Your SlideShare is downloading. ×
Minggu 11_Teknik Analisis Komparasi
Minggu 11_Teknik Analisis Komparasi
Minggu 11_Teknik Analisis Komparasi
Minggu 11_Teknik Analisis Komparasi
Minggu 11_Teknik Analisis Komparasi
Minggu 11_Teknik Analisis Komparasi
Minggu 11_Teknik Analisis Komparasi
Minggu 11_Teknik Analisis Komparasi
Minggu 11_Teknik Analisis Komparasi
Minggu 11_Teknik Analisis Komparasi
Minggu 11_Teknik Analisis Komparasi
Minggu 11_Teknik Analisis Komparasi
Minggu 11_Teknik Analisis Komparasi
Minggu 11_Teknik Analisis Komparasi
Minggu 11_Teknik Analisis Komparasi
Minggu 11_Teknik Analisis Komparasi
Minggu 11_Teknik Analisis Komparasi
Minggu 11_Teknik Analisis Komparasi
Minggu 11_Teknik Analisis Komparasi
Minggu 11_Teknik Analisis Komparasi
Minggu 11_Teknik Analisis Komparasi
Minggu 11_Teknik Analisis Komparasi
Minggu 11_Teknik Analisis Komparasi
Minggu 11_Teknik Analisis Komparasi
Minggu 11_Teknik Analisis Komparasi
Minggu 11_Teknik Analisis Komparasi
Minggu 11_Teknik Analisis Komparasi
Minggu 11_Teknik Analisis Komparasi
Minggu 11_Teknik Analisis Komparasi
Minggu 11_Teknik Analisis Komparasi
Minggu 11_Teknik Analisis Komparasi
Minggu 11_Teknik Analisis Komparasi
Minggu 11_Teknik Analisis Komparasi
Minggu 11_Teknik Analisis Komparasi
Minggu 11_Teknik Analisis Komparasi
Minggu 11_Teknik Analisis Komparasi
Minggu 11_Teknik Analisis Komparasi
Minggu 11_Teknik Analisis Komparasi
Minggu 11_Teknik Analisis Komparasi
Minggu 11_Teknik Analisis Komparasi
Minggu 11_Teknik Analisis Komparasi
Minggu 11_Teknik Analisis Komparasi
Minggu 11_Teknik Analisis Komparasi
Minggu 11_Teknik Analisis Komparasi
Minggu 11_Teknik Analisis Komparasi
Minggu 11_Teknik Analisis Komparasi
Minggu 11_Teknik Analisis Komparasi
Minggu 11_Teknik Analisis Komparasi
Minggu 11_Teknik Analisis Komparasi
Minggu 11_Teknik Analisis Komparasi
Minggu 11_Teknik Analisis Komparasi
Minggu 11_Teknik Analisis Komparasi
Minggu 11_Teknik Analisis Komparasi
Upcoming SlideShare
Loading in...5
×

Thanks for flagging this SlideShare!

Oops! An error has occurred.

×
Saving this for later? Get the SlideShare app to save on your phone or tablet. Read anywhere, anytime – even offline.
Text the download link to your phone
Standard text messaging rates apply

Minggu 11_Teknik Analisis Komparasi

8,615

Published on

0 Comments
5 Likes
Statistics
Notes
  • Be the first to comment

No Downloads
Views
Total Views
8,615
On Slideshare
0
From Embeds
0
Number of Embeds
2
Actions
Shares
0
Downloads
352
Comments
0
Likes
5
Embeds 0
No embeds

Report content
Flagged as inappropriate Flag as inappropriate
Flag as inappropriate

Select your reason for flagging this presentation as inappropriate.

Cancel
No notes for slide

Transcript

  • 1. 1
  • 2. PendahuluanKomparasi berasal dari kata comparison(Eng) yang mempunyai arti perbandinganatau pembandingan.Teknik analisis komparasi yaitu salah satuteknik analisis kuantitatif yang digunakanuntuk menguji hipotesis mengenai ada atautidaknya perbedaan antar variabel atausampel yang diteliti. Jika ada perbedaan,apakah perbedaan itu signifikan ataukahperbedaan itu hanya kebetulan saja (bychance) 2
  • 3. Pendahuluan Dalam penelitian komparasional yang melakukanpembandingan antar dua variabel, yaitu apakahmemang secara signifikan dua variabel yangdiperbandingkan atau dicari perbedaannya itu memangberbeda, ataukah perbedaan itu terjadi karenakebetulan saja (by change) dapat menggunakan Uji-Tatau T-Test dan Chi Kuadrat (Chi Square). Uji-T atau T-Test adalah salah satu test statistikyang dipergunakan untuk menguji kebenaran ataukepalsuan hipotesis nol/nihil (Ho) yang menyatakanbahwa di antara dua buah mean sampel yang diambilsecara random dari populasi yang sama tidak terdapatperbedaan yang signifikan. 3
  • 4. Perbandingan Satu Variabel Bebas Analisis perbandingan satu variabel bebas dikenal dengan Uji-Tatau T-Test dan uji-Z. Tujuan Uji-T atau Uji-Z adalah untuk mengetahuiperbedaan variabel yang dihipotesiskan . Rumus Uji-T dan Uji-Z, yaitu :a). Apabila standar deviasi diketahui dan n > 30 menggunakan rumus Zhitung sebagai berikut : x  o Z hitung   Di mana : N Zhitung : harga yang dihitung dan menunjukkan nilai standar deviasi pada distribusi normal (tabel Z). x : rata-rata nilai yang diperoleh dari hasil pengumpulan data. µo : rata-rata nilai yang dihipotesiskan σ : standar deviasi populasi yang telah diketahui N : jumlah populasi penelitian 4
  • 5. Perbandingan Satu Variabel Bebasb). Apabila standar deviasi sampel tidak diketahui dan n ≤ 30 menggunakan rumus thitung sebagai berikut : x  o t hitung  SD Di mana : n thitung : harga yang dihitung dan menunjukkan nilai standar deviasi pada distribusi t (tabel t). x : rata-rata nilai yang diperoleh dari hasil pengumpulan data. µo : rata-rata nilai yang dihipotesiskan SD : standar deviasi sampel yang telah diketahui n : jumlah sampel penelitian 5
  • 6. Perbandingan Satu Variabel BebasLangkah-langkah Uji-T :1). Menentukan hipotesis penelitian2). Menentukan hipotesis statistik3). Mencari thitung4). Menentukan kriteria pengujian dan tentukan juga posisi pengujian pihak kiri , pihak kanan atau uji dua pihak .5). Mencari ttabel dengan cara tentukan α (0,01 atau 0,05) dan dk = n – 1.6). Membandingkan thitung dengan ttabel7). Menarik kesimpulan 6
  • 7. Contoh :Hasil rapat koordinasi pimpinan perguruan tinggi swastadi lingkungan kopertis wilayah x menduga bahwa :a). Kualitas mengajar dosen tahun 2009 paling tinggi 70% dari rata-rata nilai ideal.b). Kualitas mengajar dosen tahun 2009 paling rendah 70% dari rata-rata nilai ideal.c). Kualitas mengajar dosen tahun 2009 tidak sama dengan 70% dari rata-rata nilai ideal.Dengan pernyataan tersebut, ditindaklanjuti ataudibuktikan oleh Balitbang Dikti dengan suatu penelitiandi berbagai kota di wilayah kopertis x. Kemudiandisebar kepada 61 dosen untuk mengisi angket yangisinya mengenai kualitas mengajar pada tahun 2009. 7
  • 8. Contoh :Jumlah pertanyaan angket penelitian 15 item denganinstrumen diberik skala nilai : 4 = sangat baik, 3 = baik, 2= cukup baik dan 1 = kurang baik. Adapun tarafsignifkansi α = 0,05. Data diperoleh sebagai berikut :59 60 58 59 60 58 60 59 50 60 59 50 6059 58 50 59 60 59 60 59 50 60 60 6060 60 50 59 60 60 60 59 60 60 60 6060 60 60 50 60 60 60 59 60 60 60 6058 60 58 50 58 60 60 58 60 60 60 60 8
  • 9. Penyelesaian :Sebelum dilakukan perumusan hipotesis dihitungterlebih dahulu rata-rata nilai yang dihipotesiskan (µ o).Nilai ideal = 15 x 4 x 61 = 3660Rata-rata nilai ideal = 3660 : 61 = 6070% dari rata-rata nilai ideal = 70% x 60 = 42 (µ o) = 42Menentukan standar deviasi dan rata-rata hitungdengan rumus : 9
  • 10. Penyelesaian : ( X ) 2 (3565) 2 X 2  208939 SD  n SD  61  3,14 n 1 61  1 X 3565 x x  58,443 n 61Diperoleh : SD = 3,14 dan rata-rata hitung = 58,443 10
  • 11. Penyelesaian :Penyelesaian point (a) uji pihak kiri :1). Menentukan hipotesis penelitian Ho : Kualitas mengajar dosen tahun 2009 sama dengan 70% dari rata-rata nilai ideal. Ha : Kualitas mengajar dosen tahun 2009 paling tinggi 70% dari rata-rata nilai ideal.2). Menentukan hipotesis statistik Ho : µ o = 42 Ha : µo < 42 11
  • 12. Penyelesaian :3). Mencari thitung x  o 58,443  42 16,443 t hitung  t hitung    41,1075  41 SD 3,14 0,4 n 614). Menentukan kriteria pengujian Taraf signifikansi ( α ) = 0,05 Derajat kebebasan (dk) = n – 1 = 61 – 1 = 60 Kriteria pengujian pihak kiri : Jika – ttabel ≤ thitung maka Ho diterima dan Ha ditolak 12
  • 13. Penyelesaian :5). Mencari ttabel dengan cara tentukan α dan dk = n – 1. Dengan ( α ) = 0,05 dan derajat kebebasan (dk) = n – 1 = 61 – 1 = 60 sehingga diperoleh ttabel = 1,671 Daerah penolakan Ho Daerah Peneriman Ho α = 0,05 - 1,671 0 41 Uji Pihak Kiri 13
  • 14. Penyelesaian :6). Membandingkan thitung dengan ttabel Ternyata – ttabel < thitung atau – 1,671 < 41 maka Ho diterima dan Ha ditolak7). Menarik kesimpulan Ho : Kualitas mengajar dosen tahun 2009 sama dengan 70% dari rata-rata nilai ideal diterima, sedangkan Ha : Kualitas mengajar dosen tahun 2009 paling tinggi 70% dari rata-rata nilai ideal ditolak. Jadi kualitas mengajar dosen tahun 2009 sama dengan 70% dari rata-rata nilai ideal. 14
  • 15. Penyelesaian :Penyelesaian point (b) uji pihak kanan :1). Menentukan hipotesis penelitian Ho : Kualitas mengajar dosen tahun 2009 sama dengan 70% dari rata-rata nilai ideal. Ha : Kualitas mengajar dosen tahun 2009 paling rendah 70% dari rata-rata nilai ideal.2). Menentukan hipotesis statistik Ho : µ o = 42 Ha : µo > 42 15
  • 16. Penyelesaian :3). Mencari thitung x  o 58,443  42 16,443 t hitung  t hitung    41,1075  41 SD 3,14 0,4 n 614). Menentukan kriteria pengujian Taraf signifikansi ( α ) = 0,05 Derajat kebebasan (dk) = n – 1 = 61 – 1 = 60 Kriteria pengujian pihak kanan : Jika + ttabel ≥ thitung maka Ho diterima dan Ha ditolak 16
  • 17. Penyelesaian :5). Mencari ttabel dengan cara tentukan α dan dk = n – 1. Dengan ( α ) = 0,05 dan derajat kebebasan (dk) = n – 1 = 61 – 1 = 60 sehingga diperoleh ttabel = 1,671 Daerah penolakan Ho Daerah Peneriman Ho α = 0,05 0 1,671 41 Uji Pihak Kanan 17
  • 18. Penyelesaian :6). Membandingkan thitung dengan ttabel Ternyata + ttabel < thitung atau +1,671 < 41 maka Ho ditolak dan Ha diterima7). Menarik kesimpulan Ho : Kualitas mengajar dosen tahun 2009 sama dengan 70% dari rata-rata nilai ideal ditolak, sedangkan Ha : Kualitas mengajar dosen tahun 2009 paling rendah 70% dari rata-rata nilai ideal diterima. Jadi kualitas mengajar dosen tahun 2009 paling rendah 70% dari rata-rata nilai ideal itu benar bahkan lebih dari 70% yang selama ini mereka duga. Dengan demikian kualitas mengajar dosen pada tahun 2009 lebih berkualitas dari tahun sebelumnya. 18
  • 19. Penyelesaian :Penyelesaian point (c) uji dua pihak :1). Menentukan hipotesis penelitian Ho : Kualitas mengajar dosen tahun 2009 sama dengan 70% dari rata-rata nilai ideal. Ha : Kualitas mengajar dosen tahun 2009 tidak sama dengan 70% dari rata-rata nilai ideal.2). Menentukan hipotesis statistik Ho : µ o = 42 Ha : µo ≠ 42 19
  • 20. Penyelesaian :3). Mencari thitung x  o 58,443  42 16,443 t hitung  t hitung    41,1075  41 SD 3,14 0,4 n 614). Menentukan kriteria pengujian Taraf signifikansi ( α ) = 0,05 Derajat kebebasan (dk) = n – 1 = 61 – 1 = 60 Kriteria pengujian pihak kanan : Jika – ttabel ≤ thitung ≤ + ttabel maka Ho diterima dan Ha ditolak 20
  • 21. Penyelesaian :5). Mencari ttabel dengan cara tentukan α dan dk = n – 1. Dengan ( α ) = 0,05 dan derajat kebebasan (dk) = n – 1 = 61 – 1 = 60 sehingga diperoleh ttabel = 2,000 Daerah penolakan Ho Daerah penolakan Ho Daerah Peneriman α = 0,05 Ho α = 0,05 -2 0 2 41 Uji Dua Pihak 21
  • 22. Penyelesaian :6). Membandingkan thitung dengan ttabel Ternyata – ttabel < thitung > + ttabel atau – 2 < 41 > 2 maka Ho ditolak dan Ha diterima.7). Menarik kesimpulan Ho : Kualitas mengajar dosen tahun 2009 sama dengan 70% dari rata-rata nilai ideal ditolak, sedangkan Ha : Kualitas mengajar dosen tahun 2009 tidak sama dengan 70% dari rata-rata nilai ideal diterima. Jadi kualitas mengajar dosen tahun 2009 tidak sama dengan 70% dari rata-rata nilai ideal itu benar bahkan lebih. 22
  • 23. 23
  • 24. Komparasi Dua Sampel Tujuan Uji-T dua variabel bebasadalah untuk membandingkan(membedakan) apakah kedua variabeltersebut sama atau berbeda. Gunanyauntuk menguji kemampuan generalisasi(signifikansi hasil penelitian yang berupaperbandingan dua rata-rata sampel). 24
  • 25. Komparasi Dua SampelKomparasi dua sampel dibagi :1. Sampel berkorelasi Sampel yang bekorelasi biasanya terdapat dalam desain penelitian eksperimen, sebagai contoh : membuat perbandingan nilai pre- test dan post-test, membandingkan kelompok eksperimen dan kontrol, dll. 25
  • 26. Komparasi Dua Sampel2. Sampel tidak berkorelasi (independen). Sampel independen adalah sampel yang tidak berkaitan satu sama lain. Contoh : membandingkan hasil tes SPMB ditinjau dari lulusan SMA dan SMK, membandingkan penghasilan petani dan nelayan, dll. 26
  • 27. Bentuk Komparasi Dua SampelUji Statistik Komparasi dua sampel : Bentuk Komparasi Tingkat Data Korelasi Independen Interval Uji-T dua sampel Uji-T dua sampel Rasio parametrik parametrik Uji-Median Uji-Tanda Uji-U Ordinal Wilcoxson Kolmogorov Smirnov Wald-Wolfowitz Fisher Exact Nominal Mc. nemar Chi Kuadrat 2 Sampel 27
  • 28. Perbandingan Dua Variabel bebasRumus I : x1 - x 2 t hitung  1  2  SD 1   SD 2   - 2r.    n1 n2  n   n   1   2 Di mana : Riduwan & Sunarto (2007 : 126)x1 : rata-rata sampel ke-1x 2 : rata-rata sampel ke-2SD1 : standar deviasi sampel ke-1SD2 : standar deviasi sampel ke-2σ1 : varians sampel ke-1σ2 : varians sampel ke-2r : korelasi X1 dengan X2n : jumlah sampel 28
  • 29. Perbandingan Dua Variabel bebasRumus II : x1 - x 2 t hitung   (n 1  1) 1  (n 2  1) 2  1 1    . n  n    n1  n 2 - 2  1 2 Di mana : Sugiono (2008 : 197)x1 : rata-rata sampel ke-1x 2 : rata-rata sampel ke-2σ1 : varians sampel ke-1σ2 : varians sampel ke-2n : jumlah sampel 29
  • 30. Perbandingan Dua Variabel bebasRumus III : x1 - x 2 t hitung  1  2  n1 n 2Di mana : Subana, dkk (2005 : 174)x1 : rata-rata data kelompok ke-1x2 : rata-rata data kelompok ke-2σ1 : varians data kelompok ke-1σ2 : varians data kelompok ke-2n1 : jumlah sampel kelompok ke-1n2 : jumlah sampel kelompok ke-2 30
  • 31. Ketentuan Penggunaan Rumus Uji-TSugiono (2008:196) :1. Bila n1 = n2 dan varians homogen gunakan rumus II atau rumus III, dk = n1+n2-22. Bila n1 ≠ n2 dan varians homogen gunakan rumus II, dk = n1+n2-23. Bila n1 = n2 dan varians tidak homogen gunakan rumus II atau rumus III, dengan dk = (n1- 1) atau dk = (n2-1) 31
  • 32. Ketentuan Penggunaan Rumus Uji-T4. Bila n1 ≠ n2 dan varians tidak homogen gunakan rumus III, dengan harga t sebagai pengganti t tabel dihitung dari selisih dari harga ttabel dengan dk (n1- 1) dan (n2-1) dibagi dua, lalu ditambahkan dengan harga t yang terkecil.5. Gunakan rumus I bila sampel berkorelasi/berpasangan dengan n1 = n2 untuk membandingkan, misal : a. Sebelum dan sesudah treatment/perlakuan b. Kelompok kontrol dengan kelompok eksperimen. 32
  • 33. CONTOH (1) 33
  • 34. Judul : Perbedaan Hasil Belajar Matematika Menggunakan Metode Adengan Metode B Siswa Kelas X SMA Abu-Abu Tahun Pelajaran2011/2012. 34 Hasil Belajar Hasil Belajar Matematika MatematikaPada penelitian tersebut kelas Resp. Metode Metode Resp. Metode Metodeeksperimen (X1) menggunakan A B A Bmetode A dan kelas kontrol (X2) (X1) (X2) (X1) (X2)menggunakan metode B, jumlah 1 77 40 16 55 47siswa masing-masing kelas 2 99 48 17 88 68adalah 30 orang. Data seperti 3 77 54 18 96 68pada tabel di samping . 4 77 34 19 87 74 5 55 48 20 87 75Ujilah apakah ada perbedaan 6 88 68 21 44 55 7 120 67 22 94 61yang signifikan hasil belajar 8 87 67 23 77 46matematika menggunakan 9 87 75 24 55 61metode A dengan metode B pada 10 50 56 25 76 58siswa kelas X SMA Abu-Abu 11 87 60 26 65 50tahun pelajaran 2011/2012 12 87 47 27 90 68tersebut ! 13 87 60 28 80 75 14 90 70 29 89 75 15 81 61 30 96 75
  • 35. Penyelesaian :Langkah-langkah menjawab :Langkah 1 : Menentukan hipotesis penelitian ;Ho : Tidak terdapat perbedaan yang signifikan hasil belajar matematika menggunakan metode A dengan metode B siswa Kelas X SMA Abu-Abu tahun pelajaran 2011/2012.Ha : Terdapat perbedaan yang signifikan hasil belajar matematika menggunakan metode A dengan metode B siswa Kelas X SMA Abu-Abu tahun pelajaran 2011/2012. 35
  • 36. Langkah 2 : Menentukan hipotesis statistikHo : µ1 = µ2Ha : µ1 ≠ µ2 36
  • 37. Langkah 3 : Menentukan kriteria pengujianKriteria pengujian dua pihak :Jika – ttabel ≤ thitung ≤ + ttabel maka Ho diterimadan Ha ditolak. 37
  • 38. Langkah 4 : Mencari thitungMencari nilai-nilai :Rata – rata : x1 = 79,27 x 2 = 60,37Varians : σ1 = 215,651 σ2 = 132,861Standar deviasi : sd1 = 14,685 sd2 = 11,527Korelasi : r = 0,419Perhitungan : klik di sini ! 38
  • 39. Lanjutan... x1 - x 2 t hitung  1  2  SD1   SD 2   - 2r.   n1 n 2  n   n   1  2  79,27 - 60,37t hitung   5,580 215,651 132,861  14,685   11,527   - 2(0,419).   30 30  30   30  39
  • 40. Langkah 5 : Mencari ttabel• Taraf signifikansi ( α = 0,05 )• dk = n1 + n2 – 2 = 30 + 30 – 2 = 58• Sehingga diperoleh ttabel = 2,002 dicari dengan interpolasi menggunakan rumus sebagai berikut : ( C1 - C 0 ) C  C0  .( B - B0 ) ( B1 - B0 )Contoh interpolasi: Click Here ! 40
  • 41. Langkah 6 : Membandingkan thitung dengan ttabelTernyata : – ttabel < thitung > + ttabel atau – 2,002 < 5,580 > 2,002 maka Ho ditolak dan Ha diterima. 41
  • 42. Langkah 7 : Menarik kesimpulanHa : Terdapat perbedaan yang signifikan hasil belajar matematika menggunakan metode A dengan metode B siswa Kelas X SMA Abu-Abu tahun pelajaran 2011/2012 di terima.Ho : Tidak terdapat perbedaan yang signifikan hasil belajar matematika menggunakan metode A dengan metode B siswa Kelas X SMA Abu-Abu tahun pelajaran 2011/2012 ditolak.Jadi : ada perbedaan yang signifikan hasil belajar matematika menggunakan metode A dengan metode B siswa Kelas X SMA Abu-Abu tahun pelajaran 2011/2012, dengan demikian hasil ini dapat digeneralisasikan untuk populasi. 42
  • 43. CONTOH (2) 43
  • 44. Judul penelitian : “Perbedaan antara Hasil Belajar Matematika Menggunakan Model Pembelajaran Konvensional dengan CTL Siswa Kelas IX SMAN 212 Wiro Sableng Tahun Pelajaran 2010/2011”Data diambil secara acak sebagai berikut : Hasil Belajar Hasil Belajar Kelas Kelas Kelas Kelas No. No. Eksperimen Kontrol Eksperimen Kontrol (X1) (X2) (X1) (X2) 1 60 40 16 60 47 2 75 48 17 60 68 3 78 54 18 65 68 4 65 34 19 60 74 5 80 48 20 80 75 6 67 68 21 85 55 7 68 67 22 75 61 8 70 67 23 60 46 9 75 75 24 65 61 10 85 56 25 75 58 11 82 60 26 78 50 12 75 47 27 83 68 13 60 60 28 85 75 14 80 70 29 75 15 80 61 30 60Dengan menggunakan Uji T untuk perbandingan dua variabel bebas, telitilah 44apakah ada perbedaan yang signifikan hasil belajar matematika siswa kelas IXSMAN 212 Wiro sableng Tahun Pelajaran 2010/2011 !
  • 45. Penyelesaian :Langkah-langkah menjawab :Langkah 1 : Menentukan hipotesis penelitian ;Ho : Tidak terdapat perbedaan yang signifikan hasil belajar matematika menggunakan model pembelajaran konvensional dengan CTL siswa kelas IX SMAN 212 Wiro Sableng tahun pelajaran 2010/2011.Ha : Terdapat perbedaan perbedaan yang signifikan hasil belajar matematika menggunakan model pembelajaran konvensional dengan CTL siswa kelas IX SMAN 212 Wiro Sableng tahun pelajaran 2010/2011 45
  • 46. Langkah 2 : Menentukan hipotesis statistikHo : µ1 = µ2Ha : µ1 ≠ µ2 46
  • 47. Langkah 3 :Mencari :• Rata – rata ( x ) x1= 72,2 dan x 2 = 59,32• Standart deviasi (SD) SD1= 73,97 dan SD2 = 61,44• Varians (σ) σ1 = 5471,56 dan σ2 = 3744,87• n1 = 30 dan n2 = 28 47
  • 48. Langkah 4 : Mencari thitung dengan rumus: x1 - x 2t hitung  1  2  n1 n 2 72,2 - 59,32t hitung  5471 ,56 3774 ,87  30 28 12,88t hitung  182 ,39  134 ,82 12,88 12,88t hitung    0 , 723 317 , 21 17,81 48
  • 49. Langkah 5 : Menghitung nilai ttabel dan menentukan kaidah pengujian1. Taraf signifikansi ( α = 0,05 ), uji dua pihak2. Menghitung ttabel untuk kelompok ke-1, ke-2 dan tgabungan (nKt) dengan rumus : t1 = t(1- α)(n1-1) t2 = t(1- α)(n2-1) t1 = t(1- 0,05)(30-1) t2 = t(1- 0,05)(28-1) t1 = t(0,95)(29) t2 = t(0,95)(27) t1 = 2,045 t2 = 2,052 49
  • 50. Langkah 5 : Menghitung nilai ttabel dan menentukan kaidah pengujian3. Mencari tgabungan (nKt) dengan rumus : σ1 σ 5471,56 3744,87 .t1  2 .t 2 (2,045)  (2,052) n1 n2 nK t   nK t   30 28 σ1 σ 2 5471,56 3744,87   n1 n 2 30 28 182,36(2,045)  133,75(2,052) 372,93  274,46 nK t   nK t   182,36  133,75 182,36  133,75 506,68 nK t    1,603 316,11 50
  • 51. Langkah 5 : lanjutan....Kriteria pengujian dua pihak : Jika thitung ≥ nKt maka Ho ditolak dan Ha diterima.Langkah 6 : Membandingkan thitung dengan ttabel Ternyata : thitung < nKt atau 0,723 < 1,603 maka Ho diterima dan Ha ditolak 51
  • 52. Langkah 7 : Menarik kesimpulanHo : Tidak terdapat perbedaan yang signifikan hasil belajar matematika menggunakan model pembelajaran konvensional dengan CTL siswa kelas IX SMAN 212 Wiro Sableng tahun pelajaran 2010/2011 diterima danHa : Terdapat perbedaan perbedaan yang signifikan hasil belajar matematika menggunakan model pembelajaran konvensional dengan CTL siswa kelas IX SMAN 212 Wiro Sableng tahun pelajaran 2010/2011 ditolak.Artinya tidak terdapat perbedaan yang signifikan hasil belajar matematika menggunakan model pembelajaran konvensional dengan CTL siswa kelas IX SMAN 212 Wiro Sableng tahun pelajaran 2010/2011 52
  • 53. 53

×