X YXY

N



















 Di mana:

KK = Koefisien kontingensi

X² = Harga Chi-Kuadrat yang diperoleh N = Jumlah frekuensi/individu

Contoh perhitungannya:

Tabel 5.7 Data tentang Aktivitas Berorganisasi dan Kegairahan Belajar dari 100 Orang Subjek

Tidak Aktif Berorganisasi

Kegairahan Belajar Tinggi Sedang Rendah Jumlah

Tinggi Sedang Rendah

12 25 8

10 18 5

8 12 2

30 55 15

45 33 22 100 = N

Untuk menghitung angka indeks korelasi koefisien kontingensi, terlebih dahulu dilakukan hal berikut.

1. Mengetahui besar Chi-Kuadrat dengan rumus:

X² =

 



^



 



 

P o o_{r t} ²

78629 , 0

N X

X



2 2

 

²



^

h h of

f f

N XX

2

2

100 212 ,1

212 ,1



212 , 101

212 ,1

012 , 0

N XX



2 2

  

X Y XY

N    Di mana:

X² = Chi-Kuadrat

f_o = Frekuensi yang diperoleh f_h = Frekuensi yang diharapkan

Untuk menyelesaikan rumus di atas, diperlukan tabel kerja berikut ini.

DUMMY

Tabel 5.8 Tabel Kerja untuk Menghitung Chi-Kuadrat (X²) dari Bahan Tabel 5.7

Sel f_o f_h (f_{o –} f_h) (f_{o –} f_h)² (f_{o –} f_h)² ––––––f_h 1

2

3

4

5

6

7

8

9

12

10

8

25

18

12

8

5

2

45 x 30 –––––– = 13,5 100 33 x 30 –––––– = 9,9 100 22 x 30 –––––– = 6,6 100 45 x 55 –––––– = 24,75 100

33 x 55 –––––– = 18,15 100

22 x 55 –––––– = 12,1 100 45 x 15 –––––– = 6,75 100 33 x 15 –––––– = 4,95 100 22 x 15 –––––– = 3,3 100

-1,5

+0,1

+1,4

+0,25

-0,15

-0,1

+1,25

+0,05

-1,3

2,25

0,01

1,96

0,062

0,022

0,01

1,562

0,002

1,69

0,167

0,001

0,297

0,002

0,001

0,001

0,231

0,000

0,512

N = 100 ∑(f_{o –} f_h) = 0 ∑(f_{o –} f_h)² ––––––– = 1,212 f_h

Perhatian:

Untuk menetapkan f_h digunakan rumus berikut:

Jk x Jb

f_{h =} ––––––

Js

DUMMY

f_h = Frekuensi yang diharapkan Jk = Jumlah kolom

Jb = Jumlah baris

Js = Jumlah semua/jumlah individu

Dari perhitungan Tabel 5.8 di atas, diperoleh Chi-Kuadratnya adalah 1,212 (X² = 1,212).

2. Menyelesaikan rumus korelasi koefisien kontingensi:

KK =

 



^



 



 

P o o_{r t} ²

78629 , 0

N X

X

2

2

 

²



^

h h o

f f f

N XX



2 2

100 212 ,1

212 ,1



212 , 101

212 ,1

012 , 0

N X

X

2

2

  



N X²

 

X ²

 

N Y²

^{ }

Y ²



Y X XY N





















Di mana: X² = 1,212 dan N = 100 Jadi:

KK =

 



^



 



 

P o or t 2

78629 , 0

N X

X



2 2

 

²



^

h h of

f f

N XX

2

2

100 212 ,1

212 ,1



212 , 101

212 ,1 012 , 0

N X

X

2

2

  



N X²

 

X ²

 

N Y²

 

Y ²



Y X XY N



















 =

 







 



 

P o o_{r t} ² 78629 , 0

N X

X

2

2

 

²



^

h h of

f f

N XX

2

2

100 212 ,1

212 ,1



212 , 101

212 ,1

012 , 0

N X

X

2

2

  



^{N X2}

 

^{X 2}

 

^{N Y2}

 

^{Y 2}



Y X XY N



















 =

 



^



 



 

P o or t 2

78629 , 0

N X

X



2 2

 

²



^

h h of

f f

N X

X

2

2

100 212 ,1

212 ,1



212 , 101

212 ,1 012 , 0

N XX

2

2

  



^{N X2}

 

^{X 2}

 

^{N Y2}

^{ }

^{Y 2}



Y X XY N





















= 0,110

Untuk memberikan interpretasi terhadap harga koefisien kontingensi, terlebih dahulu diubah menjadi Phi dengan rumus:

KK Phi = ––––––––––

1 – KK²

0,110 Phi = –––––––––

1 – 0,110²

0,110

= ––––––––––

1 – 0,112

0,110 = –––––––––

0,988

DUMMY

0,110 = ––––––––

0,994

= 0,111

Selanjutnya, harga Phi yang sudah diperoleh kita konsultasikan dengan Tabel Nilai r Product Moment. Adapun Tabel Nilai r Product Moment adalah sebagai berikut.

Tabel 5.9 Tabel Harga Kritik dari r Product Moment

N Interval

Kepercayaan

95% 99% N Interval

Kepercayaan

95% 99% N Interval

Kepercayaan 95% 99%

3 45

67 89 10 1112 1314 15 1617 1819 20 21 2223 2425

0,997 0,999 0,950 0,990 0,978 0,959 0,811 0,917 0,574 0,874 0,707 0,874 0,666 0,798 0,632 0,765 0,602 0,735 0,576 0,708 0,553 0,684 0,532 0,661 0,514 0,641 0,497 0,623 0,482 0,606 0,468 0,590 0,456 0,575 0,444 0,561 0,433 0,549 0,423 0,537 0,413 0,526 0,404 0,515 0,396 0,505

26 2728 29 30 3132 3334 35 3637 3839 40 4142 4344 45 46 4748 4950

0,388 0,496 0,381 0,487 0,374 0,478 0,367 0,470 0,361 0,463 0,355 0,456 0,349 0,449 0,344 0,442 0,339 0,436 0,334 0,430 0,329 0,424 0,325 0,418 0,320 0,413 0,316 0,408 0,312 0,403 0,308 0,396 0,304 0,393 0,301 0,389 0,297 0,384 0,294 0,380 0,291 0,376 0,288 0,372 0,284 0,368 0,281 0,364 0,279 0,361

55 6065 70 75 8085 9095 100 125150 175200 300 400500 600700 800 900 1000

0,266 0,345 0,254 0,330 0,244 0,317 0,235 0,306 0,227 0,296 0,220 0,286 0,213 0,278 0,207 0,270 0,202 0,263 0,195 0,256 0,176 0,230 0,159 0,210 0,148 0,194 0,138 0,181 0,113 0,148 0,098 0,128 0,088 0,115 0,080 0,105 0,074 0,097 0,070 0,091 0,065 0,086 0,062 0,081

DUMMY

Dari tabel di atas, diketahui N = 100 diperoleh harga r tabel pada taraf signifikansi 5% = 0,195 dan pada taraf signifikansi 1% = 0,256.

Karena Phi = 0,111 lebih kecil dari r tabel, baik pada taraf signifikansi 5% maupun 1%, maka hipotesis alternatif Ha yang berbunyi: Ada korelasi antara yang tidak aktif berorganisasi dengan kegairahan belajar ditolak. Ini berarti tidak ada korelasi antara yang tidak aktif berorganisasi dengan kegairahan belajar.

Contoh lain untuk menghitung korelasi koefisien kontingensi seperti tertera pada tabel berikut.

Tabel 5.10 Latar Belakang Pendidikan dan Kebiasaan Belajar Latar Belakang

Pendidikan Kebiasaan Belajar Jumlah

Selalu Kadang-kadang Tidak Pernah SMP

MTs

15 12

5 8

0 0

20 20

Jumlah 27 13 0 N = 40

Untuk menyelesaikan rumus korelasi koefisien kontingensi, ada beberapa tahapan yang harus ditempuh, yaitu sebagai berikut.

1. Membuat Tabel f_o dan f_h

Tabel 5.11 Frekuensi yang Diperoleh (fo) dan yang Diharapkan (fh) Latar Belakang

Pendidikan Kebiasaan Belajar Jumlah

Selalu

Kadang-kadang Tidk

Pernah SMP

MTs

15 (13,5)

12 (13,5)

5 (6,5)

8 (6,5)

0 (0)

0 (0)

20

20

Jumlah 37 23 0 N = 40

Angka-angka dalam kurung adalah jumlah frekuensi yang diharapkan (fh). Untuk mencari frekuensi yang diharapkan (fh), digunakan rumus berikut.

DUMMY

Jk x Jb fh = –––––––

Js

fh = Frekuensi yang diharapkan Jk = Jumlah kolom

Jb = Jumlah baris

Js = Jumlah semua/jumlah individu Jadi, untuk sel SMP:

27 x 20

fh = –––––––– = 13,5 40

13 x 20

fh = –––––––– = 6,5 40

Sementara itu, untuk sel MTs:

27 x 20

fh = –––––––– = 13,5 40

13 x 20

fh = –––––––– = 6,5 40

Perhatian!

Bahwa dalam mencari bilangan X² harus lebih dahulu ∑fo = ∑fh dan ∑)fo – fh = 0

2. Menghitung Chi-Kuadrat X² =

∑ (

⁻

)

²

h h of

f f Di mana:

X² = Chi-kuadrat

fo = Frekuensi yang diperoleh fh = Frekuensi yang diharapkan

Untuk keperluan menyelesaikan rumus di atas, diperlukan tabel kerja berikut.

DUMMY

Tabel 5.12 Tabel Kerja untuk Menghitung Chi-Kuadrat (X²) dari Bahan Tabel 5.11

Latar Belakang

Pendidikan Kategori fo fh (fo – fh) (fo – fh)² (fo – fh)² ––––––

fh

SMP Selalu

Kadang-kadang Tidak Pernah

15 5 0

13,5 6,5

0

+1,5 -1,5 0

2,25 2,25 0

0,167 0,167 0

MTs Selalu

Kadang-kadang Tidak Pernah

15 5 0

13,5 6,5

0

+1,5 -1,5 0

2,25 2,25 0

0,167 0,167 0 40 40 ∑(fo – fh) = 0 ∑(fo – fh)²

––––––– = 1,026 fh

3. Menghitung Koefesien Korelasi Kontingensi KK =

 



^



 



 

Po or t 2

78629 , 0

N X

X



2 2

 

²



^

h h of

f f

N X

X

2

2

100 212 ,1

212 ,1



212 , 101

212 ,1 012 , 0

N XX

2

2

  



^{N X2}

 

^{X 2}

 

^{N Y2}

^{ }

^{Y 2}



Y X XY N



















Di mana: X² = 1,026 dan N = 40 Jadi:

KK = 1,026

——————

1,026 + 40

= 1,026

————41026

= 0,025

= 0,158

4. Membuat Tabel Harga C maks untuk Berbagai m

m adalah harga minimum antara banyaknya baris dan banyaknya kolom. C maks selalu lebih kecil dari 1. Untuk menghitung C maks, digunakan rumus berikut.

DUMMY

C maks = m – 1

————m

Dari contoh di atas, maka daftar kontingensi terdiri dari dua baris dan tiga kolom. Jadi, minimumnya (m) adalah dua, sehingga:

C maks = 2 – 1

————3

= 1

——3

= 0,5

= 0,707

Tabel 5.13 Harga C maks untuk Berbagai m

m C maks

2 3 4 5 6 7 8 9 10

0,707 0,816 0,866 0,894 0,913 0,926 0,935 0,943 0,949

5. Membandingkan dan Menginterpretasikan Koefisien Korelasi Kontingensi

Harga KK = 0,158 ini dimasukkan ke dalam harga C maks untuk bebagai m, yaitu 0,707, ternyata harga KK = 0,158 lebih kecil dari harga C maks untuk bebagai m. Maka, dapat dikatakan bahwa tidak ada korelasi antara latar belakang pendidikan dengan kebiasaan belajarnya.

DUMMY

G. Soal-soal Latihan

1. Apa yang dimaksud dengan:

a. Angka Indeks Korelasi b. Bivariat Variabel c. Multivariat Variabel

2. Kapan Korelasi Product Moment tepat digunakan? Jelaskan!

3. Kapan Korelasi Triserial tepat digunakan? Jelaskan!

4. Bagaimana cara memberikan interpretasi mengenai besarnya koefisien korelasi? Jelaskan!

DATA: A

Subjek Skor pada Varibel

X Y

A B C D E F G H I J

8 7 8 7 9 7 9 8 9 8

8 6 8 6 7 6 7 7 8 7

∑X = ∑Y =

5. Buatlah tabel dari data di atas untuk menyelesaikan rumus Korelasi Product Moment, kemudian telitilah dengan cermat apakah ada korelasi positif yang signifikan antara skor variabel X dan variabel Y, dengan cara sebagai berikut.

a. Merumuskan hipotesis alternatif dan hipotesis nihilnya.

b. Melakukan perhitungan untuk memperoleh angka indeks korelasi r_xy lengkap dengan rumus yang digunakan, yaitu sebagai berikut.

DUMMY

r_xy =

 



^



 



 

P o or t 2

78629 , 0

N X

X

2

2

 

²



^

h h of

f f

N X

X



2 2

100 212 ,1

212 ,1



212 , 101

212 ,1 012 , 0

N X

X

2

2

  



^{N X2}

 

^{X 2}

 

^{N Y2}

^{ }

^{Y 2}



Y X XY N





















c. Memberikan interpretasi dengan cara berkonsultasi pada Tabel Nilai r Product Moment.

d. Kemukakan kesimpulan dari hasil perhitungan tersebut.

DATA: B

Statistik Kerajinan Belajar

Tinggi Sedang Rendah

7,9 8 8,2 7,5 6,8 7,2

6,8 6,4 6,9 7,5 6,2 7,2 6,6 7,3 6,3 6,0 6,2

6,2 5,8 5,6

6. Buatlah tabel dari data di atas untuk menyelesaikan rumus korelasi triserial, kemudian telitilah dengan cermat apakah ada korelasi positif yang signifikan antara kerajinan belajar dan prestasi belajar, dengan cara sebagai berikut.

a. Merumuskan hipotesis alternatif dan hipotesis nihilnya.

b. Buatlah tabel kerja r serial.

c. Hitunglah SD_tot, dengan terlebih dahulu membuat tabel kerja untuk mencari SD_tot.

d. Berikan interpretasi hasil yang diperoleh.

e. Kemukakan kesimpulan dari hasil perhitungan tersebut.

DUMMY

DATA: C Latar Belakang

Pendidikan

Kebiasaan Belajar

Jumlah Selalu Kadang-kadang Tidak Pernah

SMP MTs

20 17

10 13

0 0

30 30

Jumlah 37 23 0 N = 60

7. Hitunglah Korelasi Kontingensi dengan mengemukakan tahapan-tahapannya!

8. Berikan interpretasi hasil perhitungan tersebut!

9. Kesimpulan apa yang dapat saudara berikan!

DUMMY

A. Pengertian Tes Non-Parametrik

Tes Non-Parametrik disebut juga dengan tes bebas distribusi, dan dapat digunakan bilamana:

1. Sifat distribusi populasi (dari mana sampelnya ditarik) tidak diketahui normal/tidaknya.

2. Variabel-variabelnya berbentuk skala nominal (terklasifikasi dalam kategori-kategori) dan dinyatakan dalam jumlah frekuensi.

3. Variabel-variabelnya berbentuk skala ordinal (bertata jenjang), yang dinyatakan dalam urutan ke-1, ke-2, ke-3, dan seterusnya.

Para ahli statistik banyak yang menyarankan bila memungkinkan gunakanlah tes parametrik. Oleh karena tes non-parametrik didasarkan atas data hitung atau ranking, sehingga tes non-parametrik kurang begitu cermat. Akan tetapi, bilamana asumsi-asumsi parametrik kurang dapat dipenuhi, gunakanlah tes non-parametrik.

B. Student Test (“t” Tes)

Hal yang dimaksud dengan “t” tes adalah salah satu tes statistik yang dipergunakan untuk menguji kebenaran atau kepalsuan hipotesis nihil yang menyatakan bahwa di antara dua buah Mean Sampel