TUGAS 1 (Uji Z)

Judul: Pengaruh nilai ujain akhir semester mata pelajaran Fisika terhadap nilai ujian semester mata pelajaran Kimia kelas XII IPA Pada SMA Negeri 1 Gianyar1. Hipotesis:Ho : Tidak ada pengaruh nilai ujian akhir semseter mata pelajaran Fisika terhadap nilai ujian semester mata pelajaran Kimia kelas XII IPA Pada SMA Negeri 1 Gianyar.

Ha: Terdapat pengaruh antara nilai ujian akhir semseter mata pelajaran Fisika terhadap nilai ujian semester mata pelajaran Kimia kelas XII IPA Pada SMA Negeri 1 Gianyar.

2. Taraf signifikansi

Dalam pengujian kali ini akan di gunakan taraf signifikan sebesar 95%3. Populasi dan SampelPopulasi dari penelitian kali ini adalah seluruh kelas XII IPA SMA Negeri 1 Gianyar. Sedangkan sampel yang di gunakan adalah kelas XII IPA 4, XII IPA 5 dan XII IPA 6 SMA Negeri 1 Gianyar (data terlampir).4. Analisis Data

NoFisika Kimia

XiYi

19913.35178.2225954.57520.930625

289.53.8514.8225932.5756.630625

382-3.6513.3225921.5752.480625

469.5-16.15260.8225910.5750.330625

573.5-12.15147.6225921.5752.480625

694.58.8578.3225932.5756.630625

769-16.65277.222589-1.4252.030625

880-5.6531.922589-1.4252.030625

993.57.8561.6225910.5750.330625

109913.35178.2225932.5756.630625

1169-16.65277.2225921.5752.480625

1259-26.65710.222588-2.4255.880625

1382.5-3.159.922589-1.4252.030625

1471-14.65214.622590-0.4250.180625

1590.54.8523.5225921.5752.480625

1680-5.6531.922588-2.4255.880625

1786.50.850.7225921.5752.480625

1882-3.6513.3225943.57512.780625

1986.50.850.722589-1.4252.030625

2093.57.8561.6225910.5750.330625

2172.5-13.15172.922588-2.4255.880625

2274-11.65135.722588-2.4255.880625

2393.57.8561.622588-2.4255.880625

24860.350.122589-1.4252.030625

25871.351.822589-1.4252.030625

26893.3511.2225910.5750.330625

2773.5-12.15147.622587-3.42511.730625

2889.53.8514.822587-3.42511.730625

2979.5-6.1537.822587-3.42511.730625

3093.57.8561.622590-0.4250.180625

3159.5-26.15683.8225954.57520.930625

3293.57.8561.6225965.57531.080625

3378.5-7.1551.1225976.57543.230625

349913.35178.2225943.57512.780625

35937.3554.0225910.5750.330625

3678-7.6558.5225943.57512.780625

3793.57.8561.622589-1.4252.030625

3885.5-0.150.0225910.5750.330625

3984-1.652.7225921.5752.480625

40904.3518.922590-0.4250.180625

4183-2.657.0225932.5756.630625

4288.52.858.1225921.5752.480625

4395.59.8597.0225921.5752.480625

4487.51.853.422589-1.4252.030625

4598.512.85165.122590-0.4250.180625

4684.5-1.151.322589-1.4252.030625

4771-14.65214.6225932.5756.630625

48937.3554.022589-1.4252.030625

49860.350.1225921.5752.480625

50948.3569.7225921.5752.480625

5190.54.8523.522588-2.4255.880625

5289.53.8514.8225910.5750.330625

5389.53.8514.822587-3.42511.730625

5474-11.65135.722587-3.42511.730625

5585.5-0.150.022589-1.4252.030625

5679.5-6.1537.822589-1.4252.030625

57871.351.822588-2.4255.880625

5881-4.6521.622589-1.4252.030625

5991.55.8534.222587-3.42511.730625

6090.54.8523.522588-2.4255.880625

6198.512.85165.1225921.5752.480625

6293.57.8561.6225921.5752.480625

63915.3528.6225910.5750.330625

64904.3518.922590-0.4250.180625

65904.3518.9225910.5750.330625

66893.3511.222590-0.4250.180625

67959.3587.422590-0.4250.180625

68926.3540.322590-0.4250.180625

6994.58.8578.3225910.5750.330625

70904.3518.9225910.5750.330625

7177.5-8.1566.422589-1.4252.030625

7295.59.8597.022590-0.4250.180625

7371.5-14.15200.222589-1.4252.030625

74882.355.522590-0.4250.180625

7586.50.850.722589-1.4252.030625

7681-4.6521.622590-0.4250.180625

7794.58.8578.322589-1.4252.030625

7875-10.65113.4225910.5750.330625

7981.5-4.1517.222590-0.4250.180625

80959.3587.422589-1.4252.030625

(68526547.77234377.55

Menentukan dan Dari perhitungan pada data di peroleh

Menentukan Sx2 dan Sy2

Menentukan nilai beda ( (

Menentukan nilai Zhitung

Menentukan ZtabelPada taraf signifikan 95% di peroleh nilai ( = 5%. Karena yang akan digunakan adalah grafik pengujian dua arah maka 0.05 : 2 = 0.025. Dimana nilai Z0.025 = 1.96. Menguji pada grafik kurva normal

5. Kesimpulan

Dari analisis data diatas dapat di simpulkan bahwa terdapat pengaruh antara nilai ujian akhir semseter mata pelajaran Fisika terhadap nilai ujian semester mata pelajaran Kimia kelas XII IPA Pada SMA Negeri 1 Gianyar.

TUGAS 2 (Uji Regresi)

Tujuan : untuk mengetahui pengaruh nilai ujain akhir semester mata pelajaran Fisika terhadap nilai ujian semester mata pelajaran Kimia kelas XII IPA Pada SMA Negeri 1 Gianyar.1. Variabel Sebab AkibatVariebael yang akan di gunakan adalah nilai ujian Fisika sebagai Variabel Penyebab dalam hal ini kita sebut x. Sedangkan nilai ujian kimia di gunakan sebagai variable akibat yang kita sebut dengan y.

2. Populasi dan sampelPopulasi dari penelitian kali ini adalah seluruh kelas XII IPA SMA Negeri 1 Gianyar. Sedangkan sampel yang di gunakan adalah kelas XII IPA 4, XII IPA 5 dan XII IPA 6 SMA Negeri 1 Gianyar (data terlampir).

3. Analisis DataNoFisika KimiaXi.Yi

XX^2YiY^2

19998019590259405

289.58010.259386498323.5

38267249284647544

469.54830.259182816324.5

573.55402.259284646762

694.58930.259386498788.5

76947618979216141

88064008979217120

993.58742.259182818508.5

109998019386499207

116947619284646348

125934818877445192

1382.56806.258979217342.5

147150419081006390

1590.58190.259284648326

168064008877447040

1786.57482.259284647958

188267249488367708

1986.57482.258979217698.5

2093.58742.259182818508.5

2172.55256.258877446380

227454768877446512

2393.58742.258877448228

248673968979217654

258775698979217743

268979219182818099

2773.55402.258775696394.5

2889.58010.258775697786.5

2979.56320.258775696916.5

3093.58742.259081008415

3159.53540.259590255652.5

3293.58742.259692168976

3378.56162.259794097614.5

349998019488369306

359386499182818463

367860849488367332

3793.58742.258979218321.5

3885.57310.259182817780.5

398470569284647728

409081009081008100

418368899386497719

4288.57832.259284648142

4395.59120.259284648786

4487.57656.258979217787.5

4598.59702.259081008865

4684.57140.258979217520.5

477150419386496603

489386498979218277

498673969284647912

509488369284648648

5190.58190.258877447964

5289.58010.259182818144.5

5389.58010.258775697786.5

547454768775696438

5585.57310.258979217609.5

5679.56320.258979217075.5

578775698877447656

588165618979217209

5991.58372.258775697960.5

6090.58190.258877447964

6198.59702.259284649062

6293.58742.259284648602

639182819182818281

649081009081008100

659081009182818190

668979219081008010

679590259081008550

689284649081008280

6994.58930.259182818599.5

709081009182818190

7177.56006.258979216897.5

7295.59120.259081008595

7371.55112.258979216363.5

748877449081007920

7586.57482.258979217698.5

768165619081007290

7794.58930.258979218410.5

787556259182816825

7981.56642.259081007335

809590258979218455

(6852593421.57234654512619760

Model Persamaan Regresi Linear Sederhana adalah seperti berikut ini :

Y = a + bX

Dimana :Y = Variabel Response atau Variabel Akibat (Dependent)X = Variabel Predictor atau Variabel Faktor Penyebab (Independent)a = konstantab = koefisien regresi (kemiringan); besaran Response yang ditimbulkan oleh Predictor.

Menghitung nilai konstanta aUntuk menghitung nilai konstanta a akan digunakan rumus

a = (y) (x) (x) (xy) n(x) (x)

= 88.22871199 Menghitung koefisien regresi bUntuk menghitung nilai regresi b dapat menggunakan rumus

b = n(xy) (x) (y) n(x) (x)

= Model Persamaan regresi linear Y = a + bXY = 88.22871199 + 0.025642592 xXY

188.25

288.28

388.31

488.33

588.36

688.38

788.41

888.43

988.46

1088.49

1188.51

1288.54

1388.56

1488.59

1588.61

1688.64

1788.66

1888.69

1988.72

2088.74

2188.77

2288.79

2388.82

2488.84

2588.87

2688.90

2788.92

XY

2888.95

2988.97

3089.00

3189.02

3289.05

3389.07

3489.10

3589.13

3689.15

3789.18

3889.20

3989.23

4089.25

4189.28

4289.31

4389.33

4489.36

4589.38

4689.41

4789.43

4889.46

4989.49

5089.51

5189.54

5289.56

5389.59

5489.61

XY

5589.64

5689.66

5789.69

5889.72

5989.74

6089.77

6189.79

6289.82

6389.84

6489.87

6589.90

6689.92

6789.95

6889.97

6990.00

7090.02

7190.05

7290.07

7390.10

7490.13

7590.15

7690.18

7790.20

7890.23

7990.25

8090.28

Jika di sajikan dalam bentuk grafik

TUGAS 3 (Uji Korelasi)Tujuan : untuk mengetahui hubungan dari umur terhadap berat badan bayi

Analisis Data

Noy (bb) y^2x (Umur) x^2x.y

139113

2416248

324112

46363918

574941628

624112

75252410

863641624

986441632

1098152545

115252410

1239113

603583098185

Menghitung koefisien korelasiUntuk menghitung koefisien korelasi akan digunakan rumus

r = n(xy) (x) (y) {nx (x)} {ny2 (y)2}

= = 0.912Jadi Koefisien Korelasi antara berat badan dan umur bayi adalah0.912, berarti kedua variabel tersebut memiliki hubungan yangERATdan bentuk hubungannya adalah Linear Positif.

Jika Koefisien Korelasi antara berat badan dan umur bayi dibuat dalam bentuk Scatter Diagram (Diagram Tebar), maka bentuknya akan seperti dibawah ini :

Zhitung = -4,56

1

_1495181366.vsd

-1,96

Jangan Tolak Ho 95%

Tolak Ho

1,96