Tugas Akhir Kelompok

Disusun oleh :

Syafiqotun Nihayah (4150405020)

Merilla Ayu P. (4150405031)

Hani Widyastuti (4150405042)

Fastariana Nugraheni (4150405045)

Pertanyaan:

1. Mengapa untuk uji banding 2 variabel dengan menggunakan uji t tidak terdapat uji lanjut, tetapi untuk uji banding lebih dari dua variabel menggunakan Anava terdapat uji lanjutnya? Beri contoh jika ada uji lanjut untuk uji t!
2. Bagaimana cara pengambilan sampel jika sampel terdiri dari kelas-kelas? Apa namanya?
3. Apa yang kamu ketahui tentang Anava dua jalan?
   

Penyelesaian:

1. Uji t hanya digunakan untuk membandingkan satu atau dua variabel, sedangkan untuk lebih dari dua variabel digunakan Anava, dalam hal ini digunakan uji F. Pada uji t tidak ada uji lanjut, tapi biasanya para peneliti ingin mengetahui interval konfidensi dari kedua variabel tersebut karena peneliti ingin memperoleh interval taksiran dimana perbedaan tersebut akan terletak. Lain halnya dengan uji F, uji ini akan mengalami uji lanjut jika hipotesis H₀ ditolak, salah satunya yaitu uji Range Berganda Duncan, uji LSD, dll. Hal ini dikarenakan apabila terjadi perbedaan variabel pada uji t, menunjukkan bahwa variabel itu memang berbeda karena jumlah variabel hanya dua. Misal variabel yang akan dibandingkan adalah x₁ dan x₂. Ini berarti perbedaan tersebut jelas terletak pada pasangan variabel x₁ dan x₂. Sedangkan pada Anava mengalami penolakan H₀ jika terdapat minimal satu pasang variabel yang berbeda sehingga dilakukan uji lanjut untuk mengetahui pasangan variabel mana yang mengalami perbedaan secara signifikan. Misal variabel yang akan dibandingkan adalah x_1, x_2, dan x_3. Kemudian terjadi penolakan H₀, maka uji lanjutnya berfungsi untuk mengetahui pasangan variabel mana yang mengalami perbedaan, apakah hanya pasangan variabel x₁ dan x₂, pasangan variabel x₁ dan _x3, pasangan variabel x₂ dan x₃, kedua pasangan, atau ketiga pasangan variabel.

2. Cara pengambilan sampel jika sampel terdiri dari kelas-kelas, dimulai dengan populasi dibagi menjadi beberapa kelompok/kelas sesuai dengan karakteristik yang sama yang dimiliki oleh masing-masing anggota populasi (karakteristik yang dijadikan dasar kesamaan diluar karakteristik yang akan diuji). Kemudian mengambil secara acak sampel dari masing-masing kelompok/kelas. Setiap anggota yang berada di dalam kelas-kelas yang diambil secara acak tadi merupakan sampel yang diperlukan. Pengambilan sampel dengan cara yang telah diuraikan seperti diatas disebut Sampling Acak Berlapis.

3. Anava dua jalan merupakan teknik statistik inferensial parametris yang digunakan untuk menguji hipotesis komparatif lebih dari dua sampel (k sampel) secara serempak jika setiap sampel terdiri dari dua kategori atau Anava dua jalan terjadi apabila selain terjadi pembagian kolom, dilakukan juga pembagian pada lajur (baris). Pada Anava dua jalan terdiri dari tiga uji, yaitu:

a. Uji Kesamaan Kolom/Kelas

b. Uji Kesamaan Baris/Kelompok

c. Uji Interaksi

Contoh kasus Anava 2 jalan:

suatu penelitian dilakukan untuk menguji pengaruh kombinasi perlakuan tiga tingkat kadar air dan tiga tingkat kadar yeast pada aksial pengembangan roti. pengujian setiap kombinasi perlakuan dilakukan dengan lima ulangan.

Berikut datanya:

Penyelesaian:

Data kemudian diolah menggunakan SPSS sehingga diperoleh hasil output sebagai berikut :

¨ Uji kesamaan kolom

Hipotesis :

H₀ : Tidak ada perbedaan pengembangan roti akibat pengaruh kadar yeast

H₁ : Ada perbedaan pengembangan roti akibat pengaruh kadar yeast

Berdasarkan output Tests of Between-Subjects Effects pada kadar yeast diperoleh nilai sig = 0,000 = 0% kurang dari 5%, berarti H₀ ditolak atau H₁ diterima. Jadi ada perbedaan pengembangan roti akibat pengaruh kadar yeast.

¨ Uji kesamaan baris

Hipotesis :

H₀ : Tidak ada perbedaan pengembangan roti akibat pengaruh kadar air

H₁ : Ada perbedaan pengembangan roti akibat pengaruh kadar air

Berdasarkan output Tests of Between-Subjects Effects pada kadar air diperoleh nilai sig = 0,000 = 0% kurang dari 5%, berarti H₀ ditolak atau H₁ diterima. Jadi Ada perbedaan pengembangan roti akibat pengaruh kadar air.

¨ Uji interaksi baris dan kolom

Hipotesis :

H₀: Tidak ada interaksi antara perbedaan kadar yeast dan kadar air terhadap pengembangan roti

H₁: Ada interaksi antara perbedaan kadar yeast dan kadar air terhadap pengembangan roti

Berdasarkan output Tests of Between-Subjects Effects pada yeast*kadarair diperoleh nilai sig = 0,000 = 0% kurang dari 5%, berarti H₀ ditolak dan H1 diterima. Jadi ada interaksi antara perbedaan kadar yeast dan kadar air terhadap pengembangan roti.

Validitas dan Reabilitas

Tugas Kelompok:

1. Syafiqotun Nihayah 4150405020

2. Merilla Ayu P. 4150405031

3. Hani Widyastuti 4150405042

4. Fastariana N. 4150405045

PENGARUH KREDIT BAGI HASIL TERHADAP PENINGKATAN PENDAPATAN

1.1 Hasil Perhitungan Asli

PERHITUNGAN VALIDITAS DAN RELIABILITAS ANGKET PENELITIAN

CONTOH PERHITUNGAN VALIDITAS DAN REALIBILITAS UJI COBA INSTRUMEN PENELITIAN

Perhitungan validitas butir.

Rumus yang digunakan

Pada butir soal nomor 1 diketahui:

=42 = 124 N=15

= 700 = 33056 = 1986

kemudian harga-harga tersebut dimasukkan ke dalam rumus menjadi:

=0.521

harga kemudian dibandingkan dengan harga =0.514

karena harga (0.521) > 0.514 maka berarti butir soal tersebut tidak valid.

untuk butir soal yang lain cara perhitungannya analog sama dengan yang di atas.

Perhitungan reliabilitas instrument

Rumus yang digunakan:

Dari tabel diketahui harga dari:

= 4.695 = 27.810 k=14

Harga-harga tersebut kemudian dimasukkan ke rumus menjadi:

Harga kemudian dibandingkan dengan harga = 0.532.

Karena maka berarti instrument tersebut reliable.

1.2 Hasil Revisi

Kriteria pengujian

Validitas

Realibilitas

signifikan.

Untuk mengetahui soal yang valid dan tidak valid dilihat nilai korelasi dibandingkan dengan tabel corelasi product moment untuk dk=n-1=15-1=14 untuk 5% adalah 0.532. jadi 3 soal yang tidak valid yaitu soal no 1, no 2 dan no 10.

Untuk mengetahui soal tersebut reliable atau tidak dilihat pada nilai alpha=0.895 dicocokkan dengan nilai tabel r product moment adalah 0.532, ternyata alpha lebih dari r tabel artinya signifikan atau reliable.

2.1 Hasil Perhitungan Asli

Dari tabel diatas diketahui:

Pada variabel peningkatan pendapatan, mean=2.7167; standar deviasi = 0.73857 dan N=60, pada variabel kredit bagi hasil mean=40.7833 standart deviasi=5.55128 dan N=60.

Dari tabel di atas diketahui harga koefisien korelasinya 0.427 dengan signifikasi 0.000. Bila harga sigifikansinya <> =0.254 maka harga koefisien korelasi tersebut signifikan, jadi korelasinya signifikan ada hubungan antara kredit bagi hasil dengan peningkatan pendapatan.

Dari tabel di atas diketahui bahwa =0.427 dan R² (indeks determinasinya)=0.182 atau 18.2%.

Dari tabel di atas diketahui persamaan regresi yang terbentuk adalah

Dari uji signifikansi koefisien regresi (koefisien X) didapatkan t_hitung=3,597 dengan signifikansi 0,001 atau 0,1%, dikarenakan harga signifikansi 0,1% , maka Ho ditolak.

2.2 Hasil Revisi

Dari tabel diatas diketahui:

Pada variabel peningkatan pendapatan, mean=2.72; standar deviasi = 0.739 dan N=60, pada variabel kredit bagi hasil mean =40.77 standart deviasi=5.485 dan N=60.

Dari tabel di atas diketahui harga koefisien korelasinya 0.435 dengan signifikasi 0.001. Bila harga sigifikansinya <> =0.254 maka harga koefisien korelasi tersebut signifikan, jadi korelasinya signifikan ada hubungan antara kredit bagi hasil dengan peningkatan pendapatan.

Dari tabel di atas diketahui bahwa =0.435 dan R² (indeks determinasinya)=0.189 atau 18.9%.

a Predictors: (Constant), jumlah

b Dependent Variable: y

Berdasar pada tabel Anova, nilai sig=0,001=0,1%<5%>

Dari tabel di atas diketahui persamaan regresi yang terbentuk adalah

Dari uji signifikansi koefesien regresi (koefisien X) didapatkan t_hitung=3,682 dengan signifikansi 0,001 atau 0,1%, dikarenakan harga signifikansi 0,1% , maka Ho ditolak.

Tugas Komputer Statistik:
1. Syafiqotun Nihayah (4150405020)
2. Merilla Ayu P. (4150405031)
3. Hani Widyastuti (4150405042)
4. Fastariana N. (4150405045)

Deskripsi data dengan LISREL

Univariate Marginal Parameters

Variable Mean St. Dev. Thresholds

-------- ---- -------- ----------

tes1 2.703 1.644 0.000 1.000 2.070 2.497 3.565

tes2 5.228 4.080 0.000 1.000 3.656 5.228 6.262

tes3 4.528 2.753 0.000 1.000 3.084 3.830 6.844

tes4 1.693 1.321 0.000 1.000 1.358 2.804

tes5 2.333 3.458 0.000 1.000 2.767 5.243

Ø Uji hubungan antara test 1 dan test final

Hipotesis

Ho : r=0, korelasi antara test 1 dan test final rendah

H1 : r≠0, korelasi antara test 1 dan test final tidak rendah

Melihat nilai sig antara test 1 dan test final adalah 0,040<0,05>

Ø Uji hubungan antara test 2 dan test final

Hipotesis

Ho : r=0, korelasi antara test 2 dan test final rendah

H1 : r≠0, korelasi antara test 2 dan test final tidak rendah

Melihat nilai sig antara test 2 dan test final adalah 0,001<0,05>

Ø Uji hubungan antara test 3 dan test final

Hipotesis

Ho : r=0, korelasi antara test 3 dan test final rendah

H1 : r≠0, korelasi antara test 3 dan test final tidak rendah

Melihat nilai sig antara test 3 dan test final adalah 0,039<0,05>

Ø Uji hubungan antara test 4 dan test final

Hipotesis

Ho : r=0, korelasi antara test 4 dan test final rendah

H1 : r≠0, korelasi antara test 4 dan test final tidak rendah

Melihat nilai sig antara test 4 dan test final adalah 0,018<0,05>

Ø Uji hubungan antara test 5 dan test final

Hipotesis

Ho : r=0, korelasi antara test 5 dan test final rendah

H1 : r≠0, korelasi antara test 5 dan test final tidak rendah

Melihat nilai sig antara test 5 dan test final adalah 0,004<0,05>