Kind: captions
Language: id
Assalamualaikum warahmatullahi
wabarakatuh berjumpa lagi dengan saya di
channel YouTube saya
nensiklopedia Ahmad Fauzi channel yang
menjelaskan berbagai hal yang berkaitan
dengan statistika penelitian penulisan
dan berbagai pengetahuan lain yang
mungkin dapat meningkatkan pengetahuan
ataupun keterampilan
kalian pada video kali ini kita masih
akan membahas terkait statistika
inferensia namun fokus bahasan kita
lebih dikaitkan dengan penggunaan
statistika inferensia di dalam
penelitian eksperimen lebih khususnya
adalah penggunaan Iji hipotesis dalam
penelitian
eksperimen Oke sebelum kita membahas
statistika inferensia di dalam
penelitian eksperimen Mari kita review
sejenak Apa itu penelitian eksperimen
dan Apa saja macam dari penelitian
eksperimen secara sederhana penelitian
eksperimen adalah penelitian yang
melibatkan Kegiatan
membandingkan bisa membandingkan
beberapa kelompok atau membandingkan
Hanya dua
kelompok dan di dalam penelitian
eksperimen kita dapat membagi penelitian
menjadi tiga kelompok utama dari
preeksperimen kuasi eksperimen hingga
true
eksperimen preekperimen merupakan
eksperimen yang paling lemah sehingga
terkadang kita kenal Nama pereksperimen
sebagai weak experimen atau eksperimen
yang lemah Kenapa penelitian
preeksperimen dianggap sebagai desain
eksperimen yang lemah karena pada
penelitian eksperimen kita tidak
memiliki kelompok kontrol Ya seperti
yang yang saya katakan tadi penelitian
eksperimen adalah penelitian yang
melibatkan perbandingkan
membandingkan nah ketika kita melakukan
penelitian eksperimen pada umumnya kita
memiliki beberapa kelompok ada satu
kelompok yang kita posisikan sebagai
kelompok kontrol dan kemudian ada satu
atau lebih dari satu kelompok yang kita
posisikan sebagai kelompok yang diberi
perlakuan nah pada kelompok kontrol
kondisinya sesuai dengan kondisi alami
kita tidak memberikan perlakuan lainnya
jadinya kita biarkan agar pada kelompok
tersebut kondisinya tidak berubah
sebelum seperti sebelum kita melakukan
penelitian sedangkan di
kelompok-kelompok perlakuan kita berikan
perlakuan sesuai dengan keinginan kita
sesuai dengan judul kita sesuai dengan
desain penelitian
kita misalkan saja kita ukan penelitian
pendidikan kita ingin melihat model
pembelajaran kooperatif mana yang paling
baik memberdayakan hasil belajar siswa
misalkan kita melibatkan tiga
kelas kelas A kita anggap sebagai
kelompok kontrol kelas B kelas perlakuan
pertama dan kelas C kelas perlakuan
kedua kelas A ketika kita posisikan
sebagai kelompok kontrol maka
pembelajarannya sesuai dengan
pembelajaran pada umum Um nya Kalau
sebelum penelitian pembelajaran di
sekolah tersebut menggunakan metode
ceramah Ya sudah di kelas A tersebut
pembelajarannya tetap menggunakan metode
ceramah sedangkan di kelas B kita beri
perlakuan misalkan pembelajaran inovatif
berbasis masalah yang kelas B yang kelas
C berbasis Project Nah di sini kita bisa
membandingkan antara kelompok kontrol
dengan kelompok
eksperimen atau kalau kita Contohkan
dari penelitian biologi murni kita ingin
mengetahui pengaruh pemberian senyawa a
terhadap tinggi badan tanaman pada
umumnya senyawa a ini tidak ada di alam
sehingga tanaman pada umumnya tidak
mendapatkan senyawa ini maka kelompok
kontrolnya tidak kita berikan senyawa a
sama sekali sedangkan pada kelompok
perlakuan kita beri senyawa a dengan
konsentrasi-konsentrasi
tertentu nah pada preeksperimen
kita tidak memiliki kelompok
kontrol begitu ya Nah ketidakadiran
kelompok kontrol ini ada dua kemungkinan
yang pertama kita melibatkan beberapa
kelompok kemudian kita bandingkan tetapi
dari kelompok-kelompok tersebut memang
tidak ada kelompok kontrol atau yang
kedua kita hanya melibatkan satu
kelompok saja misalkan kalau dalam
sekolah kita melibatkan satu kelas saja
dan yang kita bandingkan adalah data
awal dengan data akhir misalkan di awal
kita beri pretest kemudian kita beri
model pembelajaran selama lima pertemuan
dan di akhir kita beri postes atau tes
akhir kita bandingkan tes awal dengan
tes akhir ini kan membandingkan tapi
membandingkannya hanya di dalam satu
kelas tersebut karena hanya di satu
kelas tersebut tidak ada kelompok
kontrol begitu ya J ada dua kemungkinan
Kenapa suatu eksperimen tidak memiliki
kelompok p kontrol kita melibatkan
beberapa kelompok tetapi tidak ada
kelompok kontrol atau kita hanya
melibatkan satu kelompok sehingga
pastinya tidak ada kelompok pembanding
yang berposisi sebagai kelompok kontrol
nah ketidakadiran kelompok kontrol
inilah merupakan karakteristik dari
preeksperimen di atas preeksperimen ada
kuasi eksperimen kuasi itu nama lainnya
semu bukan nyata ya jadinya semacam Dia
hampir sempurna namun masih belum itu
yang namanya kuasi eksperimen
ketidaksempurnaannya di mana Nah ketika
kita melakukan penelitian eksperimen
sebetulnya ada dua hal yang perlu kita
perhatikan yang pertama
adalah pengambilan pengambilan sampel
secara acak random sampling ya kemudian
kita juga melakukan random assignment
jadinya random S and random assignment
random random itu
acak nah assignment dan selection itu
Bedanya apa selection itu seleksi kita
mengambil sampel secara acak nah pada
kuasi maupun true experiment kita
mengambil sampel itu secara acak
misalkan kita menggunakan menchat ya
kita ingin melakukan penelitian
menggunakan mencat nah menchat yang kita
ambil Diambil secara acak tidak kita
tentukan Oh saya hanya ingin mengambil
menchat yang kemungkinan dapat
memberikan data yang bagus Nah tidak itu
bukan random begitu juga pada penelitian
di sekolah saya langsung memilih
siswa-siswa di kelas-kelas ini saya
tidak ada tujuan Saya memilih kelas ini
saya memilih Siswa A karena siswa
tersebut pintar sehingga nanti datanya
akan lebih bagus Nah itu bukan random
nah pada kuasi eksperimen kita sudah
melakukan pengacakan ketika pengambilan
sampel nah namun rendam assignment-nya
tidak tidak terpenuhi random assignment
itu apa random assignment itu adalah
pengacakan siswa-siswa mana atau
subjek-subjek mana yang diposisikan
sebagai kontrol dan siswa-siswa mana
yang diposisikan sebagai kelompok
perlakuan kita mengumpulkan siswanya
secara acak tetapi kita tidak bisa
membagi siswa tersebut menjadi dua
kelompok secara acak juga Maksudnya
bagaimana misalkan kita ke suatu sekolah
kemudian kita memilih beberapa kelas
secara
acak kemudian kita tentukan 10 IPA 1
sebagai kontrol 10 IPA 2 sebagai
eksperimen atau sebagai kelompok
perlakuan Nah di sini penentuan
siswa-siswa mana yang masuk kelas 10A
dengan 10 IPA lainnya itu bukan dari
peneliti tapi dari sekolah jadinya sudah
sebelum kita melakukan penelitian sudah
ada kelompok kelompok tersebut kita
tidak mungkin membentuk kelas
sendiri mungkin mungkin bisa tetapi
sulit sekali perizinannya jadinya pada
kuasi eksperimen kita bisa masuk ke
sekolah kemudian kita mengambil dua
kelas tapi Dua kelas tersebut kita Tata
ulang yang masuk di kelas 10 IPA 1
adalah siswa ini ini ini secara acak di
10 IPA 2 kita acak lagi siswa mana yang
masuk itu tidak mungkin dilakukan di
Indonesia berat karena perizinannya
susah Oleh karena itu karena dalam
mengelompokkan siswa mana yang masuk di
kelompok kontrol dengan kelompok
perlakuan itu tidak dilakukan maka
penelitiannya dianggap sebagai
eksperimen semu nah berbeda dengan true
serimen pada true ekperimen kita
mengambil sampel secara acak dan dari
sampel secara acak tersebut kemudian
kita kelompokkan secara acak pula
misalkan kita melibatkan 20 yang kita
ambil secara acak kemudian secara acak
pula kita memasukkan 10 tikus ke
kelompok kontrol dengan 10 tikus di
kelompok perlakuan kalau kita membeli
tikus Nah kita enak bisa bisa memasukkan
tus tersebut secara random secara acak
ke kelompok kontrol dengan kelompok
perlakuan berbeda dengan siswa di
sekolah tadi Nah itu bedanya prekuasi
dan true pada preeksperimen tidak ada
kontrol pada guas eksperimen sudah ada
kelompok kontrol Namun kita tidak bisa
secara acak memasukkan siswa mana yang
masuk kelompok kontrol dengan kelompok
perlakuan sedangkan pada true experimen
semua karakteristik dari penelitian
eksperimen terpenuhi termasuk pengacakan
pengambilan sampel ataupun pengacakan
ketika memasukkan sampel ke kelompok
kontrol atau kelompok
perlakuan dan di sisi lain ada banyak
referensi lain yang juga memasukkan
ekspos fakto ke dalam ranah eksperimen
nah pada ekspos fako kita juga
membandingkan beberapa kelompok namun
bedanya kita tidak memberikan perlakuan
perlakuan tersebut kondisi tersebut
sudah secara alami ada sebelum kita
melakukan penelitian misalkan kita
membandingkan keterampilan hasil EE
mohon maaf keterampilan berpikir kritis
antara siswa SMA negeri dengan SMA
swasta negeri dan swasta itu sudah ada
sebelum kita masuk sebelum kita
melakukan penelitian sudah ada sekolah
negeri sudah ada sekolah swasta kemudian
kita bandingkan kita tidak memberikan
perlakuan atau kita membandingkan hasil
belajar antara siswa berkelompok
akademik tinggi dengan siswa kelompok
akademik rendah kemampuan akademik itu
secara alami sudah ada sebelum kita
melakukan penelitian dan ketika
penelitian kita ingin bandingkan
keduanya Dan Kita tidak memberi
perlakuan Nah itu termasuk dalam ranah
OS factako nah keempat desain penelitian
ini
preeksperimen quasi eksperimen true
eksperimen dan
OS Factor memiliki satu kesamaan yaitu
membandingkan dua atau lebih
kelompok ya ini adalah karakteristik
dari eksperimen
membandingkan dan ketika kita
membandingkan
ada dua kemungkinan nanti yang akan kita
peroleh hasil perbandingan kita
menyimpulkan tidak ada perbedaan dari
kelompok-kelompok yang kita bandingkan
atau ada perbedaan di antara
kelompok-kelompok yang kita bandingkan
tadi misalkan kita melibatkan dua kelas
satu kelas sebagai kontrol satu kelas
sebagai eksperimen kemudian kita
mengambil data kemudian setelah data
kita olah ada dua kemungkinan data hasil
belajar kedua kelas tersebut tidak ada
perbedaan atau bisa saja data hasil
belajar kedua kelas tersebut ada
perbedaan Nah kalau berbicara statistik
tidak ada perbedaan itu merupakan
redaksi dari hipotesis 0 atau H
sedangkan ada perbedaan merupakan
karakteristik dari redaksi kalimat
hipotesis alternatif
dan ketika kita belajar statistik Ho dan
ha atau h0 dan H1
merupakan hipotesis
statistik dan hipotesis statistik
tersebut bisa Kita uji hipotesis Kita
uji Apakah hipotesis tersebut benar atau
tidak Dan seperti di video sebelumnya
ketika kita melakukan uji hipotesis
statistik yang Kita uji sebenarnya
adalah kebenaran atau ketepatan dari H
no0nya bukan H alternatifnya bukan
h1-nya jadinya ketika kita melakukan
analisis statistik yang menjadi starting
Point yang menjadi dasar untuk mengambil
kesimpulan adalah hak nolnya Apakah
tidak ada perbedaan ini benar atau
salah apakah ketika kita melakukan
penelitian melibatkan dua kelompok
kelompok kontrol dengan kelompok
eksperimen kemudian muncul h tidak ada
perbedaan kita mengecek Apakah memang
kedua kelas ini tidak ada perbedaan
apakah pernyataan ini tepat atau tidak
sehingga seperti yang saya katakan uji
hipotesis itu menguji hak 0 begitu
ya dan hasilnya bisa ditolak bisa gagal
ditolak jadinya h0-nya Setelah diuji
hipotesis h0-nya bisa ditolak ataupun
gagal ditolak
Kalau
ditolak artinya pernyataan tidak ada
perbedaan di antara kedua kelas tersebut
salah tidak tepat namun kalau h0nya
dikatakan gagal ditolak artinya
pernyataan tidak ada perbedaan di antara
kedua kelas tadi
itu gagal ditolak artinya tepat begitu
ya
jadinya kita dapat
menyimpulkan hipotesis alternatifnya
yang
diterima kemudian kita ketika
mempelajari uji hipotesis dalam
statistik kita akan mengenal istilah
lain yaitu parametrik dan non
pararametrik nah ketika kita melakukan
analisis statistik khususnya pada
statistika
inferensia kita perlu melakukan uji
asumsi terlebih dahulu apakah data kita
memenuhi
asumsi-asumsi memiliki kriteria yang
mampu mewakili populasi atau tidak ingat
ya dalam statistika inferensia kita
ingin menyimpulkan kondisi populasi
berdasarkan data sampel yang telah kita
kumpulkan dari sampel atau dari
perwakilan populasi tersebut kita
analisis analisisnya menggunakan uji
hipotesis dan data sampel tersebut Tya
harus memenuhi persyaratan tertentu
sehingga kita dapat berasumsi bahwa data
sampel tersebut mampu dengan baik
mewakili populasi
kita namun ada kalanya persyaratan
tersebut tidak terpenuhi Adakalanya juga
persyaratan tersebut terpenuhi dan di
dalam statistika inferensia kita
mengenal adanya uji parametrik dan uji
non parametrik ketika beberapa asumsi
atau keseluruhan asumsi tersebut
terpenuhi kita akan melakukan uji
hipotesis menggunakan uji
parametrik namun misalkan ada prasyarat
yang tidak dapat terpenuhi salah satu
kemungkinan yang dapat kita ambil adalah
kita mengubah analisis kita yang awalnya
parametrik diubah menjadi non
parametrik nah perbedaannya apa apa
efeknya ketika kita kita mengubah
menjadi non parametrik nah ketika kita
menggunakan uji parametrik data hasil
analisis kita secara baik mampu
menggambarkan kondisi populasi Kenapa
karena data tersebut dapat mewakili
parameter dari populasi parameter dari
distribusi populasi dari penelitian kita
namun ketika kita menggunakan uji
nonparametrik hasil analisis tersebut
kurang mampu
menggambarkan kondisi
populasi Kenapa karena data kita
ternyata tidak dapat mewakili parameter
dari distribusi populasi dari populasi
penelitian kita
Oke ketika kita melakukan uji hipotesis
selain mengecek asumsi Tadi kita juga
perlu mengecek karakter-karakter lain
dari data dan desain penelitian kita
sehingga kita dapat menentukan uji
hipotesis apa yang dapat kita pilih nah
uji hipotesis parametrik itu banyak
Anova ankova Uji T Manova nah dalam
menentukan uji hipotesis uji hipotesis
mana yang cocok kita lihat karakter data
kita yang kita lihat karakter data kita
yang pertama adalah jumlah jumlah di
sini maksud saya adalah Jumlah kelompok
yang ingin kita
bandingkan ketika kita membandingkan
Hanya dua kelompok kita bisa menggunakan
uji tertentu Namun kalau kelompok yang
kita bandingkan jumlahnya lebih dari dua
maka ada beberapa uji hipotesis yang
tidak bisa kita
gunakan karakter lain yang perlu kita
lihat juga apakah sampel dalam
penelitian kita berpasangan atau tidak
apa maksudnya berpasangan misalkan kita
membandingkan dua data nah kedua Set
data ini berpasangan atau tidak misalkan
saja kita ambil contoh kasus tadi kita
melakukan penelitian
preeksperimen melibatkan hanya satu
kelas misalkan IPA 1 kelas 10 IPA 1 pada
pertemuan pertama kita beri PR tes tes
awal ya kemudian selama 10 pertemuan
kita beri pembelajaran berbasis masalah
kemudian setelah 10 pertemuan kita beri
postes tes akhir lalu kita bandingkan
data awal dengan data akhir ini termasuk
sampel berpasangan karakteristik umum
yang biasanya melekat Pak pada sampel
barpangan adalah kita mengambil data
dari subjek yang
sama ya seperti tadi kita hanya
melibatkan satu kelas Kemudian dari satu
kelas tersebut siswanya sama baik ketika
pretes maupun postes Nah itu salah satu
ciri dari sampel berpasangan Namun
adakanya kita juga melibatkan subjek
yang berbeda tetapi sampel tersebut
diposisikan sebagai sampel berpasangan
Juga misalnya bagaimana
kita melibatkan dua kelas misalnya nah
dari Dua kelas tersebut nanti kita
pasangkan siswa-siswa yang iq-nya sama
misalkan kelas IPA 1 dengan kelas IPA 2
sama-sama terdiri atas 15 siswa ternyata
dari 15 siswa tersebut kebetulan siswa
di kelas IPA 1 itu memiliki IQ yang sama
dengan salah satu siswa di IPA 2 begitu
juga seterusnya Nya sehingga 15 siswa di
IPA 1 memiliki pasangan IQ yang sama
dengan 15 siswa di IPA 2 nanti di IPA 1
kita beri perlakuan yang IPA 2 kita
posisikan sebagai kelompok kontrol kita
membandingkan dua kelas subjeknya
berbeda namun bisa kita pasangkan maka
ini juga termasuk sebagai sampel
berpasangan namun berbeda ketika kita
melakukan perbandingan dua kelas
langsung saja Dua kelas tersebut kita
ambil datanya kemudian kita bandingkan
ini artinya tidak ada usaha memasangkan
artinya sampel tersebut tidak
berpasangan nah kondisi ini apakah
sampel kita berpasangan atau tidak akan
mempengaruhi macam UJ hipotesis yang
bisa kita
pilih misalkan kita melakukan penelitian
pada tikus kita melibatkan empat
kelompok nah empat kelompok ini kita
beri perlakuan yang berbeda-beda setelah
perlakuan tersebut selesai kita berikan
kemudian kita timbang berat badan dari
setiap kelompok lalu kita analisis ini
tidak ada usaha memasangkan sehingga
sampelnya tidak
berpasangan namun ketika kita hanya
melibatkan satu kelompok mencit misalkan
10 mencit dari 10 mencit tersebut kita
beri senyawa a selama 1 minggu kemudian
satu minggu selanjutnya kita beri
senyawa b 1 minggu selanjutnya kita beri
senyawa C atau dalam kondisi lain satu
minggu pertama kita beri konsentrasi 5%
senyawa a pada minggu kedua kita beri
konsentrasi 5% lagi dengan senyawa a
juga pada minggu ketiga kita beri
senyawa a dengan konsentrasi 10% juga
dan di setiap Minggu tersebut kita ambil
data jadinya data Minggu 1 data minggu
Dua dan data minggu
ketiga dari data-data setiap pekan ini
kemudian kita bandingkan Nah karena kita
melibatkan subjek yang sama yaitu
kelompok mencit yang terdiri atas 10
mencit tadi maka data kita merupakan
sampel yang berpasangan Nah itu bedanya
antara berpasangan dengan tidak
berpasangan bila ada parameter atau bila
ada karakteristik yang kita gunakan
untuk memasangkan artinya sampel kita
berpasangan nah namun pada umumnya
penelitian eksperimen itu datanya tidak
berpasangan semacam
itu karakter lain yang perlu kita
perhatikan adalah Jumlah vari bebas dari
penelitian kita ketika jumlah variabel
bebasnya satu kita bisa menggunakan
beberapa uji hipotesis namun kalau kita
menggunakan variabel bebasnya lebih dari
satu tentunya uji hipotesisnya harus
berubah
juga dan sejalan dengan jumlah variabel
bebas kita juga perlu mengecek jumlah
Variabel terikat ketika variabel
terikatnya hanya sat ya kita melibatkan
uji hipotesis tertentu Namun kalau
jumlah variab terikatnya lebih dari satu
kita alihkan Kita sesuaikan uji
hipotesisnya seperti yang kita Jelaskan
di video variabel penelitian memang
suatu penelitian bisa saja hanya terdiri
atas satu variabel bebas dan satu
Variabel terikat misalkan pengaruh
pembelajaran berbasis masalah terhadap
keterampilan berpikir kritis variabel
bebasnya hanya satu yaitu model
pembelajaran kemudian variabel
terikatnya hanya satu keterampilan
berpikir kritis meskipun kelasnya ada
lima variabel bebasnya hanya satu karena
variabel bebasnya Tadi hanya model
pembelajaran level perlakuannya atau
jenis macam perlakuannya bisa lebih dari
du pengaruh gender terhadap hasil
belajar siswa gender itu variabel bebas
Nah gender ini ada dua laki-laki dan
perempuan jadinya kelompoknya ada dua
namun variabel bebasnya tetap satu
hasil belajar Variabel terikat jadinya
satu variabel bebas dan satu Variabel
terikat bisa saja ada dua variabel bebas
pengaruh gender dan kemampuan akademik
terhadap keterampilan berpikir nah
gender itu variabel bebas S kemampuan
akademik variabel bebas 2 variabel
trikat pun bisa lebih dari satu Misalkan
pengaruh tingkat akademik
terhadap Q kemampuan memecahkan masalah
dan keterampilan berpikir kritis Nah di
sini variabel bebasnya hanya satu tetapi
variabel terikatnya Ada tiga itu yang
perlu kita identifikasi terlebih dahulu
berapa variabel bebas kita berapa
Variabel terikat kita sehingga kita bisa
memilih uji hipotesis yang
tepat dan hal lain yang perlu kita cek
adalah skala pengukuran dari
variabel-variabel kita tadi apakah
termasuk skala kontinu misalkan interval
atau rasio misalkan berat badan skor
hasil belajar itu termasuk ke dalam
variabel ktinue termasuk interval dan
rasio namun kalau data kita
ternyata nominal atau ordinal maka
tentunya harus kita ketahui juga bahwa
uji hipotesis banyak yang tidak bisa
menganalisis Variabel terikat yang dalam
kondisi datanya skalanya adalah nominal
atau ordinal harus Kita
sesuaikan begitu ya Dan yang menjadi
salah satu karakter utama dari
penelitian eksperimen adalah variabel
bebasnya selalu berupa data nominal atau
ordinal Kenapa karena kita ingin
membandingkan membandingkan beberapa
kelompok nah kelompok itu muncul ketika
data bisa
dikelompokkan nah skala pengukuran
nominal atau ordinal itu kan bisa
membagi kelompok data misalkan skala
nominal gender nah gender itu kan
nominal variabel bebas kita misalkan
gender maka data kita terbagi menjadi
kelompok laki-laki dan kelompok
perempuan kemampuan akademik tinggi
sedang rendah itu termasuk
ordinal di sisi lain Variabel terikat
itu bisa interval atau rasio atau
mungkin di suatu penelitian bisa nominal
ordinal juga ya yang pada umumnya tetapi
interval atau rasio hasil belajar itu
interval kemudian berat badan itu
rasio dan Dalam uji hipotesis sendiri
seperti yang saya singgung di awal
sebelum kita melakukan uji hipotesis
kita harus mengecek asumsinya terlebih
dahulu sehingga ada pengecekan asumsi
dan nanti kita akan mengenal berbagai
uji asumsi yang dapat digunakan dalam
mengecek
asumsi Oleh karena itu dalam melakukan
statistika inferensia kita tidak hanya
melakukan perhitungan dalam ranah uji
hipotesis tetapi sebelum J tesis
dilakukan kita melakukan beberapa uji
lain untuk mengecek keterpenuhan
asumsi-asumsi yang perlu memang dipenuhi
oleh data kita Selain itu ada uji lain
atau ada perhitungan lain yang juga
mendampingi uji hipotesis kalau asumsi
dilakukan sebelum uji hipotesis Nah di
sini kita juga akan mengenal effectfek
size yang bisa kita lakukan setelah uji
hipotesis Nah kalau pada uji hipotesis
tujuan kita adalah hanya ingin
mengetahui ada tidaknya pengaruh
didasarkan pada ada tidaknya perbedaan
yang didasarkan pada pengujian hak no0
hak nolnya ditolak atau gagal
ditolak ya jadinya uji hipotesis hanya
digunakan untuk melihat ada pengaruh
atau tidak sedangkan Besarnya pengaruh
tersebut Besarnya pengaruh perlakuan
kita tidak dapat terlihat dari uji
hipotesis karenapa karena uji hipotesis
kesimpulannya hanya Allah ada perbedaan
signifikan ada pengaruh signifikan atau
tidak ada perbedaan signifikan tidak ada
pengaruh signifikan tetapi seberapa
besar pengaruh yang dihasilkan tidak
diketahui nah perhitungan effect size
dapat memperoleh informasi terkait
seberapa besar pengaruh yang
dihasilkan Selain itu ada perhitungan
lain yang juga dapat dilakukan setelah
uji hipotesis yaitu uji lanjut atau Pos
Hok uji lanjut ini biasa digunakan
ketika data yang kita bandingkan lebih
dari dua kelompok dan ketika uji
hipotesis menyatakan ada perbedaan
signifikan sehingga misalkan kita
melibatkan empat kelas empat kelas
tersebut kita analisis ternyata ada
perbedaan signifikan hasil belajar dari
empat kelas kita perlu mencari tahu
kelas-kelas mana yang berbeda
kelas-kelas mana yang tidak berbeda sign
di sini uji lanjut dapat mengungkap hal
tersebut ketika kita hanya melakukan uji
hipotesis kesimpulan kita hanyalah Oh
ada perbedaan signifikan di antara empat
kelas tadi Namun kita tidak tahu
kelas-kelas mana yang berbeda nah uji
lanjut bisa mengidentifikasi Oh ternyata
kelas A berbeda dengan kelas B namun
tidak berbeda dengan kelas C kelas B
berbeda dengan kelas D namun tidak
berbeda dengan kelas C nah uji lanjut
bisa lihat hal
tersebut dan seperti yang saya katakan
tadi ketika kita melakukan pengecekan
asumsi maka asumsi tersebut bisa saja
terpenuhi bisa saja juga tidak
terpenuhi ketika asumsi terpenuhi kita
bisa melanjutkan uji hipotesis kita ke
uji
parametrik Kenapa karena data kita
diasumsikan mampu mewakili parameter
dari distribusi populasi dari penelitian
kita namun bagaimana ketika asumsi tidak
terpenuhi ada beberapa kemungkinan yang
pertama kita alihkan analisis kita ke
analisis
nonpametrik namun bisa saja Kita juga
melakukan transformasi data transformasi
itu pengubahan data ke bentuk lain
misalkan data kita kita kuadratkan atau
kita logkan atau kita
akarkan Nah itu namanya transformasi
data ini adalah dua alternatif yang
paling sering dilakukan ketika asumsi
tidak terpenuhi ada alternatif lain yang
nanti akan kita bahas di video
selanjutnya video yang
lain Nah sekarang kita fokuskan terlebih
dahulu pada uji parametrik uji hipotesis
parametrik nah analisis parametrik Ini
macamnya banyak dan perlu kita
identifikasi lagi seperti tadi di awal
kita sudah menyinggung bahwa ketika
ketika kita melakukan uji hipotesis kita
perlu mengecek beberapa hal beberapa hal
tersebut akan menentukan uji hipotesis
mana yang cocok kita gunakan karena uji
parametrik itu banyak maka kita perlu
mengecek karakter-karakter tersebut
yang pertama adalah Jumlah
variabelnya nah jumlah variabel itu bisa
satu Variabel
terikat bisa lebih dari satu Variabel
terikat ketika satu Variabel terikat
kita perlu mengecek lagi jumlah kelompok
atau jumlah set data yang kita
bandingkan itu berapa hanya ada dua
kelompok atau dua kelompok atau
lebih begitu ya jya kita
identifikasi ketika data kita hanya
terdiri atas dua kelompok kita bisa
menggunakan uji parametrik yang dikenal
sebagai Uji T ya ingat ya Uji T itu
hanya digunakan untuk membandingkan dua
kelompok dan hanya terdiri atas satu
Variabel terikat misalkan saja kita
membandingkan hasil belajar dari dua
kelas nah Hanya dua kelompok dua kelas
hasil belajar itu variabel trikatnya
Uji T sendiri ada dua macam yaitu Uji T
berpasangan dengan uji t tidak
berpasangan Uji T berpasangan kita
gunakan ketika sampel kita berpasangan
misalkan kita membandingkan pretes
dengan postes atau kita membandingkan
dua kelas namun IQ dari kelas A dengan
kelas B sudah kita
pasangkan namun kalau data kita tidak
berupa sampel berpasangan maka kita
menggunakan uji t tidak berpasangan kita
membandingkan dua kelompok dua kelas dan
tidak kita lakukan pemasangan seperti
tadi Nah ketika data kita dua kelompok
atau lebih kita bisa menggunakan Anova
analisis of varian bahasa Indonesianya
anava analisis varian di sini saya
Tuliskan dua kelompok atau lebih
sehingga anafa bisa kita gunakan baik
kita melibatkan dua kelompok saja
ataupun lebih dari dua kelompok
artinyati jika kita menggunakan dua
kelas kemudian Dua kelas tersebut kita
ingin
Bandingkan kita bisa menggunakan uji t
kita bisa juga menggunakan
Anova namun kalau ada tiga kelas atau
tiga kelompok kita bisa menggunakan
Anova Namun kita sudah tidak bisa
menggunakan uji t
uji yang lain yang bisa kita gunakan
ketika kita melibatkan dua kelompok atau
lebih adalah ankova
nah bedanya Anova dengan ankova itu apa
kita kembali lagi contoh kita melakukan
penelitian di sekolah ketika kita
melakukan penelitian di sekolah kita
melibatkan empat kelas misalkan empat
kelas tersebut kemudian kita ambil data
motivasinya kemudian kita bandingkan
maka di sini kita memiliki data
motivasi ketika kita mengambil data
jadinya hanya ada satu waktu pengambilan
data motivasi atau kita melibatkan empat
kelas tadi kita beri perlakuan
pembelajaran yang berbeda tidak ada
pretest ya namun setelah perlakuan
tersebut kita lakukan kemudian kita
berikan tes nah tes ini merupakan data
kemudian datanya kita bandingkan nah
pada kasus seperti ini kita menggunakan
Anova namun kalau kondisinya seperti ini
kita masuk ke sekolah sama kita
melibatkan empat kelas Kemudian dari
empat kelas tersebut kita ambil data
awal atau pretest kemudian kita beri
perlakuan selama 10 pertemuan di
pertemuan ke-11 kita melakukan postes
jadinya di setiap kelas ada data pretest
dan postes Nah kalau datanya seperti ini
kita gunakan
ankova sehingga di sini salah satu hal
yang bisa kita lihat ketika data kita
hanya satu waktu kita gunakan Anova
namun kalau data kita ada data awal dan
data akhir
kita pilih ankova ankova itu analisis of
covarian kovarian jadinya ada covariat
kovariat itu adalah variabel perancu
confounding variabel variabel lain di
luar penelitian kita yang kita anggap
dapat mempengaruhi data Variabel terikat
kita misalkan saja kita melakukan
penelitian pada siswa kita tahu bahwa
kemampuan awal siswa kepintaran siswa
sebelum kita melakukan penelitian itu
akan berpengaruh terhadap hasil belajar
akhir mereka oleh karena itu sebelum
kita memberikan perlakuan kita Kumpulkan
data awal data awal ini bisa data dari
pretes kemudian setelah perakuan kita
berikan tes lagi nah keberataan data
lain di luar data Variabel terikat dan
variabel bebas kita itu merupakan
confounding variabel variabel lain yang
kita anggap dapat mempengaruhi data kita
ketika seperti ini kita disarankan
menggunakan
ankova beda ya dengan kasus ujiit
berpasangan tadi kalau ujiit berpasangan
tadi kita hanya melibatkan satu kelas
kemudian kita bandingkan data pretest
dengan data post test pada ankova kita
melibatkan lebih dari satu kelas dan
setiap kelas memiliki data pretest dan
post test dan tetap yang kita bandingkan
adalah performa antara satu kelas dengan
kelas yang lain begitu beda dengan ujit
berpasangan yang kasusnya membandingkan
pretes dengan postes kita melihat ada
tidak ya peningkatan
signifikan sedangkan ankova kita melihat
ada tidaknya perbedaan Namun kita
mengambil data prites dan
postes kemudian ketika data kita lebih
dari satu Variabel terikat maka kita
bisa menggunakan Manova atau mankova
Manova ini seperti kepanjangan dari
Anova ketika kita melakukan uji Anova
kita membandingkan dua kelompok atau
lebih dengan hanya satu variabel trikat
misalkan hasil belajar saja namun pada
Manova kita membandingkan dua kelompok
atau lebih tetapi ada lebih dari satu
variabel trikat misalkan variabel trikat
kita keterampilan berpikir kritis dan
kreatif yang sama-sama keterampilan
berpikir kita ingin melihat ada tidaknya
perbedaan keterampilan berpikir dari
lima kelas keterampilan berpikirnya ada
kritis ada kreatif di sini ada dua
Variabel terikat maka kita menggunakan
Man
di sisi lain kalau kita juga
mengumpulkan data data tersebut kita
anggap dapat mempengaruhi data Variabel
terikat yaitu confonding variabel tadi
ya maka kita menggunakan
mankova layaknya seperti
ankova namun melibatkan lebih dari satu
Variabel
terikat itu berdasarkan jumlah variabel
terikatnya dan ketika kita melihat
variabel bebasnya bisa saja penelitian
itu melibatkan hanya satu variabel bebas
saja bisa saja dua variabel bebas saja
misalkan pengaruh kemampuan akademik
terhadap hasil belajar itu satu variabel
bebas yaitu kemampuan akademik pengaruh
kemampuan akademik dan gender terhadap
keterampilan berpikir kritis kemampuan
akademik sebagai variabel bebas sat
gender
sebagai variabel bebas kedua ketika
variabel bebasnya hanya satu kita
menggunakan one way bisa one way Anova
bisa One Way bisa oneway Manova bisa one
way mankova One way itu satu jalan jadya
kalau kita mendengar Anova satu jalan
atau Anova satu jalur artinya analisis
itu membandingkan beberapa kelompok dan
hanya terdiri atas satu variabel bebas
dan variabel terikatnya juga satu namun
kalau kita menggenar tu
Anova maka
kita akan mendapatkan gambaran itu hanya
melibatkan satu Variabel terikat namun
variabel basnya ada
dua begitu ya itu bedanya one way dan
two way satu jalur dua jalur satu jalan
dua jalan jadinya Anova ankova Manova
dan mankova itu bisa one way bisa two
way begitu ya Nah demikian penjelasan
saya terkait uji hipotesis dalam
penelitian eksperimen di video
selanjutnya kita akan memperdalam lagi
tadi kita sudah menyinggung uji asumsi
kita sudah menyinggung e Ses kita sudah
menyinggung transformasi data
konsep-konsep tersebut akan kita
perdalam lagi di video-video selanjutnya
demikian penjelas penjelasan saya di
video kali ini mohon maaf bila ada
kesalahan terima kasih dan
wassalamualaikum warahmatullahi
wabarakatuh