TUGAS REMSUME PENELITIAN KOMPARASI

Nama : M. Isnaini NIM : 0402510014

Prodi : S2 Pendidikan IPA

FAKULTAS MATEMATIK DAN IPA UNIVERSITAS NEGERI SEMARANG 2010

Penelitian komparasi/perbedaanPenelitian komparasi atau perbedaan adalah jenis penelitian yang bertujuan untuk membedakan atau membandingkan hasil penelitian antara dua kelompok penelitian. Uji komparasi secara umum dikelompokkan menjadi dua, yaitu uji untuk statistik parametrik dan

statistik nonparametrik. Pada uji statistik parametric dipersyaratkan data yang digunakan berskala interval atau ratio dan memenuhi asumsi distribusi normal serta memiliki varians homogen. Pada uji statistic nonparametrik tidak perlu persyaratan tertentu, hanya penggunaan rumus harus sesuai dengan skala data dan peruntukannya. Dalam aplikasi uji statistik, digunakan 8 langkah menarik simpulan atau pengujian hipotesis (Ho), yaitu: a. Susun hipotesis, Uji hipotesis yang digunakan dalam contoh aplikasi dua sisi atau satu sisi. Penentuan satu sisi atau dua sisi sesuai dengan kebutuhan analisis. b. Tentukan level signifikansi ( ), ditentukan berdasarkan kelaziman tingkat kesalahan penelitian. c. Tulis rumus statistik penguji, Pemilihan rumus statistik penguji perlu memperhatikan kegunaan dan persyaratan rumus statistik penguji. Lihat klasifikasi uji d i atas.. d. Hitung statistik penguji, Hitung statistik penguji setelitinya dengan pembulatan angka desimal dua digit di belakang koma. e. Tentukan nilai derajat bebas (db/dk/df), Nilai derajat bebas ditentukan berdasarkan kebutuhan untuk mencari nilaipada tabel (n-1). Tidak semua tabel memerlukan nilai derajat bebas. f. Tentukan nilai tabel, Lihat tabel sesuai dengan rumus statistik penguji, jenis uji hipotesis (satu atau dua sisi), nilai df dan g. Tentukan daerah penolakan, Daerah penolakan Ho atau signifikansi hasil uji, tergantung pada jenis hipotesisnya. Pada uji hipotesis satu sisi, daerah penolakannya berada satu sisi kanan (>) atau kiri ( nilai , maka Ho diterima, Ha ditolak, berarti terdapat perbedaan yang tidak signifikan h. Simpulan. Simpulan ditulis pernyataan hipotesis yang diterima diikuti nilai .

Klasifikasi analisis uji komparasi sebagai berikut:A. Parametrik 1. Uji beda mean a. Satu sampel (Data dari kenyataan di lapangan vs standar) 1) SD diketahui dari standar Z score distribusi normal

Kegunaan Menguji perbedaan mean data hasil kenyataan di lapangan dengan data standar / ketentuan baku / peraturan atau mean data hasil kenyataan di lapangan yang dianggap sebagai standar. Ketentuan aplikasi a. Data berskala interval atau rasio. b. Standar deviasi (penyimpangan) diketahui dari hasil perhitungan data kenyataan di lapangan. c. Signifikansi, nilai hasil hitung t dibandingkan dengan nilai tabel t distribusi student, derajat bebas (N-1). Pada uji dua sisi daerah penerimaan Ho, jika -t0,5a < thitung < t0,5a , sedangkan pada uji satu sisi daerah penerimaan Ho, jika thitung < ta atau nilai mutlak hitung kurang dari nilai mutlak tabel.

2) SD diketahui dari kenyataan lapangan t test distribusi student

Kegunaan Menguji perbedaan mean data hasil kenyataan di lapangan dengan data standar / ketentuan baku / peraturan atau mean data hasil kenyataan di lapangan yang dianggap sebagai standar. Ketentuan aplikasi a. Data berskala interval atau rasio. b. Standar deviasi (penyimpangan) diketahui dari hasil perhitungan data kenyataan di lapangan. c. Signifikansi, nilai hasil hitung t dibandingkan dengan nilai tabel t distribusi student, derajat bebas (N-1). Pada uji dua sisi daerah penerimaan Ho, jika -t0,5a < thitung < t0,5a , sedangkan pada uji satu sisi daerah penerimaan Ho, jika thitung < ta atau nilai mutlak hitung kurang dari nilai mutlak tabel. b. Dua atau lebih sampel (Dua/tiga data dari kenyataan di lapangan) 1) Satu sampel (pre-post) paired t test t test (pre post) uji beda dua mean data berpasangan

Kegunaan Menguji perbedaan kondisi sebelum dan setelah perlakukan Ketentuan aplikasi a. Data berpasangan (satu sampel diukur dua kali, yaitu keadaan sebelum perlakukan dan setelah perlakuan) b. Data memenuhi asumsi distribusi normal. c. Data berskala interval atau rasio d. Signifikansi, nilai hasil hitung t dibandingkan dengan nilai tabel t, derajat bebas (N-

1). Pada uji dua sisi daerah penerimaan Ho, jika -t0,5a < thitung < t0,5a , sedangkan pada uji satu sisi daerah penerimaan Ho, jika t hitung < ta atau nilai mutlak hitung kurang dari nilai mutlak tabel. 2) Dua sampel t test tak berpasangan

Kegunaan Menguji perbedaan mean data dua kelompok yang berbeda, data hasil kenyataan di lapangan suatu kelompok dengan mean data hasil kenyataan di lapangan kelompok lain. Ketentuan aplikasi a. Data berskala interval atau rasio. b. Data berdistribusi normal. c. Kedua kelompok memiliki varians yang sama. d. Banyaknya anggota kelompok (N) kedua kelompok tidak harus sama, boleh sama, boleh berbeda. e. Signifikansi, nilai hasil hitung t dibandingkan dengan nilai tabel t, derajat bebas (N1+N2-2). Pada uji dua sisi daerah penerimaan Ho, jika -t0,5a < thitung < t0,5a , sedangkan pada uji satu sisi daerah penerimaan Ho, jika thitung < ta atau nilai mutlak hitung kurang dari nilai mutlak tabel. 3) Tiga atau lebih sampel F Analisis of Varians (anova) Kegunaan Menguji perbedaan mean dari beberapa kelompok (lebih dari duakelompok) dengan menggunakan analisis variansi. Ketentuan aplikasi a. Data berskala interval atau rasio. b. Varians masing-masing kelompok tidak berbeda, alternative uji bila varians data

pada masing-masing kelompok berbeda adalahnon parametrik Kruskal Wallis. c. Signifikansi, nilai hasil hitung F dibandingkan dengan nilaiuji tabel F, derajat bebas v1=(k-1) dan v2=(N-k). Bila Ho ditolak, maka untuk melihat rincian perbedaan dilanjutkan dengan uji HSD atau LSD atau t test data tak berpasangan. 2. Uji beda proporsi a. Satu sampel (Data dari kenyataan di lapangan vs standar) Z score

Kegunaan Menguji perbedaan proporsi pernyataan / pendapat anggapan / standar / ketentuan baku/ peraturan dengan data hasil kenyataan di lapangan. Ketentuan aplikasi a. Populasi binom. b. Signifkansi, nilai hasil hitung Z dibandingkan dengan nilai tabel distribusi normal. Pada uji dua sisi daerah penerimaan Ho, jika -Z 0,5a < Zhitung < Z0,5a , sedangkan pada uji satu sisidaerah penerimaan Ho, jika Zhitung < Za atau nilai mutlak hitung kurang dari nilai mutlak tabel. b. Dua sampel (Dua data dari kenyataan di lapangan) Z score

Kegunaan Menguji perbedaan dua proporsi data hasil kenyataan di lapangan. Ketentuan aplikasi a. Populasi binom. b. Signifikansi, nilai hasil hitung Z dibandingkan dengan nilai tabel distribusi normal. Pada uji dua sisi daerah penerimaan Ho, jika -Z 0,5a < Zhitung < Z0,5a , sedangkan pada uji satu sisi daerah penerimaan Ho, jika Zhitung < Za atau nilai mutlak hitung kurang dari

nilai mutlak tabel. 3. Uji beda varians a. Satu sampel X2

Kegunaan Menguji perbedaan varians pernyataan / pendapat anggapan / standar / ketentuan baku /peraturan dengan data hasil kenyataan di lapangan. Ketentuan aplikasi a. Data berdistribusi normal b. Signifikansi, nilai hasil hitung X2 dibandingkan dengan table X2, derajat bebas (n-1). Pada uji dua sisi daerah penerimaan Ho, jika kecil X2 0,5a < X2hitung < X20,5a , sedangkan pada uji satu sisi daerah penerimaan Ho, jika X2 hitung < X2 a atau nilai mutlak hitung kurang dari nilai mutlak tabel.

b. Dua sampel / populasi F Kegunaan Menguji perbedaan varians pernyataan / pendapat anggapan / standar / ketentuan baku /peraturan dengan data hasil kenyataan di lapangan. Ketentuan aplikasi a. Data berdistribusi normal b. Signifikansi, nilai hasil hitung X2 dibandingkan dengan table X2, derajat bebas (n-1). Pada uji dua sisi daerah penerimaan Ho, jika kecil X2 mutlak hitung kurang dari nilai mutlak tabel.0,5a

< X2hitung

hitung a

< X2

0,5a

,

sedangkan pada uji satu sisi daerah penerimaan Ho, jika X2

< X2

atau nilai

B. Non Parametrik 1. Satu sampel X2, Kolmogorov-Smirnov, Runs, binomial X2 (Chi Square) uji kesesuaian distribusi satu sampel Kegunaan Test goodness of-fit, melihat kesesuaian distribusi sampel dengan distribusi teoritis. Ketentuan aplikasi a. Data berskala katagorik / nominal atau ordinal b. Nilai expected (Eij) yang kurang dari 5 tidak boleh lebih dari 20% dan nilai expected (Eij) tidak boleh kurang dari 1 c. Signifikansi, nilai hasil hitung X2 dibandingkan dengan table X2, derajat bebas = k (katagori) 1. Run test uji randomitas satu sampel 1. Rumus Rumus Sampel Kecil 20 n1 atau n2 yang tertinggi 20 Data diubah dalam dua katagori. Beri tanda katagori 1 dan katagori 2 dengan urutan tetap. Hitung r (run) urutan yang berbeda. Bandingkan table F1 dan F2 . Rumus Sampel Besar > 20 n1 atau n2 yang tertinggi > 20 Data diubah dalam dua katagori. Beri tanda katagori 1 dan katagori 2d engan urutan tetap. Hitung r (run) urutan yang berbeda, n1 dan n2 2. Kegunaan Menguji randomitas suatu data 3. Ketentuan aplikasi Data 1 kelompok, tidak sengaja diurut / kondisi alami Signifikansi gunakan tabel F1 dan F2 (sampel 20) (lampiran 16), jika nilai tabel F1 < r (run) < nilai tabel F2, Ho diterima, Ha ditolak. Ho ditolak, Ha diterima, jika r nilai tabel F1 atau r nilai tabel F2 Siginifikansi pada sampel besar > 20 digunakan tabel Z kurva normal. Pada uji dua sisi daerah penerimaan Ho, jika -Z0,5a < Zhitung < Z0,5a , sedangkan pada uji satu sisi daerah penerimaan Ho, jika Zhitung < Za atau nilai mutlak hitung kurang dari nilai mutlak tabel.

Kolmogorov-Smirnov uji kesesuaian satu sampel Rumus D = maksimum FO(X) SN(X) D = penyimpangan FO(X) = distribusi komulatif teoritis SN(X) = distribusi komulatif hasil observasi Kegunaan Test goodness of-fit, melihat kesesuaian distribusi sampel dengan distribusi teoritis. Ketentuan aplikasi Signifikansi, nilai D hitung dibandingkan nilai tabel D (lampiran 10), Ho ; diterima bila D hitung < D tabel. Ho ; ditolak bila D hitung D tabel

2. Dua sampel independent X2, Fisher, U Mann Whitney, Reaksi Ekstrem Moses, 3. K sampel independent X2, Median, Kruskal-Wallis 4. Dua sampel berhubungan Mc Nemar, Tanda, Wilcoxon, Walsh, Randomisasi 5. K sampel berhubungan Q Cochran, Friedman.