UNIVERSITAS INDONESIA META-ANALISIS UNTUK RELIABILITAS SUATU ALAT UKUR BERDASARKAN KOEFISIEN ALPHA CRONBACH SKRIPSI JANUARINA ANGGRIANI

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "UNIVERSITAS INDONESIA META-ANALISIS UNTUK RELIABILITAS SUATU ALAT UKUR BERDASARKAN KOEFISIEN ALPHA CRONBACH SKRIPSI JANUARINA ANGGRIANI"

Transkripsi

1 UNIVERSITAS INDONESIA META-ANALISIS UNTUK RELIABILITAS SUATU ALAT UKUR BERDASARKAN KOEFISIEN ALHA CRONBACH SKRISI JANUARINA ANGGRIANI FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU ENGETAHUAN ALAM ROGRAM STUDI SARJANA MATEMATIKA DEOK JULI 0 Meta-aalisis..., Jauaria Aggriai, FMIA UI, 0

2 UNIVERSITAS INDONESIA META-ANALISIS UNTUK RELIABILITAS SUATU ALAT UKUR BERDASARKAN KOEFISIEN ALHA CRONBACH SKRISI Diaua sebagai salah satu syarat utu memperoleh gelar saraa sais JANUARINA ANGGRIANI FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU ENGETAHUAN ALAM ROGRAM STUDI SARJANA MATEMATIKA DEOK JULI 0 Uiversitas Idoesia Meta-aalisis..., Jauaria Aggriai, FMIA UI, 0

3 iii HALAMAN ERNYATAAN ORISINALITAS Sripsi ii adalah hasil arya saya sediri, da semua sumber bai yag diutip maupu diruu telah saya yataa dega bear. Nama : Jauaria Aggriai NM : Tada Taga : Taggal : 8 Jui 0 iii Uiversitas Idoesia Meta-aalisis..., Jauaria Aggriai, FMIA UI, 0

4 iv HALAMAN ENGESAHAN Sripsi ii diaua oleh Nama : Jauaria Aggriai NM : rogram Studi : Matematia Judul Sripsi : Meta-Aalisis utu Reliabilitas Suatu Alat Uur Berdasara Koefisie Alpha Crobach Telah berhasil dipertahaa di hadapa Dewa egui da diterima sebagai bagia persyarata yag diperlua utu memperoleh gelar Saraa Sais pada rogram Studi Saraa Matematia, Faultas Matematia da Ilmu egetahua Alam Uiversitas Idoesia DEWAN ENGUJI embimbig : Dra. Riati Setiadi, M.Si ( ) egui : Dra. Netty Suadi, M.Si ( ) egui : Dra. Ida Fithriai, M.Si ( ) egui : Dra. Siti Nurrohmah, M.Si ( ) Ditetapa di : Depo Taggal : 8 Jui 0 iv Uiversitas Idoesia Meta-aalisis..., Jauaria Aggriai, FMIA UI, 0

5 v KATA ENGANTAR ui syuur epada Allah SWT atas segala berah da aruia-nya sehigga peulisa sripsi ii dapat diselesaia dega bai. eulisa sripsi ii dilaua dalam raga memeuhi salah satu syarat utu mecapai gelar Saraa Sais Departeme Matematia pada Faultas Matematia da Ilmu egetahua Alam Uiversitas Idoesia. eulis meyadari bahwa peyelesaia peulisa sripsi tida terlepas dari batua da duuga dari berbagai piha. Oleh area itu, peulis megucapa terima asih epada: () Dra. Riati Setiadi, M.Si selau pembimbig sripsi yag telah baya meluaga watu utu membimbig, memberi sara, motivasi da memberia batua yag luar biasa utu peulis dalam meyelesaia tugas ahir ii. () Dr. Sri Mardiyati M.Kom selau pembimbig aademis peulis yag telah memberi pegaraha da duuga selama mealai masa uliah. () Ayah da ibuu tercita atas semua asih sayag, doa, duuga, epercayaa da batua luar biasa yag telah egau beria selama ii. Kalialah orag yag palig sempura di matau da uga sebagai ispirator dalam ehidupau. (4) Adiu tercita, Ade Dia atas semua duuga, epercayaa, da semagat yag telah diberia utu meduug aaya ii selama meyusu sripsi. (5) Mba Ea, Mas Rudi da seluruh eluarga besar peulis yag telah memberia doa, duuga, bai moril maupu materi. (6) Bapa da Ibu dose yag telah hadir da memberia sara-sara epada peulis mulai dari sig sampai oloium da sidag, Ibu Sasya Mary, Ibu Siti Nurrohmah, Ibu Ida Fithriai, Ibu Netty, Mba Sarii Abdullah, Mba Mila Novita, Bu Dia, Mba Fevi da Bu Titi. v Uiversitas Idoesia Meta-aalisis..., Jauaria Aggriai, FMIA UI, 0

6 vi (7) Seluruh dose beserta staf Departeme Matematia FMIA UI atas batua da bimbigaya. (8) Mas Abar atas perhatia, duuga, doa da motivasiya. The big thas for you, atas batua yag luar biasa. Moga harapamu terabul. ami (9) Ka Ardiesa atas ebersamaa, perhatia, duuga, doa, motivasi, da segala batuaya yag luar biasa selama meyusu sripsi. (0) Dia atas ebersamaa, duuga, doa, motivasi, da tempat curhat yag palig terpercaya. Maaf ya atas erewelau, galauu, da eusilau. You re my best fried. () Mas Farid atas perhatia, batua, duuga, doa da motivasiya. Maaf ia selama ii belum bisa membalas ebaiaya. () Tema-tema agata 008, Emi, Novia, Icha, May, Uci L, Umbu, Oli, da lai-lai atas duuga da ebersamaa mulai awal uliah higga ahir uliah. () Kaa-aa yag telah membimbig, a Adi, Ka Ais, Ka utri, Ka Shaly, Ka Rita da lai-lai atas duuga, doa, batua, serta motivasiya. (4) Adi aaru, Di Nara atas doa, duuga, batuaya meyebara uesioer da motivasi. (5) Seluruh tema-tema agata 009, 00, da 0 terutama Ea yag telah baya membatu. eulis uga megucapa terima asih epada piha yag tida dapat disebuta satu per satu, yag telah membatu dalam peyusua tugas ahir ii. Ahir ata, peulis moho maaf apabila terdapat esalaha atau euraga dalam tugas ahir ii. Semoga tugas ahir ii membawa mafaat bagi perembaga ilmu pegetahua. eulis 0 vi Uiversitas Idoesia Meta-aalisis..., Jauaria Aggriai, FMIA UI, 0

7 vii HALAMAN ERNYATAAN ERSETUJUAN UBLIKASI TUGAS AKHIR UNTUK KEENTINGAN AKADEMIS Sebagai sivitas aademi Uiversitas Idoesia, saya yag bertada taga di bawah ii: Nama : Jauaria Aggriai NM : rogram Studi : Saraa Matematia Departeme : Matematia Faultas : Matematia da Ilmu egetahua Alam Jeis arya : Sripsi demi pegembaga ilmu pegetahua, meyetuui utu memberia epada Uiversitas Idoesia Ha Bebas Royalti Noeslusif (No-exclusive Royalty Free Right) atas arya ilmiah saya yag berudul : Meta-Aalisis utu Reliabilitas Suatu Alat Uur Berdasara Koefisie Alpha Crobach beserta peragat yag ada (ia diperlua). Dega Ha Bebas Royalti Noeslusif ii Uiversitas Idoesia berha meyimpa, megalih media/format-a, megelola dalam betu pagala data (database), merawat da mempubliasia tugas ahir saya selama tetap mecatuma ama saya sebagai peulis/pecipta da sebagai pemili Ha Cipta. Demiia peryataa ii saya buat dega sebearya. Dibuat di : Depo ada taggal : 8 Jui 0 Yag meyataa (Jauaria Aggriai) vii Uiversitas Idoesia Meta-aalisis..., Jauaria Aggriai, FMIA UI, 0

8 viii ABSTRAK Nama : Jauaria Aggriai rogram Studi : Matematia Judul : Meta-Aalisis utu Reliabilitas Suatu Alat Uur Berdasara Koefisie Alpha Crobach Suatu alat uur megguaa sala liert perlu dietahui reliabilitasya. Adapu salah satu cara utu measir reliabilitas suatu alat uur adalah dega megguaa oefisie Alpha Crobach. Biasaya alat uur tida haya diguaa satu ali, melaia beberapa ali dega sampel yag berbeda-beda. Karea perbedaa sampel maa tasira oefisie Alpha Crobach yag didapata uga berbeda-beda. Oleh area itu, diperlua suatu cara utu mecari oefisie Alpha Crobach gabuga yag memperhatia uura sampel da variasi dalam da atar sampel. Metode yag diguaa adalah metode Meta-Aalisis. Tugas ahir ii membahas tetag meta-aalisis utu mecari iferesi statisti dari tasira reliabilitas gabuga suatu alat uur berdasara oefisie Alpha Crobach. Kata Kuci : sala liert, oefisie Alpha Crobach, aalisis variasi, metaaalisis. xiv+00 halama : 4 gambar; 5 tabel Daftar ustaa : 9 (94 0) viii Uiversitas Idoesia Meta-aalisis..., Jauaria Aggriai, FMIA UI, 0

9 ix ABSTRACT Name : Jauaria Aggriai rogram Study : Mathematics Title : Meta-Aalysis for Reliability of a Measuremet Based o The Crobach s Alpha Coefficiet I research, the variables which are usually used i measuremet are latet variables. The latet variables are measured by liert scales. A measurig istrumet usig a liert scale ecessary to ow its reliability. As oe way to assess the reliability of a measuremet is usig the Crobach s Alpha coefficiet. Measurig istrumet are ot typically used oly oce, but more with differet samples. Because of differeces i sample size, the the estimatio of Crobach s Alpha coefficiet obtaied are also differet. Therefore, we eed a way to fid the Crobach s Alpha coefficiets combied by attetio to sample size ad variatio withi ad betwee samples. The method used is a Meta-Aalysis. The fial tas is about the metaaalysis to loo for statistical iferece of the estimated reliability of a composite measure based o Crobach s Alpha coefficiet. Key Words : liert scale, reliability, Crobach s Alpha coefficiet, variace aalysis, meta-aalysis. xiv+00 pages : 4 figures; 5 tables Bibliography : 9 (94-0) ix Uiversitas Idoesia Meta-aalisis..., Jauaria Aggriai, FMIA UI, 0

10 x DAFTAR ISI HALAMAN ERNYATAAN ORISINALITAS... iii HALAMAN ENGESAHAN... iv KATA ENGANTAR... v HALAMAN ERNYATAAN ERSETUJUAN UBLIKASI... vii ABSTRAK... viii ABSTRACT... ix DAFTAR ISI... x DAFTAR TABEL... xii DAFTAR LAMIRAN... xiii DAFTAR GAMBAR...xiv BAB ENDAHULUAN.... Latar Belaag.... erumusa Masalah.... Tuua eulisa... BAB LANDASAN TEORI.... Reliabilitas..... Reliabilitas Item..... Reliabilitas Alat Uur Koefisie Alpha Crobach da Iferesiya..... Tasira Iterval utu Koefisie Reliabilitas Alpha Crobach Ui Hipotesis utu Koefisie Reliabilitas Alpha Crobach...6 BAB META-ANALISIS UNTUK RELIABILITAS SUATU ALAT UKUR BERDASARKAN KOEFISIEN ALHA CRONBACH Tasira Titi utu Reliabilitas Gabuga Berdasara Koefisie Alpha Crobach...4. Tasira Iterval utu Reliabilitas Gabuga Berdasara Nilai Reliabilitas Koefisie Alpha Crobach...7. Ui Hipotesis utu Reliabilitas Gabuga Berdasara Nilai Reliabilitas Koefisie Alpha Crobach...4 x Uiversitas Idoesia Meta-aalisis..., Jauaria Aggriai, FMIA UI, 0

11 xi BAB 4 CONTOH ALIKASI edahulua Iferesi Statisti utu Masig-masig Reliabilitas Alat Uur Fodasi Moral dari Tiga eelitia Berdasara Koefisie Alpha Crobach Meta-Aalisis utu Reliabilitas Gabuga dari Hasil Reliabilitas Ketiga eelitia Berdasara Koefisie Alpha Crobach Tasira Titi utu Reliabilitas Gabuga Berdasara Nilai Reliabilitas Koefisie Alpha Crobach yag Berbeda dari Ketiga eelitia Tasira Iterval utu Reliabilitas Gabuga Berdasara Nilai Reliabilitas Koefisie Alpha Crobach yag Berbeda dari Ketiga eelitia Ui Hipotesis utu Reliabilitas Gabuga Berdasara Nilai Reliabilitas Koefisie Alpha Crobach yag Berbeda dari Ketiga eelitia...56 BAB 5 ENUTU Kesimpula Sara DAFTAR USTAKA LAMIRAN... 6 xi Uiversitas Idoesia Meta-aalisis..., Jauaria Aggriai, FMIA UI, 0

12 xii DAFTAR TABEL Tabel Klasifiasi sor pegamata peserta tes da item... 5 Tabel Tabel ANOVA lasifiasi model campura dega item sebagai fator tetap da peserta sebagai fator aca... 7 Tabel Hasil awaba uesioer di peelitia pertama... 9 Tabel 4 Hasil awaba uesioer di peelitia e Tabel 5 Hasil awaba uesioer di peelitia e xii Uiversitas Idoesia Meta-aalisis..., Jauaria Aggriai, FMIA UI, 0

13 xiii DAFTAR GAMBAR Gambar Tasira oefisie Alpha Crobach pada peelitia pertama... 4 Gambar Tasira oefisie Alpha Crobach pada peelitia e Gambar Tasira oefisie Alpha Crobach pada peelitia e Gambar 4 Forest plot meta-aalisis utu oefisie Alpha Crobach...6 xiii Uiversitas Idoesia Meta-aalisis..., Jauaria Aggriai, FMIA UI, 0

14 xiv DAFTAR LAMIRAN Lampira Alur meta-aalisis... 6 Lampira Forest plot meta-aalisis utu oefisie Alpha Crobach... 6 Lampira embutia tasira osiste... 6 Lampira 4 Betu uesioer Lampira 5 Hasil awaba uesioer dari tiga peelitia... 9 xiv Uiversitas Idoesia Meta-aalisis..., Jauaria Aggriai, FMIA UI, 0

15 BAB ENDAHULUAN. Latar Belaag Serigali peelitia dega asus yag sama da megguaa metode yag sama dilaua tida haya satu ali, bai oleh peeliti yag berbeda maupu dilaua oleh peeliti yag sama, tetapi pada watu yag berbeda atau sampel yag berbeda. Hal ii megaibata hasil peelitia yag berbeda-beda pula. Oleh area itu, diperlua suatu hasil gabuga peelitia yag aa diadia iferesi pada parameter yag ditasir dalam peelitia tersebut. Metode yag dipaai utu masud tersebut dieal dega ama meta-aalisis. ada prisipya meta-aalisis merupaa suatu cara utu medapata iferesi statisti gabuga dari parameter peelitia berdasara hasil-hasil peelitia yag sudah dilaua, dimaa uura sampel da variasi tasira yag didapat dari masig-masig peelitia tadi diperhituga dalam meta-aalisis. Dalam meta-aalisis, hasil peelitia yag dilibata merupaa hasil dari peelitia yag telah memeuhi persyarata peelitia. Meta-aalisis baya diguaa dalam bidag Medis maupu siologi. Dalam bidag siologi, variabel yag serig diguaa ebayaa merupaa variabel latet. Variabel latet biasaya diuur dega megguaa sala liert, dimaa perlu diperisa reliabilitas da validitasya. Salah satu cara utu measir reliabilitas dari suatu alat uur adalah dega megguaa oefisie Alpha Crobach. Seperti yag telah disebuta di atas, suatu alat uur biasaya tida haya diguaa satu ali. Hal itu meyebaba oefisie Alpha Crobach yag didapat dalam masig-masig peelitia tersebut bisa adi memberia hasil yag berbedabeda. Karea itu diigia iferesi statisti gabuga utu reliabilitas suatu alat uur berdasara tasira Alpha Crobach dega megguaa meta-aalisis Uiversitas Idoesia Meta-aalisis..., Jauaria Aggriai, FMIA UI, 0

16 (meliputi tasira titi, tasira iterval, da ui hipotesis). Masalah tersebut aa diagat meadi topi dalam sripsi ii. Adapu peerapaya aa dilaua peelitia dega megguaa metode meta-aalisis utu mecari iferesi statisti gabuga dari tasira Alpha Crobach gua megetahui reliabilitas suatu alat uur dalam meguur fodasi moral seseorag. Data yag diguaa ialah data primer dega melaua tiga peelitia seeis dega sampel, watu, da peeliti yag berbeda pada siswa SMA elas da.. erumusa Masalah. Bagaimaa mecari iferesi statisti gabuga utu reliabilitas suatu alat uur berdasara tasira Alpha Crobach pada meta-aalisis (meliputi tasira titi, tasira iterval, da ui hipotesis)?. Bagaimaa mecari iferesi statisti gabuga utu reliabilitas suatu alat uur fodasi moral berdasara tasira Alpha Crobach yag didapata dari tiga peelitia seeis dega sampel, watu, da peeliti yag berbeda pada siswa SMA elas da?. Tuua eulisa. Mecari iferesi statisti gabuga utu reliabilitas suatu alat uur berdasara tasira Alpha Crobach pada meta-aalisis (meliputi tasira titi, tasira iterval, da ui hipotesis).. Mecari iferesi statisti gabuga utu reliabilitas suatu alat uur fodasi moral berdasara tasira Alpha Crobach yag didapata dari tiga peelitia seeis dega sampel, watu, da peeliti yag berbeda pada siswa SMA elas da. Uiversitas Idoesia Meta-aalisis..., Jauaria Aggriai, FMIA UI, 0

17 BAB LANDASAN TEORI ada bab ii aa dibahas teori-teori yag meduug isi tugas ahir ii yaitu teori megeai reliabilitas suatu alat uur, oefisie Alpha Crobach meliputi tasira oefisie Alpha Crobach da peguia reliabilitas suatu alat uur berdasara oefisie Alpha Crobach.. Reliabilitas Reliabilitas memilii berbagai ama lai, seperti epercayaa, eteradala, osistesi da sebagaiya. Ide yag teradug dari reliabilitas adalah seauhmaa hasil peguura dapat dipercaya. Hasil peguura dapat dipercaya (reliabel) ia dalam beberapa ali pelasaaa peguura terhadap subye yag sama diperoleh hasil yag relatif sama, selama aspe yag diuur dalam diri subye memag belum berubah. ada prisipya, reliabilitas dapat diuur sebagai uadrat dari orelasi atara sor-sor pegamata pada tiap item di alat uur dega sor muriya. Biasaya sor pegamata (sor yag diisi dalam tes) secara tida lagsug dapat meguur sor yag sesugguhya dari subye yag diuur (sebut sor muri), tetapi dipegaruhi oleh fator-fator lai (sebut esalaha). Misala adalah sor pegamata, T adalah sor muri dari sor pegamata da ε adalah esalaha, maa dapat ditulisa = T + ε... Reliabilitas Item Serigali suatu alat uur yag megguaa sala liert terdiri dari beberapa item, sehigga reliabilitas alat uur sagat bergatug pada reliabilitas item-item dalam alat uur tersebut. Misala a adalah sor pegamata pada item a, T a adalah sor muri utu item a, da ℇ a adalah ilai esalaha utu item a, maa seperti Uiversitas Idoesia Meta-aalisis..., Jauaria Aggriai, FMIA UI, 0

18 4 yag telah disebuta sebelumya, model peguura secara umum dapat ditulisa sebagai: a = T a + ℇ a. Jia diasumsia:. E ℇ a = 0 Asumsi ii meyataa bahwa mea ilai esalaha utu item e-a sama dega 0.. ℇ a da ℇ b salig bebas, a b Asumsi ii meyataa bahwa ilai-ilai esalaha atara dua item salig bebas. Hal ii megaibata cov ℇ a, ℇ b = 0.. ℇ a da T a salig bebas, a =,,, Asumsi ii meyataa bahwa ilai esalaha da ilai muri dari suatu item salig bebas. Hal ii megaibata cov ℇ a, T a = ℇ a da T b salig bebas serta ℇ b da T a salig bebas, a b Asumsi ii meyataa bahwa ilai esalaha dari suatu item dega ilai muri di item lai salig bebas. Hal ii megaibata cov ℇ a, T b = 0 da cov ℇ b, T a = 0. Dari asumsi-asumsi di atas didapat bahwa var a = ς a = ς Ta + ς ℇa. Koefisie reliabilitas item a, diotasia dega R a secara umum didefiisia sebagai rasio atara ς Ta da ς a, tetapi area cov a, T a = cov T a + ℇ a, T a = E T a + ℇ a T a E T a + ℇ a E T a = E T a + ℇ a T a E T a + ℇ a E T a = E T a + E ℇ a T a E T a + E ℇ a E T a = E T a E T a + E ℇ a T a E ℇ a E T a = cov T a, T a + cov ℇ a, T a = cov T a, T a + 0 = var T a = ς Ta 4 Uiversitas Idoesia Meta-aalisis..., Jauaria Aggriai, FMIA UI, 0

19 5 maa: R a = ς Ta ς a = ς Ta ς ς = cov a,t a a T a = ρ var a var (T a ) a T a (.) Jadi reliabilitas item a dapat dilihat sebagai uadrat dari orelasi atara a da T a. Karea reliabilitas suatu item dapat diyataa sebagai uadrat orelasi atara variabel sor pegamata pada item a dega variabel ilai muri item a, sehigga reliabilitas suatu item berisar atara 0 da. Dari asumsi-asumsi sebelumya ia a adalah sor pegamata item a, T a adalah sor muri item a, b adalah sor pegamata item b, da T b adalah sor muri item b, maa dapat dibutia bahwa: cov( a, b ) = cov(t a, T b ) Buti: cov( a, b ) = cov (T a + ℇ a ), (T b + ℇ b ) (.) = cov T a, T b + cov T a, ℇ b + cov T b, ℇ a + cov ℇ a, ℇ b Karea cov ℇ a, ℇ b = 0, cov T a, ℇ b = 0, da cov T b, ℇ a = 0 maa cov( a, b ) = cov T a, T b Reliabilitas suatu item uga dapat diuur sebagai orelasi atara sor pegamata dari dua item yag paralel. Misala a adalah variabel sor pegamata item a, T a adalah variabel sor muri item a, ς ℇa adalah variasi variabel sor esalaha item a, b adalah variabel sor pegamata item b, T b adalah variabel sor muri pegamata item b, da ς ℇb adalah variasi variabel esalaha item b. Dua item diataa paralel ia meguur hal yag sama, memilii sor muri yag Uiversitas Idoesia Meta-aalisis..., Jauaria Aggriai, FMIA UI, 0

20 6 sama da memilii variasi esalaha yag sama, sehigga variabel sor pegamata item a (sebut a ) diataa paralel dega variabel sor pegamata item b (sebut b ) ia T a = T b da ς ℇa = ς ℇb. Aa dibutia bahwa reliabilitas item a merupaa orelasi atara variabel sor pegamata item a yag disebut a dega variabel sor pegamata item b yag disebut b, dimaa b paralel dega a yag diotasia sebagai ρ a b = cov( a, b ) ς a ς b. Buti: Berdasara defiisi reliabilitas: R a = ς T a ς a = cov(t a, T a ) ς a Jia diasumsia a variabel sor pegamata item yag paralel dega b utu meguur T, maa T a = T b = T. Sehigga dapat ditulis: R a = cov(t a, T b ) ς a Karea cov ℇ a, T b = 0, cov ℇ b, T a = 0, da cov ℇ a, ℇ b = 0 maa dapat ditulis R a = cov T a, T b + cov ℇ a, T b + cov ℇ b, T a + cov ℇ a, ℇ b ς a = E T at b E T a E T b + E ℇ a T b E ℇ a E T b + E ℇ b T a E ℇ b E T a + E ℇ a ℇ b E ℇ a E ℇ b ς a = E T a T b +ℇ a T b +ℇ b T a +ℇ a ℇ b E T a E T b +E ℇ a E T b +E ℇ b E T a +E ℇ a E ℇ b ς a 6 Uiversitas Idoesia Meta-aalisis..., Jauaria Aggriai, FMIA UI, 0

21 7 R a = E T at b + ℇ a T b + ℇ b T a + ℇ a ℇ b E T a + E ℇ a E T b + E ℇ b ς a R a = E T a + ℇ a T b + ℇ b E T a + ℇ a E T b + ℇ b ς a R a = E a b E a E b ς a ς a = cov( a, b ) ς a ς a Jia a da b adalah variabel sor pegamata item yag paralel utu meguur T, maa dapat dibutia bahwa ς a = ς b. Buti: Berdasara model peguura, didapat ς a = var(t a + ℇ a ) = ς Ta + ς ℇa Berdasara defiisi variabel sor pegamata item yag paralel, maa diperoleh: ς a = ς T b + ς ℇb = var(t b + ℇ b ) = var( b ) = ς b Sehigga didapata ς a = ς b Uiversitas Idoesia Meta-aalisis..., Jauaria Aggriai, FMIA UI, 0

22 8 Karea ς a = ς b, maa R a = E a b E a E b ς a ς a = cov( a, b ) ς a ς a = cov( a, b ) ς a ς b = ρ a b...(.) Jadi, bear bahwa R a = ρ a b dimaa R a meyataa reliabilitas item a. Jia orelasi atara dua variabel sor pegamata item yag paralel tersebut semai tiggi, maa edua item tersebut semai reliabel. Berdasara defiisi reliabilitas da persamaa (.), maa dapat ditulis: R a = ρ a b = cov( a, b ) ς a ς b = cov(t a + ℇ a, T b + ℇ b ) ς a ς b = cov T a, T b + cov ℇ a, T b + cov ℇ b, T a + cov ℇ a, ℇ b ς a ς b Karea cov ℇ a, T b = 0, cov ℇ b, T a = 0, cov ℇ a, ℇ b = 0, a paralel dega b sehigga T a = T b da telah dibutia ς a = ς b maa dapat ditulis embali: R a = ρ a b = cov T a,t b ς a ς b = cov T a,t a ς = ςta ς = ρ a T a dimaa a paralel dega b. a a Sehigga dari betu di atas, ilai ρ a b berisar atara 0 da utu a paralel dega b. Uiversitas Idoesia Meta-aalisis..., Jauaria Aggriai, FMIA UI, 0

23 9.. Reliabilitas Alat Uur Alat uur dega megguaa sala liert biasaya terdiri dari beberapa item, sehigga reliabilitas alat uur sagat bergatug pada reliabilitas item-item dalam alat uur tersebut. Dalam peguura yag megguaa sala liert, suatu variabel latet diuur sebagai total dari sor item. Misala: a adalah variabel sor pegamata item a dimaa a =,,..., da T a adalah variabel sor muri item a dimaa a =,,...,. Sebut = + + +, T = T + T + + T da ℇ = ℇ + ℇ + + ℇ Berdasara pembahasa sebelumya, model peguura secara umum: = T + ε dimaa: adalah variabel sor pegamata pada suatu alat uur. T adalah variabel sor muri pada suatu alat uur. ℇ adalah variabel ilai esalaha pada alat uur. Dega megguaa asumsi di reliabilitas item, sehigga didapat:. E ℇ = E a= ℇ a = E ℇ a = 0 a=.. cov ℇ, T = cov ℇ + ℇ + + ℇ, T + T + + T = a b a= cov ℇ a, T a + a = cov ℇ a, T b = 0. Dega memeuhi asumsi-asumsi di reliabilitas item da odisi di atas didapat bahwa: var = var = var T + ε + + T + ε = var T + T + + T + ε + ε + + ε = var T + T + + T + var ε + ε + + ε + cov T + T + + T, ε + ε + + ε = var T + var ε + cov T, ε Uiversitas Idoesia Meta-aalisis..., Jauaria Aggriai, FMIA UI, 0

24 0 area cov T, ε = cov ε, T = 0, maa var = var T + var ε Reliabilitas suatu alat uur, diotasia dega R secara umum didefiisia sebagai rasio atara ς T da ς. erhatia: atau dega perataa lai, var T + T = var T + var T + cov T, T var T + T + + T = var T a + cov T a, T b a= a= a b Jadi, dapat dicari ilai cov, T sebagai beriut: cov, T = cov T + ℇ, T = cov T + T + + T + ε + ε + + ε, T + T + + T = cov T, T + cov T, T + + cov T, T + cov T, ℇ + cov T, ℇ + + cov T, ℇ = cov T a, T b + cov(t a, ℇ b ) a= b= = cov T a, T b = cov T a, T a + cov T a, T b a= b= a= a= a b = var T a + cov T a, T b a= a= a b = var T = ς T = var T + T + + T maa: R = ς T ς = ς T ς ς = cov,t T var var(t) = ρ (.4) T Uiversitas Idoesia Meta-aalisis..., Jauaria Aggriai, FMIA UI, 0

25 Jadi, reliabilitas suatu alat uur dapat dilihat sebagai uadrat dari orelasi atara da T. Karea reliabilitas suatu alat uur dapat diyataa sebagai uadrat orelasi atara variabel sor pegamata pada suatu alat uur dega variabel ilai muri di alat uur tersebut, sehigga oefisie reliabilitas suatu alat uur berisar atara 0 da.. Koefisie Alpha Crobach da Iferesiya Misala suatu alat uur terdiri dari item-item yag τ-euivale yaitu odisi dimaa T = T = = T sehigga var T a = var T b dega a b ; a =,,, da odisi dimaa var a boleh sama atau berbeda dega a =,,,. Aa dicari reliabilitas alat uur yag dibagu dari item-item yag τ-euivale tersebut. Karea reliabilitas tergatug dari variasi dari da variasi dari T, dimaa adalah total sor pegamata di alat uur da T adalah total sor muri di alat uur maa aa dicari variasi dari da variasi dari T. Aa dituua terlebih dahulu: cov a, b = cov T a, T b cov( a, b ) = cov(t a + ℇ a, T b + ℇ b ) = cov T a, T b + cov ℇ a, T b + cov ℇ b, T a + cov ℇ a, ℇ b Karea cov ℇ a, T b = 0, cov ℇ b, T a = 0, da cov ℇ a, ℇ b = 0, maa cov a, b = cov T a, T b Aa dicari variasi dari sebagai beriut: var = var = cov + + +, Uiversitas Idoesia Meta-aalisis..., Jauaria Aggriai, FMIA UI, 0

26 ς = ς + ς + + ς + cov a, b Telah dituua didapata a= b= cov a, b = cov T a, T b var = ς + ς + + ς + cov T a, T b ς = a= ς a + cov T a, T b a= b= a= b= Karea item e-a da item e-b; a b; a, b =,,, merupaa item yag τ-equivalet, maa T a = T b ς = a= ς a = ς a a= = ς a a= + cov T a, T b a= a b + ς Ta a= a b + ς Ta a= Karea R a = ς Ta ς berarti ς Ta = R a ς a, maa: a ς = a= ς a + R a ς a a= (.5) Dietahui bahwa semua item τ-euivale atau dega perataa lai T = T = = T Uiversitas Idoesia Meta-aalisis..., Jauaria Aggriai, FMIA UI, 0

27 Sebut: T a adalah variabel sor muri item a. T b adalah variabel sor muri item b. dimaa a b ; a, b =,,, Karea semua item τ-euivale sehigga T a = T b a b ; a, b =,,,, Maa dapat dicari variasi dari T sebagai beriut: var T = var T + T + + T = cov T + T + + T, T + T + + T = cov T a, T b a= b= a b ; a, b =,,, = ς Ta = ς Ta a= a= Karea R a = ς Ta ς berarti ς Ta = R a ς a, maa: a var T = ς Ta a= Dari persamaa (.5), yaitu berarti didapata ς T = ς Ta a= = R a ς a a= ς = a= = R a ς a a= a= ς a R a ς a + R a ς a a= a= = ς ς a Uiversitas Idoesia Meta-aalisis..., Jauaria Aggriai, FMIA UI, 0

28 4 ς T = ς ς a a= Sehigga berdasara defiisi reliabilitas alat uur, yaitu: R = ς T ς = ς a = ς a = ς a = = ς a ς ς a= ς a ς a= Koefisie R = ς a ς iilah yag dieal dega oefisie reliabilitas Alpha Crobach. Karea ς a da ς dapat ditasir dega ς a da ς, dimaa ς a meyataa tasira variasi sor pegamata item a dega a =,,..., da ς meyataa tasira variasi total sor pegamata di alat uur, maa tasira dari reliabilitas alat uur dapat dicari dega: a = R = ς a ς...(.6) dimaa R peasir yag osiste dari R. [lampira ] Koefisie R iilah yag dieal dega tasira titi utu oefisie reliabilitas Alpha Crobach. Uiversitas Idoesia Meta-aalisis..., Jauaria Aggriai, FMIA UI, 0

29 5.. Tasira Iterval utu Koefisie Reliabilitas Alpha Crobach Misala suatu alat uur dega item diberia epada peserta, ia meyataa sor pegamata peserta i pada item a. Data dapat ditulisa dalam Tabel sebagai beriut: Tabel. Klasifiasi sor pegamata peserta tes da item eserta Item... Total Total..... Dimaa: ia meyataa variabel sor pegamata dari peserta i pada item a, dimaa i =,,, da a =,,, i. =.a = a= ia meyataa total sor pegamata dari peserta i, dimaa i =,,..., ia i= meyataa total sor pegamata dari item a, dimaa a =,,...,.. meyataa total sor pegamata. Hoyt (94) megembaga suatu metode pedeata estimasi reliabilitas suatu alat uur dega megguaa metode Aalysis of Variace (ANOVA), dimaa peserta tes da item diaggap sebagai sumber variasi dega satu Uiversitas Idoesia Meta-aalisis..., Jauaria Aggriai, FMIA UI, 0

30 6 pegamata, dimaa peserta tes sebagai fator aca da item sebagai fator tetap. Model ANOVA dapat ditulisa: ia = μ + i + I a + ε ia dimaa: μ meyataa mea eseluruha. i meyataa efe dari peserta tes i, dimaa i =,,..., I a meyataa efe dari item a, dimaa a =,,..., ε ia meyataa esalaha dari peserta tes i pada item a. Diasumsia: ε ia ~NID 0, ς ε i da ε ia salig bebas Dari model di atas diperoleh: ε ia = ia μ i I a Dalam buu Scheffe (959) telah dituua bahwa: μ =.. ; i = i... ; I a =.a.. ; ε ia = ia i..a +.. SS = i= i... MS = SS db SS I =.a.. MS I = a= SS I db I SS ε = i= a= ia i..a +.. MS ε = SS db ε E MS = ς + ς ε Uiversitas Idoesia Meta-aalisis..., Jauaria Aggriai, FMIA UI, 0

31 7 E MS I = I a a= + ς ε E MS ε = ς ε dimaa: MS() meyataa mea square utu peserta tes. MS(I) meyataa mea square utu item. MS(ε) meyataa mea square utu esalaha. E[MS()] adalah ilai espetasi dari MS(). E[MS(I)] adalah ilai espetasi dari MS(I). E[MS(ε)] adalah ilai espetasi dari MS(ε). Didapat tabel ANOVA sebagai beriut: Tabel. Tabel ANOVA lasifiasi model campura dega item sebagai fator tetap Sumber da peserta sebagai fator aca. Deraat Bebas SS E(MS)= E SS db eserta - i... i= Item -.a.. a= Kesalaha (-)(-) ia i..a +.. i= a= ς + ς ε I a a= ς ε + ς ε Uiversitas Idoesia Meta-aalisis..., Jauaria Aggriai, FMIA UI, 0

32 8 Hoyt (94) medeati iferesi oefisie Alpha Crobach dega metode aalisis variasi. Telah dituua sebelumya bahwa R = ς T ς = a= ς a Dimaa oleh Hoyt (94) medefiisia ulag bahwa reliabilitas alat uur dega ς berasal dari variasi peserta da ς ε berasal dari variasi esalaha, sehigga: a= R = ς a = ς T ς ς = ς ς ε ς ς = E MS E MS ε E MS() = E MS ε E MS()...(.7) Da tasira R didefiisia: R = MS ε MS = MS MS ε MS...(.8) Misala aa dilaua peguia suatu alat uur reliabel atau tida, ia suatu alat uur diataa reliabel maa peserta tida mempegaruhi hasil tes. Jadi dapat dilaua peguia sebagai beriut: H 0 : = = = = 0 H : tida demiia Namu peserta diaggap fator aca, maa yag diui variasiya yaitu: H 0 : ς = 0 H : ς > 0 dimaa ς meyataa variasi efe dari peserta tes. Misala diguaa tigat sigifiasi: α Uiversitas Idoesia Meta-aalisis..., Jauaria Aggriai, FMIA UI, 0

33 9 Dietahui bahwa statisti ui utu efe peserta pada ANOVA adalah: F = SS ( ) E[MS ( )] SS (ε) E [MS (ε)] ( ) = SS ( ) ς +ςε SS (ε) ς ε ( ) ~F, osetral (Scheffe,959) Maa statisti ui utu efe peserta dibawah Ho bear adalah: F 0 = SS ε ς ε SS ς ε SS = SS ε = MS() MS(ε) ~F, Sehigga statisti ui yag diguaa utu peguia hipotesis ii adalah: SS F 0 = SS ε Apabila F 0 > F α,,( )( ) maa Ho ditola, artiya ada pegaruh dari peserta terhadap hasil tes. Ii meuua alat uur tersebut tida cuup reliabel diguaa dalam peelitia. Dalam hal lai aa diguaa statisti ui yag berbeda di bawah Ho bear, dimaa suatu alat uur diataa reliabel ia peserta tida mempegaruhi hasil tes atau dega berdasara tasira oefisie reliabilitas Alpha Crobach maa suatu alat uur diataa reliabel ia ilai tasiraya lebih besar atau sama dega 0.7 (Nually,978). Oleh area itu aa dicari statisti ui utu meguur reliabilitas suatu alat uur berdasara tasira oefisie reliabilitas Alpha Crobach beserta distribusi dari statisti ui tersebut sebagai beriut. Uiversitas Idoesia Meta-aalisis..., Jauaria Aggriai, FMIA UI, 0

34 0 Dietahui: R = sehigga, R = da R = adag: E MS ε E MS() MS ε MS W = R R E[MS ε ] E[MS ] da R = MS ε MS() Karea di bawah Ho bear atau tida ada pegaruh peserta maa: E MS() = ς + ς ε = 0 + ς ε = ς ε Sehigga: W = R R = MS ε MS() E MS ε E MS() = SS(ε) ( ) ς ε ς ε SS() = SS(ε) ς ε SS() ς ε ( ) SS ε = SS ~F ( ), Jadi, didapat W = R R ~F ( ), yag atiya aa dipaai dalam peguia hipotesis utu oefisie reliabilitas Alpha Crobach. Uiversitas Idoesia Meta-aalisis..., Jauaria Aggriai, FMIA UI, 0

35 Aa dicari tasira iterval utu oefisie reliabilitas Alpha Crobach. adag: A = 9( ) W = 9 9( ) W = 9 9( ) W aulso (94) membutia: (tida dibutia dalam sripsi ii) μ A = 9 ( ) da ς A = 9 ( ) Dega cetral limit theorem didapat: Z = 9( ) W 9 ( ) 9 ( ) N(0,) Dari defiisi di atas, dapat ditulisa: A = 9( ) W = 9 9( ) W = cw dimaa c = 9 9( ) Dega perataa lai, dapat ditulisa: Z = cw μ A ς A N 0, Aa dibutia bahwa ia Z = cw μ A ς A N 0, maa R N(μ, ς ) dimaa μ = R c μ A da ς = R c ς A Uiversitas Idoesia Meta-aalisis..., Jauaria Aggriai, FMIA UI, 0

36 Buti: Seperti telah disebuta sebelumya, Z = cw μ A ς A N 0,. Sebut: Y = R. Karea W = R R maa Z = c R μ A R = ς A c Y R μ A sehigga didapat Y = ς A Zς A +μ A c R Fugsi distribusi dari Y adalah: F y = r (Y y) F y = r (Y y) = r ( Zς A +μ A c R y) = r (Z c y R μ A ς A ), ς A 0 y c R ς A μ A lim F y = π Misala m = R exp z dz substitusi Z = c R μ A R = ς A c m R μ A ς A ; dz = c R dm ς A Uiversitas Idoesia Meta-aalisis..., Jauaria Aggriai, FMIA UI, 0

37 Sehigga: c m R μ A lim F y = π y c R ς A exp ς A dm c m R μ A lim F y = R ς A c y π exp ς A dm lim F y = R ς A c y π exp R c R c c m R ς A μ A dm Uiversitas Idoesia Meta-aalisis..., Jauaria Aggriai, FMIA UI, 0

38 4 m R c μ A lim F y = R ς A c y π exp R c ς A dm Betu di atas adalah betu fugsi distribusi ormal. Dietahui betu pdf distribusi ormal N(μ, ς ) adalah: f x = x μ ς π exp ς dimaa < x < Sehigga dari betu lim F y di atas, terbuti Y = R dega: N μ, ς μ = E Y = R c μ A = R c 9 ( ) = R 9 9 ( ) ς = var Y = R c ς A = R c ς A = R c 9 ( ) = R 9 9( ) = 8 R ( ) 9 9 ( ) = R 9 9 ( ) Uiversitas Idoesia Meta-aalisis..., Jauaria Aggriai, FMIA UI, 0

39 5 Jadi dega cetral limit theorem didapat: Z = Y E(Y) var(y) = R R μ c A ς N(0,). Misala diguaa tigat sigifiasi α. Dari tabel N 0, dapat dicari zα sedemiia sehigga: r zα < R R c ς μ A < zα = α r zας < R R c μ A < zας = α r R zα ς < R c μ A < zας R = α r zας R < R μ c A < R zα ς = α r c μ A R zα ς < R < c μ A R + zα ς = α r c μ A R zα ς < R < c μ A R + zα ς = α r + c μ A R zα ς < R < + c μ A R + zα ς = α Uiversitas Idoesia Meta-aalisis..., Jauaria Aggriai, FMIA UI, 0

40 6 r c μ A R + zα ς < R < c μ A R zα ς = α dimaa c μ A = 9 9( ) 9 ( ) = 9 9( ) 9 9 ( ) = 9 ( ) 9 Jadi, iterval epercayaa 00(-α)% utu reliabilitas oefisie Alpha Crobach adalah: c μ A R + zα ς, c μ A R zα ς dimaa zα meyataa ilai z pada ormal stadar yag memeuhi r z > zα α da r z < zα = α ; c μ A = 9 ( ) 9 ; = 8 R da ς ditasir dega ς = ( ) 9. Uiversitas Idoesia Meta-aalisis..., Jauaria Aggriai, FMIA UI, 0

41 7.. Ui Hipotesis utu Koefisie Reliabilitas Alpha Crobach Selautya aa dilaua ui hipotesis, utu oefisie Alpha Crobach sebagai beriut: H 0 : R R 0 H : R < R 0 dimaa: R meyataa ilai reliabilitas suatu alat uur berdasara oefisie Alpha Crobach da R 0 meyataa suatu ostata tertetu, dimaa 0 R 0. Dalam peelitia sosial, suatu alat uur diataa cuup reliabel apabila oefisie Alpha Crobach sama dega atau lebih besar dari 0.7 (Nually,978). Misala diguaa tigat sigifiasi: α Telah dituua sebelumya bahwa di bawah Ho bear: W = R R ~F, utu megui hipotesis di atas, dapat diguaa statisti ui: W = R R 0 Ho ditola ia W > F α,,. Hal ii berarti ilai oefisie Alpha Crobach suatu alat uur lebih ecil dari suatu ostata tertetu. Jia ostata yag dimasud adalah 0.7, maa alat uur tersebut tida cuup reliabel diguaa dalam peelitia. Uiversitas Idoesia Meta-aalisis..., Jauaria Aggriai, FMIA UI, 0

42 8 BAB META-ANALISIS UNTUK RELIABILITAS SUATU ALAT UKUR BERDASARKAN KOEFISIEN ALHA CRONBACH eelitia yag megguaa alat uur biasaya tida haya dipaai satu ali. Dalam setiap peelitia dilaua iferesi terhadap parameter terait berdasara data sampel. Hal ii uga teradi dalam iferesi terhadap oefisie reliabilitas berdasara oefisie Alpha Crobach. Dalam beberapa peelitia aa didapat beberapa ilai oefisie Alpha Crobach dega sampel maupu dega peeliti yag berbeda. Karea itu igi dicari iferesi statisti gabuga utu reliabilitas. Utu mecari iferesi gabuga tersebut tida bisa megguaa mea dari oefisie-oefisie Alpha Crobach tersebut area uura sampel da variasi tasira oefisie Alpha Crobach yag berbeda-beda. Oleh area itu, diperlua meta-aalisis utu mecari iferesi statisti gabuga oefisie Alpha Crobach. Dalam bab ii aa dibahas megeai meta-aalisis utu mecari iferesi statisti gabuga oefisie reliabilitas Alpha Crobach, meliputi: tasira titi, tasira iterval da peguia hipotesis. Sebut R l : reliabilitas suatu alat uur berdasara oefisie Alpha Crobach pada peelitia e l dimaa l =,,... Oleh area itu, dari beberapa peelitia aa meghasila semua R l yag sama atau ada beberapa R l yag berbeda dalam metaaalisis. Kedua eadaa tersebut aa dideati dega cara yag berbeda. Karea itu sebelum memulai meta-aalisis, aa diui terlebih dahulu apaah: R = R = = R ada bab sebelumya dietahui tasira dari R l adalah R l utu setiap l, dimaa l =,,...,. Karea distribusi R l tida dietahui, maa aa diguaa variabel 8 Uiversitas Idoesia Meta-aalisis..., Jauaria Aggriai, FMIA UI, 0

43 9 Y l = R l yag pada bab sebelumya telah dietahui aprosimasi e distribusi N(μ l, ς l ) dega μ l = R l 9 9 ( ) da ς l = 8 R l ( ) 9. Utu megui esamaa R l diguaa peguia hipotesis dimaa H 0 : R = R = = R dega statisti ui Q = Y l y v l χ. Aggap Y, Y,, Y adalah sampel radom dari aprosimasi distribusi N(μ l, ς l ) maa di bawah asumsi H 0 bear aa dibutia: Q = Y l Y ς l ~χ Buti: Y, Y,, Y adalah sampel radom dari aprosimasi distribusi N(μ l, ς l ), dega asumsi di bawah H 0 bear yaitu R = R = = R, sehigga ilai μ l da ς l sama l =,,, ; sebut μ l = μ da ς l = ς adag: Q = Y l μ ς ; Q = Y l Y ς ; Q = Y μ ς Y l μ = Y l Y + Y μ = Y l Y + Y μ + Y l Y Y μ Aa dituua Y l Y Y μ = 0 Uiversitas Idoesia Meta-aalisis..., Jauaria Aggriai, FMIA UI, 0

44 0 Y l Y Y μ = Y l Y Y l μ Y + Yμ = Y Y l Y l μ Y + Y μ = Y Yμ Y + Yμ = 0 Sehigga: l = Y l μ = Y l Y + Y μ Jadi, dapat diperoleh: Q = Q + Q Aa dicari distribusi dari Q : aggap z l = Y l μ ς N(0,) maa z l = Y l μ ~χ ς sehigga diperoleh: z l = Y l μ ς ~χ Jadi Q ~χ Aa dicari distribusi dari Q : aggap z = Y μ ς N(0,) dimaa Y = Y l maa z = Y μ ς z = Y μ ς ~χ sehigga diperoleh: Y μ = ~χ ς Uiversitas Idoesia Meta-aalisis..., Jauaria Aggriai, FMIA UI, 0

45 Jadi Q = Y μ ς ~χ erhatia Q = Y l Y da Q = ς Y μ salig bebas, sebab Q da Q ς adalah quadratic form yag telah dibutia pasti salig bebas dalam buu Hogg ad Craig chapter 0 fifth editio. Dietahui Q = Q + Q, maa dega megguaa MGF diperoleh: M Q (t) = M Q+Q (t) E e Q t = E e Q+Q t = E e Qt e Q t = E e Qt E(e Q t ) ( t) = E e Qt ( t) E e Qt ( t) = = ( t) + = ( t) ( t) Jadi, Q = Y l Y ς ~χ atau dapat ditulis embali : Y l Y = ς Y l Y utu ς l sama l =,,,. ς l Telah dituua bahwa: Y l Y ς l ~χ dimaa uura sampel sama utu setiap peelitia e-l. Uiversitas Idoesia Meta-aalisis..., Jauaria Aggriai, FMIA UI, 0

46 Utu uura sampel yag berbeda, maa diguaa: Y = W l W l Y l Y l = R l bobot peelitia e-l sebut W l yag didefiisia sebagai: W l = ς l dimaa ς l = 8 l R l ( ) 9 l = 8 l ( ) 9 l R l dega 0 8 l ( ) 9 l < ς l berilai beda-beda l =,,... Utu sampel yag sama, ilai ς l tida terlalu berbeda auh dega ς l utu sampel yag berbeda, area ς l = 0 8 R ( ) 9 l dimaa 8 ( ) 9 < utu sampel sama, similar dega ilai 0 8 l ( ) 9 l < pada ς l utu sampel yag berbeda. Sehigga betu : Y l Y ς l χ (oleh DerSimoia, R da Laird (986), tida dituua dalam sripsi ii) utu uura sampel yag berbeda di setiap peelitia e-l Uiversitas Idoesia Meta-aalisis..., Jauaria Aggriai, FMIA UI, 0

47 Karea ς l tida dietahui, da dapat ditasir dega ς l dimaa ς l = 8 l R l sebut v ( ) 9 l l (v l peasir osiste dari ς l ) [lampira ] Karea Y dapat ditasir dega y = Y l = R l w l w l Y l dimaa da tasira bobot yag diguaa adalah w l = v l (y peasir osiste dari Y da w l peasir osiste dari W l ) [lampira ] Sehigga betu: Q = Y l y v l χ (oleh DerSimoia, R da Laird (986), tida dituua dalam sripsi ii) Selautya aa dilaua peguia apaah R l utu setiap peelitia e l sama atau berbeda. Adapu hipotesis utu peguia esamaa R l sebagai beriut: H 0 : R = R = = R H : tida demiia dimaa: R l : reliabilitas suatu alat uur berdasara oefisie Alpha Crobach pada peelitia e l dimaa l =,,... Misala diguaa tigat sigifiasi: α Telah dituua sebelumya bahwa Q = l = Y l y v l χ dimaa Y l = R l, utu megui hipotesis di atas dapat diguaa statisti ui: Uiversitas Idoesia Meta-aalisis..., Jauaria Aggriai, FMIA UI, 0

48 4 Q = Y l y Ho ditola ia Q > χ α,. Hal ii berarti ilai reliabilitas suatu alat uur dari masig-masig peelitia berbeda, da Ho diterima ia Q χ α, yag berarti ilai reliabilitas suatu alat uur dari masig-masig peelitia sama. v l. Tasira Titi utu Reliabilitas Gabuga Berdasara Koefisie Alpha Crobach Jia R = R = = R maa sumber variasi dari reliabilitas gabuga (sebut R gab ) haya berasal dari variasi di dalam masig-masig peelitia (sebut ς l ), area uura sampel berbeda-beda sehigga ilai ς l berbeda sedaga variasi atar peelitia tida diperhituga. Karea masig-masig peelitia memilii uura sampel da variasi oefisie Alpha Crobach yag berbeda-beda, maa utu medapata R gab aa diberia bobot W l pada R l, pilih W l = ς l (bobot ii meyataa besarya otribusi peelitia tersebut dalam meta-aalisis, sehigga ia variasi suatu peelitia besar maa peelitia tersebut sediit berotribusi dalam meta-aalisis) dimaa telah dietahui dari bab bahwa ς l = 8 l R l ( ) 9 l Jia R l R dimaa l =,,..., maa sumber variasi dari reliabilitas gabuga (sebut R gab ) berasal dari variasi di dalam masig-masig peelitia (sebut ς l ) da variasi atar peelitia (sebut ς r ). Maa utu medapata R gab aa diberia bobot W l pada R l, pilih W l = ς l +ς (bobot ii meyataa besarya r otribusi peelitia tersebut dalam meta-aalisis, sehigga ia variasi suatu peelitia besar da variasi atar peelitia besar maa peelitia tersebut sediit berotribusi dalam meta-aalisis). Uiversitas Idoesia Meta-aalisis..., Jauaria Aggriai, FMIA UI, 0

49 5 Koefisie reliabilitas gabuga didefiisia sebagai: R gab = Telah dietahui ilai 0 R l maa 0 R gab. W l W l R l. Telah dielasa sebelumya bahwa Y l = R l dega: μ l = E Y l = R l 9 l 9 l ( ) adag: da ς l = 8 l R l N(μ l, ς l ) l =,, ( ) 9 l. Y l = R l Y = W l W l Y l = W l R l W l Aa dituua R l = Y l =,,, sebagai beriut: Y = W l R l Y W l W l = W l R l W l Y = W l R l W l Y W l R l = 0 W l Y R l = 0 Karea W l = ς l tida mugi berilai ol, maa: W l Y R l = 0 Y R l = 0 l =,,, Y = R l Y = R l l =,,, Uiversitas Idoesia Meta-aalisis..., Jauaria Aggriai, FMIA UI, 0

50 6 Y = R l R l = Y l =,,, R l = Y l =,,, Dega defiisi R gab diperoleh: R gab = dimaa: W l W l R l = W l Y W l = Y W l W l = Y Jia R = R = = R maa bobot yag diguaa utu R gab adalah W l = ς l, dega ς l = 8 l R l ( ) 9 l Jia R l R dimaa l =,,..., maa bobot yag diguaa utu R gab adalah W l = ς l +ς r, dega ς r didefiisia sebagai: ς r = l Y l Y l (variasi atar peelitia didefiisia sebagai ς r dimaa l sebagai bobot atar peelitia) dega l meyataa uura sampel peelitia e l; Y l = R l ; Y = Telah dietahui: W l Y l W l ; da bobot utu Y diguaa W l = ς l R l peasir yag osiste dari R l da v l peasir yag osiste dari ς l dimaa: v l = 8 l R l ( ) 9 l, Sehigga dapat dibutia bahwa: y = w l w l Y l peasir yag osiste dari Y = dimaa:y l = R l W l Y l W l, [lampira ] da bobot utu y diguaa adalah w l = v l. Uiversitas Idoesia Meta-aalisis..., Jauaria Aggriai, FMIA UI, 0

51 7 Dari uraia di atas dapat dibutia : v r peasir yag osiste dari ς r dimaa v r = Dega demiia: l Y l y l. [lampira ] Jia R = R = = R maa bobot utu R gab yag diguaa adalah w l = v l da Jia R l R dimaa l =,,..., maa bobot utu R gab yag diguaa adalah w l = v l +v r. Karea y peasir yag osiste dari Y maa dapat dicari peasir osiste dari R gab = Y adalah R gab = y. [lampira ] Jadi, tasira titi utu reliabilitas gabuga berdasara oefisie Alpha Crobach adalah: R gab = y.. Tasira Iterval utu Reliabilitas Gabuga Berdasara Nilai Reliabilitas dega: Koefisie Alpha Crobach. Dietahui Y l = R l μ l = E Y l = R l dimaa: 9 l 9 l ( ) N(μ l, ς l ) ς l ditasir dega v l = 8 l R l ( ) 9 l. da ς l = 8 l R l ( ) 9 l Uiversitas Idoesia Meta-aalisis..., Jauaria Aggriai, FMIA UI, 0

52 8 Seperti yag dielasa sebelumya bahwa: Jia R = R = = R maa sumber variasi dari reliabilitas gabuga (sebut R gab ) berasal dari variasi di dalam masig-masig peelitia sebut ς l. Maa bobot utu R gab yag diguaa adalah W l = ς l dimaa l =,,...,. W l = ς l ς l = W l Jia R l R dimaa l =,,..., maa sumber variasi dari reliabilitas gabuga (sebut R gab ) berasal dari variasi di dalam masig-masig peelitia (sebut ς l ) da variasi atar peelitia (sebut ς r ). Maa bobot utu R gab yag diguaa adalah W l = ς l +ς dimaa l =,,...,. r adag: Y = W l W l Y l sebut: E Y = μ Y da var Y = ς Y maa dapat dicari: μ Y = E Y = E W l W l Y l = W l E W l Y l = W l E W l Y l = W l W l E Y l = W l W l μ l ς Y = var Y = var = W l W l Y l W l W l W = l = W var W ly l l W l W = l W l = W l W l ς l Uiversitas Idoesia Meta-aalisis..., Jauaria Aggriai, FMIA UI, 0

53 9 dimaa : W l = ς l sebagai bobot peelitia e-l utu Y ia R = R = = R, da W l = ς l +ς r sebagai bobot peelitia e-l utu Y ia R l R dimaa l =,,..., da seperti yag didefiisia sebelumya: ς l = 8 i R i ( ) 9 i da ς r = l Y l Y l dimaa Y l = R l ; Y = adalah W l = ς l. W l Y l W l da bobot utu Y yag diguaa Dega megguaa cetral limit theorem, didapat: Y μ Y var Y N(0,) Misala diguaa tigat sigifiasi α. Dari tabel N 0, dapat dicari Zα sedemiia sehigga: r zα < Y μ Y var Y < zα = α r zα var Y < Y μ Y < zα var Y = α r Y zα var Y < μ Y < Y + zα var Y = α r Y zα var Y < μ Y < Y + zα var Y = α Uiversitas Idoesia Meta-aalisis..., Jauaria Aggriai, FMIA UI, 0

54 40 dimaa Y = W l Y l W l da var Y = W l. Dietahui var Y ditasir dega var Y = osiste dari W l da dapat dibutia bahwa: w l, dimaa w l peasir yag var Y peasir yag osiste dari var Y. Serta dapat dibutia bahwa: y = w l w l Y l peasir yag osiste dari Y = dega megguaa : W l Y l W l [lampira ] w l = v l sebagai bobot peelitia e-l utu y ia R = R = = R, da w l = v l +v r sebagai bobot peelitia e-l utu y ia R l R dimaa l =,,...,. Jadi, iterval epercayaa 00(-α)% utu reliabilitas gabuga sebut R gab yag dapat dietahui melalui μ Y berdasara oefisie Alpha Crobach adalah: y zα var Y, y + zα var Y dimaa zα meyataa ilai z pada ormal stadar yag memeuhi: r z > zα = α da r z < zα = α ; y = w l Y l w l da var Y = w l serta: ia R = R = = R maa bobot yag diguaa utu y da var Y adalah: w l = v l dega v l = 8 l R l ( ) 9 l da Uiversitas Idoesia Meta-aalisis..., Jauaria Aggriai, FMIA UI, 0

55 4 ia R l R dimaa l =,,..., maa bobot yag diguaa utu y da var Y adalah: w l = v l +v r dega v r = v r peasir osiste dari ς r l Y l y l, dimaa. Ui Hipotesis utu Reliabilitas Gabuga Berdasara Nilai Reliabilitas Koefisie Alpha Crobach Selautya aa dilaua ui hipotesis utu reliabilitas gabuga sebut R gab berdasara ilai reliabilitas Alpha Crobach sebagai beriut: H 0 : R gab R 0 H : R gab < R 0 dimaa: R gab meyataa ilai reliabilitas gabuga suatu alat uur berdasara oefisie Alpha Crobach. R 0 meyataa suatu ostata tertetu, dimaa 0 R 0. Dalam peelitia sosial, suatu alat uur diataa cuup reliabel apabila oefisie Alpha Crobach lebih besar atau sama dega 0.7 (Nually,978). Karea R gab dapat dietahui melalui μ Y, maa dega perataa lai ui hipotesis R gab dapat dilaua dega: H 0 : μ Y μ 0 H : μ Y < μ 0 Uiversitas Idoesia Meta-aalisis..., Jauaria Aggriai, FMIA UI, 0

56 4 dimaa: μ Y = W l W l μ l = W l W l R l 9 l 9 l ( ) μ 0 meyataa suatu ostata tertetu, dimaa 0 μ 0. Misala diguaa tigat sigifiasi: α Telah dietahui sebelumya bahwa:, dimaa 0 μ Y. Karea Y dapat ditasir dega y = var Y dapat ditasir dega var Y = Y μ Y var Y N 0, w l w l Y l dimaa y peasir osiste dari Y da w l dimaa var Y peasir osiste dari var Y, maa sebut: Q = y μ Y N 0, var Y (oleh DerSimoia, R da Laird (986), tida dituua dalam sripsi ii) Utu megui hipotesis di atas dapat diguaa statisti ui : Q = y μ 0 var Y Ho ditola ia Q < z α. Hal ii berarti ilai reliabilitas gabuga suatu alat uur berdasara oefisie Alpha Crobach lebih ecil dari suatu ostata tertetu. Jia ostata yag dimasud adalah 0.7, maa alat uur tersebut tida cuup reliabel diguaa dalam peelitia. Uiversitas Idoesia Meta-aalisis..., Jauaria Aggriai, FMIA UI, 0

57 4 BAB 4 CONTOH ALIKASI 4. edahulua Terdapat tiga peelitia yag megguaa satu alat uur fodasi moral yag diberia epada siswa SMA elas da elas. Alat uur yag dipaai terdiri dari item, dimaa peelitia pertama diberia epada 49 siswa, peelitia edua diberia epada 07 siswa, da peelitia etiga diberia epada 80 siswa. eelitia pertama, edua, da etiga salig bebas. ada bab ii aa dibahas metaaalisis etiga peelitia utu meuua apaah alat uur fodasi moral cuup reliabel. 4. Iferesi Statisti utu Masig-masig Reliabilitas Alat Uur Fodasi Moral dari Tiga eelitia Berdasara Koefisie Alpha Crobach. ertama-tama aa dilihat reliabilitas alat uur fodasi moral dari masigmasig peelitia reliabel atau tida. Suatu alat uur diataa cuup reliabel ia mempuyai oefisie Alpha Crobach lebih besar dari 0.7. Dari data diperoleh oefisie Alpha Crobach pada peelitia pertama, yaitu: Gambar Reliability Statistics Crobach's Alpha N of Items.78 4 Uiversitas Idoesia Meta-aalisis..., Jauaria Aggriai, FMIA UI, 0

58 44 Jadi tasira titi utu reliabilitas alat uur di peelitia pertama berdasara oefisie Alpha Crobach adalah R = Selautya aa dicari iterval epercayaa utu reliabilitas alat uur di peelitia pertama berdasara oefisie Alpha Crobach. Seperti yag telah dielasa di bab, bahwa iterval epercayaa 00(-α)% utu reliabilitas alat uur berdasara oefisie Alpha Crobach adalah: c μ A R l + zας l, c μ A R l zας l dimaa: c μ A = 9 l 9 l 9 l 8 da ς l = l R l ( ) 9 l didapat: c μ A = = = 0 90 = = ς = 8 R ( ) 9 = ( ) 9 49 = = Dega tigat sigifiasi yag diguaa: α = 0.5 maa aa diperoleh: zα =.45 Uiversitas Idoesia Meta-aalisis..., Jauaria Aggriai, FMIA UI, 0

59 45 Jadi, iterval epercayaa 85% utu reliabilitas alat uur berdasara oefisie Alpha Crobach utu peelitia pertama adalah: , , Selautya aa diui apaah alat uur fodasi moral pada peelitia pertama reliabel atau tida dega melihat apaah oefisie Alpha Crobach di peelitia pertama lebih besar dari 0.7 atau tida. Dega perataa lai, aa diui hipotesis: H 0 : R 0.7 H : R < 0.7 Misala diguaa tigat sigifiasi: α = 0.5 Statisti ui: W = R R 0 Ho ditola ia W > F α, ( ),. Dega tigat sigifiasi α = 0.5, maa aa diperoleh: F 0.5, 48 (), 48 =.9 Dari perhituga sebelumya didapat R = 0.78, maa aa diperoleh W = = 0.7 Karea W = 0.7 <.9, maa H 0 tida ditola. Uiversitas Idoesia Meta-aalisis..., Jauaria Aggriai, FMIA UI, 0

60 46 Kesimpula: Dega tigat epercayaa 85%, maa alat uur pada peelitia pertama cuup reliabel area lebih besar dari 0.7. Seperti yag telah dibahas di bab tetag meta-aalisis, bahwa Y l = R l telah dibutia aprosimasi e distribusi N(μ l, ς l ) dega. 9 l v l = 8 l R l Jadi diperoleh:y = R = 0.78 = 0.60 v = Dietahui bobot pada peelitia l didefiisia sebagai: w l = v l = v l = 8 l R l 9 l = 9 l maa diperoleh: 8 l R l w = = v = = 57.5 Dari data diperoleh oefisie Alpha Crobach pada peelitia e-, yaitu: Gambar = Reliability Statistics Crobach's Alpha N of Items.76 Uiversitas Idoesia Meta-aalisis..., Jauaria Aggriai, FMIA UI, 0

61 47 Jadi, tasira titi utu reliabilitas alat uur di peelitia e- berdasara oefisie Alpha Crobach adalah R = Selautya aa dicari iterval epercayaa utu reliabilitas alat uur di peelitia e- berdasara oefisie Alpha Crobach. Seperti yag telah dielasa di bab, bahwa iterval epercayaa 00(-α)% utu reliabilitas alat uur berdasara oefisie Alpha Crobach adalah: c μ A R l + zας l, c μ A R l zας l dimaa: c μ A = 9 l 9 l 9 l 8 da ς l = l R l ( ) 9 l didapat: c μ A = 9 9 = = = ς = 8 R ( ) 9 = ( ) 9 07 = = 0.09 Dega tigat sigifiasi yag diguaa: α = 0.5 maa aa diperoleh: zα =.45 Uiversitas Idoesia Meta-aalisis..., Jauaria Aggriai, FMIA UI, 0

62 48 Jadi, iterval epercayaa 85% utu reliabilitas alat uur berdasara oefisie Alpha Crobach utu peelitia e- adalah: , , Selautya aa diui apaah alat uur fodasi moral pada peelitia e- reliabel atau tida dega melihat apaah oefisie Alpha Crobach di peelitia e- lebih besar dari 0.7 atau tida. Dega perataa lai, aa diui hipotesis: H 0 : R 0.7 H : R < 0.7 Misala diguaa tigat sigifiasi: α = 0.5 Statisti ui: W = R R 0 Ho ditola ia W > F α, ( ),. Dega tigat sigifiasi α = 0.5, maa aa diperoleh: F 0.5, 06 (), 06 =.4 Dari perhituga sebelumya didapat R = 0.76, maa aa diperoleh W = = 0.79 Karea W = 0.79 <.4, maa H 0 tida ditola. Uiversitas Idoesia Meta-aalisis..., Jauaria Aggriai, FMIA UI, 0

63 49 Kesimpula: Dega tigat epercayaa 85%, maa alat uur pada peelitia e- cuup reliabel area lebih besar dari 0.7. Seperti yag telah dibahas di bab tetag meta-aalisis, bahwa Y l = R l telah dibutia aprosimasi e distribusi N(μ l, ς l ) dega. 9 l v l = 8 l R l Jadi diperoleh: Y = R = 0.76 = 0.6 da v = Dietahui bobot pada peelitia l didefiisia sebagai: w l = v l = 8 l R l 9 l = 9 l 8 l R l maa diperoleh: w = 9 07 = v = = 98.8 Dari data diperoleh oefisie Alpha Crobach pada peelitia e-, yaitu: Gambar Reliability Statistics Crobach's Alpha N of Items.546 Jadi tasira titi utu reliabilitas alat uur di peelitia e- berdasara oefisie Alpha Crobach adalah R = Uiversitas Idoesia Meta-aalisis..., Jauaria Aggriai, FMIA UI, 0

64 50 Selautya aa dicari iterval epercayaa utu reliabilitas alat uur di peelitia e- berdasara oefisie Alpha Crobach. Seperti yag telah dielasa di bab, bahwa iterval epercayaa 00(-α)% utu reliabilitas alat uur berdasara oefisie Alpha Crobach adalah: c μ A R l + zας l, c μ A R l zας l dimaa: c μ A = 9 l 9 l 9 l 8 da ς l = l R l ( ) 9 l didapat: c μ A = 9 9 = = = ς = 8 R ( ) 9 = ( ) 9 80 = = 0.04 Dega tigat sigifiasi yag diguaa: α = 0.5 maa aa diperoleh: zα =.45 Jadi,iterval epercayaa 85% utu reliabilitas alat uur berdasara oefisie Alpha Crobach utu peelitia e- adalah: , , Uiversitas Idoesia Meta-aalisis..., Jauaria Aggriai, FMIA UI, 0

65 5 Selautya aa diui apaah alat uur fodasi moral pada peelitia e- reliabel atau tida dega melihat apaah oefisie Alpha Crobach di peelitia e- lebih besar dari 0.7 atau tida. Dega perataa lai, aa diui hipotesis: H 0 : R 0.7 H : R < 0.7 Misala diguaa tigat sigifiasi: α = 0.5 Statisti ui: W = R R 0 Ho ditola ia W > F α, ( ),. Dega tigat sigifiasi α = 0.5, maa aa diperoleh: F 0.5, 79 (), 79 =.9 Dari perhituga di atas didapat R = 0.546, maa aa diperoleh W = =.54 Karea W =.54 >.9, maa H 0 ditola. Kesimpula: Dega tigat epercayaa 85%, maa alat uur pada peelitia e- tida cuup reliabel area lebih ecil dari 0.7. Uiversitas Idoesia Meta-aalisis..., Jauaria Aggriai, FMIA UI, 0

66 5 Seperti yag telah dibahas di bab tetag meta-aalisis, bahwa Y l = R l telah dibutia aprosimasi e distribusi N(μ l, ς l ) dega v l = 8 l R l, dimaa v 9 l l peasir osiste dari ς l. Jadi diperoleh: Y = R = = da v = Dietahui bobot pada peelitia i didefiisia sebagai: w l = v l = 8 l R l 9 l = 9 l 8 l R l maa diperoleh: w = = v = = Meta-Aalisis utu Reliabilitas Gabuga dari Hasil Reliabilitas Ketiga eelitia Berdasara Koefisie Alpha Crobach Ui esamaa reliabilitas: H H 0 R tida Misala diguaa tigat sigifiasi: α = 0.5 Statisti ui: R R demiia H 0 ditola ia Q itug Yl y Q l v l > χ α, Dega tigat sigifiasi α = 0.5, maa aa diperoleh: χ 0.5, =.79 Uiversitas Idoesia Meta-aalisis..., Jauaria Aggriai, FMIA UI, 0

67 5 Dari hasil perhituga sebelumya dapat dicari y = w l Y l w l : y = w Y + w Y + w Y w + w + w = Jadi, ilai Q adalah: = = 0.65 Q = Y l y = v l = = Karea Q = >.79, maa H 0 ditola. Kesimpula: Dega tigat epercayaa 85%, maa ilai reliabilitas suatu alat uur dari masigmasig peelitia berbeda. Sehigga aa dicari iferesi statisti utu reliabilitas gabuga dega ilai reliabilitas yag berbeda dari etiga peelitia. 4.. Tasira Titi utu Reliabilitas Gabuga Berdasara Nilai ReliabilitasKoefisie Alpha Crobach yag Berbeda dari Ketiga eelitia Karea ilai reliabilitas oefisie Alpha Crobach berbeda dari masigmasig peelitia, maa sumber variasi berasal dari variasi di dalam masig-masig peelitia sebut v l da variasi atar masig-masig peelitia sebut v r, adi dega Uiversitas Idoesia Meta-aalisis..., Jauaria Aggriai, FMIA UI, 0

68 54 perataa lai sebut: v rl = v l + v r. Sehigga bobot pada peelitia l didefiisia sebagaiw l = v rl = v l +v r dimaa l =,,...,. v i telah dihitug ilaiya, searag meghitug v r. v r = l Y l y l dimaa l meyataa uura sampel peelitia e l v r = l Y l y l = Y y + Y y + Y y + + = = Hitug w l = v rl = v l +v r : w = v r = w = v r = w = v r = v + v r = v + v r = v + v r = = = = 6.6 Setelah itu aa dihitug mea terbobot yag baru dari Y l : =.7 6 y = w l Y l w l = = w Y + w Y + w Y w + w + w = 0.66 = Uiversitas Idoesia Meta-aalisis..., Jauaria Aggriai, FMIA UI, 0

69 55 Jadi, tasira titi utu reliabilitas gabuga berdasara ilai reliabilitas oefisie Alpha Crobach yag berbeda dari etiga peelitia adalah: R gab = 0.66 = Tasira Iterval utu Reliabilitas Gabuga Berdasara Nilai Reliabilitas Koefisie Alpha Crobach yag Berbeda dari Ketiga eelitia Dari pembahasa di bab, dietahui: y = w l Y l w l ; w l = v rl = v l + v r ; v l = 8 l R l 9 l ; v r = l Y l y l ; var Y = w l Jadi, var Y = w l = = w + w + w 48.9 = 0.00 Misala tigat sigifiasi yag diguaa: α = 0.5 Jadi, iterval epercayaa 85% utu reliabilitas gabuga berdasara ilai reliabilitas oefisie Alpha Crobach yag berbeda dari etiga peelitia adalah: y Zα var Y, y + Zα var Y dimaa Zα = , = 0.59, 0.7 Uiversitas Idoesia Meta-aalisis..., Jauaria Aggriai, FMIA UI, 0

70 Ui Hipotesis utu Reliabilitas Gabuga Berdasara Nilai Reliabilitas Koefisie Alpha Crobach yag Berbeda dari Ketiga eelitia Selautya aa dilaua ui hipotesis, utu reliabilitas gabuga berdasara ilai reliabilitas Alpha Crobach sebagai beriut: H 0 : R gab 0.7 H : R gab < 0.7 Misala diguaa tigat sigifiasi: α = 0.5 Statisti ui: Q = y R 0 var Y Ho ditola ia Q < Z α Dega tigat sigifiasi α = 0.5, maa aa diperoleh: Z 0.5 =.05 Dari perhituga sebelumya, maa aa diperoleh: Q = 0.00 = 0.79 Karea Q = 0.79 >.05, maa H 0 tida ditola. Kesimpula: Dega tigat epercayaa 85%, maa alat uur yag diguaa pada etiga peelitia cuup reliabel area ilai reliabilitas gabuga berdasara oefisie Alpha Crobach yag lebih besar dari 0.7. Uiversitas Idoesia Meta-aalisis..., Jauaria Aggriai, FMIA UI, 0

71 57 BAB 5 ENUTU 5. Kesimpula. a. Tasira titi utu reliabilitas gabuga sebut R gab berdasara oefisie Alpha Crobach adalah: R gab = y dimaa: y = w l w l Y l = w l R l w l dega Y l = R l da R = a= ς ς a Jia R = R = = R maa bobot yag diguaa utu R gab adalah w l = v l dega v l = 8 l R l ( ) 9 l Jia R l R dimaa l =,,..., maa bobot yag diguaa utu R gab adalah w l = v l +v r, dega v r didefiisia sebagai: v r = e l l Y l y l dimaa l meyataa uura sampel peelitia b. Tasira iterval utu reliabilitas gabuga sebut R gab berdasara oefisie Alpha Crobach adalah y zα var Y, y + zα var Y 57 Uiversitas Idoesia Meta-aalisis..., Jauaria Aggriai, FMIA UI, 0

72 58 c. Utu peguia hipotesis utu reliabilitas gabuga sebut R gab berdasara oefisie Alpha Crobach yaitu H 0 : R gab R 0 H : R gab < R 0 diguaa statisti ui: Q = y R 0 var Y. Dari peelitia yag dilaua dimaa reliabilitas alat uur di peelitia pertama adalah reliabel begitu pula peelitia e-, amu tida reliabel di peelitia e-. Lalu dega megguaa metode meta-aalisis, dituua bahwa reliabilitas gabuga suatu alat uur fodasi moral sudah reliabel secara eseluruha berdasara peelitia tadi. Oleh area itu, dapat diataa alat uur fodasi moral sudah reliabel. 5. Sara Metode meta-aalisis dapat uga diguaa utu aalisis yag meyagut osep pembagia seperti relative ris, odd ratio, hazard ratio, da yag meyagut osep selisih seperti selisih mea, selisih proporsi, serta selisih rate. Sebelum sebuah alat uur diguaa, sebaiya terlebih dahulu diui-cobaa beberapa ali pada sampel yag berbeda-beda. Dega meta-aalisis reliabilitas alat uur tersebut dapat lebih terami eaurataya. Uiversitas Idoesia Meta-aalisis..., Jauaria Aggriai, FMIA UI, 0

73 59 DAFTAR USTAKA Barchard. Kimberly A. & A. Ralph Hastia. (997). The Effects of Samplig Model o Iferece with Coefficiet Alpha. Educatioal ad sychological Measuremet: Sage ublicatios, Ic. Dahla, M.S. (0, Feb). Meta-Aalisis risip da rati. Maalah dipresetasia dalam semiar meta-aalisis prisip da prati. Jaarta. DerSimmoia, R., Laird, N. M.,(986). Meta-aalysis i cliical trials. Cotrol. Cli. Trials 7, Eberth, Juliae & eter Sedlmeier. (0). The Effects of Midfuless Meditatio: A Meta-Aalysis. Germay: Spriger Sciece. Feldt, Leoard S., David J. Woodruff, & Fathi A. Salih. (987). Statistical Iferece for Coefficiet Alpha. USA: Applied sychological Measuremet, Ic. Feldt, Leoard S & Richard A. Charter. (006). Averagig Iteral Cosistecy Reliability Coefficiets. Educatioal ad sychological Measuremet: Sage ublicatios, Ic. Garder, Robert C. (000). sychological Statistics Usig SSS for Widows First Editio. New Jersey: retice-hall Iteratioal, Ic. Hastia, A. Ralph & Thomas E. Whale. (976). A K-Sample Sigificace Test for Idepedet Alpha Coefficiets. sychometria: Uiversity of British Columbia. Hogg, Robert V. & Alee T, Craig. (995). Itroductio to Mathematical Statistics Fifth Editio. New Jersey: retice-hall Iteratioal, Ic. Hoyt, C. (94). Test Reliability Estimated bu Aalysis of Variace. sychometria, 6: Uiversitas Idoesia Meta-aalisis..., Jauaria Aggriai, FMIA UI, 0

74 60 Huter, Joh E. & Fra L. Schmidt. (004). Methods of Meta-Aalysis Correctig Error ad Bias i Research Fidig Secod Editio. USA: Sage ublicatios, Ic. Michael B., Hedges, Larry V.H, Higgis, Julia.T, Rothstei Haah R.,(009). Itroductio to Meta-Aalysis. Eglad: Joh Wiley. Motgomery, D. C. (997). Desig ad Aalysis of Experimets Fourth Editio. New Yor: Joh Wiley & Sos. aulso, E. (94). A Approximate Normalizatio of The Aalysis of Variace Distributio. Aals of Mathematical Statistics, : -5. Rodriguez, Michael C., Maeda, Yuio. (006). Meta-Aalysis of Coefficiet Alpha. The America sycological Associatio: Uiversity of Miesotta, Twi Cities Campus. Sathia B, Sreedhara J, Ahmad M, Joy T, Baboo N,S, Dixit S B, & Devota S. (009). Meta-Aalysis i Medical Research. Nepal: Maipal College of Medical Scieces. Scheffe, H. (959). The Aalysis of Variace. Sydey: Joh Wiley. Viechtbauer, Wolfgag. (005). Bias ad Efficiecy of Meta-Aalytic Variace Estimators i the Radom-Effects Model. Joural of Educatioal ad Behavioral Statistics, : 6-9. Whitehead, A. (00). Meta-Aalysis of Cotrolled Cliical Trials Statistics i ractice. Eglad: Joh Wiley. Uiversitas Idoesia Meta-aalisis..., Jauaria Aggriai, FMIA UI, 0

75 6 LAMIRAN Lampira ALUR META-ANALISIS MULAI Cari a = R = ς a ς Hitug Y = R Karea ada l peelitia, sehigga ada Y l = R l dimaa l =,,... Ui esamaa reliabilitas R l : H 0 : R = R = = R H : tida demiia Statisti ui: Q = dimaa Y l = R l da y = Y l y v l w l Y l w l χ dega w l = v l Ho diterima ia Q χ α, Ho ditola ia Q > χ α, Masig-masig reliabilitas sama R = R = = R Masig-masig reliabilitas berbeda R l R ; l =,,..., da l Bobot: W l = ς l Bobot: W l = ς l +ς r Hitug iferesi gabuga dari reliabilitas (R gab ) da buat forest plot STO 6 Uiversitas Idoesia Meta-aalisis..., Jauaria Aggriai, FMIA UI, 0

76 6 Lampira Hasilya dapat dilihat dalam forest plot yag dituua oleh gambar beriut: Gambar 4 Forest plot meta-aalisis utu oefisie Alpha Crobach Uiversitas Idoesia Meta-aalisis..., Jauaria Aggriai, FMIA UI, 0

Gambar 3.1Single Channel Multiple Phase

Gambar 3.1Single Channel Multiple Phase BAB III MODEL ANTRIAN PADA PEMBUATAN SIM C. Sigle Chael Multiple Phase Sistem atria sigle chael multiple phase merupaa sistem atria dimaa pelagga yag tiba, dapat memasui sistem dega megatri di tempat yag

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. gamma, fungsi likelihood, dan uji rasio likelihood. Misalkan dilakukan percobaan acak dengan ruang sampel C.

BAB II LANDASAN TEORI. gamma, fungsi likelihood, dan uji rasio likelihood. Misalkan dilakukan percobaan acak dengan ruang sampel C. BAB II LANDASAN TEORI Pada bab ii aa dibahas teori teori yag meduug metode upper level set sca statistics, atara lai peubah aca, distribusi gamma, fugsi gamma, fugsi lielihood, da uji rasio lielihood.

Lebih terperinci

MAKALAH TEOREMA BINOMIAL

MAKALAH TEOREMA BINOMIAL MAKALAH TEOREMA BINOMIAL Disusu utu memeuhi tugas mata uliah Matematia Disrit Dose Pegampu : Dr. Isaii Rosyida, S.Si, M.Si Rombel B Kelompo 2 1. Wihdati Martalya (0401516006) 2. Betha Kuria S. (0401516012)

Lebih terperinci

Perluasan Uji Kruskal Wallis untuk Data Multivariat

Perluasan Uji Kruskal Wallis untuk Data Multivariat Statistia, Vol. No., Mei Perluasa Uji Krusal Wallis utu Data Multivariat TETI SOFIA YANTI Program Studi Statistia, Uiversitas Islam Badug, Jl. Purawarma No. Badug. E-mail: buitet@yahoo.com ABSTAK Adaia

Lebih terperinci

PEMBUKTIAN SIFAT RUANG BANACH PADA D(K)

PEMBUKTIAN SIFAT RUANG BANACH PADA D(K) JMP : Volume 4 Nomor 1, Jui 2012, hal. 41-50 PEMBUKTIAN SIFAT RUANG BANACH PADA D(K) Malahayati Program Studi Matematia Faultas Sais da Teologi UIN Sua Kalijaga malahayati_01@yahoo.co.id ABSTRACT. I this

Lebih terperinci

BAB III TAKSIRAN PROPORSI POPULASI JIKA TERJADI NONRESPON. Dalam bab ini akan dibahas penaksiran proporsi populasi jika terjadi

BAB III TAKSIRAN PROPORSI POPULASI JIKA TERJADI NONRESPON. Dalam bab ini akan dibahas penaksiran proporsi populasi jika terjadi BAB III TAKSIRA PROPORSI POPULASI JIKA TERJADI ORESPO Dalam bab ii aa dibaas peasira proporsi populasi jia terjadi orespo da dilaua allba sebaya t ali. Selai itu, juga aa dibaas peetua uura sampel yag

Lebih terperinci

Deret Positif. Dengan demikian, S = 1: Kemudian untuk deret lain, misalkan L = : Maka

Deret Positif. Dengan demikian, S = 1: Kemudian untuk deret lain, misalkan L = : Maka oi eswa (fmipa-itb) Deret Positif Deret (ta berhigga) adalah ugapa berbetu a + a + a 3 + a 4 + dega a i disebut suu. Pejumlaha ii berbeda dega pejumlaha dua, tiga, atau berhigga bilaga. Maa, ita perlu

Lebih terperinci

MODUL BARISAN DAN DERET

MODUL BARISAN DAN DERET MODUL BARISAN DAN DERET SEMESTER 2 Muhammad Zaial Abidi Persoal Blog http://meetabied.wordpress.com BAB I. PENDAHULUAN A. Desripsi Dalam modul ii, ada aa mempelajari pola bilaga, barisa, da deret diidetifiasi

Lebih terperinci

MACAM-MACAM TEKNIK MEMBILANG

MACAM-MACAM TEKNIK MEMBILANG 0 MACAM-MACAM TEKNIK MEMBILANG ATURAN PERKALIAN Beriut ii diberia sebuah dalil tetag peetua baya susua yag palig sederhaa dalam suatu permasalaha yag beraita dega peluag. Dalil 2.1: ATURAN PERKALIAN SECARA

Lebih terperinci

Deret Positif. Dengan demikian, S = 1: Kemudian untuk deret lain, misalkan L = : Maka

Deret Positif. Dengan demikian, S = 1: Kemudian untuk deret lain, misalkan L = : Maka oi eswa (fmipa-itb) Deret Positif Deret (ta berhigga) adalah ugapa berbetu a + a + a 3 + a 4 + dega a i disebut suu. Pejumlaha ii berbeda dega pejumlaha dua, tiga, atau berhigga bilaga. Maa, ita perlu

Lebih terperinci

TEOREMA CAYLEY-HAMILTON SEBAGAI SALAH SATU METODE DALAM PENGHITUNGAN FUNGSI MATRIKS

TEOREMA CAYLEY-HAMILTON SEBAGAI SALAH SATU METODE DALAM PENGHITUNGAN FUNGSI MATRIKS Jural Matematia Vol.6 No. November 6 [ 5 : ] TEOREMA CAYLEY-HAMILTON SEBAGAI SALAH SATU METODE DALAM PENGHITUNGAN FUNGSI MATRIKS Ooy Rohaei Jurusa Matematia, UNISBA, Jala Tamasari No, Badug,6, Idoesia

Lebih terperinci

MASALAH DISTRIBUSI BOLA KE DALAM WADAH SEBAGAI FUNGSI ATAU KUMPULAN FUNGSI

MASALAH DISTRIBUSI BOLA KE DALAM WADAH SEBAGAI FUNGSI ATAU KUMPULAN FUNGSI Vol. 11, No. 1, 45-55, Juli 2014 MASALAH DISTRIBUSI BOLA KE DALAM WADAH SEBAGAI FUNGSI ATAU KUMPULAN FUNGSI Fauziah Baharuddi 1, Loey Haryato 2, Nurdi 3 Abstra Peulisa ii bertujua utu medapata perumusa

Lebih terperinci

MASALAH DAN ALTERNATIF JAWABAN DALAM MATEMATIKA KOMBINATORIK. Masalah 1 Terdapat berapa carakah kita dapat memilih 2 baju dari 20 baju yang tersedia?

MASALAH DAN ALTERNATIF JAWABAN DALAM MATEMATIKA KOMBINATORIK. Masalah 1 Terdapat berapa carakah kita dapat memilih 2 baju dari 20 baju yang tersedia? Kartia Yuliati, SPd, MSi MASALAH DAN ALTERNATIF JAWABAN DALAM MATEMATIKA KOMBINATORIK Masalah Terdapat berapa caraah ita dapat memilih baju dari 0 baju yag tersedia? Cara Misala baju diberi omor dari sampai

Lebih terperinci

MODUL 1.03 DINAMIKA PROSES. Oleh : Ir. Tatang Kusmara, M.Eng

MODUL 1.03 DINAMIKA PROSES. Oleh : Ir. Tatang Kusmara, M.Eng MODUL 1.03 DINMIK PROSES Ole : Ir. Tatag Kusmara, M.Eg LBORTORIUM OPERSI TEKNIK KIMI JURUSN TEKNIK KIMI UNIVERSITS SULTN GENG TIRTYS CILEGON BNTEN 2008 2 Modul 1.03 DINMIK PROSES I. Pedaulua Dalam bidag

Lebih terperinci

Sifat-sifat Fungsi Karakteristik dari Sebaran Geometrik

Sifat-sifat Fungsi Karakteristik dari Sebaran Geometrik Sifat-sifat Fugsi Karateristi dari Sebara Geometri Dodi Deviato Jurusa Matematia, Faultas MIPA, Uiversitas Adalas Kamus Limau Mais, Padag 563, Sumatera Barat, Idoesia Abstra Fugsi arateristi dari suatu

Lebih terperinci

1) Leptokurtik Merupakan distribusi yang memiliki puncak relatif tinggi

1) Leptokurtik Merupakan distribusi yang memiliki puncak relatif tinggi Statisti Desriptif Keruciga atau Kurtosis Pegertia Kurtosis Peguura urtosis (peruciga) sebuah distribusi teoritis adaalaya diamaam peguura eses (excess) dari sebuah distribusi Sebearya urtosis bisa diaggap

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui ada tidaknya peningkatan

BAB III METODE PENELITIAN. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui ada tidaknya peningkatan BAB III METODE PENELITIAN A. Desai Peelitia Peelitia ii bertujua utu megetahui ada tidaya peigata emampua siswa dalam pealara setelah megguaa model pembelajara berbasis masalah terstrutur dalam pembelajara

Lebih terperinci

Aproksimasi Terbaik dalam Ruang Metrik Konveks

Aproksimasi Terbaik dalam Ruang Metrik Konveks Aprosimasi Terbai dalam Ruag etri Koves Oleh : Suharsoo S Jurusa atematia FIPA Uiversitas Lampug Abstra asalah esistesi da etuggala aprosimasi terbai suatu titi dalam ruag berorm telah dipelajari oleh

Lebih terperinci

Mata Kuliah : Matematika Diskrit Program Studi : Teknik Informatika Minggu ke : 5

Mata Kuliah : Matematika Diskrit Program Studi : Teknik Informatika Minggu ke : 5 Mata Kuliah : Matematia Disrit Program Studi : Tei Iformatia Miggu e : 5 KOMBINATORIAL PENDAHULUAN Persoala ombiatori bua merupaa persoala baru dalam ehidupa yata. Baya persoala ombiatori sederhaa telah

Lebih terperinci

BARISAN DAN DERET. U n = suku ke-n Contoh: Barisan bilangan asli, bilangan genap, bilangan ganjil, dan lain-lain.

BARISAN DAN DERET. U n = suku ke-n Contoh: Barisan bilangan asli, bilangan genap, bilangan ganjil, dan lain-lain. BARIAN DAN DERET A. Barisa Barisa adalah uruta bilaga yag memilii atura tertetu. etiap bilaga pada barisa disebut suu barisa yag dipisaha dega lambag, (oma). Betu umum barisa:,, 3, 4,, dega: = suu pertama

Lebih terperinci

PEMBAHASAN SOAL OSN MATEMATIKA SMP TINGKAT PROPINSI 2011 OLEH :SAIFUL ARIF, S.Pd (SMP NEGERI 2 MALANG)

PEMBAHASAN SOAL OSN MATEMATIKA SMP TINGKAT PROPINSI 2011 OLEH :SAIFUL ARIF, S.Pd (SMP NEGERI 2 MALANG) PEMBAHASAN SOAL OLIMPIADE SAINS NASIONAL SMP A. ISIAN SINGKAT SELEKSI TINGKAT PROPINSI TAHUN 011 BIDANG STUDI MATEMATIKA WAKTU : 150 MENIT 1. Jia x adalah jumlah 99 bilaga gajil terecil yag lebih besar

Lebih terperinci

Representasi sinyal dalam impuls

Representasi sinyal dalam impuls Represetasi siyal dalam impuls Represetasi siyal dalam impuls adalah siyal yag diyataa sebagai fugsi dari impuls atau sebagai umpula dari impuls-impuls. Sembarag siyal disret dapat diyataa sebagai pejumlaha

Lebih terperinci

BAB V RANDOM VARIATE GENERATOR (PEMBANGKIT RANDOM VARIATE)

BAB V RANDOM VARIATE GENERATOR (PEMBANGKIT RANDOM VARIATE) BAB V RANDOM VARIATE GENERATOR (PEMBANGKIT RANDOM VARIATE) 5.1. Pembagit Radom Variate Disrit Suatu Radom Variate diartia sebagai ilai suatu radom variate yag mempuyai distribusi tertetu. Utu megambil

Lebih terperinci

BAGAN KENDALI G UNTUK PENGENDALIAN VARIABILITAS PROSES MULTIVARIAT (Studi Kasus pada data cuaca di kota Makassar pada tahun 2003 sampai tahun 2012)

BAGAN KENDALI G UNTUK PENGENDALIAN VARIABILITAS PROSES MULTIVARIAT (Studi Kasus pada data cuaca di kota Makassar pada tahun 2003 sampai tahun 2012) BAGAN KENDALI G UNTUK PENGENDALIAN VARIABILITAS PROSES MULTIVARIAT (Studi Kasus pada data cuaca di ota Maassar pada tahu 003 sampai tahu 0) PAISAL, H, HERDIANI, E.T. DAN SALEH, M 3 Jurusa Matematia, Faultas

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. persamaan yang mengandung diferensial. Persamaan diferensial

BAB II LANDASAN TEORI. persamaan yang mengandung diferensial. Persamaan diferensial 5 BAB II LANDASAN TEORI A. Persamaa Diferesial Dari ata persamaa da diferesial, dapat diliat bawa Persamaa Diferesial beraita dega peelesaia suatu betu persamaa ag megadug diferesial. Persamaa diferesial

Lebih terperinci

3. Integral (3) (Integral Tentu)

3. Integral (3) (Integral Tentu) Darublic www.darublic.com. Itegral () (Itegral Tetu).. Luas Sebagai Suatu Itegral. Itegral Tetu Itegral tetu meruaa itegral ag batas-batas itegrasia jelas. Kose dasar dari itegral tertetu adalah luas bidag

Lebih terperinci

Jurnal MIPA 38 (1) (2015): Jurnal MIPA.

Jurnal MIPA 38 (1) (2015): Jurnal MIPA. Jural MIPA 38 () (5): 68-78 Jural MIPA http://ouraluesacid/u/idephp/jm APROKSIMASI ANUIAS HIDUP MENGGUNAKAN KOMBINASI EKSPONENSIAL LJ Siay S Gurito Guardi 3 Jurusa Matematia FMIPA Uiversitas Pattimura

Lebih terperinci

Aplikasi Sistem Orthonormal Di Ruang Hilbert Pada Deret Fourier

Aplikasi Sistem Orthonormal Di Ruang Hilbert Pada Deret Fourier Apliasi Sistem Orthoormal Di Ruag Hilbert Pada Deret Fourier A 7 Fitriaa Yuli S. FMIPA UNY Abstra Ruag hilbert aa dibahas pada papper ii. Apliasi system orthoormal aa diaji da aa diapliasia pada ruahg

Lebih terperinci

Konvolusi pada Distribusi dengan Support Kompak

Konvolusi pada Distribusi dengan Support Kompak Prosidig SI MaNIs (Semiar Nasioal Itegrasi Matematia da Nilai Islami) Vol1, No1, Juli 2017, Hal 453-457 p-issn: 2580-4596; e-issn: 2580-460X Halama 453 Kovolusi pada Distribusi dega Support Kompa Cythia

Lebih terperinci

Anova (analysis of varian)

Anova (analysis of varian) ova (aalysis of varia) Ui hipotesis perbedaa ilai rata-rata dari atau lebih elompo idepede Cotoh: daah perbedaa berat bayi lahir dari eluarga E tiggi dega E sedag atau E redah sumsi Ui ova: 1. ube diambil

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. Dalam tugas akhir ini akan dibahas mengenai penaksiran besarnya

BAB II LANDASAN TEORI. Dalam tugas akhir ini akan dibahas mengenai penaksiran besarnya 5 BAB II LANDASAN TEORI Dalam tugas akhir ii aka dibahas megeai peaksira besarya koefisie korelasi atara dua variabel radom kotiu jika data yag teramati berupa data kategorik yag terbetuk dari kedua variabel

Lebih terperinci

GRAFIKA

GRAFIKA 6 5 7 3 6 3 3 GRAFIKA 3 6 57 08 0 9 5 9 385 946 5 3 30 0 8 9 5 9 3 85 946 5 ANALISA REAL Utu uliah (pegatar) aalisa real yag dilegapi dega program MATLAB Dr. H.A. Parhusip G R A F I K A Peerbit Tisara

Lebih terperinci

I PENDAHULUAN II LANDASAN TEORI. mandiri jika tidak mengandung t secara eksplisit di dalamnya. (Kreyszig, 1983)

I PENDAHULUAN II LANDASAN TEORI. mandiri jika tidak mengandung t secara eksplisit di dalamnya. (Kreyszig, 1983) I PENDAHULUAN Latar Belaag Permasalaha ebiaa pemaea ia yag memberia eutuga masimum da berelauta (tida teradi epuaha dari populasi ia yag dipae) adalah hal yag sagat petig bagi idustri periaa Para ilmuwa

Lebih terperinci

BAB 6 NOTASI SIGMA, BARISAN DAN DERET

BAB 6 NOTASI SIGMA, BARISAN DAN DERET BAB 6 NOTASI SIGMA, BARISAN DAN DERET A RINGKASAN MATERI. Notasi Sigma Diberia suatu barisa bilaga, a, a,..., a. Lambag deret tersebut, yaitu: a = a + a +... + a a meyataa jumlah suu pertama barisa Sifat-sifat

Lebih terperinci

Penggunaan Transformasi z

Penggunaan Transformasi z Pegguaa Trasformasi pada Aalisa Respo Freuesi Sistem FIR Oleh: Tri Budi Satoso E-mail:tribudi@eepis-its.eduits.edu Lab Siyal,, EEPIS-ITS ITS /3/6 osep pemiira domais of represetatio Domai- discrete time:

Lebih terperinci

TEOREMA KEKONVERGENAN FUNGSI TERINTEGRAL HENSTOCK- KURZWEIL SERENTAK DAN FUNGSI BERSIFAT LOCALLY SMALL RIEMANN SUMS (LSRS) DARI RUANG EUCLIDE

TEOREMA KEKONVERGENAN FUNGSI TERINTEGRAL HENSTOCK- KURZWEIL SERENTAK DAN FUNGSI BERSIFAT LOCALLY SMALL RIEMANN SUMS (LSRS) DARI RUANG EUCLIDE Teorema Keovergea Fugsi Teritegral Hestoc(Aiswita) TORMA KKONVRGNAN FUNGSI TRINTGRAL HNSTOCK- KURZWIL SRNTAK DAN FUNGSI BRSIFAT LOCALLY SMALL RIMANN SUMS (LSRS) DARI RUANG UCLID K RUANG BARISAN Aiswita,

Lebih terperinci

UNIVERSITAS INDONESIA DISTRIBUSI BANYAK SINGGAH DARI SUATU RANDOM WALK DAN UJI KERANDOMAN SKRIPSI RANTI NUGRAHENI

UNIVERSITAS INDONESIA DISTRIBUSI BANYAK SINGGAH DARI SUATU RANDOM WALK DAN UJI KERANDOMAN SKRIPSI RANTI NUGRAHENI UNIVERSITAS INDONESIA DISTRIBUSI BANYAK SINGGAH DARI SUATU RANDOM WALK DAN UJI KERANDOMAN SKRIPSI RANTI NUGRAHENI 35475 FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM PROGRAM STUDI SARJANA MATEMATIKA DEPOK

Lebih terperinci

IV. METODE PENELITIAN

IV. METODE PENELITIAN IV. METODE PENELITIAN 4.1. Tempat da Watu Peelitia Peelitia megeai Kepuasa Kosume Restora Gampoeg Aceh, dilasaaa pada bula Mei 2011 higga Jui 2011. Restora Gampoeg Aceh, bertempat di Jl Pajajara, Batarjati,

Lebih terperinci

Sinyal dan Sistem Waktu Diskrit ET 3005 Pengolahan Sinyal Waktu Diskrit EL 5155 Pengolahan Sinyal Waktu Diskrit

Sinyal dan Sistem Waktu Diskrit ET 3005 Pengolahan Sinyal Waktu Diskrit EL 5155 Pengolahan Sinyal Waktu Diskrit Siyal da Sistem Watu Disrit ET 35 Pegolaha Siyal Watu Disrit EL 5155 Pegolaha Siyal Watu Disrit Effria Yati Hamid 1 2 Siyal da Sistem Watu Disrit 2.1 Siyal Watu Disrit 2.1.1 Pegertia Siyal Watu Disrit

Lebih terperinci

Bab 16 Integral di Ruang-n

Bab 16 Integral di Ruang-n Catata Kuliah MA3 Kalulus Elemeter II Oi Neswa,Ph.D., Departeme Matematia-ITB Bab 6 Itegral di uag- Itegral Gada atas persegi pajag Itegral Berulag Itegral Gada atas Daerah sebarag Itegral Gada Koordiat

Lebih terperinci

Gerak Brown Fraksional dan Sifat-sifatnya

Gerak Brown Fraksional dan Sifat-sifatnya SEMINAR NASIONAL MATEMATIKA DAN PENDIDIKAN MATEMATIKA UNY 06 S - 3 Gera Brow Frasioal da Sifat-sifatya Chataria Ey Murwaigtyas, Sri Haryatmi, Guardi 3, Herry P Suryawa 4,,3 Uiversitas Gadjah Mada,4 Uiversitas

Lebih terperinci

Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan Maret 2016 Volume 10 Nomor 1 Hal

Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan Maret 2016 Volume 10 Nomor 1 Hal Jural Ilmu Matematia da Terapa Maret 16 Volume 1 Nomor 1 Hal. 61 68 ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPERNGARUHI KANKER LEHER RAHIM DI KOTA AMBON DENGAN MENGGUNAKAN REGRESI LOGISTIK BINER (Studi asus: Pasie

Lebih terperinci

SIFAT ALJABAR BANACH KOMUTATIF DAN ELEMEN IDENTITAS PADA

SIFAT ALJABAR BANACH KOMUTATIF DAN ELEMEN IDENTITAS PADA SIFAT ALJABAR BANACH KOMUTATIF DAN ELEMEN IDENTITAS PADA KELAS D(K) Malahayati Program Studi Matematia Faultas Sais da Teologi UIN Sua Kalijaga Yogyaarta e-mail: malahayati_01@yahoo.co.id ABSTRAK Himpua

Lebih terperinci

PERBANDINGAN PENDEKATAN SEPARABLE PROGRAMMING DENGAN THE KUHN-TUCKER CONDITIONS DALAM PEMECAHAN MASALAH NONLINEAR

PERBANDINGAN PENDEKATAN SEPARABLE PROGRAMMING DENGAN THE KUHN-TUCKER CONDITIONS DALAM PEMECAHAN MASALAH NONLINEAR Jural Tei da Ilmu Komputer PERBANDINGAN PENDEKATAN SEPARABLE PROGRAMMING DENGAN THE KUHN-TUCKER CONDITIONS DALAM PEMECAHAN MASALAH NONLINEAR Budi Marpaug Faultas Tei da Ilmu Komputer Jurusa Tei Idustri

Lebih terperinci

III. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di SMA Negeri 1 Way Jepara Kabupaten Lampung Timur

III. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di SMA Negeri 1 Way Jepara Kabupaten Lampung Timur 0 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Lokasi da Waktu Peelitia Peelitia ii dilakuka di SMA Negeri Way Jepara Kabupate Lampug Timur pada bula Desember 0 sampai Mei 03. B. Populasi da Sampel Populasi dalam peelitia

Lebih terperinci

STUDI TENTANG PETA KENDALI p YANG DISTANDARISASI UNTUK PROSES PENDEK KUALITAS

STUDI TENTANG PETA KENDALI p YANG DISTANDARISASI UNTUK PROSES PENDEK KUALITAS STUDI TENTANG PETA KENDALI p YANG DISTANDARISASI UNTUK PROSES PENDEK KUALITAS (Tati Octavia et al.) STUDI TENTANG PETA KENDALI p YANG DISTANDARISASI UNTUK PROSES PENDEK KUALITAS Tati Octavia Dose Faultas

Lebih terperinci

x x x1 x x,..., 2 x, 1

x x x1 x x,..., 2 x, 1 0.4 Variasi Kaoi amel Da Korelasi Kaoi amel amel aca dari observasi ada masig-masig variabel dari ( + q) variabel (), () daat digabuga edalam (( + q) ) data matris,,..., dimaa (0-5) Adau vetor rata-rata

Lebih terperinci

BAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH

BAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH 89 BAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH Dalam upaya mearik kesimpula da megambil keputusa, diperluka asumsi-asumsi da perkiraa-perkiraa. Secara umum hipotesis statistik merupaka peryataa megeai distribusi probabilitas

Lebih terperinci

I. DERET TAKHINGGA, DERET PANGKAT

I. DERET TAKHINGGA, DERET PANGKAT I. DERET TAKHINGGA, DERET PANGKAT. Pedahulua Pembahasa tetag deret takhigga sebagai betuk pejumlaha suku-suku takhigga memegag peraa petig dalam fisika. Pada bab ii aka dibahas megeai pegertia deret da

Lebih terperinci

III. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di SMA Negeri 1 Way Jepara Kabupaten Lampung Timur

III. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di SMA Negeri 1 Way Jepara Kabupaten Lampung Timur III. METODOLOGI PENELITIAN A. Lokasi da Waktu Peelitia Peelitia ii dilakuka di SMA Negeri Way Jepara Kabupate Lampug Timur pada bula Desember 0 sampai dega Mei 03. B. Populasi da Sampel Populasi dalam

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. membahas distribusi normal dan distribusi normal baku, penaksir takbias μ dan σ,

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. membahas distribusi normal dan distribusi normal baku, penaksir takbias μ dan σ, BAB II TINJAUAN PUSTAKA.1 Pedahulua Dalam peulisa materi poo dari sripsi ii diperlua beberapa teori-teori yag meduug, yag mejadi uraia poo pada bab ii. Uraia dimulai dega membahas distribusi ormal da distribusi

Lebih terperinci

SIMULASI MODEL RLC BERBANTUAN MS EXCEL ASSISTED RLC MODEL SIMULATION MS EXCEL

SIMULASI MODEL RLC BERBANTUAN MS EXCEL ASSISTED RLC MODEL SIMULATION MS EXCEL SIMULASI MODEL RLC BERBANTUAN MS EXCEL ASSISTED RLC MODEL SIMULATION MS EXCEL Edag Habiuddi (Staf Pegajar UP MKU Politei Negeri Badug (Email : ed_.hab@yahoo.co.id ABSTRAK Sistem ragaia listri RLC seri

Lebih terperinci

III. METODOLOGI PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah semua siswa kelas XI IPA SMA Negeri I

III. METODOLOGI PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah semua siswa kelas XI IPA SMA Negeri I 7 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Populasi da Sampel Peelitia Populasi dalam peelitia ii adalah semua siswa kelas XI IPA SMA Negeri I Kotaagug Tahu Ajara 0-03 yag berjumlah 98 siswa yag tersebar dalam 3

Lebih terperinci

MENGUJI KEMAKNAAN SAMPEL TUNGGAL

MENGUJI KEMAKNAAN SAMPEL TUNGGAL MENGUJI KEMAKNAAN SAMPEL TUNGGAL 1.1 Uji Biomial 1. Uji esesuaia Chi Kuadrat 1.3 Uji Kesesuaia K-S 1.4 Uji Ideedesi Chi Kuadrat 1.5 Uji Pasti Fisher UJI BINOMIAL Meruaa uji roorsi dalam suatu oulasi Poulasi

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN 36 BAB III METODE PENELITIAN A. Racaga Peelitia 1. Pedekata Peelitia Peelitia ii megguaka pedekata kuatitatif karea data yag diguaka dalam peelitia ii berupa data agka sebagai alat meetuka suatu keteraga.

Lebih terperinci

BAHAN AJAR DIKLAT GURU MATEMATIKA

BAHAN AJAR DIKLAT GURU MATEMATIKA BAHAN AJAR DIKLAT GURU MATEMATIKA DEPARTEMEN PENDIDIKAN NASIONAL DIREKTORAT JENDERAL PENDIDIKAN DASAR DAN MENENGAH DIREKTORAT PENDIDIKAN MENENGAH KEJURUAN 005 DAFTAR ISI Kata Pegatar.. i Daftar Isi...

Lebih terperinci

Model Antrian Multi Layanan

Model Antrian Multi Layanan Jural Gradie Vol. No. Juli : 8- Model Atria Multi Layaa Sisa Yosmar Jurusa Matematia, Faultas Matematia da Ilmu egetahua Alam, Uiversitas Begulu, Idoesia Diterima 9 April; Disetujui 8 Jui Abstra - Salah

Lebih terperinci

Perbandingan Power of Test dari Uji Normalitas Metode Bayesian, Uji Shapiro-Wilk, Uji Cramer-von Mises, dan Uji Anderson-Darling

Perbandingan Power of Test dari Uji Normalitas Metode Bayesian, Uji Shapiro-Wilk, Uji Cramer-von Mises, dan Uji Anderson-Darling Jural Gradie Vol No Juli 5 : -5 Perbadiga Power of Test dari Uji Normalitas Metode Bayesia, Uji Shapiro-Wilk, Uji Cramer-vo Mises, da Uji Aderso-Darlig Dyah Setyo Rii, Fachri Faisal Jurusa Matematika,

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. penelitian yaitu PT. Sinar Gorontalo Berlian Motor, Jl. H. B Yassin no 28

BAB III METODE PENELITIAN. penelitian yaitu PT. Sinar Gorontalo Berlian Motor, Jl. H. B Yassin no 28 5 BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Lokasi Peelitia da Waktu Peelitia Sehubuga dega peelitia ii, lokasi yag dijadika tempat peelitia yaitu PT. Siar Gorotalo Berlia Motor, Jl. H. B Yassi o 8 Kota Gorotalo.

Lebih terperinci

Pertemuan Ke-11. Teknik Analisis Komparasi (t-test)_m. Jainuri, M.Pd

Pertemuan Ke-11. Teknik Analisis Komparasi (t-test)_m. Jainuri, M.Pd Pertemua Ke- Komparasi berasal dari kata compariso (Eg) yag mempuyai arti perbadiga atau pembadiga. Tekik aalisis komparasi yaitu salah satu tekik aalisis kuatitatif yag diguaka utuk meguji hipotesis tetag

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. lebar pita sinyal tersebut. Pada kebanyakan aplikasi, termasuk kamera digital video dan

BAB 2 LANDASAN TEORI. lebar pita sinyal tersebut. Pada kebanyakan aplikasi, termasuk kamera digital video dan BAB LADASA TEORI Teorema Shao-yquist meyataa agar tida ada iformasi yag hilag etia pecuplia siyal, maa ecepata pecuplia harus miimal dua ali dari lebar pita siyal tersebut. Pada ebayaa apliasi, termasu

Lebih terperinci

1. Integral (1) Pembahasan yang akan kita lakukan hanya mengenai bentuk persamaan diferensial seperti contoh yang pertama.

1. Integral (1) Pembahasan yang akan kita lakukan hanya mengenai bentuk persamaan diferensial seperti contoh yang pertama. Darublic www.darublic.com 1. Itegral (1) (Macam Itegral, Pedeata Numeri) Sudarato Sudirham Dalam bab sebeluma, ita memelajari salah satu bagia utama alulus, aitu alulus diferesial. Beriut ii ita aa membahas

Lebih terperinci

FUNCTIONALLY SMALL RIEMANN SUMS (FSRS) DAN ESSENTIALLY SMALL RIEMANN SUMS (ESRS) FUNGSI TERINTEGRAL HENSTOCKn. p )

FUNCTIONALLY SMALL RIEMANN SUMS (FSRS) DAN ESSENTIALLY SMALL RIEMANN SUMS (ESRS) FUNGSI TERINTEGRAL HENSTOCKn. p ) βeta -ISSN: 85-5893 e-issn: 54-458 Vol. 3 No. (Noember), Hal. 79-89 βeta DOI: htt://dx.doi.org/.44/betajtm.v9i.7 FUNCTIONALLY SMALL RIMANN SUMS (FSRS) DAN SSNTIALLY SMALL RIMANN SUMS (SRS) FUNGSI TRINTGRAL

Lebih terperinci

HUBUNGAN ANTARA KONVERGEN HAMPIR PASTI, KONVERGEN DALAM PELUANG, DAN KONVERGEN DALAM SEBARAN

HUBUNGAN ANTARA KONVERGEN HAMPIR PASTI, KONVERGEN DALAM PELUANG, DAN KONVERGEN DALAM SEBARAN Jural Matematika UNAND Vol. 2 No. 2 Hal. 0 6 ISSN : 2303 290 c Jurusa Matematika FMIPA UNAND HUBUNGAN ANTARA KONVERGEN HAMPIR PASTI, KONVERGEN DALAM PELUANG, DAN KONVERGEN DALAM SEBARAN VIRA AGUSTA, DODI

Lebih terperinci

Metode Perhitungan Grafik Dalam Geolistrik Tahanan Jenis Bumi Dengan Derajat Pendekatan Satu

Metode Perhitungan Grafik Dalam Geolistrik Tahanan Jenis Bumi Dengan Derajat Pendekatan Satu Metode Perhituga Grafi.. P. Maurug Metode Perhituga Grafi Dalam Geolistri Tahaa Jeis Bumi Dega Derajat Pedeata Satu Posma Maurug Jurusa Fisia, FMIPA Uiversitas Lampug Jl. S. Brojoegoro No. Badar Lampug

Lebih terperinci

PENDUGA TERBAIK UNTUK DISTRIBUSI PARETO DENGAN MENGGUNAKAN TEOREMA BATAS BAWAH CRAMMER-RAO SKRIPSI

PENDUGA TERBAIK UNTUK DISTRIBUSI PARETO DENGAN MENGGUNAKAN TEOREMA BATAS BAWAH CRAMMER-RAO SKRIPSI PENDUGA TERBAIK UNTUK DISTRIBUSI PARETO DENGAN MENGGUNAKAN TEOREMA BATAS BAWAH CRAMMER-RAO SKRIPSI Diajua Utu Memeuhi Sebagia Persyarata Mecapai Derajat Sarjaa S-1 OLEH: RISKA JULIANI F1A1 11 031 PROGRAM

Lebih terperinci

Mata Kuliah : Matematika Diskrit Program Studi : Teknik Informatika Minggu ke : 4

Mata Kuliah : Matematika Diskrit Program Studi : Teknik Informatika Minggu ke : 4 Program Studi : Tekik Iformatika Miggu ke : 4 INDUKSI MATEMATIKA Hampir semua rumus da hukum yag berlaku tidak tercipta dega begitu saja sehigga diraguka kebearaya. Biasaya, rumus-rumus dapat dibuktika

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. Integral adalah salah satu konsep penting dalam Matematika yang

BAB I PENDAHULUAN. Integral adalah salah satu konsep penting dalam Matematika yang BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Masalah Itegral adalah salah satu kosep petig dalam Matematika yag dikemukaka pertama kali oleh Isac Newto da Gottfried Wilhelm Leibiz pada akhir abad ke-17. Selajutya

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB LANDASAN TEORI.1 Distribusi Ekspoesial Fugsi ekspoesial adalah salah satu fugsi yag palig petig dalam matematika. Biasaya, fugsi ii ditulis dega otasi exp(x) atau e x, di maa e adalah basis logaritma

Lebih terperinci

Peluang Suatu Kejadian, Kaidah Penjumlahan, Peluang Bersyarat, Kaidah Perkalian dan Kaidah Baiyes

Peluang Suatu Kejadian, Kaidah Penjumlahan, Peluang Bersyarat, Kaidah Perkalian dan Kaidah Baiyes eluag uatu Kejadia, Kaidah ejumlaha, eluag ersyarat, Kaidah eralia da Kaidah aiyes.eluag uatu Kejadia Defiisi : eluag suatu ejadia adalah jumlah peluag semua titi otoh dalam. Dega demiia : 0 (), ( ) =

Lebih terperinci

A. Pengertian Hipotesis

A. Pengertian Hipotesis PENGUJIAN HIPOTESIS A. Pegertia Hipotesis Hipotesis statistik adalah suatu peryataa atau dugaa megeai satu atau lebih populasi Ada macam hipotesis:. Hipotesis ol (H 0 ), adalah suatu hipotesis dega harapa

Lebih terperinci

PENYELESAIAN PERSAMAAN DIFERENSIAL LANE-EMDEN MENGGUNAKAN METODE TRANSFORMASI DIFERENSIAL

PENYELESAIAN PERSAMAAN DIFERENSIAL LANE-EMDEN MENGGUNAKAN METODE TRANSFORMASI DIFERENSIAL PENYELESAIAN PERSAMAAN DIFERENSIAL LANE-EMDEN MENGGUNAKAN METODE TRANSFORMASI DIFERENSIAL Ahma Sya roi, M Natsir, Eag Lily E-mail: Arolativa@yahoocom Mahasiswa Program S Matematia Dose Jurusa Matematia

Lebih terperinci

ANALISA PENGARUH PANJANG BELT CONVEYOR TERHADAP FREKUENSI REPAIR SEBELUM DAN SESUDAH MENGGUNAKAN LOCKING BOLT PADA SAMBUNGAN COLD SPLICING ABSTRAKSI

ANALISA PENGARUH PANJANG BELT CONVEYOR TERHADAP FREKUENSI REPAIR SEBELUM DAN SESUDAH MENGGUNAKAN LOCKING BOLT PADA SAMBUNGAN COLD SPLICING ABSTRAKSI ANALIA PENGARUH PANJANG BELT CONVEYOR TERHAAP FREKUENI REPAIR EBELUM AN EUAH MENGGUNAKAN LOCKING BOLT PAA AMBUNGAN COL PLICING ABTRAKI Ach. Hadi Widodo¹,Priyagug Hartoo²,uatmio³ ¹Mahasiswa Tei Mesi,Uiversitas

Lebih terperinci

IV. METODE PENELITIAN

IV. METODE PENELITIAN IV. METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi da Waktu peelitia Peelitia dilakuka pada budidaya jamur tiram putih yag dimiliki oleh usaha Yayasa Paguyuba Ikhlas yag berada di Jl. Thamri No 1 Desa Cibeig, Kecamata Pamijaha,

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB LANDASAN TEORI.1 Risio Operasioal.1.1 Defiisi Dewasa ii risio operasioal semai diaui sebagai salah satu fator uci yag perlu dielola da dicermati oleh para pelau usaha, hususya di bidag jasa euaga.

Lebih terperinci

Bab 6: Analisa Spektrum

Bab 6: Analisa Spektrum BAB Aalisa Spetrum Bab : Aalisa Spetrum Aalisa Spetrum Dega DFT Tujua Belajar Peserta dapat meghubuga DFT dega spetrum dari sial hasil samplig sial watu otiue. -poit DFT dari sial x adalah Xω ag diealuasi

Lebih terperinci

Keywords: Convergen Series, Banach Space, Sequence space cs, Dual-α, Dual-

Keywords: Convergen Series, Banach Space, Sequence space cs, Dual-α, Dual- Jural MIPA FST UNDANA, Volume 2, Nomor, April 26 DUAL-, DUAL- DAN DUAL- DARI RUANG BARISAN CS Albert Kumaereg, Ariyato 2, Rapmaida 3,2,3 Jurusa Matematia, Faultas Sais da Tei Uiversitas Nusa Cedaa ABSTRACT

Lebih terperinci

InfinityJurnal Ilmiah Program Studi Matematika STKIP Siliwangi Bandung, Vol 1, No.2, September 2012

InfinityJurnal Ilmiah Program Studi Matematika STKIP Siliwangi Bandung, Vol 1, No.2, September 2012 IfiityJual Ilmiah Pogam Studi Matematia STKIP Siliwagi Badug, Vol, No., Septembe HIMPUNAN KOMPAK PADA RUANG METRIK Oleh : Cee Kustiawa Juusa Pedidia Matematia FPMIPA Uivesitas Pedidia Idoesia eeustiawa@yahoo.om

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN A. Racaga da Jeis Peelitia Racaga peelitia ii adalah deskriptif dega pedekata cross sectioal yaitu racaga peelitia yag meggambarka masalah megeai tigkat pegetahua remaja tetag

Lebih terperinci

APROKSIMASI DISTRIBUSI WAKTU HIDUP YANG AKAN DATANG (Aproximations of the Future Lifetime Distribution)

APROKSIMASI DISTRIBUSI WAKTU HIDUP YANG AKAN DATANG (Aproximations of the Future Lifetime Distribution) Jural Bareeg Vol 5 No Hal 47 5 (2) APROKSIMASI DISRIBUSI WAKU HIDUP YANG AKAN DAANG (Aproimatios of te Future Lifetime Distributio) HOMAS PENURY RUDY WOLER MAAKUPAN 2 LEXY JANZEN SINAY 3 Guru Besar Jurusa

Lebih terperinci

REGRESI DAN KORELASI SEDERHANA

REGRESI DAN KORELASI SEDERHANA REGRESI DAN KORELASI SEDERHANA Apa yag disebut Regresi? Korelasi? Aalisa regresi da korelasi sederhaa membahas tetag keterkaita atara sebuah variabel (variabel terikat/depede) dega (sebuah) variabel lai

Lebih terperinci

Prosiding Statistika ISSN:

Prosiding Statistika ISSN: Prosidig Statistia ISSN: 460-6456 Ui Kesamaa Beberapa Rata-Rata Pegaruh Pemafaata Bateri Peghasil Fitase (Patoea agglomeras) Dalam Rasum Terhadap Bobot Potog Ayam Broiler Megguaa Ui Krusal-Wallis da Over-Mea-Ra

Lebih terperinci

Universitas Gadjah Mada Fakultas Teknik Departemen Teknik Sipil dan Lingkungan REGRESI DAN KORELASI. Statistika dan Probabilitas

Universitas Gadjah Mada Fakultas Teknik Departemen Teknik Sipil dan Lingkungan REGRESI DAN KORELASI. Statistika dan Probabilitas Uiversitas Gadjah Mada Fakultas Tekik Departeme Tekik Sipil da Ligkuga REGRESI DAN KORELASI Statistika da Probabilitas Kurva Regresi Mecari garis/kurva yag mewakili seragkaia titik data Ada dua cara utuk

Lebih terperinci

LIMIT. = δ. A R, jika dan hanya jika ada barisan. , sedemikian hingga Lim( a n

LIMIT. = δ. A R, jika dan hanya jika ada barisan. , sedemikian hingga Lim( a n LIMIT 4.. FUNGSI LIMIT Defiisi 4.. A R Titik c R adalah titik limit dari A, jika utuk setiap δ > 0 ada palig sedikit satu titik di A, c sedemikia sehigga c < δ. Defiisi diatas dapat disimpulka dega cara

Lebih terperinci

PENJADWALAN JOBS PADA SINGLE MACHINE DENGAN MEMINIMUMKAN VARIANS WAKTU PENYELESAIAN JOBS (Studi Kasus di P.T. XYZ )

PENJADWALAN JOBS PADA SINGLE MACHINE DENGAN MEMINIMUMKAN VARIANS WAKTU PENYELESAIAN JOBS (Studi Kasus di P.T. XYZ ) (Fey Nilawati Kusuma et al.) PENJADWALAN JOBS PADA SINGLE MACHINE DENGAN MEMINIMUMKAN VARIANS WAKTU PENYELESAIAN JOBS (Studi Kasus di P.T. XYZ ) I Gede Agus Widyadaa I Nyoma Sutapa Dose Faultas Teologi

Lebih terperinci

Pedahulua Hipotesis: asumsi atau dugaa semetara megeai sesuatu hal. Ditutut utuk dilakuka pegeceka kebearaya. Jika asumsi atau dugaa dikhususka megeai

Pedahulua Hipotesis: asumsi atau dugaa semetara megeai sesuatu hal. Ditutut utuk dilakuka pegeceka kebearaya. Jika asumsi atau dugaa dikhususka megeai PENGUJIAN HIPOTESIS Pedahulua Hipotesis: asumsi atau dugaa semetara megeai sesuatu hal. Ditutut utuk dilakuka pegeceka kebearaya. Jika asumsi atau dugaa dikhususka megeai ilai-ilai parameter populasi,

Lebih terperinci

REGRESI LINIER DAN KORELASI. Variabel bebas atau variabel prediktor -> variabel yang mudah didapat atau tersedia. Dapat dinyatakan

REGRESI LINIER DAN KORELASI. Variabel bebas atau variabel prediktor -> variabel yang mudah didapat atau tersedia. Dapat dinyatakan REGRESI LINIER DAN KORELASI Variabel dibedaka dalam dua jeis dalam aalisis regresi: Variabel bebas atau variabel prediktor -> variabel yag mudah didapat atau tersedia. Dapat diyataka dega X 1, X,, X k

Lebih terperinci

KORELASI POLISERIAL UNTUK PENDUGAAN PARAMETER STRUCTURAL EQUATION MODELING

KORELASI POLISERIAL UNTUK PENDUGAAN PARAMETER STRUCTURAL EQUATION MODELING Kode Maalah M- KORELASI POLISERIAL UNTUK PENDUGAAN PARAMETER STRUCTURAL EQUATION MODELING SEM Oleh : Nur Rusliah Prof. Dr. Dra. Susati Liuwih, M.Stat Dra. Kartia Fitriasari, M.Si. ABSTRAK Structural Equatio

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. data dalam penelitian ini termasuk ke dalam data yang diambil dari Survei Pendapat

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. data dalam penelitian ini termasuk ke dalam data yang diambil dari Survei Pendapat BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Jeis da Sumber Data Jeis peelitia yag aka diguaka oleh peeliti adalah jeis peelitia Deskriptif. Dimaa jeis peelitia deskriptif adalah metode yag diguaka utuk memperoleh

Lebih terperinci

ESTIMASI. (PENDUGAAN STATISTIK) Ir. Tito Adi Dewanto. Statistika

ESTIMASI. (PENDUGAAN STATISTIK) Ir. Tito Adi Dewanto. Statistika Wed 6/0/3 ETIMAI (PENDUGAAN TATITIK) Ir. Tito Adi Dewato tatistika Deskriptif Iferesi Estimasi Uji Hipotesis Titik Retag Estimasi da Uji Hipotesis Dilakuka setelah peelitia dalam tahap pegambila suatu

Lebih terperinci

Penulis: Penilai: Editor: Ilustrator: Dra. Puji Iryanti, M.Sc. Ed. Al. Krismanto, M.Sc. Sri Purnama Surya, S.Pd, M.Si. Fadjar N. Hidayat, S.Si.,M.Ed.

Penulis: Penilai: Editor: Ilustrator: Dra. Puji Iryanti, M.Sc. Ed. Al. Krismanto, M.Sc. Sri Purnama Surya, S.Pd, M.Si. Fadjar N. Hidayat, S.Si.,M.Ed. PAKET FASILITASI PEMBERDAYAAN KKG/MGMP MATEMATIKA Pembelajara Barisa, Deret Bilaga da Notasi Sigma di SMA Peulis: Dra. Puji Iryati, M.Sc. Ed. Peilai: Al. Krismato, M.Sc. Editor: Sri Purama Surya, S.Pd,

Lebih terperinci

PENDUGA RASIO UNTUK RATA-RATA POPULASI MENGGUNAKAN KUARTIL VARIABEL BANTU PADA PENGAMBILAN SAMPEL ACAK SEDERHANA DAN PENGATURAN PERINGKAT MEDIAN

PENDUGA RASIO UNTUK RATA-RATA POPULASI MENGGUNAKAN KUARTIL VARIABEL BANTU PADA PENGAMBILAN SAMPEL ACAK SEDERHANA DAN PENGATURAN PERINGKAT MEDIAN PEDUGA RASIO UTUK RATA-RATA POPULASI MEGGUAKA KUARTIL VARIABEL BATU PADA PEGAMBILA SAMPEL ACAK SEDERHAA DA PEGATURA PERIGKAT MEDIA ur Khasaah, Etik Zukhroah, da Dewi Reto Sari S. Prodi Matematika Fakultas

Lebih terperinci

Pendugaan Parameter. Debrina Puspita Andriani /

Pendugaan Parameter. Debrina Puspita Andriani    / Pedugaa Parameter 7 Debria Puspita Adriai E-mail : debria.ub@gmail.com / debria@ub.ac.id Outlie Pedahulua Pedugaa Titik Pedugaa Iterval Pedugaa Parameter: Kasus Sampel Rataa Populasi Pedugaa Parameter:

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode korelasional, yaitu

BAB III METODE PENELITIAN. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode korelasional, yaitu BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Metode Peelitia Metode yag diguaka dalam peelitia ii adalah metode korelasioal, yaitu Peelitia korelasi bertujua utuk meemuka ada atau tidakya hubuga atara dua variabel atau

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Variabel X merupakan variabel bebas adalah kepemimpinan dan motivasi,

III. METODE PENELITIAN. Variabel X merupakan variabel bebas adalah kepemimpinan dan motivasi, 7 III. METODE PENELITIAN 3.1 Idetifikasi Masalah Variabel yag diguaka dalam peelitia ii adalah variabel X da variabel Y. Variabel X merupaka variabel bebas adalah kepemimpia da motivasi, variabel Y merupaka

Lebih terperinci

BAB V METODOLOGI PENELITIAN

BAB V METODOLOGI PENELITIAN BAB V METODOLOGI PEELITIA 5.1 Racaga Peelitia Peelitia ii merupaka peelitia kualitatif dega metode wawacara medalam (i depth iterview) utuk memperoleh gambara ketidaklegkapa pegisia berkas rekam medis

Lebih terperinci

MODUL BARISAN DAN DERET

MODUL BARISAN DAN DERET MODUL BARISAN DAN DERET KELAS XII. IPS SEMESTER I Oleh : Drs. Pudjul Prijoo ( http://vidyagata.wordpress.co ) SMA NEGERI 6 Jala Mayje Sugoo 58 Malag Telp./Fax : (034) 75036 E-Mail : sa6_alag@yahoo.co.id

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Objek Peelitia Dalam peelitia ii, pegambila da peroleha data dilakuka di UKM. Bakso Solo, Bakauhei, Lampug Selata. Utuk pegukura kualitas pelayaa, objek yag diteliti adalah

Lebih terperinci

JENIS PENDUGAAN STATISTIK

JENIS PENDUGAAN STATISTIK ENDUGAAN STATISTIK ENDAHULUAN Kosep pedugaa statistik diperluka utuk membuat dugaa dari gambara populasi. ada pedugaa statistik dibutuhka pegambila sampel utuk diaalisis (statistik sampel) yag ati diguaka

Lebih terperinci

STATISTICS. Hanung N. Prasetyo Week 11 TELKOM POLTECH/HANUNG NP

STATISTICS. Hanung N. Prasetyo Week 11 TELKOM POLTECH/HANUNG NP STATISTICS Haug N. Prasetyo Week 11 PENDAHULUAN Regresi da korelasi diguaka utuk megetahui hubuga dua atau lebih kejadia (variabel) yag dapat diukur secara matematis. Ada dua hal yag diukur atau diaalisis,

Lebih terperinci