DIKTAT MATA KULIAH STATISTIKA PENELITIAN PENDIDIKAN MATEMATIKA
|
|
- Doddy Sugiarto
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 DIKTAT MATA KULIAH STATISTIKA PENELITIAN PENDIDIKAN MATEMATIKA Oleh : Wahyu Hidayat, S.Pd., M.Pd. NIDN PROGRAM STUDI PENDIDIKAN MATEMATIKA SEKOLAH TINGGI KEGURUAN DAN ILMU PENDIDIKAN (STKIP) SILIWANGI 2015
2 UJI NORMALITAS Uji normalitas dimaksudkan untuk mengetahui langkah apa yang akan di lakukan selanjutnya dalam menguji Hipotesis, apakah harus pengujian statistika parametrik atau non-parametrik. Ada beberapa teknik yang dapat dilakukan dalam menguji normalitas, antara lain Uji Lilliefors, Uji Chi-kuadrat, dan Uji Kolmogrov-Smirnov. Agar dapat memahami langkah-langkah pengujian normalitas, maka akan dilakukan ilustrasi pengujian dengan pertanyaan penelitian Apakah data tinggi badan 30 orang siswa berdistribusi normal pada taraf signifikansi 5%? Kode Siswa Tinggi Badan (cm) Kode Siswa Tinggi Badan (cm) Kode Siswa Tinggi Badan (cm) S S S S S S S S S S S S S S S S S S S S S S S S S S S S S S A. Langkah pengujian dengan SPSS 1. Definisikan variabel tinggi badan dan input data ke SPSS 1
3 2. Pilih menu Analyze Descriptives Statistics Explore. 3. Masukkan variabel tinggi ke Dependent List, kemudian klik tombol Plots, Pilih Normality Test With Plots, kemudian klik Continue dan OK. 2
4 Maka pada output akan menampilkan beberapa tampilan. Namun untuk pengujian Normalitas, hanya output Tests of Normality saja yang digunakan. Tests of Normality Kolmogorov-Smirnov a Shapiro-Wilk Statistic df Sig. Statistic df Sig. Tinggi,139 30,143,956 30,243 a. Lilliefors Significance Correction Rumusan Hipotesis : H 0 H A : Data berdistribusi normal : Data tidak berdistribusi normal Kriteria pengujian : Jika (Sig.) > α maka terima H 0. Dari statistik uji, didapat nilai Sig. = 0,143 yang mengakibatkan (Sig.) > α. Maka dapat disimpulkan bahwa data tinggi badan 30 orang siswa berdistribusi normal. B. Langkah pengujian dengan Minitab 1. Input data variabel Tinggi Badang pada kolom di bawah C1 3
5 2. Pilih menu Stat Basic Statistic Normality Test. 3. Klik kolom variable, kemudian pilih variable C1 Tinggi Badan dan pilih Select, kemudian klik Test for Normality Kolmogrov-Smirnov, serta ketik Title dengan Normalitas Data Tinggi Badan, kemudian klik OK. 4
6 Maka akan tampil graph seperti di bawah ini. 4. dfs 5. Rumusan Hipotesis : H 0 H A : Data berdistribusi normal : Data tidak berdistribusi normal Kriteria pengujian : Jika P-Value > α maka terima H 0. Dari statistik uji, didapat nilai P-Value = 0,142 yang mengakibatkan P-Value > α. Maka dapat disimpulkan bahwa data tinggi badan 30 orang siswa berdistribusi normal. 5
7 Uji Perbandingan Rata-Rata Pengujian hipotesis perbandingan rata-rata dilakukan untuk melihat kesesuaian dugaan peneliti terhadap suatu objek yang diteliti dengan kenyataannya. Misalnya seorang peniliti ingin mengetahui bahwa nilai rata-rata ujian nasional siswa kelas XII SMA Se-Kabupaten Cianjur pada bidang studi Matematika adalah 80. Kemudian peneliti tersebut melakukan penelitian terhadap siswa kelas XII pada salah satu SMA di Kabupaten Cianjur yang hasilnya akan digeneralisasikan dengan pertanyaan penelitian dari peneliti tersebut. I. One Sample T-Test Agar dapat memahami langkah-langkah pengujian perbedaan rata-rata satu kelompok sampel, maka akan dilakukan ilustrasi pengujian dengan pertanyaan penelitian Apakah tinggi badan siswa kelas XII SMA X sama dengan 170 cm? Dengan mengambil sampel sebanyak 30 orang dan diasumsikan sampel berdistribusi normal pada taraf signifikansi 5%? Kode Siswa Tinggi Badan (cm) Kode Siswa Tinggi Badan (cm) Kode Siswa Tinggi Badan (cm) S S S S S S S S S S S S S S S S S S S S S S S S S S S S S S A. Langkah pengujian dengan SPSS 1. Karena telah diasumsikan sampel berdistribusi normal, maka tidak perlu di uji normalitasnya. 2. Definisikan variabel tinggi badan dan input data ke SPSS 6
8 3. Pilih menu Analyze Compare Means One-Sample T Test. 4. Masukkan variabel tinggi ke Test Variable(s), kemudian isi pada kolom Test Value dengan nilai 170 klik tombol Option, lihat Confidance Interval Percentage apakah sudah sesuai dengan taraf signifikansi yang diasumsikan (100 α)%. Kemudian klik Continue dan OK. 7
9 Maka pada output akan menampilkan beberapa tampilan. Namun untuk pengujian perbedaan rata-rata satu sampel, hanya output one-sample Test saja yang digunakan. One-Sample Test Test Value = 170 t df Sig. (2-tailed) Mean Difference 95% Confidence Interval of the Difference Lower Upper Tinggi 3,509 29,001 2, ,0430 3,9570 Rumusan Hipotesis : H 0 : μ T = 170 H A : μ T 170 Kriteria pengujian : Jika (Sig.) > α maka terima H 0. Dari statistik uji, didapat nilai Sig. = 0,001 atau (Sig.) < α. Maka mengakibatkan tolak H 0 dan dapat disimpulkan bahwa tinggi badan siswa kelas XII SMA X tidak sama dengan 170cm. 8
10 B. Langkah pengujian dengan Minitab 1. Karena telah diasumsikan sampel berdistribusi normal, maka tidak perlu di uji normalitasnya. 2. Input data variabel Tinggi Badan ke dalam Worksheet minitab pada kolom di bawah C1 3. Pilih menu Stat Basic Statistic 1-Sample t. 9
11 4. Klik kolom Sample in columns, kemudian pilih variable C1 Tinggi Badan dan pilih Select, kemudian klik Perform hypothesis test, serta ketik Hypothesized mean dengan nilai 170, kemudian klik Options. 5. Di dalam 1-Sample t Options akan tampil seperti gambar berikut : Confidence level : 1 α dalam penelitian ini mengambil α = 5% Sehingga Confidence level = (100 5)% = 95,0 (dalam %) Alternative : disesuaikan dengan pertanyaan pelitian dan kebalikan dari H 0, apakah less than (kurang dari), not equal (tidak sama dengan), atau greater than (lebih dari). Dalam penelitian ini mengambil not equal. Kemudian klik OK sampai selesai. 10
12 Maka akan tampil output pada Session seperti di bawah ini. Rumusan Hipotesis : H 0 : μ T = 170 H A : μ T 170 Kriteria pengujian : Jika P-value > α maka terima H 0. Dari statistik uji, didapat nilai P = 0,001 atau P-value < α. Maka mengakibatkan tolak H 0 dan dapat disimpulkan bahwa tinggi badan siswa kelas XII SMA X tidak sama dengan 170cm. 11
13 II. Paired Sample T-Test Pengujian ini dilakukan jika variabel yang satu saling berkaitan (dependen) dengan variabel yang lain. Pengujian ini dimaksudkan dengan setiap satu sampel dikenai dua perlakuan. Agar dapat memahami langkah-langkah pengujian perbedaan rata-rata satu kelompok sampel dependen, maka akan dilakukan ilustrasi pengujian dengan pertanyaan penelitian Apakah terdapat perbedaan nilai siswa yang belum mendapatkan perlakuan pembelajaran dengan yang telah mendapatkan perlakuan pembelajaran pada siswa kelas VII SMP X? Dengan mengambil sampel sebanyak 20 orang dan diasumsikan sampel berdistribusi normal pada taraf signifikansi 5%? Kode Siswa Nilai Sebelum Perlakuan Kode Siswa Nilai Setelah Perlakuan S-1 61 S-1 84 S-2 59 S-2 80 S-3 57 S-3 79 S-4 59 S-4 81 S-5 60 S-5 80 S-6 60 S-6 83 S-7 55 S-7 77 S-8 62 S-8 85 S-9 64 S-9 86 S S S S S S S S S S S S S S S S S S S S S S A. Langkah pengujian dengan SPSS 1. Karena telah diasumsikan sampel berdistribusi normal, maka tidak perlu di uji normalitasnya. 2. Definisikan dan input nilai sebelum perlakuan dan setelah perlakuan ke dalam SPSS 12
14 13
15 3. Pilih menu Analyze Compare Means Paired-Samples T Test. 4. Masukkan variabel Sebelum_Perlakuan dan Setelah_Perlakuan bersama-sama kedalam Paired Variables, kemudian klik tombol Option, lihat Confidance Interval Percentage apakah sudah sesuai dengan taraf signifikansi yang diasumsikan (100 α)%. Kemudian klik Continue dan OK. Maka pada output akan menampilkan beberapa tampilan. Namun untuk pengujian perbedaan rata-rata satu sampel independen, hanya output Paired Samples Test saja yang digunakan. 14
16 Paired Samples Test Paired Differences 95% Confidence Interval of Std. Std. Error the Difference Sig. Mean Deviation Mean Lower Upper t df (2-tailed) Pair 1 Sebelum_Perlakuan - Setelah_Perlakuan -22,05000,94451, , , ,404 19,000 Rumusan Hipotesis : H 0 : μ Sb = μ Sd H A : μ Sb μ Sd Kriteria pengujian : Jika (Sig.) > α maka terima H 0. Dari statistik uji, didapat nilai Sig. = 0,000 atau (Sig.) < α. Maka mengakibatkan tolak H 0 dan dapat disimpulkan bahwa terdapat perbedaan yang signifikan antara nilai siswa yang belum mendapatkan perlakuan pembelajaran dengan yang telah mendapatkan perlakuan pembelajaran siswa kelas VII SMP X pada taraf signifikansi 5%. B. Langkah pengujian dengan Minitab 1. Karena telah diasumsikan sampel berdistribusi normal, maka tidak perlu di uji normalitasnya. 2. Input data nilai sebelum perlakuan dan setelah perlakuan ke dalam Worksheet pada minitab. 15
17 3. Pilih menu Stat Basic Statistic Paired t. 4. Klik kolom Samples in columns dan klik pada kolom First sample, lalu pilih variable C1 Sebelum dan pilih Select, kemudian pada kolom Second sample pilih variable C2 Sesudah dan pilih Select, kemudian klik Options. 16
18 5. Di dalam Paired t Options akan tampil seperti gambar berikut : Confidence level : 1 α dalam penelitian ini mengambil α = 5% Sehingga Confidence level = (100 5)% = 95,0 (dalam %) Alternative : disesuaikan dengan pertanyaan pelitian dan kebalikan dari H 0, apakah less than (kurang dari), not equal (tidak sama dengan), atau greater than (lebih dari). Dalam penelitian ini mengambil not equal. Kemudian klik OK sampai selesai. Maka akan tampil output pada Session seperti di bawah ini. 17
19 Rumusan Hipotesis : H 0 : μ Sb = μ Sd H A : μ Sb μ Sd Kriteria pengujian : Jika P-value > α maka terima H 0. Dari statistik uji, didapat nilai P = 0,000 atau P-value < α. Maka mengakibatkan tolak H 0 dan dapat disimpulkan bahwa terdapat perbedaan yang signifikan antara nilai siswa yang belum mendapatkan perlakuan pembelajaran dengan yang telah mendapatkan perlakuan pembelajaran siswa kelas VII SMP X pada taraf signifikansi 5%. 18
20 III. Two Sample T-Test (Independent) Pengujian ini dilakukan jika variabel yang satu saling tidak berkaitan (independent) dengan variabel yang lain. Pengujian ini dimaksudkan dengan setiap dua sampel dikenai satu perlakuan. Agar dapat memahami langkah-langkah pengujian perbedaan rata-rata satu kelompok sampel independent, maka akan dilakukan ilustrasi pengujian dengan pertanyaan penelitian Apakah terdapat perbedaan nilai siswa yang pembelajarannya menggunakan metode A dengan yang pembelajarannya menggunakan metode B pada siswa kelas VII SMP X? Dengan mengambil sampel sebanyak 20 orang dan diasumsikan sampel berdistribusi normal pada taraf signifikansi 5%? Kode Siswa Nilai dengan Metode A Kode Siswa Nilai dengan Metode B S-1 61 S-1 84 S-2 59 S-2 80 S-3 57 S-3 79 S-4 59 S-4 81 S-5 60 S-5 80 S-6 60 S-6 83 S-7 55 S-7 77 S-8 62 S-8 85 S-9 64 S-9 86 S S S S S S S S S S S S S S S S S S S S S S A. Langkah pengujian dengan SPSS 1. Karena telah diasumsikan sampel berdistribusi normal, maka tidak perlu di uji normalitasnya. 2. Definisikan dan input nilai siswa dengan menggunakan metode A dan metode B, serta menggabungkannya ke dalam kolom Nilai_Siswa pada SPSS 19
21 20
22 3. Pilih menu Analyze Compare Means Independent-Samples T Test. 4. Masukkan variabel Nilai_Siswa kedalam Test Variable(s), dan variabel Metode kedalam Grouping Variable. Kemudian klik tombol Define Groups dan isi Group 1 dan 2 dengan Pengelompokkan metode yang di input pada tahap awal (dalam ilustrasi ini di isi untuk Group 1 dengan angka 1 dan Group 2 dengan angka 2. Lalu klik Countinue. 5. Klik menu Option, lihat Confidance Interval Percentage apakah sudah sesuai dengan taraf signifikansi yang diasumsikan (100 α)%. Kemudian klik Continue dan OK. 21
23 Maka pada output akan menampilkan beberapa tampilan. Namun untuk pengujian perbedaan rata-rata dua sampel independen, hanya output Paired Samples Test saja yang digunakan. Independent Samples Test Levene's Test for Equality of Variances t-test for Equality of Means 95% Confidence Interval of the Sig. Mean Std. Error Difference F Sig. t df (2-tailed) Difference Difference Lower Upper Nilai_Siswa Equal variances assumed,092,763-21,157 38,000-22,050 1,042-24,160-19,940 Equal variances not assumed -21,157 37,719,000-22,050 1,042-24,160-19,940 Untuk menguji hipotesis perbedaan rata-rata dua kelompok sampel, maka langkah awal lihat terlebih dahulu nilai Sig. Pada kolom Levene s Test for Equality of Variances. Didapat nilai Sig. tersebut = dan berada pada baris Equal variances assumed. Berarti dapat disimpulkan bahwa varians kedua kelompok sampel adalah homogen. Setelah mengetahui bahwa varians kedua kelompok sample itu adalah homogen, maka akan dilanjutkan dengan menguji hipotesis dengan melihat nilai Sig. pada kolom Sig. (2-tailed) dan baris Equal variances assumed. Rumusan Hipotesis : H 0 : μ A = μ B H A : μ A μ B Kriteria pengujian : Jika (Sig.) > α maka terima H 0. Dari statistik uji, didapat nilai Sig. = 0,000 atau (Sig.) < α. Maka mengakibatkan tolak H 0 dan dapat disimpulkan bahwa terdapat perbedaan yang signifikan antara siswa kelas VII SMP X pembelajarannya menggunakan metode A dengan yang pembelajarannya menggunakan metode B pada taraf signifikansi 5%. 22
24 B. Langkah pengujian dengan Minitab 1. Karena telah diasumsikan sampel berdistribusi normal, maka tidak perlu di uji normalitasnya. 2. Input data nilai siswa dengan menggunakan metode A dan metode B ke dalam Worksheet minitab. 3. Sebelum ke menu 2-sample t, pada program minitab harus diketahui terlebih dahulu, apakah kedua varians sample homogen atau tidak, maka terlebih dahulu akan dilakukan uji homogenitas varians kelompok sample dengan cara : Pilih menu Stat Basic Statistic 2 Variances. 23
25 Hasil dari uji homogenitas varians akan menghasilkan output seperti berikut : Untuk mengetahui apakah varians kedua sample homogen, maka dilihat pada P-value baik pada F-Test ataupun Levene s Test. F-Test P-value : 0,710 Levene s Test P-value : 0,806 Kriteria Pengujian : Jika P-value > α, maka varians kedua kelompok sampel homogen Dari hasil yang diperoleh, didapat P-value > α, sehingga dapat disimpulkan bahwa varians kedua kelompok sampel homogen. Langkah berikutnya baru kita dapat melakukan analisis data two sample t-test. 4. Pilih menu Stat Basic Statistic 2-Sample t. 24
26 5. Klik kolom Samples in different columns dan klik pada kolom First sample, lalu pilih variable C1 Metode A dan pilih Select, kemudian pada kolom Second sample pilih variable C2 Metode B dan pilih Select, lalu ceklist pada kolom Assume equal variances (Karena dalam pengolahan sebelumnya telah diketahui bahwa varians kedua kelompok sampel homogen), kemudian klik Options. 6. Di dalam 2-Sample t Option akan tampil seperti gambar berikut : Confidence level : 1 α dalam penelitian ini mengambil α = 5% Sehingga Confidence level = (100 5)% = 95,0 (dalam %) Alternative : disesuaikan dengan pertanyaan pelitian dan kebalikan dari H 0, apakah less than (kurang dari), not equal (tidak sama dengan), atau greater than (lebih dari). Dalam penelitian ini mengambil not equal. Kemudian klik OK sampai selesai. 25
27 Maka akan tampil output pada Session seperti di bawah ini. Rumusan Hipotesis : H 0 : μ A = μ B H A : μ A μ B Kriteria pengujian : Jika P-value > α maka terima H 0. Dari statistik uji, didapat nilai P = 0,000 atau P-value < α. Maka mengakibatkan tolak H 0 dan dapat disimpulkan bahwa terdapat perbedaan yang signifikan antara siswa kelas VII SMP X pembelajarannya menggunakan metode A dengan yang pembelajarannya menggunakan metode B pada taraf signifikansi 5%. 26
28 Uji ANOVA ANOVA adalah singkatan dari Analysis of Variance. Uji ANOVA merupakan cara untuk melihat perbedaan rerata melalui menguji variansinya. Untuk melihat terdapat atau tidak terdapatnya perbedaan rerata dengan ANOVA, yang dipertentangkan bukan reratanya, tetapi variansinya. Selain itu dengan ANOVA kita juga dapat melihat pengaruh peubah bebas dan peubah kontrol (baik secara terpisah, maupun bersamaan) terhadap peubah terikatnya. Dengan kata lain, apakah terdapat efek interaksi antara peubah bebas dan peubah kontrol terhadap peubah terikatnya. Sebelum melakukan Uji ANOVA, sampel harus berdistribusi normal dan homogen (karena Uji ANOVA merupakan salah satu pengujian parametrik). ONE WAYS - ANOVA Agar dapat memahami dan mempelajari cara pengolahan data dengan uji One Ways ANOVA, maka dibuat ilustrasi sebuah pertanyaan penelitian seperti berikut: Misalnya seorang peneliti ingin mengetahui bahwa apakah terdapat perbedaan hasil belajar matematik siswa SD, yang pembelajarannya menggunakan Metode A, Metode B, dan Metode C? (dengan taraf signifikansi α = 5%) DATA NILAI HASIL BELAJAR SISWA METODE A NO KODE SISWA SKOR NILAI KELAS 1 A ,33 VI - A 2 A ,67 VI - A 3 A ,33 VI - A 4 A ,00 VI - A 5 A ,67 VI - A 6 A ,00 VI - A 7 A ,67 VI - A 8 A ,67 VI - A 9 A ,33 VI - A 27
29 NO KODE SISWA SKOR NILAI KELAS 10 A ,00 VI - A 11 A ,00 VI - A 12 A ,33 VI - A 13 A ,00 VI - A 14 A ,67 VI - A 15 A ,00 VI - A 16 A ,00 VI - A 17 A ,33 VI - A 18 A ,67 VI - A 19 A ,33 VI - A 20 A ,00 VI - A 21 A ,67 VI - A 22 A ,67 VI - A 23 A ,67 VI - A 24 A ,00 VI - A 25 A ,33 VI - A 26 A ,67 VI - A DATA NILAI HASIL BELAJAR SISWA METODE B NO KODE SISWA SKOR NILAI KELAS 1 B ,67 VI - B 2 B ,67 VI - B 3 B ,33 VI - B 4 B ,67 VI - B 5 B ,00 VI - B 6 B ,67 VI - B 7 B ,33 VI - B 8 B ,00 VI - B 28
30 NO KODE SISWA SKOR NILAI KELAS 9 B ,00 VI - B 10 B ,00 VI - B 11 B ,00 VI - B 12 B ,00 VI - B 13 B ,67 VI - B 14 B ,33 VI - B 15 B ,00 VI - B 16 B ,67 VI - B 17 B ,67 VI - B 18 B ,67 VI - B 19 B ,33 VI - B 20 B ,67 VI - B 21 B ,67 VI - B 22 B ,67 VI - B 23 B ,67 VI - B 24 B ,33 VI - B DATA NILAI HASIL BELAJAR SISWA METODE C NO KODE SISWA SKOR NILAI KELAS 1 C ,00 VI - C 2 C ,67 VI - C 3 C ,33 VI - C 4 C ,33 VI - C 5 C ,00 VI - C 6 C ,67 VI - C 7 C ,00 VI - C 8 C ,33 VI - C 9 C ,00 VI - C 29
31 NO KODE SISWA SKOR NILAI KELAS 10 C ,00 VI - C 11 C ,67 VI - C 12 C ,00 VI - C 13 C ,67 VI - C 14 C ,33 VI - C 15 C ,00 VI - C 16 C ,33 VI - C 17 C ,33 VI - C 18 C ,33 VI - C 19 C ,33 VI - C 20 C ,00 VI - C 21 C ,00 VI - C 22 C ,00 VI - C 23 C ,00 VI - C 24 C ,00 VI - C 25 C ,00 VI - C 26 C ,67 VI - C 27 C ,00 VI - C 28 C ,67 VI - C 29 C ,33 VI - C 30 C ,00 VI - C 31 C ,33 VI - C 32 C ,00 VI - C A. Langkah Pengujian dengan SPSS Dalam menjawab pertanyaan penelitian di atas, maka akan dilakukan terlebih dahulu pengujian normalitas untuk melihat pengujian apa yang selanjutnya dilakukan. Uji Normalitas Data 1. Definisikan variabel Hasil Belajar dan Metode Pembelajaran pada Variable View dan input data ke SPSS pada Data View. 30
32 2. Pilih menu Analyze Descriptives Statistics Explore. 31
33 3. Masukkan variabel Hasil Belajar ke Dependent List dan Metode Pembelajaran ke Faktor List kemudian klik tombol Plots Pilih Normality Test With Plots kemudian klik Continue dan OK. Maka pada output akan menampilkan beberapa tampilan. Namun untuk pengujian Normalitas hanya output Tests of Normality saja yang digunakan. Tests of Normality Metode Pembelajaran Kolmogorov-Smirnov a Shapiro-Wilk Statistic df Sig. Statistic df Sig. Hasil Belajar Matematika Siswa Metode A,181 26,029,927 26,064 Metode B,105 24,200 *,967 24,591 Metode C,160 32,036,950 32,140 a. Lilliefors Significance Correction *. This is a lower bound of the true significance. 32
34 Kriteria pengujian : Jika (Sig.) > α maka Sampel berdistribusi normal. Dari statistik uji, karena sampel yang di ambil merupakan sampel kecil (n < 40) maka diambil nilai Sig. pada kolom Shapiro-Wilk, dengan nilai Sig. untuk metode A = 0,064 ; metode B = 0,591 dan untuk metode C = 0,140 yang mengakibatkan (Sig.) > α. Maka dapat disimpulkan bahwa ketiga sampel berdistribusi normal. Uji One Ways ANOVA 1. Pilih menu Analyze General Linear Model Univariate. 2. Masukkan variabel Hasil Belajar ke Dependent List dan Metode Pembelajaran ke Fixed Factor(s) kemudian klik tombol Model 33
35 3. Pilih Custom, Pindahkan Metode Pembelajaran, pada Factors & Covariates ke Model dengan menekan tombol tanda panah di bawah tombol interaction. Kemudian klik tombol Continue. 4. Pilih Post Hoc, Pindahkan TKAS ke Post Hoc Tests for, kemudian pilih tombol Scheffe, Tukey (pilih berdasarkan uji lanjutan apa yang diinginkan peneliti). Lalu klik tombol Continue. 34
36 5. Pilih Option, pilih Homogeneity tests. Lalu klik tombol Continue dan OK. 35
37 Untuk melihat apakah varians dari Hasil Belajar Matematika Siswa Homogen, maka yang dilihat output tampilannya pada gambar berikut : Levene's Test of Equality of Error Variances a Dependent Variable:Hasil Belajar Matematika Siswa F df1 df2 Sig., ,433 Tests the null hypothesis that the error variance of the dependent variable is equal across groups. a. Design: Intercept + Metode_Pembelajaran Kriteria pengujian : Jika (Sig.) > α maka Varians Hasil Belajar Matematika Siswa Homogen Dari statistik Levene s Test didapat nilai Sig. = 0,433 yang mengakibatkan (Sig.) > α. Maka dapat disimpulkan bahwa varians Hasil Belajar Matematika Siswa ketiga sampel Homogen. 36
38 Karena Asumsi Homogenitas Varians dipenuhi, maka langkah selanjutnya akan dilihat hasil pengolahan data Uji One Ways ANOVA. Hasil output dari SPSS yang dilihat adalah Tabel 1 : One Ways ANOVA sebagai berikut: Tabel 1 : One Ways ANOVA Tests of Between-Subjects Effects Dependent Variable:Hasil Belajar Matematika Siswa Source Type III Sum of Squares df Mean Square F Sig. Corrected Model 4,399 a 2 2,200,646,527 Intercept 3191, , ,001,000 Metode_Pembelajaran 4, ,200,646,527 Error 269, ,406 Total 3508, Corrected Total 273, a. R Squared =,016 (Adjusted R Squared = -,009) H 0 : A B C H A : Paling tidak terdapat satu Metode yang berbeda secara signifikan dengan Metode lainnya Kriteria pengujian : sig > 0,05 : H 0 diterima Dari Tabel 1 kita memperoleh nilai sig pada baris Metode Penelitian = 0,527; dengan kata lain sig > 0,05. Hal tersebut dapat disimpulkan bahwa tidak terdapat perbedaan yang signifikan antara hasil belajar matematika siswa, antara yang pembelajarannya menggunakan Metode A, Metode B, dan Metode C pada taraf signifikansi 5%. Implikasinya pembelajaran dari ketiga Metode A, B, dan C dalam pembelajaran matematika sama-sama membantu mengembangkan hasil belajar matematika siswa. Karena H 0 diterima (tidak terdapat perbedaan), maka uji lanjutan (Post Hoc) diabaikan, walaupun hasilnya terdapat pada output SPSS : 37
39 Dependent Variable:Hasil Belajar Matematika Siswa Multiple Comparisons 95% Confidence Mean Interval (I) Metode (J) Metode Difference Std. Lower Upper Pembelajaran Pembelajaran (I-J) Error Sig. Bound Bound Tukey HSD Metode A Metode B,5454,52238,552 -,7025 1,7932 Metode C,4495,48725,628 -,7144 1,6134 Metode B Metode A -,5454,52238,552-1,7932,7025 Metode C -,0958,49832,980-1,2862 1,0945 Metode C Metode A -,4495,48725,628-1,6134,7144 Metode B,0958,49832,980-1,0945 1,2862 Scheffe Metode A Metode B,5454,52238,582 -,7579 1,8486 Metode C,4495,48725,655 -,7661 1,6652 Metode B Metode A -,5454,52238,582-1,8486,7579 Metode C -,0958,49832,982-1,3391 1,1474 Metode C Metode A -,4495,48725,655-1,6652,7661 Metode B,0958,49832,982-1,1474 1,3391 Based on observed means. The error term is Mean Square(Error) = 3,406. Apabila hasil Post Hoc dianalisis, terlihat semua nilai Sig. pada Tabel Multiple Comparisons juga lebih besar dari alpha (α = 0,05). Hal ini dapat disimpulkan bahwa dari ketiga metode tersebut (Metode A, B, dan C) tidak terdapat perbedaan yang signifikan pada taraf signifikansi 5%. 38
40 B. Langkah Pengujian dengan Minitab Dalam menjawab pertanyaan penelitian di atas, maka akan dilakukan terlebih dahulu pengujian normalitas untuk melihat pengujian apa yang selanjutnya dilakukan. Uji Normalitas Data 1. Definisikan variabel Hasil Belajar Gabungan, Metode Pembelajaran, Data Hasil Belajar setiap metode (Hasil Belajar A, Hasil Belajar B, dan Hasil Belajar C) pada setiap Field di Worksheet Minitab. Kemudian input data ke minitab pada Worksheet. 2. Pilih menu Stat Basic Statistics Normality Test. 39
41 Percent 3. Pilih variabel C2 Hasil Belajar A kemudian Select ke Variable, dan pilih ke Ryan- Joiner (Smiliar to Shapiro-Wilk). Lalu dalam Title, ketik judul (misalnya: Uji Normalitas Data Hasil Belajar Siswa Metode A). Kemudian klik OK. * untuk pemilihan Ryan-Joiner dikarenakan sampel yang dipilih dianggap sampel kecil (n < 40). Maka pada output akan menampilkan : Uji Normalitas Data Hasil Belajar Siswa - Metode A Normal Mean 6,615 StDev 1,629 N 26 RJ 0,976 P-Value >0, HASIL BELAJAR - A Kriteria pengujian : Jika (P-value) > α maka Sampel berdistribusi normal. 40
42 Percent Percent Dari statistik uji, terlihat P-Value = 0,100, mengakibatkan (P-Value) > α. Maka dapat disimpulkan bahwa sampel dengan menggunakan Metode-A berdistribusi normal. Lakukan hal yang sama untuk menguji normalitas data sampel Metode-B dan Metode-C, sehingga didapat output minitab sebagai berikut : Uji Normalitas Data Hasil Belajar Siswa - Metode B Normal Mean 6,069 StDev 1,886 N 24 RJ 0,992 P-Value >0, HASIL BELAJAR - B Uji Normalitas Data Hasil Belajar Siswa - Metode C Normal Mean 6,167 StDev 1,975 N 32 RJ 0,985 P-Value >0, HASIL BELAJAR - C Terlihat dari hasil minitab di atas, ketiga sampel (hasil belajar matematika siswa yang menggunakan Metode-A, Metode-B, dan Metode-C) berdistribusi normal. Maka langkah 41
43 selanjutnya adalah pengujian parametrik dalam menguji perbedaan rata-rata tiga sampel menggunakan One Ways ANOVA. Tetapi apabila ingin menguji Homogenitas Variansnya, maka langkah-langkahnya adalah sebagai berikut: 1. Pilih menu Stat ANOVA Test for Equal Variances. 2. Pilih variabel C1 Hasil Belajar kemudian Select ke Response, dan Pilih variabel C2 Metode Pembelajaran kemudian Select ke Factors. Lalu dalam Title, ketik judul (misalnya: Homogenitas Varians). Kemudian klik OK. 42
44 Metode Pembelajaran Maka pada output akan menampilkan : Homogenitas Varians A Bartlett's Test Test Statistic 1,02 P-Value 0,602 Levene's Test Test Statistic 0,73 P-Value 0,486 B C 1,0 1,5 2,0 2,5 95% Bonferroni Confidence Intervals for StDevs 3,0 Kriteria pengujian : Jika (P-value) > α maka Varians Kelompok Sampel Homogen Dari statistik uji, terlihat P-Value = 0,602 (untuk Bartlett s Test) dan P-Value = 0,486 (untuk Levene s Tests) mengakibatkan (P-Value) > α. Maka dapat disimpulkan bahwa Varians Kelompok Sampel Homogen. Uji One Ways ANOVA 1. Pilih menu Stat ANOVA One-Way. 43
45 2. Pilih variabel C1 Hasil Belajar kemudian Select ke Response, dan Pilih variabel C2 Metode Pembelajaran kemudian Select ke Factors. Klik Comparisons. Di dalam box One-Way Multiple Comparisons, pilih Tukey s, family error rate, kemudian OK, lalu OK kembali. 44
46 Outputnya akan muncul pada bagian Session, seperti dibawah ini: H 0 : A B C H A : Paling tidak terdapat satu Metode yang berbeda secara signifikan dengan Metode lainnya Kriteria pengujian : P-Value > 0,05 : H 0 diterima Dari Output minitab, kita memperoleh nilai P pada baris Metode Penelitian = 0,527; dengan kata lain P-Value > 0,05. Hal tersebut dapat disimpulkan bahwa tidak terdapat perbedaan yang signifikan antara hasil belajar matematika siswa, antara yang pembelajarannya menggunakan Metode A, Metode B, dan Metode C pada taraf signifikansi 5%. Implikasinya pembelajaran dari ketiga Metode A, B, dan C dalam pembelajaran matematika sama-sama membantu mengembangkan hasil belajar matematika siswa. 45
47 TWO WAYS - ANOVA Agar dapat memahami dan mempelajari cara pengolahan data dengan uji Two Ways ANOVA, maka dibuat ilustrasi sebuah pertanyaan penelitian seperti berikut: Misalnya seorang peneliti ingin mengetahui bahwa apakah terdapat perbedaan hasil belajar matematik siswa SMA, yang pembelajarannya menggunakan metode A dengan yang pembelajarannya menggunakan metode B, berdasarkan tingkat kemampuan awal siswa (Tinggi, Sedang, dan Kurang)? (dengan taraf signifikansi α = 5%) DATA NILAI HASIL BELAJAR SISWA DENGAN METODE A NO KODE SISWA HASIL BELAJAR TKAS 1 E Kurang 2 E Kurang 3 E Sedang 4 E Sedang 5 E Kurang 6 E Kurang 7 E Sedang 8 E Sedang 9 E Sedang 10 E Sedang 11 E Sedang 12 E Sedang 13 E Sedang 14 E Kurang 15 E Sedang 16 E Sedang 17 E Tinggi 18 E Tinggi 19 E Tinggi 20 E Kurang 21 E Tinggi 22 E Kurang 23 E Tinggi 24 E Tinggi 25 E Tinggi 26 E Kurang 46
48 NO KODE SISWA HASIL BELAJAR TKAS 27 E Kurang 28 E Tinggi 29 E Tinggi 30 E Tinggi 31 E Tinggi 32 E Tinggi DATA NILAI HASIL BELAJAR SISWA DENGAN METODE B NO KODE SISWA HASIL BELAJAR TKAS 1 K Kurang 2 K Sedang 3 K Kurang 4 K Sedang 5 K Kurang 6 K Sedang 7 K Kurang 8 K Sedang 9 K Tinggi 10 K Kurang 11 K Kurang 12 K Kurang 13 K Tinggi 14 K Kurang 15 K Kurang 16 K Sedang 17 K Tinggi 18 K Sedang 19 K Tinggi 20 K Tinggi 21 K Sedang 22 K Sedang 23 K Sedang 24 K Tinggi 25 K Tinggi 47
49 NO KODE SISWA HASIL BELAJAR TKAS 26 K Sedang 27 K Sedang 28 K Sedang 29 K Tinggi 30 K Tinggi 31 K Sedang C. Langkah Pengujian dengan SPSS Dalam menjawab pertanyaan penelitian di atas, maka akan dilakukan terlebih dahulu pengujian normalitas untuk melihat pengujian apa yang selanjutnya dilakukan. Uji Normalitas Data 1. Definisikan variabel Hasil Belajar, Metode Pembelajaran, Tingkat Kemampuan Awal Siswa pada Variable View dan input data ke SPSS pada Data View. 48
50 2. Pilih menu Analyze Descriptives Statistics Explore. 3. Masukkan variabel Hasil Belajar ke Dependent List dan Metode Pembelajaran ke Faktor List kemudian klik tombol Plots Pilih Normality Test With Plots kemudian klik Continue dan OK. 49
51 Maka pada output akan menampilkan beberapa tampilan. Namun untuk pengujian Normalitas hanya output Tests of Normality saja yang digunakan. Tests of Normality Metode Pembelajaran Kolmogorov-Smirnov a Shapiro-Wilk Statistic df Sig. Statistic df Sig. Hasil Belajar Matematika Siswa Metode A,145 32,086,936 32,056 Metode B,125 31,200 *,955 31,208 a. Lilliefors Significance Correction *. This is a lower bound of the true significance. Kriteria pengujian : Jika (Sig.) > α maka Sampel berdistribusi normal. Dari statistik uji, karena sampel yang di ambil merupakan sampel kecil (n < 40) maka diambil nilai Sig. pada kolom Shapiro-Wilk, dengan nilai Sig. untuk metode A = 0,056 dan untuk metode B = 0,208 yang mengakibatkan (Sig.) > α. Maka dapat disimpulkan bahwa kedua sampel berdistribusi normal. 50
52 Uji Two Ways ANOVA 1. Pilih menu Analyze General Linear Model Univariate. 2. Masukkan variabel Hasil Belajar ke Dependent List dan Metode Pembelajaran serta Tingkat Kemampuan Awal Siswa ke Fixed Factor(s) kemudian klik tombol Model. 51
53 3. Pilih Custom, Pindahkan Metode Pembelajaran, TKAS (tidak bersamaan) pada Factors & Covariates ke Model dengan menekan tombol tanda panah di bawah tombol interaction. Kemudian pindahkan juga Metode Pembelajaran dan TKAS secara bersamaan pada Factors & Covariates ke Model (untuk melihat interaksi Metode dan TKAS secara bersamaan dalam menghasilkan hasil belajar siswa) kemudian klik tombol Continue. 4. Pilih Plot, Pindahkan TKAS ke Horizontal Axis, dan Metode Pembelajaran ke Separate lines, kemudian pilih tombol add sehingga muncul Metode_Pembelajaran*TKAS. Lalu klik tombol Continue. 52
54 5. Pilih Post Hoc, Pindahkan TKAS ke Post Hoc Tests for, kemudian pilih tombol Scheffe, Tukey (pilih berdasarkan uji lanjutan apa yang diinginkan peneliti). Lalu klik tombol Continue. 53
55 6. Pilih Option, pilih Homogeneity tests. Lalu klik tombol Continue dan OK. 54
56 Untuk melihat apakah varians dari Hasil Belajar Matematika Siswa Homogen, maka yang dilihat output tampilannya pada gambar berikut : Levene's Test of Equality of Error Variances a Dependent Variable:Hasil Belajar Matematika Siswa F df1 df2 Sig., ,554 Tests the null hypothesis that the error variance of the dependent variable is equal across groups. a. Design: Intercept + Metode_Pembelajaran + TKAS + Metode_Pembelajaran * TKAS Kriteria pengujian : Jika (Sig.) > α maka Varians Hasil Belajar Matematika Siswa Homogen Dari statistik Levene s Test didapat nilai Sig. = 0,554 yang mengakibatkan (Sig.) > α. Maka dapat disimpulkan bahwa varians Hasil Belajar Matematika Siswa kedua sampel Homogen. 55
57 Karena Asumsi Homogenitas Varians dipenuhi, maka langkah selanjutnya akan dilihat hasil pengolahan data Uji ANOVA. Hasil output dari SPSS yang dilihat adalah Tabel 2 : Two Ways ANOVA sebagai berikut: TABEL 2 : Two Ways ANOVA Tests of Between-Subjects Effects Dependent Variable:Hasil Belajar Matematika Siswa Source Type III Sum of Squares df Mean Square F Sig. Corrected Model 12957,296 a ,459 36,785,000 Intercept , , ,851,000 Metode_Pembelajaran 10514, , ,246,000 TKAS 785, ,631 5,573,006 Metode_Pembelajaran * 369, ,876 2,624,081 TKAS Error 4015, ,448 Total , Corrected Total 16972, a. R Squared =,763 (Adjusted R Squared =,743) Dari perhitungan pada Tabel 2 : Two Ways ANOVA di atas untuk menganalisisnya lebih komprehensif kita perinci satu persatu: Yang pertama akan dilihat pengaruh Metode Pembelajaran terhadap Hasil Belajar Matematika Siswa (1) Metode Pembelajaran H 0 : = A B H A : A B Kriteria pengujian : sig > 0,05 : H 0 diterima Dari Tabel 2 kita memperoleh nilai sig = 0,000; atau dengan kata lain sig < 0,05. Hal tersebut dapat disimpulkan bahwa terdapat perbedaan yang signifikan antara hasil belajar matematika siswa, antara yang pembelajarannya menggunakan metode A dengan yang pembelajarannya menggunakan metode B pada taraf signifikansi 5%. Implikasinya pembelajaran yang menggunakan metode A dalam pembelajaran matematika membantu mengembangkan hasil belajar matematika siswa. 56
58 Berikutnya akan dilihat pengaruh Tingkat Kemampuan Awal Siswa (TKAS) terhadap Hasil Belajar Matematika Siswa (2) TKAS H 0 : t' s' k' H A : Paling tidak terdapat satu TKAS yang berbeda secara signifikan dengan TKAS lainnya Kriteria pengujian : sig > 0,05 maka H 0 diterima Dari Tabel 2 diperoleh nilai sig = 0,006; atau dengan kata lain sig < 0,05; hal tersebut dapat disimpulkan bahwa paling tidak terdapat satu kelompok siswa dengan TKAS tertentu yang hasil belajar matematika siswanya berbeda secara signifikan dengan TKAS lainnya pada taraf signifikansi 5%. Untuk mengetahui kelompok siswa dengan TKAS mana yang berbeda secara signifikan dalam hasil belajar matematika, dilanjutkan dengan uji Scheffe. Hasil perhitungannya tersaji dari output SPSS berikut: Dependent Variable:Hasil Belajar Matematika Siswa Tabel 3 : Uji Scheffe Multiple Comparisons 95% Confidence (I) Tingkat (J) Tingkat Mean Interval Kemampuan Kemampuan Difference Std. Lower Upper Awal Siswa Awal Siswa (I-J) Error Sig. Bound Bound Scheffe Tinggi Sedang 11,4048 * 2,50800,000 5, ,7086 Kurang 7,6270 * 2,69601,024, ,4034 Sedang Tinggi -11,4048 * 2,50800,000-17,7086-5,1009 Kurang -3,7778 2,61709,359-10,3558 2,8003 Kurang Tinggi -7,6270 * 2,69601,024-14,4034 -,8506 Sedang 3,7778 2,61709,359-2, ,3558 Based on observed means. The error term is Mean Square(Error) = 70,448. Dari Tabel 3 disimpulkan bahwa terdapat perbedaan yang signifikan antara hasil belajar matematika siswa pada TKAS Tinggi terhadap TKAS Sedang pada taraf signifikansi 5% (terlihat dari sig. TKAS Tinggi terhadap TKAS Sedang ataupun sebaliknya = 0,000). Selain itu juga terdapat perbedaan yang signifikan antara hasil belajar matematika siswa pada TKAS 57
59 Tinggi terhadap TKAS Kurang pada taraf signifikansi 5% (terlihat dari sig. TKAS Tinggi terhadap TKAS Kurang ataupun sebaliknya = 0,000). Dalam hal ini hasil belajar matematika siswa dengan TKAS Tinggi dan TKAS Kurang lebih baik daripada siswa dengan TKAS sedang. Implikasinya hasil belajar matematika siswa pada TKAS Tinggi dan TKAS Kurang lebih berkembang dari TKAS Sedang. Berikutnya akan dilihat efek interaksi secara bersama-sama antara Pendekatan Pembelajaran dan TKAS terhadap Hasil Belajar Matematika Siswa (3) Efek Interaksi antara Metode Pembelajaran dan TKAS Untuk melihat secara grafik ada tidaknya efek interaksi antara metode pembelajaran dan TKAS dapat dilihat pada Gambar 1 : efek interaksi yang merupakan output dari SPSS Gambar 1 Efek Interaksi antara Pendekatan Pembelajaran dan TKAS dalam hasil belajar matematika Pada Gambar 1 nampak tidak terdapat efek interaksi antara metode pembelajaran dengan hasil belajar matematika siswa baik pada TKAS Tinggi, Sedang maupun Kurang. Hal ini 58
60 dikarenakan ruas garis nampak sejajar. Sekarang berdasarkan Tabel 1, kita analisis efek interaksi tersebut secara keseluruhan. Rumusan Hipotesis: H 0 : At Bt As Bs Ak Bk H A : Paling tidak ada satu selisih yang berbeda secara signifikan dari yang lainnya Kriteria pengujian : Jika sig > 0,05 maka H 0 diterima Dari Tabel 2 diperoleh nilai sig = 0,081 lebih besar dari 0,05; hal tersebut dapat disimpulkan bahwa tidak terdapat perbedaan yang signifikan antara selisih hasil belajar matematika siswa yang memperoleh pembelajaran melalui Metode A pada TKAS Tinggi, Sedang, dan Kurang dengan siswa yang memperoleh pembelajaran melalui Metode B pada TKAS Tinggi, Sedang dan Kurang pada taraf signifikansi 5%. Kesimpulannya secara umum metode pembelajaran tidak memberikan pengaruh yang signifikan terhadap TKAS dalam mengembangkan hasil belajar matematika siswa pada taraf signifikansi 5%. 59
Uji Perbandingan Rata-Rata
Uji Perbandingan Rata-Rata Pengujian hipotesis perbandingan rata-rata dilakukan untuk melihat kesesuaian dugaan peneliti terhadap suatu objek yang diteliti dengan kenyataannya. Misalnya seorang peniliti
Lebih terperinciUji Perbandingan Rata-Rata
Uji Perbandingan Rata-Rata Pengujian hipotesis perbandingan rata-rata dilakukan untuk melihat kesesuaian dugaan peneliti terhadap suatu objek yang diteliti dengan kenyataannya. Misalnya seorang peniliti
Lebih terperinciANALISIS BIVARIAT DATA KATEGORIK DAN NUMERIK Uji t dan ANOVA
ANALISIS BIVARIAT DATA KATEGORIK DAN NUMERIK Uji t dan ANOVA Uji t Independen Sebagai contoh kita gunakan data ASI Eksklusif yang sudah anda copy dengan melakukan uji hubungan perilaku menyusui dengan
Lebih terperinciANALISIS VARIANSI MANOVA (MULTIVARIATE ANALYSIS OF VARIANCE)
ANALISIS VARIANSI MANOVA (MULTIVARIATE ANALYSIS OF VARIANCE) Manova merupakan uji beda varian. Jika pada anava varian yang dibandingkan berasal dari satu variable terikat (Y), pada manova varian yang dibandingkan
Lebih terperinciBAB 08 ANALISIS VARIAN 8.1 ANALISIS VARIAN SATU JALAN
BAB 08 ANALISIS VARIAN Sebagaimana yang sudah dijelaskan sebelumnya bahwa salah satu statistik parametrik yang sering digunakan dalam penelitian pendidikan yaitu Analisis Varian. Oleh karena itu pada bagian
Lebih terperinciJenis Pupuk o B1 B2 B3 B4
TUTORIAL SPSS RANCANGAN ACAK KELOMPOK (RAK) oleh : Hendry http://teorionline.wordpress.com/ Rancangan acak kelompok (RAK) sering disebut dengan randomized complete block design (RCBD). Pada rancangan ini
Lebih terperinciBAB 09 ANALISIS VARIAN DISAIN FAKTORIAL
BAB 09 ANALISIS VARIAN DISAIN FAKTORIAL Sebagaimana yang sudah dijelaskan sebelumnya bahwa salah satu statistik parametrik yang sering digunakan dalam penelitian pendidikan yaitu Analisis Varian. Analisis
Lebih terperinciAnalisis Varians Multivariats
Analisis Varians Multivariats Wahyu Widhiarso Fakultas Psikologi UGM wahyupsy@gmail.com A. Apa Bedanya Anava Univariats dan Multivariats Bedanya adalah anava univariats dipakai ketika variabel yang dibandingkan
Lebih terperinciMODUL PELATIHAN SPSS Analisis Perbedaan
1 MODUL PELATIHAN SPSS Perbedaan Dr. Sugiyanto Fakultas Psikologi Universitas Gadjah Mada 1. Uji Prasyarat 2. Uji t 2 kelompok independen Data-1 hal. 10 3. Uji t 2 amatan ulang Data-2 hal. 12 4. varians
Lebih terperinciBAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN Data Hasil Belajar Pretest Kelas Van Hiele dan Bruner
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 41. Deskripsi Data Deskripsi data dalam hasil penelitian dan pembahasan akan dibahas mengenai data hasil belajar pretes kelas yang akan menggunakan teori Van Hiele
Lebih terperinciUJI PERSYARATAN ANALISIS DATA
PERTEMUAN KE-6 Materi : UJI PERSYARATAN ANALISIS DATA Uji nonparametrik digunakan apabila asumsi-asumsi pada uji parametrik tidak dipenuhi. Asumsi yang paling lazim pada uji parametrik adalah sampel acak
Lebih terperinciLampiran 1. Surat Permohonan Ijin Penelitian di Laboratorium Mikrobiologi FK UKM
Lampiran 1 Surat Permohonan Ijin Penelitian di Laboratorium Mikrobiologi FK UKM 79 80 Lampiran 2 Surat Permohonan Ijin Peminjaman Alat di Laboratorium Biologi FK UKM 81 Lampiran 3 Perhitungan Statistik
Lebih terperinciKomang Suardika, S.Pd (Pendidikan Fisika, Undiksha) 2013
Komang Suardika, S.Pd (Pendidikan isika, Undiksha) 013 Anova Satu Jalur (One Way Anova) Suatu penelitian dilakukan di SMA N 1 Banjar untuk mengetahui perbedaan rata-rata dengan lima metode pembelajaran
Lebih terperinciLATIHAN SPSS I. A. Entri Data
A. Entri Data LATIHAN SPSS I Variabel Name Label Type Nama Nama Mahasiswa String NIM Nomor Induk Mahasiswa String JK Numeris 1. 2. TglLahir Tanggal Lahir Date da Daerah Asal Numeris 1. Perkotaan 2. Pinggiran
Lebih terperinciHANDOUT METODE PENELITIAN KUANTITATIF ANALISIS DATA MENGGUNAKAN SPSS
HANDOUT METODE PENELITIAN KUANTITATIF ANALISIS DATA MENGGUNAKAN SPSS UJI RELIABILITAS DAN SELEKSI ITEM a. Pindahkan hasil data item dari tabulasi di Excel ke data view SPSS b. Di bagian variable view rubah
Lebih terperinciDua sampel independen, tidak terikat, tidak
76 PEMANFAATAN SPSS DALAM PENELITIAN BIDANG KESEHATAN & UMUM PEMANFAATAN SPSS DALAM PENELITIAN BIDANG KESEHATAN & UMUM 77 Jadi dari analisis keputusannya : p value < 0,05 Ho ditolak berarti Distribusi
Lebih terperinciLampiran 1. Data Eksperimen
1 Lampiran 1. Data Eksperimen No. Kelas Kelompok Lingkungan Produksi Insentif Moneter Kinerja Kelompok Uji Manipulasi 1 A 0 Lini Perakitan Piece Rate 13 Lolos 2 A 1 Lini Perakitan Piece Rate 6 Lolos 3
Lebih terperinciVI. SPSS RANCANGAN ACAK KELOMPOK (RAK)
VI. SPSS RANCANGAN ACAK KELOMPOK (RAK) Syarat : Ada satu peuabah bebas yang disebut perlakukan Ada satu peubah sampingan/pengganggu yang disebut kelompok Model Matematis : Yij = µ + Ki + Pj + єij i = 1,
Lebih terperinciHasil Uji Normalitas dan Homogenitas Data Kadar Estrogen
Lampiran 1. Analisis Data Kadar atau Estradiol Tabel 1. Data Kadar pada berbagai perlakuan penelitian (pg/ml) Perlakuan Ulangan 1 16,17 19,23 57,52 47,20 36,77 40,78 2 16,32 18,20 62,00 47,23 13,74 31,14
Lebih terperinciBAB IV HASIL PENELITIAN
BAB IV HASIL PENELITIAN Penelitian ini dilakukan di SMPN 2 Pogalan dengan mengambil populasi seluruh siswa kelas VIII yang ada sebanyak 3 kelas yaitu kelas VIII-A, VIII-B, VIII-C, Terbuka dengan jumlah
Lebih terperinciBAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. Data yang diperoleh dalam penelitian ini adalah data nilai tes kemampuan
6162 BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN A. Hasil Penelitian Data yang diperoleh dalam penelitian ini adalah data nilai tes kemampuan komunikasi matematis siswa dan data hasil skala sikap. Selanjutnya,
Lebih terperinciRancangan Percobaan dengan SPSS 13.0 (Untuk kalangan sendiri)
Rancangan Percobaan dengan SPSS 13.0 (Untuk kalangan sendiri) Statistical Product and Service Solution (SPSS) merupakan salah satu perangkat lunak/software statistik yang dapat digunakan sebagai alat pengambil
Lebih terperinciPerlakuan Lama Waktu 2 minggu. 4 Minggu. Ket: (I). Inti, (S).Sinusoid. Ket: (I). Inti, (L).Lemak. Ket: (I). Inti, (S).Sinusoid
LAMPIRAN Lampiran 1. Gambar Histologi Preparat Jaringan Hati Tikus Putih (Rattus norvegicus) pada luasan sel 25 µm dengan menggunakan mikroskop cahaya perbesaran 10 x 10. Perlakuan Lama Waktu 2 Kontrol
Lebih terperinciLampiran 1. Data Iklim Kabupaten Bima
LAMPIRAN 75 Lampiran 1. Data Iklim Kabupaten Bima 76 Lanjutan Lampiran 1 77 Lanjutan Lampiran 1 78 Lanjutan Lampiran 1 79 80 Lanjutan Lampiran 1 Prakiraan Curah Hujan Bulan Agustus Oktober Tahun 2011 81
Lebih terperinciANALISA RAGAM DATA (UJI ANOVA)
MATERI III ANALISA RAGAM DATA (UJI ANOVA) STMIK KAPUTAMA BINJAI Wahyu S. I. Soeparno, SE., M.Si Analisa Ragam Satu Arah (Oneway) Analisa ragam satu arah ( oneway ANOVA) digunakan untuk membandingkan mean
Lebih terperinciBAB IV HASIL PENELITIAN
BAB IV HASIL PENELITIAN A. Penyajian Statistik Deskripsi Hasil Penelitian 1. Kemampuan Awal Siswa Dalam penelitian ini seperti telah dijelaskan pada bab III, analisis tentang data kemampuan awal digunakan
Lebih terperinciLAMPIRAN. Cases. VolumeUdem KontrolNegatif % 0.0% % VolumeUdem KontrolNegatif Mean % Confidence Interval for Mean
LAMPIRAN Lampiran 1. Interpretasi hasil SPSS Case Processing Summary Cases Kelompok Perlakuan Valid Missing Total N Percent N Percent N Percent VolumeUdem KontrolNegatif 13 100.0% 0.0% 13 100.0% Pembanding
Lebih terperinciHasil Uji Validitas Skala CPRS (Conduct Problem Risk Screen)
80 Lampiran 1 Hasil Uji Validitas Skala CPRS (Conduct Problem Risk Screen) Case Processing Summary N % Cases Valid 30 100,0 Excluded a 0,0 Total 30 100,0 a. Listwise deletion based on all variables in
Lebih terperinciLAMPIRAN. Lampiran 1. Gambar lokasi pengambilan sampel daun singkong di desa Sumampir
LAMPIRA Lampiran 1. Gambar lokasi pengambilan sampel daun singkong di desa Sumampir Lampiran 2. Gambar rearing area yang berisi tungau predator Phytoseius sp. dengan Tetranychus urticae (2, 4, dan 6) 17
Lebih terperinciBAB 14 UJI DESKRIPTIF, VALIDITAS DAN NORMALITAS DATA
BAB 14 UJI DESKRIPTIF, VALIDITAS DAN NORMALITAS DATA SPSS menyediakan fasilitas untuk melakukan analisis deskriptif data seperti uji deskriptif, validitas dan normalitas data. Uji deskriptif yang dilakukan
Lebih terperinciBAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN A. Deskripsi Hasil dan Temuan Penelitian Data yang diperoleh dalam penelitian ini adalah data nilai tes kemampuan pemahaman matematis siswa dan data hasil skala sikap.
Lebih terperinciAnacova Dua Jalur ( 3 x 3,
Komang Suardika, S.Pd, Pendidikan Fisika 013 Anacova Dua Jalur ( 3 x 3, I. Judul Penelitian : Pengaruh Model Pembelajaran ( CTL, PBL dan Model Kooperative) terhadap hasil belajar mahasiswa semester V untuk
Lebih terperinciBAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. sebagai kelas kontrol. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui perbedaan
80 BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN A. Deskripsi dan Analisis Data Penelitian yang telah penulis lakukan di SMPN 1 Batang Anai terdiri dari tiga kelas sampel, yaitu dua kelas sebagai kelas eksperimen dan satu
Lebih terperinciBAHAN AJAR STATISTIKA AGUS TRI BASUKI UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH YOGYAKARTA
BAHAN AJAR STATISTIKA AGUS TRI BASUKI UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH YOGYAKARTA ANALISIS of VARIANS Setiap perusahaan perlu melakukan pengujian terhadap kumpulan hasil pengamatan mengenai suatu hal, misalnya
Lebih terperinciLangkah-Langkah: 1. Buka program aplikasi SPSS 2. Buatlah variabel logika, perasaan, dan gender pada halaman Variable View
BAB VII ANALISIS VARIANSI MULTIVARIABEL Tujuan: Menguji apakah dua atau lebih variabel dependen berbeda berdasarkan satu atau lebih variabel independen Hipotesis: Ho: dua atau lebih variabel dependen sama
Lebih terperinciOleh: Lulut Sunarya ( ) Ghufran Rahmat Putra ( ) Debbiela Fajrina Septierly ( ) Miranti Nurbayani ( )
LAPORAN Analisis Perbedaan Rata-Rata Menggunakan Uji Scheffe Laporan ini diajukan untuk memenuhi tugas mata kuliah Desain Eksperimen I Dosen : Yeny Krista Franty, S.Si., M.Si. Oleh: Lulut Sunarya (140610009007)
Lebih terperinciTabel hasil perhitungan nilai kekerasan sebelum perendaman
L A M P I R A N Tabel hasil perhitungan nilai kekerasan sebelum perendaman No Sampel Aquades Susu bubuk Susu cair Susu kental manis d 1 d 2 D VHN d 1 d 2 D VHN d 1 d 2 d VHN d 1 d 2 d VHN 1 27 31.75 29.375
Lebih terperinciBAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN Dalam suatu penelitian, setelah menetapkan metodologi penelitian maka akan dilakukan analisis validitas dan reliabilitas data, pengujian hipotesis dan analisa korelasi. Setelah
Lebih terperinciBAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. kemampuan pemahaman matematik siswa dan data hasil skala sikap.
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN A. Hasil dan Temuan Penelitian Data yang diperoleh dalam penelitian ini adalah data nilai tes kemampuan pemahaman matematik siswa dan data hasil skala sikap. Selanjutnya,
Lebih terperinciInterpretasi: Output Test of Homogenity of Variance Dari hasil output diatas dapat diketahui nilai probabilitas untuk hasil belajar dengan nilai
1. Seorang mahasiswa melakukan penelitian eksperimen pendidikan dengan judul Perbandingan Model Pembelajaran Picture And Picture Dan Reciprocal Teaching Dengan Media Power Point Terhadap Biologi Pokok
Lebih terperinciBAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN A. Deskripsi Sampel Penelitian Sampel dalam penelitian ini adalah siswa kelas VII SMP Kristen Satya Wacana Salatiga tahun ajaran 2013/2014 yang terbagi atas tiga
Lebih terperinciBAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
67 BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 4.1 Hasil Penelitian 4.1.1 Deskripsi Subjek Penelitian Penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 2 Tuntang, Kecamatan Tuntang Kabupaten Semarang yang beralamat
Lebih terperinciBAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. penalaran matematis siswa dan data hasil skala sikap. Selanjutnya, peneliti
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN A. Hasil Penelitian Data yang diperoleh dalam penelitian ini adalah data nilai tes kemampuan penalaran matematis siswa dan data hasil skala sikap. Selanjutnya, peneliti
Lebih terperinciI. PENDAHULUAN II. TINJAUAN PUSTAKA
I. PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Statistika sangat bermanfaat dalam kehidupan manusia, tidak hanya di bidang ilmu pengetahuan tapi penerapannya juga sangat aplikatif di dunia sehari-hari. Salah satunya
Lebih terperinciPaired Sample Test Satu kelompok dengan dua perlakuan. atau. Membandingkan nilai rata-rata dua kelompok berpasangan
1.T TEST 2.ANOVA ttest Paired Sample Test Satu kelompok dengan dua perlakuan atau Membandingkan nilai rata-rata dua kelompok berpasangan Contoh: Kemampuan SPSS mahasiswa peserta kursus SPSS sebelum kursus
Lebih terperinciANOVA (analisis varians), sering disebut juga dengan uji F, mempunyai tujuan yang sama dengan uji t, yakni: o
Uji Beda: ANOVA ANOVA (analisis varians), sering disebut juga dengan uji F, mempunyai tujuan yang sama dengan uji t, yakni: o o Menguji apakah rata-rata lebih dari dua sampel berbeda secara signifikan
Lebih terperinciIII. METODELOGI PENELITIAN. sebagaimana yang diharapkan. Adapun yang dimaksud dari desain penelitian
30 III. METODELOGI PENELITIAN A. Metodelogi Penelitian Metode penelitian ini merupakan cara, agar penelitian dapat dilakukan dengan efektif dan efisien sehingga suatu penelitian dapat mencapai tujuan sebagaimana
Lebih terperinciLAMPIRAN 1. ONE WAY ANOVA
50 LAMPIRAN 1. ONE WAY ANOVA Descriptives Konsentrasi Xylitol Statistic Std. Error Komposisi Kalsium konsentrasi 20% Mean 42,8020 1,95318 95% Confidence Interval for Mean Lower Bound 37,3791 Upper Bound
Lebih terperinciBAB IV HASIL PENELITIAN
BAB IV HASIL PENELITIAN A. Deskripsi Data Penelitian ini dilaksanakan pada tanggal 10 Desember 2016 di SMAN 1 Tulungagung dengan popoulasi siswa kelas X sebanyak 250 siswa. Dari opulasi tersebut peneliti
Lebih terperinciBAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN A. Analisis Statistik Deskriptif Analisis statistik deskriptif merupakan suatu metode dimana datadata yang dikumpulkan dan dikelompokkan kemudian dianalisis dan diinterprestasikan
Lebih terperinciBAB IV HASIL PENELITIAN
BAB IV HASIL PENELITIAN A. Deskripsi Data Statistik deskriptif ini digunakan sebagai dasar untuk menguraikan kecenderungan jawaban responden dari tiap-tiap variabel, baik mengenai program kegiatan masjid,
Lebih terperinciBAB IV HASIL PENELITIAN. A. Deskripsi Umum Obyek Penelitian. 1. Profil Pasar Tradisional Prajurit Kulon Kota Mojokerto
BAB IV HASIL PENELITIAN A. Deskripsi Umum Obyek Penelitian 1. Profil Pasar Tradisional Prajurit Kulon Kota Mojokerto Pasar Prajurit Kulon didirikan oleh Pemerintah Kota Mojokerto yang dibawah naungan UPTD
Lebih terperinciUJI PRASYARAT ANALISIS
UJI PRASYARAT ANALISIS Wahyu Widhiarso Fakultas Psikologi UGM Latar Belakang PENGANTAR Beberapa formula statistika disusun berdasarkan asumsi-asumsi tertentu. Formula tersebut dapat menggambarkan sebuah
Lebih terperinciMATERI PERTEMUAN KE 3 SABTU, 5 APRIL 2014 EXPLORER. Buka kembali contoh soal pada pertemuan kedua minggu kemarin sbb:
MATERI PERTEMUAN KE 3 SABTU, 5 APRIL 2014 EXPLORER Buka kembali contoh soal pada pertemuan kedua minggu kemarin sbb: Seorang guru SMA ingin mengetahui rata-rata nilai matematika siswa kelas 3A yang terdiri
Lebih terperinciKelompok Tes Ketegori Rata-rata Simpangan Baku Pretes 5,38 1,44 Kelompok Postes 7,69 1,25 Eksperimen Hasil Latihan 2,31 0,19 Kelompok Kontrol
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN A. Hasil Penelitian dan Pengolahan Data Statistika (Manual) Setelah dilakukan penelitian di lapangan maka langkah yang dilakukan peneliti selanjutnya yaitu melakukan
Lebih terperinciBAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN Dalam bab IV ini berisi analisis instrumen penelitian, uji keseimbangan pretest dan uji beda rerata posttest, deskripsi data hasil belajar, normalitas data hasil
Lebih terperinciHo merupakan hipotesa awal sedangkan merupakan hipotesis alternatif atau hipotesis kerja 2. Rumus One sample t-test
UJI T-TEST (PENGANTAR STATISTIK LANJUT) A. Uji T-Test satu sampel (One sampel t- test). 1. Dasar teori. Pengujian rata-rata satu sampel dimaksudkan untuk menguji nilai tengah atau rata-rata populasi µ
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. penelitian yang diterapkan adalah penelitian eksperimen dengan dua kelompok
37 BAB III METODE PENELITIAN A. Disain penelitian Melalui uraian yang dikemukakan dalam latar belakang dan rumusan masalah, penelitian yang diterapkan adalah penelitian eksperimen dengan dua kelompok sampel
Lebih terperinciSkenario Payoff Magnitude terhadap Kecenderungan Pengambilan Risiko. Skenario Pengambilan Keputusan Investasi (Baird et al., 2008)
LAMPIRAN Skenario Payoff Magnitude terhadap Kecenderungan Pengambilan Risiko Data Responden NIM : Jenis Kelamin : L / P Usia : Skenario Pengambilan Keputusan Investasi (Baird et al., 2008) Bayangkan anda
Lebih terperinciBAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. Kelas Laki-Laki Perempuan Jumlah. Jumlah Seluruhnya 60. Tabel 10.
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN A. Gambaran Umum Subyek Penelitian Penelitian ini dilaksanakan di SMP N 3 Tuntang, suatu sekolah yang berlokasi di kampung Beran, Kelurahan Karang Tengah, Kecamatan
Lebih terperinciBAB IV HASIL PENELITIAN
BAB IV HASIL PENELITIAN A. Penyajian Data Hasil Penelitian 1. Penyajian Data Data yang disajikan dalam penelitian ini adalah data yang berkaitan dengan variabel-variabel yang diteliti yaitu data nilai
Lebih terperinciBAB IV HASIL PENELITIAN
BAB IV HASIL PENELITIAN A. Deskripsi Data 1. Wawancara Peneliti menggunakan teknik wawancara untuk melakukan studi pendahuluan terkait permasalahan yang ada di lokasi penelitian. Pada penelitian ini, wawancara
Lebih terperinciDUKUNGAN SOSIAL. Item-Total Statistics
55 DUKUNGAN SOSIAL Reliability Item-Total Statistics Soal_1 Soal_2 Soal_3 Soal_4 Soal_5 Soal_6 Soal_7 Soal_8 Soal_9 Soal_10 Soal_11 Soal_12 Soal_13 Soal_14 Soal_15 Soal_16 Soal_17 Soal_18 Soal_19 Soal_20
Lebih terperinciStatistika untuk Keteknikan Analisis Ragam
Statistika untuk Keteknikan Analisis Ragam Teknik Analisis Ragam : Pengolahan data anova satu arah dan anova dua arah dengan rumus statistik dan SPSS. Oleh Delvi Yanti, S.TP, MP Page 0 1.1 Rumus Anova
Lebih terperinciANALISIS DATA KOMPARATIF (T-Test)
PERTEMUAN KE-10 ANALISIS DATA KOMPARATIF (T-Test) Ringkasan Materi: Komparasi berasal dari kata comparison (Eng) yang mempunyai arti perbandingan atau pembandingan. Teknik analisis komparasi yaitu salah
Lebih terperinciPerhitungan Uji Keseragaman & Keseragaman Data Menggunakan Excel Nama. Dicatat Oleh: Waktu Penyelesaian (detik)
Perhitungan Uji Keseragaman & Keseragaman Data Menggunakan Excel Tanggal 06/Mei/2013 Waktu 07.00-14.00 Nama WIB Proses: Operator Pak. Septian Kebisingan 70-80 db Dicatat Oleh: Jumlah Waktu Penyelesaian
Lebih terperinciUji Komparasi Dengan SPSS. Oleh Zulkifli Matondang
Uji Komparasi Dengan SPSS Oleh Zulkifli Matondang Pengantar Analisis komparasi bertujuan untuk melihat perbedaan rata-rata variabel terikat antara dua kelompok atau lebih. Uji komparasi (variabel terikat)
Lebih terperinciBAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN A. Deskripsi Subjek Penelitian Penelitian ini dilaksanakan di SMA Kristen 1 Salatiga. Populasi penelitian ini adalah siswa kelas X SMA Kristen 1 Salatiga Tahun Ajaran
Lebih terperinciMODUL III LINGKUNGAN KERJA FISIK
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Dalam dunia industri, sumber daya manusia merupakan salah satu aspek terpenting dalam jalannya sistem. Namun seringkali banyak ditemui halangan keberhasilan dikarenakan
Lebih terperinciDATA PENELITIAN SUBJEK. Nama :... No. Telp :... Suku Bangsa :...
DATA PENELITIAN SUBJEK Nama :... Jenis Kelamin : L / P NIM :... Stambuk : 2011 / 2012 / 2013 Usia :... tahun No. Telp :... Suku Bangsa :... LEMBAR PENJELASAN KEPADA CALON SUBJEK PENELITIAN Selamat pagi
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah semua siswa kelas X SMA Negeri 4 Bandar
22 III. METODE PENELITIAN A. Penentuan Populasi dan Sampel Penelitian Populasi dalam penelitian ini adalah semua siswa kelas X SMA Negeri 4 Bandar Lampung tahun ajaran 2011/2012 yang berjumlah 274 siswa
Lebih terperinciPendahuluan RRL Model Pengaruh Tetap Model Pengaruh Random
RANCANGAN RANDOM LENGKAP Pendahuluan RRL RRL atau Rancangan Random Lengkap merupakan rancangan di mana unit eksperimen yang dikenai perlakuan secara random dan menyeluruh lengkap untuk setiap perlakuan.
Lebih terperinciSTATISTICAL STUDENT OF IST AKPRIND
E-mail : statistikaista@yahoo.com Blog : Contoh Kasus One Way Anova dan Two Way Anova Menggunakan SPSS Lisensi Dokumen: Copyright 2010 ssista.wordpress.com Seluruh dokumen di ssista.wordpress.com dapat
Lebih terperinciPerbedaan Peningkatan Kemampuan Vertical Jump Setelah Pemberian Latihan Plyometric Jump To Box Dibanding Dengan Penambahan Passive Stretching
SURAT PERSETUJUAN MENJADI SAMPEL PENELITIAN Saya bertandatangan dibawah ini : Nama : Jenis Kelamin : Umur : Alamat : No Tlp/HP : Dengan ini menyatakan bahwa saya telah diberikan penjelasan penelitian tentang
Lebih terperinciPEDOMAN PRAKTIKUM ANALISIS STATISTIK
PEDOMAN PRAKTIKUM ANALISIS STATISTIK Oleh: Ali Muhson FAKULTAS EKONOMI UNIVERSITAS NEGERI YOGYAKARTA 2016 ii KATA PENGANTAR Puji syukur alhamdulillah saya panjatkan kehadirat Allah SWT yang telah memberikan
Lebih terperinciBAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN Dalam penelitian ini akan dilakukan pembahasan mengenai deskripsi tempat penelitian yaitu di Yayasan Pendidikan Eben Haezer Salatiga, deskripsi responden penelitian yaitu guru-guru
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Negeri 1 Gadingrejo tahun ajaran 2011/2012 yang berjumlah 248 siswa dan
III. METODE PENELITIAN A. Populasi dan Sampel Penelitian Populasi dalam penelitian ini adalah semua siswa kelas X semester genap SMA Negeri 1 Gadingrejo tahun ajaran 2011/2012 yang berjumlah 248 siswa
Lebih terperinciLAPORAN PRAKTIKUM 8 & 9 STATISTIKA TENTANG UJI HIPOTESIS (Z OR T) DAN UJI RERATA (STUDENT T)
LAPORAN PRAKTIKUM 8 & 9 STATISTIKA TENTANG UJI HIPOTESIS (Z OR T) DAN UJI RERATA (STUDENT T) STATISTIKA DISUSUN OLEH : MELINA KRISNAWATI 12.12.0328 SI 12 F JURUSAN SISTEM INFORMASI SEKOLAH TINGGI MANAJEMEN
Lebih terperinciMODUL II ANALYSIS OF VARIANCE (ANOVA)
MODUL II ANALYSIS OF VARIANCE (ANOVA) TUJUAN 1. Mahasiswa mampu memahami uji hipotesis harga rata-rata multi populasi dengan menggunakan Analysis of Variance (ANOVA). 2. Mahasiswa mampu memahami penyelesaian
Lebih terperinciBAB IV HASIL PENELITIAN
56 BAB IV HASIL PENELITIAN Penelitian ini dilaksanakan dengan tujuan untuk mengetahui Pengaruh Model Pembelajaran Kooperatif Pair Checks Berbasis Masalah Kontekstual Terhadap Hasil Belajar Matematika Siswa
Lebih terperinciANALISIS DATA KOMPARATIF (Anova)
PERTEMUAN KE-11 Ringkasan Materi: ANALISIS DATA KOMPARATIF (ANOVA) ANALISIS DATA KOMPARATIF (Anova) Jika uji kesamaan dua rata-rata atau uji-t digunakan untuk mencari perbedaan atau persamaan dua rata-rata,
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. lingkup dan waktu yang kita tentukan (Margono, 2010). Populasi dalam penelitian
III. METODE PENELITIAN A. Penentuan Populasi dan Sampel Penelitian 1. Populasi Populasi adalah seluruh data yang menjadi perhatian kita dalam suatu ruang lingkup dan waktu yang kita tentukan (Margono,
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Penelitian dilakukan di SMA Muhammadiyah I Pringsewu pada semester genap
III. METODE PENELITIAN A. Tempat dan Waktu penelitian Penelitian dilakukan di SMA Muhammadiyah I Pringsewu pada semester genap tahun pelajaran 2010-2011. B. Populasi dan Sampel Populasi penelitian adalah
Lebih terperinciBAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 4.1 Deskripsi Subjek Penelitian Penelitian ini dilaksanakan di SD Kristen Satya Wacana Salatiga pada semester II tahun pelajaran 2015/2016. Populasi dalam penelitian
Lebih terperinciANALISIS DATA DENGAN SPSS
ANALISIS DATA DENGAN SPSS I. ANALISIS DATA UNTUK UJI PERSYARATAN UJI HIPOTESIS A. Uji Normalitas Uji normalitas data dimaksudkan untuk memperlihatkan bahwa data sampel berasal dari populasi yang berdistribusi
Lebih terperinci128 LAMPIRAN - LAMPIRAN
128 LAMPIRAN - LAMPIRAN 129 FOAM PEMERIKSAAN PENGARUH PEMBERIAN SENAM BAYI TERHADAP PENINGKATAN BERAT BADAN PADA BAYI USIA 6-12 BULAN DI POSYANDU PERUMAHAN KEMANG TIMUR JAKARTA SELATAN IDENTITAS RESPONDEN
Lebih terperinciBAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 4.1 Hasil Penelitian 4.1.1 Deskripsi Data Penelitian ini dilaksanakan pada siswa XI IPS 2 dan XI IPS 3 SMA Negeri I Pabelan semester 1. SMA Negeri I Pabelan merupakan
Lebih terperinciMencit yang dipilih adalah mencit yang berumur 2-3 bulan dengan berat. rata-rata g dan dipelihara di Labaratorium Biokimia Fakultas
a. Pemeliharaan hewan coba Mencit yang dipilih adalah mencit yang berumur 2-3 bulan dengan berat rata-rata 20-30 g dan dipelihara di Labaratorium Biokimia Fakultas Kedokteran Universitas Diponegoro. Kandang
Lebih terperinciBAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. mengolah data tersebut sesuai dengan langkah-langkah yang ditentukan pada BAB
64 BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN A. Hasil Penelitian Data yang diperoleh dari penelitian ini adalah data nilai tes kemampuan berpikir kritis matematis siswa dan data hasil skala sikap siswa. Selanjutnya,
Lebih terperinciStatistics. BWTsebelum1 BWTsesudah1 BWTselisih1 BWTsebelum2 BWTsesudah2 BWTselisih2. N Valid
Lampiran 1 Uji Stastitik Statistics BWTsebelum1 BWTsesudah1 BWTselisih1 BWTsebelum2 BWTsesudah2 BWTselisih2 N Valid 13 13 13 13 13 13 Missing 13 13 13 13 13 13 Mean 5,538 7,308 1,769 5,385 7,115 1,731
Lebih terperinciGUIDELINE PENGUJIAN MENGGUNAKAN SPSS
GUIDELINE PENGUJIAN MENGGUNAKAN SPSS UJI RELIABILITAS Digunakan untuk mengukur suatu kuesioner yang merupakan indikator suatu variabel. Kuesioner dikatakan reliabel ketika jawaban seseorang terhadap pernyataan-pernyataan
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. dan waktu yang kita tentukan (Margono, 2010). Populasi dalam penelitian ini
III. METODE PENELITIAN A. Penentuan Populasi dan Sampel Penelitian 1. Populasi Populasi adalah seluruh data yang menjadi perhatian kita dalam suatu ruang lingkup dan waktu yang kita tentukan (Margono,
Lebih terperinciMATERI / BAHAN PRAKTIKUM
MODUL II ANOVA A. Tujuan Praktikum 1. Untuk mengetahui dan memahami uji statistik dengan menggunakan Anova, yaitu ANOVA satu arah dan ANOVA dua arah. 2. Untuk mengetahui persoalan dan masalah-masalah yang
Lebih terperinciBAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN A. Hasil Data yang diperoleh dari penelitian ini berupa nilai pretest dan posttest siswa dan hasil observasi keterlaksanaan pembelajaran. Data tersebut kemudian dianalisis melalui
Lebih terperinciCase Processing Summary
Lampiran 1 EXAMINE VARIABLES=PD_2 PD_24 PD_72 PD_2mgg /PLOT BOXPLOT STEMLEAF NPPLOT /COMPARE GROUP /STATISTICS DESCRIPTIVES /CINTERVAL 95 /MISSING LISTWISE /NOTOTAL. Explore [DataSet0] G:\REVISI PROPOSAL\Gipsum
Lebih terperinciPEDOMAN PRAKTIKUM APLIKASI KOMPUTER LANJUT
PEDOMAN PRAKTIKUM APLIKASI KOMPUTER LANJUT Oleh: Ali Muhson FAKULTAS EKONOMI UNIVERSITAS NEGERI YOGYAKARTA 01 ii KATA PENGANTAR Puji syukur alhamdulillah saya panjatkan kehadirat Allah SWT yang telah memberikan
Lebih terperinciLAMPIRAN. 1. Surat keterangan lolos kaji etik.
LAMPIRAN 1. Surat keterangan lolos kaji etik. 54 55 2. Lembar persetujuan inform consent. LEMBAR PERSETUJUAN RESPONDEN Assalamualaikum wr.wb Saya mahasisiwa S1 Program Studi Sarjana Kedokteran FK UII Nama
Lebih terperinciLAMPIRAN. Lampiran 1. Gambar Pakan Br2 Gambar Obat Streptozotosin. Gambar Kandang Tikus. dan Nikotinamid
Lampiran 1 LAMPIRAN Gambar Kandang Tikus Gambar Pakan Br2 Gambar Obat Streptozotosin dan Nikotinamid Gambar Sonde oral pada tikus Gambar HDL Precipitant Gambar LDL Precipitant Gambar penimbangan Berat
Lebih terperinciBAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. 2012/2013. SMP Negeri 3 Kaloran terletak 6 KM dari pusat
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 4.1 Hasil Penelitian 4.1.1 Diskripsi Data 4.1.1.1 Objek Dan Subjek Penelitian Penelitian dilaksanakan pada semester 2 tahun pelajaran 2012/2013. SMP Negeri 3 Kaloran
Lebih terperinciPANDUAN STATISTIK TERAPAN UNTUK PENELITIAN PENDIDIKAN
PANDUAN STATISTIK TERAPAN UNTUK PENELITIAN PENDIDIKAN Analisis data penelitian dalam bidang pendidikan dengan aplikasi SPSS versi 22 DIDIK SETYAWARNO 1/1/16 Pendidikan IPA FMIPA UNY Bab I. Bab II. STATISTIK
Lebih terperinci