STATISTIK INFERENSIAL

Deskripsi Mata Kuliah :

Penggunaan berbagai metode analisis kuantitatif dalam melakukan penelitian pendidikan dengan mengikuti kaidah – kaidah ilmiah. Macam – macam statitistik yaitu statistik desksriptif dan statistik inferensial. Kajiannya mencakup statistik parametrik dan non parametrik untuk hipotesa deskriptif, hipotesa komparatif dan hipotesa asosiatif.

Silabus MK :

Penelitian dan Statistik

Statistik Deskriptif (12/5)

Populasi, Sampel dan pengujian normalitas data (28/4)

Statistik Pengujian Hipotesis Deskriptif(12/5)

Statistik Pengujian Hipotesis Komparatif(5/5)

Statistik Pengujian Hipotesis Asosiatif (2/5)

Analisis Regresi(2/5)

Statistik Untuk Pengujian Validitas dan Reliabilitas Instrumen Penelitian (9/5)

Bedah Skripsi/Tesis (Asosiatif-Komparatif) – Tugas 1(5/5-18/5)

I. Penelitian dan Statistik :Pengertian Penelitian :

Cara ilmiah untuk mendapatkan data dengan tujuan dan kegunaan tertentu.Cara ilmiah :

1. Rasional (cara logis)2. Empiris (teramati oleh indera)3. Sistematis (langkah - langkah logis)Kriteria data :

1. Valid (derajat ketepatan)2. Reliabel (derajat konsistensi/keajegan)3. Objektif (derajat persamaan persepsi antar orang)

Tujuan penelitian meliputi : 1. Penemuan 2. Pembuktian 3. Pengembangan

Manfaat : Manusia menggunakan hasilnya untuk : 1. Memahami Masalah 2. Memecahkan Masalah

17

3. Mengantisipasi Masalah

Variabel Penelitian :Menurut hubungan antar variabel :

Variabel independen: Variabel bebas Variabel dependen : Variabel terikat Variabel moderator : Variabel yg mempengaruhi (memperkuat atau memperlemah)

hubungan satu variabel independen dan dependen. Variabel interverning: Variabel yg secara teoritis mempengaruhi (mempengaruhi atau

memperlemah) hubungan antara variabel independen dan dependen, tetapi tidak terukur. Variabel kontrol: Variabel yg dikendalikan atau dibuat konstan, shg tidak mempengaruhi

variabel utama yg diteliti.

Pengertian statistic : Statistik dalam arti sempit adalah data, tetapi dalam arti luas statitik adalah alat untuk

analisis dan membuat keputusan.

Macam – macam statistic :

Statistik Deskriptif adalah stististik yg digunakan untuk menggambarkan atau menganalisis suatu statistik hasil penelitian, tetapi tidak digunakan untuk membuat kesimpulan yang lebih luas (generalisasi/inferensi)

Statistik inferensial adalah statistik yg digunakan untuk menganalisis data sampel, dan hasilnya akan digeneralisasi untuk populasi dimana sampel diambil.

18

Statistik

Deskriptif

Inferensial

Parametris

Non Paramteris

Macam Data Penelitian :

Data dikelompokkan menjadi dua yaitu data kuantitatif dan data kualitatif. Data kualitatif : berbentuk kalimat, kata atau gambar Data kuantitatif : berbentuk angka, atau data kualitatif yg diangkakan (skoring)

Data diskrit/nominl : data yg diperoleh dari menghitung atau membilang (bukan mengukur). Mis jumlah meja ada 20, jumlah orang ada 12.

Data kontinum: data yg diperoleh dari hasil pengukuran Data ordinal : Data yg berjenjang atau berbentuk peringkat. Mis juara Data interval: Data yg jaraknya sama, tetapi tidak mempunyai nol absolut (mutlak). Mis

suhu 00 C Data rasio: Data yang jaraknya sama dan mempunyai nilai nol absolut. Mis berat nol Kg

(tidak berat).

19

Macam data

Kualitiatif

Kuantitatif

Diskrit

Kontinum

Ordinal

Interval

Rasio

Pedoman Umum memilih tehnik statistic :

Macam Data

Bentuk hipotesis

Deskriptif (satu sampel)

Komparatif (dua sampel) Komparatif (lebih dari dua sampel)

Asosiatif (hubungan)

Related Independen Related independen

Nominal

• Binomial• Χ2 One

sampel

Mc Nemar • Fsiher Exact Probability

• Χ2 two sampel

• Χ2 for k sampel

• Cochran Q

Χ2 for k sampel

Contigency Coefficient C

Ordinal

Run Test • Sign test• Wilcoxon

matched pairs

• Median test• Mann

whitney U Test

• Kolmogorov-Smirnov

• Wald-Woldfowitz

• Friedman• Two way

Anova

• Median Extension

• Kruskal-Wallis one way anova

• Spearman Rank Correaltion

• Kendall Tau

IntervalRasio

T-test*

T-test of Related*

T-test Of independent*

• One way anova*

• Two way anova*

• One way anova*

• Pearson Product moment*

• Partial

20

• Two way anova*

correlation*Multiple correlation*

21

II. Populasi, Sampel dan Pengujian Normalitas Data

Populasi : Wilayah generalisasi yang terdiri atas : obyek/subyek yg mempunyai kualitas dan karakteristik tertentu yang ditetapkan oleh peneliti untuk dipelajari dan kemudian ditarik kesimpulan

Sampel : Bagian dari jumlah dan karakteristik yg dimiliki oleh populasi

Teknik Sampling : Probability sampling dan non probability sampling

Menentukan ukuran sampel :

Menggunakan tabel (Isaac dan Michael)

Nomogram Herry King

Uji Normalitas Data (Chi Square) :

Langkah 1 Mencari skor terbesar dan terkecil

Langkah 2 Mencari nilai Rentangan (R) :

R = Skor terbesar – Skor terkecil

Langkah 3 Mencari Banyaknya Kelas (BK):

BK = 1 + 3,3 log n (Rumus Sturgress)

Langkah 4 Mencari nilai panjang kelas (i):

BK

Ri

Langkah 5 Membuat tabulasi dengan tabel penolong

Langkah 6 Mencari rata (mean)

22

X¿

=∑ fX

n

Langkah 7 Mencari Standar deviasi (s)

Langkah 8 Membuat data frekuensi yang diharapkan :

a. Membuat batas kelas: angka skor kiri kelas interval pertama dikurangi 0,5 dan angka skor kanan kelas ditambah 0,5

b. Mencari nilai Z skor untuk batas kelas interval :

c. Mencari luas 0-Z dari Tabel Kurva Normal dari 0-Z dengan menggunakan angka-angka untuk batas kelas

d. Mencari luas tiap kelas interval : Mengurangkan angka 0-Z yaitu angka baris pertama dikurangi baris kedua dst, kecuali untuk angka yg berbeda ditambahkan dengan angka pada baris berikutnya

e. Mencari frekuensi yh diharapkan (fe) : Mengalikan luas tiap interval dgn jumlah responden

Frekuensi yang diharapkan (fe) dari hasil pengamatan (fo) untuk variabel X :

Langkah 9 Mencari chi kuadrat hitung (χ2)

Langkah 10 Membandingkan X2 hitung dgn X2 tabel untuk α dan dk = k-1, k=banyaknya kelas.

Jika X2 hitung ≤ X2 tabel : Data berdistribusi normal maka menggunakan statistik parametrik, demikian sebaliknya

23

III. Statistik Pengujian Hipotesis Asosiatif Hipotesis Asosiatif : Dugaan adanya hubungan antar variabel dalam populasi, melalui data

hubungan dalam sampel. Tiga macam hubungan antar variabel :

a. Simetris b. Kausal c. Interaktif (saling mempengaruhi)

Korelasi : angka yg menunjukkan arah (hub. positif/negatif) dan kuatnya hubungan (besar koef korelasi)

Pedoman interpretasi Koefisien Korelasi :

Pedoman untuk memilih Tehnik korelasi dalam pengujian hipotesis :

Macam/Tingkatan data

Tehnik korelasi yg digunakan

Nominal (statistik non parametrik)

1. Koefisien Kontingency

Ordinal (statistik non parametrik)

1. Spearmen Rank2. Kendal Tau

Interval dan Rasio (Statistik Parametrik)

1. Pearson Produk moment2. Korelasi Ganda 3. Korelasi parsial

A. Statistik Parametris :1. Korelasi Product Moment

Syaratnya : Data interval atau rasio Sumber data 2 variabel atau lebih adalah sama

Rumus Untuk menghitung Koefisien Korelasi :

24

rxy = Korelasi antara variabel x dan y

Uji Signifikansi : Uji signifikansi bertujuan :

1. Untuk memutuskan terima Ho dan tolak Ha, dan sebaliknya2. Data yg diperoleh dalam sampel dapat digeneralisasikan pada populasi dimana sampel diambil

Membandingkan r hitung dengan r tabel product moment ( Pada taraf kesalahan dan n sampel tertentu)

Jika r hitung > r tabel : Ho ditolak dan Ha diterima atau t hitung > t tabel : Ho ditolak dan Ha diterima. t tabel untuk taraf kesalahan tertentu dan dk

= n-2, dimana n = jumlah sampel

Rumus t hitung :

r = koef korelasi n= banyaknya anggota sampel

Koefisien Determinasi:

Sumbangan variabel independen terhadap variabel dependen. Besar koef determinasi = kuadrat dari koefisien korelasi (r2 ).

2. Korelasi Ganda (multiple correlation) :

Adalah angka yg menunjukkan hubungan antara dua variabel atau lebih secara bersama –sama dgn variabel lain

Rumus :

25

r xy=Σ xy

√(Σx2 y2 )

x=(X i−X )

y=(Y i−Y )

t= r √n−2

√1−r2

Ryx1 x2=√ r2yx1+r

2yx2−2 r yx1

r yx2r x1x2

1−rrx1 x2

2

Ryx1x2 = Korelasi antara variabel x1 dan x2 secara bersama- sama dgn variabel Y

ryx1, ryx2, rx1x2 = Korelasi product moment

Uji siginifikansi korelasi ganda : Uji F :

R = koef korelasi ganda k= jumlah variabel independen n=jumlah anggota sampel Fhitung > F tabel : Ho ditolak dan Ha diterima (α tertentu,dk pembilang=k, dk penyebut =

n-k-1)

Korelasi Parsial :Digunakan untuk mengetahui pengaruh atau hubungan antara variabel independen dan dependen, dimana salah satu variabel indenpenden dibuat tetap/dikendalikan (dianggap sama)

Contoh Korelasi antara IQ dan nilai kuliah, dimana waktu belajar dikendalikan (sama)

Rumus korelasi parsial : Korelasi antara X1 dgn Y bila variabel X2 dikendalikan

Korelasi antara X2 dgn Y bila variabel X1 dikendalikan

Uji signifikansi koef korelasi parsial:

rp=koef korelasi parsial n=jumlah anggota sampel t tabel dicari dengan dk = n-1 t hitung > t tabel : koef. korelasi signifikan

B. Statistik Nonparametris :I. Koefisien Kontingensi (C) Untuk menghitung hubungan antar variabel bila data nominal

26

Fh= R2/ k(1−R2) /(n−k−1 )

Ryx1 x2=r yx1

−r yx 2r x1x2

√1−rx1 x2

2 −√1−r yx2

2

Ryx2 x1=r yx2

−r yx1r x1 x2

√1−r x1x2

2 −√1−r yx1

2

t=r p√n−3

√1−r p2

Rumus :

N=jumlah anggota sampel Uji signifikansi koef. Kontingensi :

χ2 hitung > χ2

tabel : Ho ditolak dan Ha diterima ; Pada α tertentu dan dk = (k-1)(r-1) k=jumlah jenis sampel (variabel independen) r=jumlah kategori (variabel dependen)

2. Korelasi Spearmen Rank: Sumber data yg dikorelasikan berasal dari sumber tidak sama Jenis data ordinal Tidak berdistribusi normal Rumus :

ρ= koef. Korelasi Spearmen Rank b=rangking variabel 1- rangking variabel 2 n= jumlah anggota sampel

Uji signifikansi koef. korelasi Spearmen Rank :1). rho hitung > rho tabel : Ho ditolak dan Ha diterima (Tabel XIII).

N yg tidak ada tapi <30 (pd Tabel XIII) : Dgn Interpolasi 2). Atau Zh>Zt : Ho ditolak dan Ha diterima

Rumus :

Misal taraf kesalahan 1%, Ztabel (0,5-0,5.1%) = Z(0,495)=2,58

3). Untuk sembarang n :

27

C=√ χ 2

N+ χ2

χ2=∑i=1

r

∑j=1

k (OPij+E ij)2

EPij

ρ=1−6 Σbi

2

n(n2−1)

zh=ρ1

√n−1

t= r √n−2

√1−r2

t hitung > t tabel : Ho ditolak dan Ha diterima. N<30 lebih praktis menggunakan Tabel XIII

3.Korelasi Kendal Tau :

Mencari hubungan 2 variabel atau lebih Jenis data : Ordinal N>10 dapat dikembangkan untuk korelasi parsial Rumus :

A=Jumlah rangking atas B=Jumlah rangking bawah N=Jumlah anggota sampel

Uji signifikansi Koef. Korelasi Kendal Tau : Rumus :

Zhitung > Ztabel : Ho ditolak dan Ha diterima. Ztabel (tabel I). Misal taraf kesalahan 1%, Ztabel (0,5-0,5.1%) = Z(0,495)=2,58

IV. Analisis Regresi : Korelasi dan regresi mempunyai hubungan yg erat Setiap regresi pasti ada korelasi, tetapi korelasi belum tentu dilanjutkan dgn regresi Korelasi yg tidak dilanjutkan dgn regresi : korelasi 2 variabel yg tidak mempunyai hubungan

kausal atau fungsional Korelasi yg dilanjutkan dgn regresi : korelasi 2 variabel yg mempunyai hubungan kausal atau

fungsional

Regresi linier Sederhana : Hubungan fungsional atau kausal : satu variabel inpenden dan satu dependen Y = a + bX

28

τ=∑ A−∑ B

N (N−1 )2

z= τ

√ 2(2N +5)9 N (N−1)

Uji signifikansi regresi sederhana : Langkah 1. Membuat tabel penolong untuk menghitung angka statistik Langkah 2. Memasukkan angka-angka statistik dari tabel penolong dengan rumus koef a dan

b di atas Langkah 3. Mencari Jumlah Kuadrat Regresi (JKReg [a]) dengan rumus:

Langkah 4. Mencari Jumlah Kuadrat Regresi (JKReg [b/a]) dengan rumus:

Langkah 5. Mencari Jumlah Kuadrat Residu (JKRes) dengan rumus:

Langkah 6. Mencari Rata-rata Jumlah Kuadrat Regresi (RJKReg [a]) dengan rumus:

Langkah 7. Mencari Rata-rata Jumlah Kuadrat Regresi RJKReg (b/a) :

Langkah 8. Mencari Rata-rata Jumlah Kuadrat Residu (RJKRes):

n=jumlah anggota sampel Langkah 9. Menguji signifikansi dengan rumus:

Fhitung ≥ F tabel : tolak Ho dan terima

29

JKreg (a)=(∑ Y )2

n

JKRe g(b/a)=b {∑ XY −(∑ X )(∑ Y )

n }

JK res=∑Y 2−JK Re g(b/a)−JK Re g (a )

RJK Re g(a)=JK Re g (a)

RJK Re g(b/a )=JK Re g(b/a )

RJK Re s=JK res

n−2

Fhitung=RJK Reg(b/a )

RJKRe s

F tabel=F {(1−α )(dk Re g(b/a) ), (dk Re s)}

dkReg(b/a)= jumlah variabel bebas=pembilang dkRes= (n-2)=penyebut

Regresi Berganda : Untuk meramalkan keadaan (naik turunnya) variabel dependen, bila dua atau lebih variabel

independen (dinaik tirunkan nilainya) Variabel independen minimal 2 Y = a+b1 X1+b2 X2 +……+bn Xn

Untuk menghitung a, b1, b2 (2prediktor)

Mencari koefisien regresi : Untuk menghitung a, b1, b2 (2prediktor):

Uji signifikansi koefisien korelasi ganda: Rumus :

Fhitung > Ftabel : Ho ditolak dan Ha diterima N=Jumlah anggota sampel m= jumlas variabel bebas dk pembilang = m dk penyebut = (N-m-1)

V. Statistik Pengujian Hipotesis Komparatif Berarti menguji parameter populasi yg berbentuk perbandingan melalui ukuran sampel yg

juga berbentuk perbandingan. Variabel mandiri (satu variabel) tetapi variabel berada pada populasi dan sampel yg berbeda atau pd populasi dan sampel yg sama tetapi pd waktu yg berbeda.

Ada Dua model komparasi yaitu: dua sampel dan k sampel (lebih dari 2 sampel) Setiap model komparasi dibagi menjadi dua jenis : sampel berkolerasi dan sampel yg tidak

berkolerasi

30

∑Y=an+b1∑ X1+b2∑ X2

∑ X1Y=a∑ X1+b1∑ X12+b2∑ X1 X2

∑ X2Y=a∑ X1+b1∑ X1+b2∑ X22

F=R2(N−m−1)m(1−R2 )

Contoh sampel berkolerasi : membandingkan motivasi belajar siswa sebelum dan sesudah treatment

Contoh sampel independen : membandingkan kemampuan kerja lulusan SMU dan lulusan SMK

Analisis varian :

Anava digunaka untuk menguji hipotesis komparatif k sampel bila datanya interval atau rasio.

Anava terbagi dua : 1) Anova klasifikasi tunggal (one way classification) atau anova satu jalan ; 2) Anova klasifikasi ganda (two way classification) atau anova dua jalan.

Anova klasifikasi tunggal : menguji hipotesis k komparatif rata – rata k sampel bila pada setiap sampel hanya terdiri atas satu kategori

Anova klasifikasi ganda : menguji hipotesis komparatif k sampel bila pada setiap sampel terdiri atas dua atau lebih kategori.

Disain Eksperimen dalam penelitian hipotesis komparatif :

Pra eksperimen Ekperimen semu (quasi experiment) Eksperimen murni (True experiment) Contoh Pra eksperimen : 1) One shot case studi :

X = treatment ; O= hasil observasi setelah treatment2) One group pre test – post test

Contoh ekserimen semu : 1) Non equivalent control group

Contoh eksperimen Murni : Pretest post test pada kelompok ekuivalen.

31

O1 X O2

O3 - O4

O1 X O2

X O

R = random Contoh judul penelitian :

“Pengembangan Model pembelajaran Program Produktif Sekolah Menengah Kejuruan” (Studi model prespektif dgn penerapan learning guide pd program keahlian tehnik mekanik otomotif)

Variabel untuk Anova klasifikasi tunggal (related):X1=Prestasi belajar sebelum treatmentX2=Prestasi belajar setelah 2,5 bulan treatmentX3=Prestasi belajar setelah 5 bulan treatment Variabel untuk Anova klasifikasi tunggal (independen):X1=Beda Prestasi belajar SMK A setelah treatmentX2=Beda Prestasi belajar SMK B setelah treatmentX3=Beda Prestasi belajar SMK C setelah treatmentBeda = Prestasi setelah – sebelum Namun untuk uji validasi model harus menggunakan Kelas eksperimen dan kelas kontrol

menggunakan uji t – test komparatif dua sampel

Variabel untuk Anova klasifikasi ganda (related):X1=Prestasi belajar sebelum treatment terbagi kategori kelompok pria dan wanita X2=Prestasi belajar setelah 2,5 bulan treatment terbagi kategori kelompok pria dan wanita X3=Prestasi belajar setelah 5 bulan treatment terbagi kategori kelompok pria dan wanita

VI. Statistik Untuk Pengujian Validitas dan Reliabilitas Instrumen Penelitian

Valid : Instrumen digunakan untuk mengukur apa yg diukur (ketepatan) Reliabel : Instrumen yg bila digunakan beberapa kali untuk mengukur objek akan

menghasilkan data yg sama (konsisten/ketetapan) Instrumen yg valid harus mempunyai : validitas internal dan eksternal. Instrumen berupa test harus memenuhi : construct validity (validitas konstruksi) dan content

validity (validitas isi) Validitas konstruksi disusun berdasarkan teori yg relevan (Dgn konsultasi ahli/judgment

experts). Kriteria expert (behavior/attitude , background ilmu, experience) Validitas isi disusun berdasarkan rancangan/program yg telah ada (Dgn membandingkan

program yg telah ada dan konsultasi ahli). Instrumen nontest yg digunakan mengukur sikap cukup memenuhi validitas konstruksi.

32

R O1 X O2

R O3 - O4

Pengujian validitas instrument :a. Pengujian validitas konstruksi Pendapat ahli (judgment experts) Setelah dikonstruksi aspek-aspek yg akan diukur dikonsultasikan dengan ahli (tanpa

perbaikan, perbaikan, rombak total) Setelah pengujian konstruksi dari ahli maka diteruskan dengan uji coba instrumen Pengujian validitas konstruksi dilakukan dengan analisis faktor (indikator) yaitu

mengkorelasikan skor faktor dgn skor total. Bila r hitung > 0,3 : valid atau membandingkan r hitung dan r tabel atau t hitung dan t table

Validitas konstruk dgn daya pembeda: Validitas item dapat juga dianalisis menggunakan daya pembeda Ambil Kelompok tinggi (27%) dan kelompok rendah (27%) Analisis daya pembeda menggunakan t-test (X1 mean dan Varians kel. Tinggi, X2 mean

dan varians kel rendah) thitung > t tabel : Valid

b. Pengujian validitas isi (content vailidty)Untuk Instrumen berupa tes, pengujian validitas isi dapat dilakukan dgn membandingkan antara isi instrumen dgn materi pelajaran yg telah diajarkan. Seorang dosen yg memberi ujian di luar pelajaran yg telah ditetapkan, berarti instrumen tsb tidak memopunyai validitas isi.Secara tehnis pengujian validitas konstruksi dan validitas isi dibantu dgn kisi – kisi instrumen.

c. Pengujian validitas eksternal

Untuk mencari kesamaan Dgn cara membandingkan antara kriteria yg ada pd instrumen dgn fakta – fakta empiris yg

terjadi dilapangan. Misal: Instrumen untuk mengukur kinerja pegawai, maka kriteria kinerja pd instrumen itu

dibandingkan dgn catatan2x di lapangan (empiris) ttg kinerja pegawai yg baik. Bila terdapat kesamaan antara kriteria dan empiris maka Instrumen mempunyai validitas eksternal yg tinggi.

Pengujian reliabilitas instrument :

Dilakukan dgn 2 Cara : 1. Secara eksternal : test-retest, equivalent, dan gabungan keduanya 2. Secara internal : teknik tertentu/Rumus.

a. Test-retest : dgn cara mencobakan instrumen beberapa kali pd responden (Jadi instrumen sama, respondennya sama, waktunya berbeda). Reliabilitas diukur dgn koefisien korelasi antara percobaan pertama dgn yg berikutnya. Bila koefisien korelasi positif dan signifikan : reliabel

33

b. Ekuivalen Instrumen yg secara bahasa berbeda tetapi maksudnya sama. Contoh Berapa thn pengalaman kerja anda di lembaga ini? Pertanyaan ekuivalen : Tahun

berapa abda mulai bekerja di lembaga ini? Dilakukan sekali, tetapi instrumennya dua, pada responden yg sama, waktu sama, instrumen

berbeda. Reliabilitas dihitung dgn mengkorelasikan instrumen yg satu dgn instrumen yg ekuivalen. Bila koefisien korelasi positif dan signifikan Maka reliabel

c. Gabungan

Dgn cara mencobakan dua instrumen yg ekuivalent beberapa kali.

Reliabilitas dilakukan dgn cara mengkorelasikan dua instrumen, setelah itu dikorelasikan pd pengujian kedua, dan selanjutnya dikorelasikan secara silang.

Untuk 2 kali pengujian dalam waktu berbeda diperoleh 6 koef korelasi

Bila keenam koefisien korelasi itu semuanya positif dan signifikan maka reliabel

d. Internal consistency

Mencobakan satu kali saja

Pengujian reliabilitas dgn teknik :

1. Teknik belah dua Spearmen Brown (split half)

2. KR 20

3. KR 21

4. Anova Hoyt

1. Rumus Spearmen Brown :

ri = reliabilitas internal

rb =korelasi product moment antara belahan pertama da kedua

2. Rumus KR.20 (Kuder Richardson)

34

ri= 2 rb1+rb

ri= k(k−1 ) {st2−∑ piq i

st2 }

k=jumlah item dalam instrumen

pi=proporsi banyaknya subyek benar pd item 1

qi=1-pi

St2 = varians total

3. Rumus KR 21

k=jumlah item dalam instrumen

M= mean skor total

St2 = varians total

4. Analisis Varians Hoyt (Anova Hoyt)

MKs= mean kuadrat antara subyek

Mke= mean kuadrat kesalahan

ri=reliabilitas instrumen

Contoh Judul Penelitian Hipotesis Komparatif:

EFEKTIVITAS PENGGUNAAN MODEL PEMBELAJARAN KOOPERATIF TIPE JIGSAW DALAM MENINGKATKAN KEAKTIFAN BELAJAR DAN HASIL BELAJAR FISIKA SISWA PADA MATERI ALAT-ALAT OPTIK DI KELAS VIII SMP MUHAMMADIYAH JAYAPURA

Hipotesis Penelitian

Berdasarkan hal-hal di atas, maka dapat dirumuskan hipotesis penelitian ini sebagai berikut:

Hipotesis I :

Ha : Terdapat perbedaan keaktifan belajar fisika dengan menggunakan model pembelajaran kooperatif tipe jigsaw dan ceramah.

35

ri= k(k−1 ) {1−M ( k−M )

kst2 }

ri=1−MKeMKs

Ho: Tidak terdapat perbedaan keaktifan belajar fisika dengan menggunakan model pembelajaran kooperatif tipe jigsaw dan ceramah.

Hipotesis II:

Ha : Terdapat perbedaan hasil belajar fisika siswa dengan menggunakan model pembelajaran kooperatif tipe jigsaw dan ceramah.

Ho: Tidak terdapat perbedaan hasil belajar fisika siswa dengan menggunakan model pembelajaran kooperatif tipe jigsaw dan ceramah.

Metodologi Penelitian :

3.1 Jenis Penelitian

3.2 Tempat dan Waktu Penelitian

3.3 Populasi dan Sampel

3.4. Uji Coba Instrumen

3.5 Teknik Pengumpulan Data

3.6. Metode Pengumpulan data

Contoh kisi – kisi instrument :

36

3.7 Desain Penelitian

E O1 X O2

K O3 C O4

3.8 Teknik Analisis Data

3.8.1.Validitas dan Reliabilitas Instrumen

3.8.2 Uji Homogenitas Data

3.8.3 Uji Normalitas Data

3.8.4 Uji Perbedaan (Uji-t)

Contoh judul Skripsi dan Tesis Hipotesis Asosiatif Tentang Hubungan antara variabel A, B, C, D, dan E

1. Murikhatu Tolkhah. (2005). Hubungan antara gaya berpikir sekuensial konkret, acak konkret, sekuensial abstrak, dan acak abstrak dengan prestasi belajar kimia siswa kelas X semester I SMA Negeri I magelang tahun ajaran 2004/2005, Skripsi sarjana, Yogyakarta: Program Studi Pendidikan Kimia, UNY.**)

2. Waluyo. (2005). Pengaruh pendekatan konstruktivistik dan gaya belajar siswa terhadap prestasi belajar kimia siswa kelas I semester 2 SMA Negeri Ngaglik Sleman Tahun pelajaran 2003/2004, Tesis Pascasarjana. Yogyakarta: Program Pascasarjana.

3. Wiwin Arbaini Wahyuningsih. (2001). Karakteristik internal dan invariasi parameter butir soal Ebtanas IPA SLTP tahun ajaran 1999/2000 berdasarkan model rasch di kotamadya Bengkulu, Tesis Pascasarjana. Yogyakarta: Program Pascasarjana.*)

37

38