BAB III METODOLOGI PENELITIAN - BAB III

A. Tempat Penelitian

Penelitian ini dilaksanakan di Sekolah Menengah Kejuruan (SMK) Triguna Utama Jl Ir. H. Juanda Km 2 Ciputat, Tangerang Selatan.

SMK Triguna Utama adalah sebuah SMK swasta dibawah Yayasan Perguruan Islam Triguna Utama (YPITU), dimana yayasan mempunyai mempunyai dua (2) lembaga pendidikan yaitu : SMK Triguna Utama dan SMA Triguna Utama.

SMK Triguna Utama mempunyai empat (4) jurusan, yaitu : 1. Jurusan Mesin Otomotif

2. Jurusan Mekanik Industri 3. Jurusan Listrik

4. Jurusan Bisnis Manajemen. B. Waktu Penelitian

Penelitian ini akan dilaksanakan selama empat bulan dari bulan Maret sampai dengan bulan Juli 2011.

Tabel 1. Jadwal Penelitian

N

o Jenis Kegiatan

Bulan/Minggu ke

Maret April Mei Juni Juli

1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4

1 Penentuan masalah / judul

2 Survey Pendahuluan

3 Menyusun Proposal Penelitian

4 Menyusun Instrumen

5 Uji Coba Instrumen

6 Proses Treatmen dan Pengumpulan data

7 Mengolah Data

8 Penyusunan Laporan

9 Sidang Tesis

C.Metode Penelitian

Pada penelitian ini menggunakan metode eksperimen, yaitu dengan memberikan jenis perlakuan yang berbeda pada dua kelompok belajar siswa. Satu kelompok dijadikan sebagai kelompok eksperimen, yaitu diberikan perlakuan pembelajaran matematika dengan media pembelajaran teknologi informasi dan komunikasi serta juga diberikan pendekatan pembelajaran pendidikan matematika realistik, sedangkan kelompok yang satu lagi sebagai kelompok kontrol dengan menggunakan media dan pendekatan pembelajaran konvesional.

Penelitian ini menggunakan metode eksperimen dengan disain treatmen by level factorial 2 x 2 sebagai berikut :

Tabel 2. Disain Penelitian

Pendekatan Pembelajaran (B)

Media Pembelajaran (A) Teknologi Informasi &

Komunikasi (A1)

Pendidikan Matematika Realistik (B1)

Y11 Y12

Konvensional (B2) Y21 Y22

Keterangan :

A1 = Media Pembelajaran Teknologi Informasi dan Komunikasi

A2 = Media Pembelajaran Konvensional

B1 = PendekatanPembelajaranPendidikan MatematikaRealistik

B2 = Pendekatan PembelajaranMatematikaKonvensional

Y11= Hasilbelajarmatematikasiswadengan media pembelajaran TIK

danpendekatanpembelajaranpendidikan matematikarealistik

Y12= Hasilbelajarmatematikasiswadenganmedia pembelajarankonvensional dan

pendekatan pembelajaranmatematikarealistik

Y21= Hasilbelajarmatematikasiswadenganmedia pembelajaranTIK dan

pendekatanpembelajaranpendidikan matematikakonvensional. Y22= Hasilbelajarmatematikasiswadenganmedia

pembelajarankonvesionaldanpendekatan pembelajaran konvensional.

D. Populasi dan Sampel 1. Populasi

mengenai karakteristik tertentu dari semua anggota kumpulan yang lengkap dan jelas yang ingin dipelajari sifat-sifatnya. Jadi adalah subjek dari keseluruhan yang akan diteliti.

Populasi dari penelitian ini adalah siswa kelas XI SMK TRIGUNA UTAMA tahun ajaran 2010/2011 sebanyak 289 siswa terbagi dalam 8 kelas. 2. Sampel.

“Sampel adalah sebagian yang diambil dari populasi”. (Sudjana 2009:6). Dengan kata lain sampel merupakan penarikan sebagian subjek yang ada pada populasi.Hal ini sesuai dengan pendapat Suharsimi Arikunto (1996 : 120) sebagai ancer-ancer bila subjeknya kurang dari 100, lebih baik diambil semua, tetapi jika subjeknya besar dapat diambil antara 10-15 % atau 20-25 % atau lebih.

Berdasarkan hal diatas, rencana dalam penelitian ini peneliti mengambil pengambilan sample penelitian sebanyak 60 siswaterdiri dari kelas XI Bisnis Manajemen yang terbagi dalam kelompok yaitu kelompok dengan pendekatan pembelajaran pendidikan matematika realistik dan menggunakan media pembelajaran TIK, kelompok dengan pendekatan pembelajaran matematika konvensional dan menggunakan media pembelajaran TIK, kelompok dengan pendekatan pembelajaran pendidikan matematika realistik dan menggunakan media pembelajaran konvensional, kelompok dengan pendekatan pembelajaran matematika konvensional dan menggunakan media pembelajaran konvensional. E. Teknik Pengumpulan Data

pembelajaran TIK dan pendekatan pembelajaran pendidikan matematika realistik serta kelompok kontrol yaitu kelompok dengan media pembelajaran dan pendekatan pembelajaran yang konvensional.

Teknik pengumpulan data dengan cara teknik klaster atau Cluster Sampling

yaitu berdasarkan pada kelompok, daerah atau kelompok subjek yang secara alami berkumpul bersama. (Sukardi 2010:61). Menurut Sugiyono(2004:94), teknik cluster sampling umumnya dilakukan 2 tahap, yaitu tahap pertama menentukan sampel kelas/daerah dan tahap berikutnya menentukan orang-orang yang ada pada kelas/daerah itu secara sampling pula.

Tahap pertama, bahwa penentuan kelas yang dijadikan penelitian untuk mengambil sebagai kelas eksperimen dan kelas kontrol dengan memilih dari kelas XI pada jurusan Bisnis Manajemen. Satu kelas sebagai kelas eksperimen dan satu kelas lagi menjadi kelas kontrol. Sedangkan 1 kelas dari Jurusan Otomotif dipakai sebagai kelas uji coba (validasi) instrumen penelitian.

F. Variabel Penelitian

Variabel-variabel dalam penelitian ini adalah :

a. Variabel bebas 1, dalam hal ini merupakan variabel treatment/perlakuan (X1) yaitu media pembelajaran TIK dan media pembelajaran

konvensional.

b. Variabel bebas 2, dalam hal ini merupakan variabel treatment/perlakuan (X2) yaitu pendekatan pembelajaran pendidikan matematika realistik dan

pendekatan pembelajaran konvensional.

c. Variabel terikat, dalam hal ini sebagai variabel kriterium (Y), yaitu hasil belajar matematika siswa untuk pokok bahasan barisan dan deret kelas XI SMK.

G. Instrumen Penelitian

1. Instrumen Tes Hasil Belajar Matematika a. Definisi Konseptual

Hasil belajar matematika siswa adalah tingkat kemampuan daya serap siswa dalam pelajaran matematika untuk pokok bahasan barisan dan deret yang meliputi indikator: Pengertian barisan dan deret, barisan aritmatika, deret aritmatika, barisan geometri, deret geometri dan deret geometri tak hingga.

Hasil belajar matematika siswa adalah skor kemampuan belajar matematika yang diukur dengan tes matematika bentuk pilihan ganda dengan 5 option jawaban sebanyak 40 butir soal.

c. Kisi-kisi Instrumen Tes Hasil Belajar Matematika

Instrumen yang digunakan untuk mendapatkan data hasil belajar matematikayaitu tes pilihan ganda dengan 5 opsi jawaban berjumlah 40 soal. Untuk setiap responden yang menjawab benar satu butir soal diberi skor 1 dan yang menjawab salah diberi skor 0. Dengan demikian skor terendah siswa adalah 0 dan skor maksimum adalah 40. Rancangan atau kisi-kisi instrumen tes hasil belajar matematika seperti tabel berikut:

Tabel 3. Kisi-kisi instrument Tes Hasil Belajar Matematika

Kompetensi

Dasar Materi Indikator

Jml

Menerapkan konsep barisan dan deret dalam pemecahan masalah

Barisan & Deret

1. Pengertian barisan bilangan dan deret 2. Barisan Aritmatika

3. Deret Aritmatika

4. Barisan Geometri

5. Deret Geometri

6. Deret Geometri Tak Hingga 4 8 8 8 8 4 C1

C1, C2

C3

C1, C2

C3

C1,C2,

C3

C1,C2,

C3

C2, C3

1,2,3,4 5,6,7,8,9, 10,11,12 13,14,15, 16,17,18, 19,20 21,22,23,24 ,25,26,27,2 8 29,30,31,32 ,33,34,35,3 6 37,38,39,40

2.Analisis Instrumen Penelitian

berhubungan dengan Barisan dan Deret . Instrumen tersebut terlebih dahulu diuji tingkat validitas, reliabilitas, daya pembeda dan indeks kesukarannya.

1. Perhitungan Validitas Soal

Pada penelitian ini Pengujian Validitas yang digunakan adalah validitas isi atau content validity sebuah test yang dikaitkan mempunyai validitas isi yang baik apabila test tersebut mengukur tujuan khusus tertentu yang sejajar dengan materi atau isi pelajaran yang diberikan. Perumusan yang digunakan adalah korelasi product moment.

r x y =

NΣ xy−(Σx)(Σy)

√

{

NΣx2_−(Σx)2_(NΣy)2_−(Σy)2

}

Keterangan :

r

_{xy : Koefisien korelasi antara x dan y}

X

_{: Variabel skor tiap item}

Y

_{: Variabel skor total item}

N

_{: Jumlah Sample}

Adapun interpretasi harga koefisien validitasnya menurut Suharsimi Arikunto (2010:75) adalah sebagai berikut :

0,80 <

r

xy ¿ _{1,00 validitas sangat tinggi (sangat baik)}

0,60 <

r

xy ¿ _{0,80 validitas tinggi (baik)}

0,40 <

r

xy ¿ _{0,60 validitas sedang (cukup)}

0,20 <

r

xy ¿ _{0,40 validitas rendah (kurang)}

Adapun penafsiran harga koefisien korelasi ada dua cara yaitu :

1. Dengan melihat harga

r

xy dan diinterprestasikan misalnya validitas tinggi, sedang dan sebagainya.

2. Dengan berkonsultasi ke tabel harga kritik r product moment sehinga dapat diketahui signifikan tidaknya korelasi tersebut. Jika harga r lebih kecil dari harga kritik dalam tabel, maka korelasi tersebut tidak signifikan, begitu juga arti sebaliknya.

Berdasarkan jumlah sebanyak 35 responden nilai tabel r product moment adalah 0,334 berarti jika perhitungan lebih kecil dari 0,334 maka dapat diinterprestasikan tidak valid dan sebaliknya jika lebih besar dari 0,334 maka data diinterprestasikan valid.

Dari hasil penghitungan dengan menggunakan SPSS 16 diperoleh data sebagai berikut :

Tabel 4. Validitas Butir Soal Tes Hasil Belajar Matematika Butir

Soal

r Keterangaa n

Butir Soal

P Keterangaa n

1 0,448 valid 21 0,566 valid

2 0,392 valid 22 0,715 valid

4 0,346 valid 24 0,374 valid

5 0,487 valid 25 0,487 valid

6 0,859 valid 26 0,859 valid

7 0,500 valid 27 0,500 valid

8 0,301 Tidak valid 28 0,268 Tidak valid

9 0,578 valid 29 0,744 valid

10 0,566 valid 30 0,322 Tidak valid

11 0,715 valid 31 0,859 valid

12 0,816 valid 32 0,509 valid

13 0,374 valid 33 0,715 valid

14 0,487 valid 34 0,816 valid

15 0,859 valid 35 0,374 valid

16 0,500 valid 36 0,487 valid

17 0,488 valid 37 0,859 valid

18 0,635 valid 38 0,500 valid

19 0,322 Tidak valid 39 0,268 Tidak valid

20 0,859 valid 40 0,859 valid

2. Perhitungan Koefisien Reliabilitas

Koefisien reabilitas instrument dapat dihitung menggunakan rumus Kuder Richardson – 20 (Alpha Cronbach’s) yaitu :

r11=

{

n

n

−

1

}

{

st

2

−

Σ pq

st

2

}

Dimana :

r11 : Reliabilitas test

st2 _{: Variansi total}

n : Banyaknya item soal

Untuk mencari variansi skor tiap-tiap item dengan menggunakan rumus :

st2 ₌

NΣx

2

−(

x

)

2

n

Dimana :

x : Jumlah peserta yang menjawab benar N : Jumlah soal

N : Jumlah peserta test

Untuk harga r11 yang diperoleh dengan rumus Kuder Richardson – 20 ini

kita menggunakan indeks korelasi dengan : 0,800 – 1,00 = sangat tinggi

0,600 – 0,799 = tinggi 0,400 – 0,599 = rendah

0,200 – 0,399 = sangat rendah

Hasil penghitungan diperoleh realibilitas sebesar 0,955 dengan demikian dapat disimpulkan bahwa data mempunyai realibilitas yang sangat tinggi.

Tabel 5. Reliability Statistics

Cronbach's

Alpha N of Items

0,955 40

Untuk mengetahui soal-soal yang mudah, sedang dan sukar dilakukan uji taraf kesukaran. Untuk menghitung indeks kesukaran ini digunakan rumus :

P

=

JS

B

Keterangan :

P = Indeks Kesukaran

B = Jumlah siswa yang menjawab soal itu dengan benar JS = Jumlah total seluruh siswa peserta tes

Interpretasi terhadap angka Indeks kesukaran item butir soal sebagai berikut :

P = 0,00-0,30 : sukar P = 0,30-0,70 : sedang P = 0,70-1,00 : mudah

Tabel 6. TingkatKesukaranButirSoalTesHasilBelajarMatematika

Butir Soal

P Keterangaa n

Butir Soal

P Keterangaa n

1 0,91 Mudah 21 0,69 Mudah

2 0,80 Mudah 22 0,80 Mudah

3 0,77 Mudah 23 0,66 Sedang

4 0,83 Mudah 24 0,74 Mudah

5 0,71 Mudah 25 0,71 Mudah

6 0,74 Mudah 26 0,74 Mudah

7 0,71 Mudah 27 0,71 Mudah

9 0,71 Mudah 29 0,60 Sedang

10 0,69 Sedang 30 0,80 Mudah

11 0,80 Mudah 31 0,74 Mudah

12 0,66 Sedang 32 0,66 Sedang

13 0,74 Mudah 33 0,80 Mudah

14 0,71 Mudah 34 0,66 Sedang

15 0,74 Mudah 35 0,74 Mudah

16 0,71 Mudah 36 0,71 Mudah

17 0,94 Mudah 37 0,74 Mudah

18 0,54 Sedang 38 0,71 Mudah

19 0,80 Mudah 39 0,94 Mudah

20 0,74 Mudah 40 0,74 Mudah

H. Teknik Analisis Data 1. Analisis Deskriptif

Data yang akan didapat dalam penelitian akan dihitung

a. Mean (rata-rata)

X

₌

Σx

N

b. Modus (nilai yang sering muncul)

Mo = b + p

(

b

1

b

1

+

b

2

)

dimana

b1: Selisih frekuensi kelas modus dengan frekuensi sebelum modus.

b2: Selisih frekuensi kelas modus dengan frekuensi sesudah modus.

c. Median (nilai tengah)

Me = b + P

(

1

2

n

−

F

f

)

dimana :

b: Tepi bawah kelas median P:Panjang kelas median n:Banyaknya siswa

F:Jumlah banyak frekuensi sebelum kelas median f : Frekuensi kelas median

d. Simpangan Baku (standart deviasi)

S =

√

Σx

2

−

(

Σx

n

)

2

n

−

1

2. Analisis Persyaratan Data

Sebelum data dianalisis untuk pengujian hipotesis terlebih dahulu dilakukan uji prasyarat analisis yaitu uji normalitas dan uji homogenitas.

a. Uji Normalitas

Diawali dengan penentuan taraf sigifikansi, yaitu pada taraf signifikasi 5% (0,05) dengan hipotesis yang diajukan adalah sebagai berikut:

H0 : Sampel berdistribusi normal

H1 : Sampel tidak berdistribusi normal

Dengan kriteria pengujian :

Jika Lhitung< Ltabel terima H0,

dan jika Lhitung > Ltabel tolak H0

Adapunlangkah-langkahpengujian normalitas sebagai berikut : 1) Data pengamatan Y1,Y2 , Y3, ... Yndijadikanbilanganbaku

z1, z2 , z3, ... zn dengan menggunakan rumus

zi

=

(

Yi

−

s

Y

)

(dengan Y dan s masing-masingmerupakan rata-rata dan simpanganbaku)

2) Untuksetiapbilanganbakuinidenganmenggunakandaftardistribusi normal baku, kemudiandihitungpeluang F(z1) = P(z ≤ z1)

3) Selanjutnyadihitungproporsi z1,z2 , z3, ... zn yang lebihkecilatau

sama dengan z1. Jikaproporsiinidinyatakanoleh S(zi) maka :

S

(

zi

)=

banyaknya z

i ,

n

z

2

,z

3

,

....

z

n

4) HitungselisihF(zi) - S(zi), kemudiantentukanhargamutlaknya.

5) Ambil harga yang paling besar di antara harga-hargamutlakselisihtersebut, misal hargatersebut Lo.

Untukmenerimaataumenolakhipotesisnol (H0), dilakukandengan

terdapatdalamtabeluntuktarafnyata yang dipilih α = 5%. Untuk mempermudah perhitungan dibuat dalam bentuk tabel.

b. UjiHomogenitas

Setelahdilakukanuji normalitas memberikanindikasi data

hasilpenelitianberdistribusi normal,

makatahapselanjutnyaakandilakukanujihomogenitasdarisampelpenelitianini.

Menurut Nana Sudjanateknik yang

digunakanuntukujihomogenitasadalahdenganmenggunakanmetodeUjiBartletsebag aiberikut:

1) Membuattabel data semuakelompoksampel : Tabel 7.

Data Masing-masingKelompokSampel No.

Resp

Data KelompokSampel

KT KR RT RR

1 Y11 Y21 Y31 Y41

2 Y12 Y22 Y32 Y42

3 Y13 Y23 Y33 Y43

- - - -

-- - - -

-- - - -

-n Y1n Y2n Y3n Y4n

Skt2 Skr2 Srt2 Srr2

nkt nkr nrt nrr

Harga-harga yang Diperlukan untuk Uji Bartlett Kel Sampel dk 1/dk S12 log si2 (dk) log si2

KT n1 - 1 1/(n1 - 1) skt2 log skt2 (n1 - 1) log SKT2

KR n2 -1 1/(n2 - 1) skr2 log skr2 (n2 - 1) log SKR2

RT n3 - 1 1/(n3 – 1) srt2 log srt2 (n3 - 1) log SRT2

RR n4 - 1 1/(n4 – 1) srr2 log srr2 (n4 - 1) log SRR2

∑ ∑ (ni - 1) ∑ 1/(ni – 1) - - ∑ (n1 - 1) log Si2

3) Menghitung varians gabungan dari semua kelompok sampel : s2₌

∑

_(n

1−1)s_i2/

∑

(ni−1)

4) Menghitung harga satuan B, dengan rumus:

B

=(

log

s

2

)

∑

(

n

_i

−

1

)

5) Menghitung nilai chi kuadrat (x2

hitung) = dengan rumus : X2hitung

=(in10)

∑

(ni−1)logs_i2)

Kriteria pengujiannya adalah :

- Tolak H0 jika x2hitung> x(1α) (k-1)- atau x2hitung> xtabel untuk taraf nyata α

= 0,05,

- Terima H0 jika x2hitung>X(1-α) (K-1)atau x2hitung> xtabel untuk taraf nyata α

= 0,05.

Hipotesis yang diajukanadalah :

H0 : σ12 = σ22= ...= σn2 (semua populasi mempunyai varians

sama/homogen)

H1 : σ12 ≠ σ22 ≠ ... ≠ σn2 (ada populasi yang mempunyai varians

Dalam penelitian yang dilakukan penulis bertujuan untuk menguji perbedaan rata-rata skor dengan 2 variabel bebas, maka pengujian hipotesis penelitian yang digunakan adalah analisis of varians (ANAVA) dua arah.

Langkah-langkah dalam ANAVA dua arah Faktorial 2x2:

a. Mengelompokkan skor hasil belajar matematika berdasarkan kategori faktorial 2x2.

- Faktor A : Penggunaan Media Pembelajaran, A1 menggunakan

media pembelajaran teknologi informasi dan komunikasi dan A2 menggunakan media

pembelajaran konvensional.

- Faktor B : Pendekatan Pembelajaran, B1pendekatan

pembelajaran pendidikan matematika realistik dan B2pendekatan pembelajaran konvensional.

Tabel 9. Disain ANAVA Dua Arah Faktorial 2x2

Media Pembelajaran (A) Pendekatan

Pembelajaran (B) A1 A2 ΣB

B1 Y11 Y12 Y10

B2 Y21 Y22 Y20

ΣA _{Y01 Y02 Y00}

b. Membuattabel statistik deskriptif untuk setiap kelompok data.

Tabel 10.

Tabel Statistik Deskriptif untuk ANAVA Dua Arah

A-1 A-2 ∑B

B-1

n

_y

Y

∑

Y

∑

Y

2

n

_y

Y

∑

Y

∑

Y

2

n

_y

Y

∑

Y

∑

Y

2

B-2

n

y

Y

∑

Y

∑

Y

2

n

_y

Y

∑

Y

∑

Y

2

n

_y

Y

∑

Y

∑

Y

2

ΣK

n

y

Y

∑

Y

∑

Y

2

n

y

Y

∑

Y

∑

Y

2

n

y

Y

∑

Y

∑

Y

2

Keterangan:

nY = banyaknya subyek dalam kelompok

Y = rerata sor untuk masing-masing kelompok ∑Y = jumlah skor dalam setiap kelompok

∑Y2 _{= jumlah kuadrat setiap skor dalam kelompok}

Berdasarkan data dalam tabel statistik deskriptif di atas, diolah untuk mendapatkan rangkuman tabel Anova untuk uji hipotesis berikut:

Tabel 11.

Rangkuman ANAVA untuk Uji Hipotesis

Sumber Varians db JK RJK Fh

Ft

0,05 0,01 Antar Kolom (Ak)

Antar baris (Ab) Interaksi (I) db (Ak) db(Ab) db (I) Jk (Ak) Jk (Ab) Jk (I) Rjk (Ak) Rjk (Ab) Rjk (I) Fh (Ak)

Fh (Ab)

Fh (I)

F, (Ak)

F, (Ab) Ft (I)

Ft (Ak)

Ft (Ab)

Ft (I)

Antar Kelompok (A) db (A) Jk (A) Rjk (A) Fh (A) Ft (A) Ft (A)

Dalam Kelompok (D) Db (D) Jk (D) Rjk (D) - - -Total di Reduksi (TR)

Retara/Koreksi (R) db(TR) db(R) Jk (TR) Jk (R) Rjk(TR) Rjk (R)

-Total (T) db(T) Jk (T) - - -

-d. Caramenentukan db, JK, RJK, Fh dan Ft

Menentukan derajat kebebasan (db), jumlah kuadrat (JK), varians (RJK) dan Fhitung (Fh) serta Ftabel (Ft) untuk pengisian sel

a) db (Ak) = k-1 b) db (Ab) = b -1 c) db (I) = (k-1) (b-1) d) db (A) = k.b-1 e) db (D) = n00 -k.b

f) db (TR) = n00 – 1

g) db (R) = 1 h) db (T) = n00

2) Menentukan jumlah kuadrat (JK)

a) JK (T) =

∑

Y

002

b) JK (R) =

(

∑

Y

₀₀2

)

n

₀₀

2

c) JK (TR) = JK (T) – JK (R) d) JK (A) =

(

(

∑

Y

11

)

2

n

₁₁

+

(

∑

Y

12

)

2

n

₁₂

+

(

∑

Y

21

)

2

n

₂₁

+

(

∑

Y

22

)

2

n

₂₂

+

)

−

JK

(

R

)

e) JK (AK) =

(

∑

Y

₀₁

)

n

₀₁

2

+

(

∑

Y

02

)

2

n

₂₀

−

JK

(

R

)

f) JK (Ab) =

(

∑

Y

10

)

2

n

₁₀

+

(

∑

Y

20

)

2

n

₂₀

−

JK

(

R

)

g) JK (I) = JK (A) − JK (AK) − JK (Ab) h) JK (D) = JK (TR) −JK (A)

a) Rjk (Ak) =

δ

2 (Ak) =

JK(Ak)

db(Ak)

b) Rjk(Ab) =

δ

2 (Ab) =

JK(Ab)

db(Ab)

c) Rjk(I) =

δ

2 (I) =

JK(I)

db(I)

d) Rjk(A) =

δ

2 (A) =

JK(A)

db(A)

e) Rjk(D) =

δ

2 (D) =

JK(D)

db(D)

4) Menentukan Nilai F hitung (Fh)

a) Fh (AK) =

δ

2

(

AK

)

δ

2

(

D

)

b) Fh(Ab) =

δ

2

(

Ab

)

δ

2

(

D

)

c) Fh (I) =

δ

2

(

I

)

δ

2

(

D

)

d) Fh (A) =

δ

2

(

A

)

δ

2

(

D

)

5) Menentukan Nilai F tabel (Ft) = F (a, db1, db2)

Catatan :

db1 = db pembilang = k-1

db2 = db penyebut = n-1

e. Penguji Hipotesis dan penarikan kesimpulan

1) Untuk Varians antar Kolom (AK) atau hipotesis 1 Bentuk hipotesis:

H0 : µ01 = µ02

H1 : µ01≠ µ02

Kriteria pengujian hipotesis

a) Tolak H0 dan Terima H1 : Jika Fh (Ak)> Ft(Ak)

b) Terima H0 dan Tolak H1 : Jika Fh(Ak)< Ft(Ak)

2) Untuk Varians antar Baris (Ab) atau hipotesis 2. Bentuk hipotesis :

H0 : µ10 = µ20

H1 : µ10≠ µ20

Kriteria pengujian hipotesis

a) Tolak H0 dan Terima H1 : Jika Fh (Ab)> Ft(Ab)

b) Terima H0 dan Tolak H1 : Jika Fh(Ab)< Ft(Ab)

3) Untuk Varians Interaksi Kolom dan Baris (I) atau hipotesis 3. Bentuk hipotesis :

H0 : Int. AxB = 0

H1 : Int. AxB≠0

Kriteria pengujian hipotesis :

b) Terima H0 dan Tolak H1 : Jika Fh(I) < Ft(I)

f. Uji Lanjut

Uji lanjut dilakukan untuk mengetahui pengaruh/perbedaan masing-masing kelompok dengan menggunakan uji Uji Tukey (karena data perkelompok sama)atau Uji t untuk beda rata-rata, jika dalam pengujian hipotesis diperoleh interaksi yang signifikan.

1) Menentukan nilai Q hitung (Qh) Dengan rumus :

Qh

=

|

Xi

−

Xj

|

√

RJK

(

D

)

n

=

|

Xi

−

Xj

|

√

δ

2

n

n = jumlah data dalam kelompok RJK(D) = varians dalam kelompok

Untuk n per kelompok :

√

RJK

(

D

)/

n

Untuk n per perlakuan :

√

RJK

(

D

)/

n

2) Menentukan nilai Q tabel (Qt)

Untuk α = 0,05, n = db dan jumlah kelompok k : Qt = Q (0,05 : n / k)

3) Pengujian hipotesis uji lanjut dan penarikan kesimpulan Kriteria Pengujian Hipotesis :

a) Tolak H0 (terima H1) jika Qh > Qt

g) Hipotesis Statistik Uji Lanjut

Disain faktor 2 x 2, maksimum ada 4 hipotesis yang perlu diuji. Hipotesis statistik tersebut yaitu :

1) H0 : µ11≤ µ21

H1 : µ11> µ21

2) H0 : µ11≥ µ22

H1 : µ11< µ22

3) H0 : µ12≤ µ21

H1 : µ12> µ21

4) H0 : µ12≥ µ22