Contoh analisis uji beda nonparamaetrik wilcoxonEDI RIADI
Β
Ranking bertanda Wilcoxon banyak digunakan untuk menguji perbedaan perlakuan yang diberikan kepada objek penelitian dengan mempertimbangkan arah dan magnitude relatif perbedaan dari dua sampel berpsangan.
Pengujian hipotesis dilakukan sebagai upaya memperoleh gambaran mengenai suatu populasi dari sampel. Sehingga, informasi yang diperoleh dari sampel digunakan untuk menyusun suatu pendugaan terhadap nilai parameter populasinya yang tidak diketahui.
ANALISIS REGRESI LINIER BERGANDA
PADA DATA JUMLAH PERMINTAAN AIR BERSIH TERHADAP PENDAPATAN TOTAL KELUARGA, JUMLAH TANGGUNGAN KELUARGA, DAN PENGELUARAN ENERGI
Contoh analisis uji beda nonparamaetrik wilcoxonEDI RIADI
Β
Ranking bertanda Wilcoxon banyak digunakan untuk menguji perbedaan perlakuan yang diberikan kepada objek penelitian dengan mempertimbangkan arah dan magnitude relatif perbedaan dari dua sampel berpsangan.
Pengujian hipotesis dilakukan sebagai upaya memperoleh gambaran mengenai suatu populasi dari sampel. Sehingga, informasi yang diperoleh dari sampel digunakan untuk menyusun suatu pendugaan terhadap nilai parameter populasinya yang tidak diketahui.
ANALISIS REGRESI LINIER BERGANDA
PADA DATA JUMLAH PERMINTAAN AIR BERSIH TERHADAP PENDAPATAN TOTAL KELUARGA, JUMLAH TANGGUNGAN KELUARGA, DAN PENGELUARAN ENERGI
Analisis Regresi dan Korelasi. dddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddd
Sisi Lain Distribusi Binomial dan NormalAgung Anggoro
Β
Membahas sisi lain dari distribusi Binomial dan Normal (Kurva normal secara kalkulus, hubungan antara dua distribusi). Menjawab pertanyaan seperti: bagaimana bentuk fungsi normal terbentuk, bagaimana muncul 1/akar(2pi), bagaimana menentukan peluang tanpa menggunakan tabel statistik, dsb.
File Tambahan:
Simulasi perhitungan luas dibawah kurva normal baku (https://drive.google.com/file/d/1kA3GYTps1tmtHBvjQ3Q6rSy1YPb70Q_g/view?usp=sharing)
Video Penjelasan Slide:
https://www.youtube.com/watch?v=FAs6m7MRFBI
Soal-soal tentang pertidaksamaan berikut merupakan bagian dari instrumen pada sebuah penelitian yang telah dipublikasikan: http://bit.ly/rationalineq
Agung Anggoro (2018)
Penggunaan Kasus Ekstrem dan GeneralisasiAgung Anggoro
Β
Tulisan yang kami susun ini terdiri atas pembahasan mengenai teori pendidikan yang mendukung pada proses pemecahan masalah pada topik pemanfaatan kesimetrian dan pemecahan masalah terkait dengan kasus ekstrem dan generalisasi. Adapun pemecahan masalah terkait dengan pemanfaatan kesimetrian terdiri atas pembahasan masalah yang terdapat pada buku Problem-Solving through Problems dan pembahasan masalah pada soal-soal Sekolah Dasar dan Menengah.
Pengenalan polinom sebagai salah satu topik penting yang harus dikuasai dalam mengikuti olimoiade Matematika SMA. Berupa ringkasan, beberapa pembuktian diserahkan kepada pembaca.
Soal tentang bangun datar berikut dipilih dari soal-soal pada kompetisi matematika internasional. Karakteristik dari soal yang dipilih adalah yang menuntut pemahaman mendalam siswa terhadap konsep-konsep dasar bangun datar (seperti panjang dan luas) tanpa perlu melakukan banyak perhitungan rumit. Cocok untuk pembelajaran pemecahan masalah bagi siswa SD kelas 5 dan 6.
Mengomunikasikan Penilaian Kepada SiswaAgung Anggoro
Β
Agung Anggoro, dkk. (2018).
Berdasarkan sumber dari NCTM, memberikan umpan balik tertulis pada pekerjaan siswa
berkaitan dengan tiga standar penilaian, yaitu standar keterbukaan, standar belajar, dan standar keputusan.
Penekanan literasi informasi dan life based learning dalam pembelajaran matem...Agung Anggoro
Β
Agung Anggoro (2018).
Penekanan literasi informasi dan life based learning dalam pembelajaran matematika di era industri 4.0 dan ilustrasi dalam implementasinya.
Susunan Materi Matematika SMA Kurikulum 2013 Indonesia, terdiri atas matematika kelompok wajib dan peminatan IPA untuk setiap tingkatnya. Dilengkapi dengan perkiraan alokasi waktu.
3. KOEFISIEN KORELASI RANKING
PARSIAL KENDALL : π π₯π¦.π§
ο Korelasi adalah pengukuran keeratan hubungan antar dua variabel.
ο Korelasi parsial mengukur korelasi antara dua buah variabel seperti
perhitungan korelasi pada umumnya, namun dengan menganggap sebuah
variabel (ketiga) yang dibuat konstan.
ο Perhitungan korelasi secara per bagian ini (parsial) bertujuan untuk
mengukur pengaruh βefek ketigaβ pada keeratan hubungan dua variabel yang
dikorelasi.
ο Keeratan hubungan antara dua variabel yang diperoleh adalah murni dan
langsung.
ο Data yang digunakan βsekurang-kurangnyaβ berskala ordinal.
4. Perhatikan Tabel Berikut
Subyek a b c d
Rangking pada Z 1 2 3 4
Rangking pada X 3 1 2 4
Rangking pada Y 2 1 3 4
Pasangan (a, b) (a, c) (a, d) (b, c) (b, d) (c, d)
Z + + + + + +
X β β + + + +
Y β + + + + +
5. Pasangan Y bertanda
sama dengan Z
Pasangan bertanda tak
sama dengan Z Total
Pasangan X bertanda
sama dengan tanda Z
A
4
B
0
A + B
4
Pasangan X bertanda tak
sama dengan tanda Z
C
1
D
1
C + D
2
Jumlah
A + C
5
B + D
1 6
7. Bila terdapat angka yang sama Bila tidak terdapat angka yang tidak sama
π =
π
1
2
π (π β 1)
π =
π
1
2
π π β 1 β ππ₯
1
2
π π β 1 β ππ¦
ππ₯ =
1
2
π₯
π‘(π‘ β 1) ππ¦ =
1
2
π¦
π‘(π‘ β 1)
π ππ.π =
π ππ β π ππ π ππ
π β π ππ
π )(π β π ππ
π
Rumus Korelasi Parsial Ranking
Kendall
8. Uji Signifikansi
π»0: Tidak terdapat hubungan yang signifikan antara variabel X dan Y dengan
variabel Z yang konstan
π» π: Terdapat hubungan yang signifikan antara variabel X dan Y dengan variabel Z
yang konstan
π»0 βΆ π π₯π¦.π§ = 0
π» π βΆ π π₯π¦.π§ β 0
Hipotesis
9. Uji Signifikansi Korelasi Partial kendal dapat dilakukan dengan uji Chi-Square
π π₯π¦.π§ =
π2
π
π2
=
(π π₯π¦.π§)2
π
Kriteria Uji :
H0 di tolak jika π2
βππ‘ β₯ π2
π‘ππππ
H0 di terima jika π2
βππ‘ < π2
π‘ππππ
10. IKHTISAR PROSEDUR
1. Misalkan X dan Y adalah dua variabel yang hubungannya akan kita tentukan,
dan Z adalah variabel yang efeknya terhadap X dan Y yang diparsialkan, atau
dianggap konstan.
2. Memberi ranking pada variabel X, Y, dan Z dari 1 hingga n.
3. Menentukan harga-harga observasi π π₯π¦, π π¦π§, πππ π π₯π§.
4. Menghitung π π₯π¦.π§
5. Uji Signifikansi
6. Kesimpulan
11. Contoh Soal
Dibawah ini adalah ranking dari skor keotoriteran, perjuangan status sosial, dan penyesuaian diri pada 12
orang mahasiswa. Disajikan dalam tabel berikut:
Perjuangan Stat. Sosial Keotoriteran Penyesuaian diri
X Y Z
A 3 2 1,5
B 4 6 1,5
C 2 5 3,5
D 1 1 3,5
E 8 10 5,0
F 11 9 6,0
G 10 8 7,0
H 6 3 8,0
I 7 4 9,0
J 12 12 10,5
K 5 7 10,5
L 9 11 12,0
Subjek
Rank
12. HIPOTESIS
π»0 βΆ Tidak terdapat hubungan yang signifikan antara perjuangan status
sosial dan keotoriteran dengan penyesuaian diri βyang konstanβ
π» π βΆ Tidak terdapat hubungan yang signifikan antara perjuangan status
sosial dan keotoriteran dengan penyesuaian diri "yang konstan"
Taraf signifikansi πΌ = 5% = 0,05
14. Uji Signifikansi
π π₯π¦.π§ =
π2
π
π2
=
(π π₯π¦.π§)2
π
Kriteria Uji:
H0 di tolak jika π2
βππ‘ β₯ π2
π‘ππππ
H0 di terima jika π2
βππ‘ < π2
π‘ππππ
π2
=
(0,62)2
12
π2
= 0,03
15. Taraf signifikansi Ξ± = 5% = 0,05
df = 12-1 =11
Diperoleh :
π2
(0,05 , 11) = 19,68
Kesimpulan
H0 di terima karena π2
βππ‘ < π2
π‘ππππ
Yaitu, Tidak terdapat hubungan yang signifikan antara perjuangan status sosial
dan keotoriteran dengan penyesuaian diri βyang konstanβ
17. Koefisien konkordansi kendall: π
ο§ Mengukur derajat asosiasi dari k buah variabel (> 2)
ο§ Dalam praktek,sering dipakai untuk menilai tingkat
kesepakatan/kecocokan/korelasi antara beberapa π pengamat dalam
memberikan peringkat pada suatu set obyek.
ο§ Data berskala ordinal,interval atau rasio.
18. Prosedur
ο§ Menentukan rangking terlebih dahulu pada masing masing variabel
ο§ Menghitung jumlah rangking untuk setiap obyek
ο§ Hitung nilai koefisien Konkordansi Kendall:W
19. Kecocokan Sempurna
Misalkan π orang juri memberikan penilaian terhadap π kontestan lomba
berupa ranking versi masing-masing juri. Pertanyaan yang muncul
adalah, bagaimanakah bentuk matriks penilaian yang ditampilkan jika
tidak terdapat atau hanya terdapat sedikit sekali kecocokan penilaian
diantara π juri tersebut ? serta, bagaimanakah jika terjadi kecocokan
yang sempurna dalam penilaian tersebut ?
21. Kecocokan Sempurna
Kecocokan sempurna akan terjadi jika tiap juri memberikan ranking dengan
urutan yang sama pada π kontestan. Dimana baris terakhir berupa
penjumlahan ranking pada tiap kontestan (π π) akan bernilai berbeda-beda
dengan kemungkinan-kemungkinan nilai hanyalah π, 2π, 3π, β¦ , ππ. Matriks
data seperti demikian akan menghasilkan π = 1.
22. Kalkulasi πΎ
π dihitung dengan rumus berikut
π =
π
1
12
π2 π3 β π
dimana π adalah jumlah kuadrat deviasi observasi dari rataan π π, yaitu (3)
π =
π=1
π
π π β
π=1
π
π π
2
=
π=1
π
π π
2
β
π=1
π
π π
2
π
23. Kalkulasi πΎ
Apabila terdapat objek-objek dengan ranking sama pada sebuah variabel atau
lebih, maka perhitungan disesuaikan dengan rumus
π =
π
1
12
π2 π3 β π β π π=1
π
ππ
ππ adalah hasil penjumlahan dari (π‘3
β π‘)/12 dimana π‘ adalah banyaknya
sebuah angka ranking muncul dalam perankingan oleh variabel ke π.
25. Metode untuk menentukan apakah harga π observasi signifikan berbeda
bergantung pada ukuran π ,sbb:
ο§ Jika N dari 3-7 dan k antara 3-20
π»0 ditolak jika π βππ‘ β₯ π π‘ππππ
π»0 diterima jika π βππ‘ < π π‘ππππ
π π‘ππππ dapat dilihat pada tabel R (Siegel, 1986: 338)
ο§ Jika N lebih besar dari 7, menggunakan rumus:
π2
= π π β 1 π
Uji Signifikansi πΎ
26. Uji Signifikansi πΎ
[Sampel Besar]
Statistik Uji:
π2
= π π β 1 π
Kriteria Uji:
H0 di tolak jika π2
βππ‘ β₯ π2
π‘ππππ
H0 di terima jika π2
βππ‘ < π2
π‘ππππ
Untuk π2
π‘ππππ dapat dilihat dari tabel harga-harga kritis Chi-Kuadrat. Dengan:
ππ = π β 1
27. Contoh Soal
Ranking diberikan kepada 6 pelamar pekerjaan oleh tiga eksekutif
perusahaan. Kemudian ingin diketahui apakah ada hubungan
antara ranking yang diberikan oleh tiga eksekutif perusahaan
tersebut. (πΌ = 5%)
Kasus Sampel Kecil dan Tidak Ada Ranking Sama
28. Penilai
Pelamar
a b c d e f
Eksekutif X 1 6 3 2 5 4
Eksekutif Y 1 5 6 4 2 3
Eksekutif Z 6 3 2 5 4 1
π π 8 14 11 11 11 8
π π
2
64 196 121 121 121 64
π π
2
= 687 π π = 63dan
30. Uji Signifikansi
Statistik uji :
Karena π < 7, maka kita menggunakan harga s sebagai statistik uji.
Kriteria :
π»0 ditolak jika π βππ‘ β₯ π π‘ππππ
π»0 diterima jika π βππ‘ < π π‘ππππ πΌ = 0,05
Keputusan
Karena π βππ‘ = 25,5 < π π‘ππππ = 103,9 , maka π»0 diterima
Kesimpulan : Dengan tingkat keyakinan 95% kita dapat menyimpulkan bahwa Tidak
terdapat kecocokan yang signifikan pada pemberian rangking oleh eksekutif X, Y, dan Z,
yang artinya kecocokan yang terjadi merupakan kebetulan semata.
31.
32. Contoh Soal
Sepuluh siswa diberi ranking berdasarkan kemampuan matematika
dalam topik trigonometri oleh tiga guru yang berbeda X, Y, dan Z.
Dengan πΌ=0.05 selidikilah kecocokan ketiga guru tersebut dalam
memberikan ranking kepada siswa.
Kasus Sampel Besar dan Angka sama
33. dan
Siswa
A B C D E F G H I J
Guru X
3 4,5 4,5 2 1 7 7 7 9 10
Guru Y
3,5 3,5 5 1 2 6 7,5 7,5 10 9
Guru Z
3 2 5 4 1 7,5 6 9 7,5 10
π π 9,5 10 14,5 7 4 20,5 20,5 23,5 26,5 29
π π
2
90,25 100 210,25 49 16 420,25 420,25 552,25 702,25 841
π π
2
= 3275,5 π π = 162
34. Statistik Uji
Karena N = 10 dan k = 3 maka kita menggunakan uji Konkordansi Kendall W untuk sampel
besar.
Mencari s terlebih dahulu:
π = π π β
π π
π
2
= 651,1
Menghitung angka yang sama:
ππ =
π‘3
β π‘
12
=
23
β 2 + 33
β 3
12
= 2,5
ππ =
π‘3 β π‘
12
=
23 β 2 + 23 β 2
12
= 1
ππ =
π‘3 β π‘
12
=
23 β 2
12
= 0,5
36. Menghitung π2
π2
= π π β 1 π = 3 10 β 1 0,93 = 25,09
Keputusan:
Karena π2
βππ‘ = 25,09 > π2
π‘ππππ = 16,92, maka π»0 ditolak.
Kesimpulan:Terdapat kecocokan yang signifikan pada pemberian
ranking oleh guru X, Y, dan Z.
Uji Signifikansi
37. Hipotesis
π»0: Tidak terdapat kecocokan yang signifikan pada pemberian
rangking oleh guru X, Y, dan Z.
π» π: Terdapat kecocokan yang signifikan pada pemberian
rangking oleh guru X, Y, dan Z.
Taraf Signifikan:
πΌ = 0,05 πππ ππ = 9 β π π
πΆ, π π = ππ, ππ
Daerah Penolakan π»0
H0 di tolak jika π π
πππ β₯ π π
πππππ