pada siswa SMU Negeri I Magetan?

C. PERUMUSAN HIPOTESIS

1. Ada perbedaan yang signifikan antara prestasi belajar antara metode pemberian tugas, diskusi, dan ceramah dalam prestasi belajar pada siswa SMU Negeri I Magetan.

2. Ada perbedaan yang signifikan antara siswa yang berasal dari sosial ekonomi tinggi dan siswa yang berasal sosial ekonomi rendah dalam prestasi belajar pada siswa SMU Negeri I Magetan.

3. Ada perbedaan secara signifikan antara siswa berintelegensi tinggi dan siswa yang berintelegensi rendah dalam prestasi belajar pada siswa SMU Negeri I Magetan.

4. Ada interaksi antara metode penyampaian dengan tinggkat sosial ekonomi siswa dalam prestasi belajar pada siswa SMU Negeri I Magetan.

5. Ada interaksi antara metode penyampaian dengan tinggkat intelegesi siswa dalam prestasi belajar pada siswa SMU Negeri I Magetan.

6. Ada interaksi antara tinggkat sosial ekonomi siswa dengan tingkat intelegensi siswa dalam prestasi belajar pada siswa SMU Negeri I Magetan.

7. Ada interaksi antara metode mengajar, tingkat sosial ekonomi dan tingkat intelegensi dalam prestasi belajar pada siswa SMU Negeri I Magetan.

TABEL 1

DATA PRESTASI BELAJAR

VAR.

BE-

BASMETODETUGASDISKUSICERAMAH

SO.EK.TINGGIRENDAHTINGGIRENDAHTINGGIRENDAH

IQTSTSTSTSTSTS

VAR.

TERI

KATPRESTASI

BELAJAR776663727563746978777569

746675597376767080787431

746378607958806570617761

696674657365616081667262

827575647765788073696774

TABEL 2

PERHITUNGAN ANAVA PRESTASI BELAJAR

TABEL PERSIAPAN PERHITUNGAN ANAVA

SUMBER

VARIASIMETODE (A)TOTAL

A1A2A3

BCNA1(XA1NA2(XA1NA3(XA1(nA1A2A3(X1X2X3

SOSEK

TINGGIT537653775382151135

S533653275351151014

JUMLAH107121070410733302149

SOSEK

RENDAHT536553695368151102

S53205341529715958

JUMLAH106851071010665302060

TOTAL201397291414201398604209

376 diperoleh dari perhitungan (77+74+74+69+82)


365 dst.

( X2 = 299.369

Diperoleh dari perhitungan kalkulator :

XX2

775929

745476

745476

Total299.369

A. Menghitung Jumlah Kuadrat

1. Dktot =

= 299.369 - = 4107,65

2. DKA=

= = 9,1

3. DKB = = 132,02

4. DKC= = 1170,41663

5. DKAB= - (9,1 + 132,02) = 137,43

6. DKAC=

7. DKBC = - (132,02 + 1170,42) = 8,81

8. DKABC =

= 258,11

9. Dkdal = 4107,65 (9,1+132,02+1170,42+137,43+15,23+8,81+258,11) = 2376,53B. Menghitung Mea Kuadrat =

1. MKA = = 4,55

2. MKB == 132,02

3. MKC = = 1170,42

4. MKAB = = 68,72

5. MKAC = = 7,62

6. MKBC = = 8,81

7. MKABC = = 129,06

8. Mkdal = = 49,51

C. Mencari Fo =

1. FA=

EMBED Equation.3 = 0,09

2. FB = = 2,67

3. FC = = 23,64

4. FAB = = 1,39

5. FAC = = 0,15

6. FBC = = 0,18

7. FABC = = 2,61

TABEL 3

TABEL RINGKASAN ANAVA NILAI PRESTASI BELAJAR

SUMBER VARIASIdb.JKMKF0Ft

t.s. 5%Signifikasi

A29,14,550,093,19Non signif.

B1132,02132,022,624,04Non signif

C11170,421170,4223,644,04Signifikan

AxB2137,4368,721,393,19Non signif

AxC215,237,620,153,19Non signif

BxC18,818,810,184,04Non signif

AxBxC2258,11129,062,613,19Non signif

Dalam482376,5349,51---

Total594107,65----

Kesimpulan :

1. H0 A diterima, berarti tidak ada perbedaan yang signifikan antara prestasi belajar antara metode pemberian tugas, diskusi, dan ceramah prestasi belajar.pada siswa SMU Negeri 1 Magetan.

2. H0 B diterima, berarti tidak ada perbedaan signifikan antara siswa yang berintelegensi tinggi dan siswa yang berintelegensi rendah dalam prestasi belajar pada siswa SMU Negeri I Magetan.

3. H0 C ditolak, berarti ada perbedaan secara signifikan antara siswa yang berintelegensi tinggi dan siswa yang berintelegensi rendah dalam prestasi belajar pada siswa SMU Negeri I Magetan.

4. H0 AxB diterima, berarti tidak ada interaksi antara metode penyampaian dengan tingkat social ekonomi siswa dalam prestasi belajar pada siswa SMU Negeri I Magetan.

5. H0 AxC diterima, berarti tidak ada interaksi antara tingkat social ekonomi siswa dengan tingkat intelegensi siswa dalam prestasi belajar pada siswa SMU Negeri I Magetan.

6. H0 BxC diterima, berarti tidak ada interaksi antara tingkat social ekonomi siswa dengan tingkat intelegensi siswa dalam prestasi belajar pada siswa SMU Negeri I Magetan.

7. H0 AxBxC diterima, berarti tidak ada interaksi antara metode mengajar, tingkat Sosial Ekonomi, dan tingkat Intelegensi dalam prestasi belajar pada siswa SMU Negeri I Magetan.

CONTOH

Judul :Pengaruh Metode mengajar A,B,C dan tingkat IQ terhadap Prestasi Belajar Mata Kuliah Statistik Mahasiswa BK Kelas Khusus IKIP PGRI Madiun Angkatan 2.

Perumusan Masalah :

1. Apakah ada perbedaan yang signifikan prestasi belajar Statistik dari metode perkuliahan antara metode A, B, dan C pada Mahasiswa BK Kelas Khusus IKIP PGRI Madiun Angkatan 2 ?

2. Apakah ada perbedaan yang signifikan prestasi belajar Statistik antara mahasiswa yang berintelegensi Tinggi dan Sedang pada mahasiswa BK Kelas Khusus IKIP PGRI Madiun Angkatan 2 ?

3. Apakah ada interaksi yang signifikan antara metode pemberian kuliah dengan tingkat intelegensi dalam prestasi belajar statistik mahasiswa BK Kelas Khusus IKIP PGRI Madiun Angkatan 2 ?

Rumusan Hipotesis :

1. Ada perbedaan yang signifikan presatasi belajar Statistik dari metode perkuliahan antara metode A,B, dan C pada mahasiswa BK Kelas Khusus IKIP PGRI Madiun Angkatan 2 ?

2. Ada perbedaan yang signifikan prestasi belajar Statistik antara mahasiswa yang berintelegensi Tinggi dan sedang pada mahasiswa BK Kelas Khusus IKIP PGRI Madiun Angkatan 2 ?

3. Ada interaksi yang signifikan antara metode pemberian kuliah dengan tingkat intelegensi dalam prestasi belajar stastistik mahasiswa BK Kelas Khusus IKIP PGRI Madiun Angkatan 2 ?

Metode dan desain :

Metode : Eksperimen yaitu 10 mahasiswa diberi perkuliahan dengan metode A, 10 mahasiswa diberi perkuliahan dengan metode B, 10 mahasiswa diberi perkuliahan dengan metode C (masing-masing 5 mahasiswa berintelegensi tinggi dan 5 mahasiswa berintelegensi sedang). : Desain factorial 3 x 2

Dari data yang diperoleh dari tes statistik diperoleh data sebagai berikut :

Tabel 1 Data Prestasi Belajar Statistik Mahasiswa BK

Kelas Khusus Angkatan 2 Madiun

Variabel BebasMetodeABC

IQTinggiSedangTinggiSedangTinggiSedang

Variabel TerikatPrestasi Belajar Satistik433222

434232

334231

423221

423231

Jumlah (N)555555

Analisis data ANAVA :

Tabel 2

Kerjan Untuk Menghitung

,


IQTinggiSedangTinggiSedangTinggi Sedang

X1X12X2X22X3X32X4X42X5X52X6X62

Variabel TerikatPretasi Belajar Statistik4163939243924

41639416243924

3939416243911

4162439242411

4162439243911

Jumlah 19731335175910201440711

Kode(X1(X12(X2(22(X3(32(X4(42(X5(52(X6(62

Tabel 4 :

Tabel Kerja Untuk Menghitung Analisis of Variance

Sumber VariasiMetode (A)Total

A1A2A3

IQ (B)nA1XA1nA2XA2nA3XA3NA1A2A3X1X2X3

Tinggi5195175141550

Sedang513510571530

Jumlah Total10

( nA132

( XA110

nA227

( A210

( nA321

( XA330

( NA1A2A380

(X

(Xtot = 80 (Diperoleh dari 19 + 13 + 17 + 10 + 14 + 7 )

(X2tot = 238 (Diperoleh dari 73 + 35 + 59 + 20 + 40 + 11 )

Perhitungan :

1) DKtot = =

= 238 213,3333 = 24,6667

2) DKA = + + -

=

= 102,4 + 72,9 + 44,1 213,3333

= 219,4 213,3333 = 6,0667

3) DKB =

=

= 166,6667 + 60 213,3333

= 226,6667 213,3333

= 13,33367

4) DKAB =

=

= 72,2 + 33,8 + 57,8 + 20 + 39,2 + 9,8 213,3333 = 19,4667

5) Dkdal = Dktot (DKA + DKB)

= 24,6667 ( 6,0667 + 13,3333 )

= 24,6667 19,5337

= 5,1333

6) MKA = = 3,0335

7) MKB = = 13,3367

8) MKAB = = 9,7333

9) MKdal = = 0,2138

Tabel 5

Tabel Ringkasan ANAVA

Sumber VariasiDbDKMKFoFt 95%Signf

A26,06673,033514,18853,40Signf

B113,336713,336762,36394,26Signf

AB219,46679,733345,52563,40Signf

DALAM245,13330,2138

TOTAL2924,6667

Keterangan db:

A

= m 1 yaitu ( 3 1 = 2) jumlah metode 3 metode ( A, B, C ).

B

= m 1 yaitu ( 2 1 = 1) jumlah IQ 2 yaitu IQ tinggi dan sedang.

AB

= db A x db B ( 2 X 1)

Dalam

= Total db dalam ( 29 2 1 2 = 24 )

Total

= N 1 ( 30 1 = 29)

Mencari tabel adalah:

A= db 2 dengan 24 = 95 % 3,40 dan 99% 5,61

B= db 1 dengan 24 = 95% 4,26 DAN 99 % 7,82

AB= db 2 dengan 24 = 95% 3,40 dan 99% 5,61

10. Mencari Fo=

Fo A

=

Fo B

=

Fo AB

=

11. Membangdingkan Fo dengan Ft

TES RANKING BERTANDA WILCOXON

A. PENGERTIAN TES RANKING BERTANDA WILCOXON

Pada umumnya uji W atau Tes Wilcoxon adalah teknik analisis data dalam skala ordinal. Tetapi seseorang yang menghadapi data dalam skala interval yang tidak mungkin menggunakan teknik analisis t-test, karena tidak terpenuhi persyaratannya, maka akan mencari teknik analisis lain yang tepat. Uji W dapat juga digunakan untuk menganalisis data interval dari sampel yang berpasangan tetapi data interval ini harus ditransfer ke dalam skala ordinal. Sampel yang berpasangan ini dapat berupa dua sampel yang berbeda, dapat pula satu sampel tetapi mendapat dua jenis perlakuan yang berbeda satu sama lain.

Sebagai contoh seorang peneliti menggunakan metode experiment dengan jenis match by subject design. Disini peneliti akan menghadapi dua sampel yaitu sampel experimen dan sampel kontrol. Di lain pihak kalau seorang peneliti menggunakan metode experiment dengan jenis treatment by subject design, maka peneliti akan menghadapi satu sampel dengan dua jenis treatment yang berbeda.

B. LANGKAH-LANGKAH UJI W

Langkah-langkah uji W ini pada dasarnya sama dengan langkah-langkah uji teknik yang lain. Adapun langkah-langkah itu sebagai berikut:



3. Penyajian data.

4. Pembuatan tabel.


6. Menentukan taraf kepercayaan untuk mencari harga T tabel (To).

7. Membandingkan To dengan Tt serta menarik kesimpulan.


C. UJI W UNTUK SAMPEL KECIL


Seorang peneliti ingin mengetahui perbedaan prestasi belajar dari pengajaran dengan menggunakan peragaan langsung dan pengajaran dengan menggunakan peragaan tidak langsung. Peneliti mengadakan suatu experimen dengan menggunakan jenis experimen treatment by subject design. Ia memilih siswa-siswa kelas V Dasar pada SLBA.

Dari penelitian ini dirumuskan masalah sebagai berikut: Apakah ada perbedaan prestasi belajar siswa kelas V D SLBA antara pengajaran dengan peragaan langsung dan pengajaran tidak langsung?


Dalam rangka penelitian ini dapat dirumuskan hipotesa nilai (Ho) sebagai berikut: Bahwa tidak ada perbedaan prestasi belajar siswa-siswa SLBA antara pengajaran peragaan tidak langsung.

3. Penyajian data.

Dari suatu penelitian diperoleh data seperti dalam tabel di bawah ini.

Tabel 42 Daftar nilai prestasi belajar dengan pengajaran menggunakan peragaan

tak langsung (X1) dan dengan pengajaran menggunakan peragaan

langsung (X2) pada siswa SLBA Dasar V

Subyek X1X2

1

2

3

4

5

6

756

63

73

45

64

58

5961

61

76

44

60

64

66

Catatan: 1. Nilai tersebut bukan nilai sesungguhnya.

2. Nilai tersebut nilai kasar.

4. Membuat tabel persiapaN untuk mencari harga T.

Dari nilai-nilai tersebut di atas dapat dibuat tabel persiapan untuk menghitung harga T sebagai berikut:

Tabel 43

Tabel Persiapan untuk menghitung harga T

Suibyek X1X2dRanking dT

1

2

3

4

5

6

756

63

73

45

64

58

5961

61

76

44

60

64

66-5

+2

-3

+1

+4

-6

-7-5

+2

-3

+1

+4

-6

-75

3

6

7

Jumlah 21

Kode ( T

T : adalah rangking tanda yang lebih kecil frekwensinya.


Dari tabel tersebut di atas dapat diketahui langkah untuk menghitung harga T adalah:

1. Mencari selisih dari dua variabel nilai yaitu nilai X1 dan X2.

2. Merangking selisih nilai X1 dan X2. Dalam merangking ini kita tidak memperhatikan minus atau plus dari nilai rangking tersebut.

3. Memilahkan nilai rangking tanda yang lebih kecil frekwensinya sebagai harga T.

4. Memjumlah harga T (( T)

Dari tabel tersebut di atas harga total ( ( T) = 21.

6. Menentukan taraf kepercayaan untuk mencari harga T tabel (Tt).

Kalau kita memperhatikan tabel G yaitu tabel harga-harga kritis T dalam Tes Rangking data berpasangan Wilcoxon, maka dengan taraf signifikansi 5%, dan N=7 maka Tt =2.

7. Membandingkan To dengan Tt serta menarik kesimpulan.

Dengan N=7, taraf signifikansi 5%, maka To (21) Tt (2). Jadi Ho ditolak dan Ha diterima.

8. Interprestasi hasil analisis.

Dari hasil analisis tersebut di atas dapat kita ketahui bahwa hipotesa nihil ditolak. Oleh karena itu dapat disimpulkan bahwa ada perbedaan antara prestasi belajar pengajaran dengan menggunakan peragaan langsung dan prestasi belajar pengajaran dengan menggunakan pengajaran tak langsung. Dari harga T dapat diketahui bahwa nilai prestasi belajar pengajaran dengan menggunakan peragaan langsung lebih baik dari pada nilai prestasi belajar pengajaran dengan menggunakan peragaan tidak langsung. Oleh karena itu dapat diartikan bahwa pengajaran dengan peragaan langsung lebih efektifdari pengajaran dengan peragaan tidak langsung bagi siswa-siswa SLBA Dasar V.

D. UJI W UNTUK SAMPEL BESAR

1. Pendahuluan.

Dari tabel G tentang tabel harga-harga kritis T dalam Tes Rangking data berpasangan Wilcoxon, kita ketahui N terbesar adalah 25. Oleh karena itu jika menghadapi N lebih besar dari 25, kita dapat menggunakan tabel tersebut. Untuk itu kita dapat menggunakan uji 2 score. Hal ini ditempuh dengan pertimbangan bahwa makin besar N, maka jumlah rangking T praktis dapat dianggap berdistribusi normal atau mendekati distribusi normal. Oleh karena itu langkah uji W untuk sampel besar perlu ditambah satu langkah yaitu langkah menyediakan rumus 2 score.


Seorang peneliti ingin mengetahui perbedaan prestasi belajar biologi siswa-siswa SMA yang diberi perlakuan tes secara teratur dan perlakuan tes yang tradisional.

Untuk keperluan ini peneliti memilih experimen dengan jenis subject by design. Oleh karena itu ia menggunakan dua group experiment. Dari penelitian ini dapat dirumuskan hipotesa sebagai berikut:

Apakah ada perbedaan prestasi belajar biologi siswa yang diberi tes secara teratur dan siswa yang diberi tes secara tradisional?.


Dari rumusan tersebut di atas dapat dirumuskan hipotesa nihil (Ho) sebagai berikut: Tidak ada perbedaan prestasi biologi antara siswa yang diberi tes secara teratur dan siswa yang diberi tes secara tradisional.

4. Penyajian data.

Data yang diperoleh dari suatu penelitian kami sajikan dalam tabel dibawah ini:

Tabel 44

Daftar nilai-nilai prestasi belajar biologi siswa yang diberi tes secara

tridisional (X1) dan siswa yang diberi tes secara teratur (X2)

Subyek X1X2

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

21

22

23

24

25

26

27

28

29

305.5

7.9

7.2

6.9

8.1

8.5

5.4

5.2

8.0

8.4

5.8

6.8

7.6

6.1

5.8

5.5

8.5

6.0

7.2

7.2

8.2

8.2

5.5

6.9

7.5

7.7

6.3

8.0

5.7

6.87.3

7.3

7.7

7.0

6.8

8.1

8.5

6.9

7.4

8.1

7.3

7.3

8.2

7.7

6.6

8.0

8.4

8.7

8.5

8.2

7.4

6.3

7.5

6.8

6.7

6.0

9.0

7.8

5.8

6.9


dimana

Ut (Mean T) =

SDT

6. Membuat tabel kerja untuk menghitung harga T.

Tabel 45

Tabel kerja untuk menghitung harga T

SubyekX1X2dRangking dT

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

21

22

23

24

25

26

27

28

29

305.5

7.9

7.2

6.9

8.1

8.6

5.4

5.2

8.0

8.4

5.8

6.8

7.6

6.1

5.8

5.5

8.5

6.0

7.2

7.2

8.2

8.2

5.5

6.9

7.5

7.7

6.3

8.0

5.7

6.87.3

7.3

7.7

7.0

6.8

8.1

8.5

6.9

7.4

8.1

7.3

7.3

8.2

7.7

6.6

8.0

8.4

8.7

8.5

8.2

7.4

6.3

7.5

6.8

6.7

6.0

9.0

7.8

5.8

6.9-2.2

+0.6

-0.5

-0.1

+1.5

+0.5

-3.1

-1.7

+0.6

+0.3

-1.5

-0.5

-0.6

-1.6

-0.8

-2.5

+0.1

-2.7

-1.3

-1.0

+0.8

+1.9

-2.0

+0.1

+0.8

+1.7

-2.7

+0.2

-0.1

-0.1-26

+12

-9

-3

+18.5

+9

-30

-22.5

+12

+7

-20

-9

+12

-21

-15

-27

+3

-28.5

-18.5

17

+15

+24

-25

+3

+15

22.5

28.5

+6

-3

-326

9

3

30

20

9

12

21

15

27

28.5

18.5

25

3

3

Jumlah250

Kode(T

Catatan: 1. Nilai tersebut dikutip dari skripsi M Dyah Sulistyawati.

2. Nilai X1 dan X2 merupakan nilai rata-rata tes formatip dan sumatip.


UT (Mean T) =

SDT =

=

Z =

8. Menentukan taraf signifikansi untuik mencari Zt.

8.1. Dengan taraf signifikansi 1%, Zo = 0.360, maka Zt = 0.3409

8.2. Dengan taraf signifikansi 5%, Zo = 0.360, maka Zt = 0.3264

9. Membandingkan Zo dengan Zt.

Dengan taraf signifikansi 1%, Zo (0.360) > Zt (0.3409) maka Ho ditolak dan Ha diterima.

Dengan taraf signifikansi 5%, Zo (0.360) > Zt (0.3264), maka Ho diterima dan Ha ditolak.

10. Kesimpulan.

Dari analisis tersebut diatas dapat disimpulkan bahwa baik dengan taraf kepercayaan 1% maupun 5%, maka Zo ( Zt , maka Ho diterima dan Ha ditolak.

11. Interprestasi hasil.

Dari hasil analisis tersebut diatas diketahui bahwa dari data-data emperis yang dikumpulkan ternyata, tidak ada bukti untuk menerima hipotesa nihil yang menyatakan bahwa tidak ada perbedaan prestasi belajar siswa yang diberi tes secara teratur dengan siswa yang diberi tes secara tradisional.

Konsekwensi logis dari hasil penelitian adalah bahwa ada perbedaan prestasi belajar biologi siswa yang diberi tes secara teratur dan siswa yang diberikan tes secara tradisional.

Kalau diperhatikan prestasi belajar biologi yang diberi tes secara teratur dan siswa yang diberikan secara tradisional, maka prestasi belajar biologi yang diberi tes secara teratur lebih baik dari pada prestasi belajar biologi dari siswa yang diberi tes secara tradisional.

Oleh karena itu keteraturan tes yang diberikan kepada siswa dapat dipergunakan untuk meningkatkan prestasi belajar para siswa. Kesimpulan ini didukung harga T yang relatif besar yaitu 250.

MANN WHITNEY U TEST

A. PENGERTIAN

U test dari Mann dan Whitney adalah test non parametik yang membandingkan dua sampel untuk menguji kemungkinan perbedaannya. U test ini dipergunakan untuk menguji perbedaan dari dua sampel dari data yang tidak mengikuti distribusi normal atau sampel yang tidak sama besarnya.

U test dipergunakan untuk variable nominal independent (seperti treatment dan control) dan variable ordinal dependen. Jika dependen variable adalah pengukuran interval., maka harus ditransformasikan ke dalam pengukuran ordinal. Teknik uji U test ini merupakan t tes non parametrik.

B. LANGKAH-LANGKAH UJI U TEST

Secara umum langkah-langkah uji U tes sebagai berikut:

1. Merumuskan masalah penelitian.

2. Merumuskan hipotesis.

3. Penyajian data.

4. Menyediakan rumus untuk menghitung harga U.

5. Membuat tabel persiapan untuk menghitung R1 dan R2.

6. Melaksanakan hitungan untuk mencari harga U.

7. Menentukan taraf signifikansi untuk mencari U tabel.

8. Membandingkan Uo dengan Ut dan menarik kesimpulan.

9. Interpretasi hasil analisis.

C. UJI U TEST UNTUK SAMPEL SANGAT KECIL.

1. Merumuskan Masalah.

Seorang peneliti ingin mengetahui efektivitas metode kelompok belajar. Maka is mengadakan suatu experimen dengan jenis experiment by subject design. Dalam rangka penelitian ini ia menggunakan satu sampel dengan dua kali perlakuan yang berbeda. Pada periode pertama ia menggunakan metode mengajar tradisional, dan pada periode yang kedua menggunkan metode mengajar dengan belajar kelompok. Untuk keperluan treatment ini maka dipilih bidang studi IPA untuk kelas V Dasar SLBD. Dari penelitian ini dirumuskan masalah sebagai berikut:

Apakah ada perbedaan prestasi belajar siswa-siswa kelas V dasar SLBD antara metode mengajar tradisional dengan metode mengajar dengan belajar kelompok.

2. Merumuskan Hipotesa.

Dari masalah tersebut diatas dapat dirumuskan hipotesa nihil (Ho) sebagai berikut : Tidak ada perbedaan antara prestasi belajar IPA siswa kelas V dasar SLBD dengan menggunakan metode belajar tradisional dan dengan menggunakan metode mengajar belajar kelompok.

3. Menyajikan data.

Dari suatu penelitian diperoleh data seperti dala tabel dibawah ini.

Tabel 46

Daftar prestasi belajar IPA dengan metode mengajar tradisional (X1)dan prestasi belajar IPA dengan metode mengajar

Belajar kelompok (X2) siswa-siswa

Kelas V Dasar SLBD.

SubyekX1X2

A

B

C

D

E51

40

56

87

4372

73

87

95

84

Keterangan : 1. Jumlah siswa dalam satu kelas 5 orang.

2. Data dikutip dari suatu penelitian dalam rangka menyusun skripsi mahasiswa PLB.

4. Menyediakan rumus untuk sampel kecil.

Rumus untuk sampel kecil sebagai berikut.

U = n1n2 +

U = n1n2 +

5. Membuat tabel persiapan untuk menghitung R

Tabel 47

Tabel persiapan untuk menghitung R

NoX1X2R1R2

1

2

3

4

551

40

56

87

4372

73

87

95

848

10

7

2.5

96

5

2.5

1

4

Jumlah36.518.5

Kode(R1(R2

6. Malaksanakan hitungan untuk harga U.

= (5)(5) +

= 25 + 15 36.5 = 3.5

= (5)(5) +

= 25 + 15 18.5 = 21.5

Dari perhitungan tersebut maka harga U yang lebih kecil adalah 3.5

7. Menentukan taraf signifikansi untuk mencari U tabel (Ut).

Dengan taraf signifikansi 5% n1 = 5 dan n2 = 5, dalam tabel U untuk n2 = 5, dan Uo dibulatkan 4, maka Ut = 0.048.

8. Membandingkan Uo dengan Ut dan menarik kesimpulan.

Dari analisis tersebut diatas dapat diketahui bahwa hipotesis nihil yang menyatakan bahwa tidak ada perbedaan antara prestasi belajar dengan menggunakan metode mengajar tradisional dan prestasi belajar dengan metode mangajar belajar kelompok. Oleh karena itu, metode mengajar dengan belajar kelompok lebih efektif daripada metode mengajar tradisional, sebab ada perbedaan yang signifikan antara prestasi belajar dengan metode mengajar tradisional dan metode mengajar dengan belajar kelompok.

D. UJI U TEST UNTUK SAMPEL KECIL


Seorang peneliti ingin mengetahui efektivitas bimbingan kelompok pada siswa-siswa SMP kelas II. Maka ia mengadakan experimen dengan experiment by subject design. Ia mengambil sampel 9 orang. Pada periode pertama siswa-siswa ini dibiarkan belajar sendiri (belajar secara tradisional), sedang pada periode kedua diberi bimbingan belajar secara kelompok.

Dalam penelitian ini dirumuskan masalah masalah sebagai berikut :

Apakah ada perbedaan yang signifikan prestasi belajar matematika antara belajar tradisional dan belajar dengan bimbingan kelompok?

2. Merumuskan hipotesa.

Dari masalah tersebut diatas dapat dirumuskan suatu hipotesa nihil sebagai berikut:

Tidak ada perbedaan prestasi belajar matematika antara belajar tradisional dan belajar dengan bimbingan kelompok pada siswa kelas II SMP.

3. Penyajian data.

Dari hasil penelitian itu diperoleh data seperti dalam tabel dibawah ini:

Tabel 48

Daftar nilai prestasi belajar matematika dari belajar tradisional (X1)

dan prestasi belajar matematika dengan bimbingan

kelompok (X2)pada siswa kelas II SMP

SUBYEKX1X2

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

31

28

35

29

30

36

27

26

28

3130

36

40

28

42

43

32

27

33

37

Catatan : Nilai-nilai tersebut adalah nilai-nilai bukan nilai sesungguhnya.

4. Meneydiakan rumus.

Rumus untuk sampel kecil sebagai berikut :

U = n1n2 +

U = n1n2 +

5. Membuat tabel persiapan untuk menghitung harga R

Tabel 49

Tabel persiapan untuk menghitung harga R

Subyek X1X2R1R2

1

2

3

4

5

6

7

8

9

1031

28

35

29

30

36

27

26

2830

36

40

28

42

43

32

27

33

3710

15

7

13

11.5

5.5

17.5

19

15

1011.5

5.5

3

15

2

1

9

17.5

8

4

Jumlah 113.576.5

Kode ( R1( R2

6. Melaksanakan hitungan untuk mencari harga U.

= 90 +

U =

= 100+

Dari hasil perhitungan signifikansi U yang lebih kecil adalah = 21.5.

7. Menentukan taraf siknifikansi untuk U tabel (Ut).

Dengan taraf signifikansi 5%, N1 = 9 dan N2 = 10 maka diperoleh Ut = 8.

8. Membandingkan Uo dengan Ut serta mengambil kesimpulan.

Dengan taraf signifikansi 5%, N1 = 9 dan N2 = 10, maka Uo (21.5) Ut (8), maka dapat disimpulkan bahwa Ho ditolak dan Ha diterima.

9. Interprestasi hasil analisis.

Dari hasil analisis tersebut di atas dapat diketahui bahwa ada perbedaan prestasi belajar matematika siswa-siswa yang belajar secara tradisional dengan prestasi belajar yang belajar dengan mendapat bimbingan kelompok. Konsekwensi logis dari kesimpulan ini adalah bahwa belajar dengan bimbingan secara kelompok lebih efektif dari belajar secara tradisional.

E. UJI U TEST UNTUK SAMPEL BESAR.

1. Pendahuluan.

Seperti kita ketahui bahwa tabel untuk U tabel (Ut), hanya menyediakan untuk sampel sebesar 20 ke bawah. Oleh karena itu jika menghadapi sampel yang lebih besar kita tidak dapat menguji hasil analisa yang diperoleh dengan Ut yang ada. Untuk keperluan uji U itu dipergunakan tabel Z, untuk distribusi normal. Hal itu diambil dengan pertimbangan bahwa semakin besar n1 n2, maka distribusi samping U akan semakin mendekati normal.

2. Perumusan maslah.

Peneliti ingin mengetahui kegotong royongan siswa-siswa yang belajar individual dan belajar kelompok dalam suatu kerja bakti. Dalam rangka penelitian ini dirumuskan masalah penelitian sebagai berikut:

Adakah perbedaan kegotong royongan siswa-siswa yang belajar kelompok pada siswa-siswa SD di Madiun?.


Dari masalah tersebut diatas dirumuskan hipotesa nihil (Ho) sebagai berikut:

Tidak ada perbedaan kegotong royongan siswa-siswa yang belajar secara individual dengan kegotong royongan siswa-siswa yang belajar kelompok.

4. Penyajian data.

Dari hasil penelitian diperoleh data seperti dalam tabel dibawah ini:

Tabel 50

Daftar nilai kegotong royongan siswa-siswa yang belajar secara

individual (X1) dengan siswa-siswa yang belajar secara

kelompok (X2) pada kerja bakti di SD

SubyekX1X2Subyek X1X2

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

1235

37

32

40

36

38

39

31

33

34

25

2636

40

39

45

41

42

44

37

38

37

29

2813

14

15

16

17

18

19

20

21

22

23

2440

23

31

23

37

38

42

33

34

33

-

-49

30

41

39

44

45

48

42

43

39

-

-

Catatan : data tersebut diatas data rekaan (bukan data sesungguhnya).


Rumus untuk menghitung harga z sebagai berikut :

dimana

U : dapat diambil salah satu rumus misalnya :

Mean U (U) =

U (deviasi standart U) =

Tabel 51

Tabel Persiapan untuk menghitung harga R.

SubyekX1X2R1R2

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

21

22

23

2435

37

32

40

36

38

39

31

33

34

25

26

40

27

31

28

37

38

40

35

34

33

39

3836

40

39

45

41

42

44

37

38

37

29

28

49

30

41

39

44

45

48

42

43

39

-

-31.5

26.5

37

13.5

29.5

22.5

18

38.5

35.5

33.5

46

45

13.5

44

38.5

42.5

26.5

22.5

13.5

31.5

33.5

35.5

18

22.529.5

13.5

18

3.5

10.5

8.5

5.5

26.5

22.5

26.5

41

42.5

1

40

10.5

18

5.5

3.5

2.0

8.5

7

18

-

-

Jumlah719362

Kode(R1(R2

7.Melaksanakan Hitungan

7.1. Menghitung U

U =

= (24)(22) +

7.2. U (Mean U) =

7.3. U4 = (SD4) =

= =

6. Menentukan taraf signifikansi untuk mencari harga P.

Dengan Z = 3.408, taraf signifikansi 1% maka P = 0.0003.

7. Kesimpulan.

Dari Z = 3.408 mempunyai kemungkinan di bawah Ho sebesar P = 0.0003. Karena P ini lebih kecil dari = 0,01 maka Ho ditolak dan Ha diterima.


Dari hasil analisis itu dapat diketahui bahwa hipotesa nol yang menyatakan bahwa tidak ada perbedaan kegotong-royongan siswa-siswa yang belajar individual dan yang belajar secara kelompok ditolak. Konskwensi logis dari kesimpulan ini adalah bahwa kegotong royongan siswa-siswa yang belajar individual berbeda dengan siswa yang belajar secara kelompok.

JUDUL PENELITIAN :

EFEKTIFITAS METODE MENGAJAR, TINGKAT SOSIAL EKONOMI DAN TINGKAT INTELEGENSI TERHADAP PRESTASI BELAJAR PADA SISWA KELAS I SMU NEGERI I MAGETAN TAHUN 2003 / 2004.

BATASAN MASALAH

2. VARIABEL BEBAS :

A. METODE MENGAJAR (TUGAS, DISKUSI DAN CERAMAH)

B. TINGKAT SOSIAL EKONOMI (TINGGI DAN RENDAH)

C. TINGKAT INTELEGENSI (TINGGI DAN SEDANG)

3. VARIABEL TERIKAT : PRESTASI BELAJAR

4. SUBYEK PENELITIAN : SISWA SMU Negeri I Magetan Kelas I Tahun Ajaran 2003 / 2004.

PERUMUSAN MASALAH

1. Apakah ada perbedaan yang signifikan prestasi belajar antara metode pemberian tugas, diskusi, dan ceramah dalam prestasi belajar pada siswa SMU Negeri I Magetan ?

2. Apakah ada perbedaan yang signifikan antara siswa yang berasal dari social ekonomi tinggi dan siswa yang berasal dari social ekonomi rendah dalam prestasi belajar pada siswa SMU Negeri I Magetan ?

3. Apakah ada perbedaan secara signifikan antara siswa yang berintelegensi tinggi dan siswa yang berintelegensi rendah dalam prestasi belajar . pada siswa SMU Negeri I Magetan ?

4. Apakah ada interaksi antara metode penyampaian dengan tingkat social ekonomi siswa dalam prestasi belajar .. pada siswa SMU Negeri I Magetan?

5. Apakah ada interaksi antara metode penyampaian dengan tingkat intelegensi siswa dalam prestasi belajar . pada siswa SMU Negeri I Magetan ?

6. Apakah ada interaksi antara tingkat social ekonomi siswa dengan tingkat intelegensi siswa dalam prestasi belajar . pada siswa SMU Negeri I Magetan ?

7. Apakah ada interaksi antara metode mengajar, tingkat social ekonomi dan tingkat intelegensi dalm prestasi belajar pada siswa SMU Negeri I Magetan ?

PERUMUSAN HIPOTESIS

1. Ada perbedaan yang signifikan prestasi belajar antara metode pemberian tugas, diskusi, dan ceramah dalam prestasi belajar pada siswa SMU Negeri I Magetan ?

2. Ada perbedaan yang signifikan antara siswa yang berasal dari social ekonomi tinggi dan siswa yang berasal dari social ekonomi rendah dalam prestasi belajar pada siswa SMU Negeri I Magetan ?

3. Ada perbedaan secara signifikan antara siswa yang berintelegensi tinggi dan siswa yang berintelegensi rendah dalam prestasi belajar . pada siswa SMU Negeri I Magetan ?

4. Ada interaksi antara metode penyampaian dengan tingkat social ekonomi siswa dalam prestasi belajar .. pada siswa SMU Negeri I Magetan?

5. Ada interaksi antara metode penyampaian dengan tingkat intelegensi siswa dalam prestasi belajar . pada siswa SMU Negeri I Magetan ?

6. Ada interaksi antara tingkat social ekonomi siswa dengan tingkat intelegensi siswa dalam prestasi belajar . pada siswa SMU Negeri I Magetan ?

7. Ada interaksi antara metode mengajar, tingkat social ekonomi dan tingkat intelegensi dalm prestasi belajar pada siswa SMU Negeri I Magetan ?

TABEL 1

DATA PRESTASI BELAJAR

VAR.

BE-

BASMETODETUGASDISKUSICERAMAH

SO.EK.TINGGIRENDAHTINGGIRENDAHTINGGIRENDAH

IQTSTSTSTSTSTS

VAR.

TERI

KATPRESTASI

BELAJAR776663727563746978777569

746675597376767080787431

746378607958806570617761

696674657365616081667262

827575647765788073696774

TABEL 2

PERHITUNGAN ANAVA PRESTASI BELAJAR

TABEL PERSIAPAN PERHITUNGAN ANAVA

SUMBER

VARIASIMETODE (A)TOTAL

A1A2A3

BCNA1(XA1NA2(XA1NA3(XA1(nA1A2A3(X1X2X3

SOSEK

TINGGIT537653775382151135

S533653275351151014

JUMLAH107121070410733302149

SOSEK

RENDAHT536553695368151102

S53205341529715958

JUMLAH106851071010665302060

TOTAL201397291414201398604209



365 dst.

( X2 = 299.369

Diperoleh dari perhitungan kalkulator :

XX2

775929

745476

745476

Total299.369

A. Menghitung Jumlah Kuadrat

10. Dktot =

= 299.369 - = 4107,65

11. DKA=

= = 9,1

12. DKB = = 132,02

13. DKC= = 1170,41663

14. DKAB= - (9,1 + 132,02) = 137,43

15. DKAC=

16. DKBC = - (132,02 + 1170,42) = 8,8117. DKABC =

= 258,11

18. Dkdal = 4107,65 (9,1+132,02+1170,42+137,43+15,23+8,81+258,11) = 2376,53B. Menghitung Mea Kuadrat =

9. MKA = = 4,55

10. MKB == 132,02

11. MKC = = 1170,42

12. MKAB = = 68,72

13. MKAC = = 7,62

14. MKBC = = 8,81

15. MKABC = = 129,06

16. Mkdal = = 49,51

C. Mencari Fo =

8. FA=

EMBED Equation.3 = 0,09

9. FB = = 2,67

10. FC = = 23,64

11. FAB = = 1,39

12. FAC = = 0,15

13. FBC = = 0,18

14. FABC = = 2,61

TABEL 3

TABEL RINGKASAN ANAVA NILAI PRESTASI BELAJAR

SUMBER VARIASIdb.JKMKF0Ft

t.s. 5%Signifikasi

A29,14,550,093,19Non signif.

B1132,02132,022,624,04Non signif

C11170,421170,4223,644,04Signifikan

AxB2137,4368,721,393,19Non signif

AxC215,237,620,153,19Non signif

BxC18,818,810,184,04Non signif

AxBxC2258,11129,062,613,19Non signif

Dalam482376,5349,51---

Total594107,65----

Kesimpulan :

8. H0 A diterima, berarti tidak ada perbedaan yang signifikan antara prestasi belajar antara metode pemberian tugas, diskusi, dan ceramah prestasi belajar.pada siswa SMU Negeri 1 Magetan.

9. H0 B diterima, berarti tidak ada perbedaan signifikan antara siswa yang berintelegensi tinggi dan siswa yang berintelegensi rendah dalam prestasi belajar pada siswa SMU Negeri I Magetan.

10. H0 C ditolak, berarti ada perbedaan secara signifikan antara siswa yang berintelegensi tinggi dan siswa yang berintelegensi rendah dalam prestasi belajar pada siswa SMU Negeri I Magetan.

11. H0 AxB diterima, berarti tidak ada interaksi antara metode penyampaian dengan tingkat social ekonomi siswa dalam prestasi belajar pada siswa SMU Negeri I Magetan.

12. H0 AxC diterima, berarti tidak ada interaksi antara tingkat social ekonomi siswa dengan tingkat intelegensi siswa dalam prestasi belajar pada siswa SMU Negeri I Magetan.

13. H0 BxC diterima, berarti tidak ada interaksi antara tingkat social ekonomi siswa dengan tingkat intelegensi siswa dalam prestasi belajar pada siswa SMU Negeri I Magetan.

14. H0 AxBxC diterima, berarti tidak ada interaksi antara metode mengajar, tingkat Sosial Ekonomi, dan tingkat Intelegensi dalam prestasi belajar pada siswa SMU Negeri I Magetan.

CONTOH

Judul :Pengaruh Metode mengajar A,B,C dan tingkat IQ terhadap Prestasi Belajar Mata Kuliah Statistik Mahasiswa BK Kelas Khusus IKIP PGRI Madiun Angkatan 2.

Perumusan Masalah :

4. Apakah ada perbedaan yang signifikan prestasi belajar Statistik dari metode perkuliahan antara metode A, B, dan C pada Mahasiswa BK Kelas Khusus IKIP PGRI Madiun Angkatan 2 ?

5. Apakah ada perbedaan yang signifikan prestasi belajar Statistik antara mahasiswa yang berintelegensi Tinggi dan Sedang pada mahasiswa BK Kelas Khusus IKIP PGRI Madiun Angkatan 2 ?

6. Apakah ada interaksi yang signifikan antara metode pemberian kuliah dengan tingkat intelegensi dalam prestasi belajar statistik mahasiswa BK Kelas Khusus IKIP PGRI Madiun Angkatan 2 ?

Rumusan Hipotesis :

4. Ada perbedaan yang signifikan presatasi belajar Statistik dari metode perkuliahan antara metode A,B, dan C pada mahasiswa BK Kelas Khusus IKIP PGRI Madiun Angkatan 2 ?

5. Ada perbedaan yang signifikan prestasi belajar Statistik antara mahasiswa yang berintelegensi Tinggi dan sedang pada mahasiswa BK Kelas Khusus IKIP PGRI Madiun Angkatan 2 ?

6. Ada interaksi yang signifikan antara metode pemberian kuliah dengan tingkat intelegensi dalam prestasi belajar stastistik mahasiswa BK Kelas Khusus IKIP PGRI Madiun Angkatan 2 ?

Metode dan desain :

Metode : Eksperimen yaitu 10 mahasiswa diberi perkuliahan dengan metode A, 10 mahasiswa diberi perkuliahan dengan metode B, 10 mahasiswa diberi perkuliahan dengan metode C (masing-masing 5 mahasiswa berintelegensi tinggi dan 5 mahasiswa berintelegensi sedang). : Desain factorial 3 x 2

Dari data yang diperoleh dari tes statistik diperoleh data sebagai berikut :

Tabel 1 Data Prestasi Belajar Statistik Mahasiswa BK

Kelas Khusus Angkatan 2 Madiun


IQTinggiSedangTinggiSedangTinggiSedang

Variabel TerikatPrestasi Belajar Satistik433222

434232

334231

423221

423231

Jumlah (N)555555

Analisis data ANAVA :

Tabel 2

Kerjan Untuk Menghitung

,


IQTinggiSedangTinggiSedangTinggi Sedang

X1X12X2X22X3X32X4X42X5X52X6X62

Variabel TerikatPretasi Belajar Statistik4163939243924

41639416243924

3939416243911

4162439242411

4162439243911

Jumlah 19731335175910201440711

Kode(X1(X12(X2(22(X3(32(X4(42(X5(52(X6(62

Tabel 4 :

Tabel Kerja Untuk Menghitung Analisis of Variance

Sumber VariasiMetode (A)Total

A1A2A3

IQ (B)nA1XA1nA2XA2nA3XA3NA1A2A3X1X2X3

Tinggi5195175141550

Sedang513510571530

Jumlah Total10

( nA132

( XA110

nA227

( A210

( nA321

( XA330

( NA1A2A380

(X

(Xtot = 80 (Diperoleh dari 19 + 13 + 17 + 10 + 14 + 7 )

(X2tot = 238 (Diperoleh dari 73 + 35 + 59 + 20 + 40 + 11 )

Perhitungan :

1) DKtot = =

= 238 213,3333 = 24,6667

2) DKA = + + -

=

= 102,4 + 72,9 + 44,1 213,3333

= 219,4 213,3333 = 6,0667

3) DKB =

=

= 166,6667 + 60 213,3333

= 226,6667 213,3333

= 13,33367

4) DKAB =

=

= 72,2 + 33,8 + 57,8 + 20 + 39,2 + 9,8 213,3333 = 19,4667

5) Dkdal = Dktot (DKA + DKB)

= 24,6667 ( 6,0667 + 13,3333 )

= 24,6667 19,5337

= 5,1333

6) MKA = = 3,0335

7) MKB = = 13,3367

8) MKAB = = 9,7333

9) MKdal = = 0,2138

Tabel 5

Tabel Ringkasan ANAVA

Sumber VariasiDbDKMKFoFt 95%Signf

A26,06673,033514,18853,40Signf

B113,336713,336762,36394,26Signf

AB219,46679,733345,52563,40Signf

DALAM245,13330,2138

TOTAL2924,6667

Keterangan db:

A

= m 1 yaitu ( 3 1 = 2) jumlah metode 3 metode ( A, B, C ).

B

= m 1 yaitu ( 2 1 = 1) jumlah IQ 2 yaitu IQ tinggi dan sedang.

AB

= db A x db B ( 2 X 1)

Dalam

= Total db dalam ( 29 2 1 2 = 24 )

Total

= N 1 ( 30 1 = 29)

Mencari tabel adalah:

A= db 2 dengan 24 = 95 % 3,40 dan 99% 5,61

B= db 1 dengan 24 = 95% 4,26 DAN 99 % 7,82

AB= db 2 dengan 24 = 95% 3,40 dan 99% 5,61

10. Mencari Fo=

Fo A

=

Fo B

=

Fo AB

=

11. Membangdingkan Fo dengan Ft

TEKNIK KORELASI MULTIPLE




Hipotesisnya


dengan rumus :

r 1.2.3 =

dimana :


r 12


r13


r 23

= Angka tetap



Contoh :


Tabel



Nama IndividuX1X2X3

A677

B787

C667

D878

E767

F876

G777

H666

I567

J667

Tabel 2



A677364949424249

B787496449564956

C667363649364242

D878644964566456

E767493649424942

F876644936564842

G777494949494949

H666363636363636

I567253649303542

J667363649364242

10666669444440479439456456

f. Menghitung r12

= 444 -

= 8,4

= 440 -

= 440 435,6

= 4,4

= 444 -

= 439 435,6

= 3,4

r 12

=

=

=

= 0,559

g. Menghitung r13

= 479

= 479

= 2,9

= 456 -

= 456 455,4

= 0,60

r13 =

=

=

= 0,122

h. Menghitung r2.3

= 4,4

= 2,9

= 456 -

= 456 -

r23 =

=

=

= 0,168

Jadi : r12= 0,559

r13= 0,122

r23= 0,168

i. Menghitung r1.23R1.23=

=

=

=

= 0,560 ro

j. Berkonsultasi dengan tabel nilai r






ro = rt = 0,560 = 0,726



ro = rt = 0,560 = 0,827


Berarti : Tidak ada hubungan yang grafikkan antara X1, X2 & X3 TEKNIK KORELASI MULTIPLE




Hipotesisnya


dengan rumus :

r 1.2.3 =

dimana :


r 12


r13


r 23

= Angka tetap



Contoh :


Tabel



Nama IndividuX1X2X3

A677

B787

C667

D878

E767

F876

G777

H666

I567

J667

Tabel 2



A677364949424249

B787496449564956

C667363649364242

D878644964566456

E767493649424942

F876644936564842

G777494949494949

H666363636363636

I567253649303542

J667363649364242

10666669444440479439456456

k. Menghitung r12

= 444 -

= 8,4

= 440 -

= 440 435,6

= 4,4

= 444 -

= 439 435,6

= 3,4

r 12

=

=

=

= 0,559

l. Menghitung r13

= 479

= 479

= 2,9

= 456 -

= 456 455,4

= 0,60

r13 =

=

=

= 0,122

m. Menghitung r2.3

= 4,4

= 2,9

= 456 -

= 456 -

r23 =

=

=

= 0,168

Jadi : r12= 0,559

r13= 0,122

r23= 0,168

n. Menghitung r1.23R1.23=

=

=

=

= 0,560 ro

o. Berkonsultasi dengan tabel nilai r






ro = rt = 0,560 = 0,726



ro = rt = 0,560 = 0,827


Berarti : Tidak ada hubungan yang grafikkan antara X1, X2 & X3MKdol= EMBED Equation.3

MKant = EMBED Equation.3

_1215272043.unknown

_1215957844.unknown

_1215959378.unknown

_1216220724.unknown

_1216352380.unknown

_1216354601.unknown

_1216355064.unknown

_1216355232.unknown

_1216356015.unknown

_1216355132.unknown

_1216354795.unknown

_1216354429.unknown

_1216352433.unknown

_1216224306.unknown

_1216351498.unknown

_1216011635.unkn

Documents

Penelitian Dan Statistik