Makalah Parametrik Non Parametrik

STA

STATISTIK PARAMETRIK DAN TISTIK PARAMETRIK DAN NON-PARAMETRIK NON-PARAMETRIK 

Data kuantitatif dibagi menjadi dua, yaitu data diskrit atau nominal dan data Data kuantitatif dibagi menjadi dua, yaitu data diskrit atau nominal dan data

kontinum. Data nominal adalah data yang hanya dapat digolong – golongkan secara terpisah, kontinum. Data nominal adalah data yang hanya dapat digolong – golongkan secara terpisah, secara diskrit atau kategori. Data ini diperoleh dari hasil menghitung. Misalnya, dalam satu secara diskrit atau kategori. Data ini diperoleh dari hasil menghitung. Misalnya, dalam satu kelas setelah dihitung terdapat 50 mahasiswa, terdiri atas 30 pria dan 0 wanita. Dalam suatu kelas setelah dihitung terdapat 50 mahasiswa, terdiri atas 30 pria dan 0 wanita. Dalam suatu kelompok terdapat !00 orang suku "awa

kelompok terdapat !00 orang suku "awa dan 500 orang suku #unda.dan 500 orang suku #unda.

#edangkan data kontinum adalah data yang ber$ariasi menurut tingkatan dan diperoleh dari #edangkan data kontinum adalah data yang ber$ariasi menurut tingkatan dan diperoleh dari hasil pengukuran. Data ini dibagi menjadi tiga, data ordinal, inter$al dan ratio.

hasil pengukuran. Data ini dibagi menjadi tiga, data ordinal, inter$al dan ratio. !

!.. DDaatta oa orrddiinnaall

%dalah data yang dibentuk rangking atau peringkat. Misalnya juara &, &&, &&& dan %dalah data yang dibentuk rangking atau peringkat. Misalnya juara &, &&, &&& dan seterusnya. Data ini bila dinyatakan dalam skala, maka jarak satu data dengan data seterusnya. Data ini bila dinyatakan dalam skala, maka jarak satu data dengan data lainnya tidak sama.

lainnya tidak sama. .

. DaData ta &n&nteter$r$alal

%dalah data yang jaraknya sama tetapi tidak mempunyai nilai nol '0( mutlak. %dalah data yang jaraknya sama tetapi tidak mempunyai nilai nol '0( mutlak. Misalnya, skala termometer, terdapat nilai 0 atau 0) * namun tetap ada nilainya. Misalnya, skala termometer, terdapat nilai 0 atau 0) * namun tetap ada nilainya. 3

3.. DDaatta +a +aattiioo

%dalah data yang jaraknya sama dan mempunyai nilai nol mutlak. Misalnya data %dalah data yang jaraknya sama dan mempunyai nilai nol mutlak. Misalnya data tentang berat, panjang, dan $olume. erat 0 kg berarti tidak ada bobotnya, panjang 0 tentang berat, panjang, dan $olume. erat 0 kg berarti tidak ada bobotnya, panjang 0 m berarti tidak ada panjangnya.

m berarti tidak ada panjangnya.  Bentuk Hipotesis

 Bentuk Hipotesis

-ipotesis merupakan jawaban sementara terhadap rumusan masalah penelitian. Dikatan -ipotesis merupakan jawaban sementara terhadap rumusan masalah penelitian. Dikatan sementara karena jawaban yang diberikan didasarkan pada teori dan belum menggunakan sementara karena jawaban yang diberikan didasarkan pada teori dan belum menggunakan fakta. Menurut tingkat penjelasan '

fakta. Menurut tingkat penjelasan 'level of explanationlevel of explanation( $ariable yang diteliti, maka terdapat( $ariable yang diteliti, maka terdapat tiga bentuk hipotesis yang dirumuskan dan

tiga bentuk hipotesis yang dirumuskan dan diuji, misalnyadiuji, misalnya !.

!. -i-ipopotetesisis s DeDeskskririptptif if 

%dalah dugaan terhadap nilai satu $ariable dalam satu sampel walaupun didalamnya %dalah dugaan terhadap nilai satu $ariable dalam satu sampel walaupun didalamnya terdapat

terdapat beberapan beberapan kategori.kategori. *ontoh 

*ontoh  -o

-o  k kececenendederurungngan an mamasysyaraarakakat mt mememililih ih wawarnrna ma mobobil il gegelalapp -a

-a  ke kececendnderuerungngan man masyasyaraarakakat met memimilih lih wawarnrna ma mobobil bil bukukan wan warnarna gea gelaplap .

. -i-ipopotetesisis s /o/ompmparaaratitif f 

%dalah dugaan terhadap perbandingan nilai dua sampel atau lebih. erbandingan atau %dalah dugaan terhadap perbandingan nilai dua sampel atau lebih. erbandingan atau komparasi ini terbagi dalam dua, diantaranya

komparasi ini terbagi dalam dua, diantaranya a.

a. /omp/omparasi berarasi berpasangpasangan 'relan 'related( daated( dalam dulam dua sampa sampel dan lel dan lebih debih dari dua ari dua sampesampel 'kl 'k sampel(

*ontoh 

#ampel erpasangan, komparatif dua sampel

-o  tidak terdapat perbedaan nilai penjualan sebelum dan sesudah ada iklan -a  terdapat perbedaan nilai penjualan sebelum dan sesudah ada iklan

 b. /omparasi independen dalam dua sampel dan lebih dari dua sampel 'k sampel(. *ontoh 1

#ampel &ndependen, komparatif tiga sampel

-o  tidak terdapat perbedaan antara birokrat, akademisi dan pebisnis dalam memilih partai

-a  terdapat perbedaan antara birokrat, akademisi dan pebisnis dalam memilih  partai

3. -ipotesis %sosiatif 'hubuingan(

%dalah dugaan terhadap hubungan antara dua $ariable atau lebih. *ontoh 

-o  tidak terdapat hubungan antara jenis profesi dengan jenis olah raga yang disenangi

-a  terdapat hubungan antara jenis profesi dengan jenis olah raga yang disenangi

2erdapat dua macam teknik statistic inferensial yang dapat digunakan untuk menguji

hipotesis penelitian, yaitu #tatistik arametris dan #tatistik onparametris. /eduanya bekerja dengan data sampel dan pengambilan sampel harus dilakukan secara acak atau random.

A. STATISTIK PARAMETRIK 

#tatistik parametrik adalah alat tes yang dipakai untuk menganalisa data kuantitatif dengan  berpegang pada asumsi bahwa data penelitiannya mempunyai distribusi normal sehingga

akan diketahui parameternya 'mean dan standar de$iasi(. eberapa metode parametrik adalah sebagai berikut 

!. /orelasi

/orelasi digunakan untuk mengukur hubungan antara dua $ariable. Dalam analisa korelasi ini ada beberapa asumsi dasar yang harus terpenuhi sebelum data dianalisa, yaitu

a. Dua data yang akan dikorelasikan harus berasal dari sampel yang sama

 b. Datanya harus merupakan data inter$al4rasio 'dan data ordinal yang diinter$alkan( c. Datanya mempunyai distribusi normal

%da tiga jenis analisa korelasi yang bisa digunakan dalam penelitian ilmu – ilmu sosial, diantaranya  Pearson product-moment correlation coefficient, phi coefficient dan point-biseral correlation. /orelasi pearson product-moment  digunakan untuk mengukur hubungan antara dua $ariabel continuous. ila $ariabelnya terdiri dari $ariable kategorial, korelasi yang digunakan adalah korelasi phi coefficient ,

sedangkan point-biseral  digunakan bila $ariabelnya terdiri dari $ariabel continuous dan kategorial. /orelasi Pearson product-moment  juga dapat digunakan untuk mencari hubungan antara $ariabel inter$al4rasio dan $ariabel ordinal yang diinter$alkan.

. 22est

%dalah metode yang digunakan untuk menentukan apakah seperangkat nilai yang kita analisa berasal dari populasi yang sama atau tidak. %nalisa ini la6im digunakan untuk membandingkan mean dari dua kelompok. %da dua jenis 22est, yaitu Independent  groups T-Test  dan Repeated measures T-Test . %sumsi dasar yang harus dipahami

dalam analisa perbandingan 22est adalah sebagai berikut a. Datanya harus data inter$al atau rasio.

 b. Data berasal dari sampel yang random dari suatu populasi 'bila ingin mengeneralisasikan temuannya(.

c. Datanya mempunyai distribusi normal. .!. &ndependents groups 22est

"enis analisis ini digunakan untuk membandingkan mean dari dua kelompok yang berbeda dan keduanya diambil dalam situasi yang berbeda pula. 22est ini sering disebut between-subect design oleh karena itu anggota dari

kelompok satu tidak boleh menjadi anggota dari kelompok lainnya. Group Statistics   #78  Mean #td. De$iation #td. 7rror  Mean moti$ation !.00   .00 50 9 .:0;9 .:::3 .;3< .3;9 3.970 <.<70

Independent Samples Test

=e$ene>s 2est for ?uality of 

@ariance

A #ig. f df   #ig. ' tailed( Mean Differenc e #td. 7rror  Difference 95B *onfidence inter$al of Mean =ower Cper   Moti$ation 7?ual $ariances assumed   7?ual $ariances assumed !.33 .5< .959 .995 ;; :5.<0! .3<! .33 5.<70 5.<70 #.09370 #.;070 .!;9; .!;5: :.370 5.970

*ontoh diatas adalah perbandingan moti$asi antara pria dan wanita dalam belajar ahasa &nggris. Dalam penelitian ini melibatkan 50 wanita dan 9 pria. Dengan melihat mean dan standar de$iasi, belum dapat disimpulkan apakah terjadi  perbedaan antara moti$asi wanita dan pria. Cntuk menentukannya harus

digunakan nilai t atau t$alue, tingkat kebebasan atau degree of freedom 'df( dan two tail significans for acuals variances untuk menentukan apakah terjadi

 perbedaan moti$asi antara wanita dan pria. ilai t nya adalah .959 dan two tail  sigficancenya menunjukan p E 0.5 'p F 3.<!(. berdasarkan analisa tersebut p E .05,

sehingga hasilnya dapat disimpulkan bahwa tak ada perbedaan signifikan antara moti$asi pria dan wanita dalam elajar ahasa &nggris. "adi hipotesa nol ' H !₍ dapat diterima.

.. +epeated measures 22est

"enis analisa yang juga biasa disebut dengan paired 22est atau dependent sample 22est ini digunakan untuk membandingkan dua jenis data atau mean yang berasal dari sampel yang sama. erikut ini adalah contoh penggunaan repeated measures T-Test  untuk melihat apakah terjadi perbedaan antara  belajar 2G7A= yang menggunakan teknik mengajar ceramah dan teknik

latihan soal 2G7A= pada M/DC ahasa &nggris pada salah satu jurusan di erguruan 2inggi '#etiyadi, 000(.

Paired Samples Statistics

Mean  #td.

De$iation

#td. 7rror  Mean air ! 2G7A= trough

lecturing

  2G7A= trough

eHercise

3;.5<! :! 3.<:0 <.!5!;

Paired Samples Correlations

  *orrelation #ig.

air ! 2G7A= trough lecturing I 2G7A= trough eHercise

:! .5!5 .000

Dengan melihat t-value, df  dan two tail significance dapat ditentukan apakah dua kelompok tersebut berasal dari populasi yang berbeda atau tidak.

3. %no$a

%no$a digunakan untuk membandingkan mean dari tiga kelompok atau lebih secara  bersamaan. 2erdapat beberapa tipe %no$a, diantaranya, one wa" #nova, two wa"  #nove, one wa" repeated measures #nova, two wa" repeated measures #nova.

3.!. Gne way %no$a

"enis analisis ini digunakan bila kita ingin membandingkan mean yang lebih dari dua kelompok berbeda. Misalnya kita ingin membandingkan proses belajar siswa #D kelas , kelas 3 dan kelas < dalam belajar baha &nggris dan membandingkan nilai dari ketiga kelompok siswa tersebut. %sumsi dasar yang harus terpenuhi dalam one way %no$a, yaitu

a. -anya ada satu $ariable terikat dan satu $ariable bebas yang mempunyai tiga le$el atau lebih.

 b. @ariable terikatnya berupa nilai atau data ordinal yang continuous. c. erbandingannya antar kelompok.

d. Datanya mempunyai distribusi normal.

e. "umlah sampel tidak terlalu kecil 'minimal 5 data untuk setiap sel( erikut adalah contoh analisa one way ano$a. enelitian sederhana ini membandingkan hasil belajar bahasa &nggris dari tiga kelas yang berbeda. enelitian in imelibatkan siswa kelas  #D, kelas 3 #D, dan kelas < #D, untuk kelas  diberi simbol !, kelas 3 simbol , kelas < simbol 3.

  Mean #td. De$iation #td. 7rror  95B *onfidence &nter$al for Mean

Minimum MaHimum =ower ound Cpper ound +esult class !.00 .00 3.00 2otal 33 3! 33 9; <.; :;.<!9< ;:.3:3: :.!!3< !5.59; !;.0;0 !5.33 !.<; .:5:< 3.0:: .::;< .!:!! 3;.<:;9 :!.!5;3 ;0.9303 5;.3: <.9; ;3.:!< !.;9;0 ::.<03 !5.00 <5.00 <0.00 !5.00 5.00 !00.00 !00.00 !00.00   Anoa #um of  #?uares df   Mean #?uare A #ig. %chie$ement etween groups   Jithin groups   2otal !9;3.! 3;0.; <3<9!.  9< 9: 99!.53 5.0 39.! .000

-asil analisa $arian diatas menunjukan bahwa f F 39.! dengan p F .000 'p K 0.00!(. jadi, H$ ditolak. Dari analisa diatas dapat disimpulkan bahwa kelas 'umur anak( secara signifikan mempengaruhi hasil belajar.

3.. 2wo Jay %no$a

"enis analisis ini digunakan bila kita mempunyai dua $ariable bebas untuk

dibandingkan dan masing – masing bariabel bebas tersebut mempunyai dua le$el atau lebih. ila pada contoh one wa" anova hanya membandingkan prestasi  belajar ahasa &nggris dari kelas yang berbeda, pada two wa"s anova kita dapat

memasukan $ariable bebas lain, misalnya, jenis kelamin. ANO!AA"#

#um of 

#?uares df  

Mean

#?uare A #ig.

Lainscores Main 7ffects '*ombined(

  *=%## #78 Jay interactions *=%##  #78   Model   +esidual   2otal !;3<.< !;.;< !0.!: :<!.:; 0:.9 9;9.;3 !!3<:.; 3  !  5 ;3 ; 5;.!59 :!.3:9 !0.!: 30.39 <!3.;95 !;.!0 !<5.<9: <.5< :.;;: .00 .5< 3.55 .00: .00 .;; .0; .0!0 a. Lainscores by *=%##, #78  b. %ll effects entered simultaneously

%nalisa ini menunjukan bahwa pengaruh kelas dan jenis kelamin terhadap hasil belajar secara bersama – sama terbukti signifikan'p F .00:(. %nalisa tersebut  juga menunjukan bahwa le$el kemampuan atau kelas secara mandiri mempunyai  pengaruh yang signifikan terhadap hasil belajar 'p F .00(, tetapi tidak pada jenis

kelamin 'p F .;;(.

3.3. Gne Jay +epeated Measures %no$a

"enis analisis ini digunakan untuk membandingkan tiga perangkat data 'atau

lebih( dan ketiga data tersebut berasal dari sampel yang sama. %sumsi dasar yang harus terpenuhi dalam one wa" repeated measures anova ini adalah sebagai

 berikut1

a. -anya ada satu $ariable terikat dan satu $ariable bebas yang mempunyai tiga le$el atau lebih

 b. @ariable terikatnya berupa nilai atau data ordinal yang continuous. c. erbandingannya antar kelompok '$ariable bebas(.

d. Datanya mempunyai distribusi normal.

e. "umlah sampel tidak terlalu kecil 'minimal 5 data untuk setiap sel(

3.<. 2wo Jay +eapeated Measures %no$a

"enis analisis ini digunakan untuk membandingkan efek dari dua $ariable bebas terhadap $ariable terikat dan masing – masing $ariable bebas mempunyai

 beberapa le$el. %sumsi jenis analisis ini mirip dengan asumsi dari one wa" repeated measures anova.

<. +egresi

+egresi digunakan untuk memprediksi engaruh $ariable bebas terhadap $ariable terikat. @ariable bebas yang digunakan untuk memprediksi dapat terdiri dari satu $ariable bebas atau lebih. ila hanya satu $ariable bebas, analisa ini disebut regresi linear dan bila lebih dari satu $ariable disebut regresi ganda.

a. +egresi =inear 

+egresi linear tidak dapat dipisahkan dengan analisa korelasi. *oefficient 'r( yang diperoleh berdasarkan analisa korelasi merupakan pijakan untuk mencari berapa  besar nilai regresinya, yaitu besarnya r  s%uare 'r _{(. Dengan menggunakan analisa}

korelasi dan regresi linear, maka dapat dilakukan prediksi pengaruh suatu $ariable terhadap $ariable lainnya.

 b. +egresi Landa

+egresi ganda dapat digunakan untuk memprediksi sejauh mana secara bersama – sama $ariable bebas member pengaruh terhadap $ariable terikat. %nalisa ini sering disebut simultaneous &standart' regression.

$. STATISTIK NON-PARAMETRIK 

Metode statistic nonparametrik merupakan alat tes statistic yang digunakan bila data  penelitian tidak menggunakan parameter, seperti mean dan standar de$iasi. Data – data yang  berupa skala dan tidak berupa skala inter$al4rasio dapat dianalisa dengan jenis metode ini.  amun, metode ini dapat juga digunakan untuk menganalisa data yang berskala inter$al4rasio  bila tidak mempunyai distribusi normal. erikut adalah beberapa tes nonparametrik 

!. *his?uare for good of fit

"enis tes ini sering digunakan untuk menganalisa data kategorikal. 2es ini hampir sama dengan korelasi dalam analisa parametric namun data yang dimiliki berupa frekuensi.

Attitude to%ards En&lis' teac'in& at elementar( sc'ools Gbser$ed   7Hpected   +esidual &n fa$our  %gainst Cndecided 2otal 9 ! 33 :3 !.0 !.0 !.0 !.0 .0 !.0

Test Statistics

%ttitude towards 7nglish teaching at elementary schools *hi#?uarea df  %symp. #ig. !3.;!<  .00!

a. 0 cells '.0B( ha$e eHpected fre?uencies less than 5. 2he minimum eHpected cell re?uency is !.0.

Dengan metode analisa ini, peneliti dapat menguji hipotesa apakah ada

 perbedaan atau tidak antara distribusi data di lapangan 'obser$ed ( dengan distribusi yang diharapkan 'eHpected (. ila tidak ada perbedaan antara keduanya, hipotesa nol ' H !_{( dapat diterima dan hipotesa alternati$e ' H} (_{( diterima bila ada perbedaan} antara kedua distribusi data tersebut.

. *his?uare for independence

"enis tes ini digunakan untuk menganalisa dua $ariabel kategorial dan melihat hubungan dari kedua $ariable tersebut. Misalnya, seorang peniliti ingin menentukan apakah siswa di pedesaan berbeda dengan siswa perkotaan dalam hal metode

mengajar. 2erdapat 3 siswa pedesaan dan < siswa perkotaan tertarik pada metode  #udio )ingual *ethod , sedangkan untuk metode +ommunit" )anguage )earning 

terdapat  siswa kota dan  siswa pedesaan. Dalam analisa ini terdapat dua $ariable kategorial. @ariable pertama adalah tempat tinggal siswa dengan dua le$el, desa dan  perkotaan. @ariable kedua adalah metode mengajar yang juga memeiliki dua le$el,  #udio )ingual *ethod dan +ommunit" )anguage )earning

C'i-S)uare Test @alue df %symp. #ig.

'tailed( 7Hact #ig. 'tailed( 7Hact #ig. '!tailed( erson *hi#?uare *ontinuity *orrectiona =ikelihood +atio Aisher>s 7Hact 2est =ineary=inear .:50 b ;.30 9.<; .55 ! ! ! ! .003 .00; .00 ,003 .00< .003

%ssociation

  of @alid *ases 

a. *omputed only for a H table

 b. 0 cells '0.B( ha$e eHpected count less than 5. 2he minimum eHpected count is !0.!

Dari analisa tersebut tampak bahwa erson *hi#?uare mempunyai nilai .:0 dengan nilai signifikansi .003. jadi p K .05, berarti ada perbedaan signifikan antara siswa pedesaan dan perkotaan dalam hal kesukaan terhadap metode mengajar. -asil analisa tersebut juga menunjukan bahwa siswa pedesaan lebih menyukai #udio  )ingual *ethod  ';.30B( dari pada +ommunit" )anguage )earning  '<.5B(.

#edangkan siswa perkotaan tidak terlalu menunjukan perbedaan '3:.<B dan 3!.B(. 3. MannJhitney C test 'JilcoHon rank sum(

2es ini berfungsi sama dengan independent group ttest dalam pendekatan statistic parametric. "adi, ada dua kelompok data yang akan dibandingkan. Misalnya, terdapat data rekaan untuk membandingkan dua metode mengajar dan mencari apakah ada perbedaan yang signifikan dalam nilai dari tes kosa kata.

Ran*s

2eaching method  Mean +ank #um of +anks $ocabulary % achie$ement    2otal ! ! < !3.3 !!.!; !::.00 !<.00

Cntuk menerjemahkan hasil analisa dengan MannJhitney C test, kita harus melihat nilai 6 dan nilai p nya. %nalisa ini menunjukan bahwa tidak ada perbedaan signifikan antara hasil belajar siswa dengan dua metode yang berbeda, karena p E 0.5, yaitu p F .35!. Test Statisticsa $ocabulary achie$ement MannJhitney C JilcoHon J N 5:.000 !3<.000 93 %symp. #ig. 'tailed(

7Hact #if. O'!tailed #ig.(P

.35! .3; b

a. Lrouping $ariable teaching method  b. ot corrected for ties

<. JilcoHon signedrank test

2est yang sering disebut dengan ilcoxon T test ini digunakan mirip dengan repeated measures t-test . 2es ini digunakan bila data penelitian berasal dari subjek yang sama dan tidak mempunyai distribusi normal. Misalnya, membandingkan belajar  kosa kata dengan free writing  dan dengan guided writing .

Ran*s

  Mean +ank #um of +ank   ew words in free writing egati$e

  +anks

 ew words in guided writing ositi$e

  +anks   2ies   2otal 0a < b 0c < .00 !,50 .00 300.00

a. new words in free writing K new words in guided writing  b. new words in free writing E new words in guided writing c. new words in guided writing F new words in free writing

Test Statistics a

new words in free writing  new words in guided writing N

%symp. #ig. 'tailed(

<.9< b .000

a. JilcoHon #igned +anks 2est  b. ased on negati$e ranks

Cntuk melihat perbandingan kedua metode tersebut, perlu dilihat nilai 6 dan nilai signifikasinya 'p(. -asil analisa ini menunjukan bahwa hasil belajar dengan metode free writing  lebih tinggi dari hasil belajar dengan metode guided writing  dan terdapat perbedaan signifikan antara kedua hasil tersebut karena nilai p K .50.

5. /ruskalJallis test

2es ini mirip dengan one way between groups ano$a dan dapat digunakan untuk membandingkan tiga kelompok atau lebih. 2es ini digunakan bila data yang kita miliki tidakk berupa data inter$al atau distribusi data atau data tersebut diyakini tidak mempunyai distribusi normal. Misalnya, dalam rekaan peniliti membandingkan hasil kelas belajar ahasa &nggris dengan metode %, metode  dan metode *. walaupun hasil belajar mereka merupakan $ariable skala inter$al, dalam contoh ini nilai – nilai tersebut tidak mempunyai distribusi normal.

teaching method  Mean +ank   2G7A= scores %  *   2otal : : : ; 33.!3 <0.<< <<.9

Dari hasil tes diatas perlu dilihat chis?uare, df dan nilai signifikasi. -asil analisa dalam contoh ini menunjukan bahwa tidak ada perbedaan yang signifikan antara hasil belajar dari ketiga kelompok tersebut, karena nilai p E .50 'p F .!::(

Test Statisticsa"#

2G7A= scores *hi#?uare df  %symp. #ig. 3.5:  .!::

a. /ruskal Jallis 2est

 b. Lrouping @ariable teaching

:. Ariedman test

2es ini merupakan pengganti repeated measures ano$a dalam pendekatan statistic parametric. 2es ini digunakan bila data tidak mempunyai distribusi normal atau data tersebut bukan merupakan data skala inter$al.

Ran*s Mean +ank  Metode % Metode  Metode * !.50 . !.:3 Test Statisticsa   *hi#?uare Df  %symp. #ig.  9.50  .0!0

a. Ariedman 2est

*ontoh dalam analisa ini menggambarkan bagaimana persepsi sekelompok subjek yang diajar dengan metode %,  dan *. -asil analisa tersebut menunjukan bahwa ada  perbedaan persepsi yang signifikan 'p K 0.5( dan persepsi paling positif dimiliki siswa

sewaktu belajar dengan metode *. perlu diketahui bahwa data terebut berasal dari subjek yang sama.

;. #pearman rank order correlation

%nalisa ini merupakan alternati$e dari tes parametric bi$ariate correlation 'erson s correlations(. #pearman s rank order correlation digunakan untuk mencari hubungan antara dua $ariable, namun ada persyaratan yanh tak pernah terpenuhi untuk menggunakan erson s correlation. ersyaratanitu antara ain karena dara yang ada tidak berupa nilai, atau datanya tidak mempunyai distribusi normal.

S(mmetric Measures @alue %symp. #td. 7rror  %prroH. 2 %pproH. #ig

&nter$al by inter$al erson>s + 

Grdinal by ordinal #pearman*orrelation   of @alid *ases .!< .!!< ;9 .!!0 ,!!< !.009 !.0!! .;5a .3!5a

*ontoh diatas ini adalah analisa hubungan antara moti$asi beajar dengan  surface level strategies, yang disusun berdasarkan skala =ikert. "adi keduanya merupakan $ariable ordinal. -asil analisa menunjukan bahwa hubungan antara kedua $ariable tersebut tidak signifikan, yaitu p E .05. "adi kita dapat menyimpulkan bahwa tinggi rendahnya moti$asi belajar tidak selalu diikuti dengan semakin sering atau tidaknya dalam menggunakan surface level strategies

Dini Tian Puspita

Of AA 100241403893