Pembahasan Tugas 1 Adi Setiawan
Data
Ringkasan Data Dosis 1500
Rata-rata pertumbuhan Basillus subtilis pada dosis 1500 adalah 18 Rata-rata pertumbuhan Basillus subtilis pada dosis 1500 adalah 18.1083 dan standard deviasi 0.2065. Di samping itu skewness 1.864 berarti skewnessnya positif artinya ekor histogramnya di sebelah kanan atau lebih banyak data yang kecil dibandingkan data yang besar.
Ringkasan Data Dosis 2K
Ringkasan Dosis 3K
Ringkasan Data Dosis 1500 dengan Gambar
Ringkasan Data Dosis 2K dengan Gambar
Ringkasan Data Dosis 3K dengan Gambar
Uji Normalitas Data dengan Uji Kolmogorov-Smirnov Uji KS untuk data dosis 1500, 2K dan 3K berturut-turut mempunyai nilai-p yaitu 0.107, 0.169, 0.679 sehingga semuanya berdistribusi normal.
QQ-plot dari Data
Dari QQ-plot belum tampak benar bahwa distribusi data normal Dari QQ-plot belum tampak benar bahwa distribusi data normal. Kemungkinan karena ukuran data kecil (n = 12).
Uji t antara data dosis 1500 dan dosis 2K Terlihat bahwa nilai-p = 0.000 < 0.05 sehingga Ho ditolak artinya ada perbedaan rata-rata hasil dosis 1500 dan dosis 2K. Rata-rata hasil Dosis 2K berbeda signifikan (lebih tinggi) dibandingkan rata-rata hasil dosis 1500.
Uji t antara data dosis 1500 dan dosis 3K Terlihat bahwa nilai-p = 0.000 < 0.05 sehingga Ho ditolak artinya ada perbedaan rata-rata hasil dosis 1500 dan dosis 3K. Rata-rata hasil Dosis 3K berbeda signifikan (lebih tinggi) dibandingkan rata-rata hasil dosis 1500.
Uji t antara data dosis 2K dan dosis 3K Terlihat bahwa nilai-p = 0.000 < 0.05 sehingga Ho ditolak artinya ada perbedaan rata-rata hasil dosis 2K dan dosis 3K. Rata-rata hasil Dosis 3K berbeda signifikan (lebih tinggi) dibandingkan rata-rata hasil dosis 2K.
Pembahasan Tugas 2
Soal 1
Data
Uji Hipotesis Dalam Anava H0A : Tidak terdapat pengaruh Dosis Fraksi Etil Asetat Ekstrak Ampas Teh Hijau terhadap pertumbuhan Bacillus subtilis. H1A : Terdapat pengaruh Dosis Fraksi Etil Asetat Ekstrak Ampas Teh Hijau terhadap pertumbuhan Bacillus subtilis.
H0B : Tidak terdapat pengaruh Treatmen terhadap pertumbuhan Bacillus subtilis. H1B : Terdapat pengaruh Treatmen terhadap pertumbuhan Bacillus subtilis. H0C : Tidak terdapat pengaruh interaksi antara Dosis Fraksi Etil Asetat Ekstrak Ampas Teh Hijau dan Treatmen terhadap pertumbuhan Bacillus subtilis. H1C : Terdapat pengaruh interaksi antara Dosis Fraksi Etil Asetat Ekstrak Ampas Teh Hijau dan Treatmen terhadap pertumbuhan Bacillus subtilis.
Hasil Output SPSS
Berdasarkan hasil output SPSS terlihat bahwa terdapat pengaruh Dosis Fraksi Etil Asetat Ekstrak Ampas Teh Hijau terhadap pertumbuhan Bacillus subtilis (nilai-p = 0.000 lebih kecil dari tingkat signifikansi =0.05 ). Berdasarkan hasil output SPSS terlihat bahwa tidak terdapat pengaruh Treatmen terhadap pertumbuhan Bacillus subtilis (nilai-p = 0.547 lebih besar dari tingkat signifikansi =0.05 ). Berdasarkan hasil output SPSS terlihat bahwa tidak terdapat pengaruh interaksi antara Dosis Fraksi Etil Asetat Ekstrak Ampas Teh Hijau dan Treatmen terhadap pertumbuhan Bacillus subtilis (nilai-p = 0.598 lebih besar dari tingkat signifikansi =0.05 ).
Terlihat bahwa hasil masing-masing dosis berbeda dengan hasil dosis yang lain.
Soal 2
Scatter Plot Usia Vs Pengambilan Oksigen Maksimal Dari scatter plot Usia vs Pengambilan Oksigen maksimal, terlihat bahwa tidak bisa dibuat garis regresi hubungan antara Usia dan Pengambilan Oksigen Maksimal
Scatter Plot Tinggi Badan Vs Pengambilan Oksigen Maksimal Dari scatter plot Tinggi Badan vs Pengambilan Oksigen maksimal, terlihat bahwa dapat dibuat garis regresi hubungan antara Tinggi Badan dan Pengambilan Oksigen Maksimal
Scatter Plot Berat Badan Vs Pengambilan Oksigen Maksimal Dari scatter plot Berat Badan vs Pengambilan Oksigen maksimal, terlihat bahwa dapat dibuat garis regresi hubungan antara Berat Badan dan Pengambilan Oksigen Maksimal
Scatter Plot Lebar Dada Vs Pengambilan Oksigen Maksimal Dari scatter plot Lebar vs Pengambilan Oksigen maksimal, terlihat bahwa dapat dibuat garis regresi hubungan antara Lebar Dada dan Pengambilan Oksigen Maksimal
Analisis Korelasi Terlihat bahwa korelasi antara Pengambilan Oksigen maksimal dengan Tinggi Badan, Berat Badan dan Lebar dada berturut-turut adalah 0,952, 0,658 dan 0,718 dengan nilai-p masing-masing 0,000; 0,039 dan 0,019. Dengan Usia korelasinya hanya 0,136 dengan nilai-p 0,708 (tidak signifikan). Beralasan untuk menggunakan variabel Tinggi Badan dalam model.
Model : Oksi = a + b Tinggi Apabila hanya digunakan model tersebut maka akan diperoleh R2 = 0,906 dengan RSS = 0,02.
Apakah perlu memasukkan variabel lain ? Misalkan dipilih Lebar Dada untuk masuk ke dalam model sehingga model menjadi : Model : Oksi = a + b Tinggi + c Lebar. Diperoleh R2 = 0,909 dan RSS = 0,019.
Uji-F Parsial Ho : c = 0; b 0; a 0 H1 : c 0; b 0; a 0 Tingkat signifikansi = 0,05. Ho ditolak jika Fhitung > Ftabel = F1,10-2-1,0.95 = 5.591 Dalam hal ini n = 10, p=1, q=2. RSSq = 0.02, RSSp = 0.019 sehingga Fhitung = (10-2-1)*(0.020-0.019)/[(2-1)*0.02] = 0.35 Karena Fhitung < Ftabel maka tidak perlu menambahkan variabel Lebar Dada ke dalam model.
Model Terpilih : Oksi = -3.843 + 0.041 Tinggi Terlihat bahwa model terpilih mempunyai gradien positif sehingga hal itu berarti bahwa semakin tinggi seseorang maka akan semakin tinggi pengambilan oksigen maksimalnya.
Analisis residu model terpilih Tabel di atas memperlihatkan estimasi data pengambilan oksigen maksimal (kolom 5) berdasarkan model terpilih. Akan diuji juga apakah residu model terpilih berdistribusi normal atau tidak.
Analisis Residu Model Terpilih
Terlihat bahwa QQ-plot dari residu cenderung berada di sekitar garis lurus sehingga dapat dikatakan bahwa residunya berdistribusi normal. Hal itu juga didukung oleh uji KS yang mempunyai nilai-p sebesar sehingga lebih kecil dari tingkat signifikansi 0,05 (residu berdistribusi normal).
Contoh Penggunaan Model terpilih : Oksi = -3.843 + 0.041 Tinggi Apabila tinggi anak 135 cm maka akan mempunyai nilai pengambilan oksigen maksimal 1.692 unit yang sesuai.
Tugas 3
Soal 1
Data
H0 : Tidak terdapat keterkaitan antara asal pembaca dengan jenis artikel yang dibaca. H1 : Terdapat keterkaitan antara asal pembaca dengan jenis artikel yang dibaca. Tingkat signifikansi = 0,05. H0 ditolak jika nilai-p < tingkat signifikansi .
Hasil Output SPSS Diperoleh X2 = 41.915 dan nilai-p = 0.000 sehingga H0 ditolak artinya terdapat keterkaitan antara asal pembaca dengan jenis artikel yang dibaca.
Interpretasi Grafik di samping adalah boxplot dari residu terstandard untuk tiap-tiap sel. Terlihat bahwa tidak ada titik ektrim sehingga tiap-tiap sel memberikan kontribusi yang relatif sama terhadap X2. Namun demikian ada kecenderungan bahwa orang yg bersal dari desa lebih suka hiburan daripada orang dari kota.
Soal 2 Sebuah penelitian dilakukan untuk mengetahui perbedaan perilaku konsumtif masyarakat kota X sebelum dan sesudah dibangun mall di kota X. Berikut ini data mengenai perilaku konsumtif masyarakat kota X sebelum dan sesudah ada mall. Apakah terdapat perbedaan perilaku konsumtif masyarakat kota X sebelum dan sesudah ada mall.
Data
Hasil Output SPSS H0 : tidak ada perbedaan perilaku konsumtif sebelum dan sesudah ada mall. H1 : ada perbedaan perilaku konsumtif sebelum dan sesudah ada mall. Tingkat signifikansi = 0.05. Dari output SPSS diperoleh nilai-p = 0.029 sehingga Ho ditolak artinya ada perbedaan perilaku konsumtif sebelum dan sesudah ada mall yaitu skor perilaku konsumtif sesudah ada mall lebih tinggi dibandingkan dengan sebelum ada mall.
Soal 3 Terlampir data tentang kuesioner variabel IKLIM KEPEMIMPINAN. Ujilah validitas dan reliabilitas kuesioner (skala) tersebut. Selanjutnya dengan menggunakan hasil data yang sudah valid dan reliabel buatlah pengkategorian skor iklim kepemimpinan menjadi 3 kategori yaitu tinggi, sedang dan rendah.
Hasil Output SPSS
Uji Validitas Item Terdapat 14 item dan masing-masing item dihitung koefisien korelasi (corrected) sehingga diperoleh berurut-turut 0.073, 0.013, 0.250, 0.227, 0.181, 0.133, 0.529, 0.311, 0.393, -0.037, 0.226, 0.210, 0.462, 0.311. Titik kritis untuk n=44 adalah 0.297 sehingga diperoleh bahwa item-item yg valid adalah item 7, 8, 9, 13 dan 14.
Apabila hanya dipergunakan item-item yang valid maka akan diperoleh koefisien alfa Cronbach sebesar 0.670 sehingga reliabilitasnya cukup (reliable).
Hasil Output SPSS
Karena cuma ada 5 item yang valid maka skor total teoritis terkecil adalah 5 x 1 = 5 dan skor teoritis terbesar adalah 5 x 4 = 20 sehingga = (20-5)/6 = 2.5. Rata-rata teoritisnya adalah = 2.5 x 5 = 12.5. Pengkategoriannya adalah Tinggi jika skor + = 12.5 + 2.5 = 15, Sedang : 10 = - skor < + = 15, Rendah skor < 10.
Hasil Pengkategorian