jawaban soal no_statistik

7/23/2019 Jawaban Soal No_STATISTIK

http://slidepdf.com/reader/full/jawaban-soal-nostatistik 1/19

Jawaban soal no. 1

a. Informasi yang dapat dikaji dari sampel data (lampiran 1) adalah1. Jumlah siswa yang dijadikan sampel pada data tersebut adalah 500 orang.

2. Nilai minimum siswa pada mata pelajaran bahasa inggris pada sampel tersebut adalah

43,67.

3. Nilai minimum siswa pada mata pelajaran bahasa inggris pada sampel tersebut adalah

4. Rata-rata nilai dari sampel tersebut adalah 74.57

5.

b. Dd

c. Diketahui

Sampel (n)=500 ; jumlah n=2% dari Populasi (P)

Ditanya : Populasi (P)=…………..?

Jawab : 2% = 500

0.02 = 500

=

.

= 25.000

Jadi jumlah populasi yang dijadikan target penelitian di Kabupaten “X” adalah 25.000 Siswa.

d. Analisis statistic yang digunakan pada sampel data tersebut adalah statistic deskriptif

Iqbal Hasan (2001:7) menjelaskan : Statistik deskriptif atau statistic deduktif adalah bagian

dari statistic mempelajari cara pengumpulan data dan penyajian data sehingga muda

dipahami. Statistic deskriptif hanya berhubungan dengan hal menguraikan atau memberikan

keterangan-keterangan mengenai suatu data atau keadaan atau fenomena. Dengan kata

statistic deskriptif berfungsi menerangkan keadaan, gejala, atau persoalan. Penarikan

kesimpulan pada statistic deskriptif (jika ada) hanya ditujukan pada kumpulan data yang ada.

Didasarkan pada ruang lingkup bahasannya statistik deskriptif mencakup : 1. Distribusi

frekuensi beserta bagian-bagiannya seperti : a. Grafik distibusi (histogram, poligon frekuensi,

dan ogif); b. Ukuran nilai pusat (rata-rata, median, modus, kuartil dan sebagainya); c. Ukuran



dispersi (jangkauan, simpangan rata-rata, variasi, simpangan baku, dan sebagianya); d.

Kemencengan dan keruncingan kurva 2. Angka indeks 3. Times series/deret waktu atau

berkala 4. Korelasi dan regresi sederhana

Bambang Suryoatmono (2004:18) menyatakan Statistika Deskriptif adalah statistika yang

menggunakan data pada suatu kelompok untuk menjelaskan atau menarik kesimpulan

mengenai kelompok itu saja

• Ukuran Lokasi: mode, mean, median, dll

• Ukuran Variabilitas: varians, deviasi standar, range, dll

• Ukuran Bentuk: skewness, kurtosis, plot boks

Pangestu Subagyo (2003:1) menyatakan : Yang dimaksud sebagai statistika deskriptif adalahbagian statistika mengenai pengumpulan data, penyajian, penentuan nilai-nilai statistika,

pembuatan diagramatau gambar mengenai sesuatu hal, disini data yang disajikan dalam

bentuk yang lebih mudah dipahami atau dibaca.

e. Berdasarkan hasil T-Tesnya, bahwa nilai rata-rata mata pelajaran vocabulary siswa di SMA

X tersebut lebih baik dibandingkan dengan standar kompetensi yang ditetapkan, yaitu 70.

Nilai rata-rata berdasarkan perhitunga statistic adalah 74,5715.

Data pendukung bahwa nilai rata-rata mata pelajaran vocabulary siswa di SMA X tersebut

lebih baik dibandingkan dengan standar kompetensi adalah sig< 0.05, seperti table T-Test

dibawah ini.

f. Untuk mencari 5% nilai teratas pada data tersebut, harus mencari persentile 95.



Persentile 95 (P95) = 91.54 (perhitungan menggunakan exel dan terdapat pada lampiran).

Artinya dari data tersebut, 5 % teratas siswa boleh mengikuti kegiatan Kompetensi harus

memiliki nilai terandah sebesar 91.54.

g. Untuk mengetahui persentase siswa yang mendapatkan nilai ≥70, dapat diperoleh dengan

menghitung persentile 32 (P32) berdasarkan hasil perhitungan exel pada lampiran…., bahwa

persentile 32 (P32) = 70.08. Artinya, siswa yang memiliki nilai sebesar 70 berada pada

persentase 32%, sehingga persentase jumlah siswa yang mendapatkan nilai ≥70 adalah 68%.

h. Interpretasi.

Berdasarkan data sampel nilai mata ajar vocabulary siswa SMA (negeri dan swasta) di

kabupaten X bahwa jumlah sampel yang digunakan adalah sebanya 500 sampel. Dari jumlahsampel yang diberikan dapat ditarik beberapa informasi diantaranya adalah nilai rata-rata

mata ajar vocabulary siswa adalah 74.57.



Jawaban Soal No. 2

a. Jenis data pada soal nomor 2 adalah data ordinal

Data ordinal selain memiliki nama (atribut), juga memiliki peringkat atau urutan. Angka

yang diberikan mengandung tingkatan. Ia digunakan untuk mengurutkan objek dari yang

paling rendah sampai yang paling tinggi, atau sebaliknya. Ukuran ini tidak memberikan nilai

absolut terhadap objek, tetapi hanya memberikan peringkat saja. Jika kita memiliki sebuah

set objek yang dinomori, dari 1 sampai n, misalnya peringkat 1, 2, 3, 4, 5 dan seterusnya, bila

dinyatakan dalam skala, maka jarak antara data yang satu dengan lainnya tidak sama. Ia akan

memiliki urutan mulai dari yang paling tinggi sampai paling rendah. Atau paling baik sampai

ke yang paling buruk.Misalnya dalam skala Likert , mulai dari sangat setuju, setuju, ragu-ragu, tidak setuju sampai

sangat tidak setuju. Atau jawaban pertanyaan tentang kecenderungan masyarakat untuk

menghadiri rapat umum pemilihan kepala daerah, mulai dari tidak pernah absen menghadiri,

dengan kode 5, kadang-kadang saja menghadiri, dengan kode 4, kurang menghadiri, dengan

kode 3, tidak pernah menghadiri, dengan kode 2 sampai tidak ingin menghadiri sama sekali,

dengan kode 1. Dari hasil pengukuran dengan menggunakan skala ordinal ini akan diperoleh

data ordinal.

b. Informasi

c. Untuk mencari perbedaan tingkat kompetensi belajar siswa, harus menggunakan Uji Kruskal-

Wallis. Hasil yang diperoleh seperti pada gambar dibawah ini. Untuk perhitungannya

terdapat pada lampiran.



Hasil perhitungan Uji Kruskal-wallis :

• Tidak ada beda tingkat Kompetensi belajar siswa pada indicator kemampuan grammer

siswa. Hal ini dikuatkan dengan sig > kesalahan tipe I yaitu 0.217 > 0.05.

• Ada beda tingkat Kompetensi belajar siswa pada indicator kepemilikan vocabolary siswa.

Hal ini dikuatkan dengan sig < kesalahan tipe I yaitu 0.008 < 0.05.

• Tidak ada beda tingkat Kompetensi belajar siswa pada indicator kemampuan kemampuan

siswa membuat paragraf. Hal ini dikuatkan dengan sig > kesalahan tipe I yaitu 0.301>

0.05.

• Tidak ada beda tingkat Kompetensi belajar siswa pada indicator pengetahuan siswa

tentang penggunaan tanda baca. Hal ini dikuatkan dengan sig > kesalahan tipe I yaitu

0.06 > 0.05.

Dari hasil perhitungan tersebut, hanya pada indicator kepemilikan vocabulary siswa yang

memiliki beda tingkat Kompetensi belajar siswa, karena nilai sig < keslahan taraf I yaitu

0.008 < 0.05.

d. Interpretasi.



Jawaban No. 3

Diketahui : ȳ = 50s = 10

Kisi-kisi perencanaan :

a. Sekolah dengan rata-rata ≤ 35, akan diberikan training of trainer (TOT)

b. Sekolah dengan rata-rata > 35 sampai 65, akan diberikan pembelajaran grammer

c. Sekolah dengan rata-rata > 65 sampai 80, akan diberikan bantuan alat bantu ajar

d. Sekolah dengan rata-rata ≥ 80 , akan dipersiapkan untuk mengikuti lomba penulisan

karya ilmiah.

Ditaya :

a. Termasuk tipe apakah data terssebut?

b. Pendekatan analisis statistic apakah yang digunakan?

c. Berapa persen siswa yang nilai grammernya ≤ 35 ?

d. Berapa persen siswa yang nilai grammernya > 35 sampai 65?

e. Berapa persen siswa yang nilai grammernya > 65 sampai 80?

f. Berapa persen siswa yang nilai grammernya ≥ 80?

Penyelesaian :

a. Tipe sata ini adalah

b. Pendekatan analisis yang digunakan adalah

c.



35

Untuk perentase rata-rata ≤ 35, terlebih dahulu menggunakan persamaan = ȳ

1,5

Pada z tabel, nilai untuk z= -1,5 adalah 0.0668.

Jadi persentase siswa yang memiliki nilai rata-rata ≤ 35 adalah 0,0668 x 100% = 6.68%

Grafiknya terlihat seperti gambar dibawah ini.

d. Untuk persentase rata-rata > 35 sampai 65, terlebih dahulu menghitung masing masing z1

dan z2.

- Untuk nilai x = 35

1 ȳ

1

1

1,5


2 ȳ

2

2

1,5

Menurut Teorema Chebychev, ȳ ȳ 1

!

50 1,5 . 10 50 1,5 .10 1

.!

"5 #5 ,

,

,

"5 #5 ,

,

"5 #5 0,555#

6,68%



Jadi Persentase yang memiliki nilai rata-rata >35 sampai 80 adalah 0,5556 x 100% =

55,56 %.


e. Untuk persentase rata-rata > 65 sampai 80, terlebih dahulu menghitung masing masing z1

dan z2.


1 ȳ

1

1

1,5


2 ȳ

2 $

2

",0

#5 %0 1,5 & ",0

#5 %0 & ",0 & 1,5

#5 %0 0,''%( 0,'""2 #5 %0 0,0#55

Jadi persentase yang memiliki rata-rata > 65 sampai 80 adalah 0,0655 x 100% = 6,55%


55,56%



f. Untuk perentase rata-rata ≥ 80, terlebih dahulu menggunakan persamaan ȳ

$

",0

%0 & ",0

%0 1 & ) ",0

%0 1 0,''%(

%0 0,001"

Jadi persentase rata-rata ≥ 80 adalah 0,0013 x 100% = 0,13%


g. Interpretasi.

6,55 %

0,13 %



Lampiran 2: Hasil perhitungan

1. Data disusun memanjang kebawah pada exel seperti tabel 1.

2. Menghitung masing-masing kategori pada tabel 2.

Tabel. 1 Tabel. 2Nomor Data Langkah Penyusunan Deskripsi Persamaan dalam exel

1 46.63 Jumlah data (n) 500 =COUNT(Data)

2 87.22 Jumlah nilai 37285.73 =SUM(Data)

3 75.41 Minimum 43.67 =MIN(Data)

4 76.60 Maximum 97.83 =MAX(Data)

5 43.67 Rentang 54.16 =Maksimum-Minimum

6 75.56 Mean 74.57 =AVERAGE(Data)

7 67.14 Median (Me) 75.15 =MEDIAN(Data)

8 74.68 Modus (Mo) 75.56 =MODE(Data)

9 56.22 Kuartil 1 (K1) 67.57 =QUARTILE(Data;1)10 70.17 Kuartil 2 (K2) 75.23 =QUARTILE(Data;2)

11 44.95 Kuartil 3 (K3) 82.26 =QUARTILE(Data;3)

12 95.26 Persentil 25 (P25) 67.57 =PERCENTILE(Data;0.25)

. . Persentil 50 (P50) 75.23 =PERCENTILE(Data;0.5)



. . Kurtosis -0.22284 =KURT(Data)

. . Skewness -0.23714 =SKEW(Data)

499 60.39 Standar Deviasi 10.76977 =STDEV(Data)

500 61.56 Varian 115.98804 =VAR(Data)

3. Menghitung panjang kelas.

Nilai terkecil 43.67 =MIN(Data)

Nilai terbesar 97.83 =MAX(Data)

N 500 =COUNT(Data)

Rentang 54.16 =Maksimum-Minimum

Jumlah Kelas 9.906601 =1+3.3*LOG(n) Jumlah Kelas yang digunakan adalah 10

P 5.41600 =Rentang/jumlah kelas Panjang kelas adalah 6

4. Membuat tabel Interval Kelas seperti tabel 3.

Tabel 3. Interval KelasKelas Bin

43.67 49.66 49.66

49.67 55.66 55.66

55.67 61.66 61.66

61.67 67.66 67.66

67.67 73.66 73.66

73.67 79.66 79.66

79.67 85.66 85.66

85.67 91.66 91.66

91.67 97.66 97.66

97.67 103.66 103.66



5. Membuat histogram dengan lahkah-langkah

6. Akan tampil gambar seperti dibawah ini.

0

50

100

150

F r e q u e n c y

Bin

Histogram

Frequency

1

2

Lalu pilih Histogram dan muncul gambar kotak histogram seperti dibawah ini

Isikan dengan Input Bin

Isikan dengan input Data



Lampiran 3. Perhitungan T-Test (one sampel statistic)

Langkah Kerja.

1. Masukkan data kedalam SPSS seperti gambar dibawah ini

2. Pada variabel view isikan seperti gambar dibawah ini.

3. Pilih “Analyze”,” Compare Means”, “One-Sample Test”. Seperti gambar dibawah ini.

4. Pindahkan “Nilai Vocabolary” pada Test Variabel (s), seperti gambar dibawah ini, lalu klik

“ok”



5. Hasil Perhitungan T-Test adalah seperti gambar dibawah ini.



Lampiran Jawaban No. 2

NOSISWA

SMA 1 SMA 5

A b c d a b c d

1 4 5 2 2 1 2 2 3 5

2 4 5 3 2 2 3 3 4 3

3 4 5 4 4 3 3 3 3 4

4 4 5 4 4 4 4 4 2 4

5 3 4 3 3 5 3 3 2 4

6 3 3 2 3 6 4 4 3 5

7 4 5 4 4 7 4 4 3 3

8 4 4 3 4 8 3 3 4 3

9 3 4 4 3 9 3 3 2 310 4 2 3 3 10 3 3 3 2

11 3 3 4 3 11 3 3 2 3

12 4 3 3 3 12 4 4 3 4

13 3 4 3 4 13 4 4 3 3

14 2 5 4 3 14 3 3 5 2

15 3 4 3 3 15 3 3 3 3

16 4 3 3 4 16 3 3 5 4

17 4 4 3 2 17 3 3 3 3

18 3 5 3 2 18 2 2 2 2

19 4 3 3 3 19 4 4 5 4

20 4 4 2 3 20 4 4 4 4

21 5 5 2 4 21 5 5 3 5

22 5 5 3 4 22 5 5 3 5

23 4 3 2 3 23 3 3 2 5

24 4 3 3 3 24 3 3 5 4

25 3 4 3 2 25 3 3 5 3

26 4 3 3 2 26 3 3 4 3

27 4 5 2 3 27 3 3 3 5

28 3 5 3 4 28 4 4 2 3

29 3 4 3 4 29 4 4 5 2

30 4 3 4 3 30 3 3 5 5

31 2 4 3 3 31 3 3 3 2

32 3 4 4 3 32 2 2 3 433 4 4 3 3 33 5 5 3 4

34 3 3 2 3 34 3 3 3 2

35 3 3 3 4 35 4 4 3 3

36 36 3 3 5 4

37 37 5 5 2 5

38 38 3 3 4 3

39 39 5 5 2 5

40 40 2 2 5 3

jawaban soal no_statistik

Documents