LAPORAN DAN PRAKTIKUM STATISTIK INFERENSIAL

1. Normalitas
a. Soal dan Tabel:
Diberikan sebuah data yang berisi jenis kelamin, tinggi badan, berat
badan, dan golongan darah dari 50 mahasiswa Pendidikan Biologi
angkatan 2013. Apakah data tersebut berdistribusi normal? berikut data
tersebut disajikan dalam tabel di bawah ini.
NO.

Nama

Jenis

Tinggi Badan

Berat Badan

Golongan

Kelamin

(Cm)

(Kg)

Darah

1.

Aini

P

160

40

B

2.

Jahrotul

P

158

50

O

3.

Anis

P

159

54

B

4.

Siti

P

163

47

A

5.

Yeni

P

158

60

O

6.

Ni’matul

P

155

45

B

7.

Ifa

P

153

56

AB

8.

Siti

P

151

42

O

9.

Dian

P

156

43

B

10.

Dini

P

160

68

B

11.

Kesih

P

160

43

O

12.

Mery

P

159

50

B

13.

Tommy

L

167

50

A

14.

Novia

P

155

49

B

15.

Hersi

P

160

44

O

16.

Rohma

P

152

52

O

17.

Anggraeni

P

150

42

O

18.

Febby

P

150

42

O

19.

Dellya

P

160

48

B

20.

Siti N.

P

154

47

O

21.
22.

AHMAD
Siti M.

L
P

156
155

53
44

B
O

1

23.
Wahyul
24.
Anggun
25.
Indah
26.
Inayatul
27.
Khusnul
28.
Sylvia
29.
Fida
30.
Meliana
31.
Rizka
32.
Nurul
33.
Zhahro
34.
Ratih
35.
Diana
36.
Retno
37.
Nurvita
38.
Fitri
39.
Rini
40.
Avivatuz
41.
Novi
42.
Rose
43.
Nina
44.
Syarifatul
45.
Anisa
46.
Monita
47.
Ridlo
48.
Relita
49.
Addieni
50.
Nira
b. Permasalahan:

P
P
P
P
P
P
P
P
P
P
P
P
P
P
P
P
P
P
P
P
P
P
P
P
L
P
P
P

156
153
164
150
157
160
163
156
162
160
152
162
162
166
162
164
150
160
150
160
158
155
147
146
174
160
150
150

52
44
42
40
54
50
49
46
58
73
39,5
50
42
55
61
49
45
45
45
43
47
40
44
52
73
53
40
46

A
O
B
O
O
B
B
B
A
O
AB
A
O
A
O
O
A
A
O
B
O
O
O
O
O
B
A
B

Apakah data mahasiswa Pendidikan Biologi tersebut berdistribusi normal?
c. Hipotesis:
H0 : Diduga data tersebut berdistribusi normal
H1 : Diduga data tersebut tidak berdistribusi normal
d. Uji Statistik: Sample K−S
e. Komputasi: Dikerjakan melalui komputer dengan menggunakan program
SPSS dengan langkah-langkah sebagai berikut:
1. Membuka program SPSS Statistics 17.0
2. Memilih Variabel View (memperhatikan variabel yang diamati, dan
kelompok/group)

2

3. Memasukkan data (variabel nama dengan data berjenis string dan
tinggi badan, berat badan, serta golongan darah dengan data berjenis
numerik).
4. Klik Analyze

Nonparametric Test

Sample K-S

5. Klik tombol options pilih descriptive lalu continue
6. Pastikan pada test distribution kotak normal dicentang lalu OK
f. Hasil Output dan Interpretasi:
Descriptive Statistics
N

Mean

Std. Deviation

Minimum

Maximum

jenis kelamin

50

1.94

.240

1

2

tinggi badan

50

157.20

5.624

146

174

berat badan

50

57.010

55.8022

39.5

440.0

golongan darah

50

2.78

1.217

1

4

Interpretasi tabel:
 Banyak data (N) jenis kelamin, tinggi badan, berat badan, dan
golongan darah sama yaitu 50
 Rata-rata untuk data jenis kelamin = 1,94
 Rata-rata untuk data tinggi badan = 157,20
 Rata-rata untuk data berat badan = 57,010
 Rata-rata untuk data golongan darah = 2,78
 Simpangan baku (Std. Deviation) untuk data jenis kelamin = 0,240
 Simpangan baku (Std. Deviation) untuk data tinggi badan = 5,624
 Simpangan baku (Std. Deviation) untuk data berat badan = 55,8022
 Simpangan baku (Std. Deviation) untuk data golongan darah = 1,2017
 Nilai minimum untuk data jenis kelamin = 1
 Nilai minimum untuk data tinggi badan = 146
 Nilai minimum untuk data berat badan = 39,5
 Nilai minimum untuk golongan darah = 1
 Nilai maksimum untuk data jenis kelamin = 2
 Nilai maksimum untuk data tinggi badan = 174
 Nilai maksimum untuk data berat badan = 440,0

3

 Nilai maksimum untuk data golongan darah = 4
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
jenis

golongan

kelamin
N
Normal Parametersa,,b

tinggi badan berat badan

darah

50

50

50

50

Mean

1.94

157.20

57.010

2.78

Std. Deviation

.240

5.624

55.8022

1.217

.539

.111

.391

.302

Positive

.401

.089

.391

.239

Negative

-.539

-.111

-.377

-.302

3.810

.783

2.768

2.135

.000

.572

.000

.000

Most Extreme Differences Absolute

Kolmogorov-Smirnov Z
Asymp. Sig. (2-tailed)
a. Test distribution is Normal.
b. Calculated from data.

Interpretasi tabel:
 Kolmogorov-Smirnov Z untuk data jenis kelamin = 3,810
 Kolmogorov-Smirnov Z untuk data tinggi badan = 0,783
 Kolmogorov-Smirnov Z untuk data berat badan = 2,768
 Kolmogorov-Smirnov Z untuk data golongan darah = 2,135
 Signifikasi untuk data jenis kelamin = 0,000 < 0,05 sehingga H 0
ditolak dan H1 diterima
 Signifikasi untuk data tinggi badan = 0,572 > 0,05 sehingga H 0
diterima dan H1 ditolak
 Signifikasi untuk data berat badan = 0,000 < 0,05 sehingga H0 ditolak
dan H1 diterima
 Signifikasi untuk data golongan darah = 0,000 < 0,05 sehingga H 0
ditolak dan H1 diterima
g. Keputusan:
 Signifikasi untuk data jenis kelamin = 0,000 < 0,05 sehingga H 0
ditolak dan H1 diterima, maka data tersebut tidak berdistribusi normal.

4

 Signifikasi untuk data tinggi badan = 0,572 > 0,05 sehingga H 0
diterima dan H1 ditolak, maka data tersebut berdistribusi normal.
 Signifikasi untuk data berat badan = 0,000 < 0,05 sehingga H0 ditolak
dan H1 diterima, maka data tersebut tidak berdistribusi normal.
 Signifikasi untuk data golongan darah = 0,000 < 0,05 sehingga H 0
ditolak dan H1 diterima, maka data tersebut tidak berdistribusi normal.
h. Kesimpulan:
Data mahasiswa Pendidikan Biologi tersebut tidak berdistribusi normal.
2. Homogenitas
a. Soal dan Tabel:
Dibawah ini adalah 50 data mahasiswa Pendidikan Biologi yang berisi
jarak rumah ke kampus, biaya hidup, dan kendaraan yang digunakan untuk
kuliah. Seorang Sub. Bagian kemahasiswaan ingin mengetahui apakah
data tersebut homogen?
NO.

NAMA

Jarak (Km)

Biaya

Kendaraan

1.

Siti L.

0,8

Hidup (Rp)
700000

2.

Dian

1

500000

sepeda

3.

Dini

0,4

800000

Motor

4.

Kesih

0,4

1000000

jalan kaki

5.

Mery

1

1400000

Motor

6.

Tommy

0,5

650000

Motor

7.

Novia

1

600000

sepeda

8.

Hersi

22

500000

Motor

9.

Rohma

5

600000

Motor

10.

Anggraeni

17

500000

Motor

11.

Febby

0,5

1000000

Motor

12.

Dellya

1

700000

Motor

13.

Siti N.

0,5

700000

Motor

14.

Nurulita

0,6

1000000

jalan kaki

15.

Evya

2

1850000

Motor

5

Motor

16.

Heni

1

500000

jalan kaki

17.

Ahmad

2

600000

sepeda

18.

Zainatuh

0,6

600000

jalan kaki

19.

Fariz

0,5

1000000

Motor

20.

Firtanis

0,6

600000

jalan kaki

21.

Muzaiyanah

0,7

600000

Motor

22.

Gerda

0,6

1500000

jalan kaki

23.

Rifda

0,5

1000000

Motor

24.

Dewi

1,5

600000

sepeda

1
3,5
0,8
1
20
8
0,75
1,5
0,60
5
0,70
0.25
0,90
2
1,5
1
1
6
7
0,80
0,5
7
0,5
0,5
1
8

500000
300.000
750.000
1.500.000
500.000
250.000
450.000
550.000
600.000
700.000
700.000
1.200.000
800.000
1.000.000
750.000
700.000
500.000
250.000
300.000
800.000
750.000
700.000
1000.000
600.000
500.000
320.000

sepeda
motor
Jalan Kaki
motor
motor
motor
Jalan Kaki
sepeda
Jalan Kaki
sepeda mini
Jalan Kaki
Jalan Kaki
Jalan Kaki
motor
Jalan Kaki
motor
motor
motor
motor
motor
motor
motor
Jalan Kaki
motor
motor
motor

25.
Lulut
26.
Titan
27.
Sandri
28.
Maulidiana
29.
Andy
30.
Candra
31.
Hiya
32.
AHMAD
33.
Siti
34.
Wahyul
35.
Anggun
36.
Indah
37.
Inayatul
38.
Khusnul
39.
Sylvia
40.
Fida
41.
Meliana
42.
Rizka
43.
Nurul
44.
Zhahro
45.
Ratih
46.
Diana
47.
Retno
48.
Nurvita
49.
Mellyatul
50.
Barid
b. Permasalahan:

Apakah variansi dari data mahasiswa Pendidikan Biologi tersebut
homogen?
c. Hipotesis:

6

H0 : Diduga data tersebut homogen
H1 : Diduga data tersebut tidak homogen
d. Uji Statistik: explore
i. Komputasi: Dikerjakan melalui komputer dengan menggunakan program
SPSS dengan langkah-langkah sebagai berikut:
1. Membuka program SPSS Statistics 17.0
2. Memilih Variabel View (memperhatikan variabel yang diamati, dan
kelompok/group)
3. Memasukkan data (variabel nama dengan data berjenis nominal dan
tinggi badan, berat badan, serta golongan darah dengan data berjenis
scale).
4. Klik Analyze

Descriptive Statistic

explore

5. Di kotak dependent list isi dengan jarak rumah ke kampus dan biaya
hidup dan kotak factor list isi dengan kendaraan.
6. Di kotak plot pastikan factor level together, stem-and-leaf, normality
plots with test telah dicentang. Sedangkan pada kotal Spread vs level
with levene test pilih untransformed, lalu continue dan OK.
e. Hasil Output dan Interpretasi:
Case Processing Summary
Cases
Valid
kendaraan
jarak rmh kmps

motor

Percent

N

Total

Percent

N

Percent

29

100.0%

0

.0%

29

100.0%

7

100.0%

0

.0%

7

100.0%

jalan kaki

14

100.0%

0

.0%

14

100.0%

motor

29

100.0%

0

.0%

29

100.0%

7

100.0%

0

.0%

7

100.0%

14

100.0%

0

.0%

14

100.0%

sepeda

biaya hidup

N

Missing

sepeda
jalan kaki

Interpretasi tabel:
 Banyak data (N) motor = 29

7

 Banyak data (N) sepeda = 7
 Banyak data (N) jalan kaki = 14
 Missing data (N) dan Percent = 0%

8

Descriptives
kendaraan
jarak rmh kmps

motor

Statistic Std. Error
Mean

4.1276

95% Confidence Interval for
Mean

Lower Bound

1.8591

Upper Bound

6.3961

5% Trimmed Mean

3.3745

Median

1.0000

Variance

35.566

Std. Deviation

5.96375

Minimum

.40

Maximum

22.00

Range

21.60

Interquartile Range

sepeda

6.00

Skewness

2.045

.434

Kurtosis

3.506

.845

1.8571

.54242

Mean
95% Confidence Interval for
Mean

Lower Bound

.5299

Upper Bound

3.1844

5% Trimmed Mean

1.7302

Median

1.5000

Variance

2.060

Std. Deviation

jalan kaki

1.10744

1.43510

Minimum

1.00

Maximum

5.00

Range

4.00

Interquartile Range

1.00

Skewness

2.295

.794

Kurtosis

5.516

1.587

Mean

.7000

.08001

95% Confidence Interval for
Mean

9

Lower Bound

.5272

Upper Bound

.8728

Tests of Normality
Kolmogorov-Smirnova
kendaraan
jarak rmh kmps

biaya hidup

Statistic

df

Shapiro-Wilk

Sig.

Statistic

df

Sig.

motor

.295

29

.000

.658

29

.000

sepeda

.317

7

.032

.665

7

.002

jalan kaki

.202

14

.125

.885

14

.070

motor

.180

29

.017

.884

29

.004

sepeda

.237

7

.200*

.896

7

.307

jalan kaki

.167

14

.200*

.918

14

.208

a. Lilliefors Significance Correction
*. This is a lower bound of the true significance.

Test of Homogeneity of Variance
Levene Statistic
jarak rmh kmps

df1

df2

Sig.

Based on Mean

9.559

2

47

.000

Based on Median

2.900

2

47

.065

Based on Median and

2.900

2

28.574

.071

Based on trimmed mean

7.034

2

47

.002

Based on Mean

2.708

2

47

.077

Based on Median

2.321

2

47

.109

Based on Median and

2.321

2

39.235

.112

2.351

2

47

.106

with adjusted df

biaya hidup

with adjusted df
Based on trimmed mean

Interpretasi tabel:
 Levene Statistic jarak rumah ke kampus berdasarkan rata-rata = 9,559
 Derajat kebebasan 1 jarak rumah ke kampus berdasarkan rata-rata = 2
 Derajat kebebasan 2 jarak rumah ke kampus berdasarkan rata-rata =
47
 Signifikasi = 0,000 < 0,05 sehingga H0 ditolak dan H1 diterima

10

 Levene Statistic biaya hidup berdasarkan rata-rata = 2,708
 Derajat kebebasan 1 hidup berdasarkan rata-rata = 2
 Derajat kebebasan 2 hidup berdasarkan rata-rata = 47
 Signifikasi = 0,77 > 0,05 sehingga H0 diterima dan H1 ditolak
f. Keputusan:
1. Jarak rumah ke kampus
Sig. = 000 < 0,05 sehingga H0 ditolak dan H1 diterima, maka data
tersebut tidak homogen.
2. Biaya hidup
Si. = 0,77 > 0,05 sehingga H0 diterima dan H1 ditolak, maka data
tersebut homogen.
g. Kesimpulan:
Variansi dari ketiga data mahasiswa Pendidikan Biologi tersebut tidak
homogen.
3. One-Sample T-Test
a. Soal dan Tabel
Seorang dosen Pendidikan Biologi menduga bahwa rata-rata biaya hidup per
bulan mahasiswa Pendidikan Biologi adalah sebesar Rp 500.000,00.
Terdapat 50 mahasiswa Pendidikan Biologi angkatan 2013. Besarnya biaya
hidup per bulan mahasiswa Pendidikan Biologi disajikan pada tabel
berikut :
BIAYA
NO.
21.
22.
23.
24.
25.
26.
27.
28.

NAMA
Yanuar
Nadhira
Widiet
Solikha
Ahmad
Karimatul
Titan
Sandri

HIDUP

NO.

PERBULAN
Rp. 300.000
Rp. 500.000
Rp. 900.000
Rp. 1.500.000
Rp. 1000.000
Rp. 700.000
Rp. 300.000
Rp. 750.000

26.
27.
28.
29.
30.
31.
32.
33.

11

NAMA
Nuraini
Cahayaning
Siti
Marisanti
Sheila
Aini
Jahrotul
Anis

BIAYA HIDUP
PERBULAN
Rp. 600.000
Rp. 1.200.000
Rp. 300.000
Rp. 600.000
Rp. 1.000.000
Rp. 700.000
Rp. 400.000
Rp. 450.000

29. Maulidiana Rp. 1.500.000
30. Andy
Rp. 500.000
31. Candra
Rp. 250.000
32. Hiya
Rp. 450.000
33. AHMAD
Rp. 550.000
34. Siti
Rp. 600.000
35. Wahyul
Rp. 700.000
36. Anggun
Rp. 700.000
37. Indah
Rp. 1.200.000
38. Inayatul
Rp. 800.000
39. Khusnul
Rp. 1.000.000
40. Sylvia
Rp 750.000
21.
Fida
Rp. 700.000
22.
Meliana
Rp. 500.000
23.
Rizka
Rp. 250.000
24.
Nurul
Rp. 300.000
25.
Zhahro
Rp. 800.000
b. Permasalahan :

34.
35.
36.
37.
38.
39.
40.
41.
42.
43.
44.
45.
46.
47.
48.
49.
50.

Siti M.
Yeni
Ni’matul
Ifa
Siti
Dian
Dini
Kesih
Mery
Tommy
Novia
Hersi
Rohma
Anggraeni
Febby
Dellya
Siti

Rp. 1.000.000
Rp. 1.000.000
Rp. 700.000
Rp. 1.500.000
Rp. 700.000
Rp. 500.000
Rp. 800.000
Rp. 1.000.000
Rp. 1.400.000
Rp. 650.000
Rp. 600.000
Rp. 500.000
Rp. 600.000
Rp. 500.000
Rp. 1.000.000
Rp. 700.000
Rp. 700.000

Apakah rata-rata biaya hidup mahasiswa Pendidikan Biologi per bulan
adalah sama dengan Rp 500.000,00 ?
c. Hipotesis :
Berdasar permasalahan pada kasus ini, rumusan hipotesisnya sebagai
berikut :
H0 : diduga rata-rata biaya hidup mahasiswa Pendididkan Biologi per bulan
= Rp 500.000,00
H1 : diduga rata-rata biaya hidup mahasiswa Pendidikan Biologi per bulan ≠
Rp 500.000,00
d. Uji Statistik : One Sample T-Test
e. Komputasi: dikerjakan melalui komputer dengan menggunakan program
SPSS dengan langkah-langkah sebagai berikut:
1. Membuka program SPSS Statistics 17.0
2. Memilih Variabel View (memperhatikan variabel yang diamati, dan
kelompok/group)
3. Memasukkan data (variabel nama dengan data berjenis nominal dan
biaya hidup dengan data berjenis scale).
4. Klik Analyze

Compare Means

12

One sample T-Test

5. Klik variabel yang akan diuji ke kolom Test Variabel (s) dan isi rata-rata
dugaan pada Test Value
6. Klik Options
Convidence interval (tingkat kepercayaan), misal 95% berarti tingkah
atau taraf signifikasi 100% - 95% = 5% = 0.05
f. Hasil output dan Interpretasi

Interpretasi tabel :
 Banyaknya data (N) adalah 50
 Rata-rata (Mean) adalah 732000,00
 Simpangan baku (Std. Deviation) adalah 323841,735
 Toleransi kesalahan (Std. Error Mean) adalah 45798,137

Interpretasi tabel :
 Rata-rata dugaan : 0
 thitung : 15,983
 derajat kebebasan (df) : N−1=50−1=49
 Signifikasi : 0,000
 Batas bawah (lower) : 639965,20
 Batas atas (upper) : 824034,80
g. Keputusan
thitung = 15,983 setara dengan taraf signifikan 0,000 < 0,05 sehingga H0
di tolak dan H1 diterima, maka dapat diketahui bahwa rata-rata biaya
hidup masiswa Pendidikan Biologi ≠ Rp. 500.000,00.
13

h. Kesimpulan akhir
Berdasarkan pengujian rata-rata biaya hidup mahasiswa Pendidikan
Biologi menggunakan One Sample T-Test, dapat disimpulkan bahwa
rata-rata biaya hidup per bulan mahasiswa Pendidikan Biologi ≠ Rp
500.000,00.
4. Independent Sample T-Test
a. Soal dan tabel
Via seorang mahasiswa Pendidikan Matematika ingin mengetahui apakah
ada perbedaan antara rata-rata tinggi badan mahasiswa Pendidikan Biologi
angkatan 2013 antara laki-laki dan perempuan. Terdapat 50 mahasiswa
Pendidikan Biologi yang terdiri dari mahasiswa laki-laki dan perempuan.
Berikut adalah data 50 mahasiswa Pend. Matematika :
No
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25

Jenis

Tinggi Badan

Kelamin
perempuan
perempuan
perempuan
perempuan
perempuan
perempuan
perempuan
perempuan
perempuan
laki-laki
perempuan
perempuan
perempuan
perempuan
perempuan
Laki-Laki
Perempuan
Laki-Laki
Perempuan
Laki-Laki
Perempuan
Laki-Laki
Perempuan
Perempuan
Laki-Laki

(Cm)
150
160
160
150
47
158
155
147
146
174
160
150
150
155
150
170
157
165
150
165
153
165
154
167
170

No
26
26
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
14

Jenis

Tinggi Badan

Kelamin
Perempuan
Perempuan
Perempuan
Perempuan
Perempuan
Perempuan
Perempuan
Perempuan
Perempuan
Perempuan
Perempuan
Perempuan
Perempuan
Perempuan
Perempuan
Perempuan
Perempuan
Laki-laki
Perempuan
Perempuan
Perempuan
Perempuan
Perempuan
Perempuan
Perempuan

(Cm)
165
158
158
158
156
160
158
159
163
158
155
153
151
156
160
160
159
167
155
160
152
150
150
160
154

b. Permasalahan
Apa ada perbedaan tinggi badan antara Mahasiswa Pendidikan Biologi lakilaki dan perempuan?
c. Rumusan Hipotesis
Hipotesis uji F, digunakan untuk menentukan kesamaan varian
H0 : diduga varian dari tinggi badan laki-laki dan perempuan sama.
H1 : diduga varian dari tinggi badan laki-laki dan perempuan tidak sama.
Hipotesis uji T, digunakan untuk menentukan rata-rata
H0 : diduga rata-rata tinggi badan pria dan wanita adalah sama (identik).
H1 : diduga rata-rata tinggi badan pria dan wanita memiliki varians yang
tidak sama.
d. Statistik Uji: Independent sample T-Test
e. Komputasi: dikerjakan melalui komputer dengan menggunakan program
SPSS dengan langkah-langkah sebagai berikut:
1. Membuka program SPSS Statistics 17.0
2. Memilih Variabel View (memperhatikan variabel yang diamati, dan
kelompok/group)
3. Memasukkan data (variabel jenis kelamin dengan data berjenis nominal
dan variabel tinggi badan dengan data berjenis scale).
4. Klik Analyze

Compare Means

Independent sample T-Test

5. Klik variabel tinggi badan ke kolom Test Variabel (s) dan jenis kelamin
ke kolom grouping variable serta isi data katagorikal pada Groups
dengan mendefinisikan grup 1 dan 2.
6. Klik Options, kemudian Convidence interval (tingkat kepercayaan),
misal 95% berarti tingkah atau taraf signifikasi 100% - 95% = 5% =
0.05
f.

Hasil output dan Interpretasi

15

Interpretasi tabel :
 Banyak data perempuan : 43
 Banyak data laki-laki : 7
 Rata-rata tinggi badan perempuan : 155,51
 Rata-rata tinggi badan laki-laki : 168,00
 Simpangan baku (Std. Deviation) untuk tinggi badan perempuan :
4,959
 Simpangan baku (Std. Deviation) untuk tinggi badan laki-laki : 3,464
 Toleransi kesalahan (Std. Error Mean) untuk tinggi badan perempuan :
0,756
 Toleransi kesalahan (Std. Error Mean) untuk tinggi badan laki-laki :
1,309

16

Independent Samples Test
Levene's Test
for Equality of
Variances

t-test for Equality of Means
95% Confidence
Interval of the
Difference
Std. Error

F
tinggi

Equal

1.481

Sig.

t

.230 -6.378

Df

Sig. (2-

Mean

Differenc

tailed)

Difference

e

Lower

Upper

48

.000

-12.488

1.955

-16.420

-8.557

-8.260 10.504

.000

-12.488

1.512

-15.836

-9.141

badan variances
(cm)

assumed
Equal
variances
not
assumed

Interpretasi tabel :
 Uji F (varian)
Pada kolom Levene's Test for Equality of Variances, F bernilai = 1,481
dan signifikansi bernilai = 0.230, sehingga nilai signifikasi > 0.05, maka
H0 diterima dan H1 ditolak. Sehingga data yang dibaca selanjutnya yaitu
data pada baris “Equal variances assumed”.
 Uji T (rata-rata)
a. Thit = -6,378
b. Derajat kebebasan (df) : 48
c. perbedaan rata-rata ( mean difference) antara tinggi badan laki-laki
dan perempuan = -12,488
d. toleransi kesalahan (std.error difference) = 1,955
e. batas bawah (lower) = -16,420
f. batas atas (upper) = -8,557
g.

Signifikasi = 0.000, sehingga < 0.05, maka H0 ditolak, dan H1
diterima.

17

g. Keputusan
 Untuk uji F (varian)
Signifikansi bernilai 0.230, sehingga Sig. < 0.05, maka H 0 diterima dan
H1 ditolak. Sehingga yang dibaca adalah baris Equal variances assumed.
Berdasarkan hipotesis di atas, maka dapat disimpulkan bahwa tinggi
badan laki-laki dan perempuan mahasiswa Pendidikan Biologi angkatan
2013 memiliki varian yang sama.
 Untuk uji T (rata-rata)
Signifikasi bernilai 0.000, berarti < 0.05, maka H0 ditolak dan H1 diterima.
Sehingga dapat disimpulkan bahwa rata-rata tinggi badan laki-laki dan
perempuan mahasiswa Pendidikan Biologi angkatan 2013 memiliki ratarata yang tidak sama.
h. Kesimpulan
Berdasarkan pengujian rata-rata tinggi badan mahasiswa Pendidikan Biologi
angkatan 2013 dengan menggunakan Independent Sample T-Test, dapat
disimpulkan bahwa varian tinggi badan mahasiswa Pendidikan Matematika
laki-laki dan perempuan adalah sama, namun memiliki rata-rata yang tidak
sama.
5. One Way ANOVA
a. Soal dan Tabel
Beta, seorang mahasiswa Pendidikan Matematika ingin mengetahui apakah
ada perbedaan berat badan 50 mahasiswa Pendidikan Biologi angkatan 2013
berdasarkan golongan darah A, B, AB, dan O yang datanya disajikan dalam
tabel berikut:
N
o
1
2
3
4
5
6

Nama
Ayuni Dwi
Rose L.
Siti N.
Novi C.
Ida R.
Nina

Golonga
n Darah
O
B
O
O
B
O

Berat
Bada
n (kg)
38
43
55
45
47
47
18

N
o
26
27
28
29
30
31

Nama
Tommy M.
Novia N. S.
Hersi A.
Rohma V.
Anggraeni
Febby Dwi

Golonga
n Darah
A
B
O
O
O
O

Berat
Bada
n (kg)
50
49
44
52
42
42

7
8
9
10
11
12
13
14
15

Asmayah
Syarifatul L.
Anisa M.
Monita V.
Ridlo F.
Relita I.
Addieni Z.
Nira V.
Dyah C.
Khusnul K.

O
O
O
O
B
A
B
O
O

40
44
52
73
53
40
46
40
54

32
33
34
35
36
37
38
39
40

16

Sylvia A.

B

50

41

17
18
19
20
21
22
23
24
25

Fida Marta
Meliana Aini
Rizka Alif F
Nurul
Zhahro Arifa
Ratih Eka W
Diana W.
Retno Dwi P
Nurvita W.
b. Permasalan

B
B
A
O
AB
A
O
A
O

49
46
58
73
39,5
50
42
55
61

42
43
44
45
46
47
48
49
50

Dellya R.
Siti Nur V.
Nurulita W.
Evya W.
Heni L.
Ahmad H.
Zainatuh A.
Fariz Imam
Firtanis M.
Muzaiyana
h
Gerda P. A.
Rifda A.
Dewi C.
Lulut Tri R.
Dian Ineke
Zahroh I.
Oke Lolita
Nabiela D.
Anisya’ M.

B
O
AB
O
A
B
AB
B
O

48
47
49
61
58
53
40
57
48

O

55

A
A
B
AB
O
O
A
B
B

49
44
40
56
47
44
40
45
49

Apakah terdapat perbedaan rata-rata Berat badan mahasiswa Pendidikan
Biologi yang memiliki golongan darah A, B, AB, O?
c. Rumusan hipotesis
1) Hipotesis Table of Homogeneity: digunakan untuk menentukan
kesamaan varians dari semua kelompok
H0 : Keempat kelompok memiliki varians yang sama.
H1 : Keempat kelompok memiliki varians yang tidak sama.
2) Hipotesis ANOVA (uji F) : digunakan untuk menentukan rata-rata dari
keempat kelompok
H0 : Rata-rata berat badan dari keempat kelompok adalah sama
H1 : Rata-rata berat badan dari keempat kelompok adalah berbeda
3) Hipotesis Post Hoc, dugunakan untuk menentukan rata-rata dari dua
kelompok
H0 : Rata-rata berat badan dari kelompok 1 dan 2 adalah sama

19

H1 : Rata-rata berat badan berat badan dari kelompok 1 dan 2 adalah
berbeda
d. Uji Statistik: One-Way ANOVA
e. Komputasi: dikerjakan melalui komputer dengan menggunakan program
SPSS dengan langkah-langkah sebagai berikut:
1.

Membuka program SPSS Statistic 17.0

2.

Memilih Variabel View (perhatikan variabel yang diamati, dan
kelompok/group)

3.

Masukkan data (variabel gol. Darah dengan data berjenis nominal dan
berat badan dengan data berjenis scale).

4.

Klik Analyze

Compare Means

5.

Masukkan data berupa numerik ke kotak Dependent List

6.

Masukkan variabel faktor ke kotak Factor

7.

Pada bagian Contrasts : centang Polynomial, lalu OK

8.

Pada bagian Post Hoc : centang LSD, Tukey, Bonfferoni

9.

Pada bagian Options : centang Descriptives, Homogeneity, Means Plot
lalu Continue

10. Kemudian OK
f. Hasil output dan Interpretasi:

Interpretasi tabel:
 Banyak data
Banyak data golongan darah A = 9
Banyak data golongan darah B = 14

20

One-Way Anova

Banyak data golongan darah AB = 4
Banyak data golongan darah O = 23
 Rata-rata
Rata-rata golongan darah A = 49,333
Rata-rata golongan darah B = 48,214
Rata-rata golongan darah AB = 46,125
Rata-rata golongan darah O = 49,826
 Simpangan baku (Std. Deviation)
Simpangan baku untuk golongan darah A = 6,9462
Simpangan baku untuk golongan darah B = 4,3355
Simpangan baku untuk golongan darah AB = 7,8991
Simpangan baku untuk golongan darah O = 9,7078
 Toleransi kesalahan (Std. Error)
Toleransi kesalahan untuk golongan darah A = 2,3154
Toleransi kesalahan untuk golongan darah B = 1,1587
Toleransi kesalahan untuk golongan darah AB = 3,9496
Toleransi kesalahan untuk golongan darah O = 2,0242
 Batas bawah dan batas atas (lower bound and upper bound)
Golongan darah A, batas bawah = 43,994 dan batas atas = 54,673
Golongan darah B, batas bawah = 45,711 dan batas atas = 50,718
Golongan darah AB, batas bawah = 33,556 dan batas atas = 58,694
Golongan darah O, batas bawah = 45,628 dan batas atas = 51,195
 Nilai maksimum dan minimum
Golongan darah A, nilai max = 40 dan nilai min = 58
Golongan darah B, nilai max = 40 dan nilai min = 57
Golongan darah AB, nilai max = 39 dan nilai min = 56
Golongan darah O, nilai max = 38 dan nilai min = 73

21

Interpretasi tabel:
 Derajat kebebasan 1 (df1) = 3 dari banyak golongan darah.
 Derajat kebebasan 2 (df2) = 46 dari banyak data dikurangi banyak
golongan darah.
 Signifikasi = 0,059 > 0,05 sehingga H0 diterima dan H1 ditolak.

Interpretasi tabel:
 Perhatikan between groups
Sum of square = 58,396
Derajat kebebasan (df) = 3 dari banyak golongan darah dikurangi 1
Rata-rata (mean square) = 19,465
Ftabel = 0,310
Signifikasi = 0,818
Sig. > 0,05, sehingga H0 diterima dan H1 ditolak.

Post Hoc Tests

22

Multiple Comparisons
Dependent Variable:berat badan
(I)

Mean Difference

n darah n darah

(I-J)

HSD

B

Ab

O

a

b

ab

o

Bonfer a
roni

95% Confidence Interval

golonga golonga

Tukey A

LSD

(J)
Std. Error

Sig.

Lower Bound

Upper Bound

B

1.1190

3.3870

.987

-7.909

10.147

ab

3.2083

4.7638

.907

-9.490

15.906

O

-.4928

3.1169

.999

-8.801

7.815

A

-1.1190

3.3870

.987

-10.147

7.909

ab

2.0893

4.4944

.966

-9.891

14.069

O

-1.6118

2.6872

.932

-8.775

5.551

A

-3.2083

4.7638

.907

-15.906

9.490

B

-2.0893

4.4944

.966

-14.069

9.891

O

-3.7011

4.2946

.824

-15.148

7.746

A

.4928

3.1169

.999

-7.815

8.801

B

1.6118

2.6872

.932

-5.551

8.775

ab

3.7011

4.2946

.824

-7.746

15.148

B

1.1190

3.3870

.743

-5.699

7.937

ab

3.2083

4.7638

.504

-6.381

12.797

O

-.4928

3.1169

.875

-6.767

5.781

A

-1.1190

3.3870

.743

-7.937

5.699

ab

2.0893

4.4944

.644

-6.958

11.136

O

-1.6118

2.6872

.552

-7.021

3.797

A

-3.2083

4.7638

.504

-12.797

6.381

B

-2.0893

4.4944

.644

-11.136

6.958

O

-3.7011

4.2946

.393

-12.346

4.943

A

.4928

3.1169

.875

-5.781

6.767

B

1.6118

2.6872

.552

-3.797

7.021

ab

3.7011

4.2946

.393

-4.943

12.346

B

1.1190

3.3870

1.000

-8.219

10.458

ab

3.2083

4.7638

1.000

-9.926

16.343

O

-.4928

3.1169

1.000

-9.087

8.101

23

Interpretasi tabel:
 Tukey HSD:
a) Golongan darah A dan B
Perbedaan rata-rata (mean difference) = 1,1190
Toleransi kesalahan (Std. Error) = 3,3870
Signifikasi = 0,987
Batas bawah = -7,909 dan batas atas = 10,147
Karena Sig. > 0,05 H0 diterima akibatnya H1 ditolak, sehingga dapat
diketahui bahwa berat badan mahasiswa bergolongan darah A dan B
adalah sama.
b) Golongan darah A dan AB
Perbedaan rata-rata (mean difference) = 3,2083
Toleransi kesalahan (Std. Error) = 4,7638
Signifikasi = 0,907
Batas bawah = -9,490 dan batas atas = 15,906
Karena Sig. > 0,05 H0 diterima akibatnya H1 ditolak, sehingga dapat
diketahui bahwa berat badan mahasiswa bergolongan darah A dan
AB adalah sama.
c) Golongan darah A dan O
Perbedaan rata-rata (mean difference) = -0,4928
Toleransi kesalahan (Std. Error) = 3,1169
Signifikasi = 0,999
Batas bawah = -8.801 dan batas atas = 7,815
Karena Sig. > 0,05 H0 diterima akibatnya H1 ditolak, sehingga dapat
diketahui bahwa berat badan mahasiswa bergolongan darah A dan O
adalah sama.
d) Golongan darah B dan AB
Perbedaan rata-rata (mean difference) = 2,0893
Toleransi kesalahan (Std. Error) = 4,4944
Signifikasi = 0,966
Batas bawah = -9,891 dan batas atas = 14,069

24

Karena Sig. > 0,05 H0 diterima akibatnya H1 ditolak, sehingga dapat
diketahui bahwa berat badan mahasiswa bergolongan darah B dan
AB adalah sama.
e) Golongan darah B dan O
Perbedaan rata-rata (mean difference) = -1,6118
Toleransi kesalahan (Std. Error) = 2,6872
Signifikasi = 0,932
Batas bawah = -8,775 dan batas atas = 5,551
Karena Sig. > 0,05 H0 diterima akibatnya H1 ditolak, sehingga dapat
diketahui bahwa berat badan mahasiswa bergolongan darah B dan O
adalah sama.
f) Golongan darah AB dan O
Perbedaan rata-rata (mean difference) = -3,7011
Toleransi kesalahan (Std. Error) = 4,2946
Signifikasi = 0,824
Batas bawah = -15,148 dan batas atas = 7,746
Karena Sig. > 0,05 H0 diterima akibatnya H1 ditolak, sehingga dapat
diketahui bahwa berat badan mahasiswa bergolongan darah AB dan
O adalah sama.
 LSD:
a. Golongan darah A dan B
Perbedaan rata-rata (mean difference) = 1,1190
Toleransi kesalahan (Std. Error) = 3,3870
Signifikasi = 0,743
Batas bawah = -5,699 dan batas atas = 7,937
Karena Sig. > 0,05 H0 diterima akibatnya H1 ditolak, sehingga dapat
diketahui bahwa berat badan mahasiswa bergolongan darah A dan B
adalah sama.
b. Golongan darah A dan AB
Perbedaan rata-rata (mean difference) = 3,2083
Toleransi kesalahan (Std. Error) = 4,7638

25

Signifikasi = 0,504
Batas bawah = -6,381 dan batas atas = 12,797
Karena Sig. > 0,05 H0 diterima akibatnya H1 ditolak, sehingga dapat
diketahui bahwa berat badan mahasiswa bergolongan darah A dan
AB adalah sama.
c. Golongan darah A dan O
Perbedaan rata-rata (mean difference) = -4,928
Toleransi kesalahan (Std. Error) = 3,1169
Signifikasi = 0,875
Batas bawah = -6,767 dan batas atas = 5,781
Karena Sig. > 0,05 H0 diterima akibatnya H1 ditolak, sehingga dapat
diketahui bahwa berat badan mahasiswa bergolongan darah A dan O
adalah sama.
d. Golongan darah B dan AB
Perbedaan rata-rata (mean difference) = 2,0893
Toleransi kesalahan (Std. Error) = 4,4944
Signifikasi = 0,644
Batas bawah = 6,958 dan batas atas = 11,136
Karena Sig. > 0,05 H0 diterima akibatnya H1 ditolak, sehingga dapat
diketahui bahwa berat badan mahasiswa bergolongan darah B dan
AB adalah sama.
e. Golongan darah B dan O
Perbedaan rata-rata (mean difference) = -1,6118
Toleransi kesalahan (Std. Error) = 2,6872
Signifikasi = 0,552
Batas bawah = -7,021 dan batas atas = 3,797
Karena Sig. > 0,05 H0 diterima akibatnya H1 ditolak, sehingga dapat
diketahui bahwa berat badan mahasiswa bergolongan darah B dan O
adalah sama.
f. Golongan darah AB dan O
Perbedaan rata-rata (mean difference) = -3,7011

26

Toleransi kesalahan (Std. Error) = 4,2946
Signifikasi = 0,393
Batas bawah = -12,346 dan batas atas = 4,943
Karena Sig. > 0,05 H0 diterima akibatnya H1 ditolak, sehingga dapat
diketahui bahwa berat badan mahasiswa bergolongan darah A dan B
adalah sama.
 Bonferroni:
i.

Golongan darah A dan B
Perbedaan rata-rata (mean difference) = 1,1190
Toleransi kesalahan (Std. Error) = 3,3870
Signifikasi = 1
Batas bawah = -8,219 dan batas atas = 10,458
Karena Sig. > 0,05 H0 diterima akibatnya H1 ditolak, sehingga dapat
diketahui bahwa berat badan mahasiswa bergolongan darah A dan B
adalah sama.

ii. Golongan darah A dan AB
Perbedaan rata-rata (mean difference) = 3,2083
Toleransi kesalahan (Std. Error) = 4,7638
Signifikasi = 1
Batas bawah = -9,926 dan batas atas = 1,343
Karena Sig. > 0,05 H0 diterima akibatnya H1 ditolak, sehingga dapat
diketahui bahwa berat badan mahasiswa bergolongan darah A dan
AB adalah sama.
iii.

Golongan darah A dan O
Perbedaan rata-rata (mean difference) = -0,4928
Toleransi kesalahan (Std. Error) = 3,1169
Signifikasi = 1
Batas bawah = -9,087 dan batas atas = 8,101
Karena Sig. > 0,05 H0 diterima akibatnya H1 ditolak, sehingga dapat
diketahui bahwa berat badan mahasiswa bergolongan darah A dan O
adalah sama.

27

iv.

Golongan darah B dan AB
Perbedaan rata-rata (mean difference) = 2,0893
Toleransi kesalahan (Std. Error) = 4,4944
Signifikasi = 1,000
Batas bawah = -10,303 dan batas atas = 14,481
Karena Sig. > 0,05 H0 diterima akibatnya H1 ditolak, sehingga dapat
diketahui bahwa berat badan mahasiswa bergolongan darah B dan
AB adalah sama.

v.

Golongan darah B dan O
Perbedaan rata-rata (mean difference) = -1,6118
Toleransi kesalahan (Std. Error) = 2,6872
Signifikasi = 1,000
Batas bawah = -9,021 dan batas atas = 5,797
Karena Sig. > 0,05 H0 diterima akibatnya H1 ditolak, sehingga dapat
diketahui bahwa berat badan mahasiswa bergolongan darah A dan B
adalah sama.

vi.

Golongan darah AB dan O
Perbedaan rata-rata (mean difference) = -3,7011
Toleransi kesalahan (Std. Error) = 4,2946
Signifikasi = 1,000
Batas bawah = -15,542 dan batas atas = 8,140
Karena Sig. > 0,05 H0 diterima akibatnya H1 ditolak, sehingga dapat
diketahui bahwa berat badan mahasiswa bergolongan darah AB dan
O adalah sama.

28

Interpretasi tabel:
 Banyak data mahasiswa bergolongan darah A = 9
 Banyak data mahasiswa bergolongan darah B = 14
 Banyak data mahasiswa bergolongan darah AB = 4
 Banyak data mahasiswa bergolongan darah O = 23
 Signifikasi = 0,774

29

Interpretasi tabel:
Grafik mean plots menunjukkan rata –rata berat badan mahasiswa
Pendidikan Biologi berdasar golongan darah A, B, AB, dan O. Rata-rata
berat badan mahasiswa Pendidikan Biologi yang berlongan darah A adalah
49,333. Rata-rata berat badan mahasiswa yang bergolongan darah B
adalah 48,214. Rata-rata berat badan mahasiswa yang bergolongan darah
AB adalah 46,125, sedangkan rata-rata berat badan mahasiswa yang
bergolongan darah O adalah 49,826.
g. Keputusan
1. Table of homogeneity
Signifikasi = 0,059 > 0,05 sehingga H0 diterima dan H1 ditolak, yang
berarti bahwa keempat kelompok golongan darah memiliki varians yang
sama, dan pengujian dapat dilanjutkan pada uji ANOVA.
2. ANOVA (uji F)
Signifikasi = 0,818 > 0,05, sehingga H0 diterima dan H1 ditolak sehingga
rata-rata keempat kelompok sama.
3. Post Hoc
a. Tukey HSD
I. Golongan darah A dan B
Sig. = 0.987 > 0,05 H0 diterima akibatnya H1 ditolak, sehingga
dapat diketahui bahwa berat badan mahasiswa bergolongan darah
A dan B adalah sama.
II. Golongan darah A dan AB
Sig. = 0,907 > 0,05 H0 diterima akibatnya H1 ditolak, sehingga
dapat diketahui bahwa berat badan mahasiswa bergolongan darah
A dan AB adalah sama.
III. Golongan darah A dan O
Sig. = 0,999 > 0,05 H0 diterima akibatnya H1 ditolak, sehingga
dapat diketahui bahwa berat badan mahasiswa bergolongan darah
A dan O adalah sama.
IV. Golongan darah B dan AB

30

Sig. = 0,966 > 0,05 H0 diterima akibatnya H1 ditolak, sehingga
dapat diketahui bahwa berat badan mahasiswa bergolongan darah B
dan AB adalah sama.
V. Golongan darah B dan O
Sig. = 0,932 > 0,05 H0 diterima akibatnya H1 ditolak, sehingga
dapat diketahui bahwa berat badan mahasiswa bergolongan darah B
dan O adalah sama.
VI. Golongan darah AB dan O
Sig.= 0,824 > 0,05 H0 diterima akibatnya H1 ditolak, sehingga dapat
diketahui bahwa berat badan mahasiswa bergolongan darah AB dan
O adalah sama.
b. LSD
I. Golongan darah A dan B
Sig. = 0,743 > 0,05 H0 diterima akibatnya H1 ditolak, sehingga
dapat diketahui bahwa berat badan mahasiswa bergolongan darah
A dan B adalah sama.
II. Golongan darah A dan AB
Sig. = 0,504 > 0,05 H0 diterima akibatnya H1 ditolak, sehingga
dapat diketahui bahwa berat badan mahasiswa bergolongan darah
A dan AB adalah sama.
III. Golongan darah A dan O
Sig. = 0,875 > 0,05 H0 diterima akibatnya H1 ditolak, sehingga
dapat diketahui bahwa berat badan mahasiswa bergolongan darah
A dan O adalah sama.
IV. Golongan darah B dan AB
Sig. = 0,644 > 0,05 H0 diterima akibatnya H1 ditolak, sehingga
dapat diketahui bahwa berat badan mahasiswa bergolongan darah B
dan AB adalah sama.
V. Golongan darah B dan O

31

Sig. = 0,552 > 0,05 H0 diterima akibatnya H1 ditolak, sehingga
dapat diketahui bahwa berat badan mahasiswa bergolongan darah B
dan O adalah sama.
VI. Golongan darah AB dan O
Sig.= 0,393 > 0,05 H0 diterima akibatnya H1 ditolak, sehingga dapat
diketahui bahwa berat badan mahasiswa bergolongan darah AB dan
O adalah sama.
c. bonferroni
I. Golongan darah A dan B
Sig. = 1 > 0,05 H0 diterima akibatnya H1 ditolak, sehingga dapat
diketahui bahwa berat badan mahasiswa bergolongan darah A dan
B adalah sama.
II. Golongan darah A dan AB
Sig. = 1 > 0,05 H0 diterima akibatnya H1 ditolak, sehingga dapat
diketahui bahwa berat badan mahasiswa bergolongan darah A dan
AB adalah sama.
III. Golongan darah A dan O
Sig. = 1 > 0,05 H0 diterima akibatnya H1 ditolak, sehingga dapat
diketahui bahwa berat badan mahasiswa bergolongan darah A dan
O adalah sama.
IV. Golongan darah B dan AB
Sig. = 1 > 0,05 H0 diterima akibatnya H1 ditolak, sehingga dapat
diketahui bahwa berat badan mahasiswa bergolongan darah B dan
AB adalah sama.
V. Golongan darah B dan O
Sig. = 1 > 0,05 H0 diterima akibatnya H1 ditolak, sehingga dapat
diketahui bahwa berat badan mahasiswa bergolongan darah B dan
O adalah sama.
VI. Golongan darah AB dan O

32

Sig.= 1 > 0,05 H0 diterima akibatnya H1 ditolak, sehingga dapat
diketahui bahwa berat badan mahasiswa bergolongan darah AB dan
O adalah sama.
h. Kesimpulan
Berdasarkan pengujian rata-rata berat badan mahasiswa Pendidikan Biologi
angkatan 2013 menggunakan One-Way ANOVA, dapat disimpulkan bahwa
rata-rata berat badan dari keempat golongan darah mahasiswa adalah sama.
6. Regresi Linier
a. Soal dan Tabel
Redita seorang mahasiswa Pendidikan Matematika ingin menentukan
hubungan antara tinggi badan dan berat badan melalui sebuah penelitian.
Berikut hasil penelitian terhadap 50 mahasiswa Pendidikan Biologi
angkatan 2013 berdasarkan tinggi badan dan berat badannya disajikan pada
tabel di bawah ini:
No

Nama

Tinggi

Berat

Badan

Badan
(Kg)
160

26

Tinggi

Berat

Badan

Badan

Kesih Y.

(cm)
160

(Kg)
43

No

Nama

1

Nuraini

(cm)
165

2

Cahayaning

158

42

27

Mery S.

159

50

3

Siti Hamida

158

51

28

Tommy M.

167

50

4

Marisanti

158

50

29

Novia

155

49

5

Sheila N.

156

44

30

Hersi

160

44

6

Aini M.

160

40

31

Rohma

152

52

7

Jahrotul J.

158

50

32

Anggraeni

150

42

8

Anis Dwi

159

54

33

Febby

150

42

9

Siti M.

163

47

34

Dellya

160

48

10

Yeni Triya

158

60

35

Siti

154

47

11

Ni’matul F.

155

45

36

Nurulita

170

49

12

Ifa S.

153

56

37

Evya

150

61

13

Khusnul

157

54

38

Heni

160

58

33

14

Cahayaning

158

42

39

Ahmad

167

53

15

Ayuni D.

150

38

40

Zainatuh

152

40

16

Rose L

160

43

41

Fariz

169

57

17

Siti N.

160

55

42

Firtanis

158

48

18

Novi C.

150

45

43

Muzaiyanah

156

55

19

avivatuz

160

45

44

Gerda

149

49

20

Nina A.

158

47

45

Rifda

150

44

21

Syarifatul

155

40

46

Dewi

161

40

22

Anisa M.

147

44

47

Barid Firdausy

165

54

23

Monita V.

146

52

48

Yofin Aprilia

160

53

24

Ridlo F.

174

73

49

Asrinindias

162

74

25

Relita I.

160

53

50

Fitri Cahya W

164

49

b. Permasalahan
Apakah ada hubungan antara tinggi badan dan berat badan mahasiswa
Pendidikan Biologi angkatan 2013?

c. Rumusan Hipotesis
1. Hipotesis Correlation, digunakan untuk menentukan korelasi dari 2
variabel
H0 : Diduga tidak ada korelasi antara tinggi badan dengan berat badan
H1 : Diduga ada korelasi antara tinggi badan dengan berat badan
2. Hipotesis ANOVA, digunakan untuk menentukan kesamaan koefisien
korelasi
H0 : Diduga koefisien korelasi antara tinggi badan dengan berat badan
adalah berbeda
H1 : Diduga koefisien korelasi antara tinggi badan dengan berat badan
adalah sama
3. Hipotesis Coeffisient, dugunakan untuk menentukan bahwa koefisien
regresi signifikan atau tidak
H0 : Diduga koefisien regresi antara tinggi badan dengan berat badan
adalah tidak signifikan

34

H1 : Diduga koefisien regresi antara tinggi badan dengan berat badan
adalah signifikan

d. Statistik Uji: Regresi Linier
e. Komputasi
1. Membuka program SPSS Statistic 17.0
2. Memilih Variabel View (perhatikan variabel yang diamati, dan
kelompok/group)
3. Masukkan data (variabel tinggi badan dan berat badan dengan data
scale).
4. Klik Analyze

Regression

Linier

5. Isi kotak dependent dengan variable tinggi badan dan kotak independent
dengan variable berat badan.
6. Pada bagian Statistics centang Estimate, Model Fit, R Squared,
Descriptives, kemudian Continue
7. Pada bagian Plot, isi ordinat Y dengan ‘DEPENDNT’ dan absis X
dengan ‘ADJPRED’, kemudian centang Histogram, lalu Continue.
8. Pada bagian save dan options tetap, lalu OK
f. Hasil Output dan Interpretasi

Interpretasi tabel:
 Rata-rata tinggi badan = 157,92
 Rata-rata berat badan = 51,62
 Simpangan baku (Std. Deviation) tinggi badan = 6,040
 Simpangan baku (Std. Deviation) berat badan = 17,340
 Banyak data tinggi badan = 50
 Banyak data berat badan = 50

35

Interpretasi tabel:
 Besarnya koefisien korelasi antara tinggi badan dengan tinggi badan
adalah 1, karena dibandingkan terhadap dirinya sendiri.
 Besarnya koefisien korelasi antara tinggi badan dengan berat badan
adalah 0,317.
 Signifikasi antara tinggi badan dan berat badan serta tinggi badan dan
berat badan adalah sama yaitu 0,012 < 0,05 sehingga H0 ditolak dan
H1 diterima.
 Banyak data tinggi badan = 50
 Banyak data berat badan = 50

Interpretasi tabel:
 Variabel yang dimasukkan (Variables entered) yakni sebagai variabel
bebas (independent variable) adalah tinggi badan, sedangkan variabel
terikat (dependent variable) adalah berat badan. Metode yang
digunakan pada statistik uji regresi ini adalah Metode Enter.

36

Model Summaryb

Change Statistics

Std. Error
Mod
el

R

1

.317a

R

Adjusted R

of the

R Square

F

Square

Square

Estimate

Change

Change

.101

.082

5.787

.101

Sig. F
df1

5.374

df2
1

Change

48

.025

a. Predictors: (Constant), berat badan

b. Dependent Variable: tinggi badan

Interpretasi tabel:
 Nilai R = 0,317a yang mana merupakan koefisien korelasi dari tinggi
badan dan berat badan.
 Nilai R Square = 0,101
ANOVAb
Model
1

Sum of Squares
Regression

df

Mean Square

179.991

1

179.991

Residual

1607.689

48

33.494

Total

1787.680

49

F

Sig.

5.374

a. Predictors: (Constant), berat badan
b. Dependent Variable: tinggi badan

Interpretasi tabel:
 Sum of Square = 179,991
 Derajat kebebasan (df) = 1 dari 2 variabel (tinggi badan dan berat
badan) dikurangi 1
 Rata-rata kuadrat (Mean Square) = 179,991

37

.025a

 Ftabel = 5,74
 Signifikasi = 0,25a > 0,05 sehingga H0 diterima dan H1 ditolak.
Coefficientsa
Standardized
Unstandardized Coefficients
Model
1

B
(Constant)
berat badan

Std. Error

152.215

2.594

.111

.048

Coefficients
Beta

t

.317

58.687

.000

2.318

.025

a. Dependent Variable: tinggi badan

Interpretasi tabel:
 Konstanta a = 152,215
 Konstanta b = 0,111
 Toleransi kesalahan (Std. Error) konstanta a = 2,594
 Toleransi kesalahan (Std. Error) konstanta b = 0,048
 Thitung konstanta a = 58,687
 Thitung konstanta b = 2,318
 Signifikasi = 0,025 < 0,05 sehingga H0 ditolak dan H1 diterima.

38

Sig.

Residuals Statisticsa
Minimum
Predicted Value

Maximum

Mean

Std. Deviation

N

156.41

169.90

157.92

1.917

50

-.785

6.250

.000

1.000

50

.819

5.232

.980

.623

50

156.50

191.80

158.35

4.890

50

-11.962

13.717

.000

5.728

50

Std. Residual

-2.067

2.370

.000

.990

50

Stud. Residual

-2.088

2.433

-.022

1.035

50

-26.804

14.454

-.430

6.968

50

-2.167

2.571

-.021

1.057

50

Mahal. Distance

.000

39.064

.980

5.505

50

Cook's Distance

.000

8.765

.188

1.238

50

Centered Leverage Value

.000

.797

.020

.112

50

Std. Predicted Value
Standard Error of Predicted
Value
Adjusted Predicted Value
Residual

Deleted Residual
Stud. Deleted Residual

a. Dependent Variable: tinggi badan

Diagram di atas merupakan diagram penyebaran dari tinggi badan dan
berat badan mahasiswa Pendidikan Biologi angkatan 2013. Dari grafik
diatas diketahui bahwa lingkaran pada plot tersebar dan tidak berkumpul di

39

garis bantu, maka data tersebut tidak berdistribusi normal, sehingga metode
ini tidak layak digunakan.

g. Keputusan
1. Correlation
koefisien korelasi antara tinggi badan dengan berat badan adalah 0,317,
dimana termasuk dalam skala 0,21−0,4 yang berarti korelasi sangat
rendah. Nilai Sig = 0,012 < 0,05 sehingga H 0 ditolak dan H1 diterima,
maka ada korelasi.
2. ANOVA
Signifikasi = 0,25a > 0,05 sehingga H0 diterima dan H1 ditolak, maka
koefisien korelasi antara tinggi badan dan berat badan adalah tidak
sama atau tidak ada korelasi antara tinggi badan dan berat badan.
3. Coeffisient
Signifikasi = 0,025 < 0,05 sehingga H0 ditolak dan H1 diterima maka
koefisien regresi antara tinggi badan dengan berat badan tidak bias
digunakan.

h. Kesimpulan
1. Ada hubungan antara tinggi badan dan berat badan mahasiswa
Pendidikan Biologi angkatan 2013.
2. Tidak ada persamaan regresinya.

40