Materi Kuliah Stitistik - WordPress.com · Web viewPenyajian data. Data yang diperoleh dari suatu...

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

1

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.”

2

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.

3

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.

4

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.

5

TEKNIK KORELASI

Rumus 1 rxy = hal 289

Rumus 2 rxy = hal 293

Rumus 3 rxy =

Atau

rxy =

Contoh

No X Y X2 Y2 XY123456

565676

766775

253625364936

493636494925

353630424930

35 38 207 244 222

=

=

N = 6 Taraf kepercayaan 95% = 0,811

Taraf kepercayaan 99% = 0.917

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

Tidak ada korelasi

6

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

7

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

8

Daerah kegagalan

2.5% 95% 2.5%

8. Membandingkan to dan tt

8.1. 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)

No Nama X1 No Nama X2

1 A 5 1 K 72 B 6 2 L 83 C 7 3 M 74 D 4 4 N 55 E 5 5 O 66 F 6 6 P 77 G 5 7 Q 58 H 6 8 R 89 I 7 9 S 810 J 6 10 T 7

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

9

Tabel 2

Tabel untung menghitung x1, x1, x12 dan x2

2.

Subyek X1 X2 X12 X2

2

12345678910

5674565676

7875675887

25364916253625364936

49344925364925646449

Jumlah 57 68 333 474Kode x1 x1 x1

2 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

10

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 X3

Rumusan 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 r23

2. Menghitung r 1.23 ro

11

3. Berkonsultasi dengan tabel nilai r rt

4. 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 Individu X1 X2 X3

A 6 7 7

B 7 8 7

C 6 6 7

D 8 7 8

E 7 6 7

F 8 7 6

G 7 7 7

H 6 6 6

I 5 6 7

J 6 6 7

Tabel 2

Tabel kerja untuk menghitung

Ind X1 X2 X3 X12 X2

2 X32 X1 X2 X1 X3 X2 X3

A 6 7 7 36 49 49 42 42 49

B 7 8 7 49 64 49 56 49 56

C 6 6 7 36 36 49 36 42 42

D 8 7 8 64 49 64 56 64 56

E 7 6 7 49 36 49 42 49 42

F 8 7 6 64 49 36 56 48 42

12

G 7 7 7 49 49 49 49 49 49

H 6 6 6 36 36 36 36 36 36

I 5 6 7 25 36 49 30 35 42

J 6 6 7 36 36 49 36 42 42

10 66 66 69 444 440 479 439 456 456

a. Menghitung r12

= 444 -

= 8,4

= 440 -

= 440 – 435,6

= 4,4

= 444 -

= 439 – 435,6

= 3,4

r 12 =

=

=

13

= 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 -

14

= 456 -

r23 =

=

=

= 0,168

Jadi : r12 = 0,559

r13 = 0,122

r23 = 0,168

d. Menghitung r1.23

R1.23 =

=

=

=

= 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 & X3

15

TEKNIK 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

17

Distribusi nilai-nilai seleksi Loncat Tinggi

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

di Madiun

Subyek X1 X2

123456789101112131415

150165170160145180178190187195194164156167148

148163170164150185175176186190193165154168155

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

18

5. Membuat tabel persiapan

Tabel 38

Tabel persiapan untuk menghitung d2

Subyek X1 X2 x1 x4 d d2

123456789101112131415

150165170160145180178190187195194164156167148

148163170164155185175176186190193165154160155

139711155634121012814

151171015465321913812

-2-20

+1+1+10-2+2-1-1+1-10

+2

440111041111104

Jumlah 0 24

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

19

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.”

20

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 X1 X2

12345678910111213141516

9887966774768654

8796776685667645

4. Penyediaan rumus.

Rumus yang digunakan adalah :

Rho (r) = 1 -

21

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.

No X1 X2 R1 R2

12345678910111213141516

9988877776666544

9887777666666554

1.51.5444

7.57.57.57.511.511.511.511.514

15.515.5

12.52.55.55.55.55.510.510.510.510.510.510.514.514.516.0

X1 dan X2 nilai tata jenjang.

22

5.2. Membuat tabel persiapan untuk menghitung d dan d2

Tabel 41Tabel persiapan untuk mencari d dan d2

Subyek X1 X2 x1 x2 d d2

12345678910111213141516

9887966774768654

8796776685667645

1.544

7.51.511.511.57.57.515.57.511.5

411.514

15.5

2.55.51

10.55.55.510.510.52.514.510.510.55.510.516.014.5

-14-1.5+3-3-4+6+1-3+5+1-3+1

-1.5+1-2+1

12.25

9916361925191

2.25141

Jumlah 0.0 147.5

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.

23

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.

24

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 Seks Frekuensi

SetujuTidak Setuju

6535

Jumlah 100

25

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 x2

Pendapat Fo fh (fo-fh) (fo-fh)2

Setuju

Tidak setuju

65

35

50

50

+15

-15

225

225

4,9

4,5

Jumlah 100 100 0 9

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.

26


“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 Keakraban

JumlahA B

Putra

Putri

45

70

65

30

110

100

Jumlah 115 95 210

Keterangan : A = Akrab

B = Kurang Akrab

4. Penyajian Rumus

5. Tabel Persiapan

Tabel

Tabel persiapan untuk menghitung fh

SampelTingkat Keakraban

Jumlahfh A fh B

PutraPutri

60.2454.76

49.7645.24

110100

Jumlah 115 95 210

Putra : fh A :

Fh B :

Putri : fh A :

27

Fh B :

Membuat Tabel Kerja Untuk Menghitung X2

Tabel…

Tabel Kerja Untuk Menghitung X2

Sampel Tingkat Keakraban fo fh (fo-fh) (fo-fh)2

AB

4565

60.2449.76

-15.2415.24

232.2576232.2576

3.85554.6676

AB

7030

54.7645.24

15.24-15.24

232.2576232.2576

4.24145.1339

Jumlah 210 210 0 17.904

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 xt

X2o > X2

t 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:

28

“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

Sampel Kategori Total1 2 3 4PT

SMTASMTP

SD

10152530

20353510

15201025

25202035

709090100

Jumlah 80 100 70 100 350

4. Penyajian Rumus

5. Membuat Tabel Persiapan

Sampel

Kategori Total

1 2 3 4fo fh

fo Fh Fo fh fo fh fo fh

PT

SMTA

SMTP

SD

10

15

25

30

16

20.58

20.57

22.84

20

35

35

10

20

25.71

25.71

25.58

15

20

10

25

14

18

18

20

25

20

20

35

20

25.71

25.71

28.58

70

90

90

100

70

90

90

100

80 80 100 100 70 70 100 100 350 350

PT. SMTP

29

SMTA SD

TabelTabel Persiapan untuk menghitung X2

o

Sampel Kategori Fo fh fo-fh (fo-fh)2

PT 1234

10201525

16201420

-6.000.00+1.00+1.00

360125

2.2500.0711.25

70 70 0 - 3.571SMTA 1

234

15352020

20.5825.711825.71

-5.58+9.29+2.00-5.71

31.136486.30414.0032.6041

1.5133.3570.2221.268

90 90 0 - 6.36SLTP 1

234

25351020

20.5825.711825.71

+4.42+9.29-8.00-5.71

19.536486.304164.0032.6041

0.9493.3573.5561.268

90 90 0 - 9.13SD 1

234

30102535

22.8428.582028.58

+7.16-18.58+5.00+0.42

51.2656345.216425.0041.2164

2.24512.0791.251.442

100 100 0 - 17.016Total 36.077

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 x2

t 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.

30

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 DKdol

2. DK antar kelompok disingkat DKant

3. 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)2

Mtot =

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)2

Atau

DKant =

Kalau n tiap-tiap kelompok sama :

32

3. Jumlah Kuadrat Dalam Kelompok atau DKtot

DKdol = DKtot – DKant

4. Memasukkan rumus

F =

Tabel

Distribusi Sikap

Kelompok I Kelompok II Kelompok III Total

X1 X12 X2 X2

2 X3 X32 X X2

68 462463 396958 336451 260141 168140 160034 115627 72920 40018 324

78 608469 476158 336457 324953 280952 270448 230446 211642 176427 729

94 883682 672473 532967 448966 435662 384460 360054 291650 250032 1024

240 19544210 15454189 12057175 10339160 8846154 8148142 7060127 5761112 466477 2077

420 20448 530 29884 640 48618 1590 93950

X1 X12 X2 X2

2 X3 X32 Xtot Xtot

2

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

1. DKtot =

2. DKant =

=

= 86.690 – 84.270 = 2.420

3. DKdol = DKtot - DKant

= 9.680 – 2.420

= 7.260

4. MKant =

33

MKant = MKdol=

5. MKdol =

6. Fm –1; N – m =

Tabel Rangkasan ANAVA

Sumber

Variasi

d.b DK MK Fo Ft Sig/Non

Kelompok“K” 2 2.420 1.210

4.50

5%3.33 Sig

Dalam Kelompok 27 7.260 268.9 1%

5.49 Non sig

Total 29 9.680 - - -

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?

34

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 1DATA PRESTASI BELAJAR

VAR.BE-BAS

METODE TUGAS DISKUSI CERAMAHSO.EK. TINGGI RENDAH TINGGI RENDAH TINGGI RENDAH

IQ T S T S T S T S T S T S

35

VAR.TERIKAT

PRESTASIBELAJAR

77 66 63 72 75 63 74 69 78 77 75 6974 66 75 59 73 76 76 70 80 78 74 3174 63 78 60 79 58 80 65 70 61 77 6169 66 74 65 73 65 61 60 81 66 72 6282 75 75 64 77 65 78 80 73 69 67 74

36

TABEL 2PERHITUNGAN ANAVA PRESTASI BELAJARTABEL PERSIAPAN PERHITUNGAN ANAVA

SUMBERVARIASI

METODE (A) TOTALA1 A2 A3B C NA1 XA1 NA2 XA1 NA3 XA1 nA1A2A3 X1X2X3

SOSEKTINGGI

T 5 376 5 377 5 382 15 1135S 5 336 5 327 5 351 15 1014

JUMLAH 10 712 10 704 10 733 30 2149SOSEKRENDAH

T 5 365 5 369 5 368 15 1102S 5 320 5 341 5 297 15 958

JUMLAH 10 685 10 710 10 665 30 2060TOTAL 20 1397 29 1414 20 1398 60 4209

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


365 dst.

X2 = 299.369

Diperoleh dari perhitungan kalkulator :

X X2

77 592974 5476… …… …74 5476

Total 299.369

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

37

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) = 2376,53

B. 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= = 0,09

38

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 VARIASI

db. JK MK F0 Ft t.s. 5%

Signifikasi

A 2 9,1 4,55 0,09 3,19 Non signif.B 1 132,02 132,02 2,62 4,04 Non signifC 1 1170,42 1170,42 23,64 4,04 Signifikan

AxB 2 137,43 68,72 1,39 3,19 Non signifAxC 2 15,23 7,62 0,15 3,19 Non signifBxC 1 8,81 8,81 0,18 4,04 Non signif

AxBxC 2 258,11 129,06 2,61 3,19 Non signifDalam 48 2376,53 49,51 - - -Total 59 4107,65 - - - -

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


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


39

5. H0 AxC diterima, berarti tidak ada interaksi antara tingkat social ekonomi

siswa dengan tingkat intelegensi siswa dalam prestasi belajar … pada siswa


6. H0 BxC diterima, berarti tidak ada interaksi antara tingkat social ekonomi



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


2. Ada perbedaan yang signifikan prestasi belajar Statistik antara mahasiswa

yang berintelegensi Tinggi dan sedang pada mahasiswa BK Kelas Khusus IKIP


3. Ada interaksi yang signifikan antara metode pemberian kuliah dengan tingkat

intelegensi dalam prestasi belajar stastistik mahasiswa BK Kelas Khusus IKIP


40

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

Bebas

Metode A B C

IQ Tinggi Sedang Tinggi Sedang Tinggi Sedang

Variabel

Terikat

Prestasi

Belajar

Satistik

4 3 3 2 2 2

4 3 4 2 3 2

3 3 4 2 3 1

4 2 3 2 2 1

4 2 3 2 3 1

Jumlah (N) 5 5 5 5 5 5

Analisis data ANAVA :

Tabel 2

Kerjan Untuk Menghitung

41

,

Variabel Bebas

Metode A B CIQ Tinggi Sedang Tinggi Sedang Tinggi Sedang

X1 X12 X2 X22 X3 X32 X4 X42 X5 X52 X6 X62

Variabel Terikat

Pretasi Belajar Statistik

4 16 3 9 3 9 2 4 3 9 2 44 16 3 9 4 16 2 4 3 9 2 43 9 3 9 4 16 2 4 3 9 1 14 16 2 4 3 9 2 4 2 4 1 14 16 2 4 3 9 2 4 3 9 1 1

Jumlah 19 73 13 35 17 59 10 20 14 40 7 11

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

Tabel 4 :

Tabel Kerja Untuk Menghitung Analisis of Variance

Sumber

Variasi

Metode (A) Total

A1 A2 A3

IQ (B) nA1 XA1 nA2 XA2 nA3 XA3 NA1A2A3 X1X2X3

Tinggi 5 19 5 17 5 14 15 50

Sedang 5 13 5 10 5 7 15 30

Jumlah

Total

10

nA1

32

XA1

10

nA2

27

A2

10

nA3

21

XA3

30

NA1A2A3

80

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

42

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 5Tabel Ringkasan ANAVA

Sumber Variasi Db DK MK Fo Ft 95% Signf

A 2 6,0667 3,0335 14,1885 3,40 Signf

B 1 13,3367 13,3367 62,3639 4,26 Signf

AB 2 19,4667 9,7333 45,5256 3,40 Signf

DALAM 24 5,1333 0,2138

TOTAL 29 24,6667

Keterangan db :

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

43

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

44

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?


45

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 X1 X21234567

56637345645859

61617644606466

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 X1 X2 d Ranking d T

1234567

56637345645859

61617644606466

-5+2-3+1+4-6-7

-5+2-3+1+4-6-7

5

3

67

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.

46

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

47

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)

48

Subyek X1 X2123456789101112131415161718192021222324252627282930

5.57.97.26.98.18.55.45.28.08.45.86.87.66.15.85.58.56.07.27.28.28.25.56.97.57.76.38.05.76.8

7.37.37.77.06.88.18.56.97.48.17.37.38.27.76.68.08.48.78.58.27.46.37.56.86.76.09.07.85.86.9


dimana

Ut (Mean T) =

SDT

6. Membuat tabel kerja untuk menghitung harga T.

Tabel 45

Tabel kerja untuk menghitung harga T

49

Subyek X1 X2 d Rangking d T

123456789101112131415161718192021222324252627282930

5.57.97.26.98.18.65.45.28.08.45.86.87.66.15.85.58.56.07.27.28.28.25.56.97.57.76.38.05.76.8

7.37.37.77.06.88.18.56.97.48.17.37.38.27.76.68.08.48.78.58.27.46.37.56.86.76.09.07.85.86.9

-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+1522.528.5+6-3-3

26

93

30

20912211527

28.518.5

25

33

Jumlah 250

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.

50

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.

51

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”.

52

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.

Subyek X1 X2

ABCDE

5140568743

7273879584

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 +

53

5. Membuat tabel persiapan untuk menghitung R

Tabel 47

Tabel persiapan untuk menghitung R

No X1 X2 R1 R212345

5140568743

7273879584

8107

2.59

65

2.514

Jumlah 36.5 18.5Kode 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.

54

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

SUBYEK X1 X2

12345678910

31283529303627262831

30364028424332273337

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

4. Meneydiakan rumus.

Rumus untuk sampel kecil sebagai berikut :

55

U = n1n2 +

U = n1n2 +

5. Membuat tabel persiapan untuk menghitung harga R

56

Tabel 49

Tabel persiapan untuk menghitung harga R

Subyek X1 X2 R1 R2

12345678910

312835293036272628

30364028424332273337

1015713

11.55.517.5191510

11.55.5315219

17.584

Jumlah 113.5 76.5

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.

57

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 U t 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”.

58

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

Subyek X1 X2 Subyek X1 X2

123456789101112

353732403638393133342526

364039454142443738372928

131415161718192021222324

40233123373842333433--

49304139444548424339--

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.

Subyek X1 X2 R1 R2

123456

353732403638

364039454142

31.526.537

13.529.522.5

29.513.5183.510.58.5

59

789101112131415161718192021222324

393133342526402731283738403534333938

44373837292849304139444548424339--

1838.535.533.54645

13.544

38.542.526.522.513.531.533.535.518

22.5

5.526.522.526.541

42.5140

10.5185.53.52.08.5718--

Jumlah 719 362

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

60

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 ?

61

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 ?

62

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 1DATA PRESTASI BELAJAR

VAR.BE-BAS

METODE TUGAS DISKUSI CERAMAHSO.EK. TINGGI RENDAH TINGGI RENDAH TINGGI RENDAH

IQ T S T S T S T S T S T S

VAR.TERIKAT

PRESTASIBELAJAR

77 66 63 72 75 63 74 69 78 77 75 6974 66 75 59 73 76 76 70 80 78 74 3174 63 78 60 79 58 80 65 70 61 77 6169 66 74 65 73 65 61 60 81 66 72 6282 75 75 64 77 65 78 80 73 69 67 74

TABEL 2PERHITUNGAN ANAVA PRESTASI BELAJARTABEL PERSIAPAN PERHITUNGAN ANAVA

SUMBERVARIASI

METODE (A) TOTALA1 A2 A3B C NA1 XA1 NA2 XA1 NA3 XA1 nA1A2A3 X1X2X3

SOSEKTINGGI

T 5 376 5 377 5 382 15 1135S 5 336 5 327 5 351 15 1014

JUMLAH 10 712 10 704 10 733 30 2149SOSEKRENDAH

T 5 365 5 369 5 368 15 1102S 5 320 5 341 5 297 15 958

JUMLAH 10 685 10 710 10 665 30 2060

63

TOTAL 20 1397 29 1414 20 1398 60 4209376 diperoleh dari perhitungan (77+74+74+69+82)


365 dst.

X2 = 299.369

Diperoleh dari perhitungan kalkulator :

X X2

77 5929

74 5476

… …

… …

74 5476

Total 299.369

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) =

8,81

64

17. DKABC =

= 258,11

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

B. 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= = 0,09

9. FB = = 2,67

10. FC = = 23,64

11. FAB = = 1,39

12. FAC = = 0,15

65

13. FBC = = 0,18

14. FABC = = 2,61

TABEL 3

TABEL RINGKASAN ANAVA NILAI PRESTASI BELAJAR

SUMBER VARIASI

db. JK MK F0 Ft t.s. 5%

Signifikasi

A 2 9,1 4,55 0,09 3,19 Non signif.B 1 132,02 132,02 2,62 4,04 Non signifC 1 1170,42 1170,42 23,64 4,04 Signifikan

AxB 2 137,43 68,72 1,39 3,19 Non signifAxC 2 15,23 7,62 0,15 3,19 Non signifBxC 1 8,81 8,81 0,18 4,04 Non signif

AxBxC 2 258,11 129,06 2,61 3,19 Non signifDalam 48 2376,53 49,51 - - -Total 59 4107,65 - - - -

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


belajar … pada siswa SMU Negeri I Magetan.

10. H0 C ditolak, berarti ada perbedaan secara signifikan antara siswa yang


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


12. H0 AxC diterima, berarti tidak ada interaksi antara tingkat social ekonomi



13. H0 BxC diterima, berarti tidak ada interaksi antara tingkat social ekonomi



66

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


5. Apakah ada perbedaan yang signifikan prestasi belajar Statistik antara mahasiswa

yang berintelegensi Tinggi dan Sedang pada mahasiswa BK Kelas Khusus IKIP


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


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


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

67

Variabel

Bebas

Metode A B C

IQ Tinggi Sedang Tinggi Sedang Tinggi Sedang

Variabel

Terikat

Prestasi

Belajar

Satistik

4 3 3 2 2 2

4 3 4 2 3 2

3 3 4 2 3 1

4 2 3 2 2 1

4 2 3 2 3 1

Jumlah (N) 5 5 5 5 5 5

Analisis data ANAVA :

Tabel 2

Kerjan Untuk Menghitung

,

Variabel Bebas

Metode A B CIQ Tinggi Sedang Tinggi Sedang Tinggi Sedang

X1 X12 X2 X22 X3 X32 X4 X42 X5 X52 X6 X62

Variabel Terikat

Pretasi Belajar Statistik

4 16 3 9 3 9 2 4 3 9 2 44 16 3 9 4 16 2 4 3 9 2 43 9 3 9 4 16 2 4 3 9 1 14 16 2 4 3 9 2 4 2 4 1 14 16 2 4 3 9 2 4 3 9 1 1

Jumlah 19 73 13 35 17 59 10 20 14 40 7 11

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

Tabel 4 :

Tabel Kerja Untuk Menghitung Analisis of Variance

Sumber

Variasi

Metode (A) Total

A1 A2 A3

IQ (B) nA1 XA1 nA2 XA2 nA3 XA3 NA1A2A3 X1X2X3

Tinggi 5 19 5 17 5 14 15 50

Sedang 5 13 5 10 5 7 15 30

Jumlah

Total

10

nA1

32

XA1

10

nA2

27

A2

10

nA3

21

XA3

30

NA1A2A3

80

X

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

68

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 5Tabel Ringkasan ANAVA

69

Sumber Variasi Db DK MK Fo Ft 95% Signf

A 2 6,0667 3,0335 14,1885 3,40 Signf

B 1 13,3367 13,3367 62,3639 4,26 Signf

AB 2 19,4667 9,7333 45,5256 3,40 Signf

DALAM 24 5,1333 0,2138

TOTAL 29 24,6667

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









70

Hipotesisnya


r1.23

dengan rumus :

r 1.2.3 =

dimana :




r 23 = Angka tetap






Contoh :



Tabel




A 6 7 7

B 7 8 7

C 6 6 7

D 8 7 8

E 7 6 7

F 8 7 6

G 7 7 7

H 6 6 6

I 5 6 7

J 6 6 7

71

Tabel 2


Ind X1 X2 X3 X12 X2

2 X32 X1 X2 X1 X3 X2 X3

A 6 7 7 36 49 49 42 42 49

B 7 8 7 49 64 49 56 49 56

C 6 6 7 36 36 49 36 42 42

D 8 7 8 64 49 64 56 64 56

E 7 6 7 49 36 49 42 49 42

F 8 7 6 64 49 36 56 48 42

G 7 7 7 49 49 49 49 49 49

H 6 6 6 36 36 36 36 36 36

I 5 6 7 25 36 49 30 35 42

J 6 6 7 36 36 49 36 42 42

10 66 66 69 444 440 479 439 456 456

f. Menghitung r12

= 444 -

= 8,4

= 440 -

= 440 – 435,6

= 4,4

= 444 -

72

= 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

73

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 r1.23

R1.23 =

=

=

=

= 0,560 ro

j. Berkonsultasi dengan tabel nilai r



74




ro = rt = 0,560 = 0,726



ro = rt = 0,560 = 0,827



75









Hipotesisnya


r1.23

dengan rumus :

76

r 1.2.3 =

dimana :




r 23 = Angka tetap






Contoh :



77

Tabel




A 6 7 7

B 7 8 7

C 6 6 7

D 8 7 8

E 7 6 7

F 8 7 6

G 7 7 7

H 6 6 6

I 5 6 7

J 6 6 7

Tabel 2


Ind X1 X2 X3 X12 X2

2 X32 X1 X2 X1 X3 X2 X3

A 6 7 7 36 49 49 42 42 49

B 7 8 7 49 64 49 56 49 56

C 6 6 7 36 36 49 36 42 42

D 8 7 8 64 49 64 56 64 56

E 7 6 7 49 36 49 42 49 42

F 8 7 6 64 49 36 56 48 42

G 7 7 7 49 49 49 49 49 49

H 6 6 6 36 36 36 36 36 36

I 5 6 7 25 36 49 30 35 42

J 6 6 7 36 36 49 36 42 42

10 66 66 69 444 440 479 439 456 456

78

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

79

= 479 –

= 479 –

= 2,9

= 456 -

= 456 – 455,4

= 0,60

r13 =

=

=

= 0,122

m. Menghitung r2.3

= 4,4

= 2,9

= 456 -

= 456 -

r23 =

=

=

80

= 0,168

Jadi : r12 = 0,559

r13 = 0,122

r23 = 0,168

n. Menghitung r1.23

R1.23 =

=

=

=

= 0,560 ro

o. Berkonsultasi dengan tabel nilai r






ro = rt = 0,560 = 0,726



ro = rt = 0,560 = 0,827



81

Materi Kuliah Stitistik - WordPress.com · Web viewPenyajian data. Data yang diperoleh dari suatu...

Documents

Transcript of Materi Kuliah Stitistik - WordPress.com · Web viewPenyajian data. Data yang diperoleh dari suatu...