Pengertian Uji Hipotesis
Banyak
pendapat yang menjelaskan arti dari pengujian hipotesis tersebut. Berikut akan
dijabarkan beberapa pengertian dari berbagai refrensi yang ada.
Sutrisno
Hadi,
dalam bukunya yang berjudul “Statistika” istilah
hipotesa sebenarnya adalah kata majemuk, terdiri dari kata-kata hipo dan tesa. Hipo besrasal dari bahasa yunani hupo, yang berarti dibawah, kurang atau lemah. Tesa berasal dari
bahasa yunani thesis, yang berarti
teori atau proposisi yang disajikan sebagai bukti. Jadi hipotesa adalah
pernyataan yang masih lemah kebenarannya dan masih perlu dibuktikan
kenyataannya.
J.
Supranto,
hipotesa pada dasarnya merupakan suatu proposisi atau anggapan yang mungkin
benar dan sering dipergunakan untuk dasar pembuatan keputusan atau pemecahan
persoalan atau untuk dasar penelitian yang lebih lanjut.
Soegyono
Mangkuatmojo,
hipotesis (atau lengkapnya hipotesis statistik) merupakan suatu anggapan atau
suatu dugaan mengenai populasi.
Sebelum menerima atau menolak sebuah
hipotesis, seorang peneliti harus menguji keabsahan hipotesis tersebut untuk
menentukan apakah hipotesis itu benar
atau salah.
Pengujian Hipotesis adalah suatu
prosedur yang dilakukan dengan tujuan memutuskan apakah menerima atau menolak
hipotesis mengenai parameter populasi . Ciri-ciri Hipotesis yang baik adalah
(1) Hipotesis harus menyatakan hubungan ; (2) Hipotesis harus sesuai dengan
fakta ; (3) Hipotesis harus sesuai dengan ilmu ; (4) Hipotesis harus dapat
diuji ; (5) Hipotesis harus sederhana ; (6) Hipotesis harus dapat menerangkan
fakta.
2.2. Fungsi Hipotesis
1. Menguji teori,
artinya berfungsi untuk
menguji kesahihan teori. Pernyataan teori dalam bentuk yang teruji disebut
hipotesis. Teori adalah satu satu prinsip yang dirumuskan untuk
menerangkan sekelompok
gejala/peristiwa yang saling berkaitan. Teori menunjukkan adanya hubungan
antara fakta yang satu dengan fakta yang lain.
2. Menyarankan teori
baru, apabila hasil
pengujian hipotesis dapat
membentuk proposisi, asumsi atau penjelasan tentang suatu peristiwa.
3. Mendeskripsikan
fenomena sosial, artinya hipotesis memberikan
informasi kepada peneliti tentang
apa yang nyata-nyata terjadi secara empirik.
2.3. Jenis Kesalahan (Type of Error)
Ada dua jenis
kesalahan yang bisa terjadi di dalam pengujian hipotesa. Kesalahan itu bisa
terjadi karena kita menolak hipotesa padahal hipotesa itu benar atau kita
menerima hipotesa padahal hipotesa itu salah. Kesalahan yang disebabkan karena
kita menolak hipotesa padahal hipotesa tersebut benar, disebut kesalahan jenis
I, sebaliknya kesalahan yang disebabkan karena kita menerima hipotesa padahal
hipotesa itu salah disebut kesalahan jenis II.
2.4 Analisis Beda Rerata Dua Sampel
Uji
beda rerata dari 2 kelompok data merupakan salah satu teknik analisis
inferensial dengan pendekatan komparasi/perbandingan. Analisis inferensial
secara garis besar dapat dibedakan atas: analisis asosiasi,/korelasi dan
analisis komparasi/perbandingan. Analisis inferensial asosiasi diantaranya
yaitu:
1.
Analisis
korelasi.
2.
Analisis
regresi.
3.
Analisis
jalur (path analysis) dan
4.
Analisis
Kanonikal.
Sedangkan
analisis inferensial komparasi diantaranya yaitu:
1.
Uji
satu kelompok sampel.
2.
Uji
dua kelompok sampel berpasangan.
3.
Uji
dua sampel kelompok tidak berpasangan.
4.
ANAVA
(Analisis varians) atau ANOVA atu jalur.
5.
ANAVA
atau ANOVA (analysis of varians) multi jalur (2 atau lebih jalur)
6.
ANAKOVA
(analysis kovarian) atau ANCOVA (analysis of covarians)
7.
MANOVA
(multivariat analysis of varians) atau ANAVAM (analysis varian multivariat)
8.
MANCOVA
(multivariat analysis of covarians) atau ANAKOVAM (analisis kovarian
multivariat).
Pada pembahasan ini, akan dibahas analisis inferensial
komparasi. Menurut Sudjiono (2004:276) komparasi diambil dari kata comparation
dengan arti “perbandingan” atau “pembandingan”.
Komparasi sering digunakan untuk meneliti sesuatu sehingga
disebut penelitian. Menurut Arikunto (1983), penelitian komparasi pada pokoknya
adalah penelitian yang berusaha untuk menemukan persamaan dan perbedaaan
tentang benda, tentang orang, tentang prosedur kerja, tentang ide, kritik
terhadap orang, kelompok, terhadap suatu idea tau prosedur kerja.
Analisis Komparasi biasanya digunakan dengan analisis data
dalam penelitian eksperimen atau survey expose facto.
Ada beberapa jenis statistika untuk pengujian hipotesis
komparasi, antara lain:
A. Pengujian Hipotesis Komparatif Dua Sampel
Menguji
hipotesis komparatif berarti menguji parameter populasi yang berbentuk
perbandingan melalui ukuran sampel yang juga berbentuk perbandingan. Hal ini
jgua dapat berarti menguji kemampuan generalis (signifikansi hasil penelitian)
yang berupa pertandingan keadaan variable dari dua sampel atau lebih. Bila Ho
dalam pengujian diterima, berarti nilai perbandingan dua sampel atau lebih
tersebut dapat digeneralisasikan untuk seluruh populasi dimana sampel-sampel
diambil dengan taraf kesalahan tertentu.
Desain penelitian masih menggunakan variabel mandiri, (Satu
variabel) seperti halnya dalam penelitian deskriptif, tetapi variabel tersebut
berada pada populasi dan sampel yang berbeda, atau pada populasi dan sampel
yang sama tetapi pada waktu yang berbeda.
Terdapat dua model komparasi, yaitu komparasi antara dua
sampel dan komparasi antara lebih dari dua sampel yang sering disebut komparasi
k sampel. Selanjutnya setiap model komparasi sampel dibagi menjadi dua jenis
yaitu sampel yang berkorelasi dan sampel yang tidak berkorelasi disebut dengan
sampel independen.
Jika analisis data dalam penelitian dilakukan dengan cara
membandingkan data sebelum dengan data sesudah perlakuan dari suatu kelompok
sampel, atau membandingkan data antar waktu dari satu kelompok sampel, maka
dilakukan pengujian hipotesis komparasi dengan uji-t sebagai berikut:
Hipotesis:
Dimana:
Rumus yang
digunakan:
Keterangan:
d = selisis skor sesudah dengan skor
sebelum dari tiap subjek (i)
Md = Rerata dari gain (d)
xd = deviasi skor gain terhadap reratanya
(xd = di – Md)
x2d = kuadrat deviasi skor gain terhadap
reratanya
n = banyaknya sampel (subjek penelitian)
Untuk pengujian hipotesis,
selanjutnya nilai t(thitung) di atas dibandingkan dengan nilai-t
dari table distribusi t(ttabel). Cara penentuan nilai ttabel didasarkan pada taraf signifikasi tertentu
(misal α = 0, 05) dan dk = n-1.
Kriteria pengujian hipotesis untuk
uji satu pihak kanan, yaitu:
Tolak H0, jika thitung
> ttabel dan
Terima H0, jika thitung
< ttabel.
Contoh:
Dilakukan
penelitian untuk mengetahui tingkat signifikansi pemahaman siswa pada
pembelajaran matematika trigonometri dengan perlakuan pemberian soal pada tes
awal dan tes akhir sebagai berikut:
Tabel skor perolehan signifikansi
pemahaman siswa
Siswa
|
Skor perolehan
|
|
Tes Awal
|
Tes Akhir
|
|
1
|
50
|
65
|
2
|
40
|
62
|
3
|
60
|
71
|
4
|
35
|
60
|
5
|
64
|
73
|
6
|
54
|
70
|
7
|
66
|
75
|
8
|
57
|
22
|
9
|
69
|
77
|
10
|
65
|
78
|
Penyelesaian
Tabel penolong uji beda rata-rata dua
kelompok berpasangan
Siswa
|
Skor Perolehan
|
Gain (d)
(Y-X)
|
Xd
|
Xd2
|
|
Tes Awal
|
Tes Akhir
|
||||
1
|
50
|
65
|
15
|
0,7
|
0,69
|
2
|
40
|
62
|
22
|
7,7
|
59,29
|
3
|
60
|
71
|
11
|
-3,3
|
10,89
|
4
|
35
|
60
|
25
|
10,7
|
114,49
|
5
|
64
|
73
|
9
|
-5,3
|
28,09
|
6
|
54
|
70
|
16
|
1,7
|
2,89
|
7
|
66
|
75
|
9
|
-5,3
|
28,09
|
8
|
57
|
72
|
15
|
0,7
|
0,49
|
9
|
69
|
77
|
8
|
-6,3
|
39,69
|
10
|
65
|
78
|
13
|
-1,3
|
1,69
|
Jumlah
(Σ)
|
143
|
-
|
286,10
|
Hipotesis
H0
: tidak ada perbedaan nilai rata-rata antara tes awal dengan tes akhir.
H1
: terdapat perbedaan nilai rata-rata antara tes awal dengan tes akhir.
Menghitung nilai rata-rata dari Gain
Menentukan nilai thitung
Contoh
lain:
Dilakukan
penelitian untuk mengetahui ada tidaknya perbedaan produktivitas kerja pegawai
sebelum dan setelah diberi tunjangan kinerja. Berdasarkan sampel 25 pegawai
yang dipilih secara random dapat diketahui bahwa produktivitas pegawai sebelum
dan sesudah diberi tunjangan kinerja adalah sebagai berikut:
Ho: Tidak terdapat perbedaan nilai
produktivitas kerja pegawai antara sebelum dan setelah mendapat tunjangan
kinerja.
Ha:
Terdapat perbedaan nilai produktivitas kerja pegawai antara sebelum dan setelah
mendapat tunjangan kinerja.
No
Responden
|
Produktifitas Kerja
|
|
Sebelum (X1)
|
Sesudah (X2)
|
|
1
|
75
|
85
|
2
|
80
|
90
|
3
|
65
|
75
|
4
|
70
|
75
|
5
|
75
|
75
|
6
|
80
|
90
|
7
|
65
|
70
|
8
|
80
|
85
|
9
|
90
|
95
|
10
|
75
|
70
|
11
|
60
|
65
|
12
|
70
|
75
|
13
|
75
|
85
|
14
|
70
|
65
|
15
|
80
|
95
|
16
|
65
|
65
|
17
|
75
|
80
|
18
|
70
|
80
|
19
|
80
|
90
|
20
|
65
|
60
|
21
|
75
|
75
|
22
|
80
|
85
|
23
|
70
|
80
|
24
|
90
|
95
|
25
|
70
|
75
|
|
|
|
Rata-rata
|
74,00
|
79,20
|
Simpangan baku
|
7,50
|
10,17
|
|
|
|
Varian
|
56,25
|
103,50
|
Dari
tabel tersebut diperoleh :
T
hitung= – 4, 952
dk
= n1 + n2 – 2 = 50 – 2 = 48
Bila
tarap kesalahan = 5 %, maka
T
tabel = 2,013 atau t tabel = -2,013
Karena
t thitung di sebelah kiri t tabel, atau berada di daerah penolakan Ho, maka Ho
ditolak atau Ha diterima
Kesimpulan
: Terdapat perbedaan nilai produktivitas kerja pegawai antara sebelum dan
setelah mendapatkan kendaraan dinas
Kriteria pengujian hipotesis
Kriteria pengujian hipotesis untuk uji satu pihak kanan,
Tolak H0, jika thitung > ttabel dan Terima
H0, jika thitung < ttabel.
ttabel
: α =0,05 dan db = n-1=9
ttabel
= 2,26
Karena 8,02>2,26 atau thitung > ttabel
maka H0 ditolakyang artinya pada tingkat kepercayaan 95% terdapat
perbedaan yang signifikan antara perolehan skor tes awal dengan tes akhir.
Jika tes awal dilakukan untuk mengetahui kemampuan
matematika trigonometri sebelum diajar dengan model pembelajaran out door, dan
tes akhir dilakukan untuk mengetahui kemampuan matematika trigonomtri setelah
mengikuti pembelajaran dengan model out door, maka hasil pengujian hipotesis di
atas menunjukkan adanya pengaruh model pembelajaran out door terhadap kemampuan
matematika trigonometri siswa.
Menguji hipotesis kmparatif dua
sampel independen berarti menguji signifikansi perbedaan nilai dua sampel yang
tidak berpasangan. Sampl independen biasanya digunakan dalam penelitian yang
menggunakan pendekatan peneltian survey. Terdapat tiga macam hipotesis
komparatif dua sampel dan cara mana yang akan digunakan tergantung pada bunyi
kalimat dalam merumuskan hipotesis.
Dalam pengujian hipotesis komparatif 2
sampel atau lebih, terdapat berbagai teknik statistik yang dapat
digunakan. Untuk data interval dan rasio digunakan statistik parametris
sedangkan untuk data nominal/diskrit dapat digunakan statisik non
parametris.
Statistik
Parametris
Statistik
parametris yang digunakan untuk menguji hipotesis komparatif rata-rata dua
sampel bila datanya berbentuk interval atau ratio adalah dengan menggunakan
t-test
Jika analisis data dalam penelitian dilakukan dengan cara
membandingkan data dua kelompok sampel, atau membandingkan data antara kelompok
eksperimen dengan kelompok control, atau membandingkan peningkatan data
kelompok eksperimen dengan peningkatan data kelompok control, maka dilakukan
pengujian hipotesis komparasi dengan uji-t sebagai berikut:
Hipotesis:
Dimana:
Rumus yang
digunakan:
Keterangan:
s
Atau bisa
juga menggunakan rumus (jika varian populasi tidak diketahui):
dimana
Keterangan:
s
Untuk pengujian hipotesis, selanjutnya nilai thitung
di atas dibandingkan dengan nilai dari table distribusi t(ttabel).
Cara penentuan nilai ttabel didasarkan pada taraf signifikansi
tertentu (misal α =0,05) dan dk = nA + nB – 2.
Kriteria pengujian hipotesis.
Tolak H0, jika thitung > ttabel
dan
Terima H0, jika thitung
< ttabel.
Contoh
Diadakan
penelitian tentang perbandingan nilai akhir siswa yang mengikuti metode
pembelajaran demonstrasi dengan metode ekspositori (konvensional) dalam
pembelajaran geometri dengan hasil sebagai berikut.
Tabel skor perolehan hasil pembelajaran
geometri
Kelas control
|
|||
35
|
42
|
54
|
66
|
45
|
46
|
56
|
70
|
59
|
69
|
76
|
59
|
62
|
71
|
75
|
67
|
70
|
67
|
45
|
35
|
Kelas Eksperimen
|
|||
62
|
71
|
54
|
66
|
69
|
76
|
75
|
67
|
57
|
80
|
77
|
70
|
48
|
75
|
86
|
65
|
76
|
56
|
72
|
70
|
Penyelesaian
H0 : Nilai akhir geometri siswa yang menggunakan metode demonstrasi
tidak lebih tinggi atau sama dengan siswa metode konvensional.
H1 : Nilai akhir geometri siswa yang menggunakan metode demonstrasi
lebih tinggi dengan siswa metode konvensional.
H0 : µA ≤ µB
H1 : µA >µB
Dari
data diatas diperoleh
Tabel
penolong ukuran deskriptif
Kelompok
Data
|
ΣX
|
ΣX2
|
Kelas
Kontrol (X1)
|
1169
|
71575
|
Kelas
Eksperimen (X2)
|
1372
|
95832
|
Menghitung
varian kelas control dan kelas eksperimen
-Varian
Kelas Kontrol
-Varian
Kelas Eksperimen
Menghitung
nilai rata-rata kelas control dan eksperimen
Menghitung
simpangan baku gabungan
Menentukan
thitung
Kriteria
Pengujian
Tolak H0,
jika thitung > ttabel dan Terima H0, jika thitung
< ttabel.
Dari tabel
distribusi t untuk α =0,05 dan dk =n1+n2-2=38 akan didapat
nilai ttabel. Bila nilai ttabel tidak ada, dan hanya ada
nilai ttabel untuk dk=38 dilakukan dengan cara interpolarisasi.
Penentuan nilai ttabel dengan interpolarisasi dilakukan dengan
menggunakan rumus interpolarisasi sebagai berikut diperoleh:
Sehingga
nilai ttabel untuk α=0,05 dan dk=38 yaitu ttabel=2,0252=2,03.
Karena
2,81>2,03 atau thitung>ttabel maka H0
ditolak yang artinya pada tingkat kepercayaan 95% nilai akhir siswa yang
menggunakan metode demonstrasi lebih tinggi secara signifikan daripada siswa
yang menggunakan metode konvensional pada pembelajaran trigonometri.
Statistik
Non Parametris
Teknik
yang digunakan : Mc Nemar Test
(untuk
komparatif data nominal/diskrit)
Mc
Nemar Test : berbentuk “before after”/sebelum dan sesudah perlakuan dalam
bentuk segi 4 ABCD berikut :
Sebelum
|
Sesudah
|
|
_
|
+
|
|
+
|
A
|
B
|
_
|
C
|
D
|
Tanda
(+) dan (-) dipakai untuk menandai jawaban yang berbeda.
Seseorang
dicatat dalam sel A jika berubah dari positif (+) ke negatif (-) dan dicatat di
sel D jika berubah dari negatif (-) ke positif (+).
A
+ D = jumlah total perubahan.
Rumus
yang digunakan adalah Chi Kuadrat:
Chi
kuadrat digunakan untuk menguji hipotesis komparatif dua sampel bila datanya
berbentu nominal dan sampelnya besar.
TABEL
KONTINGENSI
Sampel
|
Frekuensi
Pada
|
Jumlah
Sampel
|
|
Obyek
I
|
Obyek
II
|
||
Sampel A
|
A
|
B
|
a
+ b
|
Sampel
B
|
C
|
D
|
c
+ d
|
Jumlah
|
a
+ c
|
b
+ d
|
n
= jumlah sampel
|
Rumus:
Contoh :
Dilakukan
penelitian untuk mengetahui bagamana peluang dua orang untuk menjaadi bupati di
kabupaten trtentu. Alonnya adalah abbas dan bakri. Setelah diadakan survey
pengumpulan pendapat yang setuju dengan abbas adalah 60 0rang dan yang tidak 20
orang. Sedangkan unyuk bakri yang setuju ada 50 orang dan yang tidak 25 orang.
Dari data tersebut selanjutnya disusun ke dalam tabel
Berdasarkan
hal tersebut maka :
a.
Judul penelitian dapat dirumuskan
sebagai berikut :
Peluang abbas dan bakri menjadi
bupati
b.
Variable penelitiannya adalah bupati
c.
Rumusan masalah :
Adakah perbedaan peluang abbas
dan bakri untuk menjadi bupati?
d.
Sampel terdiri atas
Dua kelompok masyarakat yang
setuju dan yang tidak setuju dengan abbas dan bakri. Jumlah sampel untuk abbas
adalah 80 orang dan untuk bakri adalah 75 orang.
e.
Hipotesis
Ho
: peluang abbas dan bakri sama untuk menjadi bupati atau tidak terdapat
perbedaan pendapat diantara masyarakat terhadap dua calon bupati tersebut
Ha
: peluang abbas dan bakri tidak sama untuk menjadi bupati atau terdapat
perbedaan pendapat diantara masyarakat terhadap dua calon bupati tersebut
f.
Criteria pengujian hipotesis
Ho diterima jika harga chi
kuadrat hitung lebih kecil dari harga tabel
g.
Penyajian data
Data yang telah terkumpul
disajikan dalam tabel
Frekuensi pemilihan abbas dan
bakri
Kelompok
|
Persetujuan
|
Jumlah
sampel
|
|
Setuju
|
Tidak
setuju
|
||
Abas
|
60
|
20
|
60
|
Bakri
|
50
|
25
|
75
|
Jumlah
|
110
|
45
|
155
|
h.
Perhitungan
berdasarkan harga-harga dalam
tabel tersebut maka harga chi kuadrat adalah
Dengan
taraf kesalahan 5% dan dk = 1, mka harga X2 tabel = 3,841 dan untuk
1% = 6,635. Ternyata harga
X2 hitung lebih kecil dari harga X2 tabel baik untuk
taraf keslahan 5% maupun 1% . demikian Ho diterima dan Ha ditolak.
i.
Kesimpulan
Tidak
terdapat perbedaan pendapat di masyarakat terhadap dua calon bupati tersebut,
artinya kedua calon tersebut peluangnya sama untuk disetujui masyarakat, atau
dua calon bupati terebut mempunyai masa yang
sama.
B. Uji Tukey
Pengujian dengan uji Tukey biasanya
digunakan, jika analisis data dalam penelitian dilakukan dengan cara
membandingkan data dua kelompok sampel yang jumlahnya sama, maka dapat
dilakukan pengujian hipotesis komparasi dengan uji tukey sebagai berikut:
Hipotesis
untuk uji dua pihak:
Dimana:
Atau:
Atau:
Keterangan:
Untuk pengujian hipotesis,
selanjutnya nilai Qh=Qhitung di atas dibandingkan dengan
nilai dari tabel distribusi tukey (Qtabel) didasarkan pada taraf
signifikansi tertentu (misal α =0,05) dan dk1 (dk pembilang = m) = banyaknya
kelompok, serta dk2 (dk penyebut=n) = banyaknya sampel per kelompok.
Atau Qtabel =(Qα, m, n)
Kriteria
pengujian hipotesis:
Tolak H0 (terima H1) jika Qhitung
> Qtabel dan
Terima H0 (tolak H1) jika Qhitung < Qtabel.
Contoh
Suatu
penelitian hendak meneliti pengaruh kepemimpinan atasan (demokratik dan
otoriter) dari gaya kerja (mandiri dan tergantung) terhadap kinerja karyawan.
Diperoleh data lapangan sebagai berikut:
Tabel data kinerja karyawan berdasarkan
kelompok kepemimpinan atasan dan gaya kerja masing-masing karyawan
Gaya kerja (A)
|
Kepemimpinan atasan (B)
|
|
Demokratik (B1)
|
Otoriter (B2)
|
|
Mandiri
(A1)
|
41,
42, 42, 43, 44
45,
46, 46, 49, 50
|
33,
34, 37, 41, 42
42,
42, 43, 43, 44
|
Terantung
(A2)
|
34,
36, 39, 39, 39
40,
40, 41, 42, 42
|
42,
44, 44, 45, 45
45,
46, 46, 46, 46
|
Penyelesaian
Rerata
skor kinerja karyawan untuk keempat kelompok sampel, sebagai berikut.
Hipotesis
statistic satu pihak kanan yang layak untuk diuji, yaitu:
a.
H0 : µ11≤ µ12
H1 : µ11>µ12
b.
H0 : µ11≥ µ12
H1 : µ11<µ12
c.
H0 : µ11≤ µ12
H1 : µ11>µ12
d.
H0 : µ11≥ µ12
H1 : µ11<µ12
Proses pengujian hipotesis
1.
Menentukan nilai Qtabel
untuk α
=0,05; dk1 (banyaknya kelompok data yang dibandingkan)=2 dan dk2
=n =10 yaitu:
Qtabel = Q(α,
k, n) ; Q(0,05,
4, 10)=4,33
2.
Menghitung nilai:
3.
Menghitung nilai Qh(Qhitung)
untuk keempat hipotesis diatas:
Rumus Tukey
Nilai Qh untuk setiap
hipotesis diatas:
a.
b.
c.
d.
4.
Kesimpulan dari setiap hipotesis
diatas adalah:
a.
Dari hasil perhitungan Qh
= 5,19 > Q1 =4,33, tolak H0, terdapat perbedaan
signifikan kinerja karyawan yang memiliki gaya kerja mandiri antara yang
dipimpin dengan gaya demokratik dan gaya otoriter.
b.
Dari hasil perhitungan Qh
= 6,30 > Q1 =4,33, tolak H0, terdapat perbedaan
signifikan kinerja karyawan yang memiliki gaya kerja bergantung antara yang
dipimpin dengan gaya demokratik dan gaya otoriter.
c.
Dari hasil perhitungan Qh
= 6,19 > Q1 =4,33, tolak H0, terdapat perbedaan
signifikan kinerja karyawan yang dipimpin secara demokratik antara karyawan
yang memiliki gaya kerja mandiri dengan gaya kerja bergantung.
d.
Dari hasil perhitungan Qh
= 5,30 > Q1 =4,33, tolak H0, terdapat perbedaan
signifikan kinerja karyawan yang dipimpin secara otoriter antara karyawan yang
memiliki gaya kerja mandiri dengan gaya kerja bergantung.
C. FISHER EXACT PROBABILITY TEST
Digunakan untuk menguji
signifikansi hipotesis komparatif dua sampel kecil independen bila datanya berbentuk nominal. Test ini digunakan untuk menguji signifikansi
hipotesis komparatif dua sampel kecil independen bila datanya berbentuk
nominal. Untuk sampel yang besar digunakan
Chi Kuadrat (x2).
Untuk
rnemudahkan perhitungan dalam pengujian hipotesis, maka data hasil pengamatan
perlu disusun ke dalam tabel kontingensi 2 x 2 seperti berikut.
Kelompok
|
|
|
Jumlah
|
I
II
|
A
C
|
B
D
|
A + B
C + D
|
Jumlah
|
n
|
Kelompok I : sampel I
Kelompok II : sampel II
Tanda
hanya menunjukkan adanya klasifikasi, misalnya lulus-tidak lulus;
gelap-terang, dsb. A B C D adalah data nominal yang berbentuk frekuensi.
Rumus :
contoh :
disinyalir adanya kecenderungan
para birokrat lebih menyukai mobil warna gelap, dan para akademisi lebih
menyukai warna terang. Untuk membuktikan hal tersebut telah dilakukan
pengumpuln data dengan mengguakan sampel yang telah diambil secara random. Dari
8 orang birokrat yang diamati, 5 orang bermobil gelap dan 3 orang berwarna
terang. Selanjutnya ari 7 orang akademisi yang telah diamati, 5 orang
mnggunakan mobil warna terang, dan 2 orang warna gelap.
Berdasarkan hal tersebut maka ;
a.
Judul penelitian
Kecenderungan Birokrat dan Akademisi dalam memilih warna mobil
b.
Variable penelitian: warna mobil
c.
Rumusan masalah :
Adakah
perbedaan akademisi dan birokrat dalam memilih wrna mobil
d.
Sampel : birokrat 8 orang, akademisi 7 orang
e.
Hipotesis :
Ho : tidak terdapat perbedaan antara birokrat dan akademisi dalam
memilih warna mobil
Ha : terdapat perbedaan antara birokrat dan akademisi dalam memilih warna
mobil
f.
Criteria pengujian hipotesis
Ho
diterima jika harga p hitung lebih besar dari taraf kesalahan yang ditetapkan
g.
Penyajian data
kelompok
|
gelap
|
terang
|
Jumlah
|
Birokrat
|
5
|
3
|
8
|
Akademisi
|
2
|
5
|
7
|
Jumlah
|
7
|
8
|
15
|
h.
Perhitungan :
taraf kesalahan = 5% (0,05) maka p hitung = 0,37
lebih besar dr 0,05. Karena p hitung lebih besar dari α (0,37
> 0,05) maka dapat dinyataan terdapat perbedaan antara birokrat dan
akademisi dalam menyenangi warna mobil.
i.
Kesimpulan
:
Para birokrat lebih senang
warna gelap dan para akademisi lebih senang warna terang.
D. TES MEDIAN (MEDIAN TEST)
Test Median digunakan untuk menguji
signifikansi hipotesis komparatif dua sampel independen bila datanya berbentuk
nominal atau ordinal. Pengujian didasarkan atas median dari sampel yang diambil
secara random. Dengan demikian Ho yang akan diuji berbunyi : Tidak terdapat
perbedaan dua kelompok populasi berdasarkan mediannya.
Kalau
Test Fisher digunakan untuk sampel kecil, dan Test Chi Kuadrat (
) digunakan untuk sampel besar, maka
test median ini digunakan untuk antara Fisher dan Chi Kuadrat. Berikut ini
diberikan panduannya.
1.
Jika
, dapat dipakai test Chi Kuadrat
dengan korelasi kontinuitas dari Yates.
2.
Jika
antara 20 – 40 dan jika tak satu selpun
memiliki frekuensi yang diharapkan 5, dapat dibunakan Chi Kuadrat dengan
korelasi kontinuitas. Bila f
5 maka dipakai test Fisher.
3.
Kalau
maka digunakan test Fisher.
Untuk
menggunakan test median, maka pertama-tama harus dihitung gabungan dua kelompok
(median untuk semua kelompok). Selanjutnya dibagi dua, dan dimasukkan ke dalam
tabel
seperti berikut :
kelompok
|
Kelompok I
|
Kelompok I
|
Jumlah
|
Di atas median gabungan
|
A
|
B
|
A + B
|
Di bawah median gabungan
|
C
|
D
|
C + D
|
Jumlah
|
A + C = n1
|
B + D = n2
|
N = n1 + n2
|
Dimana :
A = banyak
kasus dalam kelompok I di atas median gabung = ½ n1
B = banyak
kasus dalam kelompok II diatas median gabung = ½ n2
C = banyak
kasus dalam kelompok I di bawah median gabung = ½ n1
D = banyak
kasus dalam kelompok II di bawah median gabung = ½ n1
RUMUS :
Derajat kebebasan (dk)= 1
Contoh :
Dilakukan penelitian untuk
mengetahui apakah penghasilan para nelayan berbeda degan para petani
berdasarkan medianya. Berdasarkan wawancara terhadap 10 petani dan 9 nelayan
diperoleh data tercantum dalam tabel :
No
|
Petani
|
Nelayan
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
|
50
60
70
70
75
80
90
95
95
100
|
45
50
55
60
65
65
70
80
100
|
Dari hal tersebut maka :
a. Judul penelitian : perbedaan penghasilan kelompok petani dan
nelayan
b. Variable penelitian : penghasilan
c. Rumusan masalah : adakah perbedaan yang signifikan antara penghasilan
kelompok petani dan nelayan
d. Sampel : dua kelompok asmpel yaotu petani (10 orang) dan
nelayan (9 orang)
e. Hipotesis
Ho : tidak terdapat perbedaan yang signifikan antara
penghasilan petani dan nelayan
Ha : terdapat perbedaan yang signifikan antara [enghasilan
petani dan nelayan
f.
Criteria pengujian hipotesis
Ho : diterima
jika chi kuadrat hitung < tabel
Ho : ditolak
jika chi kuadrat hitung ≥ tabel
g. Penyajian data
Diurutkan dari yang terkecil menuju yang tebesar
45 50 50 55 60 60 65 65 70 70 70 75 80 80 90 95 95 100 100
Median = 70
Tabel di atas
maka A = 6, C = 4, B = 2, D = 7
Selanjutnya di maskukkan dalam tabel berikut ini.
Jumlah Skor
|
Petani
|
Nelayan
|
Jumlah
|
Di atas Median Gabungan
|
A = 6
|
B = 2
|
A + B = 8
|
Di bawah median Gabungan
|
C = 4
|
D = 7
|
C + D = 11
|
Jumlah
|
10
|
9
|
N = 19
|
h. Perhitungan
Dengan harga chi kuadrat tabel dk = 1
dan
adalah 3,841
Maka
i.
Kesimpulan
Tidak ada perbedaan significant antara penghasilan petani
dan nelayan, berdasarkan median.
E. MANN WHITNEY U-TEST
Digunakan
untuk menguji signifikasi - hipotesis komparatif dua sampel independent yang
datanya berbentuk ordinal. Bila dalam suatu pengamatan data berbentuk interval,
maka perlu diubah ke dalam bentuk ordinal. Bila datanya masih dalam bentuk
interval, masih dapat menggunakan t-test untuk pengujiannya, tetapi bila asumsi
ttest ini tidak dipenuhi maka test ini tidak dapat digunakan.
Terdapat
dua rumus yang digunakan untuk pengujiannynya. Kedua rumus itu digunakan dalam
perhitungan untuk mengetahui harga U mana yang lebih kecil. Harga U yang lebih
kecil tersebut yang digunakan untuk pengujian dan dibandingkan dengan U tabel
dan
Dimana
jumlah sampel 1
jumlah sampel 2
jumlah peringkat 1
jumlah peringkat 1
jumlah rangking pada sampel
jumlah rangking pada sampel
Contoh.
Dilakukan penelitian untuk mengetahui adakah perbedaan
kualitas manajemen antara bank yang dianggap favorit oleh masyarakat dan bank
yang tidak favorit. Penelitian menggunakan sampel 12 bank yang dianggap tidak
favorit dan 15 bank yang dianggap favorit. Selanjutnya ke dua kelompok tersebut
diukur kualitas manajemennya dengan menggunakan sebuah instrumen, yang terdiri
beberapa butir pertanyaan. Skor penelian tertinggi 40 dan terendah adalah 0.
Kel. A
|
Nlai kualitas
|
Kel B
|
Nilai kualitas
|
1
|
16
|
1
|
19
|
2
|
18
|
2
|
19
|
3
|
10
|
3
|
21
|
4
|
12
|
4
|
25
|
5
|
16
|
5
|
26
|
6
|
14
|
6
|
27
|
7
|
15
|
7
|
23
|
8
|
10
|
8
|
27
|
9
|
12
|
9
|
19
|
10
|
15
|
10
|
19
|
11
|
16
|
11
|
25
|
12
|
11
|
12
|
27
|
|
|
13
|
23
|
|
|
14
|
19
|
|
|
15
|
19
|
Berdasarkan hal tersebut di atas
a.
Judul penelitiannya dirumuskan sebagai berikut.
Perbandingan
kualitas manajemen Bank yang favorit dan yang tidak favorit
b.
Variabel penelitiannya adalah
§ Variabel
Independen : kualitas manajemen
§ Variabel
dependen : favorit bank
c.
Rumusan masalah
Adakah perbedaan variabel yang sigifikant antara bank
yang favorit dan yang idak favorit
d.
Sampel
Terdiri
dua kelompok Bank yaitu kelompok A (bank yang tidak favorit) = 12 bank dan
kelompok B (bank yang favorit) = 15 bank
e.
Hipotesis
Ho : Tidak
terdapat perbedaan kualitas manajemen yang signifikan antara bank favorit dan
yang tidak favorit
Ha : Terdapat perbedaan kualitas manajemen yang
signifikan antara bank yang favorit dan yang tidak favorit
f.
Kriteria Pengujian hipotesis
Ho diterima bila harga U yang terkecil lebih besar dari
harga tabel.
g.
Penyajian data
Kel. A
|
Nlai kualitas
|
Peringkat
|
Kel B
|
Nilai
kualitas
|
Peringkat
|
1
|
16
|
9,0
|
1
|
19
|
15
|
2
|
18
|
10,5
|
2
|
19
|
15
|
3
|
10
|
1,5
|
3
|
21
|
16,5
|
4
|
12
|
4,5
|
4
|
25
|
19,5
|
5
|
16
|
9,0
|
5
|
26
|
21
|
6
|
14
|
6,0
|
6
|
27
|
22,5
|
7
|
15
|
7,5
|
7
|
23
|
18,0
|
8
|
10
|
1,5
|
8
|
27
|
22,5
|
9
|
12
|
4,5
|
9
|
19
|
15,0
|
10
|
15
|
7,5
|
10
|
19
|
15,0
|
11
|
16
|
9,0
|
11
|
25
|
19,5
|
12
|
11
|
3,0
|
12
|
27
|
22,5
|
|
|
|
13
|
23
|
18,0
|
|
|
|
14
|
19
|
15,0
|
|
|
|
15
|
19
|
24,0
|
|
|
R1
= 74
|
|
|
R2
= 279
|
h.
Perhitungan
dan
Karena harga U lebih lecil dari U1. Dengan
demikian yang digunakan untuk membandingkan dengan U tabel adalah U2
yang nilai terkecilnya adalah 21. Dengan
(menguji dua pihak
harga
) dengan n1 = 12 dan n2 = 15,
diperoleh Uhitung lebih kecil dari Utabel (21 < 42). Jadi, kesimpulannya Ho
ditolak dan Ha diterima.
i.
Kesimpulan
Terdapat perbedaan kualitas manajemen yang signifikant
antara bank yang favorit dan tidak favorit. Bank yang favorit kualitas
manajemennya sudah baik.
j.
Saran
Bank yang tidak favorit perlu meningkatkan kualitas
manajemennya bila ingin menjadi bank yang favorit.
F. TEST KOLMORGOROV-SMIRNOV DUA SAMPEL
Tes ini digunakan untuk menguji komparativ dua sampel
independen bila datanya berbentuk ordinal yang telah tersusun pada tabel distribusi
frekuensi kumulatif dengan menggunakan klas-klas interval. Rumus yang digunakan
sebagai berikut.
D = maksimum [Sn1 (X) – Sn2
(X)]
Contoh.
Dilakukan penelitian untuk membandingkan produktivitas
opertor mesin CNC (Computered Numerical Controlled) lulusan SMK Mesin dan SMU
IPA. Pengamatan dilakukan pada sampel yang dipilih secara random. Unuk lulusan
SMK 10 orang. Produktivitas
keja diukur dari tingkat kesalahan kerja selama 4 bulan. Hasilnya ditunjukkan
dalam tabel berikut.
TINGKAT KEALAHAN KERJA OPERATOR LULUSAN MESIN CNC LULUSAN
SMK DAN SMU DALAM %
No.
|
Lulusan SMK
|
Lulusan SMU
|
1
|
1.0
|
3.0
|
2
|
2.0
|
4.0
|
3
|
1.0
|
8.0
|
4
|
1.0
|
2.0
|
5
|
3.0
|
5.0
|
6
|
1.0
|
6.0
|
7
|
2.0
|
3.0
|
8
|
1.0
|
5.0
|
9
|
5.0
|
7.0
|
10
|
5.0
|
8.0
|
Berdasarkan hal tersebut maka
a.
Judul penelitiannya
Perbandingan produktivitas kerja antara lulusan SMK dan
SMU
b.
Variabel penelitian
§ Variabel
Independen : jenis pendidikan (SMK-SMU)
§ Variabel
dependen : Produktivitas Kerja
c.
Rumusan Masalah
Adakah perbedaan produktivitas kerja antara katyawan
lulusan SMK dan SMU
d.
Sampel’Hipotesis
Terdiri dari dua kelompok sampel yaitu karyawan lulusan
SMKyang berjumlah 10 orang dengan karyawan lulusan SMU yang berjumlah 10 orang.
e.
Hipotesis
Ho : Tidak
terdapat perbedaan produktivitas yang signifikan antara karyawan lulusan SMK
dan SMU
Ha : Terdapat perbedaan produktivitas yang
signifikan antara karyawan lulusan SMK dan SMU
f.
Kriteria Pengujian Hipotesis
Ho diterima bila KD hitung lebih kecil atau
sama dengan KD tabel.
g.
Penyajian data
No.
|
Lulusan SMK
|
Lulusan SMU
|
1
|
1.0
|
3.0
|
2
|
2.0
|
4.0
|
3
|
1.0
|
8.0
|
4
|
1.0
|
2.0
|
5
|
3.0
|
5.0
|
6
|
1.0
|
6.0
|
7
|
2.0
|
3.0
|
8
|
1.0
|
5.0
|
9
|
5.0
|
7.0
|
10
|
5.0
|
8.0
|
h.
Perhitungan
Disusun dalam tabel distribusi frekuensi kumulatif SMA berikut.
No
|
Interval
|
F
|
Kumulaif
|
1
|
1-2
|
7
|
7
|
2
|
3-4
|
1
|
8
|
3
|
5-6
|
2
|
10
|
4
|
7-8
|
0
|
10
|
Disusun dalam
tabel distribusi frekuensi kumulatif SMK berikut.
No
|
Interval
|
F
|
Kumulaif
|
1
|
1-2
|
1
|
1
|
2
|
3-4
|
3
|
4
|
3
|
5-6
|
3
|
7
|
4
|
7-8
|
3
|
10
|
Nilai kumulatifnya disusun proporsional. semuanya dibagi n. dalam hal ini n1
dan n2 sama yaitu 10.
Kelompok
|
Kesalahan
Kerja
|
|||
|
1-2%
|
3-4%
|
5-6%
|
7-8%
|
S10 (X)
|
7/10
|
1/10
|
2/10
|
0/10
|
S10 (X)
|
1/10
|
3/10
|
3/10
|
3/10
|
Sn1X-Sn2X
|
6/10
|
2/10
|
1/10
|
3/10
|
Untuk sampel
yang lebih besar n1 dan n2 lebih besar dari 40. dalam hal
ini besarnya n1 tidak harus sama dengan n2. Jadi bisa
berbeda. Dalam tabel ditunjukkan untuk menguji signifikansi harga KD
yang didasarkan tingkat kesalahan yang ditetapkan. Misalkan kesalahan alfa =
5%. harga D penganti tabel yang dihitung.
KD di atas dapat dihitung.
Berdasarkan contoh di atas harga KD hitung =
6. Ternyata harga KD hitung sama dengan harga tabel demikian Ho tetap diterima
(0.6=0.6).
i.
Kesimpulan
Produktivitas kerja karyawan lulusan SMK tidak berbeda
dengan lulusan SMU
j.
Saran
Pengangkatan karyawan untuk menjadi operator mesin CNC
dapat menggunakan lulusan SMK dan SMU.
G. TEST RUN WALD-WOLFOWITZ
Tes ini digunakan untuk menguji signifikansi hipotesis
komparatif dua sampel independen bila datanya berbentuk ordinal dalam bentuk
run. Oleh karena itu. sebelum data dua sampel (n1 + n2)
dianalisis maka perlu terlebih dahulu ke dalam bentuk rangking baru kemudian
dalam benruk run.
Bila sampel berasal dari populasi yang sama/tidak berbeda
(Ho benar). maka A dan B tidak akan mengelompok. tetapi akan berbaur makin
kecil run maka Ho semakin ditolak. Rumus yang digunakan untuk pengujian sebagai
berikut.
Bila r ganjil maka rumusnya
dimana r = 2k -1
Contoh.
Dilakukan penelitian untuk mengetahui adakah perbedaan
disiplin kerja antara pegawai golongan III dan IV. yang didasarkan atas
keterlambatan masuk dan pulang kantor. Berdasarkan sampel yang dipilih secara
random terhadap 10 pegawai golongan III dan 10 pegawai golongan IV. diperoleh
jam keterlambatan masuk kantor sebagai berikut.
Keterlambatan Masuk Kantor Antara Pegawai Golongan III
dan IV (dalam menit)
No.
|
Pegawai Golongan III
|
Pegawai Golongan IV
|
1
|
12
|
17
|
2
|
12
|
13
|
3
|
5
|
6
|
4
|
9
|
4
|
5
|
15
|
7
|
6
|
16
|
12
|
7
|
7
|
13
|
8
|
14
|
18
|
9
|
13
|
14
|
10
|
16
|
9
|
Berdasarkan hal tersebut maka
a.
Judul Penelitian
Perbedaan disiplin kerja antara pegawai golongan III dan
IV.
b.
Variabel Penelitian
§ Variabel
independen : Tingkat golongan gaji (golongan III dan golongan IV)
§ Variabel
dependen : Disiplin kerja
c.
Rumusan Masalah
Adakah perbedaan disiplin kerja pegawai golongan III dan
IV?
d.
Sampel
Terdiri dua kelompok sampel yaitu golongan III sebanyak
11 orang dan golongan IV sebanyak 11 orang.
e.
Hipotesis
Ho : tidak
terdapat perbedaan disiplin kerja yang signifikan antara pegawai golongan III
dan IV
Ha : terdapat perbedaan disiplin kerja yang
signifikan antara pegawai golongan III dan IV
f.
Kriteria Pengujian Hipotesis
Ho diterima bila run hitung lebih besar dari run tabel.
g.
Penyajian Data
Untuk menghitung jumlah run. sehingga dapat digunakan
untuk pengujian. maka dua kelompok data tersebut disusun secara beruntun yaitu dari kecil ke besar ada 10.
h.
Perhitungan untuk pengujian hipotesis
Dari tabel terlihat n1 = 10 dan n2 = 10. maka harga run
kritisnya = 6 untuk kesalahan 5%. Dari hal tersebut. terntata run hitung lebih
besar dari run tabel (10 > 6).
Karena run hitung lebih besar run tabel maka Ho diterima
dan Ha ditolak.
i.
Kesimpulan
Tidak terdapat perbedaan disiplin antara pegawai golongan
III (kelompok A) dan golongan IV (Kelompok B).
j.
Saran
Kedua sampel perlu pembinaan disiplin yang sama.
Untuk ts run ini. kriteria pengujian adalah run hitung
lebih kecil atau sama dengan run dari tabel untuk taraf kesalahan tertentu.
maka Ho ditolak (
ditolak). Untuk sampel yang lebih besar dapat digunakan rumus
z seperti berikut.
.5.
Prosedur pengujian hipotesis
2.5.1.
Menentukan formulasi hipotesis
Hipotesis
nol, Hipotesis
nol yaitu (Ho) dirumuskan sebagai pernyataan yang akan diuji. Rumusan pengujian
hipotesis, hendaknya Ho dibuat pernyataan untuk ditolak. Hipotesis nihil/nol
yaitu hipotesis yang menyatakan tidak adanya hubungan antara dua variabel atau
lebih atau tidak adanya perbedaan antara dua kelompok atau lebih
Hipotesis
Alternatif / Tandingan (Ha / H1), Hipotesis alternatif dirumuskan sebagai
lawan /tandingan hipotesis nol. Hipotesis alternatif (a) yaitu hipotesis yang
menyatakan adanya hubungan antara dua variabel atau lebih atau adanya perbedaan
antara dua kelompok atau lebih.
Bentuk
Ha terdiri atas :
Ho
: q = qo ; Ha : q > qo ; Ha : q < qo Ha : q ≠ qo
2.5.2.
Tentukan taraf nyata (Significant Level)
Taraf nyata (a) adalah besarnya
toleransi dalam menerima kesalahan hasil hipotesis terhadap nilai parameter
populasinya. Taraf nyata dalam bentuk % umumnya sebesar 1%, 5% dan 10% ditulis α
0,01; α 0,05 ; α 0,1. Besarnya
kesalahan disebut sbg daerah kritis pengujian (critical region of a test) atau
daerah penolakan (region of rejection).
2.5.3.
Uji rata-rata uji proporsi
Uji rata-rata
proporsi
|
I
|
II
|
III
|
Formulasi Hipotesis
|
Ho
: m = mo
Ha : m
> mo
|
Ho
: m = mo
Ha : m
< mo
|
Ho
: m = mo
Ha : m ≠ mo
|
Kriteria Pengujiannya
|
Ho
diterima jika Zo ≤ Za
Ho
ditolak jika Zo > Za
|
Ho
diterima jika Zo ≥ -Za
Ho
ditolak jika Zo < -Za
|
Ho
diterima jika
-Za/2 ≤ Zo ≤ Za/2
Ho
ditolak jika
Zo<-Za/2
;Zo>Za/2
|
2.5.4.
Menentukan Nilai Uji Statistik
2.5.5.
Membuat kesimpulan
Pembuatan kesimpulan merupakan
penetapan keputusan dalam hal penerimaan atau penolakan hipotesis nol yang sesuai
dengan kriteria pengujiaanya.
2.5.6.
Hipotesis Berdasarkan explanasinya
Hipotesis
Deskriptif, Pengujian
Hipotesis Deskriptif pada dasarnya merupakan proses pengujian generalisasi
hasil penelitian yang didasarkan pada satu jenis sampel. Sehingga kesimpulan
pengujian hipotesis deskriptif adalah apakah sampel dapat digeneralisasikan
atau tidak dapat digeneralisasikan. Dengan demikian variabel penelitiannya
bersifat mandiri sehingga hipotesis ini tidak dalam bentuk perbandingan atau
hubungan antar dua lebih variabel.
Hipotesis
Komparatif, Pengujian
Hipotesis Komparatif berarti menguji parameter populasi yang berbentuk
perbandingan melalui ukuran sampel yang juga berbentuk perbandingan. Bila Ho
diterima dalam uji hipotesis, berarti perbandingan dua sampel atau lebih
tersebut dapat digenerlisasikan untuk seluruh populasi dimana sampel-sampel
diambil dengan taraf signifikan tertentu. Variabel penelitian yang digunakan
hanya 1 variabel seperti pada penelitian
deskriptif tetapi variabel tersebut berada pada populasi dan sampel yang
berbeda. Dapat pula pada populasi atau sampel yang sama tetapi pada waktu yang
berbeda. Komparasi dapat dilakukan antara 2 atau lebih sampel (k sampel).
Setiap komparasi tersebut, memiliki sampel yang berkorelasi dan sampel
independen (tidak berkorelasi).
Contoh
sampel berkorelasi adalah :
1. Perbandingan kinerja kayawan sebelum
dilatih dengan yang sudah dilatih.
2. Perbandingan penjualan produk sebelum
dan sesudah penerapan ISO
Sedangan
Sampel independen adalah :
1. Membandingkan kemampuan kerja lulusan
Politeknik dengan Brawijaya.
2. Membandingkan waste beton cast in situ
dan precast
Hipotesis
Asosiatif, Pengujian
Hipotesis Asosiatif merupakan dugaan adanya hubungan antar variabel dalam
populasi yang akan diuji melalui hubungan antar variabel dalam sampel yang
diambil dari populasi tersebut.Oleh karena itu perlu dihitung koefisien
korelasi antar variabel dalam sampel kemudian koefisien korelasi tersebut diuji
signifikannya. Dengan demikian uji hipotesis asosiatif adalah menguji koefisien
korelasi yang ada pada sampel untuk diberalakukan pada seluruh populasi.
Korelasi merupakan angka yang
menunjukkan arah dan kuatnya hubungan antar dua variabel. Arah dinyatakan dalam
positif / negatif sedangkan kuat dinyatakan dalam besarnya koefisien korelasi.
BAB III
PENUTUP
KESIMPULAN
Didalam menyusun
suatu laporan karya tulis ilmiah terutama penelitian kualitatif di dalamnya
tidak akan terlepas dari yang namanya merumuskan hipotesis, tujuan, dan
kegunnaan penelitian. Hipotesis ilmiah mencoba mengutarakan jawaban sementara
terhadap masalah yang kan diteliti. Hipotesis menjadi teruji apabila semua
gejala yang timbul tidak bertentangan dengan hipotesis tersebut. Dalam upaya
pembuktian hipotesis, peneliti dapat saja dengan sengaja
menimbulkan/menciptakan suatu gejala. Kesengajaan ini disebut percobaan atau
eksperimen. Hipotesis yang telah teruji kebenarannya disebut teori. Hipotesis
juga berarti sebuah pernyataan atau proposisi yang mengatakan bahwa diantara
sejumlah fakta ada hubungan tertentu Proposisi inilah yang akan membentuk
proses terbentuknya sebuah hipotesis di dalam penelitian.
DAFTAR PUSTAKA
Boediono, Dr, Wayan
Kaester, dr, Ir. MM. 2001. Teori dan
Aplikasi Statistika dan Probabilitas,
Penerbit Pt. Remaja Rosdakarya. Bandung
Sudjana. 1986. Metoda Statistiks. Bandung : Tarsito
Supardi. 2013. Aplikasi Statistika dalam Penelitian.
Jakarta:Change Publisher.
Supranto,J. M.A. 2000. Statistik : Teori dan Aplikasi, Edisi
Keenam, Jilid 1, Erlangga, Jakarta.
Wismanto, Bagus. 2007. Statistika Dasar. Semarang:UKS Semarang
postingannya bagus :)
BalasHapuspostingannya bagus, tapi warna tulisanya terlalu mencolok :)
BalasHapusPostingan yg sangat membantu
BalasHapusSimple dan sangat membantu :)
BalasHapusnice :)
BalasHapus