Menu
Pasang iklan SEO disini Murah, 300.000/6 Bulan dan dapatkan Trafik setiap harinya

Uji Anova

Jan
10
2015
by : Bupeko. Posted in : blog

anova uji

____________ASSALAMMUALAIKUM WR. WB__________
1.
Correlations

butir1 butir2 butir3 butir4 butir5 total
butir1 Pearson Correlation 1 ,528(*) ,463(*) ,631(**) ,286 ,780(**)
Sig. (2-tailed) ,017 ,040 ,003 ,221 ,000
N 20 20 20 20 20 20
butir2 Pearson Correlation ,528(*) 1 ,519(*) ,435 ,435 ,801(**)
Sig. (2-tailed) ,017 ,019 ,055 ,055 ,000
N 20 20 20 20 20 20
butir3 Pearson Correlation ,463(*) ,519(*) 1 ,348 ,301 ,725(**)
Sig. (2-tailed) ,040 ,019 ,133 ,197 ,000
N 20 20 20 20 20 20
butir4 Pearson Correlation ,631(**) ,435 ,348 1 ,407 ,747(**)
Sig. (2-tailed) ,003 ,055 ,133 ,075 ,000
N 20 20 20 20 20 20
butir5 Pearson Correlation ,286 ,435 ,301 ,407 1 ,648(**)
Sig. (2-tailed) ,221 ,055 ,197 ,075 ,002
N 20 20 20 20 20 20
total Pearson Correlation ,780(**) ,801(**) ,725(**) ,747(**) ,648(**) 1
Sig. (2-tailed) ,000 ,000 ,000 ,000 ,002
N 20 20 20 20 20 20
* Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).
** Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).

Kesimpulan :
Dari analisis diatas didapatkan nilai korelasi antara butir soal dengan skor total.
Nilai r tabel, signifikansi 0,05 dengan uji dua sisi , n=20, maka r tabel sebesar 0,444
Nilai korelasi butir soal 1-5 lebih dari r tabel =0,444, maka butir soal-butir soal diatas berkorelasi signifikan atau dinyatakan valid.

Reabilitas
Case Processing Summary

N %
Cases Valid 20 100,0
Excluded(a) 0 ,0
Total 20 100,0
a Listwise deletion based on all variables in the procedure.

Reliability Statistics

Cronbach’s Alpha N of Items
,790 6

Item-Total Statistics

Scale Mean if Item Deleted Scale Variance if Item Deleted Corrected Item-Total Correlation Cronbach’s Alpha if Item Deleted
butir1 25,00 37,579 ,720 ,752
butir2 25,00 36,316 ,738 ,742
butir3 24,90 37,463 ,645 ,756
butir4 24,85 38,239 ,683 ,759
butir5 24,45 39,208 ,563 ,772
total 13,80 11,537 1,000 ,793

Kesimpulan :
Dari output diatas di dapat nilai alpha sebesar 0,790 , nilai ini apabila dibandingkan dengan nilai r tabel=0,444 akan diketahui apakah butir soal diatas reliabel atau tidak.
Karena nilai r= 0,790 >r tabel =0,444 maka dapat disimpulkan bahwa butir soal-butir soal tersebut diatas reliabel(handal).

2.
a. uji homogenitas

Prestasi belajar siswa by : pemanfaatan barang bekas

Test of Homogeneity of Variances

N.anketpemanfaatanbarangbekas
Levene Statistic df1 df2 Sig.
4,981 6 10 ,013

Prestasi belajar siswa by : permainan pasaran

Test of Homogeneity of Variances

N.angketpermainan
Levene Statistic df1 df2 Sig.
6,111 6 10 ,006

Kesimpulan :
Dari hasil output diats diketahui nilai probabilitas untuk prestasi belajar berdasarkan pengaruh permainan pasaran=0,013 dan berdasarkan pengaruh pemanfaatan barang bekas = 0,006. Maka disimpulkan bahwa data prestasi belajar siswa berdasarkan pengaruh permainan pasaran dan pengaruh pemanfaatan barang bekas mempunyai varian tidak sama, karena nilai probabilitas (nilai signifikansi)<0,05

b. uji linieritas dan keberartian
keberartian antara nilai ulangan harian siswa dengan pemanfaatan barang bekas
ANOVA Table

Sum of Squares df Mean Square F Sig.
N.harian * N.anketpemanfaatanbarangbekas Between Groups (Combined) 444,133 9 49,348 ,603 ,770
Linearity 58,666 1 58,666 ,717 ,417
Deviation from Linearity 385,467 8 48,183 ,589 ,768
Within Groups 818,417 10 81,842
Total 1262,550 19

Kesimpulan :
Dari output kita peroleh nilai F hitung = 0,589 < f tabel 4,414 dan probabilitas 0,768 > 0,05 maka data sisimpulkan antara nilai ulangan harian dengan pengaruh pemanfaatan barang bekas mempunyai hubungan yang linear.

Dari output diatas diperoleh nilai F hitung = 81,842 > F tabel 4,414 (f tabel n-2) dan probabilitas 0,417 > 0,05, maka dapat disimpulkan bahwa antara nilai ulangan harian dan pengaruh pemanfaatan barang bekas mempunyai hubungan yang tidak berarti.

keberartian antara nilai ulangan harian siswa dengan permainan pasaran

ANOVA Table

Sum of Squares df Mean Square F Sig.
N.harian * N.angketpermainan Between Groups (Combined) 252,300 10 25,230 ,225 ,986
Linearity 72,286 1 72,286 ,644 ,443
Deviation from Linearity 180,014 9 20,002 ,178 ,991
Within Groups 1010,250 9 112,250
Total 1262,550 19

Kesimpulan :
Dari output kita peroleh nilai F hitung = 0,178 < f tabel 4,414 dan probabilitas 0,991 > 0,05 maka data sisimpulkan antara nilai ulangan harian dengan pengaruh permainan pasaran mempunyai hubungan yang linear.

Dari output diatas diperoleh nilai F hitung = 112,250 > F tabel 4,414 (f tabel n-2) dan probabilitas 0,443 > 0,05, maka dapat disimpulkan bahwa antara nilai ulangan dan permainan pasaran mempunyai hubungan yang tidak berarti.

3.
ANOVA Table
Sum of Squares df Mean Square F Sig.
prestasi * iq Between Groups (Combined) 444.133 9 49.348 .603 .770
Linearity 58.666 1 58.666 .717 .417
Deviation from Linearity 385.467 8 48.183 .589 .768
Within Groups 818.417 10 81.842
Total 1262.550 19

Dari output diatas diperoleh nilai F hitung = 81,842 > F tabel 4,414 (f tabel n-2) dan probabilitas 0,417 > 0,05, maka dapat disimpulkan bahwa antara prestasi dan IQ mempunyai hubungan yang tidak berarti.

ANOVA Table
Sum of Squares df Mean Square F Sig.
prestasi * hubungan teman Between Groups (Combined) 252.300 10 25.230 .225 .986
Linearity 72.286 1 72.286 .644 .443
Deviation from Linearity 180.014 9 20.002 .178 .991
Within Groups 1010.250 9 112.250
Total 1262.550 19
Dari output diatas diperoleh nilai F hitung = 112,250 > F tabel 4,414 (f tabel n-2) dan probabilitas 0,443 > 0,05, maka dapat disimpulkan bahwa antara PRESTASI dan HUBUNGAN TEMAN mempunyai hubungan yang tidak berarti.

4. KELEBIHAN :
Mengolah data dengan menggunakan SPSS dapat mempermudah dan mempercepat pekerjaan kita dalam mengolah data dibandingkan mengolah data tersebut dengan cara manual atau dihitung sendiri, misalnya pada saat kita mempunyai angket mengenai metode pembelajarn dan prestasi siswa yang harus diolah agar kita mengetahui apakah keduanya mempunyai hubungan atau tidak, dengan menggunakan SPSS angket tersebut dapat diolah dengan cepat.
KELEMAHAN:
Selain dapat mengolah data dengan cepat dan mempermudah pekerjaan, dengan SPSS juga mempunyai beberapa kelemahan antara lain apabila kita mempunyai data/angket yang tidak valid diolah, secara tidak langsung kita harus mengolhnya lagi agar diketahui jawaban yang sesuai atau seperti yang diinginkan.

Cara mengurangi kecurangan dalam pengolahan data yaitu dengan cara merubah-rubah sedikit data yang salah total, tidak semua data yang telah diolah dirubah sedemikian rupa sesuai dengan keinginan(benar 100%). Data – data yang ada disajikan apa adanya saja sesuai dengan hasil olahan mengunakan SPPS. Dengan demikian kecurangan tidak akan terjadi dalam mengolah data menggunakan SPSS.

_____________WASSALAMMUALAIKUM WR.WB_______________

Testimoni

tags:

artikel lainnya Uji Anova



bebas bayar, pembayaran mudah dan cepat, transaksi online, pembayaran tagihan dan tiket, transfer dana online

bebas bayar, pembayaran mudah dan cepat, transaksi online, pembayaran tagihan dan tiket, transfer dana online
Sunday 8 July 2012 | blog

REKAPITULASI PEMANTAUAN KEPUASAN   PELANGGAN Periode :   NO NAMA PELANGGAN HASIL JMLH SCORE SARAN SARAN 1…

Friday 30 October 2015 | blog

ReadMore >>Testimoni Related posts: SP08 GANTI CARTRIDGE-HP-72-22 SP10 GANTI CARTRIDGE-HP-60 SP09 GANTI CARTRIDGE-HP-802 SP11 GANTI CARTRIDGE-HP-21-22…

Thursday 4 September 2014 | blog

RENCANA PELAKSANAAN PEMBELAJARAN   Satuan Pendidikan                 :  SMA Warga Surakarta Mata Pelajaran                      :  Prakarya dan…

Sunday 8 March 2015 | blog

  MATERI PELATIHAN BERBASIS KOMPETENSI SEKTOR TELEMATIKA SUB SEKTOR JARINGAN KOMPUTER DAN SISTEM ADMINISTRASI    …