contoh analisis data statistika menggunakan spss 16.0 (mulai entri data sampai analisis covariance)

Download Contoh Analisis Data Statistika Menggunakan SPSS 16.0 (Mulai Entri Data sampai Analisis Covariance)

If you can't read please download the document

Upload: manik-sukoco

Post on 24-Jan-2017

124 views

Category:

Data & Analytics


8 download

TRANSCRIPT

1

SPSS 16.0ENTRI DATAOUTPUT SPSSNAMA

PRESTASIKERAJINANPEKERJAANJENIS KELAMINUSIAAhmad75.5MalasPegawai NegeriLaki-Laki14Beni70MalasPegawai NegeriLaki-Laki13Coni79.77SedangABRIPerempuan15Dodi78.5RajinABRILaki-Laki17Eva76SedangABRIPerempuan15Fitriani85.85SedangPegawai NegeriPerempuan12Gogon87MalasPedagangLaki-Laki17Hani86.86RajinPedagangLaki-Laki13Ita89RajinPetaniPerempuan13Joni66RajinNelayanLaki-Laki16PEMBAHASANEntri dilakukan dengan:

Memasukkan data ke dalam masing-masing kolom variableMemberikan identitas masing-masing variable yang terdiri dari name, type, width, decimals, label, values, missing, columns, align, dan measureMengisi identitas variable

ANALISIS DESKRIPTIFOUTPUT SPSSFrequencies

StatisticsHASIL_BELAJAR

NValid50

Missing0Mean75.20Std. Error of Mean1.807Median75.00Mode70aStd. Deviation12.776Variance163.224Skewness-.176Std. Error of Skewness.337Kurtosis-.899Std. Error of Kurtosis.662Range45Minimum50Maximum95Sum3760Percentiles1055.50

2565.00

5075.00

7586.25

9090.00a. Multiple modes exist. The smallest value is shown

HASIL_BELAJAR

FrequencyPercentValid PercentCumulative PercentValid5024.04.04.0

5536.06.010.0

60510.010.020.0

6536.06.026.0

70816.016.042.0

75816.016.058.0

80510.010.068.0

8548.08.076.0

90816.016.092.0

9548.08.0100.0

Total50100.0100.0

Frequencies

Statistics

KEMAMPUAN AWALLAMA BELAJARMOTIVASI BELAJARKETERSEDIAAN SUMBER BELAJARNValid50505050

Missing0000Mode1111Range2221

FrequencyTable

KEMAMPUAN_AWAL

FrequencyPercentValid PercentCumulative PercentValidTINGGI2142.042.042.0

SEDANG1734.034.076.0

RENDAH1224.024.0100.0

Total50100.0100.0

LAMA_BELAJAR

FrequencyPercentValid PercentCumulative PercentValid2 JAM1938.038.038.0

3 JAM1530.030.068.0

4 JAM1632.032.0100.0

Total50100.0100.0

MOTIVASI_BELAJAR

FrequencyPercentValid PercentCumulative PercentValidTINGGI2040.040.040.0

SEDANG1428.028.068.0

RENDAH1632.032.0100.0

Total50100.0100.0

KETERSEDIAAN_SUMBER_BELAJAR

FrequencyPercentValid PercentCumulative PercentValidLENGKAP2856.056.056.0

TIDAK LENGKAP2244.044.0100.0

Total50100.0100.0

PieChart

INTERPRETASIFrequencies Statistics

Valid: menunjukkan angka 50, berarti data seluruh siswa telah dianalisisMissing: menunjukkan angka 0, berarti tidak ada data belum terinputMean: besarnya mean pada variable hasil belajar adalah 75,20. Median: besar median pada variable adalah 75.00Modus: nilai yang mempunyai frekuensi paling banyak pada variable hasil belajar adalah 70.00Standar deviasi: besar selisih masing-masing skor dengan nilai rata-rata hitung adalah 12,776Variance: tingkat homogenitas data didapat dari hasil kuadrat standar deviasiSkewness: tingkat kemiringan kurva variable hasil belajar adalah -0,176. Ratio skewness: : : -0,522Kurtosis: keruncingan/ketumpulan kurva variable hasil belajar adalah -0,889Ratio kurtosis: : : -1,343

Karena ratio skewness dan ratio kurtosis lebih kecil dari 2 maka distribusi data normal.Minimum: skor terendah pada variable hasil belajar adalah 50Maximum: skor tertinggi pada variable hasil belajar adalah 95Frequency table menggambarkan variable secara kuantitatif, sedangkan histogram dan pie chart mendeskripsikan masing-masing variable secara visualANALISIS KORELASI DUA VARIABEL (BIVARIAT)OUTPUT SPSSDescriptive Statistics

MeanStd. DeviationNNilai Rata-Rata Siswa79.44807.7659410Usia Siswa14.501.78010

Correlations

Nilai Rata-Rata SiswaUsia SiswaNilai Rata-Rata SiswaPearson Correlation1-.245

Sig. (2-tailed)

.494

N1010Usia SiswaPearson Correlation-.2451

Sig. (2-tailed).494

N1010

INTERPRETASI OUTPUTTabel deskriptif statistic menjelaskan tentang besarnya mean, standar deviasi, dan N pada masing-masing variable. Variabel nilai rata-rata siswa besar mean = 79.448, standar deviasi= 7.76, dan N = 10. Variabel usia besarnya mean= 14.50, standar deviasi= 1.78, dan N= 10.

Tabel correlations menggambarkan besarnya koefisien korelasi nilai rata-rata siswa dengan usia siswa, signifikansi, N, dan teknik analisis. Besarnya koefisien korelasi nilai rata-rata siswa dengan usia siswa adalah -0.245Besar koefisien korelasi variable nilai rata-rata siswa dengan usia siswa= -0.245, sig. (2 tailed)= 0.494.

TABELNILAIKOEFISIENKORELASIRPRODUCTMOMENT TARAFSIGNIFIKAN5%DAN1%

dfTaraf SignifikansidfTaraf Signifikansi

5%1%

5%1%10,9971,000240,3880,49620,9500,990250,3810,48730,8780,959260,3740,47840,8110,917270,3670,47050,7540,874280,3610,46360,7070,834290,3550,45670,6660,798300,3490,44980,6320,765350,3250,41890,6020,735400,3040,393100,5760,708450,2880,372110,5530,684500,2730,354120,5320,66600,2500,325130,5140,641700,2320,302140,4970,623800,2170,283150,4820,606900,2050,267160,4680,5901000,1950,254170,4560,5751250,1740,228180,4440,5611500,1590,208190,4330,5492000,1380,181200,4230,5373000,1130,148210,4130,5264000,0980,128220,4040,5155000,0880,115230,3690,50510000,0620,081

Besar koefisien korelasi -0,245 < 0.632. Taraf signifikansi 5% dan 0.765 taraf signifikansi 1%. Sehingga , yang berarti tidak ada korelasi yang signifikan.Besar nilai probabilitas atau sig. (2 tailed) adalah 0.495 > 0.5. Sehingga tidak ada korelasi yang signifikan antara nilai rata-rata siswa dengan usia siswa.Output diatas tidak ada tanda bintang, ini berarti tidak ada korelasi signifikan antara nilai rata-rata siswa dengan usia siswa.Hasil uji hipotesis mengatakan tidak ada korelasi positif yang signifikan antara nilai rata-rata siswa dengan usia siswa.ANALISIS KORELASI MULTIVARIATOUTPUT SPSSDescriptive Statistics

MeanStd. DeviationNKemampuan_Bahasa_Arab68.0010.48815Nilai_Tafsir69.009.29715Usul_Fikih67.009.59915Nilai_Fikih77.005.27815

Correlations

Kemampuan Bahasa ArabNilai TafsirUsul FikihNilai FikihKemampuan Bahasa ArabPearson Correlation1.875**.717**-.019

Sig. (2-tailed)

.000.003.945

N15151515Nilai_TafsirPearson Correlation.875**1.644**.116

Sig. (2-tailed).000

.010.679

N15151515Usul_FikihPearson Correlation.717**.644**1.303

Sig. (2-tailed).003.010

.272

N15151515Nilai_FikihPearson Correlation-.019.116.3031

Sig. (2-tailed).945.679.272

N15151515**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).

INTERPRETASI OUTPUTTabel descriptive statistics menjelaskan tentang besarnya mean, standar deviasi, dan N pada variable nilai bahasa arab, nilai tafsir, nilai ushul fiqih, dan nilai fikih.

Tabel correlations menggambarkan besarnya koefisien korelasi nilai bahasa arab, nilai tafsir, nilai ushul fiqih, dan nilai fikih, signifikansi, N, dan teknik analisis yang digunakan adalah Pearson Correlation. KorelasiKoefisien KorelasiProbabilitiTanda BintangArah KorelasiKesimpulanArab-tafsir0.8750.0000.05Tidak Ada-Tidak ada korelasi

Ada korelasi positif yang signifikan antara nilai bahasa arab dengan nilai tafsir (Ada korelasi positif yang signifikan antara nilai bahasa arab dengan nilai ushul fiqih Tidak ada korelasi positif yang signifikan antara nilai bahasa arab dengan nilai fiqih (Ada korelasi positif yang signifikan antara nilai tafsir dengan ushul fiqih (Tidak ada korelasi positif yang signifikan antara nilai tafsir dengan nilai fiqih (Tidak ada korelasi positif yang signifikan antara nilai ushul fiqih dengan nilai fiqih (

ANALISIS KORELASI NON PARAMETRIKOUTPUT SPSSCorrelations

RANGKING_KELAS_1RANGKING_KELAS_2RANGKING_KELAS_1Pearson Correlation1.842**

Sig. (2-tailed)

.002

N1010RANGKING_KELAS_2Pearson Correlation.842**1

Sig. (2-tailed).002

N1010**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).

NonparametricCorrelations

Correlations

RANGKING_KELAS_1RANGKING_KELAS_2Spearman's rhoRANGKING_KELAS_1Correlation Coefficient1.000.842**

Sig. (2-tailed)..002

N1010

RANGKING_KELAS_2Correlation Coefficient.842**1.000

Sig. (2-tailed).002.

N1010**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).

INTERPRETASI OUTPUTBesarnya koefisien korelasi tata jenjang adalah 0.842. Dari output diatas juga dapat diketahui bahwa besarnya probabilitas 0.002 < 0.05 . Dua tanda bintang menunjukkan ada korelasi yang signifikan pada alfa 0.01

KORELASI KOEFISIEN KONTINGENSIOUTPUT SPSSCase Processing Summary

Cases

ValidMissingTotal

NPercentNPercentNPercentPEMAHAMAN AJARAN AGAMA ISLAM * PELAKSANAAN SHOLAT250100.0%0.0%250100.0%

PEMAHAMAN_AJARAN_AGAMA_ISLAM * PELAKSANAAN_SHOLAT Crosstabulation

PELAKSANAAN_SHOLATTotal

KURANG BAIKSEDANGBAIK

PEMAHAMAN AJARAN AGAMA ISLAMKURANG BAIKCount2711240

Expected Count6.46.427.240.0

CUKUPCount6171740

Expected Count6.46.427.240.0

BAIKCount712151170

Expected Count27.227.2115.6170.0TotalCount4040170250

Expected Count40.040.0170.0250.0

Chi-Square Tests

ValuedfAsymp. Sig. (2-sided)Pearson Chi-Square1.487E2a4.000Likelihood Ratio137.7064.000Linear-by-Linear Association126.2571.000N of Valid Cases250

a. 0 cells (.0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 6.40.

Symmetric Measures

ValueApprox. Sig.Nominal by NominalContingency Coefficient.611.000N of Valid Cases250

INTERPRETASI OUTPUTBesarnya koefisien korelasi contingensi dapat dilihat pada tabel Symmetric Measures yaitu 0.447. Besarnya probabilitas 0.000 < 0.05

ditolak dan diterima. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa ada korelasi positif yang signifikan antara pemahaman ajaran agama Islam dengan pelaksanaan sholat siswa SMU. Semakin baik pemahaman ajaran agama Islam, maka semakin baik sholatnya.KORELASI PARSIALOUTPUT SPSSCorrelations A

TINGKAT PENJUALANJENIS IKLANSpearman's rhoTINGKAT_PENJUALANCorrelation Coefficient1.000.734**

Sig. (2-tailed)..000

N4040

JENIS_IKLANCorrelation Coefficient.734**1.000

Sig. (2-tailed).000.

N4040**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).

Partial Corr AControl VariablesTINGKAT PENJUALANJENIS IKLANBENTUK KEMASANTINGKAT PENJUALANCorrelation1.000.529

Significance (2-tailed)..001

df037

JENIS IKLANCorrelation.5291.000

Significance (2-tailed).001.

df370

Correlations B

TINGKAT PENJUALANBENTUK KEMASANSpearman's rhoTINGKAT PENJUALANCorrelation Coefficient1.000.595**

Sig. (2-tailed)..000

N4040

BENTUK KEMASANCorrelation Coefficient.595**1.000

Sig. (2-tailed).000.

N4040**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).

Partial Corr BControl VariablesTINGKAT PENJUALANBENTUK KEMASANJENIS IKLANTINGKAT PENJUALANCorrelation1.000.154

Significance (2-tailed)..348

df037

BENTUK KEMASANCorrelation.1541.000

Significance (2-tailed).348.

df370

INTERPRETASI OUTPUTTabel Correlations A menunjukkan bahwa koefisiensi korelasi tingkat penjualan dengan jenis iklan sebesar 0.734

Tabel Partial Corr A menunjukkan ada penurunan koefisien korelasi setelah dikontrol dengan bentuk kemasan. Besarnya koefisien korelasi tingkat penjualan dengan iklan sebelum dikontrol sebesar 0.734. Setelah dikontrol bentuk kemasan, koefisien korelasinya hanya 0.529. Sedangkan probabilitinya adalah 0.001 jauh lebih kecil dari 0.05. Dengan demikian hipotesis nol ( dan hipotesis alternative (Tabel Correlations B menunjukkan bahwa koefisiensi korelasi tingkat penjualan dengan jenis iklan sebesar 0.595Tabel Partial Corr A menunjukkan ada penurunan koefisien korelasi setelah dikontrol dengan jenis iklan. Besarnya koefisien korelasi tingkat penjualan dengan kemasan sebelum dikontrol sebesar 0.595. Setelah dikontrol bentuk iklan, koefisien korelasinya adalah 0.154. Sedangkan probabilitinya adalah 0.348 jauh lebih besar dari 0.05. Dengan demikian hipotesis nol ( dan hipotesis alternative (.REGRESI LINEAR SEDERHANAOUTPUT SPSSDescriptive Statistics

MeanStd. DeviationNNILAI_TAFSIR_AL-QURAN69.009.29715NILAI_BAHASA_ARAB68.0010.48815

Correlations

NILAI TAFSIR ALQURANNILAI BAHASA ARABPearson CorrelationNILAI_TAFSIR_AL-QURAN1.000.875

NILAI_BAHASA_ARAB.8751.000Sig. (1-tailed)NILAI_TAFSIR_AL-QURAN..000

NILAI_BAHASA_ARAB.000.NNILAI_TAFSIR_AL-QURAN1515

NILAI_BAHASA_ARAB1515

Variables Entered/RemovedbModelVariables EnteredVariables RemovedMethod1NILAI_BAHASA_ARABa.Entera. All requested variables entered.

b. Dependent Variable: NILAI_TAFSIR_AL-QURAN

Model SummarybModelRR SquareAdjusted R SquareStd. Error of the Estimate1.875a.766.7484.663a. Predictors: (Constant), NILAI_BAHASA_ARABb. Dependent Variable: NILAI_TAFSIR_AL-QURAN

ANOVAbModelSum of SquaresdfMean SquareFSig.1Regression927.2891927.28942.640.000a

Residual282.7111321.747

Total1210.00014

a. Predictors: (Constant), NILAI_BAHASA_ARAB

b. Dependent Variable: NILAI_TAFSIR_AL-QURAN

CoefficientsaModelUnstandardized CoefficientsStandardized CoefficientstSig.95% Confidence Interval for B

BStd. ErrorBeta

Lower BoundUpper Bound1(Constant)16.2348.170

1.987.068-1.41633.884

NILAI_BAHASA_ARAB.776.119.8756.530.000.5191.033a. Dependent Variable: NILAI_TAFSIR_AL-QURAN

Residuals Statisticsa

MinimumMaximumMeanStd. DeviationNPredicted Value55.0382.1969.008.13815Residual-6.6729.448.0004.49415Std. Predicted Value-1.7161.621.0001.00015Std. Residual-1.4312.026.000.96415a. Dependent Variable: NILAI_TAFSIR_AL-QURAN

Charts

INTERPRETASI OUTPUTTabel descriptive statistics menyajikan besarnya nilai rata-rata (mean), standar deviasi, dan N masing-masing variable. Nilai rata-rata tafsir sebesar 69 > nilai bahasa Arab 68. Standar deviasi nilai tafsir 9.297 < nilai bahasa Arab 10.488. Artinya, penyebaran datanya lebih luas dibandingkan dengan nilai tafsir. Dengan kata lain, tingkat variance data nilai tafsir < nilai bahasa Arab. Sedangkan besar N= 15 menunjukkan banyaknya jumlah orang atau responden yang dianalisis.

Tabel correlations merupakan matrik korelasi variable nilai tafsir dengan variable nilai bahasa Arab. Tabel correlations tersebut menggambarkan besarnya koefisien korelasi nilai tafsir dengan nilai bahasa Arab, signifikansi, N, dan teknik analisis yang digunakan yaitu Pearson Correlation. Dari output diatas dapat diketahui bahwa Koefisien Korelasi variable nilai tafsir alquran dan nilai bahasa Arab = 0.875, sig. (1 tailed) = 0.000 sehingga dapat diinterpretasikan bahwa besarnya nilai probabilitas atau sig. (2 tailed) adalah 0.000 < 0.05, , dan ada korelasi yang signifikan antara nilai bahasa Arab dengan nilai tafsir mahasiswa. Korelasi nilai bahasa Arab dengan nilai tafsir sebesar 0.875 bertanda positif. Dengan kata lain, semakin tinggi nilai bahasa Arabnya maka semakin tinggi pula nilai tafsirnya.Tabel variables entered/ menjelaskan metode regresi yang digunakan untuk menganalisis data dengan program SPSS 16.0. Metode yang digunakan adalah metode enter.Tabel menjelaskan besarnya persentase pengaruh variable bebas atau variable predictor terhadap variable terikatnya. Besar koefisien determinasi adalah 0.766 mengandung pengertian bahwa pengaruh variable bebas (independent) terhadap perubahan variable dependent adalah 76.6%. Sedangkan 23.4% (100-76.6%) dipengaruhi oleh variable lain selain variable bahasa Arab.Tabel menjelaskan apakah variasi nilai variable bebas dapat menjelaskan variasi nilai variable terikat dengan menggunakan besarnya nilai F. Besarnya F hitung adalah 42.640 sedangkan besar signifikansinya 0.000 < 0.05. Dengan demikian dan . Dengan demikian, variasi nilai variable bebas dapat menjelaskan variasi nilai variable terikat.Dari tabel Coefficientsa dapat ditulis persamaan regresinyaY = a + bX`= 16.234 + 0.766(X)Besar nilai t dapat dijadikan petunjuk untuk mengetahui apakah variable bebasnya berpengaruh terhadap variable terikatnya. Bila (sig. < 0.05) berarti berpengaruh dan jika (sig. > 0.05) berarti tidak ada pengaruh. Dari tabel Coefficientsa dapat diketahui bahwa besar nilai tesnya 6.530 sedangkan besar signifikansinya 0.000 < 0.05. Dengan demikian dan ada pengaruh variable bahasa Arab terhadap nilai tafsir.Tabel selanjutnya adalah informasi tentang residuals statistic untuk analisis regresi yang terdiri dari nilai minimum, maximum, mean, standar deviasi, dan N (jumlah responden).Bagian akhir output dilengkapi dengan gambar histogram dan kurva normal.REGRESI GANDAOUTPUT SPSSDescriptive Statistics

MeanStd. DeviationNKEMAMPUAN_METODOLOGI_PENELITIAN68.0010.48815NILAI_STATISTIK67.3310.83415NILAI_BAHASA69.679.90415

Correlations

KEMAMPUAN METODOLOGI PENELITIANNILAI STATISTIKNILAI BAHASAPearson CorrelationKEMAMPUAN METODOLOGI PENELITIAN1.000-.113.406

NILAI STATISTIK-.1131.000-.142

NILAI BAHASA.406-.1421.000Sig. (1-tailed)KEMAMPUAN METODOLOGI PENELITIAN..344.067

NILAI_STATISTIK.344..307

NILAI_BAHASA.067.307.NKEMAMPUAN METODOLOGI PENELITIAN151515

NILAI_STATISTIK151515

NILAI_BAHASA151515

Variables Entered/RemovedbModelVariables EnteredVariables RemovedMethod1NILAI_BAHASA, NILAI_STATISTIKa.Entera. All requested variables entered.

b. Dependent Variable: KEMAMPUAN_METODOLOGI_PENELITIAN

Model SummarybModelRR SquareAdjusted R SquareStd. Error of the Estimate1.410a.168.02910.335a. Predictors: (Constant), NILAI_BAHASA, NILAI_STATISTIKb. Dependent Variable: KEMAMPUAN_METODOLOGI_PENELITIAN

ANOVAbModelSum of SquaresdfMean SquareFSig.1Regression258.3192129.1591.209.332a

Residual1281.68112106.807

Total1540.00014

a. Predictors: (Constant), NILAI_BAHASA, NILAI_STATISTIK

b. Dependent Variable: KEMAMPUAN_METODOLOGI_PENELITIAN

CoefficientsaModelUnstandardized CoefficientsStandardized CoefficientstSig.95% Confidence Interval for B

BStd. ErrorBeta

Lower BoundUpper Bound1(Constant)42.35928.103

1.507.158-18.871103.589

NILAI_STATISTIK-.055.258-.057-.213.835-.616.506

NILAI_BAHASA.421.282.3981.495.161-.1931.035a. Dependent Variable: KEMAMPUAN_METODOLOGI_PENELITIAN

Residuals Statisticsa

MinimumMaximumMeanStd. DeviationNPredicted Value60.1274.5868.004.29615Residual-18.02814.077.0009.56815Std. Predicted Value-1.8341.533.0001.00015Std. Residual-1.7441.362.000.92615a. Dependent Variable: KEMAMPUAN_METODOLOGI_PENELITIAN

Charts

INTERPRETASI OUTPUTTabel descriptive statistics menyajikan besarnya nilai rata-rata (mean), standar deviasi, dan N masing-masing variable. Nilai rata-rata kemampuan penelitian sebesar 68, nilai statistic 67.33, dan nilai bahasa 69.67. Standar deviasi kemampuan penelitian 10.488, nilai statistic 10.834, dan nilai bahasa 9.904. Artinya, nilai statistic penyebaran datanya lebih luas dibandingkan kemampuan penelitian dan nilai bahasa. Dengan kata lain, tingkat variansi data nilai bahasa < nilai kemampuan penelitian. Sedangkan besar N= 15 menunjukkan banyaknya jumlah orang atau responden yang dianalisis pada setiap variabelnya.

Tabel corelations merupakan matrik korelasi variable kemampuan penelitian, nilai statistic, dan nilai bahasa. Besar N masing-masing variable adalah 15 dan teknik analisis yang digunakan yaitu Pearson Correlation. Dari output diatas dapat diketahui bahwa:hubungan antara kemampuan penelitian dan nilai statistic koefisien korelasinya adalah = -0.113 dan signifikansinya 0.344 > 0.05 yang berarti TIDAK ADA KORELASI.hubungan antara kemampuan penelitian dan nilai bahasa koefisien korelasinya adalah = 0.406 dan signifikansinya 0.067 > 0.05 yang berarti TIDAK ADA KORELASI.hubungan antara nilai statistic dan nilai bahasa koefisien korelasinya adalah =

-0.142 dan signifikansinya 0.306 > 0.05 yang berarti TIDAK ADA KORELASI.Tabel variables entered/ menjelaskan metode regresi yang digunakan untuk menganalisis data dengan program SPSS 16.0. Metode yang digunakan adalah metode enter. Variabel nilai statistic dan nilai bahasa tidak ada yang dikeluarkan.Tabel menjelaskan besarnya persentase pengaruh variable bebas atau variable predictor terhadap variable terikatnya. Besar koefisien determinasi adalah 0.168 mengandung pengertian bahwa pengaruh variable bebas (independent) terhadap perubahan variable dependent adalah 16.8%. Sedangkan 83.2% (100-16.8%) dipengaruhi oleh variable lain. Jadi pengaruh nilai statistic dan nilai bahasa terhadap kemampuan penelitian hanya 16.8% sedangkan pengaruh variabel lain 83.2%.Tabel menjelaskan apakah variasi nilai variable bebas dapat menjelaskan variasi nilai variable terikat dengan menggunakan besarnya nilai F. Besarnya F hitung adalah 1.209 sedangkan besar signifikansinya 0.332 > 0.05. Dengan demikian dan . Dengan demikian, variasi nilai variable bebas tidak dapat menjelaskan variasi nilai variable terikat.Dari tabel Coefficientsa dapat ditulis persamaan regresinyaY = 42.359 0.055() + 0.421()Dimana Y= kemampuan penelitian, = nilai statistic, = nilai bahasaTabel Coefficientsa menunjukkan bahwa variabel nilai statistic koefisien uji t = -0,213 sedangkan besarnya signifikansi 0.835 jauh lebih besar dari 0.05. Ini berarti pengaruh nilai statistic terhadap kemampuan penelitian tidak signifikan atau tidak ada pengaruh. Koefisien uji t nilai bahasa = 1.495 sedangkan besarnya signifikansi 0.161 > 0.05. Ini berarti pengaruh nilai bahasa terhadap kemampuan penelitian tidak signifikan atau tidak ada pengaruh. Walau secara teori, kemampuan bahasa dan kemampuan statistic mempengaruhi kemampuan penelitian namun setelah dilakukan penelitian ternyata kemampuan bahasa dan kemampuan statistic tidak mempengaruhi kemampuan penelitian. Oleh karena itu, proses pemberian nilai pada mata kuliah statistic dan bahasa perlu ditinjau ulang. Bisa saja alat evaluasi yang digunakan dalam menentukan nilai bahasa dan statistic tidak memenuhi persyaratan validitas dan reliabilitas.Tabel selanjutnya adalah informasi tentang residuals statistic untuk analisis regresi yang terdiri dari nilai minimum, maximum, mean, standar deviasi, dan N (jumlah responden).Bagian akhir output dilengkapi dengan gambar histogram dan kurva normal.CHI KUADRATOUTPUT SPSSChi-SquareTest

FrequenciesJAWABAN_GURU_SMU

Observed NExpected NResidualKurikulum baru lebih efektif dari kurikulum sebelumnya6035.025.0Kurikulum baru tidak efektif dibandingkan dengan kurikulum sebelumnya3435.0-1.0Kurikulum baru dan kurikulum lama sama-sama efektif4235.07.0Tidak memberikan jawaban435.0-31.0Total140

FREKUENSI_JAWABAN

Observed NExpected NResidual4435.0-31.0343435.0-1.0424235.07.0606035.025.0Total140

Test Statistics

JAWABAN_GURU_SMUFREKUENSI_JAWABANChi-Square46.743a46.743adf33Asymp. Sig..000.000a. 0 cells (.0%) have expected frequencies less than 5. The minimum expected cell frequency is 35.0.

INTERPRETASI OUTPUTTabel Jawaban Guru menunjukkan bahwa jumlah sampel yang diobservasi adalah 140, sementara yang memberi jawaban bahwa kurikulum baru lebih efektif dari kurikulum sebelumnya sebanyak 60 dari jumlah harapan 35. yang memberi jawaban bahwa kurikulum baru tidak efektif dibandingkan dengan kurikulum sebelumnya sebanyak 34 dari jumlah harapan 35. Sedangkan yang memberi jawaban bahwa kurikulum baru sama efektifnya dengan kurikulum sebelumnya sebanyak 42 dari jumlah harapan 35. Ada 4 orang yang tidak memberikan jawaban dari jumlah harapan 35. Adapun selisih dari yang menjawab bahwa kurikulum baru lebih efektif dibandingkan dengan kurikulum sebelumnya dibandingkan dengan jumlah harapan adalah 25. Selisih yang menjawab bahwa kurikulum baru tidak efektif dibandingkan dengan kurikulum sebelumnya dibandingkan dengan jumlah harapan adalah -1. Sementara selisih dari yang menjawab bahwa kurikulum baru dan kurikulum sebelumnya sama-sama efektif dibandingkan dengan jumlah harapan adalah 7. Selisih antara yang tidak menjawab dan jumlah harapan adalah -31.

Tabel Frekuensi menunjukkan bahwa frekuensi jawaban terendah adalah 4 dan frekuensi jawaban tertinggi adalah 60. Selisih terendah adalah 31 dan tertinggi 25. Output tes statistic menampilkan hasil analisis Chi-Square yang telah dlakukan bahwa = 46.743 dan dk= 3. Dengan df= 3 diperoleh harga chi kuadrat tabel pada taraf signifikansi 5%= 7.82 dan pada taraf signifikansi 1%= 11.34. Dengan = 46.743 dapat disimpulkan bahwa nilai > harga chi kuadrat baik pada taraf signifikansi 5% maupun 1%. Berdasarkan paparan tersebut, yang menyatakan tidak terdapat perbedaan antara frekuensi observasi dan frekuensi harapan ditolak, sedangkan diterima yang berarti ada perbedaan yang meyakinkan antara frekuensi observasi ( dan frekuensi harapan (. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa terdapat perbedaan frekuensi observasi dengan frekuensi harapan terhadap efektifitas penggunaan kurikulum baru pada guru-guru SMU.CHI KUADRAT UNTUK TABEL 2X2OUTPUT SPSSCase Processing Summary

Cases

ValidMissingTotal

NPercentNPercentNPercentHASIL_EVALUASI * EFEKTIFITAS_METODE_MEMBACA_ALQURAN200100.0%0.0%200100.0%

HASIL_EVALUASI * EFEKTIFITAS_METODE_MEMBACA_ALQURAN CrosstabulationCount

EFEKTIFITAS METODE MEMBACA ALQURANTotal

METODE HATTAIYAHMETODE IQRA'

HASIL_EVALUASICEPAT7563138

LAMBAT253762Total100100200

Chi-Square Tests

ValuedfAsymp. Sig. (2-sided)Exact Sig. (2-sided)Exact Sig. (1-sided)Pearson Chi-Square3.366a1.067

Continuity Correctionb2.8281.093

Likelihood Ratio3.3821.066

Fisher's Exact Test

.092.046Linear-by-Linear Association3.3491.067

N of Valid Casesb200

a. 0 cells (.0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 31.00.b. Computed only for a 2x2 table

INTERPRETASI OUTPUTOutput Tabel Case Processing Summary

Menampilkan hasil ringkasan kasus-kasus yang diteliti, dimana terlihat jumlah subjek yang dianalisis untuk variabel evaluasi dan metode adalah 200 orang.Output Hasil Evaluasi * Metode Crosstabulation

Menampilkan jumlah masing-masing kelompok yang dianalisis, dimana subjek yang diajar dengan metode hattaiyah ada 100 orang dan dengan metode iqra sebanyak 100 orang. Dari hasil analisis dapat dilihat bahwa 75 orang yang diajar dengan metode hattaiyah berhasil dengan cepat dan 25 orang lambat. Sementara yang diajar dengan metode iqra sebanyak 63 orang diantaranya berhasil dengan cepat sementara 37 orang lambat. Totak subjek yang berhasil dengan cepat sebanyak 138 orang dan yang lambat sebanyak 62 orang. Output Chi Square Test

Menunjukkan hasil analisis Chi Kuadrat yaitu 3.36 dan df 1 dengan probabilitas Asymp. Sig. (2-sided) 0.067. Adapun keputusan untuk menerima atau menolak hipotesa dapat dilakukan dengan dua cara, yaitu berdasarkan uji Chi Kuadrat dan tabel, dan dapat pula berdasarkan probabilitas.Jika Chi Kuadrat hitung < Chi Kuadrat tabel, maka diterimaJika Chi Kuadrat hitung > Chi Kuadrat tabel, maka ditolak

Dari tabel Chi Square Test dapat dilihat bahwa angka Chi Square sebesar 3.36 dengan df = 1 sehingga diperoleh harga kritik chi kuadrat () sebagai berikut:Pada taraf signifikan 5% = 3.84Pada taraf signifikan 1% = 6.64

Dengan = 3.366 < harga chi kuadrat (tabel), baik pada taraf signifikan 5% maupun 1%, maka diterima dan .

CHI KUADRAT DENGAN KOREKSI YATESOUTPUT SPSSCase Processing Summary

Cases

ValidMissingTotal

NPercentNPercentNPercentJAWABAN * GURU100100.0%0.0%100100.0%

JAWABAN * GURU Crosstabulation

GURUTotal

SLTPSMU

JAWABANSETUJUCount354277

Expected Count38.538.577.0

TIDAK SETUJUCount15823

Expected Count11.511.523.0TotalCount5050100

Expected Count50.050.0100.0

Chi-Square Tests

ValuedfAsymp. Sig. (2-sided)Exact Sig. (2-sided)Exact Sig. (1-sided)Pearson Chi-Square2.767a1.096

Continuity Correctionb2.0331.154

Likelihood Ratio2.8021.094

Fisher's Exact Test

.153.077Linear-by-Linear Association2.7391.098

N of Valid Casesb100

a. 0 cells (.0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 11.50.b. Computed only for a 2x2 table

Case Processing Summary

Cases

ValidMissingTotal

NPercentNPercentNPercentJAWABAN * GURU100100.0%0.0%100100.0%

JAWABAN * GURU Crosstabulation

GURUTotal

SLTPSMU

JAWABANSETUJUCount354277

Expected Count38.538.577.0

TIDAK SETUJUCount15823

Expected Count11.511.523.0TotalCount5050100

Expected Count50.050.0100.0

Chi-Square Tests

ValuedfAsymp. Sig. (2-sided)Exact Sig. (2-sided)Exact Sig. (1-sided)Pearson Chi-Square2.767a1.096

Continuity Correctionb2.0331.154

Likelihood Ratio2.8021.094

Fisher's Exact Test

.153.077Linear-by-Linear Association2.7391.098

N of Valid Casesb100

a. 0 cells (.0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 11.50.b. Computed only for a 2x2 table

INTERPRETASI OUTPUTDari tabel diatas dapat kita lihat bahwa hasil analisis Chi Kuadrat Yates untuk data diatas adalah 2.033. Pengambilan keputusan untuk Chi Kuadrat Yates ini juga sama dengan Chi Kuadrat 2X2. Dari hasil analisis data yang ada, dengan df 1 diperoleh Chi Kuadrat tabel sebesar 3.84 untuk taraf signifikansi 5% dan 6.64 untuk taraf signifikansi 1%. Bila nilai Chi Kuadrat tabel ini dibandingkan dengan hasil Chi Kuadrat hitung maka terlihat bahwa Chi Kuadrat hitung < nilai Chi Kuadrat tabel sehingga yang diterima adalah yang menyatakan tidak terdapat perbedaan. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa tidak terdapat perbedaan pendapat yang meyakinkan antara guru SLTP dan guru SMU terhadap perubahan hari belajar dari 6 hari menjadi 5 hari. Sebagian besar guru setuju dengan perubahan hari belajar tersebut.

CHI KUADRAT UNTUK KATEGORI LEBIH DARI DUAOUTPUT SPSSCase Processing Summary

Cases

ValidMissingTotal

NPercentNPercentNPercentPEKERJAAN * PENDAPAT MASYARAKAT TENTANG PELAKSANAAN PENDIDIKAN500100.0%0.0%500100.0%

PEKERJAAN * PENDAPAT_MASYARAKAT_TENTANG_PELAKSANAAN_PENDIDIKAN CrosstabulationCount

PENDAPAT MASYARAKAT TENTANG PELAKSANAAN PENDIDIKANTotal

SANGAT BAIKBAIKCUKUPKURANG

PEKERJAANPEGAWAI NEGERI40452713125

PEDAGANG50602317150

PETANI45723112160

KELOMPOK LAIN103020565Total14520710147500

Chi-Square Tests

ValuedfAsymp. Sig. (2-sided)Pearson Chi-Square14.438a9.108Likelihood Ratio14.9389.093Linear-by-Linear Association.9961.318N of Valid Cases500

a. 0 cells (.0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 6.11.

INTERPRETASI OUTPUTDari tabel diatas dapat kita lihat bahwa nilai Chi Kuadrat 14.438 dengan df 9 sehingga diperoleh harga kritik Chi Kuadrat sebesar 16.92 untuk taraf signifikansi 5% dan 21.67 untuk taraf signifikansi 1%. Dengan = 14.438 berarti < harga kritik Chi Kuadrat baik pada taraf signifikansi 5% atau 1%. Dengan demikian, hipotesa yang diterima adalah yang berarti tidak ada perbedaan sehingga dapat disimpulkan bahwa tidak ada perbedaan frekuensi jawaban keempat kelompok masyarakat terhadap pelaksanaan pendidikan di daerahnya. Secara umum, masyarakat berpendapat bahwa pelaksanaan pendidikan politik di daerahnya baik.

UJI TOUTPUT SPSSPaired Samples Statistics

MeanNStd. DeviationStd. Error MeanPair 1METODE_BAGHDADIYAH65.20108.0392.542

METODE_IQRO70.50109.6293.045

Paired Samples Correlations

NCorrelationSig.Pair 1METODE_BAGHDADIYAH & METODE_IQRO10.956.000

Paired Samples Test

Paired DifferencestdfSig. (2-tailed)

MeanStd. DeviationStd. Error Mean95% Confidence Interval of the Difference

LowerUpper

Pair 1METODE_BAGHDADIYAH - METODE_IQRO-5.3003.057.967-7.487-3.113-5.4839.000

INTERPRETASI OUTPUTTABELNILAIT UNTUK TARAFSIGNIFIKAN5%DAN1%df/db5%1%df/db5%1%1

12.7163.66242.062.8024.309.92252.062.7933.185.84262.062.7842.784.60272.052.7752.754.03282.052.76

62.453.71292.042.7672.363.50302.042.7582.313.36352.032.7292.263.25402.022.72102.233.17452.022.69

112.203.11502.012.68122.183.06602.002.65132.163.01702.002.65142.142.98801.992.64152.132.95901.992.63

162.122.921001.982.63172.112.901251.982.62182.102.881501.982.61192.092.862001.972.60202.092.843001.972.59

212.082.834001.972.59222.072.825001.962.59232.072.8110001.962.58Dengan berpedoman pada nilai tes t dengan membandingkan dengan dengan nilai df = 9 diperoleh angka 2.26 untuk taraf signifikan 5% dan 3.25 untuk taraf signifikan 1%. Dengan nilai = -5,483 berarti nilai > nilai baik pada taraf signifikan 5% atau 1% (2.26 < 5.483 > 3.25) yang berarti ditolak, yang berarti ada perbedaan signifikan.Dengan angka signifikansi 0.00 < 0.05 maka yang menyatakan bahwa kemampuan membaca Alquran antara metode Iqra dan metode Baghdadiyah ditolak.Terdapat perbedaan yang signifikan antara kemampuan membaca Alquran anak TPA dengan menggunakan metode Bagdadiyah dan metode Iqra. Perbedaan mean menunjukkan bahwa penggunaan metode Iqra lebih baik dari metode Baghdadiyah.UJI T UNTUK SAMPEL-SAMPEL YANG TIDAK BERKORELASIOUTPUT SPSSGroup Statistics

ASAL SEKOLAHNMeanStd. DeviationStd. Error MeanPRESTASI BELAJAR MAHASISWAMAN107.000.8819.2789

SMU106.600.9661.3055

Independent Samples Test

Levene's Test for Equality of Variancest-test for Equality of Means

FSig.tdfSig. (2-tailed)Mean DifferenceStd. Error Difference95% Confidence Interval of the Difference

LowerUpperPRESTASI BELAJAR MAHASISWAEqual variances assumed.667.425.96718.346.4000.4137-.46911.2691

Equal variances not assumed

.96717.852.346.4000.4137-.46961.2696

INTERPRETASI OUTPUTOutput group statistics menampilkan jumlah subjek pada masing-masing kelompok sebesar 10, mean untuk siswa yang berasal dari MAN = 7, mean untuk siswa yang berasal dari SMU = 6.5. Standar deviasi untuk siswa yang berasal dari MAN = 0.8819 dan untuk siswa yang berasal dari SMU= 0.9718. Sedangkan standar error untuk mean mahasiswa yang berasal dari MAN= 0.2789 dan untuk yang berasal dari SMU= 0.3073

Output independent samples test menampilkan Levenes Test untuk kesamaan varian. Dalam hal ini yang diuji adalah (varian populasi identic) dan (varian populasi tidak identic). Dari hasil perhitungan Levenes Test dapat dilihat bahwa angka signifikansi sebesar 0.429 > 0.05 maka diterima dan dapat dinyatakan bahwa varian populasi identic. Oleh karena hipotesis yang dipakai bahwa kedua varian sama (identic) maka yang dijadikan pedoman untuk analisis lebih lanjut adalah angka-angka yang terdapat pada baris equal variance assumed.Dari tabel terlihat bahwa hasil test t sebesar 1.205 dengan df 18, perbedaan mean = 0.5, perbedaan standar error = 0.415, perbedaan prestasi terendah 0.3719, dan perbedaan prestasi tertinggi sebesar 1,3719. Jika harga = 1.205 dibandingkan dengan dengan df 18 maka diperoleh harga kritik t pada tarif signifikan 5% sebesar 2.10 dan pada tarif signifikan 1% sebesar 2.88. Karena harga < baik pada taraf signifikansi 5% atau 1% (2.10>1.205 0.05 maka dapat disimpulkan bahwa hipotesis nihil (diterima yang berarti asumsi bahwa ketiga varian populasi adalah identic, dapat diterima.Dari tabel ANOVA dapat diketahui bahwa besarnya nilai probabilitas/signifikansinya adalah 0.00 < 0.05 maka hipotesis nihil ditolak. Hal ini menunjukkan bahwa ada perbedaan rata-rata hasil penjualan dengan menggunakan jenis kemasan yang berbeda. Bentuk kemasan A, B, atau C mempunyai pengaruh terhadap hasil penjualan.Dari tabel Post Hoc Tests (Multiple Comparisons), dapat dilihat bahwa perbedaan mean kemasan A dengan kemasan B = -15 (kemasan A lebih kecil 15 poin dibandingkan dengan kemasan B), kemasan A dengan kemasan C = 14 (kemasan A lebih besar 14 poin dari kemasan C), kemasan B dengan kemasan A = 15 (kemasan B lebih besar 15 poin dari kemasan A), kemasan B dan kemasan C = 29 (kemasan B lebih besar 29 poin dibandingkan dengan kemasan C), kemasan C dengan kemasan A = -14 (kemasan C lebih kecil 14 poin dibandingkan dengan kemasan A), sedangkan perbedaan mean kemasan C dan kemasan B = -29 (kemasan C lebih kecil 29 poin dibandingkan dengan kemasan B). Dari tabel diatas dapat disimpulkan bahwa:

Dengan kata lain, 1) bentuk kemasan yang paling baik untuk meningkatkan penjualan adalah kemasan B. Hal ini bisa dilihat dari jumlah rata-rata tertinggi pada kelompok , sedangkan bentuk kemasan yang kurang baik dalam meningkatkan penjualan adalah kemasan C; 2) ada perbedaan tingkat penjualan pada masing-masing bentuk kemasan, baik pada kemasan A, B, maupun C; 3) ada pengaruh yang signifikan antara bentuk kemasan A, B, dan C terhadap tingkat penjualan.Dari tabel Homogeneus Subsets terlihat bahwa pada subset 1 hanya terdapat kemasan C dengan angka 37 sebagai mean terendah, yang berarti kemasan ini berbeda dengan 2 kemasan lainnya. Pada subset 2 hanya terlihat kemasan A dengan mean 51, yang berarti kelompok ini berbeda dengan kelompok-kelompok yang lain. Dan pada subset 3 ditemukan kemasan B dengan mean 66 sebagai mean tertinggi yang berarti kemasan B juga berbeda dengan 2 kemasan yang lain. Dari paparan ini dapat disimpulkan bahwa ketiga kelompok memiliki perbedaan yang signifikan dibandingkan dengan kelompok-kelompok yang lain.ANOVA DUA ARAHOUTPUT SPSSBetween-Subjects Factors

Value LabelNBENTUK_KEMASAN1KEMASAN A10

2KEMASAN B10

3KEMASAN C10IKLAN1ELEKTRONIK15

2CETAK15

Descriptive StatisticsDependent Variable:TINGKAT_PENJUALAN

BENTUK_KEMASANIKLANMeanStd. DeviationNKEMASAN AELEKTRONIK184.0050.2995

CETAK237.0023.3455

Total210.5046.33510KEMASAN BELEKTRONIK232.8046.0625

CETAK274.0058.2455

Total253.4054.05810KEMASAN CELEKTRONIK286.6037.0185

CETAK304.0052.2495

Total295.3043.66310TotalELEKTRONIK234.4760.01515

CETAK271.6752.05315

Total253.0758.35030

Levene's Test of Equality of Error VariancesaDependent Variable:TINGKAT_PENJUALANFdf1df2Sig..505524.769Tests the null hypothesis that the error variance of the dependent variable is equal across groups.a. Design: Intercept + KEMASAN + IKLAN + KEMASAN * IKLAN

Tests of Between-Subjects EffectsDependent Variable:TINGKAT_PENJUALAN

SourceType III Sum of SquaresdfMean SquareFSig.Corrected Model47979.867a59595.9734.537.005Intercept1921282.13311921282.133908.443.000KEMASAN35956.867217978.4338.501.002IKLAN10378.800110378.8004.907.036KEMASAN * IKLAN1644.2002822.100.389.682Error50758.000242114.917

Total2020020.00030

Corrected Total98737.86729

a. R Squared = .486 (Adjusted R Squared = .379)

EstimatedMarginalMeansBENTUK_KEMASAN * IKLANDependent Variable:TINGKAT_PENJUALAN

BENTUK_KEMASANIKLANMeanStd. Error95% Confidence Interval

Lower BoundUpper BoundKEMASAN AELEKTRONIK184.00020.567141.553226.447

CETAK237.00020.567194.553279.447KEMASAN BELEKTRONIK232.80020.567190.353275.247

CETAK274.00020.567231.553316.447KEMASAN CELEKTRONIK286.60020.567244.153329.047

CETAK304.00020.567261.553346.447

PostHocTestsBENTUK_KEMASANMultiple ComparisonsDependent Variable:TINGKAT_PENJUALAN

(I) BENTUK KEMASAN(J) BENTUK KEMASANMean Difference (I-J)Std. ErrorSig.95% Confidence Interval

Lower BoundUpper BoundTukey HSDKEMASAN AKEMASAN B-42.9020.567.114-94.268.46

KEMASAN C-84.80*20.567.001-136.16-33.44

KEMASAN BKEMASAN A42.9020.567.114-8.4694.26

KEMASAN C-41.9020.567.125-93.269.46

KEMASAN CKEMASAN A84.80*20.567.00133.44136.16

KEMASAN B41.9020.567.125-9.4693.26BonferroniKEMASAN AKEMASAN B-42.9020.567.143-95.8310.03

KEMASAN C-84.80*20.567.001-137.73-31.87

KEMASAN BKEMASAN A42.9020.567.143-10.0395.83

KEMASAN C-41.9020.567.158-94.8311.03

KEMASAN CKEMASAN A84.80*20.567.00131.87137.73

KEMASAN B41.9020.567.158-11.0394.83Based on observed means. The error term is Mean Square(Error) = 2114.917.

*. The mean difference is significant at the .05 level.

HomogeneousSubsetsTINGKAT_PENJUALAN

BENTUK_KEMASANNSubset

12Tukey HSDaKEMASAN A10210.50

KEMASAN B10253.40253.40

KEMASAN C10

295.30

Sig.

.114.125Means for groups in homogeneous subsets are displayed. Based on observed means. The error term is Mean Square(Error) = 2114.917.a. Uses Harmonic Mean Sample Size = 10.000.

INTERPRETASI OUTPUTDari tabel Between-Subjects Factors ditampilkan hasil dari subjek-subjek yang diteliti dan dimasukkan dalam analisis data sesuai dengan factor yang berbeda antar masing-masing subjek. Dari hasil output terlihat bahwa subjek untuk kemasan A = 10 subjek, kemasan B = 10 subjek, dan kemasan C = 10 subjek. Sehingga jumlah keseluruhan subjek sebanyak 30 subjek. Dari 30 subjek tersebut, 15 diantaranya masuk pada kelompok iklan media elektronik dan 15 lainnya masuk pada kelompok iklan media cetak.

Dari data descriptives terlihat bahwa mean kemasan A dengan menggunakan media elektronik = 184, standar deviasinya = 50.299, jumlah subjek yang termasuk dalam kelompok ini = 5. Mean kemasan B dengan menggunakan media elektronik = 232.80, standar deviasinya =46.062, dan jumlah subjek yang termasuk dalam kelompok ini = 5. Mean kemasan C dengan menggunakan media elektronik = 286.60, standar deviasinya = 37.018, dan jumlah subjeknya = 5. Mean kemasan A yang menggunakan media cetak = 237.00, standar deviasinya = 23.345, dan jumlah subjeknya = 5. Mean kemasan B yang menggunakan media cetak = 274.00, standar deviasinya = 58.245, dan jumlah subjeknya = 5. Mean kemasan C yang menggunakan media cetak = 304.00, standar deviasinya = 52.249, dan jumlah subjeknya = 5. Adapun mean keseluruhan untuk kemasan A = 210.50, standar deviasinya = 46.335, dengan jumlah subjeknya = 10. Mean keseluruhan untuk kemasan B = 253.40, standar deviasinya = 54.058, dengan jumlah subjeknya = 10. Sementara mean keseluruhan untuk kemasan C = 295.30, standar deviasinya = 43.663, dengan jumlah subjeknya = 10. Mean keseluruhan untuk media elektronik = 234.47 dengan standar deviasinya = 60.015, dan jumlah subjeknya = 15. Mean keseluruhan untuk media cetak = 271.67 dengan standar deviasinya = 52.053, dan jumlah subjeknya = 15. Dari keseluruhan subjek yang ada (30 subjek), diperoleh mean sebesar 253.07 dan standar deviasi 58.350. Dari tabel output Levenes Test of Equality of Error Variances diperoleh tes hitung sebesar 0.505 dengan nilai probabilitas = 0.769. Karena 0.769 > 0.05, maka hipotesis nihil (diterima dan hipotesis alternative (ditolak, yang berarti varian variabel terikat adalah sama (homogen) sehingga memenuhi persyaratan analisis varian. Dengan demikian proses analisis varian dapat dilanjutkan.Dari tabel Tests of between Subjects Effects diperoleh jumlah kuadrat variabel kemasan ( 35956.867, jumlah kuadrat variabel iklan ( = 10378, dan jumlah kuadrat factor kemasan dan iklan ( = 1644.2Dari tabel diperoleh untuk factor kemasan sebesar 8.501. Jika angka ini dikonfirmasikan dengan pada taraf signifikansi 5% dengan dk=2 untuk pembilang dan 24 untuk penyebut, maka diperoleh angka 3.40. Pada taraf signifikansi 1% didapat angka 5.61 maka terlihat bahwa < sehingga diterima baik pada signifikansi 5% atau 1% dan ditolak. Dari tabel juga diperoleh angka untuk factor iklan sebesar 4.907. Bila nilai tersebut dikonfirmasikan dengan dengan alfa = 0.05, taraf signifikansi 5%, dk = 1 untuk pembilang dan 24 untuk penyebut, maka diperoleh angka 4.46 < sehingga diterima untuk taraf signifikansi 5%, sementara untuk tarat signifikansi 1%, ditolak dan diterima. Dari sini bisa disimpulkan bahwa media iklan mempengaruhi tingkat penjualan. Pengaruh kemasan dan iklan secara bersama-sama terhadap hasil penjualan diperoleh 0.389. Bila angka ini dikonfirmasikan dengan jika diketahui nilai dk = 2 untuk pembilang dan 24 untuk penyebut, maka diperoleh angka 3.40 untuk taraf signifikansi 5% dan 5.61 untuk taraf signifikansi 1%. Jadi nilai sehingga ditolak dan diterima.Dari tabel Estimated Marginal Means dapat dilihat bahwa mean dari kemasan A = 210.5, mean kemasan B = 253.4, dan mean kemasan C = 295.3. Sedangkan standar error dari masing-masing kemasan sebesar 14.543. Penjualan kemasan A berkisar antara 180.485-240.515, kemasan B berkisar antara 223.385-283.415, dan kemasan C antara 265.285-325.315.Mean kemasan A yang diiklankan melalui media elektronik adalah 184 dan hasil penjualan berkisar antara 141.553-226.447, sedangkan yang diiklankan melalui media cetak menghasilkan mean yang lebih besar yaitu 237 dengan hasil penjualan berkisar antara 194.553 dan 279.447. Jika kedua mean dibandingkan, maka terlihat bahwa kemasan A yang diiklankan melalui media cetak memperoleh mean yang lebih besar dibandingkan dengan yang diiklankan melalui media elektronik. Secara kasar dapat disimpulkan bahwa kemasan A lebih baik diiklankan dengan menggunakan media cetak daripada melalui media elektronik. Mean kemasan B yang diiklankan melalui media elektronik adalah 232.8 dan hasil penjualan berkisar antara 190.353 sampai 275.247, sedangkan yang diiklankan melalui media cetak menghasilkan mean yang lebih besar yaitu 274 dengan hasil penjualan berkisar antara 231.553 dan 316.447. Bila kedua mean dibandingkan, maka terlihat bahwa kemasan B yang diiklankan melalui media cetak memperoleh mean yang lebih besar dibandingkan dengan yang diiklankan melalui media elektronik. Secara kasar dapat disimpulkan bahwa kemasan B lebih baik diiklankan dengan menggunakan media cetak daripada melalui media elektronik. Adapun mean kemasan C yang diiklankan melalui media elektronik adalah 286.6 dan hasil penjualan berkisar antara 244.153 sampai 329.047, sedangkan yang diiklankan melalui media cetak menghasilkan mean yang lebih besar yaitu 304 dengan hasil penjualan berkisar antara 261.553 dan 346.447. Bila kedua mean dibandingkan, maka terlihat bahwa kemasan C yang diiklankan melalui media cetak memperoleh mean yang lebih besar dibandingkan dengan yang diiklankan melalui media elektronik. Dari mean kedua kelompok ini dapat disimpulkan bahwa baik kemasan A, B, dan C lebih baik diiklankan lewat media cetak daripada media elektronik. Dari tabel Post Hoc Tests (Multiple Comparisons), dapat dilihat bahwa perbedaan mean kemasan A dengan kemasan B = -42.9 (kemasan A lebih kecil 42.9 poin dibandingkan dengan kemasan B), kemasan A dengan kemasan C = -84.8 (kemasan A lebih kecil 84.8 poin dari kemasan C), kemasan B dengan kemasan A = 42.9 (kemasan B lebih besar 42.9 poin dari kemasan A), kemasan B dan kemasan C = -41.9 (kemasan B lebih kecil 41.9 poin dibandingkan dengan kemasan C), kemasan C dengan kemasan A = 84.8 (kemasan C lebih besar 84.8 poin dibandingkan dengan kemasan A), sedangkan perbedaan mean kemasan C dan kemasan B = 41.9 (kemasan C lebih besar 41.9 poin dibandingkan dengan kemasan B). Dari tabel Homogeneus Subsets terlihat bahwa pada subset 1 terdapat kemasan A dan B dengan angka 210.5 untuk kemasan A dan 253.4 untuk kemasan B yang berarti kemasan A tidak berbeda secara signifikan dengan kemasan B. Pada subset 2 terlihat kemasan B dan C dengan angka 253.4 untuk kemasan B dan 295.3 untuk kemasan C. Hal ini berarti bahwa pada dasarnya kemasan B tidak berbeda secara signifikan dengan kemasan C.ANACOVAOUTPUT SPSSBetween-Subjects Factors

Value LabelNMETODE_PEMBELAJARAN1METODE ACTIVE DEBATE10

2METODE JIGSAW10

3METODE DISKUSI10

Descriptive StatisticsDependent Variable:PRESTASI_BELAJAR_SETELAH_PERLAKUANMETODE_PEMBELAJARANMeanStd. DeviationNMETODE ACTIVE DEBATE84.505.98610METODE JIGSAW81.505.79810METODE DISKUSI88.504.11610Total84.835.94330

Levene's Test of Equality of Error VariancesaDependent Variable:PRESTASI_BELAJAR_SETELAH_PERLAKUANFdf1df2Sig..299227.744Tests the null hypothesis that the error variance of the dependent variable is equal across groups.a. Design: Intercept + SEBELUM + METODE

Tests of Between-Subjects EffectsDependent Variable:PRESTASI_BELAJAR_SETELAH_PERLAKUAN

SourceType III Sum of SquaresdfMean SquareFSig.Corrected Model349.636a3116.5454.492.011Intercept1656.25311656.25363.841.000SEBELUM102.9691102.9693.969.057METODE72.471236.2351.397.265Error674.5312625.944

Total216925.00030

Corrected Total1024.16729

a. R Squared = .341 (Adjusted R Squared = .265)

EstimatedMarginalMeansMETODE_PEMBELAJARANDependent Variable:PRESTASI_BELAJAR_SETELAH_PERLAKUAN

METODE_PEMBELAJARANMeanStd. Error95% Confidence Interval

Lower BoundUpper BoundMETODE ACTIVE DEBATE84.874a1.62281.54188.208METODE JIGSAW82.623a1.70779.11586.131METODE DISKUSI87.002a1.77883.34990.656a. Covariates appearing in the model are evaluated at the following values: PRESTASI_BELAJAR_SEBELUM_PERLAKUAN = 67.50.

INTERPRETASI OUTPUTDari tabel Between-Subjects Factors ditampilkan hasil dari subjek-subjek yang diteliti dan dimasukkan dalam analisis data sesuai dengan factor yang berbeda antar masing-masing subjek. Dari hasil output terlihat bahwa subjek untuk metode active debate, metode jigsaw, dan metode diskusi, masing-masing memiliki jumah responden yang sama yaitu 10 responden.

Pada tabel Descriptive Statistics dapat diketahui bahwa mean kelompok yang menggunakan metode active debate = 84.50, mean kelompok yang menggunakan metode jigsaw = 81.50, mean kelompok yang menggunakan metode diskusi = 88.50, sedangkan mean seluruh siswa = 84.83. Standar deviasi kelompok yang menggunakan metode active debate = 5.986, standar deviasi kelompok yang menggunakan metode jigsaw = 5.798, standar deviasi kelompok yang menggunakan metode diskusi = 4.116, standar deviasi kseluruhan adalah 5.943.Dari tabel output Levenes Test of Equality of Error Variances diperoleh angka F sebesar 0.299 dengan nilai probabilitas sebesar 0.744. Karena 0.744 > 0.05, maka hipotesis nihil (diterima dan hipotesis alternative (ditolak, yang berarti varian variabel terikat adalah sama (homogen) sehingga memenuhi persyaratan analisis kovarian. Dengan demikian proses analisis kovarian dapat dilanjutkan.Dari hasil analisis program SPSS 16 bisa dilihat besar untuk metode adalah 1.397 dan 0.265 untuk angka signifikansi. Karena 0.265 > 0.05 maka hipotesis nihil (diterima dan hipotesis alternative (ditolak. Hal ini menunjukkan bahwa tidak ada perbedaan prestasi belajar siswa dengan penggunaan metode belajar yang berbeda (melakukan control terhadap prestasi belajar) sebelum perlakuan diberikan.Dari tabel Estimated Marginal Means dapat dilihat bahwa nilai mean dengan mengikutsertakan variabel control = 84.50 yang berarti lebih besar 0.374 dari mean tanpa mengikutsertakan variabel control untuk kelompok yang diberi perlakuan dengan menggunakan metode active debate. Nilai mean dengan mengikutsertakan variabel control = 82.623 yang berarti lebih besar 1.123 dari mean tanpa mengikutsertakan variabel control untuk kelompok yang diberi perlakuan dengan menggunakan metode jigsaw. Sementara itu, nilai mean dengan mengikutsertakan variabel control = 87.002 yang berarti lebih kecil 1.498 dari mean tanpa mengikutsertakan variabel control untuk kelompok yang diberi perlakuan dengan menggunakan metode diskusi. Sedangkan standar error dari masing-masing kelompok sebesar 1.622 untuk kelompok yang diberi perlakuan dengan menggunakan metode active debate, 1.707 untuk kelompok yang diberi perlakuan dengan menggunakan metode jigsaw, dan 1.778 untuk kelompok yang diberi perlakuan dengan menggunakan metode diskusi.Adapun tingkat konfidensi untuk taraf 5% berkisar antara 81.541 88.208 untuk kelompok yang diberi perlakuan dengan metode active debate, 79.115 86.131 untuk kelompok yang diberi perlakuan dengan metode jigsaw, dan 83.349 90.656 untuk kelompok yang diberi perlakuan dengan metode diskusi.Dengan menganalisis data menggunakan Anova Satu Arah maka dapat dilihat gambaran keadaan prestasi belajar siswa setelah dilakukan pendekatan dengan metode control atau tanpa control. Berikut output data dengan menggunakan analisis Anova Oneway:ANOVAPRESTASI_BELAJAR_SETELAH_PERLAKUAN

Sum of SquaresdfMean SquareFSig.Between Groups246.6672123.3334.283.024Within Groups777.5002728.796

Total1024.16729

Tabel output Anova diatas menunjukkan hasil yang berbeda dengan output Anova dari kelas yang telah dikenai metode control. Perhitungan yang dilakukan tanpa control menunjukkan adanya pengaruh pemberian metode yang berbeda terhadap prestasi dimana diperoleh sebesar 4.283 dan angka signifikansi sebesar 0.024 < angka kritik 0.05. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa ada pengaruh perlakuan metode yang berbeda terhadap hasil belajar siswa.MENENTUKAN BESAR KONTRIBUSI VARIABEL INDEPENDENOUTPUT SPSSANALISIS DENGAN MENGGUNAKAN TIGA MODELBetween-Subjects Factors

Value LabelNMETODE_PEMBELAJARAN1METODE ACTIVE DEBATE10

2METODE JIGSAW10

3METODE DISKUSI10

Tests of Between-Subjects EffectsDependent Variable:PRESTASI_BELAJAR_SETELAH_PERLAKUAN

SourceType III Sum of SquaresdfMean SquareFSig.Corrected Model409.269a581.8543.195.024Intercept1050.34611050.34640.996.000METODE58.142229.0711.135.338SEBELUM26.454126.4541.033.320METODE * SEBELUM59.633229.8171.164.329Error614.8982425.621

Total216925.00030

Corrected Total1024.16729

R Squared = .400 (Adjusted R Squared = .275)

ANALISIS DENGAN MENGGUNAKAN DUA MODELBetween-Subjects Factors

Value LabelNMETODE_PEMBELAJARAN1METODE ACTIVE DEBATE10

2METODE JIGSAW10

3METODE DISKUSI10

Tests of Between-Subjects EffectsDependent Variable:PRESTASI_BELAJAR_SETELAH_PERLAKUAN

SourceType III Sum of SquaresdfMean SquareFSig.Corrected Model349.636a3116.5454.492.011Intercept1656.25311656.25363.841.000METODE72.471236.2351.397.265SEBELUM102.9691102.9693.969.057Error674.5312625.944

Total216925.00030

Corrected Total1024.16729

a. R Squared = .341 (Adjusted R Squared = .265)

INTERPRETASI OUTPUTPerhitungan dilakukan dengan mengurangkan nilai Adjusted R Squared yang diperoleh pada perhitungan model pertama (analisis tiga model) dengan nilai Adjusted R Squared yang diperoleh pada perhitungan model kedua (analisis dua model) lalu membaginya dengan nilai Adjusted R Squared yang diperoleh pada perhitungan model kedua (analisis dua model) dan dikalikan dengan 100.

Hal ini menunjukkan bahwa kontribusi variabel independen terhadap prestasi belajar siswa hanya sebesar 3.8% sementara kontribusi kovariat atau variabel control terhadap variabel dependen sebesar 96.2%.