LAPORAN
HASIL PRAKTIKUM
MATA
KULIAH STATISTIKA DASAR
Oleh
:
Triyanto
Pamungkas
NIM A1C112039
KEMENTERIAN PENDIDIKAN DAN KEBUDAYAAN
UNIVERSITAS
JENDERAL SOEDIRMAN
FAKULTAS
PERTANIAN
PURWOKERTO
2013
LAPORAN HASIL PRAKTIKUM
MATA KULIAH STATISTIK DASAR
NAMA : Triyanto Pamungkas
NIM : A1C112039
Purwokerto, Juni 2013
Dosen Pengampu,
Ir. Ari Purwaningsih,M.Si
NIP. 19600206 198702 2 001
KATA PENGANTAR
Puji syukur penulis
panjatkan kehadirat Allah SWT yang telah memberi rahmat dan hidayah-Nya
sehingga penulis dapat menyelesaikan Laporan Praktikum Mata Kuliah Statistika.
Laporan ini diajukan sebagai salah satu syarat untuk memperoleh nilai
Mata Kuliah Statistika pada program S1 Sosial Ekonomi Fakultas Pertanian
Universitas Jenderal Soedirman.
Penulis menyadari bahwa dalam membuat Laporan Praktikum Mata Kuliah Statistika ini tidak lepas dari kerja sama berbagai pihak. Oleh karena
itu, penulis menyampaikan terima kasih kepada :
1.
Ir. Ari Purwaningsih,M.Si. selaku dosen pengampu Statistika (PNU
121).
2.
Para asisten
dosen yang telah membimbing kami dalam praktikum.
3.
Semua pihak
yang telah membantu penulis selama penyusunan Laporan Praktikum Mata Kuliah Statistika ini.
Penulis menyadari bahwa dalam penyusunan laporan ini
masih terdapat kekurangan, namun penulis berharap laporan ini dapat berguna bagi pihak-pihak yang membutuhkannya.
Purwokerto, Juni 2013
Penulis
DAFTAR ISI
Halaman
DAFTAR TABEL ...................................................................... i
DAFTAR GAMBAR ................................................................. ii
I.
PENYAJIAN DATA ............................................................ 1
A.
Tujuan ............................................................................... 1
B.
Soal.................................................................................... 1
C.
Output SPSS...................................................................... 2
D.
Interpretasi Output
SPSS................................................... 4
II. PENGUKURAN STATISTIK ............................................. 13
A.
Tujuan ............................................................................... 13
B.
Soal.................................................................................... 13
C.
Output SPSS...................................................................... 14
D.
Interpretasi Output
SPSS................................................... 16
III. UJI NORMALITAS DATA ................................................. 23
A.
Tujuan ............................................................................... 23
B.
Soal.................................................................................... 23
C.
Output SPSS...................................................................... 24
D.
Interpretasi Output
SPSS................................................... 26
IV. UJI –t SATU SAMPEL........................................................ 28
A.
Tujuan ............................................................................... 28
B.
Uji –t Satu Sampel Dua Sisi............................................... 28
C.
Uji –t Satu Sampel Sisi Atas.............................................. 31
Halaman
D.
Uji –t Satu Sampel Sisi Bawah.......................................... 33
V. UJI –t DUA SAMPEL INDEPENDEN ............................... 37
A.
Tujuan ............................................................................... 37
B.
Uji –t Dua Sampel Dua Sisi............................................... 37
C.
Uji –t Dua Sampel Sisi Atas.............................................. 40
D.
Uji –t Dua Sampel Sisi Bawah........................................... 43
VI. ANALISIS REGRESI SEDERHANA................................ 48
A.
Tujuan ............................................................................... 48
B.
Soal.................................................................................... 48
C.
Output SPSS...................................................................... 49
D.
Interpretasi Output
SPSS................................................... 49
LAMPIRAN
DAFTAR TABEL
Tabel
Halaman
1. Data
Nilai Ujian Penyajian Data........................................................ 1
2. Output
SPSS Penyajian Data Test Statistics....................................... 2
3. Data
Nilai Ujian Pengukuran Statistik...............................................
13
4. Output
SPSS Pengukuran Statistik Test Statistics.............................. 14
5. Data
Excel.........................................................................................
14
6. Data
Nilai Ujian Uji Normalitas........................................................
23
7. Output SPSS
Uji Normalitas..............................................................
24
8. Data
Uji-t Satu Sampel Dua Sisi.......................................................
28
9. Output
Uji-t Satu Sampel Dua Sisi....................................................
29
10. Data
Uji-t Satu Sampel Sisi Atas.......................................................
32
11. Output SPSS Uji-t Satu Sampel Sisi Atas.........................................
32
12. Data
Uji-t Satu Sampel Sisi Bawah...................................................
34
13. Output
SPSS Uji-t Satu Sampel Sisi Bawah......................................
35
14. Data
Uji-t Dua Sampel Dua Sisi........................................................
37
15. Output
SPSS Uji-t Dua Sampel Dua Sisi...........................................
38
16. Data
Uji-t Dua Sampel Sisi Atas.......................................................
40
17. Output SPSS
Uji-t Dua Sampel Atas.................................................
41
18. Data
Uji-t Dua Sampel Sisi Bawah...................................................
44
19. Output
SPSS Uji-t Dua Sampel Sisi Bawah......................................
45
20. Data
Analisis Regresi Sederhana.......................................................
48
21. Output SPSS
Analisis Regresi Sederhana..........................................
49
DAFTAR
GAMBAR
Gambar Halaman
1. Histogram.......................................................................................... 4
2. Normal Q-Q Plot of Nilai
Ujian......................................................... 25
3. Detrended Normal Q-Q Plot of nilai
Ujian........................................ 25
DAFTAR LAMPIRAN
Lampiran
1.
Output SPSS
Penyajian Data
2.
Output SPSS
Pengukuran Statistik
3.
Output SPSS
Uji Normalitas
4.
Output Uji-t
Satu Sampel
5.
Output Uji-t
Dua Independen
6.
Output
Analisis Regresi Linier Sederhana
I.
PENYAJIAN
DATA
A.
Tujuan
Melatih mahasiswa agar dapat menampilkan data penelitian
dalam berbagai bentuk, sesuai dengan tujuan yang diinginkan.
B.
Soal
Tabel 1. Data Nilai Ujian
No
|
Nilai Ujian
|
No
|
Nilai Ujian
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
|
75
60
42
59
85
60
72
83
57
54
82
76
54
71
42
53
65
77
58
56
|
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
|
61
59
67
63
62
59
64
66
71
77
60
68
81
69
45
51
45
65
55
72
|
C.
Output
SPSS
Tabel
2. Statistics
N Valid
Missing
|
40
0
|
Sumber : Output SPSS
Tabel 3. Nilai
Ujian Acara Penyajian Data
Frequency
|
Percent
|
Valid
percent
|
Cumulative
present
|
|
Valid 42
45
51
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
71
72
75
76
77
81
82
83
85
Total
|
2
2
1
1
2
1
1
1
1
3
3
1
1
1
1
2
1
1
1
1
2
2
1
1
2
1
1
1
1
40
|
5.0
5.0
2.5
2.5
5.0
2.5
2.5
2.5
2.5
7.5
7.5
2.5
2.5
2.5
2.5
5.0
2.5
2.5
2.5
2.5
5.0
5.0
2.5
2.5
5.0
2.5
2.5
2.5
2.5
100.0
|
5.0
5.0
2.5
2.5
5.0
2.5
2.5
2.5
2.5
7.5
7.5
2.5
2.5
2.5
2.5
5.0
2.5
2.5
2.5
2.5
5.0
5.0
2.5
2.5
5.0
2.5
2.5
2.5
2.5
100.0
|
5.0
10.0
12.5
15.0
20.0
22.5
25.0
27.5
30.0
37.5
45.0
47.5
50.0
52.5
55.0
60.0
62.5
65.0
67.5
70.0
75.0
80.0
82.5
85.0
90.0
92.5
95.0
97.5
100.0
|
Sumber : Output SPSS
Gambar
1. Graph
Sumber : Output SPSS
D. Interpretasi
Output SPSS
Pada tabel statistics diatas, n valid
menunjukkan bahwa jumlah data yang digunakan untuk analisis data sebanyak 40
data. Missing menunjukkan bahwa tidak
ada data yang tidak digunakan dalam analisis data diatas.
Pada tabel
nilai ujian mahasiswa acara penyajian data diatas, nilai uji 42 mempunyai frekuensi sebesar 2,
persentasenya sebesar 5,0, valid
persen 5,0, dan kumulatif persentasenya 5,0. Nilai persen didapat dari 
x 100% ( 
x 100%). Kumulatif
persen didapat dari nilai persen sebelumnya ditambah nilai persen data uji
(0+5,0).
x 100% ( x 100%). Kumulatif
persen didapat dari nilai persen sebelumnya ditambah nilai persen data uji
(0+5,0).
Nilai uji 45 mempunyai frekuensi 2, persentasenya sebesar 5,0, valid persen
5,0, dan kumulatif persentasenya 10,0. Nilai persen didapat dari x 100% ( x 100%). Kumulatif
persen didapat dari nilai persen sebelumnya ditambah nilai persen data uji
(5,0+5,0).
x 100% ( x 100%). Kumulatif
persen didapat dari nilai persen sebelumnya ditambah nilai persen data uji
(5,0+5,0).
Nilai uji 51 mempunyai frekuensi 1, persentasenya sebesar 2,5, valid persen
2,5, dan kumulatif persentasenya 12,5. Nilai persen didapat dari x 100% ( 
x 100%). Kumulatif
persen didapat dari nilai persen sebelumnya ditambah nilai persen data uji
(10,0+2,5).
x 100% ( x 100%). Kumulatif
persen didapat dari nilai persen sebelumnya ditambah nilai persen data uji
(10,0+2,5).
Nilai uji 53 mempunyai frekuensi 1, persentasenya sebesar 2,5, valid persen
2,5, dan kumulatif persentasenya 15,0. Nilai persen didapat dari x 100% ( x 100%). Kumulatif
persen didapat dari nilai persen sebelumnya ditambah nilai persen data uji
(12,5+2,5).
x 100% ( x 100%). Kumulatif
persen didapat dari nilai persen sebelumnya ditambah nilai persen data uji
(12,5+2,5).
Nilai uji 54 mempunyai frekuensi 2, persentasenya sebesar 5,0, valid persen
5,0, dan kumulatif persentasenya 20,0. Nilai persen didapat dari x 100% ( x 100%). Kumulatif
persen didapat dari nilai persen sebelumnya ditambah nilai persen data uji
(15,0+5,0).
x 100% ( x 100%). Kumulatif
persen didapat dari nilai persen sebelumnya ditambah nilai persen data uji
(15,0+5,0).
Nilai uji 55 mempunyai frekuensi 1, persentasenya sebesar 2,5, valid persen
2,5, dan kumulatif persentasenya 22,5. Nilai persen didapat dari x 100% ( x 100%). Kumulatif
persen didapat dari nilai persen sebelumnya ditambah nilai persen data uji
(20,0+2,5).
x 100% ( x 100%). Kumulatif
persen didapat dari nilai persen sebelumnya ditambah nilai persen data uji
(20,0+2,5).
Nilai uji 56 mempunyai frekuensi 1, persentasenya sebesar 2,5, valid persen
2,5, dan kumulatif persentasenya 25,0. Nilai persen didapat dari x 100% ( x 100%). Kumulatif
persen didapat dari nilai persen sebelumnya ditambah nilai persen data uji
(22,5+2,5).
x 100% ( x 100%). Kumulatif
persen didapat dari nilai persen sebelumnya ditambah nilai persen data uji
(22,5+2,5).
Nilai uji 57 mempunyai frekuensi 1, persentasenya sebesar 2,5, valid persen
2,5, dan kumulatif persentasenya 27,5. Nilai persen didapat dari x 100% ( x 100%). Kumulatif
persen didapat dari nilai persen sebelumnya ditambah nilai persen data uji
(25,0+2,5).
x 100% ( x 100%). Kumulatif
persen didapat dari nilai persen sebelumnya ditambah nilai persen data uji
(25,0+2,5).
Nilai uji 58 mempunyai frekuensi 1, persentasenya sebesar 2,5, valid persen
2,5, dan kumulatif persentasenya 30,0. Nilai persen didapat dari x 100% ( x 100%). Kumulatif
persen didapat dari nilai persen sebelumnya ditambah nilai persen data uji
(27,5+2,5).
x 100% ( x 100%). Kumulatif
persen didapat dari nilai persen sebelumnya ditambah nilai persen data uji
(27,5+2,5).
Nilai uji 59 mempunyai frekuensi 3, persentasenya sebesar 7,5, valid persen
7,5, dan kumulatif persentasenya 37,5. Nilai persen didapat dari x 100% ( 
x 100%). Kumulatif
persen didapat dari nilai persen sebelumnya ditambah nilai persen data uji
(30,0+7,5).
x 100% ( x 100%). Kumulatif
persen didapat dari nilai persen sebelumnya ditambah nilai persen data uji
(30,0+7,5).
Nilai uji 60 mempunyai frekuensi 3, persentasenya sebesar 7,5, valid persen
7,5, dan kumulatif persentasenya 45,0. Nilai persen didapat dari x 100% ( x 100%). Kumulatif
persen didapat dari nilai persen sebelumnya ditambah nilai persen data uji
(37,5+7,5).
x 100% ( x 100%). Kumulatif
persen didapat dari nilai persen sebelumnya ditambah nilai persen data uji
(37,5+7,5).
Nilai uji 61 mempunyai frekuensi 1, persentasenya sebesar 2,5, valid persen
2,5, dan kumulatif persentasenya 47,5. Nilai persen didapat dari x 100% ( x 100%). Kumulatif
persen didapat dari nilai persen sebelumnya ditambah nilai persen data uji
(45,0+2,5).
x 100% ( x 100%). Kumulatif
persen didapat dari nilai persen sebelumnya ditambah nilai persen data uji
(45,0+2,5).
Nilai uji 62 mempunyai frekuensi 1, persentasenya sebesar 2,5, valid persen
2,5, dan kumulatif persentasenya 50,0. Nilai persen didapat dari x 100% ( x 100%). Kumulatif
persen didapat dari nilai persen sebelumnya ditambah nilai persen data uji
(47,5+2,5).
x 100% ( x 100%). Kumulatif
persen didapat dari nilai persen sebelumnya ditambah nilai persen data uji
(47,5+2,5).
Nilai uji 63 mempunyai frekuensi 1, persentasenya sebesar 2,5, valid persen
2,5, dan kumulatif persentasenya 52,5. Nilai persen didapat dari x 100% ( x 100%). Kumulatif
persen didapat dari nilai persen sebelumnya ditambah nilai persen data uji
(50,0+2,5).
x 100% ( x 100%). Kumulatif
persen didapat dari nilai persen sebelumnya ditambah nilai persen data uji
(50,0+2,5).
Nilai uji 64 mempunyai frekuensi 1, persentasenya sebesar 2,5, valid persen
2,5, dan kumulatif persentasenya 55,0. Nilai persen didapat dari x 100% ( x 100%). Kumulatif
persen didapat dari nilai persen sebelumnya ditambah nilai persen data uji
(52,5+2,5).
x 100% ( x 100%). Kumulatif
persen didapat dari nilai persen sebelumnya ditambah nilai persen data uji
(52,5+2,5).
Nilai uji 65 mempunyai frekuensi 2, persentasenya sebesar 5,0, valid persen
5,0, dan kumulatif persentasenya 60,0. Nilai persen didapat dari x 100% ( x 100%). Kumulatif
persen didapat dari nilai persen sebelumnya ditambah nilai persen data uji
(55,0+5,0).
x 100% ( x 100%). Kumulatif
persen didapat dari nilai persen sebelumnya ditambah nilai persen data uji
(55,0+5,0).
Nilai uji 66 mempunyai frekuensi 1, persentasenya sebesar 2,5, valid persen
2,5, dan kumulatif persentasenya 62,5. Nilai persen didapat dari x 100% ( x 100%). Kumulatif
persen didapat dari nilai persen sebelumnya ditambah nilai persen data uji
(60,0+2,5).
x 100% ( x 100%). Kumulatif
persen didapat dari nilai persen sebelumnya ditambah nilai persen data uji
(60,0+2,5).
Nilai uji 67 mempunyai frekuensi 1, persentasenya sebesar 2,5, valid persen
2,5, dan kumulatif persentasenya 65,0. Nilai persen didapat dari x 100% ( x 100%). Kumulatif
persen didapat dari nilai persen sebelumnya ditambah nilai persen data uji
(62,5+2,5).
x 100% ( x 100%). Kumulatif
persen didapat dari nilai persen sebelumnya ditambah nilai persen data uji
(62,5+2,5).
Nilai uji 68 mempunyai frekuensi 1, persentasenya sebesar 2,5, valid persen
2,5, dan kumulatif persentasenya 67,5. Nilai persen didapat dari x 100% ( x 100%). Kumulatif
persen didapat dari nilai persen sebelumnya ditambah nilai persen data uji
(65,0+2,5).
x 100% ( x 100%). Kumulatif
persen didapat dari nilai persen sebelumnya ditambah nilai persen data uji
(65,0+2,5).
Nilai uji 69 mempunyai frekuensi 1, persentasenya sebesar 2,5, valid persen
2,5, dan kumulatif persentasenya 70,0. Nilai persen didapat dari x 100% ( x 100%). Kumulatif
persen didapat dari nilai persen sebelumnya ditambah nilai persen data uji
(67,5+2,5).
x 100% ( x 100%). Kumulatif
persen didapat dari nilai persen sebelumnya ditambah nilai persen data uji
(67,5+2,5).
Nilai uji 71 mempunyai frekuensi 2, persentasenya sebesar 5,0, valid persen
5,0, dan kumulatif persentasenya 75,0. Nilai persen didapat dari x 100% ( x 100%). Kumulatif
persen didapat dari nilai persen sebelumnya ditambah nilai persen data uji
(70,0+5,0).
x 100% ( x 100%). Kumulatif
persen didapat dari nilai persen sebelumnya ditambah nilai persen data uji
(70,0+5,0).
Nilai uji 72 mempunyai frekuensi 2, persentasenya sebesar 5,0, valid persen
5,0, dan kumulatif persentasenya 80,0. Nilai persen didapat dari x 100% ( x 100%). Kumulatif
persen didapat dari nilai persen sebelumnya ditambah nilai persen data uji
(75,0+5,0).
x 100% ( x 100%). Kumulatif
persen didapat dari nilai persen sebelumnya ditambah nilai persen data uji
(75,0+5,0).
Nilai uji 75 mempunyai frekuensi 1, persentasenya sebesar 2,5, valid persen
2,5, dan kumulatif persentasenya 82,5. Nilai persen didapat dari x 100% ( x 100%). Kumulatif
persen didapat dari nilai persen sebelumnya ditambah nilai persen data uji
(80,0+2,5).
x 100% ( x 100%). Kumulatif
persen didapat dari nilai persen sebelumnya ditambah nilai persen data uji
(80,0+2,5).
Nilai uji 76 mempunyai frekuensi 1, persentasenya sebesar 2,5, valid persen
2,5, dan kumulatif persentasenya 85,0. Nilai persen didapat dari x 100% ( x 100%). Kumulatif
persen didapat dari nilai persen sebelumnya ditambah nilai persen data uji
(82,5+2,5).
x 100% ( x 100%). Kumulatif
persen didapat dari nilai persen sebelumnya ditambah nilai persen data uji
(82,5+2,5).
Nilai uji 77 mempunyai frekuensi 2, persentasenya sebesar 5,0, valid persen
5,0, dan kumulatif persentasenya 90,0. Nilai persen didapat dari x 100% ( x 100%). Kumulatif
persen didapat dari nilai persen sebelumnya ditambah nilai persen data uji
(85,0+5,0).
x 100% ( x 100%). Kumulatif
persen didapat dari nilai persen sebelumnya ditambah nilai persen data uji
(85,0+5,0).
Nilai uji 81 mempunyai frekuensi 1, persentasenya sebesar 2,5, valid persen
2,5, dan kumulatif persentasenya 92,5. Nilai persen didapat dari x 100% ( x 100%). Kumulatif
persen didapat dari nilai persen sebelumnya ditambah nilai persen data uji
(90,0+2,5).
x 100% ( x 100%). Kumulatif
persen didapat dari nilai persen sebelumnya ditambah nilai persen data uji
(90,0+2,5).
Nilai uji 82 mempunyai frekuensi 1, persentasenya sebesar 2,5, valid persen
2,5, dan kumulatif persentasenya 95,0. Nilai persen didapat dari x 100% ( x 100%). Kumulatif
persen didapat dari nilai persen sebelumnya ditambah nilai persen data uji
(92,5+2,5).
x 100% ( x 100%). Kumulatif
persen didapat dari nilai persen sebelumnya ditambah nilai persen data uji
(92,5+2,5).
Nilai uji 83 mempunyai frekuensi 1, persentasenya sebesar 2,5, valid persen
2,5, dan kumulatif persentasenya 97,5. Nilai persen didapat dari x 100% ( x 100%). Kumulatif
persen didapat dari nilai persen sebelumnya ditambah nilai persen data uji
(95,0+2,5).
x 100% ( x 100%). Kumulatif
persen didapat dari nilai persen sebelumnya ditambah nilai persen data uji
(95,0+2,5).
Nilai uji 85 mempunyai frekuensi 1, persentasenya sebesar 2,5, valid persen
2,5, dan kumulatif persentasenya 100,0. Nilai persen didapat dari x 100% ( x 100%). Kumulatif
persen didapat dari nilai persen sebelumnya ditambah nilai persen data uji
(97,5+2,5).
x 100% ( x 100%). Kumulatif
persen didapat dari nilai persen sebelumnya ditambah nilai persen data uji
(97,5+2,5).
Pada grafik frekuensi diatas, sumbu X menunjukkan nilai uji dan sumbu Y
menunjukkan frekuensi atau banyaknya mahasiswa. Nilai uji 42 memiliki frekuensi
sebesar 2, artinya mahasiswa yang mendapat nilai sebesar 42 adalah 2 orang.
Nilai uji 45 memiliki frekuensi sebesar 2, artinya mahasiswa yang mendapat
nilai sebesar 45 adalah 2 orang. Nilai uji 51 memiliki frekuensi sebesar 1,
artinya mahasiswa yang mendapat nilai sebesar 51 adalah 1 orang. Nilai uji 53
memiliki frekuensi sebesar 1, artinya mahasiswa yang mendapat nilai sebesar 53
adalah 1 orang.
Nilai uji 54 memiliki frekuensi sebesar 2, artinya mahasiswa yang mendapat
nilai sebesar 54 adalah 2 orang. Nilai uji 55 memiliki frekuensi sebesar 1,
artinya mahasiswa yang mendapat nilai sebesar 55 adalah 1 orang. Nilai uji 56
memiliki frekuensi sebesar 1, artinya
mahasiswa yang mendapat nilai sebesar 56 adalah 1 orang. Nilai uji 57 memiliki
frekuensi sebesar 1,artinya mahasiswa yang mendapat nilai 57 adalah 1 orang.
Nilai uji 58 memiliki frekuensi sebesar 1,artinya mahasiswa yang mendapat nilai
58 adalah 1 orang.
Nilai uji 59 memiliki frekuensi sebesar 3,artinya mahasiswa yang mendapat
nilai 59 adalah 3 orang. Nilai uji 60 memiliki frekuensi sebesar 3,artinya
mahasiswa yang mendapat nilai 60 adalah 3 orang. Nilai uji 61 memiliki
frekuensi sebesar 1,artinya mahasiswa yang mendapat nilai 61 adalah 1 orang.
Nilai uji 62 memiliki frekuensi sebesar 1,artinya mahasiswa yang mendapat nilai
62 adalah 1 orang. Nilai uji 63 memiliki frekuensi sebesar 1,artinya mahasiswa
yang mendapat nilai 63 adalah 1 orang.
Nilai uji 64 memiliki frekuensi sebesar 1,artinya mahasiswa yang mendapat
nilai 64 adalah 1 orang. Nilai uji 65 memiliki frekuensi sebesar 2,artinya
mahasiswa yang mendapat nilai 65 adalah 2 orang. Nilai uji 66 memiliki
frekuensi sebesar 1,artinya mahasiswa yang mendapat nilai 66 adalah 1 orang.
Nilai uji 67 memiliki frekuensi sebesar 1,artinya mahasiswa yang mendapat nilai
67 adalah 1 orang. Nilai uji 68 memiliki frekuensi sebesar 1,artinya mahasiswa
yang mendapat nilai 68 adalah 1 orang.
Nilai uji 69 memiliki frekuensi sebesar 1,artinya mahasiswa yang mendapat
nilai 69 adalah 1 orang. Nilai uji 71 memiliki frekuensi sebesar 2,artinya
mahasiswa yang mendapat nilai 71 adalah 2 orang. Nilai uji 72 memiliki
frekuensi sebesar 2,artinya mahasiswa yang mendapat nilai 72 adalah 2 orang.
Nilai uji 75 memiliki frekuensi sebesar 1,artinya mahasiswa yang mendapat nilai
75 adalah 1 orang. Nilai uji 77 memiliki frekuensi sebesar 2,artinya mahasiswa
yang mendapat nilai 77 adalah 2 orang.
Nilai uji 81 memiliki frekuensi sebesar 1,artinya mahasiswa yang mendapat
nilai 81 adalah 1 orang. Nilai uji 82 memiliki frekuensi sebesar 1,artinya
mahasiswa yang mendapat nilai 82 adalah 1 orang. Nilai uji 83 memiliki
frekuensi sebesar 1,artinya mahasiswa yang mendapat nilai 83 adalah 1 orang.
Nilai uji 85 memiliki frekuensi sebesar 1,artinya mahasiswa yang mendapat nilai
85 adalah 1 orang. Kemudian N sebesar 40 menunjukkan banyaknya data nilai uji. Mean sebesar 63,52 artinya rata-rata uji
dari 40 mahasiswa adalah sebesar 63,52. Nilai mean diperoleh dari 
. Standar deviasi
sebesar 11,138 artinya simpangan baku yang menggambarkan keadaan keseragaman
data sebesar 11,138.
. Standar deviasi
sebesar 11,138 artinya simpangan baku yang menggambarkan keadaan keseragaman
data sebesar 11,138.
II.
PENGUKURAN
STATISTIK
A.
Tujuan
Melatih
Mahasiswa untuk dapat menghitung ukuran-ukuran statistik yang penting dari data
penelitian yang telah dikumpulkan.
B. Soal
Tabel 4. Data Nilai Ujian
No
|
Nilai Ujian
|
No
|
Nilai Ujian
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
|
75
60
42
59
85
60
72
83
57
54
82
76
54
71
42
53
65
77
58
56
|
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
|
61
59
67
63
62
59
64
66
71
77
60
68
81
69
45
51
45
65
55
72
|
C.
Output SPSS
Tabel 5. Statistics
N Valid
Missing
Mean
Median
Mode
Std.
Deviation
Variance
Range
|
40
0
63.52
62.50
59a
11.138
124.051
43
|
Sumber : Output SPSS
Tabel 6. Output Excel
Mean
|
63.525
|
Median
|
62.5
|
Modus
|
59
|
Tabel 7. Nilai
Ujian Acara Pengukuran Statistik
Frequency
|
Percent
|
Valid
percent
|
Cumulative
present
|
|
Valid 42
45
51
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
71
72
75
76
77
81
82
83
85
Total
|
2
2
1
1
2
1
1
1
1
3
3
1
1
1
1
2
1
1
1
1
2
2
1
1
2
1
1
1
1
40
|
5.0
5.0
2.5
2.5
5.0
2.5
2.5
2.5
2.5
7.5
7.5
2.5
2.5
2.5
2.5
5.0
2.5
2.5
2.5
2.5
5.0
5.0
2.5
2.5
5.0
2.5
2.5
2.5
2.5
100.0
|
5.0
5.0
2.5
2.5
5.0
2.5
2.5
2.5
2.5
7.5
7.5
2.5
2.5
2.5
2.5
5.0
2.5
2.5
2.5
2.5
5.0
5.0
2.5
2.5
5.0
2.5
2.5
2.5
2.5
100.0
|
5.0
10.0
12.5
15.0
20.0
22.5
25.0
27.5
30.0
37.5
45.0
47.5
50.0
52.5
55.0
60.0
62.5
65.0
67.5
70.0
75.0
80.0
82.5
85.0
90.0
92.5
95.0
97.5
100.0
|
Sumber : Output SPSS
D.
Interpretasi Output SPSS
Pada tabel statistics diatas, n valid menunjukkan bahwa jumlah data
yang digunakan untuk analisis sebesar 40 data. Missing menunjukkan bahwa tidak ada data yang tidak digunakan dalam
analisis data diatas. Mean sebesar
63,52 artinya rata-rata nilai uji dari 40 mahasiswa adalah sebesar 63,52. Nilai
mean diperoleh dari . Median sebesar 62,50 artinya nilai
tengah dari data nilai uji adalah sebesar 62,50 ( 
). Modus sebesar 59
artinya nilai uji yang sering muncul adalah nilai uji sebesar 59. Standar
deviasi sebesar 11,138 artinya simpangan baku yang menggambarkan keadaan
keseragaman data yaitu sebesar 11,138. Varriance
sebesar 124,051 merupakan kuadrat dari simpangan baku yang menggambarkan
keragaman keseragaman data sebesar 124,051. Range
sebesar 43 artinya jarak antara nilai yang terbesar dengan nilai yang terkecil
sebesar 43. Range diperoleh dari
nilai uji terbesar – nilai uji terkecil.
. Median sebesar 62,50 artinya nilai
tengah dari data nilai uji adalah sebesar 62,50 ( ). Modus sebesar 59
artinya nilai uji yang sering muncul adalah nilai uji sebesar 59. Standar
deviasi sebesar 11,138 artinya simpangan baku yang menggambarkan keadaan
keseragaman data yaitu sebesar 11,138. Varriance
sebesar 124,051 merupakan kuadrat dari simpangan baku yang menggambarkan
keragaman keseragaman data sebesar 124,051. Range
sebesar 43 artinya jarak antara nilai yang terbesar dengan nilai yang terkecil
sebesar 43. Range diperoleh dari
nilai uji terbesar – nilai uji terkecil.
Pada tabel nilai ujian mahasiswa acara penyajian data diatas, nilai uji 42 mempunyai frekuensi sebesar 2,
persentasenya sebesar 5,0, valid
persen 5,0, dan kumulatif persentasenya 5,0. Nilai persen didapat dari x 100% ( x 100%). Kumulatif
persen didapat dari nilai persen sebelumnya ditambah nilai persen data uji
(0+5,0).
x 100% ( x 100%). Kumulatif
persen didapat dari nilai persen sebelumnya ditambah nilai persen data uji
(0+5,0).
Nilai uji 45 mempunyai frekuensi 2, persentasenya sebesar 5,0, valid persen
5,0, dan kumulatif persentasenya 10,0. Nilai persen didapat dari x 100% ( x 100%). Kumulatif
persen didapat dari nilai persen sebelumnya ditambah nilai persen data uji
(5,0+5,0).
x 100% ( x 100%). Kumulatif
persen didapat dari nilai persen sebelumnya ditambah nilai persen data uji
(5,0+5,0).
Nilai uji 51 mempunyai frekuensi 1, persentasenya sebesar 2,5, valid persen
2,5, dan kumulatif persentasenya 12,5. Nilai persen didapat dari x 100% ( x 100%). Kumulatif
persen didapat dari nilai persen sebelumnya ditambah nilai persen data uji
(10,0+2,5).
x 100% ( x 100%). Kumulatif
persen didapat dari nilai persen sebelumnya ditambah nilai persen data uji
(10,0+2,5).
Nilai uji 53 mempunyai frekuensi 1, persentasenya sebesar 2,5, valid persen
2,5, dan kumulatif persentasenya 15,0. Nilai persen didapat dari x 100% ( x 100%). Kumulatif
persen didapat dari nilai persen sebelumnya ditambah nilai persen data uji
(12,5+2,5).
x 100% ( x 100%). Kumulatif
persen didapat dari nilai persen sebelumnya ditambah nilai persen data uji
(12,5+2,5).
Nilai uji 54 mempunyai frekuensi 2, persentasenya sebesar 5,0, valid persen
5,0, dan kumulatif persentasenya 20,0. Nilai persen didapat dari x 100% ( x 100%). Kumulatif
persen didapat dari nilai persen sebelumnya ditambah nilai persen data uji
(15,0+5,0).
x 100% ( x 100%). Kumulatif
persen didapat dari nilai persen sebelumnya ditambah nilai persen data uji
(15,0+5,0).
Nilai uji 55 mempunyai frekuensi 1, persentasenya sebesar 2,5, valid persen
2,5, dan kumulatif persentasenya 22,5. Nilai persen didapat dari x 100% ( x 100%). Kumulatif
persen didapat dari nilai persen sebelumnya ditambah nilai persen data uji
(20,0+2,5).
x 100% ( x 100%). Kumulatif
persen didapat dari nilai persen sebelumnya ditambah nilai persen data uji
(20,0+2,5).
Nilai uji 56 mempunyai frekuensi 1, persentasenya sebesar 2,5, valid persen
2,5, dan kumulatif persentasenya 25,0. Nilai persen didapat dari x 100% ( x 100%). Kumulatif
persen didapat dari nilai persen sebelumnya ditambah nilai persen data uji
(22,5+2,5).
x 100% ( x 100%). Kumulatif
persen didapat dari nilai persen sebelumnya ditambah nilai persen data uji
(22,5+2,5).
Nilai uji 57 mempunyai frekuensi 1, persentasenya sebesar 2,5, valid persen
2,5, dan kumulatif persentasenya 27,5. Nilai persen didapat dari x 100% ( x 100%). Kumulatif
persen didapat dari nilai persen sebelumnya ditambah nilai persen data uji
(25,0+2,5).
x 100% ( x 100%). Kumulatif
persen didapat dari nilai persen sebelumnya ditambah nilai persen data uji
(25,0+2,5).
Nilai uji 58 mempunyai frekuensi 1, persentasenya sebesar 2,5, valid persen
2,5, dan kumulatif persentasenya 30,0. Nilai persen didapat dari x 100% ( x 100%). Kumulatif
persen didapat dari nilai persen sebelumnya ditambah nilai persen data uji
(27,5+2,5).
x 100% ( x 100%). Kumulatif
persen didapat dari nilai persen sebelumnya ditambah nilai persen data uji
(27,5+2,5).
Nilai uji 59 mempunyai frekuensi 3, persentasenya sebesar 7,5, valid persen
7,5, dan kumulatif persentasenya 37,5. Nilai persen didapat dari x 100% ( x 100%). Kumulatif
persen didapat dari nilai persen sebelumnya ditambah nilai persen data uji
(30,0+7,5).
x 100% ( x 100%). Kumulatif
persen didapat dari nilai persen sebelumnya ditambah nilai persen data uji
(30,0+7,5).
Nilai uji 60 mempunyai frekuensi 3, persentasenya sebesar 7,5, valid persen
7,5, dan kumulatif persentasenya 45,0. Nilai persen didapat dari x 100% ( x 100%). Kumulatif
persen didapat dari nilai persen sebelumnya ditambah nilai persen data uji
(37,5+7,5).
x 100% ( x 100%). Kumulatif
persen didapat dari nilai persen sebelumnya ditambah nilai persen data uji
(37,5+7,5).
Nilai uji 61 mempunyai frekuensi 1, persentasenya sebesar 2,5, valid persen
2,5, dan kumulatif persentasenya 47,5. Nilai persen didapat dari x 100% ( x 100%). Kumulatif
persen didapat dari nilai persen sebelumnya ditambah nilai persen data uji
(45,0+2,5).
x 100% ( x 100%). Kumulatif
persen didapat dari nilai persen sebelumnya ditambah nilai persen data uji
(45,0+2,5).
Nilai uji 62 mempunyai frekuensi 1, persentasenya sebesar 2,5, valid persen
2,5, dan kumulatif persentasenya 50,0. Nilai persen didapat dari x 100% ( x 100%). Kumulatif
persen didapat dari nilai persen sebelumnya ditambah nilai persen data uji
(47,5+2,5).
x 100% ( x 100%). Kumulatif
persen didapat dari nilai persen sebelumnya ditambah nilai persen data uji
(47,5+2,5).
Nilai uji 63 mempunyai frekuensi 1, persentasenya sebesar 2,5, valid persen
2,5, dan kumulatif persentasenya 52,5. Nilai persen didapat dari x 100% ( x 100%). Kumulatif
persen didapat dari nilai persen sebelumnya ditambah nilai persen data uji
(50,0+2,5).
x 100% ( x 100%). Kumulatif
persen didapat dari nilai persen sebelumnya ditambah nilai persen data uji
(50,0+2,5).
Nilai uji 64 mempunyai frekuensi 1, persentasenya sebesar 2,5, valid persen
2,5, dan kumulatif persentasenya 55,0. Nilai persen didapat dari x 100% ( x 100%). Kumulatif
persen didapat dari nilai persen sebelumnya ditambah nilai persen data uji
(52,5+2,5).
x 100% ( x 100%). Kumulatif
persen didapat dari nilai persen sebelumnya ditambah nilai persen data uji
(52,5+2,5).
Nilai uji 65 mempunyai frekuensi 2, persentasenya sebesar 5,0, valid persen
5,0, dan kumulatif persentasenya 60,0. Nilai persen didapat dari x 100% ( x 100%). Kumulatif
persen didapat dari nilai persen sebelumnya ditambah nilai persen data uji
(55,0+5,0).
x 100% ( x 100%). Kumulatif
persen didapat dari nilai persen sebelumnya ditambah nilai persen data uji
(55,0+5,0).
Nilai uji 66 mempunyai frekuensi 1, persentasenya sebesar 2,5, valid persen
2,5, dan kumulatif persentasenya 62,5. Nilai persen didapat dari x 100% ( x 100%). Kumulatif
persen didapat dari nilai persen sebelumnya ditambah nilai persen data uji
(60,0+2,5).
x 100% ( x 100%). Kumulatif
persen didapat dari nilai persen sebelumnya ditambah nilai persen data uji
(60,0+2,5).
Nilai uji 67 mempunyai frekuensi 1, persentasenya sebesar 2,5, valid persen
2,5, dan kumulatif persentasenya 65,0. Nilai persen didapat dari x 100% ( x 100%). Kumulatif
persen didapat dari nilai persen sebelumnya ditambah nilai persen data uji
(62,5+2,5).
x 100% ( x 100%). Kumulatif
persen didapat dari nilai persen sebelumnya ditambah nilai persen data uji
(62,5+2,5).
Nilai uji 68 mempunyai frekuensi 1, persentasenya sebesar 2,5, valid persen
2,5, dan kumulatif persentasenya 67,5. Nilai persen didapat dari x 100% ( x 100%). Kumulatif
persen didapat dari nilai persen sebelumnya ditambah nilai persen data uji
(65,0+2,5).
x 100% ( x 100%). Kumulatif
persen didapat dari nilai persen sebelumnya ditambah nilai persen data uji
(65,0+2,5).
Nilai uji 69 mempunyai frekuensi 1, persentasenya sebesar 2,5, valid persen
2,5, dan kumulatif persentasenya 70,0. Nilai persen didapat dari x 100% ( x 100%). Kumulatif
persen didapat dari nilai persen sebelumnya ditambah nilai persen data uji
(67,5+2,5).
x 100% ( x 100%). Kumulatif
persen didapat dari nilai persen sebelumnya ditambah nilai persen data uji
(67,5+2,5).
Nilai uji 71 mempunyai frekuensi 2, persentasenya sebesar 5,0, valid persen
5,0, dan kumulatif persentasenya 75,0. Nilai persen didapat dari x 100% ( x 100%). Kumulatif
persen didapat dari nilai persen sebelumnya ditambah nilai persen data uji
(70,0+5,0).
x 100% ( x 100%). Kumulatif
persen didapat dari nilai persen sebelumnya ditambah nilai persen data uji
(70,0+5,0).
Nilai uji 72 mempunyai frekuensi 2, persentasenya sebesar 5,0, valid persen
5,0, dan kumulatif persentasenya 80,0. Nilai persen didapat dari x 100% ( x 100%). Kumulatif
persen didapat dari nilai persen sebelumnya ditambah nilai persen data uji
(75,0+5,0).
x 100% ( x 100%). Kumulatif
persen didapat dari nilai persen sebelumnya ditambah nilai persen data uji
(75,0+5,0).
Nilai uji 75 mempunyai frekuensi 1, persentasenya sebesar 2,5, valid persen
2,5, dan kumulatif persentasenya 82,5. Nilai persen didapat dari x 100% ( x 100%). Kumulatif
persen didapat dari nilai persen sebelumnya ditambah nilai persen data uji
(80,0+2,5).
x 100% ( x 100%). Kumulatif
persen didapat dari nilai persen sebelumnya ditambah nilai persen data uji
(80,0+2,5).
Nilai uji 76 mempunyai frekuensi 1, persentasenya sebesar 2,5, valid persen
2,5, dan kumulatif persentasenya 85,0. Nilai persen didapat dari x 100% ( x 100%). Kumulatif
persen didapat dari nilai persen sebelumnya ditambah nilai persen data uji
(82,5+2,5).
x 100% ( x 100%). Kumulatif
persen didapat dari nilai persen sebelumnya ditambah nilai persen data uji
(82,5+2,5).
Nilai uji 77 mempunyai frekuensi 2, persentasenya sebesar 5,0, valid persen
5,0, dan kumulatif persentasenya 90,0. Nilai persen didapat dari x 100% ( x 100%). Kumulatif
persen didapat dari nilai persen sebelumnya ditambah nilai persen data uji
(85,0+5,0).
x 100% ( x 100%). Kumulatif
persen didapat dari nilai persen sebelumnya ditambah nilai persen data uji
(85,0+5,0).
Nilai uji 81 mempunyai frekuensi 1, persentasenya sebesar 2,5, valid persen
2,5, dan kumulatif persentasenya 92,5. Nilai persen didapat dari x 100% ( x 100%). Kumulatif
persen didapat dari nilai persen sebelumnya ditambah nilai persen data uji
(90,0+2,5).
x 100% ( x 100%). Kumulatif
persen didapat dari nilai persen sebelumnya ditambah nilai persen data uji
(90,0+2,5).
Nilai uji 82 mempunyai frekuensi 1, persentasenya sebesar 2,5, valid persen
2,5, dan kumulatif persentasenya 95,0. Nilai persen didapat dari x 100% ( x 100%). Kumulatif
persen didapat dari nilai persen sebelumnya ditambah nilai persen data uji
(92,5+2,5).
x 100% ( x 100%). Kumulatif
persen didapat dari nilai persen sebelumnya ditambah nilai persen data uji
(92,5+2,5).
Nilai uji 83 mempunyai frekuensi 1, persentasenya sebesar 2,5, valid persen
2,5, dan kumulatif persentasenya 97,5. Nilai persen didapat dari x 100% ( x 100%). Kumulatif
persen didapat dari nilai persen sebelumnya ditambah nilai persen data uji
(95,0+2,5).
x 100% ( x 100%). Kumulatif
persen didapat dari nilai persen sebelumnya ditambah nilai persen data uji
(95,0+2,5).
Nilai uji 85 mempunyai frekuensi 1, persentasenya sebesar 2,5, valid persen
2,5, dan kumulatif persentasenya 100,0. Nilai persen didapat dari x 100% ( x 100%). Kumulatif
persen didapat dari nilai persen sebelumnya ditambah nilai persen data uji
(97,5+2,5).
x 100% ( x 100%). Kumulatif
persen didapat dari nilai persen sebelumnya ditambah nilai persen data uji
(97,5+2,5).
Pada tabel Output excel mean sebesar 63,52 artinya
rata-rata nilai ujian mahasiswa sebesar 63,25. Median sebesar 62,5 artinya
nilai tengah sebesar 62,5. Modus 59a artinya ada 2 data yang sering
muncul yaitu 59 dan 60.
III.
UJI
NORMALITAS DATA
A.
Tujuan
Tujuan acara ini adalah mahasiswa dapat melakukan
pengujian secata statistik apakah suatu sampel deretan angka berasal dari suatu
populasi yang terdistribusi normal.
B.
Soal
Tabel 8. Data Nilai Ujian
No
|
Nilai Ujian
|
No
|
Nilai Ujian
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
|
75
60
42
59
85
60
72
83
57
54
82
76
54
71
42
53
65
77
58
56
|
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
|
61
59
67
63
62
59
64
66
71
77
60
68
81
69
45
51
45
65
55
72
|
C.
Output
SPSS
Tabel
9. Case Processing Summary
Cases
|
||||||
Valid
|
Missing
|
Total
|
||||
N
|
Percent
|
N
|
Percent
|
N
|
Percent
|
|
Nilai_Ujian
|
40
|
100.0%
|
0
|
0.0%
|
40
|
100.0%
|
Sumber : Output SPSS
Tabel
10. Descriptives
Statistic
|
Std.error
|
|
Nilai_Ujian mean
95% confidence internal lower bound
For mean upper bound
5% Trimmed mean
Median
Variance
Std. Deviation
Minimum
Maximum
Range
|
63.52
59.96
67.09
63.58
62.50
124.051
11.138
42
85
43
|
1.761
|
Sumber : Output SPSS
Tabel
11. Test of Normality
Kolmogorov-Smirnova
|
Shapiro-Wilk
|
|||||
Statistic
|
df
|
Sig.
|
Statistic
|
df
|
Sig.
|
|
Nilai_ujian
|
0.074
|
40
|
0.200
|
0.978
|
40
|
0.631
|
Sumber : Output SPSS
Gambar 2. Normal Q-Q Plot of Nilai_Ujian
Sumber
: Output SPSS
Gambar 3. Detrended Normal Q-Q Plot of Nilai_Ujian
Sumber
: Output SPSS
D.
Interpretasi Output SPSS
Pada tabel case
prosessing summary tampak n valid = 40 yaitu
menunjukkan jumlah data yang dimasukkan. Missing
= 0 menunjukkan bahwa tidak ada
data yang tidak digunakan dalam analisis data diatas.
Pada tabel Tests
Of Normallity nilai
Kolmogorov-Smirnova adalah
0,074 dengan probabilitas atau signifikansi sama dengan 0,200. Persyaratan data
disebut normal jika probabilitas atau P > 0,05 pada uji Kolmogorov-Smirnov. Oleh karena itu nilai P = 0,200 atau P >
0,05 maka diketahui bahwa data variabel nilai ujian pada 40 sampel adalah
normal atau memenuhi persyaratan normalitas. Nilai Shapiro-Wilk adalah 0,978 dengan probabilitas (signifikansi) sama
dengan 0,631 atau P > 0,05 maka diketahui bahwa data variabel nilai ujian
pada 40 sampel adalah normal atau memenuhi persyaratan uji normalitas.
Pada tabel Normal
Q-Q Plot of garis
lurus yang melintang dari pojok kiri bawah ke kanan atas sehingga membentuk ke
arah diagonal disebut garis acuan normalitas. Data yang diwakili dengan titik-titik akan tersebar disekitar garis
acuan normalitas apabila distribusi datanya memang normal. Terlihat output data tersebar di garis acuan
normalitas. Dengan demikian, berdasarkan hasil pengujian normalitas dengan normal q-q plot of nilai ujian terbukti bahwa data variabel nilai
ujian berdistribusi normal.
Pada tabel Detrended
Normal Q-Q Plot of garis lurus
horisontal menunjukkan garis acuan normalitas. Terlihat output data tersebar di sekitar garis acuan normalitas horisontal.
Dengan demikian, berdasarkan hasil pengujian normalitas dengan detrended normal q-q plot of nilai ujian terbukti bahwa
data variabel nilai ujian berdistribusi normal.
IV.
UJI-t
SATU SAMPEL
A.
Tujuan
Tujuan
acara ini adalah agar mahasiswa dapat menguji purata (mean) dari suatu sampel tunggal terhadap purata acuan (nilai
tertentu yang telah ditentukan).
B.
Uji-t Satu Sampel Dua Sisi
1.
Soal
Dinas
Perhubungan Kota Purwokerto menyatakan bahwa rata-rata jumlah mobil yang
melintas di Jalan HR Bunyamin adalah 55 unit per menit. Untuk membuktikan hal
itu dilakukan pengamatan jumlah mobil yang melintas di Jalan HR Bunyamin
sebanyak 7 kali dengan duras masing-masing 1 menit dan dapat diambil data
sebagai berikut:
Tabel
12. Data Mobil yang Melintas di Jalan HR Bunyamin/Menit
Pengamatan
|
1
|
2
|
3
|
4
|
5
|
6
|
7
|
Jumlah
|
60
|
56
|
62
|
45
|
47
|
57
|
63
|
Apakah dari data di atas dapat disimpulkan bahwa
data yang dinyatakan oleh Dinas Perhubungan tersebut tidak benar,gunakan α (0,
5).
Rumusan Hipotesis :
H0 : µ = 55
Ha : µo ≠ 55
2. Output SPSS
Tabel
13. One-Sample statistics
N
|
Mean
|
Std.
Deviation
|
Std.error
mean
|
|
Mobil_Melintas
|
7
|
60.7143
|
7.11136
|
2.68784
|
Sumber : Output SPSS
Tabel
14. One-Sample Test
Test
Value = 55
|
||||
t
|
df
|
Sig.
(2-tailed)
|
Mean
difference
|
|
Mobil_Melintas
|
2.126
|
6
|
0.078
|
5.71429
|
Sumber : Output SPSS
3. Interpretasi
Output SPSS
Pada tabel statistics nilai n sebesar 7 artinya
jumlah data yang digunakan adalah sebanyak 7. Dimana rata-rata jumlah mobil
yang melintas di Jalan HR. Bunyamin adalah 60,7143. Standar deviasi sebesar
7,11136 dan standar kesalahan rata-rata sebesar 2,68784.
Hipotesisnya adalah :
H0 : rata-rata jumlah mobil yang melintas
di Jalan HR.Bunyamin adalah 55 unit per
menit (
55)
55)
Ha : rata-rata jumlah mobil yang melintas di Jalan HR.Bunyamin
adalah bukan sebesar 55 unit per menit (
55)
55)
1) Uji
t
Kriteria :
t hitung > t tabel maka H0 ditolak dan Ha
diterima (signifikan)
t
hitung < t tabel maka H0 diterima dan Ha ditolak (tidak signifikan)
Nilai t hitung sebesar 2,126 dan t
tabel pada taraf kepercayaan sebesar 95 % atau 
karena uji t bersifat 2 sisi atau two tailed test maka nilai 
dibagi 2 = 
= 2,5 % atau 0,025 dan derajat bebas (df) =
n-1 yaitu n-1 = 6 sehingga di peroleh
nilai t tabel = t (
) sebesar 2,447 oleh karena itu nilai t hitung
lebih kecil dari t tabel maka H0 diterima.
karena uji t bersifat 2 sisi atau two tailed test maka nilai dibagi 2 = = 2,5 % atau 0,025 dan derajat bebas (df) =
n-1 yaitu n-1 = 6 sehingga di peroleh
nilai t tabel = t ( ) sebesar 2,447 oleh karena itu nilai t hitung
lebih kecil dari t tabel maka H0 diterima.
2) Uji
signifikan
Kriteria :
Signifikansi 
0,05 H0 diterima,
Ha ditolak (non signifikan).
0,05 H0 diterima,
Ha ditolak (non signifikan).
Signifikansi < 0,05 H0
ditolak,
Ha diterima (signifikan).
Nilai signifikansi two tailed sebesar 0,078 > 0,05 maka H0
diterima.
Berdasarkan uji t dan
nilai signifikansi di mana H0 diterima
maka terbukti pada taraf kepercayaan 95% atau 
bahwa rata-rata jumlah mobil yang melintas di
Jalan HR. Bunyamin adalah 55 unit per menit. Dengan demikian data yang
dinyatakan oleh Dinas Perhubungan Kota Purwokerto benar.
bahwa rata-rata jumlah mobil yang melintas di
Jalan HR. Bunyamin adalah 55 unit per menit. Dengan demikian data yang
dinyatakan oleh Dinas Perhubungan Kota Purwokerto benar.
C. Uji-t
Satu Sampel Sisi Atas
1. Soal
Sebuah penelitian yang dilakukan Pusat Penelitian
Kesehatan Universitas Indonesia (PPK UI) tahun 2001 yang lalu memperoleh hasil
yang mengejutkan. Dari 40 anak yang diperiksa darahnya, 35,4% diantaranya
terkena racun timbal (Pb). Darah
anak-anak tersebut telah ditetapkan WHO yakni 8,5 mikrogram/desiliter. (Sumber: harian suara Karya, 22
Juni 2005)
Untuk menguji hasil penelitian diatas apakah masih
relevan dengan keadaan terkini, diambil
10 sampel anak dengan hasil kadar timbal sebagai berikut :
Tabel 15. Data Hasil Kadar Timbal
Sampel
|
Kadar Timbal
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
|
9,9
8,7
11,7
9,8
9,0
10,7
10,5
10
8,7
8,0
|
2. Output
SPSS
Tabel 16. One-Sample
statistics
N
|
Mean
|
Std.
Deviation
|
Std.error
mean
|
|
Kadar_timbal
|
9
|
9.811
|
1.1208
|
0.3736
|
Sumber : Output SPSS
Tabel
17. One-Sample Test
Test
Value = 40
|
||||
t
|
df
|
Sig.
(2-tailed)
|
Mean
difference
|
|
Kadar_timbal
|
-80.808
|
8
|
0.000
|
-30.1889
|
Sumber : Output SPSS
3. Interpretasi
Output SPSS
Pada
tabel statistics Nilai n sebesar 9
artinya jumlah data yang digunakan adalah sebanyak 9. Rata-rata kadar timbal yang terdapat pada
darah anak – anak sebesar 9,811, standar deviasi sebesar 1,1208 dan standar
kesalahan rata –rata sebesar 0,3736.
Hipotesisnya adalah :
H0 : rata – rata kadar timbal yang terdapat pada
darah anak – anak ≤ 8 mikrogram/desiliter
Ha : rata – rata kadar
timbal yang terdapat pada darah anak – anak > 8 mikrigram/desiliter
1) Uji
t
Kriteria :
t
hitung > t tabel maka H0 ditolak dan Ha diterima (signifikan)
t
hitung < t tabel maka H0 diterima dan Ha ditolak (tidak
signifikan)
Nilai t hitung sebesar -80,808 dan t tabel pada
taraf kepercayaan sebesar 95% atau 
dan dengan derajat bebas df = n-1 = 9-1 = 8
sehingga diperoleh t tabel 1,860 oleh karena itu nilai t hitung lebih kecil
dari t tabel maka H0 ditolak.
dan dengan derajat bebas df = n-1 = 9-1 = 8
sehingga diperoleh t tabel 1,860 oleh karena itu nilai t hitung lebih kecil
dari t tabel maka H0 ditolak.
2) Uji
Signifikansi
Kriteria :
Signifikansi 0,05 H0 diterima
dan Ha ditolak (non signifikan).
0,05 H0 diterima
dan Ha ditolak (non signifikan).
Signifikansi < 0,05 H0
ditolak
dan Ha diterima (signifikan).
Nilai
signifikansi two tailed test
sebesar 0,008 < 0,05 maka H0 ditolak.
Berdasarkan uji t dan
signifikansi dimana H0 ditolak, maka rata – rata kadar
timbal yang terdapat pada darah anak–anak > 8 mikrogram/desiliter.
D. Uji-t
Satu Sampel Sisi Bawah
1. Soal
Hasil
penelitian menyatakan bahwa orang yang tidur selama 4 jam per hari akan
memiliki tekanan darah (tensi) kurang dari 115. Untuk menguji hasil tersebut
diambil sampel sebanyak 10 orang yang waktu tidurnya selama 4 jam per hari.
Berikut adalah datanya :
Tabel
18. Data Tekanan Darah
Sampel
|
1
|
2
|
3
|
4
|
5
|
6
|
7
|
8
|
9
|
10
|
Tensi
|
105
|
110
|
102
|
110
|
115
|
115
|
111
|
110
|
118
|
100
|
Dengan
taraf signifikansi (α) = 0,05. Lakukan pengujian hipotesis apakah tensi sampel
diatas sesuai dengan hasil penelitian tersebut?
H0
: µ ≥ 115
Ha : µ1
< 115
2. Output
SPSS
Tabel
19. One-Sample statistics
N
|
Mean
|
Std.
Deviation
|
Std.error
mean
|
|
Tensi
|
10
|
109.60
|
5.797
|
1.833
|
Sumber : Output SPSS
Tabel
20. One-Sample Test
Test
Value = 115
|
||||
t
|
df
|
Sig.
(2-tailed)
|
Mean
difference
|
|
Tensi
|
-2.946
|
9
|
0.016
|
-5.400
|
Sumber : Output SPSS
3. Interpretasi
Output SPSS
Pada tabel statistics nilai N sebesar 10 artinya
jumlah data yang digunakan adalah sebanyak 10. Dimana rata – rata tekanan darah
orang yang tidur selama 4 jam perhari adalah 109,60, standar deviasi sebesar
5,797 standar kesalahan rata – rata sebesar 1,833.
Hipotesisnya adalah :
H0 : rata –
rata tekanan darah orang yang tidur selama 4 jam perhari 115
115
Ha : rata – rata
tekanan darah orang yang tidur selama 4 jam perhari < 115
1) Uji
t. Kriteria :
t hitung > t tabel maka H0 ditolak dan
Ha diterima (signifikan)
t hitung < t tabel maka H0 diterima
dan Ha ditolak (tidak signifikan)
Nilai t hitung sebesar -2,946 dan t
tabel pada taraf kepercayaan sebesar 5% atau dan dengan derajat bebas df = n-1 = 10-1 = 9
sehingga diperoleh t tabel 1,833 oleh karena itu nilai t hitung lebih kecil
dari t tabel maka H0 ditolak.
dan dengan derajat bebas df = n-1 = 10-1 = 9
sehingga diperoleh t tabel 1,833 oleh karena itu nilai t hitung lebih kecil
dari t tabel maka H0 ditolak.
2) Uji
Signifikansi. Kriteria :
Signifikansi 0,05 H0 diterima
dan Ha ditolak (non signifikan).
0,05 H0 diterima
dan Ha ditolak (non signifikan).
Signifikansi < 0,05 H0
ditolak
dan Ha diterima (signifikan).
Nilai signifikansi two tailed test sebesar 0,016 <
0,05maka H0 ditolak.
Berdasarkan uji t dan signifikansi
dimana H0 ditolak, maka rata – rata tekanan
darah orang yang tidur selama 4 jam perhari < 115.
V.
UJI-t
DUA SAMPEL INDEPENDEN
A.
Tujuan
Mahasiswa dapat
memahami dan dapat melakukan uji perbandingan purata (mean) dari dua sampel, baik untuk kasus uji hipotesis dua sisi,
kasus uji satu sisi untuk sisi atas, dan kasus uji satu sisi untuk sisi bawah.
B.
Uji-t Dua Sampel Dua Sisi
1.
Soal
Valentino
Rossi dan Dani Pedrosa masing-masing menyatakan bahwa dia adalah pembalap yang
memiliki waktu tempuh tercepat untuk menyelesaikan satu lap di Sirkuit Sentul.
Untuk membuktikan pernyataan mereka tersebut, maka diadakan uji waktu tempuh
mereka dalam menyelasaikan satu lap di sentul. Uji tersebut berlangsung 5 kali,
dan hasilnya sebagai berikut :
Tabel 21. Waktu Tempuh Pembalap
Pembalap
|
Waktu Tempuh
|
||||
Rosi
|
75
|
76
|
73
|
77
|
74
|
Pedrosa
|
73
|
77
|
74
|
76
|
75
|
Hipotesis :
Waktu tempu yang dibutuhkan Valentino
Rossi dan Dani Pedrosa untuk menyelesaikan satu lap adalah berbeda (gunakan α =
5%).
Rumusan Hipotesis :
H0 : µ1 = µ2
Ha : µ1 ≠ µ2
2. Output
SPSS
Tabel
22. Group Statistics
Group
|
N
|
Mean
|
Std. Deviation
|
Std. Error Mean
|
Waktu_tempuh 1
2
|
5
5
|
75.00
75.00
|
1.581
1.581
|
0.707
0.707
|
Sumber : Output SPSS
Tabel
23. Independent Samples Test
Levene’s
For
of
|
Test
Equality
variances
|
t-test
|
For
|
equality
|
Of
|
Means
|
|
F
|
Sig.
|
t
|
df
|
Sig.
(2-tailed)
|
Mean
difference
|
Std.
error difference
|
|
Waktu_Tempuh Equal
variances
assumed
Equal
variances
not
Assumed
|
0.000
|
1.000
|
0.000
0.000
|
8
8.000
|
1.000
1.000
|
0.000
0.000
|
1.000
1.000
|
Sumber : Output SPSS
3.
Interpretasi Output SPSS
Pada tabel group statistics Waktu tempuh group 1 dengan N = 5 mempunyai rata-rata
sebesar 75,00, dengan standard deviasi 1.581 dan standard error rata-rata 0.707. Waktu tempuh group 2 dengan N= 5,
mempunyai rata-rata sebesar 75,00, dengan standar deviasi 1.581 dan standard error rata-rata 0.707.
1) Uji
kesamaan varian dua populasi
Hipotesis
:
H0
: kedua varian populasi sama
Ha
: kedua varian populasi tidak sama
Pada Equal variances assumed diperoleh F
hitung 0,000 dengan signifikansi 1,000 oleh karena signifikansi > 0,05 maka
H0 diterima, kedua varian populasi antara jumlah kedua group adalah
sama.
2) Uji
signifikansi perbedaan
Hipotesis :
H0 : waktu yang dibutuhkan
Valentino Rossi dan Pedrosa untuk menyelesaikan satu lap adalah sama .
Ha : waktu yang dibutuhkan Valentino
Rossi dan Pedrosa untuk menyelesaikan satu lap adalah tidak sama .
Uji signifikansi dapat dilakukan dengan dua
cara :
a) Uji
–t
Uji
varian diperoleh varian kedua populasi sama maka digunakan Equal variances assumed. Untuk uji –t dan probabilitas dengan nilai
t hitung sebesar 0,000 dan t tabel dengan tingkat kepercayaan 95% (=5% karena uji –t
bersifat dua sisi atau two tailed test
maka /2 = 5/2 = 0,025) dan
df 8 sehingga diperoleh t tabel = t
(0,025;8) sebesar 2,306. Oleh karena t hitung lebih kecil dari pada t tabel
maka H0 ditolak.
=5% karena uji –t
bersifat dua sisi atau two tailed test
maka /2 = 5/2 = 0,025) dan
df 8 sehingga diperoleh t tabel = t
(0,025;8) sebesar 2,306. Oleh karena t hitung lebih kecil dari pada t tabel
maka H0 ditolak.
b) Uji
Signifikansi atau Probabilitas
Nilai
signifikansi 0,000 oleh karena nilai signifikansi < 0,05 maka H0 ditolak.
Berdasarkan uji –t dan uji signifikansi diperoleh H0 ditolak maka
pada taraf kepercayaan 95% terbukti bahwa waktu yang dibutuhkan Valentino Rosi
dan Pedrosa untuk menyelesaikan satu lap adalah tidak sama.
C. Uji-t
Dua Sampel Satu Sisi untuk Sisi Atas
1. Soal
Perusahaan elektronik meluncurkan produk baru yaitu Healsio Water Oven. Produk ini
dinyatakan dapat mengurangi lemak. Untuk mendukung pernyataan tersebut maka
dilakukan uji pengurangan lemak untuk membandingkan kemampuan produk tersebut
dengan produk lain. Hasil test
adalah sebagai berikut:
Tabel 24. Data
Pengurangan Lemak
Pengurangan
|
Lemak (%)
|
|
Menu
|
Alat
Masak Lain
|
Healsio
Water Oven
|
Steak Sapi
Ayam Goreng
Memanaskan
Makanan Yang Sudah Jadi
|
2,9
7,9
0,5
|
19,0
26,3
19,3
|
Dari data hasil test tersebut, ujilah apakah alat
masak lain lebih tinggi dalam menurunkan lemak dibandingkan produk Healsio
Water Oven ? (Gunakan α=1%).
2. Output
SPSS
Tabel
25. Group Statistics
Group
|
N
|
Mean
|
Std. Deviation
|
Std. Error Mean
|
Pengurangan_Lemak 1
2
|
3
3
|
3.767
21.533
|
3.7754
4.1308
|
2.1797
2.3849
|
Sumber : Output SPSS
Tabel 26. Independent Samples Test
Levene’s
Equality
Variances
|
Test
Of
|
t-test
|
for
|
Equality
|
Of
|
Means
|
|
F
|
Sig.
|
t
|
df
|
Sig.
(2-tailed)
|
Mean
difference
|
Std.
error difference
|
|
Pengurangan_Lemak Equal
variances
assumed
Equal
variances
not
assumed
|
0.112
|
0.755
|
-5.499
-5.499
|
4
4.968
|
0.005
0.005
|
-17.7667
-17.7667
|
3.2309
3.2309
|
Sumber : Output SPSS
3. Interpretasi
Output SPSS
Pada tabel group statistics Menunjukkan bahwa
prosentase pengurangan lemak alat masak lain dari 3 sampel dengan rata-rata
3,763, standar deviasi 3,7754, dan standard
error rata-rata 2,1797. Sedangkan
prosentase pengurangan lemak healsio
water oven dari 3 sampel dengan
rata-rata 21,533, standar deviasi 4,1308, dan standard error rata-rata
2,3849.
1) Uji
varian 2 populasi
H0 : rata-rata prosentase pengurangan
lemak dari alat masak lain 
rata-rata prosentase pengurangan lemak dari healsio Water oven
rata-rata prosentase pengurangan lemak dari healsio Water oven
Ha : rata-rata
prosentase pengurangan lemak dari alat masak lain 
rata-rata prosentase pengurangan lemak dari healsio Water oven
rata-rata prosentase pengurangan lemak dari healsio Water oven
Pada
equal variances assumed, diperoleh F
hitung sebesar 0,112 dengan nilai signifikansi sebesar 0,755. Oleh karena nilai
signifikansi lebih besar dari 0,05 maka H0
diterima. Artinya rata-rata prosentase pengurangan lemak
dari alat masak lain rata-rata prosentase pengurangan lemak dari healsio Water oven.
rata-rata prosentase pengurangan lemak dari healsio Water oven.
2) Uji
signifikansi
a) Uji
t
Karena uji variansi
diperoleh varian kedua populasi sama, maka gunakan equal variance assumed untuk uji t dan probability. Nilai t hitung
-5,499 dan t tabel dengan tingkat kepercayaan 95 % (
5%) df = 4, sehingga diperoleh t tabel sebesar
2,776. Oleh karena itu nilai t hitung lebih kecil dari t tabel maka H0
diterima.
5%) df = 4, sehingga diperoleh t tabel sebesar
2,776. Oleh karena itu nilai t hitung lebih kecil dari t tabel maka H0
diterima.
b) Uji
signifikansi
Nilai signifikansi
sebesar 0,005. Oleh karena nilai signifikansi < 0,05 maka H0
diterima
berdasarkan uji t dan uji signifikansi menunjukan bahwa H0
diterima.
D. Uji-t
Dua Sampel Sisi Bawah
1. Soal
Seorang
peneliti ingin mengetahui apakah keikutsertaan dalam penyuluhan terhadap pemula
peternak ayam mempengaruhi rata-rata penjualan ayam. Oleh karena itu, peneliti
mengambil sampel secara acak kepada 18 peternak yang tidak mengikuti penyuluhan
dan 20 peternak yang mengikuti penyuluhan. Setelah satu bulan diperoleh hasil
penjualan sebagai berikut :
Tabel
27. Keikutsertaan Peternak dalam Mengikuti Penyuluhan
Tidak
Mengikuti Penyuluhan
|
Mengikuti
Penyuluhan
|
30
30
30
35
32
35
35
40
43
47
50
50
62
65
70
75
75
80
|
40
40
45
42
45
42
40
50
55
70
68
76
68
70
67
77
80
81
80
85
|
Ujilah
apakah rata-rata penjualan ayam oleh peternak yang tidak mengikuti penyuluhan
lebih kecil daripada rata-rata penjualan ayam oleh peternak yang mengikuti
penyuluhan? (Gunakan tarad signifikansi α = 5%)
H0 : µ1 ≥ µ2
Ha
: µ1 < µ2
2. Output
SPSS
Tabel
28. Group Statistics
Group
|
N
|
Mean
|
Std. Deviation
|
Std. Error Mean
|
Peternak 1
2
|
20
18
|
61.05
49.11
|
16.526
17.593
|
3.695
4.147
|
Sumber : Output SPSS
Tabel
29. Independent Samples Test
Levene’s
Equality Variances
|
Test
Of
|
t-test
|
for
|
Equality
|
Of
|
Means
|
|
F
|
Sig.
|
t
|
df
|
Sig.
(2-tailed)
|
Mean
difference
|
Std.
error difference
|
|
Peternak Equal
variances
assumed
Equal
variances
not
Assumed
|
0.004
|
0.952
|
2.157
2.149
|
36
34.982
|
0.038
0.039
|
11.939
11.939
|
5.536
5.554
|
Sumber : Output SPSS
3.
Interpretasi Output SPSS
Pada tabel group statistics rata-rata penjualan ayam oleh peternak tidak
mengikuti penyuluhan dengan N = 18, mempunyai rata-rata sebesar 49,11 dengan
standar deviasi 17,593 dan standard error
rata-rata 4,147.
Rata-rata penjualan ayam oleh peternak mengikuti
penyuluhan dengan N = 20, mempunyai rata-rata sebesar 61,05 dengan standar
deviasi 16,526 dan standard error
rata-rata 3,695.
1) Uji
kesamaan varian dua populasi
Hipotesis
:
Ho : variansi populasi pertama dari variansi populasi ke dua
dari variansi populasi ke dua
Ha : variansi populasi pertama <
dari variansi populasi ke dua
Pada Equal
variances assumed diperoleh F hitung 0,004 dengan signifikansi 0,952 oleh
karena signifikansi > 0,05 maka H0 diterima, variansi populasi
pertama dari variansi populasi ke dua.
dari variansi populasi ke dua.
2) Uji
signifikansi perbedaan
Hipotesis
:
H0 : rata – rata penjualan ayam ternak yang tidak mengikuti penyuluhan lebih
besar sama dengan daripada rata – rata penjualan ayam oleh peternak yang
mengikuti penyuluhan
Ha : rata – rata penjualan ayam ternak yang tidak mengikuti penyuluhan lebih
kecil daripada rata – rata penjualan ayam oleh peternak yang mengikuti
penyuluhan
Uji signifikansi dapat dilakukan dengan
dua cara :
a) Uji
–t
Uji
varian diperoleh varian kedua populasi
sama maka digunakan Equal
variances assumed. Untuk uji –t dan
probabilitas dengan nilai t hitung sebesar 2,157 dan t tabel dengan tingkat
kepercayaan 95% (=5%) dan df 36 sehingga diperoleh t tabel = t (0,05 ; 36)
sebesar 2,365. Oleh karena t hitung lebih kecil dari pada t tabel maka H0 diterima.
=5%) dan df 36 sehingga diperoleh t tabel = t (0,05 ; 36)
sebesar 2,365. Oleh karena t hitung lebih kecil dari pada t tabel maka H0 diterima.
b) Uji
Signifikansi atau Probabilitas
Nilai
signifikansi 0,952 oleh karena nilai signifikansi > 0,05 maka H0 diterima
Berdasarkan uji –t dan
uji signifikansi diperoleh Ho diterima maka pada taraf kepercayaan 95% rata – rata penjualan ayam ternak yang tidak mengikuti penyuluhan lebih
besar sama dengan daripada rata – rata penjualan ayam oleh peternak yang
mengikuti penyuluhan.
VI.
ANALISIS
REGRESI SEDERHANA
A.
Tujuan
Tujuan acara ini agar mahasiswa dapat lebih memahami
dan dapat melakukan uji statistik persamaan regresi linier sederhana.
B. Soal
PT. Sakinah sebagai perusahaan properti pada awal tahun lalu telah
mengeluarkan kebijakan kenaikan bonus pada kepala kantor pemasaran untuk setiap
unit properti yang berhasil dijual. Berikut data kenaikan bonus pada 7 kantor
pemasaran dan jumlah unit properti yang terjual :
Tabel 30.
Kenaikan Bonus Terhadap Properti yang Terjual
No Outlet
|
Kenaikan Bonus (jutaan)
|
Properti yang Terjual
|
X
|
Y
|
|
1
|
20
|
79
|
2
|
16
|
77
|
3
|
34
|
98
|
4
|
23
|
86
|
5
|
27
|
102
|
6
|
32
|
106
|
7
|
18
|
88
|
Dari data tersebut, apakah kenaikan bonus cukup efektif dalam mempengaruhi
jumlah properti yang terjual pada masing-masing kantor pemasaran?
C.
Output
SPSS
Tabel
31. Variables Entered/Removedb
Model
|
Variables
Entered
|
Variables
Removed
|
Method
|
1
|
Ya
|
.
|
Enter
|
Sumber : Output SPSS
Tabel
32. Model Summary
Model
|
R
|
R Square
|
Adjusted R Square
|
Std. Error of the Estimate
|
1
|
0.861a
|
0.742
|
0.690
|
3,866
|
Sumber : Output SPSS
Tabel
33. ANOVAb
Model
|
Sum
of Squares
|
Df
|
Mean
Square
|
F
|
Sig.
|
1
Regression
Residual
Total
|
214.693
74.736
289.429
|
1
5
6
|
214.693
14.947
|
14.363
|
0.013a
|
Sumber : Output SPSS
Tabel
34. Coefficientsa
Unstandardized
|
Coefficients
|
Standardized
Coefficients
|
|||
Model
|
B
|
Std.
Error
|
Beta
|
t
|
Sig.
|
1 (Constant)
Y
|
-23.726
0.528
|
12.752
0.193
|
0.861
|
-1.861
3.790
|
0.122
0.013
|
Sumber : Output SPSS
D. Interpretasi
Output SPSS
Variables Entered/Removedb
Variables entered adalah variabel yang digunakan dalam perhitungan
analisis. Variables removed adalah
variabel yang tidak digunakan dalam perhitungan analisis. Titik (.) adalah
tidak ada satu pun variabel yang tidak digunakan dalam perhitungan analisis. Method enter adalah semua variabel yang
ada dimasukkan dalam perhitungan analisis.
Model
Summary
Analisis:
a.
R Square
(koefisien determinasi) sebesar 0,742 merupakan hasil bagi antara Sum of Squares Regression (SSR) dengan Sum of Squares Total (SST). R square 0,742 adalah 74,2 % jumlah
properti yang terjual (y) dipengaruhi oleh kenaikan bonus (x), sedangkan
sisanya 25,8 % dipengaruhi oleh faktor-faktor lain diluar modal yang digunakan.
b.
Adjusted R Square sebesar 0,690 merupakan 69,0 % variasi jumlah properti
yang terjual dapat dijelaskan oleh variasi dari variabel independen yaitu
kenaikan bonus (x), sedangkan sisanya 31,0 % dijelaskan faktor-faktor lain yang
tidak teliti.
c.
Standart Error of the Estimate (SEE) sebesar 3,866. Makin kecil nilai SEE akan membuat modal
regresi semakin tepat dalam memprediksi variabel dependen.
ANOVA
Analisis:
a. Sum
of Squares Regression (SSR)
sebesar 214,693 dan df sebesar 1 yang
diperoleh dari jumlah variabel independen ( Y ) yang digunakan yaitu kenaikan
bonus ( X ).
b. Sum of Squares Residual ( SSE ) = 74,736 dan df =
5 yang diperoleh dari jumlah data dikurangi jumlah variabel dikurangi satu (
N-k-1= 7-1-1 = 5 )
c. Sum of Squares Total ( SST ) = 289,429 dan df = 6 yang diperoleh dari (N – 1) = (7-1)
d. Mean Square Regression = 214,693 merupakan hasil bagi dari SSR dengan df Regression.
e. Mean Square Residual = 14,947 merupakan hasil bagi antara Sum of Square dengan df
residual.
f. F hitung 14,363 merupakan hasil bagi antara Mean Square Regression dengan Mean
Square Residual. Nilai F tabel dengan df
Regression sebagai df pembilang yaitu = 1 dan df residual sebagai df penyebut yaitu = 5 diperoleh nilai F
tabel dengan α = 5% dan α = 1% yaitu sebesar 0,230 dan 5,764.
g. Nilai
Sig = 0,013 < 0,05 maka H0 ditolak artinya model
regresi dapat dipakai untuk memprediksi jumlah properti yang terjual.
Coefficients
Analisis :
a.
Persamaan Regresi Linier
Sederhana
Y = a + bx = -23,726 + 0,528x
b.
Konstanta sebesar 23,726
artinya jika variabel kenaikan bonus diabaikan maka jumlah properti yang
terjual adalah sebesar 23,726.
c.
Kenaikan bonus (X) = 0,528
artinya setiap penambahan 1 juta rupiah kenaikan bonus maka jumlah properti
yang terjual akan meningkat sebanyak 0,528.
d.
Standard Error merupakan standard
kesalahan persamaan regresi untuk konstanta yaitu sebesar 12,752 dan untuk
kenaikan bonus sebesar 0,139.
Nilai t hitung kenaikan bonus ( X ) =
-1,861 dan t tabel dengan df = n- k -1 = 5 dan α = 5% diperoleh t tabel yaitu
2,015. Oleh karena t hitung < t tabel, maka H0 diterima.
Berdasarkan uji-t dan signifikansi atau probabilitas nilai signifikansi 0,122
> 0,05 diperoleh H0 diterima. Sehingga kenaikan bonus tidak berpengaruh terhadap jumlah
properti yang terjual secara signifikan pada taraf kepercayaan 95%.
Tidak ada komentar:
Posting Komentar