Kind: captions
Language: id
Halo
assalamualaikum warohmatullohi
wabarokatuh 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 ketika kita ingin
menganalisis data kita menggunakan anava
satu jalur maupun anava dua jalur dan
pada video kali ini Mari kita pelajari
Bagaimana caranya melakukan perhitungan
manual ketika kita ingin melakukan
analisis korelasi khususnya korelasi
Product Moment
Hai namun sebelum kita membahas
Bagaimana caranya melakukan perhitungan
korelasi produk momen sebaiknya kita
intip sejenak Apa yang mendasari
analisis ini
Hai korelasi produk momen atau biasa
ditulis korelasi pearson saja ya dikenal
juga dengan person are correlation atau
persen Product Moment correlation
karena yang menciptakan formula dari
analisis ini adalah Pak percent
I make analisis ini digunakan untuk
menentukan ukuran kekuatan dan Arah
hubungan yang ada antara dua variabel
yang diukur pada setidaknya skala
interval sehingga disini dapat kita
ketahui uji korelasi itu uji hubungan
sedangkan uji anava yang kita pelajari
di video-video sebelumnya adalah uji
beda pada anak kita yang ingin melihat
Apakah ada perbedaan diantara
kelompok-kelompok yang kita bandingkan
begitu juga uji-t kita ingin melihat ada
tidaknya perbedaan di antara dua
kelompok yang dibandingkan sedangkan
pada korelasi kita ingin melihat ada
tidaknya hubungan dari dua kelompok yang
kita analisis dan kita lihat datanya
setidaknya interval sehingga bisa
interval ataupun rasio pengunjung Hai
tidak bisa ordinal atau nominal
Hai nah korelasi pearson er ini
merupakan statistik korelasi yang paling
banyak digunakan untuk mengukur derajat
hubungan antara variabel yang
berhubungan secara linier di sini ada
dua kata kunci ya Yang pertama adalah
dia yang paling umum digunakan untuk
analisis korelasi karena selain korelasi
pearson juga ada korelasi korelasi yang
lain tetapi frekuensi pembuahan
penggunaannya di dalam penelitian lebih
sering adalah korelasi pearson dan kata
kunci yang kedua adalah digunakan untuk
variabel-variabel yang berhubungan
secara linier sehingga kalau hubungannya
bukan linier kita tidak menggunakan
korelasi pearson nah sebelum kita
melakukan perhitungan manual tentunya
Kita juga harus memperhatikan
asumsi-asumsi yang harus dipenuhi oleh
data kita agar layak untuk dianalisis
menggunakan korelasi pearson yang
pertama adalah kedua variabel harus
diukur dalam skala interval atau Kyu
sudah saya singgung jadi kemudian dua
variabel kontinu tersebut harus dapat
dipasangkan ya jadinya dipasangkan
maksudnya dipasangkan itu Misalkan kita
ingin melihat hubungan antara
tinggi badan dengan berat badan maka
kita akan melihat korelasi misalkan 10
orang Nah kita pasangkan tinggi badan
orang pertama dengan berat badan orang
pertama tinggi badan orang kedua dengan
berat badan orang kedua tinggi badan
orang ke-10 dipasangkan dengan berat
badan orang ke-10 maksudnya dipasangkan
dalam tanda petik itu seperti itu
kemudian
ada ide potensi observasinya jadinya
sama seperti anavaya kemudian tidak ada
out layar juga
hai lalu data juga harus terdistribusi
normal
Hai kemudian juga ada asumsi baru
homoskedastisitas
jadinya residual terdistribusi secara
merata akan kita bahas di video lain
terakhir hubungan dua variabel Seperti
yang saya katakan tadi harus linier pada
video kali ini kita fokuskan bahasan
kita untuk hitungan manual uji korelasi
nya bukan untuk mengecek asumsi ini
Hai Oke ini merupakan rumus dari uji
korelasi yang akan kita pelajari yaitu
korelasi pearson jadinya rumusnya ini ya
lebih sederhana dari Arofah kalau begitu
kita cukup sekali Jalan sebetulnya
Hai Sigma SY dikurangi Sigma X * Sigma y
dibagi akar n Sigma X kuadrat dikurangi
Sigma x kuadrat checklist dikuadratkan
ya kemudian
Endi kali Sigma y kuadrat dikurangi
Sigma Yeti kuadratkan
hai oke
langsung saja kita lihat contohnya Nah
misalkan seperti ini kita memiliki data
10 individu ada variabel x dan variabel
y ini misalkan variabel x nya adalah
score berpikir kritis sedangkan Yeye
skor hasil belajar kita ingin melihat
Adakah hubungan antara keterampilan
berpikir kritis siswa dengan hasil
belajarnya dia jadinya kita melakukan
tes sebanyak dua macam kemudian kita
data seperti ini Lalu apa yang harus
kita lakukan agar kita dapat mengetahui
apakah kedua variabel ini ada hubungan
atau tidak maka kita lakukan uji
korelasi
sebelum kita lakukan uji korelasi kita
buat tabel bantu terlebih dahulu
Hai awalnya kita siapkan tabel yang
bersih data seperti data awal kemudian
kita tambahkan 1 kolom yaitu kolom X Y X
Y ini adalah Perkalian antara
item data di excel dengan item data
Hai jadinya variabel pertama dengan
variabel kedua kita kalikan di individu
pertama empat kali 3-12 eddyfi kudu
ke-25 kali empat 20 individu ke-34 kali
3 12 dan seterusnya hingga individu
ke-10 sembilan kali 8 =
70295 siapkan kolom x kuadrat x kuadrat
adalah
setiap item data yang kita kuadratkan
dari variabel x ini Empat kuadran ditipu
16-5 kuadrat itu 254 kuadrat itu 16 dan
seterusnya hingga 9 kuadrat adalah 81
kemudian kita siapkan kolom terakhir
yaitu y kuadrat = kuadrat tetapi yang
kita kuadratkan adalah item data di
variabel y 3 kuadrat adalah 94 kuadrat
ketela 16 hingga delapan kuadrat adalah
64 dan terakhir kita siapkan satu baris
paling bawah Hai yaitu baris penjumlahan
setiap kolom
Sigma ex-situ 61 Sigma y52 Sigma FC
adalah 345 Sigma x kuadrat adalah 403
dan terakhir Sigma y kuadrat adalah
Hai setelah kita menyiapkan tabel bantu
ini sekarang waktunya kita
masukkan nilai-nilai yang harus
dimasukkan kedalam rumus korelasi
pearson ini ini sama ya seperti rumus
yang saya sampaikan di awal
Hai Oke coba kita masukkan
unik2 jumlah
Hai sampel jumlah sampelnya ada 10 orang
jadinya 10 Sigma SY langsung kita lihat
di sini
345 Sigma x61 Sigma
y52 dibagi akar enaknya sama 10 Sigma x
kuadrat disini 403
dikurangi Sigma X yang dikuadratkan
nah Sigma X yang 2 card kuadratkan ini
61 kemudian nanti dikuadratkan Sigma
esnya ke-61 kemudian n tetap 10 Sigma y
kuadrat disini sudah ada
298 dikurangi Sigma Y yang dikuadratkan
Sigma Y nya adalah 52 kemudian
dikuadratkan Nah kalau kita sudah
membuat tabel bantu seperti ini kita
mudah memasukkannya ke rumus ini kalau
tidak ada tabel bantu seperti ini kita
kesulitan
memasukkan atau mencari angka-angka yang
harus dituliskan di ini secara langsung
coba kita lanjutkan perhitungannya 10
kali 345 adalah
3456 puluh 13 52 adalah
10 digali
434225-800 kuadrat itu
3721 10 kali 298 adalah
2980 sedangkan 52 kuadrat adalah
2704 kita lanjutkan
302 memaafkan ribu 453 arahnya
3172 itu 278 dibagi akar
4033 orangnya 3721 itu 309 sedangkan
2.983 kurangi 2704 itu 276
Perkalian antara 309 dengan 2 76
dihasilkan
80286 yang kalau kita akarkan ditemukan
angka 200 blanko 2,03 nah
278 dikurangi 292,5 03 adalah sebesar
0,95 dua inilah nilai r-nya koefisien
korelasi yang kita cari tadi lalu kalau
koefisien korelasinya sudah kita temukan
Apa langkah selanjutnya kita carier
tabelnya
nah er tabel yang kita gunakan sama ya
0,05 DPnya itu kita tentukan dengan cara
mengurangkan jumlah sampel dikurangi
Hai Endi kurangi
Hai NY 10 tipe langit2 sehingga Dedenya
8r tabel untuk delapan pada Alfa 0,05
adalah sebesar
0,63 dua kemudian kita bandingkan antara
r-hitung dengan er tabel kalau air
hitungnya lebih besar dari R tabel
pengambilan keputusannya sama seperti
anava ada hubungan signifikan namun
tolong er itunya kurang dari er tabel
tidak ada hubungan yang signifikan di
antara dua variabel yang kita anaklisis
gitu ya er itu lebih besar dari R tabel
itu ada hubungan signifikan di sini kita
lihat er hitung yang kita peroleh 0,95
dua sedangkan er tabelnya 0,63 dua di
sini jelas terlihat
0,92 lebih besar beri 0,63 dua sehingga
R hitung lebih besar dari R tabel dan
dapat kita simpulkan ada hubungan
signifikan antara keterampilan berpikir
kritis variabel x Hai dengan hasil berat
belajar yaitu variabel yay nah ini
merupakan potongan dari er tabel
untuk perhitungan yang kita lakukan di
sini contoh kasusnya adalah kita
menggunakan signifikansi dua arah sutil
nanti di video lain Salwa akan saya
bahas apa bedanya satu arah dengan dua
arah Ya di dua arah ini tuh kita lihat
Alfan yang
0,05 kemudian DB atau DF bahasa
Inggrisnya dpkn DF tadi kita peroleh
angka 8 10 dikurangi doakan 8 kemudian
tinggal kita tarik kita temukan angka
0,63 19 yang tadi ternyata lebih kecil
dari er hitungnya sehingga ada hubungan
signifikan
Oke demikian video saya yang menjelaskan
terkait Bagaimana caranya melakukan
perhitungan manual untuk mencari
koefisien korelasi pearson atau korelasi
kau dak momen di video selanjutnya Mari
kita bahas Bagaimana caranya melakukan
perhitungan manual untuk mencari atau
menganalisis normalitas dan homogenitas
terima kasih atas perhatiannya Mohon
maaf bila ada kesalahan
Assalamualaikum warohmatullohi
wabarokatuh