“Chi-Kuadrat untuk Uji Independensi”
MAKALAH
Diajukan Untuk Memenuhi Tugas Mata Kuliah
“ Statistik Non Parametrik ”
Dosen Pengampu :
Dewi Asmarani, M.Pd.
NIP: 19770412 200912 2 001
Disusun Oleh Kelompok 2:
1. Ika Wiji Utami ( 3214113085 )
2. Lia Nur Awwalina ( 3214113100 )
3. Melisa Dwi Apriani ( 3214113108 )
4. Resma Selvia Nurviyantati ( 3214113137 )
Jurusan / Kelas : TMT / 6C
FAKULTAS TARBIYAH DAN ILMU KEGURUAN
INSTITUT AGAMA ISLAM NEGERI
( IAIN )TULUNGAGUNG
2014
1
Chi-Kuadrat untuk Uji Independensi
Chi-Kuadrat dapat digunakan untuk uji independensi yang digunakan untuk
mengetahui apakah ada hubungan antara dua variable bila datanya berbentuk nominal.
Uji independensi merupakan uji antara dua variabel yaitu variabel satu dalam kolom
dan variabel kedua dalam baris atau yang biasa dikenal dengan Tabel Kontingensi.
Tabel Kontingensi adalah tabel berisi data dengan ukuran baris r dan kolom c yang
berisi data yang diperoleh dari sampel. Nilai-nilai yang terdapat pada perpotongan
kolom dan baris adalah isi sel tabel kontigensi dan merupakan frekuensi teramati.
Langkah melakukan Uji Independensi:
1. Menyusun Hipotesa. Hipotesa Ho biasanya menyatakan tidak ada hubungan
antara dua variabel, sedangkan Ha menyatakan ada hubungan antara dua
variabel.
2. Mengetahui nilai tabel dengan taraf nyata dan derajat bebas
.
= banyaknya baris
= banyaknya kolom
3. Menentukan frekuensi harapan di mana untuk setiap sel dirumuskan
4. Mencari nilai dengan rumus
5. Membuat keputusan.
maka Ho diterima dan Ha ditolak
maka Ho ditolak dan Ha diterima
2
6. Membuat kesimpulan.
Contoh Soal:
Dilakukan sebuah penelitian yang bertujuan untuk mengetahui apakah ada hubungan
antara jurusan dan metode pembelajaran yang disukai dalam proses pembelajaran di
kelas. Jurusan ada 3 macam yaitu, IPA, IPS, dan Bahasa, sedangkan metode
pembelajaran yang diterapkan ada 2 macam, yaitu ceramah dan multimetode.
Berdasarkan penelitian tersebut, diperoleh data sebagai berikut: yang menyukai metode
ceramah untuk jurusan IPA ada 68 orang, IPS ada 75 orang, dan Bahasa ada 57 orang.
Sedangkan yang menyukai multimetode untuk jurusan IPA ada 32 orang, IPS ada 45
orang, dan Bahasa ada 33 orang. Ujilah data tersebut dengan taraf signifikansi 5%!
KONTINGENSI HASIL OBSERVASI
JurusanMetode Pembelajaran
Jumlah SampelCeramah Multimetode
IPA 68 32 100
IPS 75 45 120
Bahasa 57 33 90
Jumlah 200 110 310
Langkah-langkah pengujian:
1. Tulis Hipotesis
Ho : Tidak ada hubungan antara jurusan dan metode pembelajaran yang disukai
dalam proses pembelajaran di kelas.
Ha : Ada hubungan antara jurusan dan metode pembelajaran yang disukai dalam
proses pembelajaran di kelas.
2. Menentukan daerah kritis. Taraf nyata yang digunakan adalah 5 % = 0,05 dan
derajat kebebasan . Nilai table
untuk df , dan adalah 5,9915.
3. Menentukan frekuensi harapan
3
Sehingga nilai fo dan fe dalam table kontingensi menjadi sebagai berikut:
Jurusan
Metode PembelajaranJumlah
SampelCeramah Multimetode
fo fe fo fe
IPA 68 64,52 32 35,48 100
IPS 75 77,42 45 42,58 120
Bahasa 57 58,06 33 31,94 90
4. Menentukan nilai dengan menggunakan rumus dan dapat
disajikan dalam table sebagai berikut:
68 64,52 3,48 12,1104 0,18769975 77,42 -2,42 5,8564 0,07564457 58,06 -1,06 1,1236 0,01935232 35,48 -3,48 12,1104 0,34133045 42,58 2,42 5,8564 0,13753833 31,94 1,06 1,1236 0,035178
Langkah 4 (Chi-Square) 0,796744
Jadi nilai hitung = 0,796744.
4
5. Menetukan keputusan. Nilai hitung dari tabel .
Dengan demikian Ho diterima dan Ha ditolak pada taraf signifikansi 5%. Oleh
sebab itu, dapat disimpulkan bahwa tidak ada hubungan antara jurusan dan
metode pembelajaran yang disukai dalam proses pembelajaran di kelas.
Dengan SPSS:
1. Buka program SPSS. Klik Variable View pada SPSS data editor.
2. Pada kolom Name baris pertama, isikan Jurusan. Pada Baris ke dua isiskan
MetodePembelajaran. Pada baris ketiga isikan Perhitungan.
3. Pada kolom Values baris pertama, klik kotak kecil, lalu akan muncul kotak
dialog Value Label. Pada kotak Value, isikan 1, pada kotak Label isikan IPA,
klik Add, pada kotak Value isikan 2, pada kotak Label isikan IPS, klik Add.
Pada kotak Value isikan 3, pada kotak Label isikan Bahasa, klik Add. Klik OK.
Pada kolom Value baris kedua, klik kotak kecil, lalu akan muncul kotak dialog
Value Label. Pada kotak Value, isikan 1, pada kotak Label isikan Ceramah,
klik Add, pada kotak Value isikan 2, pada kotak Label isikan Multimetode, klik
Add. Klik OK.
4. Pada kolom Measure baris pertama dan kedua ganti dengan Nominal, dan baris
ketiga tetap Scale
5. Buka data View dan isikan datanya. Pada kolom Jurusan isikan 1 untuk IPA, 2
untuk IPS, dan 3 untuk Bahasa. Pada kolom MetodePembelajaran isikan 1
untuk Ceramah dan 2 untuk Multimetode. Pada kolom Perhitungan, isikan nilai
tiap masing-masing sel.
6. Setelah data diinput maka anda adalah harus menegaskan kepada SPSS bahwa
variabel PERHITUNGAN mewakili frekuensi untuk masing-masing unik
pengkodean Jurusan dan Metode Pembelajaran, dengan menerapkan perintah
DATA – WEIGHT CASE.
7. Setelah muncul kotak dialog, pilih variabel PERHITUNGAN, pilih “weight
case by” kemudian pindahkan variabel PERHITUNGAN ke kotak Frequency
Variable dengan mengklik tanda panah. Klik OK.
8. Setelah itu pilih Analyze - Descriptive Statistic - Crosstabs, kemudian akan
muncul kotak dialog. Masukkan variabel Jurusan ke ROW, dan variabel
Metode Pembelajaran ke COLUMN, sedangkan untuk variabel Perhitungan
tidak perlu lagi, karena sudah dilakukan pada tahap sebelumnya.
5
9. Kemudian pilih button Statistic, centang chi-square. Lalu klik Continue dan
klik OK
10. Kemudian pilih button Cell, centang Observed dan centang juga Expected,
yang akan muncul pada output berupa table kontigensi dan table hasil yang
diharapkan. Lalu centang Unstandardized untuk melihat selisih nilai observed
dan expected. lalu klik Continue, dan OK
11. Setelah itu akan didapatkan output seperti berikut:
a. Setelah output didapat, maka nilai Pearson Chi-Square = 0,798 dibandingkan
dengan Chi-square tabel. Pembandingan ini menggunakan derajat bebas dengan
rumus (baris – 1)(kolom – 1) = (3 – 1)(2 – 1) = 2 dan , maka nilai
6
kritiknya pada tabel sebaran chi-square adalah 5,9915 artinya
. Dengan demikian Ho diterima.
b. Dari hasil diatas dapat dilihat bahwa nilai Asymp. Sig.(2-sides) adalah 0,671
maka lebih besar dari 0,05 (0,671 > 0,05). Dengan demikian Ho diterima.
Dari kedua analisis di atas, dapat diambil keputusan yang sama, yaitu Ho diterima
pada taraf signifikansi 5%. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa tidak ada
hubungan antara jurusan dan metode pembelajaran yang disukai dalam proses
pembelajaran di kelas.
Catatan:
o Likehood Ratio atau ukuran yang ada setelah Chi-Square, mempunyai fungsi yang
sama dengan Chi-Square, hanya alat ini banyak digunakan pada pengujian untuk model-
model logaritmik linier (loglinear). Namun, pada jumlah sampel atau kasus yang besar,
kedua angka hampir sama.
o Linear-by-Linear Association adalah fungsi koefisien korelasi Pearson, dan
hanya digunakan untuk variabel kuantitatif (tidak relevan untuk kasus ini).
7
TABEL DISTRIBUSI CHI-KUADRAT
8
9
Top Related