True Experimental Design

True Experimental Design merupakan desain penelitian eksperimen yang menyelidiki kemungkinan hubungan sebab akibat dimana secara nyata terdapat kelompok perlakuan dan kelompok kontrol, dan membandingkan hasil perlakuan dengan kontrol yang tidak dikenai kondisi perlakuan.

True Experimental Design terbagi atas :

1. Post-Test Only Control Group Design 

Desain ini merupakan desain yang paling sederhana dari desain eksperimental sebenarnya. Responden dipilih secara random dan diberi perlakuan serta ada kelompok pengontrolnya. Desain ini telah memenuhi kriteria eksperimen sebenarnya karena terdapat manipulasi variabel, kelompok yang diteliti dipilih secararandom, serta seleksi perlakuan. Desainnya sebagai berikut:

 

Grup

Variabel Terikat

Postes

(R)

Eksperimen

X

O1

(R)

Kontrol

-

O2

Pengaruh Perlakuan (O1 – O2)

Treatment Effect (TE) jadi TE = (O1 – O2)

Deseain tersebut menggambarkan dua kelompok yang dipilih secara random. Kelompok pertama diberi perlakuan kemudian dilakukan pengukuran. Kelompok kedua digunakan sebagai kelompok pengontrol dan tidak diberi perlakuan hanya dilakukan pengukuran saja.

2. Pre-Test-Post-Test Control Group Design

Desain ini merupakan pengembangan dari Post-Test Only Control Group Design. Perbedaannya adalah dilakukan pengukuran di depan (pre-test) pada kelompok pertama dan kelompok pengontrol. Desainnya sebagai berikut.

 

Grup

Pretes

Variabel Terikat

Postes

(R)

Eksperimen

O1

X

O2

(R)

Kontrol

O1

-

O2

Keterangan :

Hasilnya dibandingkan (O1 – O2) : (O3 - O4)

3. Group Solomon (Solomon Four Group Design)

Desain ini merupakan kombinasi Post-Test Only Control Group Design dan Pre-Test-Post-Test Control Group Design. Group Solomon (Solomon Four Group Design) merupakan model desain ideal untuk melakukan penelitian eksperimen terkontrol (desain faktorial 2 x 2, menerapkan prosedur random assignment (R) pada para partisipan untuk empat kategori kelompok A, B, C, D). Peneliti dapat menekan sekecil mungkin sumber kesalahan dengan memberikan pre-test dan treatment secara variatif.

Desain ini tidak banyak digunakan pada jumlah sampel penelitian yang kecil, namun sering digunakan pada penelitian sosial. Keunggulan desain ini yaitu mengurangi pengaruh pre-test terhadap unit peercobaan dan mengurangi eror interaksi antara pre-test dan perlakuan. Desainnya sebagai berikut :

 

Grup

Pretes

Variabel Terikat

Postes

(R)/A

Eksperimen

O1

X

O2

(R)/B

Kontrol 1

O3

-

O4

(R)/C

Kontrol 2

-

X

O5

(R)/D

Kontrol 3

-

-

O6

 

Peneliti memilih empat kelompok secara random (R). Kelompok pertama merupakan kelompok inti diberi perlakuan dan dua kali pengukuran, yaitu pre-test dan post-test. Kelompok kedua sebagai kelompok pengontrol tidak diberi perlakuan tetapi dilakukan pengukuran pre-test dan post-test. Kelompok ketiga diberi perlakuan dan hanya dilakukan pengukuran post-test. Kelompok keempat hanya dilakukan pengukuran satu kali saja.

Materi Kelima OMK , Lobi dan Negosiasi oleh Erwin Saputra,S.Pd.

Lobi dan Negosiasi merupakan materi kelima pada kegiatan Orientasi Manajemen Keorganisasian (OMK) Angkatan XVIII LPM Penalaran UNM Sabtu, 16 Mei 2015 pukul 10.30 WITA. Melobi dapat didefenisikan sebagai pendekatan secara tidak resmi. Lobi merupakan kegiatan yang dilakukan oleh satu pihak (perorangan, kelompok, swasta & pemerintah) yang memiliki kepentingan tertentu agar target-target dapat tercapai. Sedangkan, Kegiatan negosiasi merupakan tindakan untuk mendapatkan suatu keputusan. Beberapa karakteristik negosiasi diantaranya senantiasa melibatkan orang, baik sebagai individu maupun perwakilan institusi serta memiliki ancaman terjadinya atau didalamnya mengandung konflik yang terjadi mulai dari awal sampai terjadi kesepakatan dalam akhir negosiasi. Nurfitri ZA sebagai salah satu peserta bertanya mengenai tips dalam negosiasi yaitu bagaimana solusi jika saat bertemu orang-orang besar dan ingin bernegosiasi, namun pada akhirnya kita merasa gugup karena berhadapan dengan orang yang memang memiliki jabatan dan otoritas yang besar dan jauh diatas kita? Pemateri mengungkapkan bahwa melawan keterbatasan dan kekurangan itu harus dibarengi dengan kemampuan. Jadi, saat melakukakan lobi dan negosiasi, kita sebagai pelobi harus sudah menguasai materi yang akan dinegosiasikan. Agar sebagai pelobi, kita tidak mudah terbantahkan oleh siapapun. Seorang negosiator yang baik, tidak hanya datang membawa masalah namun yang terpenting ia mampu menawarkan sebuah solusi yang tepat.

Materi Keempat OMK , Analisis SWOT oleh Andi Irhamsyah, S.Si., M.Si

Materi keempat yaitu Analisis SWOT yang dibawakan oleh Andi Irhamsyah, S.Si., M.Si. Sabtu, 16 Mei 2015 pukul 08.00 WITA. Analisis SWOT merupakan program yang penamaannya berasal dari akronim huruf pertama dari Strenghts (Kekuatan), weakness (kelemahan), opportunities (kesempatan) dan threats (ancaman). Analisis SWOT merupakan alat bantu untuk menganalisis kekuatan, kelemahan, kesempatan serta ancaman. Analisis ini dibutuhkan saat proses pengambilan keputusan. Pengambilan keputusan merupakan proses inventarisir dalam menilai alternatif dan menentukan pilihan diantara alternatif tersebut. Penambilan keputusan yang benar sangat dibutuhkan untuk memperkecil kemungkinan terjadinya kegagalan, walaupun pada kenyataannya setiap orang pasti pernah mengalami kegagalan. Beberapa penyebab kegagalan yaitu karena kurang motivasi, usaha yang kurang maksimal, tidak memiliki komitmen, kurang persiapan, menganggap remeh, ambisius dan cepat putus asa. Pemateri mengungkapkan bahwa tidaklah penting kegagalan itu, yang penting adalah menganalisis penyebab kegagalan tersebut. Sehingga kita tidak harus mengalami kegagalan dua kali dalam hal yang sama.

Independent Sample t Test

Oleh: Handiswan

Independent sample t test adalah uji dengan dua sampel. Prinsip dari uji ini adalah untuk mengetahui apakah ada perberdaan rata-rata (mean) antara dua sampel populasi, dengan melihat rata-rata dua sampel. Kata “independent” atau bebas “bebas” berarti tidak ada hubungan antara dua sampel yang akan diuji (Santoso, 2014).

            Salah satu contohnya adalah diduga ada perbedaan antara siswa SMA A dan siswa SMA B dalam hal tinggi badan. Mungkin siswa SMA A lebih tinggi jika dibanding siswa SMA B. Maka untuk mengujikan hal tersebut, maka tidak semua siswa SMA A maupun siswa SMA B diobservasi dikarenakan akan memakan banyak waktu dan biaya. Hal yang dilakukan adalah mengambil sampel di kelompok siswa SMA A dan kelompok siswa SMA B dan dari kedua kelompok tersebut akan ditarik kesimpulan untuk populasi (semua siswa SMA A dan siswa SMA B). Pada kasus ini jelas bahwa siswa SMA A akan berbeda dengan siswa SMA B atau tidak mungkin seorang siswa sekaligus menjadi siswa SMA A dan siswa SMA B.

            Independent sample t test biasanya dilakukan menggunakan bantuan SPSS. Menurut Santoso (2014) uji t dua sample  dilakukan dalam dua tahapan yaitu: Tahapan pertama adalah menguji apakah varians dari kedua populasi bisa dianggap sama ?. Setelah itu baru kemudian dilakukan pengujian untuk melihat ada tidaknya perbedaan rata-rata populasi.  Pada dasarnya uji mensyaratkan adanya kesamaan varians dari dua populasi yang diuji. Jika asumsi tersebut tidak terpenuhi, maka SPSS akan menyediakan alternatif jawaban uji t yang lain.

Berikut contoh kasusnya:

            Seorang peneliti ingin mengetahui perbedaan antara tinggi badan SMA A dan SMA B. Untuk itu 7 siswa SMA A dan 10 siswa SMA B masing-masing diukur tinggi badannya sehingga diperoleh data seperti berikut ini: 

Tinggi

Sekolah

176

SMA A

159

SMA A

178

SMA A

165

SMA A

168

SMA A

160

SMA A

168

SMA A

157

SMA B

164

SMA B

161

SMA B

160

SMA B

156

SMA B

155

SMA B

158

SMA B

Langkah-langkah untuk pengujiannya:

  1. Buka lembar kerja baru pada Aplikasi SPSS
  2. Pada Data View masukkan data diatas
  3. Kemudian masuk di variabel view. Ketik Tinggi pada baris pertama dan Sekolah pada baris kedua serta ubah desimalnya menjadi 0.
  4. Pada bagian label ketik Tinggi badan siswa untuk Tinggi dan Sekolah asal untuk sekolah
  5. Untuk variabel Sekolah, klik Values dan atur 1 untuk SMA A dan 2 untuk SMA B
  6. Klik Data View
  7. Kemudian klik Menu Analyze à Compare means à Independent-Samples T Test
  8. Masukkan Tinggi di Test Variable(s) dan Sekolah di Grouping variable
  9. Lalu klik Define Groups lalu masukkan 1 di Group 1 dan 2 di Group 2 lalu continue
  10. Pada Option kita gunakan taraf kepercayaan 95% atau signifikansi 5%, klik Continue
  11. Lalu klik OK

Maka outputnya terlihat seperti berikut:

Output bagian pertama (Goup Statistics):

Pada bagian uni menyajikan deskrips variabel atau ringkasan dari kedua sampel yang dianalisis yaitu jumlah sampel SMA A sebanyak 7, mean (rata-rata) tinggi badan dengan indek prestasi 167,71 dan standar deviasi 7,274. Sedangkan SMA B jumlah sampelnya sebanyak 7, mean (rata-rata) tinggi badan dengan indek prestasi 158,71 dan standar deviasi 3,147.

Output bagian kedua (Independent Samples Test):

Analisis Uji F

Hipotesis untuk pengujian varians adalah:

H0       : Kedua varians populasi adalah identik (varians populasi tinggi badan SMA A dan SMA B adalah sama).

H1     : Kedua varians populasi adalah tidak identik (varians populasi tinggi badan SMA A dan SMA B adalah berbeda).

Pengambilan keputusan:

Dasar pengambilan keputusan  (uji varians) yaitu:

Jika nilai probalitas > 0,05, maka H0 diterima.

Jika nilai probalitas < 0,05, maka H0 ditolak.

Keputusan:                                                                                                                            

Terlihat bahwa F hitung untuk indek prestasi adalah 2,958 dengan probalitas 0,111. Karena nilai probalitas > 0,05 maka H0 diterima atau kedua varians populasi identik (varians populasi tinggi badan SMA A dan SMA B adalah sama).

Analisis Uji t

Hipotesis:

Hipotesis untuk kasus ini adalah:

H0       : Kedua rata-rata populasi adalah identik (varians populasi tinggi badan SMA A dan SMA B adalah sama).

H1     : Kedua rata-rata populasi adalah tidak identik (varians populasi tinggi badan SMA A dan SMA B adalah berbeda).

Dasar pengambilan keputusan bisa dilakukan dengan melihat perbandingan nilai probalitas atau nilai signifikansi yaitu:

Jika nilai probalitas > 0,05, maka H0 diterima.

Jika nilai probalitas < 0,05, maka H0 ditolak.

Keputusan:

Terlihat bahwa t hitung untuk tinggi badan memiliki probalitas 0,011. Dikarenakan probalitas 0,011 < 0,05, maka H0 ditolak dan secara otomatis H1 diterima. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa kedua rata-rata populasi adalah tidak identik (varians populasi tinggi badan SMA A dan SMA B adalah berbeda).

 

Referensi:

Santoso, Singgih. 2014. SPSS 22 from Essential to Expert Skiils. Jakarta: PT Elex Media Komputindo.

Pimpinan

Ketua Umum

(Muh. Arief Pratama)

 

Sekretaris Umum

(Adinuansah)

Bendahara Umum

(Ayu Hardianti P.)

Ketua Divisi

 


 

Search

Twitter

Galeri


 

Jumlah Pengunjung

4.png4.png6.png7.png4.png1.png
Hari ini52
Kemarin1076
Minggu ini6400
Bulan ini24702
Total446741

Peta Rumah Nalar

Sekretariat: Gedung Pusat Kegiatan Mahasiswa Lantai 2 Kampus Gunung Sari Baru Universitas Negeri Makassar,
Kode Pos 90222, Telp. 085240733977, Email: info@penalaran-unm.org
Copyright © 2015 by Humas LPM Penalaran UNM