contoh laporan statistika dan komputasi

LAPORAN HASIL PRAKTIKUM

MATA KULIAH STATISTIK DAN KOMPUTASI (PNB 1102)

Oleh :

Dino NurhamzahNIM A1C013043

LABORATORIUM SOSIAL EKONOMI PERTANIANFAKULTAS PERTANIAN

UNIVERSITAS JENDERAL SOEDIRMANPURWOKERTO

2014

LAPORAN HASIL PRAKTIKUM

MATA KULIAH STATISTIK DAN KOMPUTASI (PNB 1102)

Nama : Dino Nurhamzah

NIM : A1C013043

Purwokerto, Januari 2014

Menyetujui

Dosen Pengampu Assisten Mahasiswa

ALPHA NADEIRA M., S.P., M.P. PUTRI YULIA W.NIP. 19800528 200812 2 003 NIM. A1C010115

DAFTAR ISI

Halaman

DAFTAR TABEL ............................................................................................. vi

DAFTAR LAMPIRAN...................................................................................... viii

I. PENYAJIAN DATA ................................................................................. 1

A. Tujuan ................................................................................................... 1

B. Soal ....................................................................................................... 1

C. Output SPSS ......................................................................................... 2

D. Interpretasi Output SPSS ...................................................................... 3

II. PENGUKURAN STATISTIK ................................................................... 7

A. Tujuan .................................................................................................... 7

B. Soal ........................................................................................................ 7

C. Output SPSS .......................................................................................... 8

D. Interpretasi Output SPSS ....................................................................... 8

III. UJI NORMALITAS DATA ....................................................................... 10

A. Tujuan .................................................................................................... 10

B. Soal ........................................................................................................ 10

C. Output SPSS .......................................................................................... 11

D. Interpretasi Output SPSS ...................................................................... 12

IV. UJI-t SATU SAMPEL ............................................................................... 14

A. Tujuan ................................................................................................. 14

B. Uji-t Satu Sampel Dua Sisi ................................................................ 14

1. Soal Dan Hipotesis ....................................................................... 14

2. Output SPSS ................................................................................. 15

3. Interpretasi Output SPSS .............................................................. 15

C. Uji-t Satu Sampel Sisi Atas ............................................................... 16


2. Output SPSS ................................................................................. 17


D. Uji-t Satu Sampel Sisi Bawah ........................................................... 18


2. Output SPSS ................................................................................. 19


V. UJI-t DUA SAMPEL INDEPENDEN .................................................... 21

A. Tujuan ................................................................................................. 21

B. Uji-t Dua Sampel Dua Sisi ............................................................... 21


2. Output SPSS ................................................................................. 22


C. Uji-t Dua Sampel Sisi Atas ............................................................... 25


2. Output SPSS ................................................................................. 26


D. Uji-t Dua Sampel Sisi Bawah ........................................................... 28


2. Output SPSS ................................................................................. 29


VI. ANALISIS REGRESI DAN KORELASI ................................................ 33

A. Tujuan .................................................................................................. 33

B. Analisis Regresi Sederhana .................................................................. 33

1. Soal Dan Hipotesis ......................................................................... 33

2. Output SPSS.................................................................................... 34

3. Interpretasi Output SPSS ................................................................ 35

C. Analisis Regresi Berganda ................................................................... 35

1. Soal Dan Hipotesis ........................................................................ 35

2. Output SPSS .................................................................................. 36

3. Interpretasi Output SPSS ............................................................... 37

D. Analisis Korelasi .................................................................................. 38


2. Output SPSS ................................................................................... 39


VII. STATISTIK NON PARAMETRIK .......................................................... 40

A. Uji Kasus Sampel Tunggal (Chi Square) ............................................. 40

1. Fungsi ............................................................................................ 40

2. Soal Dan Hipotesis ........................................................................ 40

3. Output SPSS .................................................................................. 41

4. Interpretasi Output SPSS ............................................................... 41

B. Uji Kasus Sampel Ganda Berpasangan (Mc Nemar) .......................... 41

1. Fungsi ............................................................................................. 41


3. Output SPSS ................................................................................... 42


C. Uji Kasus Sampel Ganda Independen (Mann Whitney) ...................... 43

1. Fungsi ............................................................................................. 43


3. Output SPSS ................................................................................... 44


D. Uji Kasus K Sampel Berhubungan (Friedman) .................................... 45

1. Fungsi .............................................................................................. 45

2. Soal Dan Hipotesis .......................................................................... 45

3. Output SPSS .................................................................................... 46

4. Interpretasi Output SPSS ................................................................. 46

E. Uji Kasus K Sampel Independen (Kruskal Wallis) ............................... 46

1. Fungsi .............................................................................................. 46


3. Output SPSS .................................................................................... 48

4. Interpretasi Output SPSS ................................................................. 48

F. Uji Korelasi (Rank Spearman) .............................................................. 48

1. Fungsi .............................................................................................. 48


3. Output SPSS ................................................................................... 50


LAMPIRAN ..................................................................................................... 51

DAFTAR TABEL

Tabel Halaman

1. Data Nilai Ulangan.................................................................................... 1

2. Output SPSS Penyajian Data ................................................................. 2

3. Data Nilai lomba menyanyi .................................................................... 7

4. Output SPSS Pengukuran Statistik ....................................................... 8

5. Data Tinggi badan siswa ....................................................................... 10

6. Output SPSS Uji Normalitas ................................................................ 11

7. Data Produksi Telur Ayam ................................................................... 14

8. Output SPSS Uji-t Satu Sampel Dua Sisi.............................................. 15

9. Data Daya Tahan Lampu....................................................................... 16

10. Output SPSS Uji-t Satu Sampel Sisi Atas............................................. 17

11. Data Harga Mecin.................................................................................. 19

12. Output Uji-t Satu Sampel Sisi Bawah.................................................... 19

13. Data ketahanan Oli Mesin..................................................................... 21

14. Output SPSS Uji-t Dua Sampel Dua Sisi ............................................. 22

15. Data Jumlah Kerajinan............................................................................ 25

16. Output SPSS Uji-t Dua Sampel Sisi Atas.............................................. 26

17. Data Banyaknya Burung Puyuh yang Sakit........................................... 29

18. Output SPSS Uji-t Dua Sampel Sisi Bawah.......................................... 29

19. Data Konsumsi dan Pendapatan............................................................. 33

20. Output SPSS Analisis Regresi Sederhana ............................................. 34

21. Data Konsumsi, Pendapatan, dan Harga................................................ 36

22. Output SPSS Analisis Regresi Berganda................................................ 36

23. Data Hasil dan Pemupukan..................................................................... 39

24. Output SPSS Analisis Korelasi .............................................................. 39

25. Data Kedatangan Awal........................................................................... 40

26. Output SPSS Uji Kasus Sampel Tunggal (Chi Square) ......................... 41

27. Data Sebelum dan Sesudah Pengajian.................................................... 42

28. Output SPSS Uji Kasus Sampel Ganda Berpasangan (Mc Nemar) ....... 42

29. Data Skor Kecerdasan............................................................................. 43

30. Output SPSS Uji Kasus Sampel Ganda Independen (Mann Whitney) .. 44

31. Data Skor Efektivitas Pelayanan............................................................. 45

32. Output SPSS Uji Kasus K Sampel Berhubungan (Friedman) ................ 46

33. Data Skor Kesopanan.............................................................................. 47

34. Output SPSS Uji Kasus K Sampel Independen (Kruskal Wallis) ......... 48

35. Data Skor Sopan dan Skor Jujur............................................................. 49

36. Output SPSS Uji Korelasi (Rank Spearman) ......................................... 50

DAFTAR LAMPIRAN

Lampiran Halaman

1. Output SPSS Penyajian Data ................................................................... 52

2. Output SPSS Pengukuran Statistik ......................................................... 52

3. Output SPSS Uji Normalitas .................................................................... 53

4. Output SPSS Uji-t Satu Sampel Dua Sisi................................................. 53

5. Output SPSS Uji-t Satu Sampel Sisi Atas................................................. 53

6. Output Uji-t Satu Sampel Sisi Bawah....................................................... 54

7. Output SPSS Uji-t Dua Sampel Dua Sisi ................................................ 54

8. Output SPSS Uji-t Dua Sampel Sisi Atas................................................ 55

9. Output SPSS Uji-t Dua Sampel Sisi Bawah............................................ 56

10. Output SPSS Analisis Regresi Sederhana ............................................... 56

11. Output SPSS Analisis Regresi Berganda.................................................. 57

12. Output SPSS Analisis Korelasi ................................................................ 58

13. Output SPSS Uji Kasus Sampel Tunggal (Chi Square) ........................... 58

14. Output SPSS Uji Kasus Sampel Ganda Berpasangan (Mc Nemar) ......... 59

15. Output SPSS Uji Kasus Sampel Ganda Independen (Mann Whitney) ... 59

16. Output SPSS Uji Kasus K Sampel Berhubungan (Friedman) ................. 59

17. Output SPSS Uji Kasus K Sampel Independen (Kruskal Wallis) ........... 60

18. Output SPSS Uji Korelasi (Rank Spearman) ........................................... 60

I. PENYAJIAN DATA

A.Tujuan

Melatih Mahasiswa agar dapat menampilkan data penelitian dalam berbagai

bentuk, sesuai dengan tujuan yang diinginkannya.

B. Soal

Di sebuah sekolah dasar terdapat dua belas orang siswa yang baru saja

mengikuti ulangan akhir semester gasal. Daftar nilai ulangan matematika tertulis

dalam sebuah tabel yeng berisi nomor absen dan nilai seperti dibawah ini.

Tabel 1 Data Nilai UlanganNomor absen Nilai

1 772 883 764 785 816 777 758 709 7910 9111 8712 75

Sajikanlah data tabel tersebut dalam distribusi frekuensi dan grafik frekuensi

histogram!

C. Output SPSS

Tabel 2.1 Output SPSS Penyajan Data

Statistics

Nilai

N Valid 12

Missing 0Sumber : Output SPSS

Tabel 2.2 Output SPSS Penyajian Data

Nilai

Frequency PercentValid

PercentCumulative

Percent

Valid 70 1 8.3 8.3 8.3

75 2 16.7 16.7 25.0

76 1 8.3 8.3 33.3

77 2 16.7 16.7 50.0

78 1 8.3 8.3 58.3

79 1 8.3 8.3 66.7

81 1 8.3 8.3 75.0

87 1 8.3 8.3 83.3

88 1 8.3 8.3 91.7

91 1 8.3 8.3 100.0

Total 12 100.0 100.0

Sumber : Output SPSS

Grafik frekuensi histogram nilai ulangan


D. Interprestasi Output SPSS

Pada tabel statistik nilai ulangan diatas, N valid menunjukan bahwa jumlah

data yang digunakan untuk analisis sebanyak 12 data. Missing menunujukan

bahwa tidak ada data yang tidak digunakan dalam analisis data diatas.

Pada tabel distribusi frekuensi nilai ulangan diatas, nilai uji 70 mempunyai

frekuensi 1, presentasenya sebesar 8,3%, valid persennya sebesar 8,3%, dan

kumulatif persennya sebesar 8,3%. Nilai persen diatas didapat dari frekuensi

dibagi jumlah data dikali 100%(1/12x100%). Kumulatif persen didapat dari nilai

persen sebelumnya ditambah nilai persen data uji (0+8,3). Nilai uji 75

mempunyai frekuensi 2, presentasenya sebesar 16,7%, valid persennya sebesar

16,7%, dan kumulatif persennya sebesar 25,0%. Nilai persen diatas didapat dari

frekuensi dibagi jumlah data dikali 100%(2/12x100%). Kumulatif persen didapat

dari nilai persen sebelumnya ditambah nilai persen data uji (8,3+16,7). Nilai uji

76 mempunyai frekuensi 1, presentasenya sebesar 8,3%, valid persennya sebesar

















8,3%, dan kumulatif persennya sebesar 75,0. Nilai persen diatas didapat dari












8,3%, dan kumulatif persennya sebesar 100%. Nilai persen diatas didapat dari


dari nilai persen sebelumnya ditambah nilai persen data uji (91,7+8,3).

Pada grafik frekuensi diatas, sumbu x menunjukan nilai ulangan dan smbu y

menunjukan frekuensi atau banyaknya siswa. Nilai ulangan 70 memiliki frekuensi

sebesar 1, artinya mahasiswa yang mendapat nili sebesar 70 ada 1 orang. Nilai

ulangan 75 memiliki frekuensi sebesar 2, artinya mahasiswa yang mendapat nilai

sebesar 75 ada 2 orang. Nilai ulangan 76 memiliki frekuensi sebesar 1, artinya

mahasiswa yang mendapat nilai sebesar 76 ada 1 orang. Nilai ulangan 77

memiliki frekuensi sebesar 2, artinya mahasiswa yang mendapat nilai sebesar 77

ada 2 orang. Nilai ulangan 78 memiliki frekuensi sebesar 1, artinya mahasiswa

yang mendapat nili sebesar 78 ada 1 orang. Nilai ulangan 79 memiliki frekuensi

sebesar 1, artinya mahasiswa yang mendapat nili sebesar 79 ada 1 orang. Nilai

ulangan 81 memiliki frekuensi sebesar 1, artinya mahasiswa yang mendapat nili

sebesar 81 ada 1 orang. Nilai ulangan 87 memiliki frekuensi sebesar 1, artinya

mahasiswa yang mendapat nili sebesar 87 ada 1 orang. Nilai ulangan 88 memiliki

frekuensi sebesar 1, artinya mahasiswa yang mendapat nili sebesar 88 ada 1

orang. Nilai ulangan 91 memiliki frekuensi sebesar 1, artinya mahasiswa yang

mendapat nili sebesar 91 ada 1 orang.

N sebesaer 12 menunjukan banyaknya data nilai uji. Mean sebesar 79,5

artinya rata-rata uji dari 12 mahasiswa adalah sebesar 79,5. Nilai mean diperoleh

dari total nilai uji dibagi bayaknya mahasiswa. Standar deviasi sebesar 6,186

artinya simpangan baku yang menggabarkan keadaan keseragaman data sebesar

6,186.

II. PENGUKURAN STATISTIK

A.Tujuan

Melatih mahasiswa untuk dapat menghitung ukuran-ukuran statistik yang

penting dari data penelitian yang telah dikumpulkan.

B. Soal

Pada sebuah lomba menyanyi terdapat sepuluh orang peserta. Nilai yang

diberikan oleh salah seorang juri tercatat pada sebuah tabel dengan rentang nilai 0

sampai 10 seperti berikut ini,

Tabel 3 Data Nilai Lomba Menyayi

Peserta Nilai1 62 73 84 65 76 97 78 89 810 7

Hitung ukuran-ukuran statistik tabel diatas yang meliputi mean, median, modus,

standar deviasi, variance dan range!

C.Output SPSS

Tabel 4 Output SPSS pengukuran statistik

Statistics

Nilai

N Valid 10

Missing 0

Mean 7.30

Median 7.00

Mode 7

Std. Deviation .949

Variance .900

Range 3

Minimum 6

Maximum 9

Sum 73



Pada tabel statistik diatas, N valid menunjukan bahwa jumlah data yang

digunakan untuk analisis sebanyak 10 data. Missing menunujukan bahwa tidak

ada data yang tidak digunakan dalam analisis data diatas. Mean sebesar 7,30

artinya rata-rata uji dari 10 peserta adalah sebesar 7,30. Nilai mean diperoleh dari

total nilai uji dibagi bayaknya mahasiswa. Median sebesar 7,00 artinya nilai

tengah dari data nilai uji adalah sebesar 7,00(70+70/2). Modus sebesar 7 artinya

nilai uji yang sering muncul adalah nilai uji sebesar 7,00. Standar deviasi sebesar

0,949 artinya simpangan baku yang menggabarkan keadaan keseragaman data

sebesar 0,949. Variance sebesar 0,900 menunjukan bahwa kuadrat dari simpangan

baku yang menggabarkan keadaan keseragaman data sebesar 0,900. Range

sebesar 3 artinya jarak antara nilai uji terbesar dengan nilai uji terkecil. Range

diperoleh dari penguranan nilai uji terbesar dengan nilai uji terkecil. Nilai

minimum sebesar 6 menunjukan bahwa nilai minuimum yang didapat dari data

tersebut sebesar 6. Nilai maximum 9 menunjukan bahwa nilai maksimum yang

didapat dari data tersebut sebesar 9. Sum sebesar 73 artinya jumlah nilai uji dari

total peserta.

III. UJI NORMALITAS DATA

A. Tujuan

Mahasiswa dapat melakukan pengujian secara statistik apakah suatu sampel

deretan angka berasal dari suatu populasi yang terdistribusi normal.

B. Soal

Pada sebuah kelas yang terdiri dari 20 orang siswa tercatat tinggi badan dari

seluruh siswa sebagai berikut :

Tabel 5 Data Tinggi badan siswaNomor absen Tinggi badan

1 1702 1653 1664 1635 1716 1567 1668 1659 16510 16811 15512 15013 17714 14915 16616 16917 16718 16419 16820 163

Dari data tersebut, lakukanlah pengujian hipotesis untuk mengetahui apakah data

tinggi badan siswa tersebut berasal dari populasi yang terdistribusi normal

(gunakan = 0,05) dengan hipotesis sebagai berikut :

Ho : data berasal dari populasi yang terdistribusi normal

Ha : data tidak berasal dari populasi yang terdistribusi normal

C. Output SPSS

Tabel 6.1 Output SPSS Uji Normalitas

Case Processing Summary

Cases

Valid Missing Total

N Percent N Percent N Percent

tinggi_badan 20 100.0% 0 .0% 20 100.0%


Tabel 6.2 Output SPSS Uji Normalititas

Tests of Normality

Kolmogorov-Smirnova Shapiro-Wilk

Statistic df Sig. Statistic df Sig.

tinggi_badan .234 20 .005 .900 20 .041

a. Lilliefors Significance Correction

Sumber :Output SPSS

Gambar Uji Normalitas dengan Q-Q Plot

Sumber :Output SPSS


Pada tabel case processing summary terlihat N valid sebesar 20. Missing

sebesar 0 menunjukanbahawa semua data telah diproses dari seluruh sampel yang

berjumlah 20 data.

Pada tabel test of normality, nilai kolmogorov-smirnov, nilai kolmogorov-

smirnov adalah sebesar 0,235 dengan probabilitas atau signifikansi 0,05. Oleh

karena nilai signifikansi sama dengan (0,05) maka diketahi bahwa data variabel

skor pada 20 sampel adalah normal atau memenuhi persyaratan uji normalitas.

Pada tabel test of normality, nilai shapiro-wilk, nilai sapiro-wilk adalah

sebesar 0,900 dengan probabilitas atau signifikansi 0,041. Oleh karena nilai

signifikansi lebih besar dari (0,05) maka diketahi bahwa data variabel skor pada

20 sampel adalah normal atau memenuhi persyaratan uji normalitas.

Garis lurus yang melintang dari pojok kiri bawah ke kanan atas sehingga

membentuk arah diagonal disebut garis acuan normalitas. Data yang diwakili

dengan titik-titik akan tersebar di garis acuan normalitas apabila distribusi datanya

memang normal. Dengan demikin berdasarkan hasil pengujian normalitas data

dengan Q-Q plot terbukti bahwa data variabel tinggi badan berdistribusi normal.

IV. UJI-t SATU SAMPEL

A. Tujuan

Agar Mahasiswa dapat menguji purata (mean) dari suatu sampel tunggal

terhadap purata acuan (nilai tertentu yang telah ditentukan).

B. Uji-t Satu Sampel Dua Sisi

1. Soal dan hipotesis

Sebuah peternakan ayam petelur hendak memilih ayam untuk dijadikan

ayam petelur. Ketentuan ayam petelur yang baik adalah mampu menghasilkan 30

butir telur dalam satu bulan. Dari 7 sampel acak terhadap bibit ayam petelur

didapatkan data jumlah telur ayam yang dihasilakn dalam satu bulan adalah

seperti pada tabel berikut :

Tabel 7 Data Produksi telur ayam

Ayam Telur1 152 223 274 255 276 287 17

Apakah dari sampel data diatas dapat disimpulkan bahwa persyaratan ayam

petelur yang baik tidak dapat terpenuhi? (gunakan =0,05)

Hipotesis

Ho : ayam mampu menghasilkan 30 telur dalam sebulan

Ha : ayam tidak mampu menghasilkan 30 telur dalam sebulan

2. Output SPSS

Tabel 8.1 Output SPSS Uji-t Satu Sampel Dua Sisi

One-Sample Statistics

N MeanStd.

DeviationStd. Error

Mean

Telur 7 23.00 5.196 1.964


Tabel 8.2 Output SPSS Uji-t Satu Sampel Dua Sisi

One-Sample Test

Test Value = 30

t Df Sig. (2-tailed)Mean

Difference

95% Confidence Interval of the Difference

Lower Upper

Telur -3.564 6 .012 -7.000 -11.81 -2.19


3. Interprestasi Output SPSS

Pada tabel One-Sample Statistics, diperoleh nilai N sebesar 7 menunjukan

bahwa jumlah data yang digunakan adalah 7, dimana rata-rata produksi telur ayam

adalah 23,00 standar deviasi sebesar 5,196.

Uji t

Pada tabel One-Sample Test diperoleh nilai t hitung sebesar 3,564 dengan

nilai t tabel 2,447 yang didapat dari nilai df (6) dan (0,025). Nilai t hitung lebih

besar dari t tabel sehingga dapat disimpulkan bahwa Ho ditolak.

Uji signifikansi atau probabilitas

Pada tabel One-Sample Test diperoleh nilai signifikansi sebesar 0,012

sedangkan nilai adalah 0,05 maka signifikansi lebih kecil dibandingkan

sehingga Ho ditolak atau tidak signifikan.

Berdasarkan uji t dan uji signifikansi atau probabilitas, menyatakan bahwa

Ho ditolak. Maka terbukti pada taraf kepercayaan 95%, bahwa rata-rata produksi

telur ayam adalah bukan sebesar 30.

C. Uji-t Satu Sampel Sisi Atas

1. Soal dan hipotesis

Sebuah perusahaan pembuat lampu menyatakan bahwa lampu buatannya

mampu menyala lebih dari 10 bulan. Dari 10 sampel acak lampu didapatkan data

daya tahan lampu dalam hitungan bulan adalah seperti tabel berikut :

Tabel 9 Data Daya Tahan Lampu

Lampu daya tahan Lampu daya tahan1 12 6 122 12 7 113 15 8 94 13 9 155 17 10 13

Dari data tersebut apakah dapat disimpulkan bahwa lampu yang diproduksi oleh

perusahaan diatas mampu menyala lebih dari 10 bulan? (gunakan = 0,05)

Hipotesis

Ho : rata-rata lampu menyala kurang dari atau sama dengan 10 bulan

Ha : rata-rata lampu menyala lebih dari 10 bulan.

2. Output SPSS

Tabel 10.1 Output SPSS Uji-t Satu Sampel Sisi AtasOne-Sample Statistics

N MeanStd.

DeviationStd. Error

Mean

daya_tahan 10 12.90 2.283 .722


Tabel 10.2 Output SPSS Uji-t Satu Sampel Sisi Atas

One-Sample Test

Test Value = 10

T df Sig. (2-tailed)Mean

Difference


Lower Upper

daya_tahan

4.017 9 .003 2.900 1.27 4.53



Pada tabel One-Sample Statistics, diperoleh nilai N sebesar 10

menunjukan bahwa jumlah data yang digunakan adalah 10, dimana rata-rata daya

tahan lampu adalah 12,90 standar deviasi sebesar 2,283.

Uji t



besar dari t tabel sehingga dapat disimpulkan bahwa Ho ditolak.



sedangkan nilai adalah 0,05 maka signifikansi lebih kecil dibandingkan

sehingga Ho ditolak atau tidak signifikan.


Ho ditolak. Maka terbukti pada taraf kepercayaan 95%, bahwa rata-rata daya tahan

lampu adalah lebuh dari 10 bulan.

D. Uji-t Satu Sampel Sisi Bawah

1. Soal dan Hipotesis

Seorang pengamat ekonomi ingin menguji apakah rata-rata harga mecin

pada sebuah pusat pertokoan adalah kurang dari 150. Dari 10 sampel acak

terhadap toko yang menjual barang kebutuhan pokok didapatkan data harga mecin

seperti pada tabel berikut :

Tabel 11 Data Harga mecinToko harga Toko harga

1 150 6 1502 100 7 1403 200 8 1554 170 9 1655 160 10 175

Apakah dari sampel data diatas dapat disimpulkan bahwa harga mecin kurang dari

150? (gunakan = 0,05)

Hipotesis

Ho : harga mecin lebih dari atau sama dengan 150

Ha : harga mecin kurang dari 150

2. Output SPSS

Tabel 12.1 Output Uji-t Satu Sampel Sisi Bawah


N Mean Std. DeviationStd. Error

Mean

Harga 10 156.50 25.933 8.201


Tabel 12.2 Output Uji-t Satu Sampel Sisi Bawah

One-Sample Test

Test Value = 150

t Df Sig. (2-tailed)Mean

Difference


Lower Upper

Harga .793 9 .448 6.500 -12.05 25.05



Pada tabel One-Sample Statistics, diperoleh nilai N sebesar 10 menunjukan

bahwa jumlah data yang digunakan adalah 10, dimana rata-rata harga mecin

adalah 156,50 standar deviasi sebesar 25,933.

Uji t



kecil dari t tabel sehingga dapat disimpulkan bahwa Ho diterima.



sedangkan nilai adalah 0,05 maka signifikansi lebih besar dibandingkan

sehingga Ho diterima atau signifikan.


Ho diterima. Maka terbukti pada taraf kepercayaan 95%, bahwa rata-rata harga

mecin adalah lebih dari atau sama dengan 150.

V. UJI-t DUA SAMPEL INDEPENDEN

A. Tujuan

Agar mahasiswa dapat memahami dan dapat melakukan uji perbandingan

purata (mean) dari dua sampel, baik untuk kasus uji hipotesis dua sisi, kasus uji

satu sisi untuk sisi atas, dan kasus uji satu sisi untuk sisi bawah.

B. Uji-t Dua Sampel Dua Sisi


Dua perusahaan penghasil oli mesin saling bersaing dalam ketahanan oli

buatan mereka. Untuk menguji ketahanan oli kedua perusahaan tersebut diambil

masing-masing 5 sampel dari kedua perusaan dan digunakan pada 10 mesin yang

identik. Dari pengujian diperoleh data ketahanan oli yang dihitung dalam satuan

bulan sebagai berikut :

Tabel 13 Data Ketahanan Oli Mesin

merek ketahanan oli1 81 81 91 71 102 72 72 92 92 8

Dari data yang ada apakah dapat disimpulkan bahwa ketahanan oli yang

diproduksi oleh kedua perusahaan tersebut sama? (gunakan = 0,05)

Hipotesis

Ho : rata-rata ketahanan kedua merek oli sama

Ha : rata-rata ketahanan kedua merek oli tidak sama

2. Output SPSS

Tabel 14.1 Output SPSS Uji-t Dua Sampel Dua Sisi

Group Statistics

group N MeanStd.

DeviationStd. Error

Mean

ketahanan_oli 1 5 8.40 1.140 .510

2 5 8.00 1.000 .447

Sumber: Output SPSS


Independent Samples Test

Levene's Test for Equality of Variances

F Sig.

ketahanan_oli Equal variances assumed

.060 .812

Equal variances not assumed

Sumber: Output SPSS



t-test for Equality of Means

t dfSig. (2-tailed)

Mean Difference

Std. Error Difference

ketahanan_oli

Equal variances assumed

.590 8 .572 .400 .678


.590 7.866 .572 .400 .678

Sumber: Output SPSS





Lower Upper

ketahanan_oli Equal variances assumed

-1.164 1.964


-1.169 1.969

Sumber: Output SPSS


Ketahanan oli perusahaan 1 dengan jumlah sampel 5 mempunyai rata-rata

ketahanan sebesar 8,40 bulan, standar deviasi sebesar 1,140 dan standar eror rata-

rata 0,510.

Ketahanan oli perusahaan 2 dengan jumlah sampel 5 mempunyai rata-rata

ketahanan sebesar 8,00 bulan, standar deviasi sebesar 1,000 dan standar eror rata-

rata 0,447.

Uji kesamaan varian 2 populasi

Hipotesis

Ho : Kedua varian populasi sama

Ha : Kedua varian populasi tidak sama

Dari tabel Independent Samples Test diperoleh nilai F hitung sebesar 0,60

dengan signifikansi 0,812 berarti signifikansi lebih besar dari (0,025), sehingga

Ho diterima dan Ha ditolak atau tidak signifikan.

Uji signifikansi perbedaan

Hipotesis

Ho : rata-rata ketahanan kedua merek oli sama

Ha : rata-rata ketahanan kedua merek oli tidak sama

Karena dari uji varian 2 populasi diperoleh kedua varian populasi sama,

maka digunakan equal variances assumed untuk uji-t dan uji probabilitas. Dari

tabel Independent Samples Test diperoleh nilai t hitung sebesar 0,590 sedangkan t

tabel 2,306 yang diperoleh dari nilai df (8) dan (0,025). Karena t tabel lebih

besar dari t hitung maka Ho diterima. Dari tabel Independent Samples Test

diperoleh signifikansi 0,572 yang lebih besar dari (0,025) sehingga Ho diterima.

Berdasarkan uji-t dan uji signifikansi dapat disimpulkan bahwa tidak

terdapat perbedaan antara ketahanan oli perusahaan 1 dengan perusahaan 2.

C. Uji-t Dua Sampel Sisi Atas


Sebuah industri kerajinan ingin menguji apakah pelatihan yang telah

dilakukan pada karyawannya dapat menambah jumlah produksi kerajinan. Dalam

pengujian diambil 8 sampel acak karyawan yang mengikuti pelatihan dan 8

karyawan lain yang tidak mengikuti pelatihan. Data sampel karyawan tersebut

kemudian disimpan dalam tabel seperti berikut:

Tabel 15 Data Jumlah kerajinan

Group jumlah kerajinan Group jumlah kerajinantidak mengikuti 4 Mengikuti 5tidak mengikuti 5 Mengikuti 6tidak mengikuti 4 Mengikuti 7tidak mengikuti 5 Mengikuti 4tidak mengikuti 6 Mengikuti 6tidak mengikuti 5 Mengikuti 5tidak mengikuti 4 Mengikuti 7tidak mengikuti 4 Mengikuti 8

Apakah dari data diatas dapat disimpulkan bahwa pelatihan yang dilakukan oleh

karyawan meningkatkan produksi kerajinan industri tersebut? (gunakan = 0,05)

Hipotesis

Ho : Pelatihan tidak meningkatkan jumlah produksi kerajinan

Ha : Pelatihan meningkatkan jumlah produksi kerajinan

2. Output SPSS

Tabel 16.1 Output SPSS Uji-t Dua Sampel Sisi Atas

Group Statistics

group N Mean Std. DeviationStd. Error

Mean

jumlah_kerajinan 1 8 4.62 .744 .263

2 8 6.00 1.309 .463





F Sig.

jumlah_kerajinan Equal variances assumed 1.658 .219






T DfSig. (2-tailed)

Mean Difference

Std. Error Difference

jumlah_kerajinan


-2.582 14 .022 -1.375 .532


-2.58211.09

4.025 -1.375 .532






Lower Upper

jumlah_kerajinan Equal variances assumed -2.517 -.233


-2.546 -.204



Jumlah kerajinan yang dibuat oleh karyawan yang tidak mengikuti pelatihan

dengan jumlah sampel 8 mempunyai rata-rata sebesar 4,62, standar deviasi

sebesar 0,722 dan standar eror rata-rata 0,263.

Jumlah kerajinan yang dibuat oleh karyawan yang mengikuti pelatihan

dengan jumlah sampel 8 mempunyai rata-rata sebesar 6,00, standar deviasi

sebesar 1,309 dan standar eror rata-rata 0,463.


Hipotesis







Hipotesis

Ho :rata-rata produksi kerajinan karyawan yang mengikuti pelatihan lebih

kecil atau sama dengan karyawan yang tidak mengikuti pelatihan

Ha :rata-rata produksi kerajinan karyawan yang mengikuti pelatihan lebih besar

dari karyawan yang tidak mengikuti pelatihana





kecil dari t hitung maka Ho ditolak. Dari tabel Independent Samples Test diperoleh

signifikansi 0,022 yang lebih kecil dari (0,05) sehingga Ho ditolak.

Berdasarkan uji-t dan uji signifikansi dapat disimpulkan bahwa pelatihan

yang diakukan oleh karyawan meningkatkan jumlah produksi kerajinan.

D. Uji-t Dua Sampel Sisi Bawah


Seorang manteri hewan ingin mengetahui apakah vaksinasi yang

dilakukan oleh sebuah peternakan burung puyuh dapat mengurangi jumlah burung

puyuh yang sakit. Untuk menguji hal ini diambil sampel acak 7 kandang puyuh

yang mendapatkan vaksinasi dan 6 kandang lain tidak mendapatkan vaksinasi

sebagai kontrol. Data jumlah burung puyuh yang sakit kemudian disimpan seperti

dalam tabel berikut :

Tabel 17 Data Banyaknya Burung Puyuh yang Sakit

Group banyak burung sakitmendapat vaksin 2mendapat vaksin 1mendapat vaksin 1mendapat vaksin 2mendapat vaksin 2mendapat vaksin 3mendapat vaksin 1tidak mendapat vaksin 3tidak mendapat vaksin 2tidak mendapat vaksin 4tidak mendapat vaksin 5tidak mendapat vaksin 3tidak mendapat vaksin 4

Apakah dapat disimpulkan bahwa vaksinasi dapat menurunkan jumlah burung

puyuh yang sakit? (gunakan = 0,05)

Hipotesis :

Ho : vaksinasi tidak mampu menurunkan jumlah burung puyuh yang sakit

Ha : vaksinasi mampu menurunkan jumlah burung puyuh yang sakit

2. Output SPSS

Tabel 18.1 Output SPSS Uji-t Dua Sampel Sisi Bawah

Group Statistics

Group N MeanStd.

DeviationStd. Error

Mean

banyak_sakit 1 7 1.71 .756 .286

2 6 3.50 1.049 .428


Tabel 18.2 Output SPSS Uji-t Dua Sampel Sisi Bawah



F Sig.

banyak_sakit Equal variances assumed .813 .387



Tabel 18.2 Output SPSS Uji-t Dua Sampel Sisi BawahIndependent Samples Test

t df Sig. (2-tailed)

Mean Differenc

eStd. Error Difference

banyak_sakit


-3.563 11 .004 -1.786 .501


-3.469 8.963 .007 -1.786 .515


Tabel 18.2 Output SPSS Uji-t Dua Sampel Sisi BawahIndependent Samples Test


Lower Upper

-2.889 -.683

banyak_sakit Equal variances assumed -2.951 -.621




Jumlah burung puyuh yang sakit pada kandang yang diberi vaksin dengan

jumlah sampel 7 mempunyai rata-rata sebesar 1,71, standar deviasi sebesar 0,756

dan standar eror rata-rata 0,286.

Jumlah burung puyuh yang sakit pada kandang tanpa diberi vaksin dengan

jumlah sampel 6 mempunyai rata-rata sebesar 3,50, standar deviasi sebesar 1,049

dan standar eror rata-rata 0,428.


Hipotesis







Hipotesis

Ho :rata-rata jumlah burung puyuh yang sakit setelah diberi vaksin lebih besar

atau sama dengan burung puyuh yang sakit tanpa diberi vaksin

Ha : rata-rata jumlah burung puyuh yang sakit setelah diberi vaksin lebih kecil

dari burung puyuh yang sakit tanpa diberi vaksin





kecil dari t hitung maka Ho ditolak. Dari tabel Independent Samples Test diperoleh

signifikansi 0,004 yang lebih kecil dari (0,05) sehingga Ho ditolak.

Berdasarkan uji-t dan uji signifikansi dapat disimpulkan bahwa vaksinasi

mengurangi jumlah burung puyuh yang sakit.

VI. ANALISIS REGRESI DAN KORELASI

A. Tujuan

Mahasiswa dapat melakukan analisa regresi dan korelasi menggunakan

software statistik serta dapat memberikan interprestasi hasil analisis regresi dan

korelasi.

B. Analisis Regresi Sederhana


Seorang mahasiswa ingin menguji pengaruh pendapatan terhadap konsumsi

seperti yang disebutkan dalam teori ekonomi. Mahasiswa tersebut kemudian

mengambil sampel acak sejumlah 10 rumah tangga dari sebuah perumahan.

Kemudian didapatkan data seperti pada abel berikut :

Tabel 19 Darta Konsumsi dan pendapatan

Rumah tangga Konsumsi Pendapatan1 60 1002 70 1203 65 954 75 1105 75 1306 90 1507 80 1308 70 1209 85 140

10 85 120

Dari data tersebut dicar regresi sederhananya!

2. Output SPSS

Tabel 20.1 Output SPSS Analisis Regresi Sederhana

Model Summary

Model R R SquareAdjusted R

SquareStd. Error of the Estimate

1 .849a .721 .686 5.354

a. Predictors: (Constant), PendapatanSumber: Output SPSS


ANOVAb

ModelSum of Squares df Mean Square F Sig.

1 Regression 593.201 1 593.201 20.696 .002a

Residual 229.299 8 28.662

Total 822.500 9

a. Predictors: (Constant), Pendapatan

b. Dependent Variable: KonsumsiSumber: Output SPSS


Coefficientsa

Model

Unstandardized Coefficients

Standardized Coefficients

T Sig.B Std. Error Beta

1 (Constant) 17.493 12.863 1.360 .211

Pendapatan .477 .105 .849 4.549 .002

a. Dependent Variable: KonsumsiSumber: Output SPSS

3.Interprestassi Output SPSS

Model summary : nilai R Square adalah 0,721 menunjukan bahwa 72,1%

variabel terikat (konsumsi) dipengaruhi oleh variabel bebasnya. Sisanya sebesar

27,9% dipengaruhi variabel diluar model

Anovab : nilai F (Fhitung) adalah 20,696 dan sig. 0,002. Jika Fhitung > Ftabel maka

dapat dikatakan bahwa semua variabel bebas pada model regresi berpengaruh

secara bersama-sama terhadap variabel terikatnya. Hal tersebut juga ditunjukkan

oleh nilai sig. Yang lebih kecil dari nilai tingkat kesalahan (0,05).

Coefficienta : nilai (Constant) sebesar 17,493 menunjukan besarnya nilai

konstanta/intercept (0 atau ). Dapat dilihat juga nilai tersebut tidak signifikan

dengan nilai sig. 0,211 yang lebih besar dari nlai tingkat kesalahan (0,05). Nilai

koefisien pendapatan adalah 0,477. Nilai tersebut signifikan dengan nilai sig.

0,002 yang lebih kecil dari nilai tingkat kesalahan (0,05).

Hasil dari olah data tesebut dapat ditulis ke dalam model regresi

Y = + X + e

Konsumsi = 17,493 + 0,477 Pendapatan + error

C. Analisis Regresi Berganda


Seorang peneliti ingin menguji pengaruh pendapatan dan harga barang

terhadap konsumsi seperti yang disebutkan dalam teori ekonomi. Diambil 10

sampel acak dan data dar konsumsi, pendapatan dan harga dituliskan dalam tabel

seperti berikut :

Tabel 21 Data Konsumsi, Pendapatan dan Harga

N Konsumsi Pendapatan Harga1 60 100 2002 70 120 1603 65 95 1904 75 110 1505 75 130 1656 90 150 1207 80 130 1408 70 120 1509 85 140 13010 85 120 125

2. Output SPSS

Tabel 22.1 Output SPSS Analisis Regresi Berganda

Model Summary

Model R R SquareAdjusted R

SquareStd. Error of the Estimate

1 .957a .916 .892 3.144

a. Predictors: (Constant), harga, PendapatanSumber : Output SPSS


ANOVAb

ModelSum of Squares Df Mean Square F Sig.

1 Regression 753.296 2 376.648 38.098 .000a

Residual 69.204 7 9.886

Total 822.500 9

a. Predictors: (Constant), harga, Pendapatan

b. Dependent Variable: KonsumsiSumber : Output SPSS


Coefficientsa

Model


Standardized Coefficients

t Sig.B Std. Error Beta

1 (Constant) 100.486 21.964 4.575 .003

Pendapatan .135 .105 .240 1.284 .240

Harga -.270 .067 -.752 -4.024 .005

a. Dependent Variable: KonsumsiSumber : Output SPSS


Model summary : nilai R Square adalah 0,916 menunjukan bahwa 91,6%

variabel terikat (konsumsi) dipengaruhi oleh variabel bebasnya. Sisanya sebesar

8,4% dipengaruhi variabel lain diluar model

Anovab : nilai F (Fhitung) adalah 38,798. Sig. Fhitung bernilai 0,000 (lebih kecil

dari nilai tingkat kesalahan (0,05)) menunjukan bahwa semua variabel bebas pada

model regresi berpengaruh secara bersama-sama terhadap variabel terikat secara

signifikan.

Coefficienta : nilai (Constant) sebesar 100,486 dengan nilai sig. 0,0031

menunjukan konstanta tersebut signifikan karena lebih kecil dari nlai tingkat

kesalahan (0,05). Nilai koefisien pendapatan adalah 0,535 dengan nilai sig. 0,240

menunjukan konstanta tersebut tidak signifikan karena lebih besar dari nlai tingkat

kesalahan (0,05). Nilai koefisien harga adalah -0,275 dengan nilai sig. 0,005

menunjukan konstanta tersebut signifikan karena lebih kecil dari nlai tingkat

kesalahan (0,05).

Hasil dari olah data tesebut dapat ditulis ke dalam model regresi

Y = + 1X1 +2X2 + e

Konsumsi = 100,486 + 0,535 Pendapatan -0,276 harga + error

D. Analisis Korelasi


Seorang ahli pertanian ingin mengetahu keeratanhubungan antara hasil

pertanian dengan pemupukan dengan menggunaan analisis korelasi. Peneliti

mengambil sampel acak 10 orang petani dengan data hasil dan pemupukan seperti

berkut :

Tabel 23 Data Hasil dan pemupukan

petani Hasil Pemupukan petani Hasil pemupukan1 40 1 6 50 42 35 2 7 65 33 40 3 8 30 14 20 1 9 35 35 30 2 10 40 4

2. Output SPSS

Tabel 24 Output SPSS Analisis Korelasi

Correlations

hasil Pemupukan

Hasil Pearson Correlation

1 .587

Sig. (2-tailed) .075

N 10 10

Pemupukan Pearson Correlation

.587 1


N 10 10

Sumber: Output SPSS


Dari hasil olah data tersebut dapat dilihat nilai korelasi variabel hasil dan

variabel pemupukan adalah 0,587. Nilai sig. Korelasi tersebut 0,75 yang jika

dibandingkan dengan tingkat kesalahan 0,05 nilainya lebih besar sehingga korelas

tersebut tidak signifikan. Korelasi yang signifikan adalah nilai sig. lebih kecil dari

tingkat kesalahan. N menunjukan jumlah data yang digunakan. Pada hasil olah

data tersebut terlihat N (data) yang digunakan berjumlah 10 petani.

VII. STATISTIK NON PARAMETRIK

A. Uji Kasus Sampel Tunggal (Chi Square)

1. Fungsi

Untuk menguji apakah sebuah fakta atau data mendukung terhadap pendapat

atau anggapan yang berlaku


Banyak orang beranggapan bahwa orang yang memiliki rumah dekat

dengan kantor tempat dia bekerja akan datang lebih awal dibandingkan orang

yang letak rumahnya lebh jauh. Di sebuah perusahaan diambil 3 orang dengan

jarak rumah dari kantor 1, 2 dan 3 km. Kita bermaksud menguji hubungan jarak

rumah dengan kedatangan lebih awal. Pengamatan dilakukan selama 10

hari.dengan data seperti berikut :

Tabel 25 Data Kedatangan awalJarak rumah 1 2 3 TotalJumlah kedatangan awal

13 7 10 30

Expected 10 10 10

Hipotesis

Ho : tidak terdapat perbedaan peluang untuk datang awal dari masing-masing

jarak rumah.

Ha : terdapat perbedaan peluang untuk datang awal dari masing-masing jarak

rumah.

3. Output SPSS

Tabel 26 Output SPSS Uji Kasus Sampel Tunggal (Chi Square)

Test Statistics

datang_awal

Chi-Square 1.800a

Df 2

Asymp. Sig. .407

a. 0 cells (,0%) have expected frequencies less than 5. The minimum expected cell frequency is 10,0.Sumber : Output SPSS


Tampilan SPSS menunjukan nilai observasi maupun ekspektasi dari jumlah

kedatangan awal dengan jarak 1 sampai dengan 3 km. Nilai Chisquare = 1,800

dan df 2 menunjukan nilai probabilitas sebesar 0,407 dan nilai ini lebih besar dari

= 0,01. Oleh karena itu disimpulkan bahwa tidak terdapat perbedaan peluang

untuk datang awal darii masing-masing jarak rumah.

B. Uji Kasus Sampel Ganda Berpasangan (Mc Nemar)

1. Fungsi

Untuk menguji keefektifan suatu perilaku terhadap pemilihan atau

keputusan yang diambil.


Sebuah pengajian akbar dilakukan dengan tujuan untuk mengubah perilaku

anak muda menjadi lebih rajin beribadah. Apakah pengajian tersebut

berhaslmengubah perilaku anak muda? Untuk itu dilakukan pengujan dengan

mengamati 30 anak muda sebelum dan sesudah mengikuti pengajian.

Tabel 27 Data Sebelum dan Sesudah PengajianSESUDAH

SEBELUM Tidak rajin ibadah (-1) Rajin ibadah (1)Tidak rajin ibadah (-1)Rajin ibadah (1)

42

1410

Hipotesis

Ho :pengajian tidak mampu mengubah perilaku anak muda menjadi lebih rajin

dalam beribadah.

Ha :pengajian mampu mengubah perilaku anak muda menjadi lebih rajin

dalam beribadah.

3. Output SPSS

Tabel 28 Output SPSS Uji Kasus Sampel Ganda Berpasangan (Mc Nemar)

Test Statisticsb

sebelum & sesudah

N 30

Exact Sig. (2-tailed) .004a

a. Binomial distribution used.

b. McNemar TestSumber : Output SPSS


Tampilan SPSS menunjukan nilai probabilitas sebesar 0,004 dan nilai ini

lebih kecil dari = 0,01. Oleh karena itu disimpulkan bahwa pengajian mampu

mengubah perilaku anak muda menjadi lebih rajin dalam beribadah.

C. Uji Kasus Sampel Ganda Independen (Mann Whitney)

1. Fungsi

Untuk mengetahui apakah ada perbedaan dua periilaku dalam skala ordinal.


Sebuah penelitian dilakukan untuk menguji apakah terdapat perbedaan yang

signifikan dalam hal kecerdasan dasar antara kalangan masyarakat kaya dan

kalangan miskin. Untuk itu dilakukan penelitian terhadap 5 orang yang masuk

kategori kalangan miskin dan 6 orang yang masuk kategori kalangan kaya dengan

data seperti berikut.

Tabel 29 Data Skor kecerdasanPengamatan Skor Kecerdasan dasar

Kalangan miskin Kalangan Kaya123456

3454432234

345441213235

Hipotesis

Ho :tidak terdapat perbedaan kecerdasan dasar antara kalangan miskin dan

kalangan kaya

Ha :terdapat perbedaan kecerdasan dasar antara kalangan miskin dan kalangan

kaya

3. Output SPSS

Tabel 30 Output SPSS Uji Kasus Sampel Ganda Independen (Mann Whitney)

Test Statisticsb

Nilai

Mann-Whitney U 13.500

Wilcoxon W 34.500

Z -.277

Asymp. Sig. (2-tailed) .782

Exact Sig. [2*(1-tailed Sig.)]

.792a

a. Not corrected for ties.

b. Grouping Variable: groupSumber: Output SPSS


Tampilan SPSS menunjukan nilai probabilitas sebesar 0, 782 (two-tailed

test) atau sebesar 0, 391 (one-tailed test) dan nilai ini lebih besar dari = 0,05.

Oleh karena itu Ho diterima dan disimpulkan bahwa tidak terdapat perbedaan

kecerdasan dasar antara kalangan miskin dan kalangan kaya.

D. Uji Kasus K Sampel Berhubungan (Friedman)

1. Fungsi

Untuk menguji apakah K perlakuan tidak sama atau apakah suatu perlakuan

lebih baik dari perlakuan lain.


Penelitian dilakukan untuk menguji efektivitas pelayanan yang dilakukan di

sebuah bengkel dengan metode I, II dan III. Untuk itu diteliti sebanyak 8 orang

mekanik yang telah melaksanakan ketiga metode tersebut.

Tabel 31 Data Skor efektivitas pelayananMekanik Skor efektivitas pelayanan

I II III12345678

2343222434333536

4125362523333041

3221403320443537

Hipotesis

Ho :tidak terdapat perbedaan dalam efektivitas metode pelayanan I II dan III

Ha :terdapat perbedaan dalam efektivitas metode pelayanan I II dan III

3. Output SPSS

Tabel 32 Output SPSS Uji Kasus K Sampel Berhubungan (Friedman)

Test Statisticsa

N 8

Chi-Square .867

Df 2

Asymp. Sig.

.648

a. Friedman TestSumber : Output SPSS


Tampilan SPSS menunjukan nilai probabilitas sebesar 0,648 dan nilai ini

lebih besar dari nilai = 0,05. Oleh karena itu Ho diterima dan disimpulkan

bahwa tidak terdapat perbedaan dalam efektivitas metode pelayanan I II dan III.

E. Uji Kasus K Sampel Independen (Kruskal Wallis)

1. Fungsi

Untuk membandingkan ukuran pemusatan lebih dari 2 populasi


Sebagian besar orang beranggapan bahwa terdapat perbedaan dalam sikap

kesopanan antara anak sekolah. Anak sekolah dalam hal ini dibedakan menjadi

anak sekolah di sekolah negeri, sekolah swasta dan sekolah kejuruan. Apakah

benar anggapan tersebut? Untuk keperluan pengujian ini diteliti sebanyak 4 orang

anakdari sekolah negeri, 3 orang anak dari sekolah swasta, dan 4 orang anak dari

sekolah kejuruan. Data hasil pengamatan kemudian disimpan dalam tabel seperti

berikut ini :

Tabel 33 Data skor kesopananSkor Kesopanan

Anak sekolah negeri Anak sekolah swasta Anak sekolah kejuruan23242237

213125

42202221

Hipotesis

Ho :tidak ada perbedaan dalam sikap kesopanan diantara anak sekolah dari

sekolah negeri, dengan anak sekolah dari sekolah swasta, dan sekolah

kejuruan

Ha :ada perbedaan dalam sikap kesopanan diantara anak sekolah dari sekolah

negeri, dengan anak sekolah dari sekolah swasta, dan sekolah kejuruan

3. Output SPSS

Tabel 34 Output SPSS Uji Kasus K Sampel Independen (Kruskal Wallis)

Test Statisticsa,b

skor_kesopanan

Chi-Square .923

Df 2

Asymp. Sig..630

a. Kruskal Wallis Test

b. Grouping Variable: group

Sumber: Output SPSS


Tampilan SPSS menunjukkan nilai probabilitas sebesar 0,630 dan nilai ini

lebih besar dari = 0,05. Oleh karena itu Ho diterima dan disimpulkan bahwa

tidak ada perbedaan dalam sikap kesopanan diantara anak sekolah dari sekolah

negeri, dengan anak sekolah dari sekolah swasta, dan sekolah kejuruan.

F. Uji Korelasi (Rank Spearman)

1. Fungsi

Untuk mengetahui derajat keeratan dua buah varriabel yang memiliki

pengukuran ordinal.


Sebuah survey dilakukan untuk menguji adanya hubungan yang signifikan

antara kesopanan seseorang dengan sikap jujur yang dimilikinya. Untuk keperluan

pengujian diteliti sebanyak 12 oarang. Dengan data seperti berikut :

Tabel 35 Data Skor Sopan dan Skor Jujursubye

k Skor sopan Skor jujur1 80 262 78 253 75 244 84 325 83 316 96 367 90 388 94 369 97 3410 65 3511 87 3212 45 23

Hipotesis

Ho :tidak terdapat hubungan yang signifikan antara kesopanan seseorang

dengan sikap jujur yang dimilikinya

Ha :terdapat hubungan yang signifikan antara kesopanan seseorang dengan

sikap jujur yang dimilikinya

3. Output SPSS

Tabel 36 Output SPSS Uji Korelasi (Rank Spearman)

Correlations

skor_sopan skor_jujur

Spearman's rho skor_sopan Correlation Coefficient

1.000 .716**

Sig. (2-tailed) . .009

N 12 12

skor_jujur Correlation Coefficient

.716** 1.000

Sig. (2-tailed) .009 .

N 12 12

**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).Sumber: Output SPS


Tampilan SPSS menunjukan nilai probabilitas adalah sebesar 0,009 dan

nilai ini lebih kecil dari = 0,05. Oleh karena itu Ho ditolak dan disimpulkan

bahwa terdapat hubungan yang signifikan antara kesopanan seseorang dengan

sikap jujur yang dimilikinya.

LAMPIRAN

Statistics

Nilai

N Valid 12

Missing 0

Nilai

Frequency Percent Valid Percent

Cumulative

Percent

Valid 70 1 8.3 8.3 8.3

75 2 16.7 16.7 25.0

76 1 8.3 8.3 33.3

77 2 16.7 16.7 50.0

78 1 8.3 8.3 58.3

79 1 8.3 8.3 66.7

81 1 8.3 8.3 75.0

87 1 8.3 8.3 83.3

88 1 8.3 8.3 91.7

91 1 8.3 8.3 100.0

Total 12 100.0 100.0

Statistics

Nilai

N Valid 10

Missing 0

Statistics

Nilai

N Valid 12

Mean 7.30

Median 7.00

Mode 7

Std. Deviation .949

Variance .900

Range 3

Minimum 6

Maximum 9

Sum 73

Case Processing Summary

Cases

Valid Missing Total

N Percent N Percent N Percent

tinggi_badan 20 100.0% 0 .0% 20 100.0%

Tabel Case Processing Summary Uji Normalitas

Tests of Normality

Kolmogorov-Smirnova Shapiro-Wilk

Statistic df Sig. Statistic df Sig.

tinggi_badan .234 20 .005 .900 20 .041

a. Lilliefors Significance Correction

Tabel Uji Normalitas


N Mean Std. Deviation Std. Error Mean

Telur 7 23.00 5.196 1.964

One-Sample Statistics Uji-t satu sampel dua sisi

One-Sample Test

Test Value = 30

t df Sig. (2-tailed) Mean Difference

95% Confidence Interval of the

Difference

Lower Upper

Telur -3.564 6 .012 -7.000 -11.81 -2.19

One-Sample Test Uji-t satu sampel dua sisi



daya_tahan 10 12.90 2.283 .722

One-Sample Statistics Uji-t satu sampel sisi atas

One-Sample Test

Test Value = 10

T df Sig. (2-tailed)Mean

Difference


Lower Upper

daya_tahan 4.017 9 .003 2.900 1.27 4.53

One-Sample Test Uji-t satu sampel sisi atas



Harga10 156.50 25.933 8.201

One-Sample Statistics Uji-t satu sampel sisi bawah

One-Sample Test

Test Value = 150



Difference

Lower Upper

Harga .793 9 .448 6.500 -12.05 25.05

Tabel One-Sample Test Uji-t satu sampel sisi bawah

Group Statistics

group N Mean Std. Deviation Std. Error Mean

ketahanan_oli 1 5 8.40 1.140 .510

2 5 8.00 1.000 .447

Tabel Group Statistics Uji-t dua sampel dua sisi



F Sig.

ketahanan_oli Equal variances assumed .060 .812

Equal variances not

assumed

Tabel Independent Samples Test Uji-t dua sampel dua sisi




Std. Error

Difference

ketahanan_oli Equal variances assumed .590 8 .572 .400 .678

Equal variances not

assumed.590 7.866 .572 .400 .678





Difference

Lower Upper

ketahanan_oli Equal variances

assumed-1.164 1.964

Equal variances

not assumed-1.169 1.969


Group Statistics

Group N Mean Std. Deviation Std. Error Mean

jumlah_kerajinan 1 8 4.62 .744 .263

2 8 6.00 1.309 .463

Tabel Group Statistics Uji-t dua sampel sisi atas


Levene's Test for Equality of

Variances

F Sig.

jumlah_kerajinan Equal variances assumed 1.658 .219

Equal variances not

assumed

Tabel Independent Samples Test Uji-t dua sampel sisi atas



T Df Sig. (2-tailed)

Mean

Difference

Std. Error

Difference

jumlah_kerajinan Equal variances assumed -2.582 14 .022 -1.375 .532

Equal variances not

assumed-2.582 11.094 .025 -1.375 .532





Difference

Lower Upper

jumlah_kerajinan Equal variances assumed -2.517 -.233

Equal variances not

assumed-2.546 -.204


Group Statistics

group N Mean Std. Deviation Std. Error Mean

banyak_sakit 1 7 1.71 .756 .286

2 6 3.50 1.049 .428

Tabel Group Statistics Uji-t dua sampel sisi bawah



F Sig.

banyak_sakit Equal variances assumed .813 .387


Tabel Independent Samples Test Uji-t dua sampel sisi bawah


T df Sig. (2-tailed)

Mean

Difference

Std. Error

Difference

banyak_sakit Equal variances assumed -3.563 11 .004 -1.786 .501

Equal variances not

assumed-3.469 8.963 .007 -1.786 .515

Tabel Independent Samples Test Uji-t dua sampel sisi bawah

Model Summary

Model R R Square

Adjusted R

Square

Std. Error of the

Estimate

1 .849a .721 .686 5.354


Tabel Model Summary Regresi Sederhana

ANOVAb

Model Sum of Squares Df Mean Square F Sig.

1 Regression 593.201 1 593.201 20.696 .002a

Residual 229.299 8 28.662

Total 822.500 9


b. Dependent Variable: Konsumsi

Tabel ANOVA Regresi Sederhana

Coefficientsa

Model


Standardized

Coefficients

T Sig.B Std. Error Beta

1 (Constant) 17.493 12.863 1.360 .211

Pendapatan .477 .105 .849 4.549 .002

a. Dependent Variable: Konsumsi

Tabel Coefficient Regresi sederhana

Model Summary

Model R R Square

Adjusted R

Square

Std. Error of the

Estimate

1 .957a .916 .892 3.144


Tabel Model Summary Regresi Berganda

ANOVAb

Model Sum of Squares Df Mean Square F Sig.

1 Regression 753.296 2 376.648 38.098 .000a

Residual 69.204 7 9.886

Total 822.500 9


b. Dependent Variable: Konsumsi

Tabel ANOVA Regresi Berganda

Coefficientsa

Model


Standardized

Coefficients

t Sig.B Std. Error Beta

1 (Constant) 100.486 21.964 4.575 .003

Pendapatan .135 .105 .240 1.284 .240

Harga -.270 .067 -.752 -4.024 .005

a. Dependent Variable: Konsumsi

Tabel Coefficient Regresi Berganda

Correlations

Hasil Pemupukan

Hasil Pearson Correlation 1 .587


N 10 10

Pemupukan Pearson Correlation .587 1


N 10 10

Tabel Analisis Korelas

Test Statistics

datang_awal

Chi-Square 1.800a

Df 2

Asymp. Sig. .407

a. 0 cells (,0%) have expected frequencies less than 5. The minimum expected cell frequency is 10,0.

Tabel Test Statistics Chi square

Test Statisticsb

sebelum & sesudah

N 30

Exact Sig. (2-tailed) .004a

a. Binomial distribution used.

b. McNemar Test

Tabel Test Statistic McNemar

Test Statisticsb

Nilai

Mann-Whitney U 13.500

Wilcoxon W 34.500

Z -.277

Asymp. Sig. (2-tailed) .782

Exact Sig. [2*(1-tailed Sig.)] .792a

a. Not corrected for ties.


Tabel Test Statistics Mann-Whitney

Test Statisticsa

N 8

Chi-Square .867

Df 2

Asymp. Sig. .648

a. Friedman Test

Tabel Test Statistics Friedman

Test Statisticsa,b

skor_kesopanan

Chi-Square .923

df 2

Asymp. Sig. .630

a. Kruskal Wallis Test


Tabel Test Statisticsab Uji Kruskal Wallis

Correlations

skor_sopan skor_jujur

Spearman's rho skor_sopan Correlation Coefficient 1.000 .716**

Sig. (2-tailed) . .009

N 12 12

skor_jujur Correlation Coefficient .716** 1.000

Sig. (2-tailed) .009 .

N 12 12

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

Tabel uji korelasi Spearman

contoh laporan statistika dan komputasi

Data & Analytics