SlideShare a Scribd company logo
1 of 15
Download to read offline
Statistika Pendidikan 4 - 1
Hubungan Antara Dua Variabel Dengan
Statistik Nonparametrik
Dr. Laura F. N. Sudarnoto
Pendahuluan
ateri ajar unit 4 mempunyai fungsi yang sama dengan materi ajar unit 3 yaitu
akan membantu Anda untuk menguasai prinsip-prinsip korelasi antara dua
variabel dengan pengolahan data melalui analisis korelatif. Pada unit 3 Anda telah
mempelajari analisis korelasional dengan statistik parametrik. Pada unit 4 Anda akan
mempelajari dan membahas tentang analisis korelasional dengan statistik non
parametrik. Persamaan keduanya adalah menghitung hubungan dua variabel atau
lebih. Perbedaan antara keduanya terletak pada persyaratan asumsi yang mendasari
data yang diolah. Pada statistik parametrik ada beberapa persyaratan asumsi yang
harus dipenuhi sebelum menggunakan teknik statistik tersebut, sedangkan pada
statistik non parametrik tidak diharuskan persyaratan asumsi tertentu.
Ada beberapa analisis korelasional yang tergolong statistik non parametrik,
antara lain: Teknik korelasi Tata Jenjang (Rank Order Correlation), Teknik Korelasi
Point Biserial, Teknik Korelasi Biserial, Teknik Korelasi Phi, Teknik Korelasi
Kontigensi, Teknik Korelasi Kendall Tau, Teknik Korelasi Tetrakorik, dan lainnya.
Penggunaan teknik korelasi tersebut ditentukan oleh jenis data yang akan dianalisis.
Materi ajar unit 4 hanya menguraikan dua teknik korelasi yaitu teknik korelasi Tata
Jenjang sebagai subunit 1 dan teknik korelasi Point Biserial sebagai subunit 2.
Setelah mempelajari unit 4 diharapkan Anda dapat memiliki kompetensi
utama mampu memahami pengolahan data teknik korelasi antara dua variabel
dengan statistik non parametrik. Kompetensi utama dapat Anda capai apabila Anda
sudah menguasai kompetensi-kompertensi berikut ini.
M
Unit 4
4 - 2 Unit 4
1. Menguasai pengujian signifikansi hubungan antara dua variabel dengan
perhitungan korelasi tata jenjang.
2. Menguasai pengujian signifikansi hubungan antara dua variabel dengan
perhitungan rumus korelasi point biserial.
Oleh karena itu, untuk mencapai kompetensi yang dimaksudkan tersebut,
perhatikanlah petunjuk berikut dalam mempelajari unit ini.
1. Kerjakan tugas atau latihan yang ada dalam setiap subunit ini dengan baik,
perhatikan rambu-rambu yang diberikan. Jangan lupa Anda mengerjakan tes
formatif yang telah disiapkan. Setelah itu, cocokkan jawaban Anda dengan kunci
jawaban yang tersedia di akhir uraian setiap subunit sehingga Anda dapat
mengetahui penguasaan dan kemampuan Anda.
2. Gunakan data yang sebenarnya dari siswa Anda sendiri di kelas, tentukan dua
variabel yang akan dicari hubungannya, coba dianalisis dan interpretasikan
hubungan dua variabel tersebut dalam situasi pembelajaran
Anda dapat berhasil dalam belajar apabila secara teratur Anda membaca
uraian pembahasan tiap subunit dengan seksama dan berulang-ulang. Topik-topik
dalam subunit yang belum jelas dapat didiskusikan dengan teman-teman. Biasakan
untuk membaca uraian lengkap setelah itu barulah membaca rangkumannya.
Kerjakan latihan secara teratur dan disiplin. Semua tes formatif dikerjakan terlebih
dahulu sebelum melihat kunci jawaban lalu lakukan evaluasi diri terhadap
penguasaan materi dengan mencocokkan pada kunci jawaban. Jika Anda tekun dan
sungguh-sungguh mengerjakan latihan tentu Anda berhasil menguasai penerapan
statistik dengan baik, dan memiliki pondasi pengetahuan yang kuat untuk
melaksanakan penelitian dalam pembelajaran.
Kerajinan Pangkal Kepandaian.
Selamat Belajar, Semoga Sukses
Statistika Pendidikan 4 - 3
Subunit 1
Korelasi Tata Jenjang
(Rank Order Correlation, Rank Difference orrelation)
Pengantar
eknik korelasi tata jenjang diciptakan oleh Spearman. Teknik ini adalah salah
satu teknik analisis korelasional yang paling sederhana. Pada teknik ini besar
kecilnya korelasi antara variabel yang dianalis dihitung berdasarkan perbedaan
urutan kedudukan skor pasangan dari tiap subjek. Skor tiap subjek diubah dahulu
menjadi urutan kedudukan dalam kelompoknya pada kedua variabel yang akan
dikorelasikan. Dengan kata lain, data yang semula berupa data interval diubah
menjadi data ordinal atau data berjenjang. Persyaratan teknik ini adalah kedua
variabel yang akan dikorelasikan merupakan skala atau data ordinal
Teknik korelasi tata jenjang dapat efektif digunakan apabila subjek yang
dijadikan sampel dalam penelitian lebih dari sembilan tetapi kurang dari 30 yaitu
antara 10 – 29. Bila jumlah subjek 30 atau lebih sebaiknya tidak menggunakan
teknik korelasi ini. Lambang korelasi tata jenjang adalah huruf (baca:Rho).
Besarnya sebagai angka indeks korelasi sama dengan prinsip pada rxy yaitu
berkisar antara - 1,00 sampai dengan 1,00. Prinsip yang sama seperti korelasi Product
Moment bahwa tanda minus (–) di depan angka indeks korelasi menunjukkan arah
korelasi yang negatif, demikian pula sebaliknya.
A. Cara Menghitung Korelasi Tata Jenjang
Menurut Sudijono, (1987), ada tiga macam cara menghitung korelasi tata
jenjang, yaitu dalam keadaan (1) tidak terdapat urutan yang kembar, (2) terdapat
urutan yang kembar dua, atau (3) urutan yang kembar ada tiga atau lebih. Apabila
tidak ada skor yang sama pada tiap variabel maka tergolong pada keadaan (1) yaitu
masing-masing kedudukan hanya satu. Apabila ada dua skor yang sama pada satu
atau dua variabel berarti termasuk keadaan (2) yaitu terdapat dua urutan kedudukan
yang sama. Dalam keadaan ini maka urutan kedudukan yang kembar tersebut
dijumlahkan lalu dibagi dua, sehingga kedua skor tersebut mendapat urutan
kedudukan yang sama. Apabila ada tiga skor yang sama atau lebih, maka perlu
T
4 - 4 Unit 4
dilakukan perhitungan yang lebih teliti. Cara yang sederhana adalah menjumlahkan
urutan kedudukan yang sama lalu dibagi dengan banyaknya skor yang sama.
Contoh.
Apabila ada empat skor yang sama pada nilai Matematika dari 10 siswa di suatu
kelas.
No. Nilai Jenjang
1. 8 2
2. 7 3
3. 4 7,5
4. 2 10
5. 4 7,5
6. 9 1
7. 4 7,5
8. 6 4
9. 4 7,5
10. 5 5
Empat siswa mendapat nilai yang sama yaitu nilai 4 pada tes Matematika. Jenjang
atau urutan kedudukan yang ditempati adalah urutan 6, 7, 8, 9. Cara yang sederhana
adalah menjumlahkan keempat urutan tersebut lalu dibagi 4 (6 + 7 + 8 + 9 = 30 : 4),
maka keempat siswa tersebut mendapatkan jenjang atau urutan kedudukan yang
sama yaitu 7,5.
Cara lain menentukan urutan kedudukan yang sama dengan menggunakan rumus
berikut.
12
12
2 n
MR Re
Keterangan:
Re = Rank (urutan kedudukan) dari skor yang sama
MR = rata-rata dari urutan kedudukan yang sama
N = banyaknya skor yang sama
1 dan 2 = bilangan konstan
Statistika Pendidikan 4 - 5
Bila empat nilai Matematika yang sama pada contoh sebelumnya dimasukkan dalam
rumus maka keempat skor tersebut mendapat urutan kedudukan 7,58 untuk
semuanya.
12
14
5,7
2
2
eR = 7,58
Langkah-langkah menghitung korelasi tata jenjang berikut ini.
1. Menyiapkan tabel kerja atau tabel perhitungan. Kolom 1 memuat no urut subjek,
kolom 2 memuat beberapa skor variabel 1 dan kolom 3 memuat beberapa skor
variabel 2.
2. Menetapkan urutan kedudukan skor yang terdapat pada variabel 1 (R1) pada
kolom 4 dan variabel 2 (R2) pada kolom 5, urutan dimulai dari skor yang
tertinggi ke skor yang terendah.
3. Menghitung perbedaan urutan kedudukan tiap pasangan skor antara variabel 1
dan variabel 2 (B = R1 – R2) pada kolom 6, lalu jumlahkan B ( B).
4. Mengkuadratkan tiap-tiap B (B2
) pada kolom 7, lalu dijumlahkan ( B2
).
5. Menghitung korelasi tata jenjang dengan rumus berikut ini.
1
6
1
2
NN
B
6. Memberikan interpretasi terhadap hasil korelasi dengan membandingkan pada
nilai tabel RHO (Spearman) pada taraf signifikansi tertentu.
Contoh perhitungan
No. X Y R 1 R 2 B B2
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
9.
10.
59
64
47
55
52
65
50
60
45
63
39
36
42
40
43
35
44
38
41
37
6
9
2
5
4
10
3
7
1
8
5
2
8
6
9
1
10
4
7
3
1
7
-6
-1
-5
9
-7
3
-6
5
1
49
36
1
25
81
49
9
36
25
312
)1100(10
3126
1 = -0,891
4 - 6 Unit 4
B. Cara Menginterpretasikan Indeks Korelasi
Hasil perhitungan korelasi ( -0,891) menunjukkan arah korelasi yang negatif.
Nilai korelasi tabel Rho pada taraf signifikansi 5% dengan db 10 sebesar 0,648. Hasil
perhitungan korelasi tersebut lebih besar dari nilai tabel pada taraf signifikansi 5%.
Hasil analisis korelasi ini signifikan.
Bila sebelum analisis dirumuskan hipotesis maka keputusan tersebut adalah
hipotesis nol ditolak dan hipotesis alternatif diterima. Interpretasi: Ada hubungan
yang negatif dan signifikan antara kecepatan membaca dengan pemahaman bacaan.
Semakin cepat membaca semakin sedikit yang dipahami.
Latihan
Kerjakan latihan ini secara individual lalu diskusikan dengan teman-teman Anda.
1. Mengapa teknik korelasi tata jenjang efektif bila jumlah yang diteliti kurang dari
30 subjek?
2. Jelaskan syarat variabel yang dapat dianalisis dengan korelasi tata jenjang?
3. Berikan contoh data riil (minimal dari 10 subjek) lalu analisis dengan korelasi
tata jenjang dan uji signifikansinya!
Rambu-rambu Mengerjakan Latihan
1. Anda dapat mengulas soal ini dari karakteristik statistik non parametrik.
2. Syarat penggunaan analisis dengan korelasi tata jenjang dapat dijelaskan, baik
dari variabel independen maupun variabel dependen.
3. Ambillah 10 kertas kerja siswa yang sudah dikoreksi dari dua mata pelajaran.
Lalu masukkan nilai tersebut dalam tabel. Tiap-tiap nilai pada dua mata pelajaran
tersebut diurutkan berdasarkan jenjang dan masukkan dalam rumus tata jenjang.
Interpretasi hasil korelasi berdasarkan tabel korelasi Rho dengan taraf
signifikansi tertentu.
Statistika Pendidikan 4 - 7
Rangkuman
Teknik korelasi tata jenjang merupakan salah satu teknik statistik non parametrik.
Besar kecilnya korelasi antara variabel yang dianalis dihitung berdasarkan perbedaan
urutan kedudukan skor pasangan dari tiap subjek. Skor tiap subjek diubah dahulu
menjadi urutan kedudukan dalam kelompoknya pada kedua variabel yang akan
dikorelasikan. Data yang semula berupa data interval diubah menjadi data ordinal
atau data berjenjang. Persyaratan teknik ini adalah kedua variabel yang akan
dikorelasikan merupakan skala atau data ordinal. Pengujian signifikansi korelasi
adalah membandingkan hasil korelasi hitung dengan tabel korelasi Rho atau
Spearman.
Tes Formatif 1
Untuk mengetahui tingkat penguasaan Anda terhadap materi subunit ini maka
kerjakan soal-soal berikut ini.
1. Bagaimana cara mengubah data interval menjadi data ordinal bila ada data yang
sama dari beberapa siswa?
2. Bagaimana cara menginterpretasikan indeks korelasi tata jenjang?
3. Berikan kesimpulan konsistensi penilaian dua juri terhadap 12 peserta lomba.
A: 7, 3, 4, 5, 3, 7, 7, 6, 6, 5, 4, 2
B: 9, 5, 4, 7, 5, 9, 9, 6, 7, 6, 6, 5
4. Berikan kesimpulan terhadap hubungan antara nilai Aritmatika dan nilai Kumon
berdasarkan sebagian dari data berikut ini.
X: 27, 29, 15, 40, 29, 43, 29, 22, 29, 18, 27, 25, 24, 30
Y: 59, 71, 59, 59, 53, 63, 77, 59, 44, 59, 60, 71, 44, 45
4 - 8 Unit 4
Umpan Balik dan Tindak Lanjut
Bandingkan jawaban Anda dengan kunci jawaban tes formatif yang terdapat
di bagian akhir materi subunit ini. Mintalah teman Anda untuk memberi bobot
ketepatan jawaban Anda tiap-tiap butir berdasarkan pedoman penskoran yang
ditentukan. Hitunglah bobot skor jawaban Anda, kemudian gunakan rumus berikut
ini untuk mengetahui tingkat penguasaan anda terhadap materi subunit ini.
Rumus
Jumlah jawaban Anda yang benar
Tingkat penguasaan = x 100 %
40
Interpretasi tingkat penguasaan yang Anda kuasai adalah
90 % - 100 % = baik sekali
80 % - 89 % = baik
70 % - 79 % = cukup
< 70 % = kurang
Apabila tingkat penguasaan Anda mencapai 80% ke atas, hal itu berarti
penguasaan Anda terhadap materi tersebut berkualitas Baik. Anda telah memahami
materi subunit ini. Anda dapat meneruskan dengan materi subunit selanjutnya.
Apabila tingkat penguasaan Anda terhadap materi ini masih di bawah 80%, berarti
Anda perlu mengulang kembali materi subunit ini, terutama sub bagian yang belum
Anda kuasai.
Statistika Pendidikan 4 - 9
Subunit 2
Korelasi Point Biserial
Pengantar
eknik korelasi Point Biserial adalah salah satu teknik analisis korelasional
bivariat. Persyaratan data dalam teknik ini adalah variabel 1 merupakan variabel
diskrit (data nominal atau data dikotomi) dan variabel 2 merupakan variabel kontinu
(data interval). Teknik korelasi ini juga dapat digunakan untuk mengetahui validitas
soal yaitu skor tiap butir soal dikorelasikan dengan skor total. Angka indeks korelasi
Point Biserial dilambangkan dengan rpbi.
A. Cara Menghitung Indeks Korelasi Point Biserial.
1. Mencari Mean total (Mt) dengan rumus
N
X
M t
t (Penjelasan tentang mean dapat dilihat pada unit 2)
2. Mencari Mean skor dari jawaban yang menjawab ya (kode1sebanyak n)
n
XXX
M n
p
...21
3. Mencari Standar Deviasi total (SDt) dengan rumus
N
X
N
X
SD
tt
t
22
(Penjelasan tentang standar deviasi dapat dilihat pada unit 2)
4. Mencari proporsi (p) yaitu perbandingan banyaknya subjek yang menjawab ya
dengan jumlah seluruh subjek. Proporsi (q) adalah 1 – p
5. Mencari angka indeks korelasi dengan rumus berikut ini.
q
p
SD
MM
r
t
tp
pbi
Keterangan
rpbi = Angka indeks korelasi Point Biserial
Mp = Mean skor dari subjek yang menjawab benar/ya
Mt = Mean skor total
SDt= Standar deviasi total
p = Proporsi subjek yang menjawab benar/ya terhadap jumlah total subjek
q = 1 – p
T
4 - 10 Unit 4
B. Cara Memberikan Interpretasi Angka Indeks Korelasi Point Biserial
Untuk memberikan interpretasi terhadap korelasi Point Biserial digunakan
tabel nilai korelasi Product Moment. Hal yang perlu ditentukan terlebih dahulu
adalah menentukan taraf signifikansi dan mencari derajat kebebasan (db = N – 2).
Bila indeks korelasi (rpbi) sama atau lebih besar daripada nilai korelasi tabel maka
kedua variabel atau antara butir soal dan total berkorelasi secara signifikan. Jika hasil
rpbi lebih kecil daripada nilai korelasi tabel berarti tidak ada korelasi yang signifikan.
Contoh Perhitungan
Berikut ini diberikan contoh sebagian skor siswa dari tes Bahasa Indonesia. Misalkan
soal no. 1 akan dicari korelasinya dengan skor total. Jawaban siswa yang sesuai
dengan kunci jawaban diberi skor 1 dan jawaban yang tidak sesuai dengan kunci
jawaban diberi skor 0.
No. Skor no. 1
(X 1)
Skor total
(X t)
X t2
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
9.
10.
1
1
1
0
1
0
1
1
0
1
6
4
9
7
8
5
8
6
4
3
36
16
81
49
64
25
64
36
16
9
7 60 396
Diketahui:
Mt = 6
SDt = 1,897
p = 7/10 = 0,7
q = 3/10 = 0,3
Mp = (6 + 4 + 9 + 8 + 8 + 6 + 3) : 7 = 6,286
3,0
7,0
897,1
6286,6
pbir = 0,231
Statistika Pendidikan 4 - 11
db = 10 – 2 = 8
Nilai tabel pada taraf signifikansi 1% dengan db sebesar 8 adalah 0,765.
Hasil rpbis (0,231) lebih kecil dari nilai tabel. Hal ini berarti soal nomor 1 tidak
berkorelasi dengan skor total. Kesimpulannya bahwa soal nomor 1 tidak valid.
Latihan
Kerjakan latihan ini secara individual, lalu Anda dapat diskusikan dengan teman-
teman
1. Bandingkan antara teknik korelasi tata jenjang dengan teknik korelasi point
biserial?
2. Jelaskan persyaratan data yang dapat dianalisis dengan teknik korelasi point
biserial?
3. Untuk mengetahui tingkat penguasaan Anda terhadap materi subunit ini maka
kerjakan tugas berikut ini. Buatlah tabel analisis butir dari data siswa Anda
sendiri pada salah satu tes pilihan ganda yang telah Anda koreksi (soal no. 1
sampai dengan soal no. 10). Berdasarkan hasil hitungan korelasi tersebut berapa
butir yang dapat dipakai dan berapa butir yang tidak dipakai kerena tidak valid?
Rambu-rambu Pengerjaan Latihan
1. Pada latihan nomor 1 Anda diminta membandingkan maka berikan persamaan
dan perbedaan dari kedua teknik tersebut.
2. Persyaratan teknik point biserial pada kedua variabel yang dikorelasikan harus
jelas.
3. Validitas soal dapat diketahui dengan menghitung korelasi skor tiap soal dengan
skor total, perhitungan korelasi dapat dikerjakan dengan korelasi point biserial.
4. Mahasiswa berlatih menghitung dengan data riil, dirangkum dalam tabel lalu
dihitung berapa soal yang valid dan berapa soal yang dikeluarkan. Jawaban
bervariasi tergantung data riil dari tiap-tiap mahasiswa. Mahasiswa secara
berpasangan saling mengoreksi 10 soal hasil analisis butir dari data masing-
masing, hal ini penting dilakukan untuk berlatih dalam peer assesment.
4 - 12 Unit 4
Rangkuman
Teknik korelasi Point Biserial adalah salah satu teknik statistik non
parametrik dengan analisis korelasional bivariat. Persyaratan data dalam teknik ini
adalah variabel 1 merupakan variabel diskrit (data nominal atau data dikotomi) dan
variabel 2 merupakan variabel kontinu (data interval). Teknik korelasi ini juga dapat
digunakan untuk mengetahui validitas soal.
Tes Formatif 2
Bagaimana menginterpretasi validitas soal tes objektif?
1. Berikan contoh dua variabel (selain bentuk butir tes) yang dapat dianalisis
dengan korelasi point biserial?
2. Seorang peneliti mempunyai data tentang skor kemandirian. Skor tersebut
diperoleh dari 40 siswa yang terdiri dari 22 anak sulung dan 18 anak bungsu.
Menurut Anda bagaimana menganalisis data tersebut bila akan diketahui
keterkaitan dua variabel tersebut?
3. Bila Anda ingin menggunakan teknik korelasi point biserial, bagaimana data
yang akan dipersiapkan agar dapat dianalisis dengan tepat?
Umpan Balik dan Tindak Lanjut
Hitunglah jawaban Anda yang benar berdasarkan koreksi dari teman Anda,
kemudian gunakan rumus berikut ini untuk mengetahui tingkat penguasaan Anda
terhadap materi subunit ini.
Rumus Jumlah jawaban yang benar
Tingkat penguasaan = x 100 %
10
Interpretasi tingkat penguasaan teman Anda adalah
90 % - 100 % = baik sekali
80 % - 89 % = baik
70 % - 79 % = cukup
< 70 % = kurang
Apabila tingkat penguasaan Anda mencapai 80% ke atas, hal itu berarti
penguasaan Anda terhadap materi tersebut berkualitas Baik. Anda telah memahami
materi subunit ini. Anda dapat meneruskan dengan materi subunit selanjutnya.
Apabila tingkat penguasaan Anda terhadap materi ini masih di bawah 80%, berarti
Anda perlu mengulang kembali materi subunit ini, terutama subbagian yang belum
Anda kuasai.
Statistika Pendidikan 4 - 13
Kunci Jawaban Tes Formatif
Tes Formatif 1.
1. Bila Anda menemukan skor atau nilai yang sama dari beberapa siswa yang akan
diberikan urutan, maka dapat dilakukan dengan cara sederhana atau dengan
rumus. Kedua cara tersebut dijelaskan dengan diberikan contoh data. (skor 5).
2. Soal ini dapat Anda jawab dengan memperhatikan taraf signifikansi, mencari
derajat kebebasan, menghitung korelasi, melihat nilai tabel korelasi,
membandingkan hasil perhitungan dengan nilai tabel. (skor 5)
3. = 0,90 (skor 15) .
4. = 0,12 (skor 15)
Tes Formatif 2.
1. Menentukan taraf signifikansi tertentu, mencari nilai tabel korelasi, menghitung
korelasi antara skor butir dengan skor total, dan membandingkan hasil hitung
korelasi dengan nilai tabel korelasi.(skor 4).
2. Contoh dapat bervariasi. Salah satu contoh: variabel 1 adalah jenis kelamin,
variabel 2 adalah ketelitian menghitung. (skor 2).
3. Untuk menganalisis data tersebut digunakan rumus korelasi point biserial. (skor
2).
4. Variabel 1 harus memenuhi bentuk variabel diskrit atau data nomimal, variabel 2
harus berbentuk variabel kontinu atau variabel interval. (skor 2).
4 - 14 Unit 4
Glosarium
Konsistensi : ketetapan, kemantapan, keajegan sesuatu kondisi dan data
yang dianalisis.
Konstan : sesuatu yang tetap dan tertentu sehingga tidak dapat diubah.
Signifikan : keadaan, kondisi, atau data yang berarti dan bermakna.
Variabel diskrit : sesuatu kondisi atau data yang merupakan satuan-satuan yang
tidak dapat terpisahkan atau sesuatu yang tergolong dalam
beberapa klasifikasi yang tidak berjenjang.
Variabel kontinu : sesuatu kondisi atau data yang berkesinambungan atau satuan-
satuan data yang merupakan variasi yang tidak mempunyai batas
pemisah yang jelas.
Statistika Pendidikan 4 - 15
Daftar Pustaka
Shavelson, R. J. (1996). Statistical Reasoning for the Behavioral Sciences. Boston:
Allyn and Bacon.
Sudijono, A. (2004). Pengantar Statistik Pendidikan. Jakarta: Rajawali Pers.
Sutrisno Hadi. (1987). Statistik. Jilid II. Yogyakarta: Fakultas Psikologi UGM.

More Related Content

What's hot

Transformasi linear
Transformasi linear Transformasi linear
Transformasi linear unna_ahmad
 
Metode numerik pada persamaan integral (new)
Metode numerik pada persamaan integral (new)Metode numerik pada persamaan integral (new)
Metode numerik pada persamaan integral (new)Khubab Basari
 
Makalah matrik dan sistem persamaan linear
Makalah matrik dan sistem persamaan linearMakalah matrik dan sistem persamaan linear
Makalah matrik dan sistem persamaan linearPertiwi0812
 
Analisis butir soal
Analisis butir soalAnalisis butir soal
Analisis butir soalNova Wardany
 
Rpp inquiry k13 statistika
Rpp inquiry k13   statistikaRpp inquiry k13   statistika
Rpp inquiry k13 statistikaRisky Hasibuan
 
metode numerik kurva fitting dan regresi
metode numerik kurva fitting dan regresimetode numerik kurva fitting dan regresi
metode numerik kurva fitting dan regresiIzhan Nassuha
 
RPP OPRASI BENTUK ALJABAR -MAT SMP VIII-KUR 2013
RPP OPRASI BENTUK ALJABAR -MAT SMP VIII-KUR 2013RPP OPRASI BENTUK ALJABAR -MAT SMP VIII-KUR 2013
RPP OPRASI BENTUK ALJABAR -MAT SMP VIII-KUR 2013Wayan Sudiarta
 
Optik Geometris - Jarak benda, jarak bayangan dan jarak fokus
Optik Geometris - Jarak benda, jarak bayangan dan jarak fokusOptik Geometris - Jarak benda, jarak bayangan dan jarak fokus
Optik Geometris - Jarak benda, jarak bayangan dan jarak fokusmeift4h
 
Teknis penyusunan instrumen non tes
Teknis penyusunan instrumen non tesTeknis penyusunan instrumen non tes
Teknis penyusunan instrumen non tesAprian Hidayat
 
Fungsi phi dan teorema euler
Fungsi phi dan teorema eulerFungsi phi dan teorema euler
Fungsi phi dan teorema eulervionk
 
contoh rpp k13 matematika model pembelajaran discovery base learning
contoh rpp k13 matematika model pembelajaran discovery base learningcontoh rpp k13 matematika model pembelajaran discovery base learning
contoh rpp k13 matematika model pembelajaran discovery base learningrikoagustinus57
 
Analisa korelasi ganda
Analisa korelasi gandaAnalisa korelasi ganda
Analisa korelasi gandaFeri Chandra
 
Aliran-Aliran Filsafat Matematika
Aliran-Aliran Filsafat MatematikaAliran-Aliran Filsafat Matematika
Aliran-Aliran Filsafat MatematikaNailul Hasibuan
 
Rpp Statistika kelas XI Kurikulum 2013
Rpp Statistika kelas XI Kurikulum 2013Rpp Statistika kelas XI Kurikulum 2013
Rpp Statistika kelas XI Kurikulum 2013Zulyy Zelyytta
 

What's hot (20)

Transformasi linear
Transformasi linear Transformasi linear
Transformasi linear
 
Metode numerik pada persamaan integral (new)
Metode numerik pada persamaan integral (new)Metode numerik pada persamaan integral (new)
Metode numerik pada persamaan integral (new)
 
Makalah matrik dan sistem persamaan linear
Makalah matrik dan sistem persamaan linearMakalah matrik dan sistem persamaan linear
Makalah matrik dan sistem persamaan linear
 
Koset
KosetKoset
Koset
 
Analisis butir soal
Analisis butir soalAnalisis butir soal
Analisis butir soal
 
Rpp inquiry k13 statistika
Rpp inquiry k13   statistikaRpp inquiry k13   statistika
Rpp inquiry k13 statistika
 
Minggu 11_Teknik Analisis Komparasi
Minggu 11_Teknik Analisis KomparasiMinggu 11_Teknik Analisis Komparasi
Minggu 11_Teknik Analisis Komparasi
 
metode numerik kurva fitting dan regresi
metode numerik kurva fitting dan regresimetode numerik kurva fitting dan regresi
metode numerik kurva fitting dan regresi
 
RPP OPRASI BENTUK ALJABAR -MAT SMP VIII-KUR 2013
RPP OPRASI BENTUK ALJABAR -MAT SMP VIII-KUR 2013RPP OPRASI BENTUK ALJABAR -MAT SMP VIII-KUR 2013
RPP OPRASI BENTUK ALJABAR -MAT SMP VIII-KUR 2013
 
Optik Geometris - Jarak benda, jarak bayangan dan jarak fokus
Optik Geometris - Jarak benda, jarak bayangan dan jarak fokusOptik Geometris - Jarak benda, jarak bayangan dan jarak fokus
Optik Geometris - Jarak benda, jarak bayangan dan jarak fokus
 
Teknis penyusunan instrumen non tes
Teknis penyusunan instrumen non tesTeknis penyusunan instrumen non tes
Teknis penyusunan instrumen non tes
 
Prinsip Inklusi Eksklusi
Prinsip Inklusi EksklusiPrinsip Inklusi Eksklusi
Prinsip Inklusi Eksklusi
 
notasi leibniz
notasi leibniznotasi leibniz
notasi leibniz
 
Fungsi phi dan teorema euler
Fungsi phi dan teorema eulerFungsi phi dan teorema euler
Fungsi phi dan teorema euler
 
contoh rpp k13 matematika model pembelajaran discovery base learning
contoh rpp k13 matematika model pembelajaran discovery base learningcontoh rpp k13 matematika model pembelajaran discovery base learning
contoh rpp k13 matematika model pembelajaran discovery base learning
 
Ring
RingRing
Ring
 
Analisa korelasi ganda
Analisa korelasi gandaAnalisa korelasi ganda
Analisa korelasi ganda
 
RPP - Pemodelan SPLDV
RPP - Pemodelan SPLDVRPP - Pemodelan SPLDV
RPP - Pemodelan SPLDV
 
Aliran-Aliran Filsafat Matematika
Aliran-Aliran Filsafat MatematikaAliran-Aliran Filsafat Matematika
Aliran-Aliran Filsafat Matematika
 
Rpp Statistika kelas XI Kurikulum 2013
Rpp Statistika kelas XI Kurikulum 2013Rpp Statistika kelas XI Kurikulum 2013
Rpp Statistika kelas XI Kurikulum 2013
 

Viewers also liked

Teknik korelasi tata jenjang (rank order)
Teknik korelasi tata jenjang (rank order)Teknik korelasi tata jenjang (rank order)
Teknik korelasi tata jenjang (rank order)ariyana96
 
Soal dan pembahasan statistika
Soal dan pembahasan statistikaSoal dan pembahasan statistika
Soal dan pembahasan statistikasatriyo buaya
 
Statistik 2 mean,median,modus data kelompok
Statistik 2 mean,median,modus data kelompokStatistik 2 mean,median,modus data kelompok
Statistik 2 mean,median,modus data kelompokUlil Ay
 
Analisis regresi dan korelasi
Analisis regresi dan korelasiAnalisis regresi dan korelasi
Analisis regresi dan korelasirumi_ati
 
Korelasi Point Biserial
Korelasi Point BiserialKorelasi Point Biserial
Korelasi Point BiserialLina Mursyidah
 
Analisis regresi dan korelasi
Analisis regresi dan korelasiAnalisis regresi dan korelasi
Analisis regresi dan korelasiMousetha Bell
 
Pointbiseriall 130305192045-phpapp02
Pointbiseriall 130305192045-phpapp02Pointbiseriall 130305192045-phpapp02
Pointbiseriall 130305192045-phpapp02Didik Setyawarno
 
Teknik korelasi product moment
Teknik korelasi product momentTeknik korelasi product moment
Teknik korelasi product momentariyana96
 
Analisis regresi dan korelasi sederhana
Analisis regresi dan korelasi sederhanaAnalisis regresi dan korelasi sederhana
Analisis regresi dan korelasi sederhanaGandi Wibowo
 
Rumus Manual Uji homogenitas
Rumus Manual Uji homogenitasRumus Manual Uji homogenitas
Rumus Manual Uji homogenitasMaya Umami
 
Tugas Statistika
Tugas StatistikaTugas Statistika
Tugas Statistikasimatupangs
 
108967219 contoh-soal-penyelesaian-analisa-regresi-dan-korelasi-jurusan-tekni...
108967219 contoh-soal-penyelesaian-analisa-regresi-dan-korelasi-jurusan-tekni...108967219 contoh-soal-penyelesaian-analisa-regresi-dan-korelasi-jurusan-tekni...
108967219 contoh-soal-penyelesaian-analisa-regresi-dan-korelasi-jurusan-tekni...Agus Melas Agues
 
Analisis korelasi dan regresi
Analisis korelasi dan regresiAnalisis korelasi dan regresi
Analisis korelasi dan regresiShofyan Shofyan
 
psikologi pendidikan
psikologi pendidikan psikologi pendidikan
psikologi pendidikan Aprilia putri
 
ppt pertidaksamaan linear satu variabel
ppt pertidaksamaan linear satu variabelppt pertidaksamaan linear satu variabel
ppt pertidaksamaan linear satu variabelNuurwashilaah -
 
12. contoh soal uts statistika
12. contoh soal uts statistika12. contoh soal uts statistika
12. contoh soal uts statistikaaliyudin007
 

Viewers also liked (20)

Teknik korelasi tata jenjang (rank order)
Teknik korelasi tata jenjang (rank order)Teknik korelasi tata jenjang (rank order)
Teknik korelasi tata jenjang (rank order)
 
Soal dan pembahasan statistika
Soal dan pembahasan statistikaSoal dan pembahasan statistika
Soal dan pembahasan statistika
 
5. pengukuran variabilitas
5. pengukuran variabilitas5. pengukuran variabilitas
5. pengukuran variabilitas
 
Pengukuran variabilitas
Pengukuran variabilitasPengukuran variabilitas
Pengukuran variabilitas
 
Makalah Korelasi
Makalah KorelasiMakalah Korelasi
Makalah Korelasi
 
Materi satatistik 2
Materi satatistik 2Materi satatistik 2
Materi satatistik 2
 
Statistik 2 mean,median,modus data kelompok
Statistik 2 mean,median,modus data kelompokStatistik 2 mean,median,modus data kelompok
Statistik 2 mean,median,modus data kelompok
 
Analisis regresi dan korelasi
Analisis regresi dan korelasiAnalisis regresi dan korelasi
Analisis regresi dan korelasi
 
Korelasi Point Biserial
Korelasi Point BiserialKorelasi Point Biserial
Korelasi Point Biserial
 
Analisis regresi dan korelasi
Analisis regresi dan korelasiAnalisis regresi dan korelasi
Analisis regresi dan korelasi
 
Pointbiseriall 130305192045-phpapp02
Pointbiseriall 130305192045-phpapp02Pointbiseriall 130305192045-phpapp02
Pointbiseriall 130305192045-phpapp02
 
Teknik korelasi product moment
Teknik korelasi product momentTeknik korelasi product moment
Teknik korelasi product moment
 
Analisis regresi dan korelasi sederhana
Analisis regresi dan korelasi sederhanaAnalisis regresi dan korelasi sederhana
Analisis regresi dan korelasi sederhana
 
Rumus Manual Uji homogenitas
Rumus Manual Uji homogenitasRumus Manual Uji homogenitas
Rumus Manual Uji homogenitas
 
Tugas Statistika
Tugas StatistikaTugas Statistika
Tugas Statistika
 
108967219 contoh-soal-penyelesaian-analisa-regresi-dan-korelasi-jurusan-tekni...
108967219 contoh-soal-penyelesaian-analisa-regresi-dan-korelasi-jurusan-tekni...108967219 contoh-soal-penyelesaian-analisa-regresi-dan-korelasi-jurusan-tekni...
108967219 contoh-soal-penyelesaian-analisa-regresi-dan-korelasi-jurusan-tekni...
 
Analisis korelasi dan regresi
Analisis korelasi dan regresiAnalisis korelasi dan regresi
Analisis korelasi dan regresi
 
psikologi pendidikan
psikologi pendidikan psikologi pendidikan
psikologi pendidikan
 
ppt pertidaksamaan linear satu variabel
ppt pertidaksamaan linear satu variabelppt pertidaksamaan linear satu variabel
ppt pertidaksamaan linear satu variabel
 
12. contoh soal uts statistika
12. contoh soal uts statistika12. contoh soal uts statistika
12. contoh soal uts statistika
 

Similar to Statistika pendidikan unit_4

Statistika pendidikan unit_3
Statistika pendidikan unit_3Statistika pendidikan unit_3
Statistika pendidikan unit_3kelasrs12a
 
Presentasi Penelit Korelasi_Tugas Kuliah Metodologi Penelitian.ppt
Presentasi Penelit Korelasi_Tugas Kuliah Metodologi Penelitian.pptPresentasi Penelit Korelasi_Tugas Kuliah Metodologi Penelitian.ppt
Presentasi Penelit Korelasi_Tugas Kuliah Metodologi Penelitian.pptSunYono
 
Analisis dan Interpretasi data - Kelompok 9.pptx
Analisis dan Interpretasi data - Kelompok 9.pptxAnalisis dan Interpretasi data - Kelompok 9.pptx
Analisis dan Interpretasi data - Kelompok 9.pptxnelvy2
 
analisis-dan-interpretasi-data-kuantitatif
analisis-dan-interpretasi-data-kuantitatifanalisis-dan-interpretasi-data-kuantitatif
analisis-dan-interpretasi-data-kuantitatifJonathan Andreas Saragih
 
Metodologi Pertemuan-11.pptx
Metodologi Pertemuan-11.pptxMetodologi Pertemuan-11.pptx
Metodologi Pertemuan-11.pptxALFAFAAMIN
 
Analisis korelasi sederhana
Analisis korelasi sederhanaAnalisis korelasi sederhana
Analisis korelasi sederhanaPuty Dewi
 
Penelitian analisis
Penelitian analisisPenelitian analisis
Penelitian analisissiitatamba
 
RPP Sistem Persamaan Linear Dua Variabel
RPP Sistem Persamaan Linear Dua VariabelRPP Sistem Persamaan Linear Dua Variabel
RPP Sistem Persamaan Linear Dua VariabelEldy Rompies
 
Laporan Praktikum TI Semester 1: SPSS Crosstab
Laporan Praktikum TI Semester 1: SPSS CrosstabLaporan Praktikum TI Semester 1: SPSS Crosstab
Laporan Praktikum TI Semester 1: SPSS CrosstabLaras Kun Rahmanti Putri
 
ppt.pertemuan 1.pptx ffffffffffffffffffffffffff
ppt.pertemuan 1.pptx ffffffffffffffffffffffffffppt.pertemuan 1.pptx ffffffffffffffffffffffffff
ppt.pertemuan 1.pptx ffffffffffffffffffffffffffcylenverenaide
 
Korelasi dan regresi sederhana
Korelasi dan regresi sederhanaKorelasi dan regresi sederhana
Korelasi dan regresi sederhanaDia Cahyawati
 

Similar to Statistika pendidikan unit_4 (20)

Statistika pendidikan unit_3
Statistika pendidikan unit_3Statistika pendidikan unit_3
Statistika pendidikan unit_3
 
Presentasi Penelit Korelasi_Tugas Kuliah Metodologi Penelitian.ppt
Presentasi Penelit Korelasi_Tugas Kuliah Metodologi Penelitian.pptPresentasi Penelit Korelasi_Tugas Kuliah Metodologi Penelitian.ppt
Presentasi Penelit Korelasi_Tugas Kuliah Metodologi Penelitian.ppt
 
Analisis dan Interpretasi data - Kelompok 9.pptx
Analisis dan Interpretasi data - Kelompok 9.pptxAnalisis dan Interpretasi data - Kelompok 9.pptx
Analisis dan Interpretasi data - Kelompok 9.pptx
 
Standar Kompetensi dan Daftar Pertanyaan
Standar Kompetensi dan Daftar PertanyaanStandar Kompetensi dan Daftar Pertanyaan
Standar Kompetensi dan Daftar Pertanyaan
 
PENELITIAN KORELASI.pptx
PENELITIAN KORELASI.pptxPENELITIAN KORELASI.pptx
PENELITIAN KORELASI.pptx
 
analisis-dan-interpretasi-data-kuantitatif
analisis-dan-interpretasi-data-kuantitatifanalisis-dan-interpretasi-data-kuantitatif
analisis-dan-interpretasi-data-kuantitatif
 
Materi p15 nonpar_korelasi
Materi p15 nonpar_korelasiMateri p15 nonpar_korelasi
Materi p15 nonpar_korelasi
 
Metodologi Pertemuan-11.pptx
Metodologi Pertemuan-11.pptxMetodologi Pertemuan-11.pptx
Metodologi Pertemuan-11.pptx
 
Analisis korelasi sederhana
Analisis korelasi sederhanaAnalisis korelasi sederhana
Analisis korelasi sederhana
 
Tugas Statistika Dasar Korelasi
Tugas Statistika Dasar KorelasiTugas Statistika Dasar Korelasi
Tugas Statistika Dasar Korelasi
 
Tugas Statistika Dasar Korelasi
Tugas Statistika Dasar KorelasiTugas Statistika Dasar Korelasi
Tugas Statistika Dasar Korelasi
 
Penelitian analisis
Penelitian analisisPenelitian analisis
Penelitian analisis
 
RPP Sistem Persamaan Linear Dua Variabel
RPP Sistem Persamaan Linear Dua VariabelRPP Sistem Persamaan Linear Dua Variabel
RPP Sistem Persamaan Linear Dua Variabel
 
Laporan Praktikum TI Semester 1: SPSS Crosstab
Laporan Praktikum TI Semester 1: SPSS CrosstabLaporan Praktikum TI Semester 1: SPSS Crosstab
Laporan Praktikum TI Semester 1: SPSS Crosstab
 
ppt.pertemuan 1.pptx ffffffffffffffffffffffffff
ppt.pertemuan 1.pptx ffffffffffffffffffffffffffppt.pertemuan 1.pptx ffffffffffffffffffffffffff
ppt.pertemuan 1.pptx ffffffffffffffffffffffffff
 
Korelasi.ppt
Korelasi.pptKorelasi.ppt
Korelasi.ppt
 
4 rpp pgl
4 rpp pgl4 rpp pgl
4 rpp pgl
 
Bab 6
Bab 6Bab 6
Bab 6
 
Rpp pertidaksamaan linier
Rpp pertidaksamaan linierRpp pertidaksamaan linier
Rpp pertidaksamaan linier
 
Korelasi dan regresi sederhana
Korelasi dan regresi sederhanaKorelasi dan regresi sederhana
Korelasi dan regresi sederhana
 

Statistika pendidikan unit_4

  • 1. Statistika Pendidikan 4 - 1 Hubungan Antara Dua Variabel Dengan Statistik Nonparametrik Dr. Laura F. N. Sudarnoto Pendahuluan ateri ajar unit 4 mempunyai fungsi yang sama dengan materi ajar unit 3 yaitu akan membantu Anda untuk menguasai prinsip-prinsip korelasi antara dua variabel dengan pengolahan data melalui analisis korelatif. Pada unit 3 Anda telah mempelajari analisis korelasional dengan statistik parametrik. Pada unit 4 Anda akan mempelajari dan membahas tentang analisis korelasional dengan statistik non parametrik. Persamaan keduanya adalah menghitung hubungan dua variabel atau lebih. Perbedaan antara keduanya terletak pada persyaratan asumsi yang mendasari data yang diolah. Pada statistik parametrik ada beberapa persyaratan asumsi yang harus dipenuhi sebelum menggunakan teknik statistik tersebut, sedangkan pada statistik non parametrik tidak diharuskan persyaratan asumsi tertentu. Ada beberapa analisis korelasional yang tergolong statistik non parametrik, antara lain: Teknik korelasi Tata Jenjang (Rank Order Correlation), Teknik Korelasi Point Biserial, Teknik Korelasi Biserial, Teknik Korelasi Phi, Teknik Korelasi Kontigensi, Teknik Korelasi Kendall Tau, Teknik Korelasi Tetrakorik, dan lainnya. Penggunaan teknik korelasi tersebut ditentukan oleh jenis data yang akan dianalisis. Materi ajar unit 4 hanya menguraikan dua teknik korelasi yaitu teknik korelasi Tata Jenjang sebagai subunit 1 dan teknik korelasi Point Biserial sebagai subunit 2. Setelah mempelajari unit 4 diharapkan Anda dapat memiliki kompetensi utama mampu memahami pengolahan data teknik korelasi antara dua variabel dengan statistik non parametrik. Kompetensi utama dapat Anda capai apabila Anda sudah menguasai kompetensi-kompertensi berikut ini. M Unit 4
  • 2. 4 - 2 Unit 4 1. Menguasai pengujian signifikansi hubungan antara dua variabel dengan perhitungan korelasi tata jenjang. 2. Menguasai pengujian signifikansi hubungan antara dua variabel dengan perhitungan rumus korelasi point biserial. Oleh karena itu, untuk mencapai kompetensi yang dimaksudkan tersebut, perhatikanlah petunjuk berikut dalam mempelajari unit ini. 1. Kerjakan tugas atau latihan yang ada dalam setiap subunit ini dengan baik, perhatikan rambu-rambu yang diberikan. Jangan lupa Anda mengerjakan tes formatif yang telah disiapkan. Setelah itu, cocokkan jawaban Anda dengan kunci jawaban yang tersedia di akhir uraian setiap subunit sehingga Anda dapat mengetahui penguasaan dan kemampuan Anda. 2. Gunakan data yang sebenarnya dari siswa Anda sendiri di kelas, tentukan dua variabel yang akan dicari hubungannya, coba dianalisis dan interpretasikan hubungan dua variabel tersebut dalam situasi pembelajaran Anda dapat berhasil dalam belajar apabila secara teratur Anda membaca uraian pembahasan tiap subunit dengan seksama dan berulang-ulang. Topik-topik dalam subunit yang belum jelas dapat didiskusikan dengan teman-teman. Biasakan untuk membaca uraian lengkap setelah itu barulah membaca rangkumannya. Kerjakan latihan secara teratur dan disiplin. Semua tes formatif dikerjakan terlebih dahulu sebelum melihat kunci jawaban lalu lakukan evaluasi diri terhadap penguasaan materi dengan mencocokkan pada kunci jawaban. Jika Anda tekun dan sungguh-sungguh mengerjakan latihan tentu Anda berhasil menguasai penerapan statistik dengan baik, dan memiliki pondasi pengetahuan yang kuat untuk melaksanakan penelitian dalam pembelajaran. Kerajinan Pangkal Kepandaian. Selamat Belajar, Semoga Sukses
  • 3. Statistika Pendidikan 4 - 3 Subunit 1 Korelasi Tata Jenjang (Rank Order Correlation, Rank Difference orrelation) Pengantar eknik korelasi tata jenjang diciptakan oleh Spearman. Teknik ini adalah salah satu teknik analisis korelasional yang paling sederhana. Pada teknik ini besar kecilnya korelasi antara variabel yang dianalis dihitung berdasarkan perbedaan urutan kedudukan skor pasangan dari tiap subjek. Skor tiap subjek diubah dahulu menjadi urutan kedudukan dalam kelompoknya pada kedua variabel yang akan dikorelasikan. Dengan kata lain, data yang semula berupa data interval diubah menjadi data ordinal atau data berjenjang. Persyaratan teknik ini adalah kedua variabel yang akan dikorelasikan merupakan skala atau data ordinal Teknik korelasi tata jenjang dapat efektif digunakan apabila subjek yang dijadikan sampel dalam penelitian lebih dari sembilan tetapi kurang dari 30 yaitu antara 10 – 29. Bila jumlah subjek 30 atau lebih sebaiknya tidak menggunakan teknik korelasi ini. Lambang korelasi tata jenjang adalah huruf (baca:Rho). Besarnya sebagai angka indeks korelasi sama dengan prinsip pada rxy yaitu berkisar antara - 1,00 sampai dengan 1,00. Prinsip yang sama seperti korelasi Product Moment bahwa tanda minus (–) di depan angka indeks korelasi menunjukkan arah korelasi yang negatif, demikian pula sebaliknya. A. Cara Menghitung Korelasi Tata Jenjang Menurut Sudijono, (1987), ada tiga macam cara menghitung korelasi tata jenjang, yaitu dalam keadaan (1) tidak terdapat urutan yang kembar, (2) terdapat urutan yang kembar dua, atau (3) urutan yang kembar ada tiga atau lebih. Apabila tidak ada skor yang sama pada tiap variabel maka tergolong pada keadaan (1) yaitu masing-masing kedudukan hanya satu. Apabila ada dua skor yang sama pada satu atau dua variabel berarti termasuk keadaan (2) yaitu terdapat dua urutan kedudukan yang sama. Dalam keadaan ini maka urutan kedudukan yang kembar tersebut dijumlahkan lalu dibagi dua, sehingga kedua skor tersebut mendapat urutan kedudukan yang sama. Apabila ada tiga skor yang sama atau lebih, maka perlu T
  • 4. 4 - 4 Unit 4 dilakukan perhitungan yang lebih teliti. Cara yang sederhana adalah menjumlahkan urutan kedudukan yang sama lalu dibagi dengan banyaknya skor yang sama. Contoh. Apabila ada empat skor yang sama pada nilai Matematika dari 10 siswa di suatu kelas. No. Nilai Jenjang 1. 8 2 2. 7 3 3. 4 7,5 4. 2 10 5. 4 7,5 6. 9 1 7. 4 7,5 8. 6 4 9. 4 7,5 10. 5 5 Empat siswa mendapat nilai yang sama yaitu nilai 4 pada tes Matematika. Jenjang atau urutan kedudukan yang ditempati adalah urutan 6, 7, 8, 9. Cara yang sederhana adalah menjumlahkan keempat urutan tersebut lalu dibagi 4 (6 + 7 + 8 + 9 = 30 : 4), maka keempat siswa tersebut mendapatkan jenjang atau urutan kedudukan yang sama yaitu 7,5. Cara lain menentukan urutan kedudukan yang sama dengan menggunakan rumus berikut. 12 12 2 n MR Re Keterangan: Re = Rank (urutan kedudukan) dari skor yang sama MR = rata-rata dari urutan kedudukan yang sama N = banyaknya skor yang sama 1 dan 2 = bilangan konstan
  • 5. Statistika Pendidikan 4 - 5 Bila empat nilai Matematika yang sama pada contoh sebelumnya dimasukkan dalam rumus maka keempat skor tersebut mendapat urutan kedudukan 7,58 untuk semuanya. 12 14 5,7 2 2 eR = 7,58 Langkah-langkah menghitung korelasi tata jenjang berikut ini. 1. Menyiapkan tabel kerja atau tabel perhitungan. Kolom 1 memuat no urut subjek, kolom 2 memuat beberapa skor variabel 1 dan kolom 3 memuat beberapa skor variabel 2. 2. Menetapkan urutan kedudukan skor yang terdapat pada variabel 1 (R1) pada kolom 4 dan variabel 2 (R2) pada kolom 5, urutan dimulai dari skor yang tertinggi ke skor yang terendah. 3. Menghitung perbedaan urutan kedudukan tiap pasangan skor antara variabel 1 dan variabel 2 (B = R1 – R2) pada kolom 6, lalu jumlahkan B ( B). 4. Mengkuadratkan tiap-tiap B (B2 ) pada kolom 7, lalu dijumlahkan ( B2 ). 5. Menghitung korelasi tata jenjang dengan rumus berikut ini. 1 6 1 2 NN B 6. Memberikan interpretasi terhadap hasil korelasi dengan membandingkan pada nilai tabel RHO (Spearman) pada taraf signifikansi tertentu. Contoh perhitungan No. X Y R 1 R 2 B B2 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 59 64 47 55 52 65 50 60 45 63 39 36 42 40 43 35 44 38 41 37 6 9 2 5 4 10 3 7 1 8 5 2 8 6 9 1 10 4 7 3 1 7 -6 -1 -5 9 -7 3 -6 5 1 49 36 1 25 81 49 9 36 25 312 )1100(10 3126 1 = -0,891
  • 6. 4 - 6 Unit 4 B. Cara Menginterpretasikan Indeks Korelasi Hasil perhitungan korelasi ( -0,891) menunjukkan arah korelasi yang negatif. Nilai korelasi tabel Rho pada taraf signifikansi 5% dengan db 10 sebesar 0,648. Hasil perhitungan korelasi tersebut lebih besar dari nilai tabel pada taraf signifikansi 5%. Hasil analisis korelasi ini signifikan. Bila sebelum analisis dirumuskan hipotesis maka keputusan tersebut adalah hipotesis nol ditolak dan hipotesis alternatif diterima. Interpretasi: Ada hubungan yang negatif dan signifikan antara kecepatan membaca dengan pemahaman bacaan. Semakin cepat membaca semakin sedikit yang dipahami. Latihan Kerjakan latihan ini secara individual lalu diskusikan dengan teman-teman Anda. 1. Mengapa teknik korelasi tata jenjang efektif bila jumlah yang diteliti kurang dari 30 subjek? 2. Jelaskan syarat variabel yang dapat dianalisis dengan korelasi tata jenjang? 3. Berikan contoh data riil (minimal dari 10 subjek) lalu analisis dengan korelasi tata jenjang dan uji signifikansinya! Rambu-rambu Mengerjakan Latihan 1. Anda dapat mengulas soal ini dari karakteristik statistik non parametrik. 2. Syarat penggunaan analisis dengan korelasi tata jenjang dapat dijelaskan, baik dari variabel independen maupun variabel dependen. 3. Ambillah 10 kertas kerja siswa yang sudah dikoreksi dari dua mata pelajaran. Lalu masukkan nilai tersebut dalam tabel. Tiap-tiap nilai pada dua mata pelajaran tersebut diurutkan berdasarkan jenjang dan masukkan dalam rumus tata jenjang. Interpretasi hasil korelasi berdasarkan tabel korelasi Rho dengan taraf signifikansi tertentu.
  • 7. Statistika Pendidikan 4 - 7 Rangkuman Teknik korelasi tata jenjang merupakan salah satu teknik statistik non parametrik. Besar kecilnya korelasi antara variabel yang dianalis dihitung berdasarkan perbedaan urutan kedudukan skor pasangan dari tiap subjek. Skor tiap subjek diubah dahulu menjadi urutan kedudukan dalam kelompoknya pada kedua variabel yang akan dikorelasikan. Data yang semula berupa data interval diubah menjadi data ordinal atau data berjenjang. Persyaratan teknik ini adalah kedua variabel yang akan dikorelasikan merupakan skala atau data ordinal. Pengujian signifikansi korelasi adalah membandingkan hasil korelasi hitung dengan tabel korelasi Rho atau Spearman. Tes Formatif 1 Untuk mengetahui tingkat penguasaan Anda terhadap materi subunit ini maka kerjakan soal-soal berikut ini. 1. Bagaimana cara mengubah data interval menjadi data ordinal bila ada data yang sama dari beberapa siswa? 2. Bagaimana cara menginterpretasikan indeks korelasi tata jenjang? 3. Berikan kesimpulan konsistensi penilaian dua juri terhadap 12 peserta lomba. A: 7, 3, 4, 5, 3, 7, 7, 6, 6, 5, 4, 2 B: 9, 5, 4, 7, 5, 9, 9, 6, 7, 6, 6, 5 4. Berikan kesimpulan terhadap hubungan antara nilai Aritmatika dan nilai Kumon berdasarkan sebagian dari data berikut ini. X: 27, 29, 15, 40, 29, 43, 29, 22, 29, 18, 27, 25, 24, 30 Y: 59, 71, 59, 59, 53, 63, 77, 59, 44, 59, 60, 71, 44, 45
  • 8. 4 - 8 Unit 4 Umpan Balik dan Tindak Lanjut Bandingkan jawaban Anda dengan kunci jawaban tes formatif yang terdapat di bagian akhir materi subunit ini. Mintalah teman Anda untuk memberi bobot ketepatan jawaban Anda tiap-tiap butir berdasarkan pedoman penskoran yang ditentukan. Hitunglah bobot skor jawaban Anda, kemudian gunakan rumus berikut ini untuk mengetahui tingkat penguasaan anda terhadap materi subunit ini. Rumus Jumlah jawaban Anda yang benar Tingkat penguasaan = x 100 % 40 Interpretasi tingkat penguasaan yang Anda kuasai adalah 90 % - 100 % = baik sekali 80 % - 89 % = baik 70 % - 79 % = cukup < 70 % = kurang Apabila tingkat penguasaan Anda mencapai 80% ke atas, hal itu berarti penguasaan Anda terhadap materi tersebut berkualitas Baik. Anda telah memahami materi subunit ini. Anda dapat meneruskan dengan materi subunit selanjutnya. Apabila tingkat penguasaan Anda terhadap materi ini masih di bawah 80%, berarti Anda perlu mengulang kembali materi subunit ini, terutama sub bagian yang belum Anda kuasai.
  • 9. Statistika Pendidikan 4 - 9 Subunit 2 Korelasi Point Biserial Pengantar eknik korelasi Point Biserial adalah salah satu teknik analisis korelasional bivariat. Persyaratan data dalam teknik ini adalah variabel 1 merupakan variabel diskrit (data nominal atau data dikotomi) dan variabel 2 merupakan variabel kontinu (data interval). Teknik korelasi ini juga dapat digunakan untuk mengetahui validitas soal yaitu skor tiap butir soal dikorelasikan dengan skor total. Angka indeks korelasi Point Biserial dilambangkan dengan rpbi. A. Cara Menghitung Indeks Korelasi Point Biserial. 1. Mencari Mean total (Mt) dengan rumus N X M t t (Penjelasan tentang mean dapat dilihat pada unit 2) 2. Mencari Mean skor dari jawaban yang menjawab ya (kode1sebanyak n) n XXX M n p ...21 3. Mencari Standar Deviasi total (SDt) dengan rumus N X N X SD tt t 22 (Penjelasan tentang standar deviasi dapat dilihat pada unit 2) 4. Mencari proporsi (p) yaitu perbandingan banyaknya subjek yang menjawab ya dengan jumlah seluruh subjek. Proporsi (q) adalah 1 – p 5. Mencari angka indeks korelasi dengan rumus berikut ini. q p SD MM r t tp pbi Keterangan rpbi = Angka indeks korelasi Point Biserial Mp = Mean skor dari subjek yang menjawab benar/ya Mt = Mean skor total SDt= Standar deviasi total p = Proporsi subjek yang menjawab benar/ya terhadap jumlah total subjek q = 1 – p T
  • 10. 4 - 10 Unit 4 B. Cara Memberikan Interpretasi Angka Indeks Korelasi Point Biserial Untuk memberikan interpretasi terhadap korelasi Point Biserial digunakan tabel nilai korelasi Product Moment. Hal yang perlu ditentukan terlebih dahulu adalah menentukan taraf signifikansi dan mencari derajat kebebasan (db = N – 2). Bila indeks korelasi (rpbi) sama atau lebih besar daripada nilai korelasi tabel maka kedua variabel atau antara butir soal dan total berkorelasi secara signifikan. Jika hasil rpbi lebih kecil daripada nilai korelasi tabel berarti tidak ada korelasi yang signifikan. Contoh Perhitungan Berikut ini diberikan contoh sebagian skor siswa dari tes Bahasa Indonesia. Misalkan soal no. 1 akan dicari korelasinya dengan skor total. Jawaban siswa yang sesuai dengan kunci jawaban diberi skor 1 dan jawaban yang tidak sesuai dengan kunci jawaban diberi skor 0. No. Skor no. 1 (X 1) Skor total (X t) X t2 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 1 1 1 0 1 0 1 1 0 1 6 4 9 7 8 5 8 6 4 3 36 16 81 49 64 25 64 36 16 9 7 60 396 Diketahui: Mt = 6 SDt = 1,897 p = 7/10 = 0,7 q = 3/10 = 0,3 Mp = (6 + 4 + 9 + 8 + 8 + 6 + 3) : 7 = 6,286 3,0 7,0 897,1 6286,6 pbir = 0,231
  • 11. Statistika Pendidikan 4 - 11 db = 10 – 2 = 8 Nilai tabel pada taraf signifikansi 1% dengan db sebesar 8 adalah 0,765. Hasil rpbis (0,231) lebih kecil dari nilai tabel. Hal ini berarti soal nomor 1 tidak berkorelasi dengan skor total. Kesimpulannya bahwa soal nomor 1 tidak valid. Latihan Kerjakan latihan ini secara individual, lalu Anda dapat diskusikan dengan teman- teman 1. Bandingkan antara teknik korelasi tata jenjang dengan teknik korelasi point biserial? 2. Jelaskan persyaratan data yang dapat dianalisis dengan teknik korelasi point biserial? 3. Untuk mengetahui tingkat penguasaan Anda terhadap materi subunit ini maka kerjakan tugas berikut ini. Buatlah tabel analisis butir dari data siswa Anda sendiri pada salah satu tes pilihan ganda yang telah Anda koreksi (soal no. 1 sampai dengan soal no. 10). Berdasarkan hasil hitungan korelasi tersebut berapa butir yang dapat dipakai dan berapa butir yang tidak dipakai kerena tidak valid? Rambu-rambu Pengerjaan Latihan 1. Pada latihan nomor 1 Anda diminta membandingkan maka berikan persamaan dan perbedaan dari kedua teknik tersebut. 2. Persyaratan teknik point biserial pada kedua variabel yang dikorelasikan harus jelas. 3. Validitas soal dapat diketahui dengan menghitung korelasi skor tiap soal dengan skor total, perhitungan korelasi dapat dikerjakan dengan korelasi point biserial. 4. Mahasiswa berlatih menghitung dengan data riil, dirangkum dalam tabel lalu dihitung berapa soal yang valid dan berapa soal yang dikeluarkan. Jawaban bervariasi tergantung data riil dari tiap-tiap mahasiswa. Mahasiswa secara berpasangan saling mengoreksi 10 soal hasil analisis butir dari data masing- masing, hal ini penting dilakukan untuk berlatih dalam peer assesment.
  • 12. 4 - 12 Unit 4 Rangkuman Teknik korelasi Point Biserial adalah salah satu teknik statistik non parametrik dengan analisis korelasional bivariat. Persyaratan data dalam teknik ini adalah variabel 1 merupakan variabel diskrit (data nominal atau data dikotomi) dan variabel 2 merupakan variabel kontinu (data interval). Teknik korelasi ini juga dapat digunakan untuk mengetahui validitas soal. Tes Formatif 2 Bagaimana menginterpretasi validitas soal tes objektif? 1. Berikan contoh dua variabel (selain bentuk butir tes) yang dapat dianalisis dengan korelasi point biserial? 2. Seorang peneliti mempunyai data tentang skor kemandirian. Skor tersebut diperoleh dari 40 siswa yang terdiri dari 22 anak sulung dan 18 anak bungsu. Menurut Anda bagaimana menganalisis data tersebut bila akan diketahui keterkaitan dua variabel tersebut? 3. Bila Anda ingin menggunakan teknik korelasi point biserial, bagaimana data yang akan dipersiapkan agar dapat dianalisis dengan tepat? Umpan Balik dan Tindak Lanjut Hitunglah jawaban Anda yang benar berdasarkan koreksi dari teman Anda, kemudian gunakan rumus berikut ini untuk mengetahui tingkat penguasaan Anda terhadap materi subunit ini. Rumus Jumlah jawaban yang benar Tingkat penguasaan = x 100 % 10 Interpretasi tingkat penguasaan teman Anda adalah 90 % - 100 % = baik sekali 80 % - 89 % = baik 70 % - 79 % = cukup < 70 % = kurang Apabila tingkat penguasaan Anda mencapai 80% ke atas, hal itu berarti penguasaan Anda terhadap materi tersebut berkualitas Baik. Anda telah memahami materi subunit ini. Anda dapat meneruskan dengan materi subunit selanjutnya. Apabila tingkat penguasaan Anda terhadap materi ini masih di bawah 80%, berarti Anda perlu mengulang kembali materi subunit ini, terutama subbagian yang belum Anda kuasai.
  • 13. Statistika Pendidikan 4 - 13 Kunci Jawaban Tes Formatif Tes Formatif 1. 1. Bila Anda menemukan skor atau nilai yang sama dari beberapa siswa yang akan diberikan urutan, maka dapat dilakukan dengan cara sederhana atau dengan rumus. Kedua cara tersebut dijelaskan dengan diberikan contoh data. (skor 5). 2. Soal ini dapat Anda jawab dengan memperhatikan taraf signifikansi, mencari derajat kebebasan, menghitung korelasi, melihat nilai tabel korelasi, membandingkan hasil perhitungan dengan nilai tabel. (skor 5) 3. = 0,90 (skor 15) . 4. = 0,12 (skor 15) Tes Formatif 2. 1. Menentukan taraf signifikansi tertentu, mencari nilai tabel korelasi, menghitung korelasi antara skor butir dengan skor total, dan membandingkan hasil hitung korelasi dengan nilai tabel korelasi.(skor 4). 2. Contoh dapat bervariasi. Salah satu contoh: variabel 1 adalah jenis kelamin, variabel 2 adalah ketelitian menghitung. (skor 2). 3. Untuk menganalisis data tersebut digunakan rumus korelasi point biserial. (skor 2). 4. Variabel 1 harus memenuhi bentuk variabel diskrit atau data nomimal, variabel 2 harus berbentuk variabel kontinu atau variabel interval. (skor 2).
  • 14. 4 - 14 Unit 4 Glosarium Konsistensi : ketetapan, kemantapan, keajegan sesuatu kondisi dan data yang dianalisis. Konstan : sesuatu yang tetap dan tertentu sehingga tidak dapat diubah. Signifikan : keadaan, kondisi, atau data yang berarti dan bermakna. Variabel diskrit : sesuatu kondisi atau data yang merupakan satuan-satuan yang tidak dapat terpisahkan atau sesuatu yang tergolong dalam beberapa klasifikasi yang tidak berjenjang. Variabel kontinu : sesuatu kondisi atau data yang berkesinambungan atau satuan- satuan data yang merupakan variasi yang tidak mempunyai batas pemisah yang jelas.
  • 15. Statistika Pendidikan 4 - 15 Daftar Pustaka Shavelson, R. J. (1996). Statistical Reasoning for the Behavioral Sciences. Boston: Allyn and Bacon. Sudijono, A. (2004). Pengantar Statistik Pendidikan. Jakarta: Rajawali Pers. Sutrisno Hadi. (1987). Statistik. Jilid II. Yogyakarta: Fakultas Psikologi UGM.