Kind: captions
Language: id
Hai assalamualaikum warohmatullohi
wabarokatuh berjumpa lagi dengan saya di
channel YouTube saya ensiklopedia Ahmad
Fauzi channel yang menjelaskan berbagai
hal yang berkaitan dengan analisis data
statistika penelitian penulisan
pendidikan hingga biologi dan
pengetahuan-pengetahuan lain yang
mungkin dapat meningkatkan pengetahuan
ataupun keterampilan kalian di video
kali ini kita akan mempelajari bagaimana
caranya melakukan analisis wanwe Manova
menggunakan SPSS namun Sebelum saya
memulai tutorialnya Saya harap kalian
telah menginstal SPSS di komputer kalian
masing-masing selain itu saya harap
kalian juga telah memahami tampilan umum
dari SPSS tersebut
Hai Tujuan saya membuat video kali ini
adalah agar kalian mampu melakukan
analisis keterpenuhan asumsi sebelum uji
wanwey Manova dilakukan kemudian saya
harap kalian juga mampu melakukan uji
one way Anova dengan menggunakan SPSS
begitu pula Kalian juga mampu menentukan
efek size-nya dan bila hasilnya
signifikan Kalian juga saya harap mampu
melakukan analisis uji lanjut dan yang
terakhir kalian dapat melaporkan hasil
analisisnya dengan tepat dan lengkap
lalu apa itu uji wanwe Manova
Hai uji one way Anova mohon maaf uji one
way Anova kita gunakan ketika kita ingin
menganalisis ada tidaknya perbedaan
signifikan rerata di antara dua kelompok
atau lebih pada lebih dari satu Variabel
terikat ya di sini karakteristiknya
adalah lebih dari satu Variabel terikat
kiri data yang dianalisis terdiri atas
satu variabel bebas sehingga dinamakan
duwe Manova kemudian terdapat minimal
dua kelompok data dan yang terakhir
adalah terdapat lebih dari satu Variabel
terikat Bila kita memiliki dua variabel
bebas maka kita akan melakukan analisis
duwe Manova Namun karena variabel
bebasnya hanya satu maka kita
menggunakan oneway Manova Manova sendiri
merupakan singkatan dari multivariate
Analysis of variance
Hai nah disini multivariat sehingga
variabel terikatnya lebih dari
hai lalu Apa saja asumsi yang perlu kita
perhatikan sebelum kita melakukan
analisis W Manova yang pertama adalah
terdapat beberapa Variabel terikat
didata kita yang seluruh Variabel
terikat tersebut merupakan variabel
kontinyu jadinya Variabel terikat
tersebut bisa berupa skala interval
ataupun rasio kemudian terdapat satu
variabel bebas yang berupa variabel
categories sehingga data kita dapat
terkelompokkan menjadi beberapa kelompok
bisa 23 ataupun lebih asumsi yang
lainnya adalah ide Baden si observasi
sama seperti analisis-analisis lainnya
kemudian juga tidak ada out layer yang
signifikan baik out layer univariat
maupun outlier multivariat kemudian kita
juga perlu mengecek normalitas
Hai sebenarnya normalitas yang harus
dicek adalah normalitas multivariat
namun melakukan analisis normalitas
multivariat menggunakan SPSS menggunakan
waktu yang banyak dan energi yang juga
tidak sedikit karena membutuhkan
langkah-langkah yang juga termasuk rumit
namun terkadang banyak peneliti yang
menggunakan normalitas univariat sebagai
dasar mereka menebak Apakah multivariat
nya normal juga atau tidak kemudian kita
juga harus mengecek linieritas
linearitas apa nanti akan kita lihat
ketika tutorial kita lakukan kemudian
kita juga harus melihat Apakah varian
kovarian kita homogen atau tidak Dan
Yang Terakhir tidak terjadi
multikolinieritas diantara kedua
Variabel terikat kita
hai oke Sekarang waktunya kita mencoba
melakukan analisis Manova menggunakan
SPSS namun sebelum itu saya berpura-pura
setelah melakukan penelitian di salah
satu SMA unggulan dan penelitian
tersebut saya gunakan untuk melihat
apakah penguasaan konsep diantara
kelas-kelas IP itu sama atau berbeda nah
bongasan konsep tersebut saya dasarkan
pada dua variabel yaitu variabel hasil
belajar mereka dan literasi sains mereka
ada empat kelas yang saya gunakan yaitu
IPA1 ipa2 ipa3 dan IPA 4 Saya ingin tahu
apakah di keempat kelas ini penguasaan
konsep mereka sama atau berbeda
signifikan bila dilihat dari hasil
belajar dan literasi sains mereka
Hai nah data sudah siap Sekarang
waktunya kita membuka SPSS kita
masing-masing Bila kalian telah membuka
SPSS kalian maka tampilan umumnya adalah
seperti ini kita disuguhkan oleh window
dataset dan yang diperlihatkan terlebih
dahulu biasanya adalah menu data viewnya
Nah sekarang kita menuju ke variabel
viewnya terlebih dahulu Oleh karena itu
silahkan tekan tombol variabel fudy
sebelah data view
Hai kemudian kita masukkan
variabel-variabel kita ditampilan
variabel video ini agar memudahkan kita
memasukkan variabel-variabel yang telah
kita siapkan tadi Mari kita perkecil
tampilan Windows dataset ini dengan
mengklik kota di pojok kanan atas SPSS
kita Nah sudah mengecil kemudian di
Excel kita perkecil juga tampilannya
agar kita bisa melihat tampilan SS
segaligus tampilan Excel kita oke di
sini variabel yang pertama adalah kelas
kemudian hasil belajar kemudian literasi
sains sehingga di variable view di kolom
name bisa kita Tuliskan variabel yang
pertama adalah kelas kemudian di baris
yang kedua di kolom named kita tulis
Hai kemudian di baris yang ketiga kita
tulis LS kemudian dilabel kita tulis
variabel kita secara lengkap HB adalah
hasil belajar sedangkan LS adalah
literasi sains
Hai devalue tidak perlu kita abaikan
karena kita tidak memiliki data kategori
SD Variabel terikat kita namun di
variabel bebas kita adalah dada ketegori
sehingga kita perlu memberikan value di
baris pertama caranya bagaimana kita
geser kursor kita sehingga berada di
sisi kanan kolom value di baris pertama
kemudian kita klik kiri sekali sehingga
akan muncul kotak dialog value labels
Berikut kita beri label berdasarkan
kelas-kelas yang kita libatkan di
penelitian tadi yaitu kelas IPA 1 hingga
ipa4 pertama kita tulis value satu
labelnya adalah IPA1 kemudian kita klik
enter kemudian value dua labelnya adalah
IPA 2 enter lagi value yang ketiga
adalah angka 3 labelnya adalah ipa3 dan
yang terakhir velg
yang keempat kita beri angka 4 dan
labelnya adalah IPA 4 setelah keempat
kelas tersebut kita labeli kemudian kita
tekan tombol ok
Hai di kolom missing tidak perlu kita
apakan di kolom-kolom juga tidak perlu
lain juga tidak perlu sedangkan di meser
perlu kita atur sesuai jenis skala ukur
yang kita gunakan di baris pertama
adalah kelas maka misalnya adalah
nominal cara mengubahnya adalah kita
Letakkan kursor kita di sisi kanan di
kolom SR di baris pertama kemudian kita
klik kiri sekali sehingga muncul
beberapa pilihan berikut Mari kita pilih
yang nominal kemudian hasil belajar kita
pilih skill sedangkan literasi sains
kita pilih skill juga
Hai Nah kita telah menyiapkan variabel
kita sekarang waktunya kita menyalin
data kita ke dataview yang pertama yang
perlu kita lakukan adalah kita Klik
tombol dataview di sisi kiri bawah SPSS
kita kemudian kita kembali ke Excel kita
kita perbesar tampilan nya terlebih
dahulu kemudian kita blok semua dada
kita yang diblok Hanyalah angka-angka
kita tidak perlu membelot judul tabelnya
sekarang kita blog dari baris pertama
hingga baris terakhir yang berisi tetap
penelitian kita kemudian setelah terblok
semua kita tekan kontrol C di keyboard
kita masing-masing sehingga muncul
garis-garis lurus yang bergerak seperti
ini kemudian kita bukan lagi SPSS kita
lalu kita klik kolom pertama baris
pertama
Hai dengan klik kiri sekali sehingga di
kolom pojok kiri atas berwarna kuning
seperti ini kemudian kita tekan kontrol
Fedi keyboard kita masing-masing
sehingga data yang di Excel tadi
tersalin di SPSS kita data sudah
tersalin artinya data sudah siap untuk
dianalisis namun sebelum dianalisis Mari
kita save data ini terlebih dahulu
caranya mudah kita tekan tombol
berbentuk disket bergambar disket
dibagian atas ini dengan klik kiri
sekali lalu kita tunggu kotak dialog
save data es dan kemudian kalian bisa
memilih folder yang kalian inginkan
untuk men-save dataset tersebut misalkan
saja saya memilih folder Manova ini
setelah folder yang kita tentukan sudah
kita pilih kita bisa mengubah nama
dataset dari
kau kita tersebut misalkan Saya ingin
men-save data ini dengan nama data
manufaktur maka di file name kita
Tuliskan nama file tersebut data Manova
kemudian kita klik enter
Hai sehingga SPSS akan menyimpan data se
tersebut dan secara otomatis Windows
akan keluar dan menginformasikan bahwa
kita telah men-save dataset tadi
sekarang kita kembali ke view tampilan
dari dataset kita mari kita berbesar
dataset kita dengan mengklik tombol
Kotak di pojok kanan atas Oke dada sudah
siap data sudah dianalisis A mohon maaf
sudah di save Sekarang waktunya kita
melakukan analisis kita ingin belajar
wanwey Manova tapi kita ingat tadi ada
beberapa analisis asumsi yang perlu kita
lakukan sebelum wanwe Manova kita
lakukan
Hai analisis asumsi yang pertama yang
perlu kita cek adalah linieritas
linearitas Abah yaitu linearitas
diantara kedua Variabel terikat kita
Bila kalian melakukan uji Manova dan
Variabel terikat Kalian ada tiga atau
empat atau bahkan lebih kalian harus
mengecek semuanya juga Apakah setiap
Variabel terikat tersebut memiliki
hubungan yang linier nah dicontoh kali
ini kita memiliki dua Variabel terikat
yaitu hasil belajar dan literasi sains
Bagaimana cara mengecek lineri tasnya
yang pertama yang perlu kita ingat
adalah linearitas Disini yang perlu kita
cek adalah linearitas disetiap kelas ya
Jadinya kalau kalian melakukan
penelitian dan penelitian tersebut
melibatkan lima kelompok maka linearitas
yang dihasilkan harus berjumlah lima
masing-masing kelompok di uji linearitas
nya
gif ini kita memiliki data yang berasal
dari empat kelas maka tentunya kita
membutuhkan linearitas sebanyak empat
hasil caranya bagaimana agar kita
menghasilkan energi tas di setiap kelas
kita harus mensplit output kita terlebih
dahulu caranya kita menuju menu data
kemudian kita beli split file kita klik
kiri sekali sehingga muncul kotak split
file berikut kemudian kita pilih compare
groups caranya dengan mengklik kiri
sekali sehingga Bundaran biru berpindah
posisi di tulisan compare groups
kemudian di grup best on kita perlu
masukan variabel bebas kita yaitu kelas
caranya kita klik kelas dengan klik kiri
sekali kemudian kita tekan tanda panah
di sisi kiri kota grup besson sehingga
12 masuk di kota tersebut setelah
melakukan langkah ini Mari kita tekan
tombol Ok sehingga di tampilan outputnya
akan muncul laporan short Keys baik last
dance like file by class sekarang kita
dapat melakukan analisis linearitas di
masing-masing kelas caranya yang pertama
yang perlu kita lakukan adalah menekan
menu grabs di bagian atas setelah crepes
kita klik kiri sekali kita menuju Legacy
relox kemudian kita pilih skater garis
miring dot kita klik kiri sekali
sehingga muncul kotak skater dot berikut
kemudian di symbol scatter kita klik
gambarnya sekali sehingga muncul bingkai
hitam di pinggir dari gambar simple
skater kemudian kita tekan tombol di
file sehingga akan muncul kota simple
skater klopp di sini kita perlu
memasukkan variabel-variabel yang ingin
kita lihat apakah ada linearitas atau
tidak Kita di memiliki dua Variabel
terikat yang ingin kita lihat linearitas
nya kedua variabel ini kita masukkan ke
y-axis dan x-axis terserah siapa yang
diposisikan sebagai X Siapa yang
diposisikan sebagai misalkan saja
literasi sains kita posisikan sebagai
x-axis literasi sains kita klik kiri
sekali kemudian kita tekan tanda panah
di sisi kiri x-axis sehingga literasi
sains masuk di kota x-axis selanjutnya
hasil belajar kita tekan dengan klik
kiri sekali kemudian tombol di sisi kiri
y-axis kita tekan sehingga hasil belajar
masuk di kota y-axis Setelah itu kita
tekan
tombol Oke dengan melakukan langkah
tersebut kita memerintahkan SPSS untuk
membuat skater plot di keempat kelas
yang kita miliki tadi prinsipnya untuk
melihat linearitas adalah bila kita
melihat adanya garis lurus yang
melibatkan hubungan kedua variabel yang
kita analisis maka kita bisa
menyimpulkan adanya linearitas diantara
kedua variabel tersebut Nah di sini bisa
kita lihat scatterplot yang pertama ada
kecenderungan garis lurus sehingga kita
bisa menyimpulkan ada linearitas begitu
pula di grafik-grafik lainnya asumsi
derita setelah kita lakukan sekarang
waktunya kita mengembalikan data kita
agar tidak tersebut lagi caranya
bagaimana kita klik menu data lagi
hai lalu setelah data kita klik kita
pilih split file lagi
Hai setelah split file kita klik akan
muncul kotak dialog slide file dan kita
pilih analis orkes dunut fiets groups
dengan menggunakan klik kiri sekali
sehingga Bundaran hitam berpindah di
baris analisis autis dan grup besoknya
mati seperti ini kemudian kita Tekan ok
Hai seindah di output kita ada informasi
split File of artinya speed file-nya
telah dimatikan asumsi linearitas
setelah kita analisis Sekarang waktunya
kita untuk menguji atau mengecek asumsi
lainnya
hai oke asumsi lainnya yang perlu kita
cek adalah apakah data kita ini terjadi
multikolinearitas atau tidak nah
Sayangnya kita tidak bisa melakukan
analisis multikolinearitas sendiri kita
namun bisa menitipkan analisis ini ke
analisis yang lain yaitu analisis
regresi linier caranya bagaimana yang
pertama kita tekan menu analyze kemudian
kita pilih regression kemudian kita
pilih linier sehingga akan muncul kotak
linear regression berikut di sini ada
dependen ada independen sama seperti
tadi ketika kita mau basket repot kita
bebas memasukkan mana yang kita
posisikan sebagai variabel bebas maneng
sebagai Variabel terikat kita samakan
saja dengan linearitas tadi sehingga di
dependen kita masukkan literasi sains
Hai caranya kita klik literasi sains
dengan klik kiri sekali kemudian kita
tekan tanda panah di sisi kiri kota
independen sehingga variabel literasi
sains masuk di kota independen tersebut
kemudian kita tekan hasil belajar dengan
klik kiri sekali kemudian kita tekan
tombol panah di sisi kiri dependensi
enggak variabel hasil belajar masuk di
kota the pendet kemudian kita klik ok
Hai akan muncul banyak tabel namun yang
perlu kita baca adalah ditabel model
samri ini dan yang kita baca cukup arus
kuenya yaitu koefisien determinasinya
prinsipnya bila r-square nya terlalu
tinggi maka terjadi multikolinearitas
misalkan di atas 0,8 di referensi lain
ada yang menyatakan di atas 0,9 nah
disini kita melihat bahwa ternyata arus
kuenya moderat ya tidak terlalu tinggi
dan tidak terlalu rendah sedangkan nilai
r-nya menunjukkan nilai yang lumayan
tinggi dengan jumlah data yang mencapai
78/80 ya er yang sebesar ini termasuk er
yang tinggi
Oh ya di sini kita lihat ya kita
Bellanova ternyata signya kurang dari
Hai secara sederhana bisa kita lihat
ternyata kedua Variabel terikat kita
yaitu literasi sains dan hasil belajar
berhubungan secara signifikan
berdasarkan tabel Anova ini Namun
hubungan tersebut moderat tidak terlalu
tinggi multikolinearitas terjadi kalau
hubungan kedua variabel terlalu tinggi
namun ketika hubungan kedua variabel
terlalu rendah atau tidak ada hubungan
maka kita juga tidak diperkenankan
melakukan Manova kita harus mengarahkan
analisis kita menjadi Anova Anova
sebanyak jumlah Variabel terikat kita
jadinya misalkan r-square kita terlalu
rendah maka kita tidak melanjutkan
analis kita mengenakan anak Manova
tetapi kita melakukan dua kali Anova
sekali Anova untuk data hasil belajar
dan sekalian Ova untuk di terasi sains
Hai itu yang berkaitan dengan
multikolinearitas linearitas sudah kita
cek multikolinearitas sudah kita cek
Sekarang kita cek yang lain yaitu
normalitas Seperti yang saya katakan
tadi normalitas yang sebetulnya
diinginkan sebelum Manova dilakukan
adalah normalitas multivariat namun di
tutorial kali ini kita cukup mengecek
multi normalitas di univariat nya dengan
dasar Bela seluruh data Yuni variannya
normal bisa kita tebak data multivariat
nya juga terdistribusi secara normal
caranya bagaimana yang pertama adalah
Ayo kita harus mengingat bawah
normalitas yang perlu dilakukan adalah
normalitas disetiap kelas dan di setiap
Variabel terikat setelah kita mengingat
catatan tersebut sekarang kita lakukan
analisisnya yang pertama klik analyze
kemudian deskriptif statistik kemudian
kita pilih Explore
Hai kemudian setelah muncul kota ekspor
seperti ini kita masukkan kedua Variabel
terikat kita ke kotak dependent list nah
Seperti yang saya sampaikan tadi
normalitas yang kita inginkan adalah
normalitas disetiap kelas maka di
factories kita masukkan kelas dengan
menekan kelas Lalu kita tekan tanda
panah di sisi kiri factories kemudian
disisi kanan kita tekan menu plots lalu
di boxplot kita pilih nanti terlebih
dahulu di deskriptif kita hilangkan
centangan nya kemudian di normality plot
witest kita klik kiri sekali sehingga
dia tercengang seperti ini setelah
tampilannya seperti ini Mari kita tekan
tombol continue
hai lalu kita pilih oke
Ayo kita tunggu karena seperti biasanya
normalitas membutuhkan waktu yang lebih
lama di SPSS ketimbang ketika kita
melakukan analisis lainnya
hai hai
I make disini muncul banyak tabel namun
yang perlu kita lihat di tutorial kali
ini adalah tabel test of normality kita
Klik di sisi kiri ada daftar tabelnya
sehingga di sisi kanan akan dimunculkan
tabel yang kita inginkan nah disini ada
tabel test of normality yang terdiri
atas dua hasil analisis normalitas yaitu
kolom bogorov semirock dan sapi rubik
kita pilih salah satu saja dan dasar
pengambilan keputusannya adalah bila
nilai Sigma di atas 0,05 maka data kita
normal karena di kolmogorov-smirnov ada
beberapa data yang nilainya kurang dari
0,05 kita rujuk saja shapiro-wilk nya
Nah didasarkan pada safir Uwik seluruh
kelas memiliki nilai Sig di atas 0,05
sehingga dapat kita simpulkan asumsi
normalitas terpenuhi dengan dasar
hai menggunakan output shapiro-wilk
asumsi normalitas sudah kita cek
Sekarang kita perlu mengecek asumsi yang
lain yaitu homogenitas matriks varians
kovarians nah asumsi ini bisa kita
lakukan bersamaan dengan analisis Manova
nya Oleh karena itu Mari kita langsung
melakukan analisis wanwey Manova
tersebut caranya bagaimana yang pertama
yang perlu kita lakukan adalah kita
tekan menu and Less dibagian atas ini
kemudian kita pilih general linear model
kemudian kita pilih multivariat kita
klik kiri sekali
Hai sehingga kita disuguhkan oleh kotak
multivariat berikut di depan Denis kita
perlu memasukkan variabel-variabel
terikat kita yaitu hasil belajar dan
literasi sains caranya kita klik kiri
hasil belajar kemudian kita tekan tanda
panah di sisi kiri dependen list
kemudian kita klik literasi sains juga
dan kita tekan tanda panah di sisi kiri
defends lagi Nah selanjutnya kita perlu
memasukkan variabel bebas kita di fix
faktor caranya bagaimana kita tekan
kelas sebagai variabel bebas kita dengan
klik kiri sekali kemudian kita tekan dan
dabana di sisi kiri faktor fisik faktor
Hai sehingga variabel bebas kita yaitu
kelas masuk di fix faktor kemudian di
sini ada beberapa menu di sisi kanan ada
beberapa yang perlu kita klik dan kita
cek
Hai yang pertama adalah
Hai option kita klik option dengan klik
kiri sekali kemudian akan muncul kotak
multivariat option berikut lalu kita
perlu memasukkan kelas ke kotak display
mind for caranya bagaimana kita klik
kelas dengan klik kiri sekali kemudian
kita tekan tanda panah di sisi kiri
display mind for kemudian di bagian
bawah kita centang compare main efek nah
bila versi SPS kalian 24 kebawah maka
kota estimate Marjinal minus ini berada
di menu options namun bila SPSS kalian
versi 25 ke atas maka kota estimate
Marjinal Min Shinee berada di menu yang
tersendiri yaitu menu IMS Oleh karena
itu silahkan tekan IMS bila versi SPSS
kalian
atau diatasnya
Hai selanjutnya di kotak display kita
perlu menentang beberapa menu yang
pertama adalah deskriptif statistik kita
centang dengan mengklik kiri sekali
kemudian estimate of effect size dan
yang terakhir adalah homogenity tes tes
hai oke ketiga itu yang penting yang
perlu kita centang nah berbeda dengan
IMS tadi kotak display ini baik di versi
25 keatas maupun 24 ke bawah selalu ada
di menu option
Hai Oke selanjutnya kita tekan continue
Hai kemudian setelah kita melakukan
langkah-langkah tersebut Mari kita klik
ok
hai oke di sini muncul beberapa tabel
dan disini kita bisa lihat ada kota box
test of equality of cover Yans matriks
inilah merupakan output dari asumsi kita
terik yaitu asumsi homogenitas matriks
varian kovarian berbeda dengan
analisis-analisis lainnya pengambilan
keputusan kita didasarkan pada nilai Sig
yang batasan nilainya adalah 0,001 ya
biasanya bila kita melakukan analisis
normalitas homogenitas ataupun uji
hipotesis seperti Anova ancova dan Uji T
batasan nilai si kita ada 0,05 namun
khusus boxes of equality of cover
matriks batasan sih kita adalah 0,001
Kenapa karena analisis ini sangatlah
teliti prinsipnya bila nilai Sig yang
kita peroleh di atas
slogoman 001 maka kita dapat
menyimpulkan homogenitas terpenuhi namun
bila dibawah angka tersebut maka kita
simpulkan asumsi tersebut tidak
terpenuhi nya asumsi-asumsi telah kita
cek sekarang mati Mari kita lihat hasil
analisis manufak Ita ada beberapa
tabel-tabel pertama yang perlu kita cek
adalah tabel multi variety show
multivariat tes ya di sini yang perlu
kita baca adalah di kolom baris kelas
ini ya intercept tidak perlu kita
perhatikan namun yang kelas yang perlu
kita perhatikan di kelas sendiri yang
perlu kita cek adalah dewix lamdanya
nanti kita harus melaporkan value-nya F
hitungnya kemudian Dave kemudian DF
galleta DF errornya signya dan parsial
it's kuenya
cara melaporkannya Kita lihat nanti di
bagian akhir video selain itu kita juga
perlu melihat tabel test of between
subject efek Nah di sini kita bisa
melihat pengaruh variabel bebas kita
yaitu kelas terhadap Variabel terikat
kita yang berdiri sendiri-sendiri yaitu
hasil belajar dan literasi sains berbeda
dengan tabel multivariat tadi ditabel
multivariat ini kita melihat dua
Variabel terikat menjadi satu kesatuan
yang tadi di awal kita istilahkan
sebagai penguasaan konsep sedangkan di
tabel test of benin subject in fact
hasil outputnya terpisah lagi
Hai menjadi Yuni fariyad lagi sehingga
hasil belajar dan literasi sains
terpisah sama ini juga perlu kita
laporkan sehingga pembaca tahu dan yang
perlu kita laporkan angka-angka
pentingnya adalah di DF DF kelas dan DVR
or kemudian Evi untungnya six nya dan
partial Martial at Tesco airnya
pelaporannya sama nanti akan kita lihat
di bagian akhir video ini dan yang
terakhir kita perlu melihat rws
comparison nah parwis comparison ini
kita gunakan ketika nilai Sig bengkotak
test of godwin subjek efek tadi ada yang
nilainya kurang dari
Oh ya jadinya Baik Kotak tes overmind
subject efek maupun ditabel multivariat
es mengambang Dilan kesimpulannya
sama-sama didasarkan pada nilai signal
bila kurang dari 0,05 maka ada perbedaan
signifikan dan bila di atas 0,05 tidak
ada perbedaan signifikan dan didasarkan
pada tabel t softwind subjek efek
ternyata hasil belajar memiliki nilai
Sig di atas 0,05 sedangkan literasi
sains memiliki litres memiliki nilai Sig
di bawah 0,05 sehingga di perwis
comparison kita perlu melihat
Hai tabel yang berisikan informasi
terkait literasi sains sedangkan hasil
hasil belajarnya tidak perlu kita lihat
kita kembali lagi ke berwies comparison
Nah setelah saya katakan tadi ya
Hai yang berpengaruh signifikan atau
berbeda signifikan hanya literasi sains
maka kotak hasil belajar ini tidak perlu
kita perhatikan nah yang literasi sains
ini yang perlu kita perhatikan adalah di
kolom signya ini merupakan tabel uji
lanjutnya namun tabel ini masih belum
interface banget dengan pembaca laporan
kita Oleh karena itu kita perlu mengubah
tabel ini menjadi tabel yang menjadi
lebih ramah terhadap pembaca sehingga
pembaca dengan mudah menangkap ringkasan
inti dari hasil uji lanjut kita kita
pernah membahas Bagaimana cara mengubah
tabel ini menjadi tabel uji lanjut yang
menarik dan mudah dipahami pembaca di
video oneway dan tua Nova bisa kalian
cek sendiri nanti dan karena kita telah
melakukan hal tersebut di beberapa video
yang lain yaitu di one way Anova dan tua
ancova maka
tutorial kali ini kita tidak mengulang
Bagaimana cara mengubah tabel ini
menjadi tabel uji lanjut yang juga
dilengkapi dengan notasi uji lanjutnya
Bila kalian belum paham terkait
Bagaimana cara pemberian notasi lebih
lanjut silahkan dibuka video one way dan
tweet Anova di channel ensiklopedia
Ahmad Fauzi ini
Hai Oke kita telah melakukan analisis
menggunakan SPSS Sekarang waktunya kita
melaporkan hasil analisis kita hasil
analisis yang perlu kita laporkan
terlebih dahulu adalah hasil pengecekan
asumsi-asumsinya yang perlu kita
laporkan terlebih dahulu adalah finery
tasnya seperti yang kita lakukan tadi
linearitas kita cek menggunakan skater
klopp lalu pelaporannya bisa menggunakan
redaksi kalimat berikut scatterplot
dihasilkan untuk menganalisis ke
linearitas and hubungan antara literasi
sains dengan hasil belajar di
masing-masing kelas Hasil skater Vlog
menunjukkan bahwa literasi sains dengan
hasil belajar memperlihatkan hubungan
yang linier baik dikelas IPA1 ipa2 ipa3
maupun ipa4 sehingga asumsi linearitas
terpenuhi selanjutnya kita perlu membaca
hasil uji normalitas
atasnya kita bisa menggunakan kalimat
berikut uji shapiro-wilk dilakukan untuk
menganalisis kenormalan data hasil
belajar dan literasi sains di setiap
kelas hasil analisis tersebut
menginformasikan bahwa data hasil
belajar dikelas IPA1 ipa2 ipa3 dan IPA 4
terdistribusi normal data literasi sains
di kelas XII IPA1 ipa2 ipa3 dan IPA 4
juga terdistribusi normal angka-angka
penting di setiap kelas juga perlu kita
informasikan yang pertama devicenya kita
sampaikan kemudian nilainya yaitu nilai
sapi rohingya yang bisa kita peroleh
dari kolom statistik dan yang terakhir
adalah nilai Sigma yang kita laporkan
sebagai p-value
Hai setelah normalitas kita baca kita
lapor dan asumsi multikolinearitas Nya
Ingat ya tabel ini kita peroleh dengan
menitipkan analisis ke analisis regresi
linier kita bisa membaca hasilnya dengan
menggunakan kalimat berikut hasil
analisis juga menunjukkan bahwa literasi
sains dan hasil belajar siswa saling
berhubungan dan kekuatan hubungannya
Pada kategori moderat dalam kurung arsco
airnya 0,07 4 kita peroleh angka ini di
Kota R Square dengan demikian gejala
multikolinearitas tidak terdeteksi saya
ingatkan Nadia bila air skornya terlalu
tinggi atau bahkan mendekati 100 0,1
Syiah maka dapat disimpulkan bahwa mohon
maaf mendekati satu ya bahwa dapat
disimpulkan
dengan kedua Variabel terikat kita
terlalu kuat sehingga multikolinearitas
terdeteksi kita tidak bisa atau tidak
diperkenankan atau tidak
direkomendasikan melanjutkan analisis
kita menggunakan Manova disisi lain
kalau hubungannya terlalu rendah atau
bahkan tidak ada hubungan maka kita juga
direkomendasikan mengubah analisis kita
tidak jadi menggunakan Manova tetap b
menggunakan Anova sebanyak jumlah
Variabel terikat kita Setelah itu kita
perlu membaca asumsi homogenitas yaitu
homogenitas matriks kovarian varian
caranya bagaimana kita bisa menggunakan
redaksi kalimat ini nilai box m yang
dihasilkan adalah sebesar 16,5 359 dalam
kurung phi = 0,0 76 dengan demikian
matriks kovarian antarkelompok
asumsikan sama angka 16 ini berasal dari
baris box m sedangkan p-value berasal
dari Sheikh ingat sekali lagi berbeda
dengan analisis lainnya nilai Sig yang
menjadi dasar kita menentukan hasil
dites ini adalah sebesar 0,001 bukan
0,05 bila di atas 0,001 maka homogenitas
terpenuhi namun kalau di bawah 0,001
maka homogenitas tidak terpenuhi
Hai selanjutnya waktunya kita membaca
hasil uji hipotesis yang telah kita
lakukan yaitu uji Manova nya Abel
pertama yang perlu kita laporkan adalah
tabel uji multivariat dan seperti yang
saya katakan tadi yang perlu kita baca
adalah di kotak kelas khususnya di baris
guys lamda cara membacanya Seperti apa
bisa kita gunakan kalimat berikut hasil
uji multivariat menginformasikan
terdapat perbedaan signifikan penguasaan
konsep siswa yang berasal dari kelas
yang berbeda kemudian kita sampaikan
nilai-nilai pentingnya F dalam kurung DX
pertama yaitu Devi potensi sebesar enam
koma the yang kedua yaitu Dave galak di
kolom error Devi itu sebesar 150 fb-nya
sendiri sama dengan 145 999 kita lihat
di kolom F
Hai kemudian kita sampaikan nilai Sigma
sebagai p-value ingat yang nilainya
0,000 tapi kita tidak bisa melaporkan p
sama dengan nol sehingga kita studi
Iskan P kurang dari 0,001 alasannya apa
bisa dilihat di video saya sebelumnya
kemudian nilai weeks lamdanya juga kita
sampaikan simbolnya seperti ini ya
simbol penulisannya week ketik es
kemudian kita simbolkan dengan simbol
lamda sebesar 0,03 7 Kita lihat di kolom
value dan yang terakhir kita sampaikan
efek size-nya yaitu parsial Eta
squarenya yaitu sebesar 0,8 07 0,80 77
eksesnya besar sedang atau rendah bisa
kalian lihat nanti di video saya yang
khusus membahas terkait ragam dan cara
pembacaan
Hai efek size slow bawah multivariat
kita baca kita bisa melaporkan di
univariat nya kita menggunakan kotak
atau tabel test of between subject iPad
ini dan kita bisa menggunakan kalimat
berikut untuk membaca hasilnya nah ini
merupakan sambungan dari kalimat yang
tadi ya sehingga kita menggunakan kata
penghubung selanjutnya hasil univariat
menunjukkan bahwa perbedaan kelas tidak
menyebabkan perbedaan signifikan pada
hasil belajar namun menyebabkan
perbedaan signifikan pada literasi sains
siswa kita sampaikan angka-angka
pentingnya dan kita lihat yang perlu
kita perhatikan hanyalah di baris kelas
dan error atau pelet kemudian dm-nya
kita sampaikan teh pertama di kolom DF
kemudian DF kedua di baris error
kemudian kita sampaikan efeknya = 1
327 bisa kita lihat di kolom F lalu
value-nya kita lihat dari kolom musiknya
sedangkan partial estas kuenya merupakan
fxs yang bisa kita lihat di sisi kolom
Sisi yang paling kanan Nah di sini kita
lihat bahwa hasil belajar value-nya
diatas 0,05 sedangkan literasi sains di
bawah 0,05 sehingga yang perlu diuji
lanjut adalah literasi sains nya uji
lanjut bisa kita lihat berdasarkan tabel
perwis comparison namun ketika kita
melaporkan uji lanjut sebaiknya kita
juga melengkapinya dengan rata-rata dan
standar deviasi masing-masing kelas maka
kita bisa melihatnya di tabel deskriptif
statistik Bila kalian telah melakukan
analisis Manova dan di menu option
kalian telah menentang deskriptif
statistik maka di otot Manova di bagian
paling
awal atau tidaknya beberapa tabel awal
kalian akan menemukan tabel deskriptif
statistik dengan menggunakan 2 kabel ini
kita bisa meringkas tabel uji lanjut
menjadi tabel seperti ini ya ada kolom
kelasnya ada kolam rata dalam kurung
standar deviasinya dan ada notasi BNP
nya saya ingatkan lagi Bagaimana cara
melihat atau menentukan notasi ini bisa
kalian lihat di video saya yang membahas
wanwe dan tua Nova di kedua video
tersebut saya jelaskan langkah demi
langkah memberikan notasi ditabel
rangkuman uji bnt
hai oke demikian cara pembacaan hasil
uji asumsi dan uji hipotesis ketika kita
melakukan analisis Woi Manova
menggunakan SPSS di video selanjutnya
kita tetap menganalisis multivariat
namun multivariat yang dilengkapi oleh
data cover ya sehingga kita akan bahkan
analisis man kova Bagaimana cara
melakukannya dan bagaimana cara
melaporkannya silahkan lihat di video
saya selanjutnya demikian video saya
kali ini terima kasih dan Mohon maaf
bila ada kesalahan Assalamualaikum
warahmatullahi wabarakatuh