matrikulasi anyar agustus

16
PENGOLAHAN DAN PENGOLAHAN DAN PENYAJIAN DATA PENYAJIAN DATA Data statistik sangat berguna untuk melihat Data statistik sangat berguna untuk melihat persoalan secara keseluruhan,kelompok persoalan secara keseluruhan,kelompok secara sistimatis bukan satu persatu secara sistimatis bukan satu persatu Rata-rata, persentase,angka indeks, Rata-rata, persentase,angka indeks, simpangan baku, koefisien korelasi, simpangan baku, koefisien korelasi, koefisien regresi koefisien regresi Mudah dibaca, enak dibaca,mudah Mudah dibaca, enak dibaca,mudah Dimengerti dan standard… Dimengerti dan standard… Disajikan dalam tabel, grafik garis, Disajikan dalam tabel, grafik garis, grafik batangan,bagan. grafik batangan,bagan. Jumlah % Jumlah % Jumlah % 9 1995/1996 15 40.54% 18 48.65% 4 10.81% 37 2.58 1996/1997 13 33.33% 20 51.28% 6 15.38% 39 2.67 1997/1998 14 28.57% 27 55.10% 8 16.33% 49 2.70 1998/1999 15 30.00% 26 52.00% 9 18.00% 50 2.70 1999/2000 17 25.37% 39 58.21% 11 16.42% 67 2.67 Total 74 30.58% 130 53.72% 38 15.70% 242 2.67 Tahun Lulus IPK R ata- rata Total Lulusan IPK < 2.5 IPK 2.5 -3.0 IPK > 3.0 Jumlah % Jumlah % Jumlah % 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1995/1996 15 40.54% 18 48.65% 4 10.81% 37 2.58 1996/1997 13 33.33% 20 51.28% 6 15.38% 39 2.67 1997/1998 14 28.57% 27 55.10% 8 16.33% 49 2.70 1998/1999 15 30.00% 26 52.00% 9 18.00% 50 2.70 1999/2000 17 25.37% 39 58.21% 11 16.42% 67 2.67 Total 74 30.58% 130 53.72% 38 15.70% 242 2.67 Tahun Lulus IPK R ata- rata Total Lulusan IPK < 2.5 IPK 2.5 -3.0 IPK > 3.0 Jumlah 2 3 4 5 6 7 9 1995/1996 15 40.54% 18 48.65% 4 10.81% 37 2.58 1996/1997 13 33.33% 20 51.28% 6 15.38% 39 2.67 1997/1998 14 28.57% 27 55.10% 8 16.33% 49 2.70 1998/1999 15 30.00% 26 52.00% 9 18.00% 50 2.70 1999/2000 17 25.37% 39 58.21% 11 16.42% 67 2.67 Total 74 30.58% 130 53.72% 38 15.70% 242 2.67 Tahun Lulus IPK R ata- rata Total Lulusan IPK 2.5 -3.0 IPK > 3.0 Jumlah % Jumlah % Jum lah % 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1995/1996 15 40.54% 18 48.65% 4 10.81% 37 2.58 1996/1997 13 33.33% 20 51.28% 6 15.38% 39 2.67 1997/1998 14 28.57% 27 55.10% 8 16.33% 49 2.70 1998/1999 15 30.00% 26 52.00% 9 18.00% 50 2.70 1999/2000 17 25.37% 39 58.21% 11 16.42% 67 2.67 Total 74 30.58% 130 53.72% 38 15.70% 242 2.67 Tahun Lulus IPK R ata- rata Total Lulusan IPK < 2.5 IPK 2.5 -3.0 IPK > 3.0 Jumlah % Jum lah % Jum lah % 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1996/1997 13 33.33% 20 51.28% 6 15.38% 39 2.67 1997/1998 14 28.57% 27 55.10% 8 16.33% 49 2.70 1999/2000 17 25.37% 39 58.21% 11 16.42% 67 2.67 Total 74 30.58% 130 53.72% 38 15.70% 242 2.67 Tahun Lulus IPK R ata- rata Total Lulusan

Upload: kemal-budi-m

Post on 27-Sep-2015

291 views

Category:

Documents


0 download

DESCRIPTION

sebagai bahan matrikulasi mahasiswa S2 pendidikan ekonomi

TRANSCRIPT

  • PUSTAKA

    Sugiyono. 2007. Statisitika untuk Penelitian. Sugiyono. 2007 Imam Ghozali. Aplikasi Analisis Multivariat dengan SPSS. Badan Penerbit Universitas DiponegoroSupranto. Statistik ekonomi. Jakarta. Erlangga

  • PENGOLAHAN DAN PENYAJIAN DATAData statistik sangat berguna untuk melihat persoalan secara keseluruhan,kelompok secara sistimatis bukan satu persatuRata-rata, persentase,angka indeks, simpangan baku, koefisien korelasi, koefisien regresiMudah dibaca, enak dibaca,mudah Dimengerti dan standard Disajikan dalam tabel, grafik garis, grafik batangan,bagan.

  • MENURUT TINGKATANNYA

    Data nominal : data yang hanya dapat digolongkan secara terpisah, deskrit, Jenis Kelamin : Pria,wanita, Teknologi : maju/tidak majuData ordinal: data berjenjang.Pendidikan :SD, SLTP.SLTA,Perguruan TinggiData Interval : data 0 tidak sama dengan zeroNilai belajar akuntansi Arjuno =0, Nilai belajar Akuntansi Sembodro=6. Tidak berarti kepandaian akuntansi arjuno nol sama sekali.DataRatio: data o sama dengan zero. Bert badan, tinggi badan, pendapatan orang tua, rentabilitas. Struktur modal, harga saham.Pendapatan Arjuna Rp 100.000,00, pendapatan Sembodro Rp 0,00

  • PENGUJIAN HIPOTESIS(STATISTIK)SATU RATA-RATA..SUPRANTO/II/174DUA RAT-RATASUPRANTO/II/182SATU PROPORSI.SUPRANTO/II/190DUA PROPORSI......SUPRANTO/II/192VARIANS ..SUPRANTO/II/210DUA VARIANS. SUPRANTO/II/212KOEF. KORELASISUPRANTO/II/241KOEF.REGRESISUPRANTO/II/218

  • BAHANStatistik ParametrikKorelasi Product MomentRegresi sederhanaRegresi bergandaPath AnalisisiSEMStatistik Non Parametrik

  • HUBUNGAN POSITIFHUBUNGAN NEGATIFHubungan positif X Ymotivasi belajar prestasi belajarKepemimpinan guru motivasi belajar Pendapatan ortu fasilitas belajarInvestasi Nasional Pendapatan Nas.Pendapatan guru kinerja guruMotivasi belajar Prestasi belajarTk.Perputaran MK ProfitabilitasHubungan NegatifJumlah absensi prestasi belajarHarga barang Jumlah PermintaanTingkat likuiditas Tingkat Profitabilitas

  • NOANALISISMANFAATKERERANGANDATA1.Korelasi Moment- Mengetahui ada tidaknya hubungan- Mengetahui keeratan hubungan- Bentuk hubungan positf/negatif- Uji validitas butir/faktor-Uji... signifkan-besarnya r-tanda + / --uji... sigifikan- Data yang diolah minimem interval- data normal2.Korelasi rank spearman- Mengetahui ada tidaknya hubungan- Mengetahui keeratan hubungan- Bentuk hubungan positf/negatif-Uji... signifkan-besarnya r-tanda + / -- data yang diolah peringkat, bisa pengamatan langsung-n kecil bisa 63.Korelasi kontingensi- Mengetahui ada tidaknya hubungan- Mengetahui keeratan hubungan- Bentuk hubungan positf/negatif-Uji... signifkan-besarnya r-tanda + / -- data kategori4.Regresi sederhana- Mengetahui ada tidaknya pengaruh- Mengetahui besarnya pengaruh- Bentuk pengaruhnya positf/negatif-Uji.t.. signifkan-besarnya r2-tanda koefisie regresi+ / -- Data yang diolah minimem interval(olahan/asli)- data dummy dapat disertakan dalam model4.Regresi Berganda- Mengetahui ada tidaknya pengaruhX1,X2...Xn terhadap Y- Mengetahui besarnya pengaruh- Bentuk pengaruhnya positf/negatif.Posotif..X naik satuan data Y naik koefisien regresi (data)NegatifX naik satuan data Y turun koefisien regresi (data)-Uji.F.. signifkan -besarnya R2-Uji t ..signipikan tanda koefisie regresi+ / -- Data yang diolah minimem interval(olahan/asli)data dummy dapat disertakan dalam modelUji asumsi klasik- Ujinormalitas-UJi multikolinier-UJi otoorelasiUji Heteroskedatis

  • VARIABEL INDEPENDEN (x), DEPENDEN (Y)Menurut Donald Cooper/Metode Penelitian Bisnis (2008 hal 39)Penyebab yang Dampak yang didugadidugaStimulus -responsDipredeksi dari -dipredeksi menjadiYang terjadi - -konsekwensiSebelumnyaDimanipulasi - Hasil yang diukur

  • PARADIKMAFASILITAS BELAJARKEGITAN EXSTRAFASILITAS BELAJARKEGIATAN EXTRAPENDAPATAN ORANG TUAMOTIVASI BELAJARPRESTASI BELAJAR

  • FASILITAS BELAJARKEGITAN EXSTRADISIPLIN SEKOLAHLINGKUNAN MASYARAKATIKLIM KELUARGAMOTIVASI BELAJARPRESTASI BELAJAR

  • PARADIKMAFASILITAS BELAJARKEGITAN EXSTRAKEPEMIMPINAN GURUIKLIM SEKOLAHPERAN ORANG TUAMOTIVASI BELAJARPRESTASI BELAJAR

  • ANALISIS KORELASIK.Rank spearman..data peringkatK.Kontingensi.. Data kategoriK.Produk Moment.. Data intervalTUJUANMengetahui erat tidaknya hubugan (besarnya r/koefisien korelasi) ,. -1 +1Bentuk hubungan apakah positif atau negatif.X punya hubungan Positif dengan Y, jika kenaikan X akan diikuti dengan kenaikan Y, sebaliknya punya hubungan negatif jika kenaikan X akan diikuti dengan penurunan YAda tidaknya hubungan, setelah didapatkan r..Uji hipotesa.. dengan uji t...signifikan..dapat disimpulkan Ada hubungan antara X dengan Y

  • INTERPRETASI NILAI r(Sutrissno Hadi,Metodologi research jilid3)Antara 0,80 sampai 1,00 tinggi 0,60 sampai 0,80 cukup 0,40 sampai 0,60 agak rendah o,20 sampai 0,40 rendah 0,00 sampai 0,20 sangat rendah

    Uji moment kecuali menguji ada tidaknya hubungan, juga untuk uji validitas, uji reliabilitas suatu intrumen yang dibut

  • UJI VALIDITAS INTRUMENKhusus variabel yang datanya bukan interval asli seperti partisipapsi siswa, kepemimpinan guru, kepemimpinan kepala sekolah, lingkungan belajar.

  • CONTOH PENYAJIAN HASIL PENELITIAN (REGRESI BERGANDA) Untuk mengetahui pengaruh variabel modalkerja, satuan jam kerja terhadap Produksi Ikan Asap di kabupaten Madukoro digunakan regresi berganda. Perhitungan menggunakan batuan komputer program SPSS.Hasil perhitungan sebagai berikut:Y = -14,47 +0,4475 X1 0,0824 X2t hitung (1,1442) (1,5261)t tabel (0,05),(n-k) = 1,1365F hitung 95,45F tabel(0,05),(k-1,n-k) =14,74R2(r determinan) = 0,946 Karena F hitung(95,45) > F tabel(14.74) maka Ho ditolak, yang berarti secara bersama-sama Produksi Ikan Asap(Y) dipengaruhi Modal Kerja (X1) dan Satuan Jam Kerja (X2).Pengaruh varibel modal kerja dan atuan jam kerja terhadap Produksi Ikan Asap 95%, sisanya sebesar 5% dipengaruhi variabel diluar model.