Essay Pertemuan Pekan Ke Sembilan Statistika Inferensial

Materi : Uji-T dan Non-Parametrik

Mind map

Rangkuman :

Uji T merupakan uji kebenaran atau kepalsuan yang menunjukkan bahwa penggunaan dua sampel yang diambil dari suatu populasi dalam penelitian tidak terdapat perbedaan signifikan. Berdasarkan banyak sampel dan hipotesis, Uji T dibagi menjadi tiga teknik yaitu, One Sample t-Test, Paired Sample t-Test, dan Independent Sample t-Test. 

One Sample t-Test adalah uji yang digunakan untuk membandingkan satu kelompok atau sampel terhadap hipotesis. Pada teknik pengujian ini diambil satu sampel yang diuji analisis untuk mengetahui perbedaan rata-rata dari sampel tersebut dan juga perbedaan signifikansinya.

Independent Sample t-Test adalah pengujian untuk mengetahui rata-rata dari dua sampel yang tidak saling berhubungan. Pada Independent Sample t-Test diambil lebih dari satu sampel yang berbeda untuk dibandingkan apakah memiliki rata-rata sama atau tidak secara signifikan.

Paired Samples t-Test merupakan uji parametrik yang digunakan ketika dua skor adalah ukuran yang diulang, seperti dalam studi kuasi-eksperimen kelompok tunggal di mana penilaian yang sama digunakan sebagai pretest, sebelum intervensi, dan sebagai posttest, setelah intervensi.

Uji statistik nonparametrik ialah suatu uji statistik yang tidak memerlukan adanya asumsi-asumsi mengenai sebaran data populasi. Uji statistik ini disebut juga sebagai statistik bebas sebaran (distribution free). Statistik nonparametrik tidak mensyaratkanbentuk sebaran parameter populasi berdistribusi normal.

Wilcoxon signed-rank test adalah salah satu uji nonparametrik yang berfungsi untuk membandingkan kecenderungan sentral dari dua sampel yang dipasangkan. Wilcoxon signed-rank test adalah alternatif untuk uji beda berpasangan jika data berpasangan (dalam bentuk ordinal atau interval) tidak memenuhi asumsi yang disyaratkan pada uji paired t-test.

Uji U Mann-Whitney merupakan uji statistik nonparametrik Uji ini digunakan sebagai alternatif ketika uji t dalam statistik parametrik tidak dapat dipakai karena tidak terpenuhinya asumsi yang diharuskan dalam uji t. Karena merupakan alternatif uji-t, maka penggunaan uji ini mirip dengan uji-t yakni untuk mengetahui apakah dua sampel independen yang datanya berbentuk ordinal berasal dari populasi yang sama.

Nama : Fithrotul Azizah 

NIM : 220321810697 

Prodi : Magister Pendidikan Fisika

Resume Jurnal Statistik Inferensial (Pertemuan Kesembilan)

 

Judul Jurnal : Development and didactic analysis of smartphone-based experimental exercises for the smart physics lab

DOI

Kebaruan (Novelty) Jurnal :

Penggunaan smartphone yang massif dalam proses pembelajaran memudahkan siswa untuk belajar dan berlatih sesuai dengan kapasitas dan kecepatan berfikir masing-masing. Latihan eksperimental berbasis smartphone juga telah dimasukkan sebagai bagian dari tugas matakuliah pengantar mekanik di universitas. Pada penelitian ini penulis menguji eksperimen berbasis smartphone untuk program smart physics lab (SPL). Eksperimen SPL yang dilakukan berkaitan dengan materi mekanika dasar. Tujuan utama SPL ini adalah untuk meningkatkan pemahaman siswa terhadap konsep dasar fisika dan untuk memperkuat motivasi mereka dalam pembelajaran fisika. Dengan bekerja menggunakan smartphonenya, siswa dapat mengaplikasikan teori kedalam pemodelan nyata yang dapat diobservasi. Proses problem-solving dalam SPL ini mampu memberikan siswa gambaran nyata terkait masalah yang ada di dunia nyata.

Studi yang digunakan dalam jurnal ini adalah quasi-experimental dimana ada grup kontrol dan grup intervensi dan juga dilakukan pengambilan data pre-test dan post-test untuk mengukur pencapaian belajar yang telah dipilih. Sebanyak 85 siswa berpartisipasi dalam pre-test dan post-test. Grup intervensi terdiri dari mahasiswa semester pertama yang terdaftar dalam pelatihan guru fisika. Grup kontrol terdiri dari mahasiswa S1 Fisika semester I dan mahasiswa S1 Meteorologi.

Pengolahan data statistik :

Untuk pengukuran prestasi belajar antara pra dan pasca tes, indeks Hake g ditentukan. Dihitung dari persentase jawaban benar pada pre-test (ppre) dan post-test (ppost). Indeks Hake menggambarkan rasio antara pencapaian belajar yang dicapai ppost ppre dan kemungkinan pencapaian belajar maksimum 1- ppre. Untuk evaluasi data yang dikumpulkan melalui survei dan tes konsep, digunakan analisis kovarians termasuk keanggotaan kelompok faktor atau uji-t.

Untuk menyelidiki prestasi belajar, indeks Hake gi dihitung untuk setiap peserta dalam penelitian dari data dari pre-test dan post-test.

Hasil empiris terhadap prestasi belajar menunjukkan pengaruh positif yang signifikan dari latihan eksperimen berbasis smartphone untuk topik dinamika benda tegar dengan ukuran effect-size sedang d = 0,42. Untuk analisis topik gerak rotasi, prestasi belajar yang positif untuk kedua kelompok dibuktikan, tetapi ukuran efek dari latihan berbasis smartphone effect-size agak kecil pada d = 0,20. Beban kognitif intrinsik dan erat ternyata serupa pada tingkat menengah untuk kedua kelompok. Namun, beban kognitif ekstrinsik untuk kelompok intervensi menurun secara signifikan, yang mungkin menjadi alasan mengapa latihan eksperimental yang lebih kompleks mendorong pemahaman konseptual.

 

Nama : Fithrotul Azizah

NIM : 220321810697

Prodi : Magister Pendidikan Fisika

Storyboard Proyek Individu Statistika Inferensial

Nama : Fithrotul Azizah

NIM : 220321810697

Halo teman-teman berikut saya tunjukkan storyboard proyek video saya. Terlampirkan pula data yang akan saya olah untuk proyek video ini. Terima kasih.

 Link data yang akan diolah

Link Storyboard

Essay Pertemuan Pekan Ke Tujuh Statistika Inferensial

 

Materi : Regresi Majemuk

Rangkuman : 

Pengujian regresi dalam dunia statistika pendidikan dilakukan guna melihat adanya pengaruh antar variable penelitian, yakni pada variable bebas dan variable terikat. Pengujian regresi terbagi ke dalam dua jenis, yaitu regresi tunggal / sederhana dan regresi ganda atau majemuk. Perbedaan uji regeresi ini terletak pada jumlah variable penelitian. Jika pada suatu penelitian hanya terdapat masing-masing satu variable bebas dan terikat, maka digunakan regresi tunggal, sebaliknya jika pada penelitian tersebut terdapat lebih dari satu pada masing-masing variable bebas dan terikat, maka digunakan uji regresi majemuk.

Adapun langkah-langkah uji regresi majemuk secara manual dengan menggunakan Excel yaitu.

1. Menginput data penelitian yang akan di uji, baik variabel predictor X dan Y sebagai variabel kriteria.

2. Menguji menggunakan r”regression” pada menu data.

3. Menginput nilai Y dan X pada regression.

4. Excel akan menunjukkan nilai “Multiple R” pada kolom “regression statitistic”.

5. Nilai koefisien determinasi dapat dilihat pada nilai “Adjusted R Square”.

6. Kemudian hasilnya dituliskan dalam persamaan

Y = a + b1X1 + b2X2 + bnXn +e

dimana, Y: variabel terikat, a: konstanta, b: koefisien estimate/slope, X: variabel bebas, dan e: error residual.

Penginterpretasian uji regresi majemuk ini dapat ditinjau pada beberapa poin berikut. 

1. Persamaan regresi 

2. Uji F 

3. Uji T 

4. Uji Beta 

5. R Square

Nama : Fithrotul Azizah

NIM : 220321810697

Prodi : Magister Pendidikan Fisika

Resume Jurnal Statistik Inferensial (Pertemuan Ketujuh)

Judul Jurnal : Modernizing use of regression models in physics education research: A review of hierarchical linear modeling

DOI

Jurnal ini berfokus dalam penggunaan model analisis untuk penelitian pendidikan fisika dengan membandingkan model regresi linier ganda dan model hierarki linier. Dimana penggunaan model hierarki linier mampu menjelaskan struktur tingkatan yang ada dalam suatu data tanpa menghasilkan bias. Dalam artikel ini dikaji pula aspek teoritis dari perbedaan mendasar bagaimana model tunggal dan model ganda dalam menganalisis dataset yang hierarki. Penelitian ini memanfaatkan kumpulan data multi-institusi untuk meningkatkan pemahaman dasar tentang bagaimana cara untuk mendukung keberhasilan siswa dalam mata pelajaran fisika. Namun, tidak ada perbaikan post hoc, jika peneliti menggunakan model tingkat tunggal yang tidak tepat untuk menganalisis kumpulan data bertingkat.

Kebaharuan yang dituliskan dalam jurnal ini adalah penggunaan model hierarki linier yang memenuhi untuk digunakan dalam penelitian pendidikan fisika. Karena model hierarki mampu menganalisis kumpulan data hierarki yang memiliki tingkatan level yang berbeda tanpa menimbulkan bias. Kemudian jurnal ini juga menyajikan bahan tambahan yang termasuk dalam kumpulan sampel data, kode R untuk memodelkan analisis dan disajikan output model hierarki linier dari kode R tersebut.

Dalam pemodelan hierarki linier, tidak ada asumsi independensi yang dikembangkan secara khusus untuk kumpulan data hierarki. Pemodelan hierarki linier menganalisis data dengan membuat model regresi unik untuk setiap permasalahan yang memuat tingakatan variabel siswa dan menguji perbedaan dari setiap bagian untuk memodelkan variabel tingaktan pembelajaran. Pemodelan hierarki linier memberikan keuntungan dibandingkan dengan disagregasi dan agregasi tanpa memperkenalkan kekurangannya, sehingga menjadikan pemodelan hierarki linier menjadi metode yang lebih disukai untuk menangani data bertingkat.

Nama : Fithrotul Azizah

NIM : 220321810697

Prodi : Magister Pendidikan Fisika

REGRESI TUNGGAL : ANALISIS REGRESI LINIER

Halo teman-teman semua, selamat datang di laman materi Regresi Tunggal : Analisis Regresi Linier.

Perkenalkan, saya Fithrotul, kali ini sebagai anggota pemateri dari kelompok kedua.

Berikut saya kirim link-link yang bisa teman-teman akses untuk mempermudah diskusi kita pada pekan keenam ini. Silahkan disimak dan ditanggapi.

 

LINK MAKALAH

LINK PPT

LINK YOUTUBE

 

Terima kasih atas perhatiannya.

Essay Pertemuan Pekan Ke Lima Statistika Inferensial

Pada pertemuan ke lima, disajikan materi dari kelompok satu dengan topik Asosiatif: Prasyarat Analisis, Pengujian Hipotesis Asosiatif Parametrik, dan Non-Parametrik Yang Relevan. Berikut adalah kumpulan jawaban saya dalam permasalah yang diajukan oleh pemateri dalam sesi diskusi.

 

Hipotesis asosiatif adalah pengujian ada tidaknya hubungan dari kumpulan sampel, data atau variabel. Hasil yang didapatkan dalam uji ini adalah koefisien korelasi yang bernilai negatif atau positif. Korelasi positif adalah ketika satu variabel meningkatkan nilai variabel lainnya. Semakin kuat korelasinya maka nilai koefisiennya semakin banyak, dimana range nilai antara -1 sampai +1. Cara melakukan hipotesis asosiatif adalah dilakukan perhitungan korelasi antar variabel dalam sampel. Koefisien yang ada kemudian diuji signifikansinya.

 

Dari pengertian masing-masing uji, Abelson-Tukey merupakan pendekatan yang menggunakan koefisien untuk melakukan uji melalui deteksi korelasi monoton antara variabel independen dan dependen. Pengujian dengan uji Tukey biasanya digunakan, jika analisis data dalam penelitian dilakukan dengan cara membandingkan data dua kelompok sampel yang jumlahnya sama, maka dapat dilakukan pengujian hipotesis komparasi dengan menggunakan uji Tukey.

Sedangkan Uji Anova sendiri dapat diartikan sebagai salah satu metode atau uji hipotesis yang digunakan pada statistika parametrik, dimana pengujian dilakukan pada interaksi dua faktor dengan membandingkan rata-rata dua sampel atau lebih. Hasil akhir dari analisis ANOVA adalah nilai F test atau F hitung.

Kemudian merujuk pada artikel yang saya baca [1] , bahwa uji Tukey disebut uji 'Uji T,' karena metode ini didasarkan pada distribusi-t. Perlu dicatat bahwa uji Tukey didasarkan pada jumlah sampel yang sama antar kelompok (data berimbang) seperti ANOVA. Selanjutnya, Kramer memodifikasi metode ini untuk menerapkannya pada data yang tidak seimbang, dan dikenal sebagai uji Tukey-Kramer. Metode ini menggunakan rata-rata harmonik ukuran sel dari dua perbandingan. Asumsi statistik ANOVA harus diterapkan pada metode Tukey juga.

 

Cara kita mengetahui besarnya effect size yang dihasilkan pada sebuah penelitian adalah dengan dua cara, yaitu perbedaan mean yang distandariasasi (PMD) dan proporsi varians yang dijelaskan (PVD). PMD merupakan pengukuran yang digunakan pada desain penelitian dengan membandingkan rata-rata antar kelompok. PVD merupakan pengukuran yang kompleks dengan menyajikan perbandingan rata-rata antar kelompok dan dapat mencari asosiasi atau korelasi antar variabel.

Kegunaan effect size adalah untuk membandingkan variabel yang berbeda-beda tergantung jenis penelitiannya. Penggunaan effect size membuat variabel dapat diteliti dengan lebih dalam lagi karena uji ini memberikan hasil yang spesifik.

 

Perbedaan antara rank spearman dan kendall tau dalam uji asosiatif nonparametrik adalah berkaitan dengan data ordinal (yang memperhatikan urutan atau ranking),  yang digunakan. Uji rank spearman mengharuskan penggunaan data ordinal, sedangkan uji kendall tau juga dapat digunakan untuk mengetahui hubungan antar dua variabel berskala ordinal sementara satunya berskala nominal atau rasio.

Nama : Fithrotul Azizah

NIM : 220321810697

Prodi : Magister Pendidikan Fisika