Pertemuan 6: Inferential Statistic (Lanjutan)

Salam Pembelajar,

Pada pertemuan ini kita masih membahas inferential statistic. Kali ini kita akan fokus kepada menginterpretasi hasil pengujian statistic berbasis data real. mari kita bahas bersama:

Statistik inferensial adalah metode statistik yang digunakan untuk:

  • Menarik kesimpulan tentang populasi
  • Berdasarkan data sampel
  • Menggunakan probabilitas dan uji hipotesis

Contoh konteks ekonomi pendidikan:

  • Apakah metode diskusi meningkatkan nilai?
  • Apakah literasi keuangan mempengaruhi IPK?
  • Apakah jam belajar berhubungan dengan prestasi?

 

KONSEP DASAR UJI HIPOTESIS

Langkah umum:

  1. Merumuskan hipotesis (H₀ dan H₁)
  2. Menentukan taraf signifikansi (α)
  3. Menghitung statistik uji
  4. Membandingkan nilai Sig (p-value) dengan α
  5. Menarik kesimpulan

 

KUNCI INTERPRETASI

Mahasiswa harus memahami:

Jika:

  • Sig < 0,05 → Tolak H₀ → Ada pengaruh/perbedaan/hubungan signifikan
  • Sig > 0,05 → Gagal tolak H₀ → Tidak cukup bukti

Bukan berarti “tidak ada pengaruh”, tetapi “tidak cukup bukti secara statistik.”

 

III. CONTOH 1 – UJI t (Perbedaan Rata-rata)

Kasus Real

Seorang dosen ingin mengetahui apakah metode diskusi meningkatkan nilai Statistik Ekonomi.

Data:

  • Kelas Diskusi (n=30) → rata-rata = 80
  • Kelas Ceramah (n=30) → rata-rata = 74
  • Sig (hasil SPSS) = 0,021
  • α = 0,05

 

Interpretasi

Karena:
0,021 < 0,05

Maka:
Tolak H₀

Kesimpulan statistik:
Terdapat perbedaan rata-rata yang signifikan antara metode diskusi dan ceramah.

Kesimpulan substantif (bahasa pendidikan ekonomi):
Metode diskusi secara signifikan menghasilkan nilai yang lebih tinggi dibanding metode ceramah.

Apa yang Harus Kita Pahami?

  1. Apa arti “signifikan”?
    → Perbedaan bukan karena kebetulan semata.
  2. Apakah selisih 6 poin penting?
    → Perlu dikaitkan dengan konteks akademik.

 

CONTOH 2 – UJI KORELASI

Kasus Real

Hubungan antara jam belajar dan nilai statistik.

Hasil SPSS:

  • r = 0,48
  • Sig = 0,003

Interpretasi

0,003 < 0,05 → signifikan

Artinya:
Ada hubungan positif yang signifikan antara jam belajar dan nilai.

Makna ekonomi pendidikan:
Semakin tinggi jam belajar, semakin tinggi kecenderungan nilai.

Namun:
Korelasi ≠ sebab-akibat.

 

CONTOH 3 – REGRESI LINEAR BERGANDA

Kasus Real

Pengaruh:

  • Motivasi (X₁)
  • Disiplin (X₂)
    terhadap Nilai (Y)

Output SPSS:

Variabel

Beta

Sig

Motivasi

0,30

0,040

Disiplin

0,45

0,002

R² = 0,50

Interpretasi

Uji Parsial

  • Motivasi signifikan
  • Disiplin signifikan

Variabel Dominan

Disiplin (Beta terbesar = 0,45)

Koefisien Determinasi

R² = 0,50

Artinya:
50% variasi nilai dijelaskan oleh motivasi dan disiplin.

 

Kemampuan Interpretasi yang Harus kalian Dimiliki 

Kalian harus mampu menjawab:

  • Variabel mana yang paling berpengaruh?
  • Apakah model sudah kuat?
  • Apakah ada faktor lain di luar model?

 

KESALAHAN UMUM MAHASISWA

Hanya melihat Sig tanpa membaca arah koefisien
Menganggap signifikan = pengaruh besar
Tidak mengaitkan dengan konteks ekonomi pendidikan
Tidak memahami arti R²

 

LATIHAN INTERPRETASI (SOAL ANALITIS)

Soal

Hasil regresi menunjukkan:

Variabel

Beta

Sig

Literasi Keuangan

0,10

0,200

E-learning

0,25

0,030

Disiplin

0,40

0,001

R² = 0,60

 

Pembahasan

  • Literasi → tidak signifikan
  • E-learning → signifikan
  • Disiplin → signifikan & paling dominan
  • Model menjelaskan 60% variasi IPK

Kesimpulan:
Disiplin belajar merupakan faktor paling kuat dalam meningkatkan IPK mahasiswa Pendidikan Ekonomi.

Visible groups: All participants
(There are no discussion topics yet in this forum)