Aplikasi Statistika dalam Penelitian Kuantitatif

Pendahuluan

Jika kita mendengar kata penelitian, satu hal yang mungkin langsung terlintas di pikiran kita adalah "mesti rumit dan dilakukan oleh orang yang hebat sekali". Hal tersebut tidak sepenuhnya benar maupun salah, karena penelitian ada banyak sekali macamnya, misalnya penelitian di laboratorium yang dinamakan eksperimen, dan ada juga penelitian yang namanya field study. Rumit tidaknya penelitian yang akan kita lakukan, tergantung pada kebutuhan akan hasil penelitian yang diinginkan, semakin banyak kebutuhannya, tentu saja penelitian akan menjadi semakin rumit.

Seringkali kita tidak menyadari bahwa dalam kehidupan kita sehari-hari kita seringkali sudah melakukan penelitian, misalnya dalam membeli suatu barang yang berharga mahal seperti komputer, kita tentu saja melakukan penelitian ke toko-toko komputer untuk membandingkan harga, fitur, maupun jaminannya. Memilih pacar ataupun calon suami/istri mungkin juga bisa digolongkan sebagai penelitian. Namun tentu saja kedua macam penelitian ini berbeda dengan penelitian yang biasa kita baca di jurnal ilmiah, karena mungkin dalam melakukan penelitian tersebut kita seringkali tidak menggunakan metode ilmiah melainkan terkadang hanya emosi saja, terlebih lagi dalam hal mencari pacar. :)

Untuk selanjutnya dalam artikel ini, kita tidak akan membahas penelitian yang tidak ilmiah semacam itu lagi. Namun lebih kepada penelitian yang akan kita gunakan dalam membuat laporan, skripsi, tesis ataupun disertasi.

Berdasarkan data yang dikumpulkan ataupun analisisnya penelitian dapat dibedakan menjadi penelitian kualitatif ataupun penelitian kuantitatif. Celakanya selama masa kuliah, kita seringkali diajarkan bahwa penelitian kuantitatif itu lebih "baik" daripada penelitian kualitatif. Dan kita pun dengan naifnya menganggap demikian, karena biasanya penelitian kuantitatif menggunakan alat-alat matematika dan statistika yang rumit-rumit, sehingga terkesan canggih. Apakah memang demikian kenyataannya ?

Julia Brannen dalam bukunya "Memadu Metode Penelitian Kuantitatif dan Kualitatif" menyatakan bahwa metode kuantitatif dan kualitatif itu ada manfaatnya masing-masing. Jika kita tidak tahu tentang obyek yang akan kita teliti, ada baiknya kita terlebih dulu melakukan penelitian kualitatif, agar kita dapat "feel the object". Secara ringkas, jika kita ingin mengetahui secara mendalam tentang suatu obyek penelitian, gunakanlah metode kualitatif, jika tidak dapat digunakan metode kuantitatif. Yang paling baik tentu saja, bila kita dapat menggabungkan kedua metode tersebut, agar dapat diperoleh keunggulan masing-masing metode.

Metode penelitian kualitatif biasanya dilakukan dengan cara :

• Wawancara
• Observasi
• Etnografi

Selanjutnya kita hanya akan membahas metode penelitian kuantitatif saja, karena berdasarkan pengamatan saya terhadap skripsi-skripsi maupun tesis-tesis, umumnya metode yang digunakan adalah kuantitatif.

Tanpa banyak basa-basi lagi, mari kita mulai.

Aplikasi Statistika

Salah satu metode kuantitatif yang banyak digunakan untuk analisis data adalah dengan menggunakan statistika. Namun sayangnya, materi-materi statistika yang diajarkan di universitas dan buku-buku statistika yang kita jumpai hanya membahas tentang statistika saja tanpa menghubungkannya dengan penelitian. Hal ini saya alami sendiri, waktu memperoleh materi Statistika I dan II semasa masih lugu dahulu, yang diajarkan adalah bagaimana menghitung mean, median, modus, menguji hipotesis dengan t-test, F-test, anova, dan sebagainya. Perhatikan bahwa yang diajarkan adalah "bagaimana menghitung" bukannya "bagaimana manfaat semua itu, bagaimana kaitannya dengan hal lain". Mudah-mudahan hal tersebut cuma dialami oleh saya saja yang mungkin tidak menyimak, karena tertidur ataupun mengantuk di kelas. :)

Luar biasa gawatnya terjadi ketika harus melakukan penelitian kuantitatif dengan menggunakan statistika. Karena tidak paham secara integratif metode statistika untuk penelitian, maka banyak waktu yang terbuang hanya untuk mencari-cari referensi tentang hal tersebut, yang tentu saja sulit ditemui di perpustakaan ataupun toko-toko buku yang hanya menjual buku-buku praktis misalnya saya menjumpai sebuah buku SPSS yang hanya mengajarkan cara menjalankan program SPSS, cara memasukkan data ke sana, menyimpannya, dan lain-lain hal yang bisa dibaca langsung di manual SPSS. Aneh bin ajaib.

Untunglah ada Internet, sehingga saya dapat memperoleh "sedikit" pengetahuan tentang penerapan statistika dalam penelitian.

Saya akan mulai mendiskusikan metode-metode statistika yang umum digunakan dalam penelitian dan bagaiman menginterpretasikan mereka.

Distribusi Frekuensi

Teknik ini mungkin merupakan teknik yang paling mudah dan paling banyak digunakan untuk mendeskripsikan data. Distribusi frekuensi mengindikasikan jumlah dan persentase responden, obyek yang masuk ke dalam kategori yang ada.

Teknik ini biasanya digunakan untuk memberikan informasi awal dalam penelitian tentang obyek atau responden.

Cross-Tabulations

Bila distribusi frekuensi digunakan untuk memberikan informasi yang menggambarkan keseluruhan sampel atau populasi yang diteliti, cross-tabulation adalah sebuah teknik visual yang memungkinkan peneliti menguji relasi antar variabel.

Kedua teknik yang telah disebutkan di atas digunakan untuk menggambarkan data yang dikumpulkan selama penelitian, ini hanya merupakan awal tugas peneliti. Tugas berikutnya adalah menjelaskan temuan-temuan ini dan dapat membuat sebuah generalisasi tentang populasi yang lebih besar. Maka digunakanlah inferential statistics.

Korelasi

Metode ini menggambarkan secara kuantitatif asosiasi ataupun relasi satu variabel interval dengan variabel interval lainnya. Sebagai contoh kita dapat lihat relasi hipotetikal antara lamanya waktu belajar dengan nilai ujian tinggi.

Korelasi diukur dengan suatu koefisien (r) yang mengindikasikan seberapa banyak relasi antar dua variabel. Daerah nilai yang mungkin adalah +1.00 sampai -1.00. Dengan +1.00 menyatakan hubungan yang sangat erat, sedangkan -1.00 menyatakan hubungan negatif yang erat.

Berikut ini adalah panduan untuk nilai korelasi tersebut :

+ atau - 0.80 hingga 1.00    korelasi sangat tinggi           0.60 hingga 0.79    korelasi			

1307100009 1307100009 1307100009 1307100009 1307100009 1307100009 1307100009 1307100009 1307100009 1307100009 1307100009 1307100009 1307100009 1307100009 1307100009 1307100009 1307100009 1307100009 1307100009 1307100009 1307100009

1307100009 1307100009 1307100009 1307100009 1307100009 1307100009 1307100009

1307100009 1307100009 1307100009 1307100009 1307100009 1307100009 1307100009

1307100009 1307100009 1307100009 1307100009 1307100009 1307100009 1307100009

Aplikasi Statistika dalam Penelitian Kuantitatif

Pendahuluan

Jika kita mendengar kata penelitian, satu hal yang mungkin langsung terlintas di pikiran kita adalah "mesti rumit dan dilakukan oleh orang yang hebat sekali". Hal tersebut tidak sepenuhnya benar maupun salah, karena penelitian ada banyak sekali macamnya, misalnya penelitian di laboratorium yang dinamakan eksperimen, dan ada juga penelitian yang namanya field study. Rumit tidaknya penelitian yang akan kita lakukan, tergantung pada kebutuhan akan hasil penelitian yang diinginkan, semakin banyak kebutuhannya, tentu saja penelitian akan menjadi semakin rumit.

Seringkali kita tidak menyadari bahwa dalam kehidupan kita sehari-hari kita seringkali sudah melakukan penelitian, misalnya dalam membeli suatu barang yang berharga mahal seperti komputer, kita tentu saja melakukan penelitian ke toko-toko komputer untuk membandingkan harga, fitur, maupun jaminannya. Memilih pacar ataupun calon suami/istri mungkin juga bisa digolongkan sebagai penelitian. Namun tentu saja kedua macam penelitian ini berbeda dengan penelitian yang biasa kita baca di jurnal ilmiah, karena mungkin dalam melakukan penelitian tersebut kita seringkali tidak menggunakan metode ilmiah melainkan terkadang hanya emosi saja, terlebih lagi dalam hal mencari pacar.

Untuk selanjutnya dalam artikel ini, kita tidak akan membahas penelitian yang tidak ilmiah semacam itu lagi. Namun lebih kepada penelitian yang akan kita gunakan dalam membuat laporan, skripsi, tesis ataupun disertasi.

Berdasarkan data yang dikumpulkan ataupun analisisnya penelitian dapat dibedakan menjadi penelitian kualitatif ataupun penelitian kuantitatif. Celakanya selama masa kuliah, kita seringkali diajarkan bahwa penelitian kuantitatif itu lebih "baik" daripada penelitian kualitatif. Dan kita pun dengan naifnya menganggap demikian, karena biasanya penelitian kuantitatif menggunakan alat-alat matematika dan statistika yang rumit-rumit, sehingga terkesan canggih. Apakah memang demikian kenyataannya ?

Julia Brannen dalam bukunya "Memadu Metode Penelitian Kuantitatif dan Kualitatif" menyatakan bahwa metode kuantitatif dan kualitatif itu ada manfaatnya masing-masing. Jika kita tidak tahu tentang obyek yang akan kita teliti, ada baiknya kita terlebih dulu melakukan penelitian kualitatif, agar kita dapat "feel the object". Secara ringkas, jika kita ingin mengetahui secara mendalam tentang suatu obyek penelitian, gunakanlah metode kualitatif, jika tidak dapat digunakan metode kuantitatif. Yang paling baik tentu saja, bila kita dapat menggabungkan kedua metode tersebut, agar dapat diperoleh keunggulan masing-masing metode.

Metode penelitian kualitatif biasanya dilakukan dengan cara :

• Wawancara
• Observasi
• Etnografi

Selanjutnya kita hanya akan membahas metode penelitian kuantitatif saja, karena berdasarkan pengamatan saya terhadap skripsi-skripsi maupun tesis-tesis, umumnya metode yang digunakan adalah kuantitatif.

Tanpa banyak basa-basi lagi, mari kita mulai.

Aplikasi Statistika

Salah satu metode kuantitatif yang banyak digunakan untuk analisis data adalah dengan menggunakan statistika. Namun sayangnya, materi-materi statistika yang diajarkan di universitas dan buku-buku statistika yang kita jumpai hanya membahas tentang statistika saja tanpa menghubungkannya dengan penelitian. Hal ini saya alami sendiri, waktu memperoleh materi Statistika I dan II semasa masih lugu dahulu, yang diajarkan adalah bagaimana menghitung mean, median, modus, menguji hipotesis dengan t-test, F-test, anova, dan sebagainya. Perhatikan bahwa yang diajarkan adalah "bagaimana menghitung" bukannya "bagaimana manfaat semua itu, bagaimana kaitannya dengan hal lain". Mudah-mudahan hal tersebut cuma dialami oleh saya saja yang mungkin tidak menyimak, karena tertidur ataupun mengantuk di kelas.

Luar biasa gawatnya terjadi ketika harus melakukan penelitian kuantitatif dengan menggunakan statistika. Karena tidak paham secara integratif metode statistika untuk penelitian, maka banyak waktu yang terbuang hanya untuk mencari-cari referensi tentang hal tersebut, yang tentu saja sulit ditemui di perpustakaan ataupun toko-toko buku yang hanya menjual buku-buku praktis misalnya saya menjumpai sebuah buku SPSS yang hanya mengajarkan cara menjalankan program SPSS, cara memasukkan data ke sana, menyimpannya, dan lain-lain hal yang bisa dibaca langsung di manual SPSS. Aneh bin ajaib.

Untunglah ada Internet, sehingga saya dapat memperoleh "sedikit" pengetahuan tentang penerapan statistika dalam penelitian.

Saya akan mulai mendiskusikan metode-metode statistika yang umum digunakan dalam penelitian dan bagaiman menginterpretasikan mereka.

Distribusi Frekuensi

Teknik ini mungkin merupakan teknik yang paling mudah dan paling banyak digunakan untuk mendeskripsikan data. Distribusi frekuensi mengindikasikan jumlah dan persentase responden, obyek yang masuk ke dalam kategori yang ada.

Teknik ini biasanya digunakan untuk memberikan informasi awal dalam penelitian tentang obyek atau responden.

Cross-Tabulations

Bila distribusi frekuensi digunakan untuk memberikan informasi yang menggambarkan keseluruhan sampel atau populasi yang diteliti, cross-tabulation adalah sebuah teknik visual yang memungkinkan peneliti menguji relasi antar variabel.

Kedua teknik yang telah disebutkan di atas digunakan untuk menggambarkan data yang dikumpulkan selama penelitian, ini hanya merupakan awal tugas peneliti. Tugas berikutnya adalah menjelaskan temuan-temuan ini dan dapat membuat sebuah generalisasi tentang populasi yang lebih besar. Maka digunakanlah inferential statistics.

Korelasi

Metode ini menggambarkan secara kuantitatif asosiasi ataupun relasi satu variabel interval dengan variabel interval lainnya. Sebagai contoh kita dapat lihat relasi hipotetikal antara lamanya waktu belajar dengan nilai ujian tinggi.

Korelasi diukur dengan suatu koefisien (r) yang mengindikasikan seberapa banyak relasi antar dua variabel. Daerah nilai yang mungkin adalah +1.00 sampai -1.00. Dengan +1.00 menyatakan hubungan yang sangat erat, sedangkan -1.00 menyatakan hubungan negatif yang erat.

Berikut ini adalah panduan untuk nilai korelasi tersebut :

+ atau - 0.80 hingga 1.00    korelasi sangat tinggi           0.60 hingga 0.79    korelasi tinggi           0.40 hingga 0.59    korelasi moderat           0.20 hingga 0.39    korelasi rendah           0.01 hingga 0.19    korelasi sangat rendah  

Satu hal yang perlu diingat adalah "korelasi tidak menyatakan hubungan sebab-akibat". Dari contoh di atas, korelasi hanya menyatakan bahwa ada relasi antara lamanya waktu belajar dengan nilai ujian tinggi, namun bukan "lamanya waktu belajar menyebabkan nilai ujian tinggi".

Regresi

Regresi digunakan ketika periset ingin memprediksi hasil atas variabel-variabel tertentu dengan menggunakan variabel lain. Dalam bentuknya yang paling sederhana yang hanya melibatkan dua buah variabel, yaitu variabel bebas (independent) dan variabel terikat (dependent), misalnya lama waktu belajar dengan nilai ujian. Regresi sederhana berusaha memprakirakan nilai ujian dengan lamanya waktu belajar.

Analisis regresi mengindikasikan kepentingan relatif satu atau lebih variabel dalam memprediksi variabel lainnya.

t-test

Teknik t-test digunakan bila periset ingin mengevaluasi perbedaan antara efek. Sebagai contoh, periset mungkin tertarik dalam perbedaan kepuasan kerja untuk orang-orang yang berbeda tingkat pendidikannya. Teknik analisis yang banyak digunakan adalah membandingkan dua kelompok, misalnya mereka yang mendapat pendidikan universitas dengan mereka yang tidak, dengan menggunakan mean kelompok sebagai dasar perbandingan. t-test akan mengindikasikan apakah perbedaan antara kedua kelompok tersebut signifikan secara statistika.

F-test

F-test menguji apakah populasi tempat sampel diambil memiliki korelasi multiple (R) nol atau apakah terdapat sebuah relasi yang signifikan antara variabel-variabel independen dengan variabel-variabel dependen.

Analisis Validitas

Untuk melakukan analisis validitas dapat digunakan metode Pearson Product Moment (bila sampel normal, 30) ataupun metode Spearman Rank Correlation (bila sampel kecil, 30).

Analisis Reliabilitas Internal

Untuk analisis reliabilitas internal dapat digunakan metode Cronbach's Alpha. Jika koefisien yang didapat 0.60, maka instrumen penelitian tersebut reliabel.

Penutup

Bibliografi

1

James L Bonwditch dan Anthony F Buono, A Primer on Organizational Behavior, edisi kelima, John-Wiley and Sons, Inc.,2001

2

Julia Brannen, Memadu Metode Penelitian Kuantitatif dan Kualitatif, 2000

Deskripsi Mata Kuliah

Mata kuliah ini merupakan mata kuliah dasar (MKLK) pilihan. Setelah menempuh mata kuliah ini diharapkan mahasiswa mampu berpikir secara kuantitatif yakni mampu mengaplikasikan metode-metode statistika yang diperlukan berkaitan dengan bidang keilmuannya, dan menggunakan statistik sebagai alat bantu dalam pelaksanaan penelitian terutama dalam penulisan thesis.

Perkuliahan dilaksanakan dengan menggunakan pendekatan ekspositori yang dilengkapi dengan pemberian tugas untuk melakukan latihan melalui SPSS, penyajian hasil pengolahan dan diskusi kelas. Di samping UTS dan UAS, evaluasi dilakukan juga terhadap tugas, dan kinerja mahasiswa dalam presentasi dan diskusi.

Silabus

TUJUAN :

1. Perkuliahan ini bertujuan membangun pemahaman, wawasan, dan kemampuan berpikir kuantitatif dalam memberikan makna terhadap fakta-fakta;

2. Tujuan lain dari perkuliahan ini adalah mengembangkan keterampilan mengaplikasikan metode-metode statistik yang sesuai dengan bidang keilmuannya;

3. Pada akhirnya perkuliahan ini dapat membantu mahasiswa menggunakan metode statistika yang berkaitan dengan penulisan thesisnya

URAIAN POKOK BAHASAN SETIAP PERTEMUAN

I. Membahas silabus perkuliahan dan mengakomodasi berbagai masukan dari mahasiswa untuk memberi kemungkinan revisi terhadap pokok bahasan yang dianggap kurang bermanfaat dan memasukkan pokok bahasan yang dianggap lebih bermanfaat. Sesuai dengan apa yang dikemukakan dalam silabus, pada pertemuan ini dijelaskan pula tujuan, ruang lingkup, prosedur perkuliahan, termasuk penjelasan tentang tugas-tugas yang harus dilaksanakan oleh mahasiswa, ujian-ujian yang harus diikuti, serta berbagai sumber yang dapat digunakan selama proses perkuliahan berlangsung.

II. Konsep Statistika

• Statistika deskriptif dan inferensi
• Statistika dan metode ilmiah

III. Pngukuran

• Data, Parameter
• Variabel

IV. Pengumpulan dan Penyajian Data

• Pengumpulan dan pengolahan data
• Penyajian data (Tabel dan Grafik)

V. Distribus Frekuensi

• Konsep
• Membuat distribusi frekuensi

VI. Ukuran tendensi sentral dan ukuran penyebaran

• Rata-rata hitung (rerata)
• Variansi dan deviasi standar

VII. Analisis rata-rata hitung (uji t)

VIII. Analisis keterkaitan (korelasi)

IX. Analisis Chi-Square (X2)

X. Analisis Anova

XI. UJIAN TENGAH SEMESTER

XII. Pengujian rata-rata hitung (presentasi mahasiswa)

XIII. Pengujian korelasi (presentasi mahasiswa)

XIV. Pengujian chi-square (presentasi mahasiswa)

XV. Pengujian Anova (presentasi mahasiswa)

XVI. UJIAN AKHIR SEMESTER

PENGALAMAN BELAJAR

Selama mengikuti perkuliahan ini mahasiswa diwajibkan :

Berpartisipasi dalam kegiatan kelas (presentasi dosen, bekerja dalam kelompok kecil, studi komputer SPSS, presentasi mahasiswa)

Membuat tugas-tugas a) Laporan mingguan (tugas kelompok); (b) Makalah pengembangan model penelitian dengan menggunakan metode statistika; (c) Sajian makalah (presentasi mahasiswa); (d) Menyajikan makalah di kelas

EVALUASI HASIL BELAJAR

Keberhasilan mahasiswa dalam perkuliahan ini ditentukan oleh prestasi yang bersangkutan dalam :

• Ujian Tengah Semester
• Ujian Akhir Semester
• Laporan mingguan
• Makalah pengembangan model penelitian yang menggunakan pendekatan kuantitatif
• Hasil sajian presentasi

DAFTAR LITERATUR

Behling, J.H. (1976). Research Methods, Statistical Concepts, and Research Practicum. Millburn N.J : RF Publishing, Inc.

Furqon (1997). Statistika Terapan Untuk Penelitian Pendidikan. Bandung : CV Alfabeta.

Huck, W.S. et.al. (1974). Reading Statistics and Research. New York : Harper & Row Publishers.

Ruseffendi, H.E.T. (199 . Statistika Dasar untuk Penelitian Pendidikan. Bandung : IKIP Bandung Press.

Singgih Santoso (2000). SPSS Mengolah Data Statistik Secara Profesional. Jakarta : PT Elex Media Komputindo.

Resource

presentasi bahan kuliah.ppt

Deskripsi Mata Kuliah

Mata kuliah ini merupakan mata kuliah dasar (MKLK) pilihan. Setelah menempuh mata kuliah ini diharapkan mahasiswa mampu berpikir secara kuantitatif yakni mampu mengaplikasikan metode-metode statistika yang diperlukan berkaitan dengan bidang keilmuannya, dan menggunakan statistik sebagai alat bantu dalam pelaksanaan penelitian terutama dalam penulisan thesis.

Perkuliahan dilaksanakan dengan menggunakan pendekatan ekspositori yang dilengkapi dengan pemberian tugas untuk melakukan latihan melalui SPSS, penyajian hasil pengolahan dan diskusi kelas. Di samping UTS dan UAS, evaluasi dilakukan juga terhadap tugas, dan kinerja mahasiswa dalam presentasi dan diskusi.

Silabus

TUJUAN :

1. Perkuliahan ini bertujuan membangun pemahaman, wawasan, dan kemampuan berpikir kuantitatif dalam memberikan makna terhadap fakta-fakta;

2. Tujuan lain dari perkuliahan ini adalah mengembangkan keterampilan mengaplikasikan metode-metode statistik yang sesuai dengan bidang keilmuannya;

3. Pada akhirnya perkuliahan ini dapat membantu mahasiswa menggunakan metode statistika yang berkaitan dengan penulisan thesisnya

URAIAN POKOK BAHASAN SETIAP PERTEMUAN

I. Membahas silabus perkuliahan dan mengakomodasi berbagai masukan dari mahasiswa untuk memberi kemungkinan revisi terhadap pokok bahasan yang dianggap kurang bermanfaat dan memasukkan pokok bahasan yang dianggap lebih bermanfaat. Sesuai dengan apa yang dikemukakan dalam silabus, pada pertemuan ini dijelaskan pula tujuan, ruang lingkup, prosedur perkuliahan, termasuk penjelasan tentang tugas-tugas yang harus dilaksanakan oleh mahasiswa, ujian-ujian yang harus diikuti, serta berbagai sumber yang dapat digunakan selama proses perkuliahan berlangsung.

II. Konsep Statistika

• Statistika deskriptif dan inferensi
• Statistika dan metode ilmiah

III. Pngukuran

• Data, Parameter
• Variabel

IV. Pengumpulan dan Penyajian Data

• Pengumpulan dan pengolahan data
• Penyajian data (Tabel dan Grafik)

V. Distribus Frekuensi

• Konsep
• Membuat distribusi frekuensi

VI. Ukuran tendensi sentral dan ukuran penyebaran

• Rata-rata hitung (rerata)
• Variansi dan deviasi standar

VII. Analisis rata-rata hitung (uji t)

VIII. Analisis keterkaitan (korelasi)

IX. Analisis Chi-Square (X2)

X. Analisis Anova

XI. UJIAN TENGAH SEMESTER

XII. Pengujian rata-rata hitung (presentasi mahasiswa)

XIII. Pengujian korelasi (presentasi mahasiswa)

XIV. Pengujian chi-square (presentasi mahasiswa)

XV. Pengujian Anova (presentasi mahasiswa)

XVI. UJIAN AKHIR SEMESTER

PENGALAMAN BELAJAR

Selama mengikuti perkuliahan ini mahasiswa diwajibkan :

Berpartisipasi dalam kegiatan kelas (presentasi dosen, bekerja dalam kelompok kecil, studi komputer SPSS, presentasi mahasiswa)

Membuat tugas-tugas a) Laporan mingguan (tugas kelompok); (b) Makalah pengembangan model penelitian dengan menggunakan metode statistika; (c) Sajian makalah (presentasi mahasiswa); (d) Menyajikan makalah di kelas

EVALUASI HASIL BELAJAR

Keberhasilan mahasiswa dalam perkuliahan ini ditentukan oleh prestasi yang bersangkutan dalam :

• Ujian Tengah Semester
• Ujian Akhir Semester
• Laporan mingguan
• Makalah pengembangan model penelitian yang menggunakan pendekatan kuantitatif
• Hasil sajian presentasi

DAFTAR LITERATUR

Behling, J.H. (1976). Research Methods, Statistical Concepts, and Research Practicum. Millburn N.J : RF Publishing, Inc.

Furqon (1997). Statistika Terapan Untuk Penelitian Pendidikan. Bandung : CV Alfabeta.

Huck, W.S. et.al. (1974). Reading Statistics and Research. New York : Harper & Row Publishers.

Ruseffendi, H.E.T. (199 . Statistika Dasar untuk Penelitian Pendidikan. Bandung : IKIP Bandung Press.

Singgih Santoso (2000). SPSS Mengolah Data Statistik Secara Profesional. Jakarta : PT Elex Media Komputindo.

Resource

presentasi bahan kuliah.ppt

13007100009

apa itu artinya????????????

13 itu maksudnya kode fakultas dimana Q menempuh study Q sekarang

apa  arti dari 07

07 itu adalah tahun ajaran Q mamulai pendidikan Q di ITS,,,,,,,,, SO IT MEANS THAT q baru 2 semester kuliah di ITS SURABAYA....

09 itu adalah absensi Q..... angka yang merupakan nilai harapan Q tai expectasi dari semua nilai mata kuliah untuk nilai max 10....aminnn

gmn rasanya kuliah di ITS?????????

kebanggan bisa mencicipi bangku kuliah di ITS HARUS DIBAYAR MAHAL dengan belajar yang tidak hanya belajar.....

dengan pengkaderan yang lumayan sedikit keras namun sangat bisa merubah pribadi manja seseorang menjadi mandiri dan bermental kuat,,,,,

kami dididik untuk tidak hanya menjadi mahasiswa yanag hanya study oriented tapi juga punya jiwa sosial tinggi...........

balum lagi setumpuk tugas yang lumayan menyita waktu.....

serta segudang aktivitas himpunan..........

berikut serangkaian inromasi tentang STATISTIKA.....

Kecerdasan Buatan (bahasa Inggris: Artificial Intelligence atau AI) didefinisikan sebagai kecerdasan yang ditunjukkan oleh suatu entitas buatan. Sistem seperti ini umumnya dianggap komputer. Kecerdasan diciptakan dan dimasukkan ke dalam suatu mesin (komputer) agar dapat melakukan pekerjaan seperti yang dapat dilakukan manusia. Beberapa macam bidang yang menggunakan kecerdasan buatan antara lain sistem pakar, permainan komputer (games), logika fuzzy, jaringan syaraf tiruan dan robotika.

Banyak hal yang kelihatannya sulit untuk kecerdasan manusia, tetapi untuk Informatika relatif tidak bermasalah. Seperti contoh: mentransformasikan persamaan, menyelesaikan persamaan integral, membuat permainan catur atau Backgammon. Di sisi lain, hal yang bagi manusia kelihatannya menuntut sedikit kecerdasan, sampai sekarang masih sulit untuk direalisasikan dalam Informatika. Seperti contoh: Pengenalan Obyek/Muka, bermain Sepakbola.

Walaupun AI memiliki konotasi fiksi ilmiah yang kuat, AI membentuk cabang yang sangat penting pada ilmu komputer, berhubungan dengan perilaku, pembelajaran dan adaptasi yang cerdas dalam sebuah mesin. Penelitian dalam AI menyangkut pembuatan mesin untuk mengotomatisasikan tugas-tugas yang membutuhkan perilaku cerdas. Termasuk contohnya adalah pengendalian, perencanaan dan penjadwalan, kemampuan untuk menjawab diagnosa dan pertanyaan pelanggan, serta pengenalan tulisan tangan, suara dan wajah. Hal-hal seperti itu telah menjadi disiplin ilmu tersendiri, yang memusatkan perhatian pada penyediaan solusi masalah kehidupan yang nyata. Sistem AI sekarang ini sering digunakan dalam bidang ekonomi, obat-obatan, teknik dan militer, seperti yang telah dibangun dalam beberapa aplikasi perangkat lunak komputer rumah dan video game.

'Kecerdasan buatan' ini bukan hanya ingin mengerti apa itu sistem kecerdasan, tapi juga mengkonstruksinya.

Tidak ada definisi yang memuaskan untuk 'kecerdasan':

1. kecerdasan: kemampuan untuk memperoleh pengetahuan dan menggunakannya
2. atau kecerdasan yaitu apa yang diukur oleh sebuah 'Test Kecerdasan'

1307100009 1307100009

1307100009 1307100009 1307100009 1307100009 1307100009
1307100009 1307100009 1307100009 1307100009 1307100009
1307100009 1307100009 1307100009 1307100009 1307100009
1307100009 1307100009 1307100009 1307100009 1307100009
1307100009 1307100009 1307100009 1307100009 1307100009
1307100009 1307100009 1307100009 1307100009 1307100009
1307100009 1307100009 1307100009 1307100009 1307100009
1307100009 1307100009 1307100009 1307100009 1307100009
1307100009 1307100009 1307100009 1307100009 1307100009
1307100009 1307100009 1307100009 1307100009 1307100009
1307100009 1307100009 1307100009 1307100009 1307100009
1307100009 1307100009 1307100009 1307100009 1307100009
1307100009 1307100009 1307100009 1307100009 1307100009
1307100009 1307100009 1307100009 1307100009 1307100009
1307100009 1307100009 1307100009 1307100009 1307100009
1307100009 1307100009 1307100009 1307100009 1307100009
1307100009 1307100009 1307100009 1307100009 1307100009
1307100009 1307100009 1307100009 1307100009 1307100009
1307100009 1307100009 1307100009 1307100009 1307100009
1307100009 1307100009 1307100009 1307100009 1307100009
1307100009 1307100009 1307100009 1307100009 1307100009
1307100009 1307100009 1307100009 1307100009 1307100009
1307100009 1307100009 1307100009 1307100009 1307100009
1307100009 1307100009 1307100009 1307100009 1307100009
1307100009 1307100009 1307100009 1307100009 1307100009
1307100009 1307100009 1307100009 1307100009 1307100009
1307100009 1307100009 1307100009 1307100009 1307100009
1307100009 1307100009 1307100009 1307100009 1307100009
1307100009 1307100009 1307100009 1307100009 1307100009
1307100009 1307100009 1307100009 1307100009 1307100009
1307100009 1307100009 1307100009 1307100009 1307100009
1307100009 1307100009 1307100009 1307100009 1307100009
1307100009 1307100009 1307100009 1307100009 1307100009
1307100009 1307100009 1307100009 1307100009 1307100009
1307100009 1307100009 1307100009 1307100009 1307100009
1307100009 1307100009 1307100009 1307100009 1307100009
1307100009 1307100009 1307100009 1307100009 1307100009
1307100009 1307100009 1307100009 1307100009 1307100009