Kind: captions
Language: id
Assalamualaikum warahmatullahi
wabarakatuh berjumpa lagi dengan saya di
channel YouTube saya ensiklopedia Ahmad
Fauzi channel yang menjelaskan berbagai
hal yang berkaitan dengan analisis data
penelitian penulisan dan berbagai
pengetahuan lain yang mungkin dapat
meningkatkan pengetahuan ataupun
keterampilan kalian di beberapa video
Sebelumnya kita telah mempelajari
bagaimana caranya melakukan perhitungan
manual berbagai analis
statistik di beberapa video yang lain
khususnya di video yang dikumpulkan di
playlist tutorial SPSS kita juga telah
mengetahui dan mempelajari bagaimana
langkah-langkah melakukan analisis data
menggunakan program
SPSS baik di hitungan manual ataupun
dengan analisis menggunakan SPSS kita
memperoleh beberapa nilai penting
semacam F hitung nilai sik kemudian
mungkin eek size dan berbagai nilai
penting lainnya nah pada video kali ini
Mari kita pelajari dan kita pahami
Apakah yang dimaksud dengan Alpha P
value if acces F hitung F tabel dan
sebagainya nah ini merupakan contoh
tabel yang telah kita peroleh secara
bersama-sama di video yang membahas
Bagaimana caranya melakukan perhitungan
manual ketika kita ingin melakukan
analisis Anova atau anava
ketika kita melakukan hitungan manual
pada uji anafa 1 jalur setidaknya kita
memperoleh dua nilai penting yaitu F
hitung dan F
tabel kalau kita melakukan uji t kita
memperoleh t hitung dan t tabel ketika
kita melakukan korelasi kita memperoleh
R hitung dan R tabel ketika kita
melakukan k squ kita memperoleh k squ
hitung dan K squ tabel namun ketika kita
melakukan analisis dengan bantuan SPSS
kita memperoleh F hitung juga tetapi
kita tidak mendapatkan F tabel Namun
kita mendapatkan angka lain yaitu nilai
Sig serta partial Eta Square dan di
tabel output juga dihadirkan Alfa nah
Alfa ini sebetulnya juga muncul ketika
kita melakukan hitungan manual lebih
tepatnya ketika kita mencari F tabel
kita mencari F tabel dengan buka tabel
distribusi F dan di tabel distribusi F
tersebut kita mencari yang alfanya
0,05 nah pada hasil output SPSS tidak
ada f tabel adanya
Sig kemudian juga ada partial Eta Square
sebetulnya SIG dan partial Eta Square
ini juga bisa kita peroleh dengan
hitungan manual nah perhitungan
Bagaimana caranya melakukan perhitungan
SIG dan partial et Square akan kita
bahas di video setelah ini dan pada
video kali ini kita pahami terlebih
dahulu Apa itu Sig Apa itu partial
Square dan apa itu Alfa serta F hitung
dan F
tabel yang pertama adalah F hitung F
hitung itu kalau di bahasa Inggriskan
atau istilah bahasa Inggrisnya adalah F
value atau dikenal juga sebagai F
statistick jadinya bukan f calculated ya
Saya pernah
mereview artikel jurnal berbahasa
Inggris yang autornya dari Indonesia F
hitungnya lalu di bahasa Inggriskan
langsung menjadi F calculated itu salah
istilah di bahasa Indonesia f hitung
namun istilah di bahasa Inggris adalah F
value atau F statistik Apa itu F hitung
F hitung itu nilai yang kita peroleh
dari perhitungan ketika kita belajar
melakukan analisis Anova secara manual
kita mempelajari formula untuk
mendapatkan nilai F nah nilai F yang
kita dapat namanya F hitung atau F value
atau F statistik kalau kita Ukan
analisis menggunakan SPSS nilai F yang
muncul itulah F hitung atau F value atau
F statistik kalau kita melakukan uji t
kita juga memperoleh t hitung atau t
value atau t statistik nilai t yang kita
peroleh dari perhitungan atau dari
analisis menggunakan SPSS atau
menggunakan program lainnya begitu juga
ketika kita melakukan korelasi atau k
Square nilai-nilai hitung itu
nilai-nilai yang kita peroleh setelah
kita melakukan analisis dengan
menggunakan formul Ula
tertentu selain F hitung kita juga
mengenal F tabel Khususnya ketika kita
melakukan hitungan manual nah istilah
yang tepat ketika kita membahasa
Inggriskan F tabel adalah F critical
value bukan f table bukan f tabel
jadinya ketika kita melaporkan
penelitian kita jangan sampaikan F
calculated is fewer than F table yang
betul F value is fewer than F critical
atau F statistic is fewer than F
critical value jadinya jangan
serta-merta membahasa Inggriskan
istilah-istilah statistik bahasa
Indonesia ada istilah Khususnya ketika
dia menjadi bahasa Inggris lalu apa itu
F tabel F tabel itu nilai yang kita
peroleh dari tabel distribusi F begitu
juga kalau T tabel nilai t yang kita
peroleh ketika kita melihat e
angka-angka di di tabel distribusi t
nilai-nilai yang kita lihat di tabel
distribusi yang nanti akan kita
bandingkan dengan F hitung yang telah
kita peroleh sehingga menjadi dasar kita
mengambil
kesimpulan nah pengambilan keputusannya
adalah ketika F hitungnya lebih besar
dari f tabel maka h0 ditolak h0 itu
menyatakan tidak ada perbedaan ya
Sehingga Kalau h0nya ditolak dapat kita
simpulkan ada perbedaan
signifikan begitu juga kalau uji
korelasi kalau R hitungnya lebih besar
dari R tabel h0 juga ditolak h0
dikorelasi menyatakan tidak ada hubungan
Maka kalau F hitungnya lebih besar dari
f tabel h0-nya ditolak maka dapat
disimpulkan ada hubungan signifikan
signifikan itu nyata jadinya hubungan
atau perbedaan yang kita dapatkan itu
bukan gara-gara Kebetulan tapi
benar-benar nyata
terjadi misalkan contohnya di hasil
perhitungan ini yang kita dapatkan di
video yang membahas cara melakukan
hitungan manual uji anafa 1 jalur F
hitungnya sebesar
23,796 F tabelnya hanya sebesar
3,06 sehingga dapat kita simpulkan ada
perbedaan signifikan kelas-kelas yang
kita
bandingkan oke Sekarang mari kita lihat
istilah lainnya yaitu Alfa yang biasa
ditulis juga sebagai simbol Alfa nah
Alfa ini merupakan level
signifikansi Apa itu level signifikansi
yaitu probabilitas menolak h0 ketika h0
tepat h0 itu kan tadi tidak ada
perbedaan atau tidak ada hubungan ketika
h0nya
tepat kita menolak h0 peluangnya
seberapa besar kita menolak h0 ketika h0
tepat jadinya kita menolak sesuatu yang
benar badahal sesuatu itu benar kita
menolak sesuatu badahal sesuatu itu
benar probabilitas itu peluang jadinya
peluang kita menolak h0 padahal h0nya
tepat alias bahasa sederhananya adalah
seberapa mungkin kesalahan kita H nolnya
l tepat tetapi kita tolak Nah itu kan
sebetulnya kesalahan nah peluang kita
mengambil keputusan yang salah batasan
kemungkinan kita melakukan kesalahan itu
adalah
Alfa jadinya Alfa atau level
signifikansi secara sederhana juga bisa
kita katakan sebagai an kesalahan kita
kesalahan yang kita toleransi di dalam
penelitian kita nah Alfa ini kita
tentukan di awal sebelum kita melakukan
analisis data ataupun bahkan sebelum
kita melakukan penelitian kita sudah
menentukan batasan kesalahan kita itu
berapa level signifikansi kita itu
berapa Alfa kita itu berapa dan Alfa
yang umum kita gunakan di Penelitian
adalah sebesar
0,05 atau 5% artinya apa
kesalahan yang kita toleransi adalah
hanya sebesar
5%. kita menolak hak 0 ketika hak 0
tepat itu hanya berpeluang 5% kita
melakukan kesalahan tersebut 5% itu
5/100 jadinya dari 100 pengambilan data
atau dari 100 penelitian kita hanya
mengalami kesalahan sebanyak 5 kali itu
maksud dari level signifikansi
level seberapa besar toleransi kesalahan
kita itu
itu ya pengertian mudahnya itu seperti
itu kemudian ada juga S nah S ini kita
peroleh dari output SPSS meskipun di
video selanjutnya akan kita hitung
manual Bagaimana cara memperoleh karena
apa karena biasanya kalau kita
melaporkan penelitian kita tidak
menggunakan F hitung F tabel lagi kita
menggunakan Alfa dan
Oke Sig itu nama lainnya adalah P
valueah value ini termasuk istilah yang
dan seringki kita temukan di berbagai
laporan ilmiah karena seperti yang saya
katakan tadi ketika kita menyusun
laporan ilmiah kita tidak membandingkan
F hitung dengan F tabel ketika kita
menggunakan penulisan menggunakan format
IPA kita lebih sering membandingkan
antara Alfa dengan P value lalu Apa itu
P value P value itu probabilitas juga
namun probabilitas mendapatkan hasil
yang kita peroleh ketika h0
tepat ya jadya peluang kita mendapatkan
hasil yang kita peroleh dari hasil
analisis yang telah kita lakukan ketika
h0 itu
tepat makna yang lebih mudah dapat kita
pahami adalah seberapa besar ha0 itu
bisa kita tolak Nah itu nilai
S semakin kecil nilai signya maka
peluang e maka h0 itu semakin mudah kita
tolak begitu ya Nah cara pengambilan
Kesimpulannya adalah seperti ini ketika
P value-nya kurang dari Alfa atau nilai
signya kurang dari Alfa maka h0nya
ditolak sehingga dapat disimpulkan ada
perbedaan signifikan jadinya kebalikan
dengan t hitung dan t tabel ya Kalau
tadi t hitungnya lebih besar t tabel
Hnya ditolak kalau di sini kalau P
value-nya kurang dari Alfa h0-nya
ditolak jadinya t hitung lebih besar
dari Tab itu sama saja dengan P value
kurang dari Alfa sama-sama h0-nya
ditolak tadi saya katakan Sig atau P
value itu berkaitan dengan seberapa
besar kita dapat menolak
h0 dan semakin kecil nilai sig-nya maka
semakin kuat kita menolak h0nya
Maksudnya bagaimana kalau signya nya
hanya
0,001 sehingga itu kan kalau
dipersentasikan sekitar 0,00
0,001% jadinya peluang h0 tepat itu
hanya sekitar itu Misalkan signya
0 04 kalau 0,04 itu artinya 4% ya
jadinya peluang atau probabilitas h0
tepat itu hanya
4%. jadinya peluang atau probabilitas
ha0 tepat itu kecil cuma
4% agar lebih mudah langsung kita lihat
dari contoh hasil perhitungan analisis
anava setelah kita melakukan tutorial
SPSS tabel ini juga telah
dimunculkan di video yang membahas
tutorial SPSS Bagaimana caranya
melakukan analisis anava tabelnya sama
dan di di video tersebut kita telah
membahas bagaimana tahapan memperoleh
nilai F dengan Sig ini nah nilai f-nya
sebesar 2
3,795 sig-nya 0,00 Oh mohon maaf tabel
ini formatnya sama dengan tutorial SPSS
ya tetapi datanya sudah saya ganti saya
sesuaikan dengan data hitungan manual
sehingga bisa langsung kita lihat kita
perbandingkan sama atau tidak Nah kita
lihat ketika kita melakukan hitungan
manual F hitungnya
23,796 dan ketika kita melakukan
analisis menggunakan
Anova yang dengan bantuan SPSS kita
lihat f hitungnya sama
23,79 5 Oh hampir sama ya cuma beda di
belakang 3 Angka di belakang koma hanya
beda
sedikit nah kemudian F tabel Seperti
yang saya katakan tadi enggak ada tetapi
yang ada adalah signya Nah tadi saya
katakan pengambilan keputusannya adalah
kalau F
hitungnya lebih besar dari sik
Oh mohon maaf bukan membandingkan
seperti itu kalau sig-nya kurang dari
Alfa maka dapat disimpulkan h0-nya
ditolak di sini sig-nya
0,00 sedangkan alfanya
0,05 0,00 itu kurang dari 0,05 sehingga
h0-nya ditolak sejalan dengan hitungan
manual F hitung lebih besar dari f tabel
sehingga kita simpulkan h0 ditolak kalau
di SIG dan Alfa sebaliknya kalau sig-nya
kurang dari 0,0 5 h0-nya ditolak nah
ketika kita menggunakan tabel seperti
ini kita sampaikan F tabelnya mohon maaf
F hitungnya terlebih dahulu kemudian
kita sampaikan perbandingan antara Sig
dengan alfanya di video yang lain akan
kita bahas Bagaimana caranya
membaca tabel ini dengan tepat dan
lengkap cara membaca output atau cara
membaca hasil analisis anava dan hasil
analisis yang lain dengan tepat dan
lengkap sesuai dengan format Ipe style
Oke kembali ke sini F hitungnya 23,795
sig-nya kurang dari Alfa sehingga h0-nya
ditolak nah Sig ini sebetulnya tidak
bisa sama dengan 0 Sig itu kan
probabilitas tadi kita bahas ya Sig itu
nilai probabilitas probabilitas itu
peluang peluang itu tidak mungkin sama
dengan 0 dan tidak mungkin sama dengan 1
nah ketika 0,00 ini bukan berarti
sig-nya 0 tapi ini sebetulnya dibulatkan
sebetulnya ini
0,001 kemudian dibulatkan menjadi
0,00 begitu ya begitu juga nanti kalau
sig-nya 1 itu bukan berarti sig-nya
sebetulnya satu tetapi sebetulnya itu
0,999999 sehingga dibulatkan 1 karena
yang dimunculkan di sini hanyalah tiga
angka di belakang koma oke itulah SIG
dan Alfa
nah ketika kita melakukan uji normalitas
kalau ujinya kita lakukan secara manual
kita memperoleh nilai dihitung kemudian
kita bandingkan dengan KS tabel sama
ketika kita melakukan analisis
menggunakan SPSS kita juga memperoleh
nilai dihitung Namun kita tidak melihat
KS tabelnya tetapi kita juga mendapatkan
znya begitu juga uji prasyarat yang lain
yaitu uji homogenitas ketika kita
melakukan hitungan manual di video yang
telah kita pelajari secara bersama kita
memperoleh nilai leennya nilai hitungnya
kemudian kita bandingkan dengan F
tabelnya namun ketika kita melakukan
analisis menggunakan SPSS kita
memperoleh nilai leennya tetapi kita
tidak mendapatkan F tabelnya tetapi kita
memperoleh nilai snya
lagi cara pengambilan keputusannya
Bagaimana nah seperti yang kita pelajari
di video tentang hitungan normalitas
ataupun homogenitas kalau nilai
hitungnya kurang dari nilai tabelnya
maka dikatakan Dia normal atau homogen
kalau nilai d-nya kurang dari KS tabel
maka normalitasnya dipenuhi kalau nilai
leennya kurang dari f tabel maka data
kita homogen kebalikan dengan uji
hipotesis tadi ya kalau uji hipotesis
tadi agar h0-nya ditolak hitungnya harus
lebih besar dari tabel namun kalau uji
asumsi hitungnya kita harapkan kurang
dari
tabel sehingga kalau kita menggunakan P
value maka P value-nya pun juga kita
balik kalau P value-nya lebih besar dari
Alfa maka dada kita terdistribusi Normal
atau varian data kita
homogen Kenapa karena mesti selalu
berkebalikan ya kalau manual hitungnya
kurang dari tabel Maka kalau menggunakan
P value P value-nya lebih besar dari
Alfa ini cara pengambilan keputusan
ketika kita melakukan uji asumsi
berkebalikan ketika kita mengambil
keputusan Ketika melakukan uji hipotesis
seperti anava tadi
oke selain itu kita juga mendapatkan
effect size tadi effect size itu kalau
di tabel Anova tadi adalah partial Eta
Square itu salah satu jenis effect size
Apa itu effect size e size itu magnitud
magnitude itu besaran seberapa besar
Seberapa besar perbedaan di antara
kelompok yang kita bandingkan nah ees
ini biasanya mendampingi pelaporan kita
kita tidak hanya melaporkan nilai
signifikansinya kita tidak hanya
menyampaikan Oh ada perbedaan signifikan
tetapi kita ingin tahu seberapa pengaruh
yang dihasilkan dari eksperimen yang
kita lakukan seberapa besar
pengaruhnya ya seberapa besar
perbedaannya kalau kita hanya mengakan F
tabel dan F hitung atau nilai Alfa
dengan P value seperti yang kita bahas
tadi kita hanya mengambil kesimpulan ada
perbedaan signifikan atau tidak ada
perbedaan signifikan tetapi kita tidak
tahu seberapa besar perbedaan tersebut
nah effect size dapat menginformasikan
hal
tersebut dan contohnya tadi di sini
effect size-nya adalah partial Eta
Square ini parsial Eta Square ini salah
satu jenis effect size ada berbagai
macam efek Ses dan tergantung uji
hipotesis yang kita gunakan kalau Anova
Biasanya kita menggunakan parsial et
Square kalau Uji T Biasanya kita
menggunakan kohen kalau korelasi kita
biasanya menggunakan koefisien
determinasi ataupun koefisien korelasi
macam-macam dan ragam macam-macam efek
Ses serta cara pembacaannya akan kita
bahas juga di video selanjutnya yang
khusus membahas macam efek Ses dan cara
lakukan hitungan manual untuk memperoleh
nilai-nilai effect size tersebut Oke
demikian pembahasan saya terkait Apa itu
Alpha P value eess dan critical value
terima kasih atas perhatiannya Mohon
maaf bila ada kesalahan asalamaikum
warahmatullahi wabarakatuh