Jurnal Pendidikan Matematika: Judika Education Volume 5, Nomor 2, Juli-Desember 2022 e-ISSN : 2614-6088 p-ISSN : 2620-732X DOI: https://doi.org/10.31539/judika.v5i2.4802

## PENGGUNAAN EFFECT SIZE SEBAGAI MEDIASI DALAM KOREKSI EFEK SUATU PENELITIAN
Khairunnisa 1 , Fenty Fitrian Sari 2 , Mega Anggelena 3 , Deka Agustika 4 , Euis Nursa’adah 5
Universitas Bengkulu 1,2,3,4,5 mayanisa0411@gmail.com 1

## ABSTRAK
Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji studi-studi tentang penggunaan effect size dalam  memperkirakan  ukuran  efek  suatu  percobaan  di  berbagai  bidang  ilmu. Metode yang digunakan yaitu Literature Review dengan menelusuri artikel-artikel relevan  pada database Google  Scholar , National  Center  or  Biotechnology Information (NCBI), Mendeley dan ScienceDirect. Hasil penelitian menunjukkan bahwa  secara  keseluruhan  artikel  yang  direview  memperlihatkan  penggunaan effect size sebagai uji statistik untuk menentukan ukuran efek dari suatu perlakuan dalam studi riset. Namun dalam penggunaannya, effect size perlu disertakan juga dengan  uji  statistik  lainnya  guna  memperoleh  indeks  bias  yang  kecil  agar  data lebih  akurat.  Simpulan, effect  size adalah  bagian  dari  uji  statistik  yang  berperan dalam  membantu  pengguna  memahami  besarnya  perbedaan  yang  ditemukan dalam suatu percobaan penelitian.
Kata Kunci:  Akurasi, Effect Size, Percobaan, Statistik

## ABSTRACT
This study aims to examine studies on the use of effect size in estimating the effect size  of  an  experiment in  various  fields  of  science.  The  method  used  is Literature Review  by  searching  for  relevant  articles  in  the  databases  of  Google  Scholar, National  Center  or  Biotechnology  Information  (NCBI),  Mendeley  and ScienceDirect. The results of the study indicate that overall the articles reviewed show  the  use  of  effect  size  as  a  statistical  test  to  determine  the  effect  size  of treatment  in  research  studies.  However,  in  its  use,  the  effect  size  needs  to  be included with  other  statistical tests  to  obtain  a  small refractive  index  so  that  the data is more accurate. In conclusion, the effect size is part of a statistical test that plays a role in helping users understand the magnitude of the differences found in a research experiment.
Keywords: Accuracy, Effect Size, Experiment, Statistics

## PENDAHULUAN
Statistika  merupakan  istilah  yang berasal dari Bahasa italia statistita yang berarti  negarawan.  Pada  mulanya statistika  digunakan  dalam  mengelola data  kenegaran.  Statiska  digunakan dalam segala bidang ilmu dan kehidupan.  Statistika  digunakan  dalam pemecahan masalah secara nyata dalam kehidupan  manusia  sehari-hari.  Tidak dapat  dipungkiri  bahwa  perkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi sebagai  peran  dari  statistika.  Statistika digunakan  sebagai  alat  bantu  dalam pengumpulan  data,  melakukan  analisis atas gajala-gejala  yang diamati (Anam, 2020).  Salah  satu  uji  statistika  yang dapat digunakan untuk analisis tersebut adalah effect size . Effect  size adalah  perbedaan kejadian  efek  antara  kelas  kontrol  dan kelas  eksperimen  merupakan.  Menurut Cohen  (1988) effect  size digunakan untuk  untuk  mengetahui  besarnya pengaruh  setelah  diberikan  perlakuan. Effect  size umumnya  digunakan  pada penelitian  berpopulasi  besar  serta memiliki  variabel  dan  pembanding yang  jelas  (Kirby  &  Gerlanc,  2013; Schäfer  &  Schwarz,  2019).  Sejauh  ini informasi  terkait effect  size masih dalam spesifikasi kajian penggunaannya  sebagai  alat  ukur statistik  dalam suatu  penelitian, namun belum ada studi yang membahas secara mendalam  perkembangan  penelitian- penelitian  yang  memanfaat effect  size dan kriteria penggunaannya dalam riset studi.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk mengumpulkan informasi-informasi terkait  penggunaan effect  size dalam memperkirakan  ukuran  efek  suatu percobaan
di
berbagai bidang diantaranya  bidang  kesehatan  dan pendidikan.

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  metode Literature Review yang bertujuan untuk mengumpulkan dan mengambil  intisari serta  menganalisa  beberapa  artikel ilmiah  guna  memberikan  pemahaman tentang  perkembangan  pengetahuan dan  menciptakan  ide  baru  terkait
penggunaan Effect Size . Database yang digunakan  dalam  pencarian  literatur adalah Google Scholar , National
Center  or  Biotechnology  Information (NCBI), Mendeley dan ScienceDirect dengan kata kunci ― effect size”. Semua artikel  terkait effect  size dikumpulkan kemudian direview berdasarkan kriteria inklusi  dari  referensi  terpilih  sebagai sumber  yang  relevan.  Kriteria  inklusi dalam  penelitian  ini  adalah full  text artikel ilmiah yang dipublikasikan pada tahun 2011-2021.
Berdasarkan  uraian  yang  telah disampaikan sebelumnya, maka penulis merasa  perlu  untuk  melakukan  kajian tentang effect  size ,  serta  manfaatnya pada  berbagai  disiplin  ilmu,  adapun tujuan  untuk  mengkaji  studi-studi tentang  penggunaan effect  size dalam memperkirakan  ukuran  efek  suatu percobaan di berbagai bidang ilmu.

## HASIL PENELITIAN
Hasil  penelusuran  literatur  pada  studi ini  memperoleh  sebanyak  19  artikel ilmiah  terkait  penggunaan effect  size dalam  berbagai  bidang  ilmu,  seperti  di bidang  keesehatan  dan  pendidikan. Detail hasil review disajikan pada tabel 1, dibawah ini.

## Tabel 1. Hasil Review Literatur
Tahun Identitas article Metode Hasil Kesimpulan 2020 Mattan S., dkk. effectsize: Estimation of Effect
Size  Indices  and
Standardized Parameters .The Journal  of  Open Source Software. 2020.  Standarisasi
Parameter dan Model
 Effect  size untuk ANOVA
 Konversi Effect  size dari uji Statistik Effect  size adalah  paket  R  (Tim Inti  R,  2020)  yang  mengisi  celah penting  ini,  menyediakan  utilitas untuk dengan mudah memperkirakan  berbagai Effect size standar  (yaitu,  Effect  size
yang  tidak  terikat  dengan  unit pengukuran variabel yang diinginkan) dan interval kepercayaan  (CI),  dari  berbagai dari model statistik. Effect sizemenyediakan fungsi yang mudah digunakan, dengan dokumentasi lengkap dan penjelasan  tentang  berbagai Effect
size yang  ditawarkan,  dan  juga digunakan  oleh  pengembang  paket R  lainnya  sebagai  back-end  untuk perhitungan Effect size
Effect  size  adalah  bagian daristatistik  mudah,  proyek kolaboratif yang dibuat untuk memfasilitasi penggunaan  nilai  r    untuk analisis statistik. 2020 Funder,  D.  C.,  & Ozer,  D.  J.  (2019). Evaluating effect size in psychological research: Sense and nonsense . Advances in Methods and Practices in Psychological Science,  2,  156– 168. doi:10.1177/25152 45919847202 Standak korelai dan kuadarat korelasi enjelaskan masalah dengan
evaluasi  sederhana  dengan  effect size,  termasuk  cara  umum  yang disalahartikan  —  kesalahan  paling umum  adalah  menggambarkannya dengan cara yang tidak menyampaikan informasi yang berguna atau secara aktif menyesatkan. Selanjutnya, menguraikan beberapa cara (berdasarkan  proposal  oleh  penulis sebelumnya)  untuk  mengilhami angka effect size dengan makna menawarkan beberapa rekomendasi untuk cara yang  paling  berguna  untuk mengevaluasi  Effect  size dan  bahkan,  dengan  berani, menyarankan seperangkat standar  baru.  Harapan  kami adalah  bahwa  artikel  ini mungkin  memainkan  peran kecil dalam membantu memajukan pengobatan Effect size sehingga daripada menjadi angka yang dilaporkan tanpa Merevisi  pedoman  Cohen interpretasi,  atau  ditafsirkan secara dangkal atau salah, 2021  Zubaidah,  S.  dkk.,
The  Effect  Size  of
Different  Learning on Critical and
Creative  Thinking Skills  of  Biology
Students . nternational Journal of Instruction 14(3):1 87-206. 2021  DOI:10.29333/iji.2 021.14311a  Interpretasi  effect  size yang  digunakan  dalam penelitian  ini  mengacu pada standardisasi), yang meliputi 0,10 sebagai interpretasi rendah, 0,30 sebagai interpretasi  sedang,  dan 0,50  sebagai  interpretasi besar Hasil uji effect size yang dilakukan pada kedua pembelajaran menunjukkan  bahwa  nilai  effect size  memiliki  kriteria  tinggi  dan rendah. Uji  efek  ukuran  memiliki beberapa keunggulan karena informasi yang diperoleh  dari  pengujian semacam  ini  berkaitan  erat dengan kualifikasi hasil analisis  data,  atau  yang biasa dikenal dengan interpretasi hasil uji signifikansi statistik. Sedangkan  uji  ANCOVA LSD tidak membahas kualifikasi signifikansi statistik,  tetapi  menjelaskan kuantifikasi hasil uji signifikansi statistik. Dengan  mengetahui  Effect size suatu model pembelajaran, pendidik dapat memilih model pembelajaran  yang  paling tepat  untuk  kegiatan  belajar mengajarnya.  Oleh  karena itu, melalui penelitian
semacam  ini,  diharapkan peneliti  selanjutnya  tidak hanya  menyajikan  hasil  uji signifikansi  statistik  atau hanya  menyajikan  hasil  uji Effect  size,  namun  kedua jenis  tes  tersebut  perlu dilakukan secara bersamaan agar informasi yang
diperoleh dapat saling melengkapi  karena  hasil dari  masing-masing  jenis tes tersebut memiliki beberapa kelebihan dan kekurangan. Informasi yang diperoleh  dari  hasil  uji Effect size dapat memperkuat hasil uji signifikansi  statistik  dalam setiap penelitian kuantitatif. 2000 Christopher J. Ferguson. An Effect Size Primer: A Guide for Clinicians and Researchers . Professional Psychology: Research and Practic. 2020 Effect  size  dibagi  ke  dalam  empat kategori umum 1. Indeks perbedaan kelompok. 2. Kekuatan indeks asosiasi
3. Perkiraan yang dikoreksi. 4. Perkiraan risiko Panduan  untuk  membantu  dalam pemilihan effect size dan interpretasinya : 1. Pedoman  disarankan  sebagai batas minimum, tidak menjamin bahwa effect size yang melebihi batas tersebut berarti. Keterbatasan  studi,  kegagalan untuk  mengontrol  prediktor  lain yang  relevan  atau  ancaman terhadap validitas internal, reliabilitas dan validitas tanggapan terhadap ukuran yang digunakan, dll., harus dipertimbangkan ketika menginterpretasikan effect size. 2. Effect  size  yang  dikoreksi  lebih disukai  daripada  Effect  size yang tidak dikoreksi 3. Untuk desain korelasional,
parsial  r  dan  koefisien  regresi standar  lebih  unggul  daripada bivariat r karena mereka memperkirakan  varians  unik yang  disebabkan  oleh  prediktor yang  mengendalikan  variabel lain 4. Meskipun effect size
dimaksudkan  untuk  mewakili efek  "benar"  dalam  populasi, penting  untuk  dipahami  bahwa perkiraan  Effect  size  dapat dipengaruhi  oleh  pengambilan sampel dan pengukuran.
Tidak  ada  Effect  size  yang sempurna untuk semua situasi, dan beberapa ketidaksepakatan  tetap  ada atas  keuntungan  beberapa dari  yang  lain.  Peneliti didorong  untuk  memilih dengan bijak (dan konservatif) dari antara pilihan yang disajikan. Interpretasi Effect size akan selalu tetap spesifik konteks.  Menerima  Effect size  dari  besarnya  apa  pun sebagai  signifikan  secara klinis atau praktis menjadikan kegunaannya dapat diperdebatkan. Psikolog harus bersedia untuk secara objektif mengidentifikasi  efek  kecil dan menafsirkannya. 2018 Paul  Monsarrat1,2 and Jean-Noel Vergnes3,4,. Data mining  of  effect sizes  from  PubMed
abstracts:  a  cross- study conceptual replication . Bioinformatics. 2018 1. Menghitung  tingkat kesalahan dalam Efect  size  (ESs) yang dilaporkan dari  database  Studi Efect size 2. Menilai evolusi temporal ES Replikasi langsung berguna karena dapat memeriksa kurangnya validitas  internal  tetapi  dibatasi oleh fakta bahwa setiap kelemahan metodologis  dalam  penelitian  asli akan  diabadikan  dalam  penelitian berikutnya.  Di  sisi  lain,  replikasi konseptual  hanya  mensyaratkan bahwa  kondisi  esensial  sangat cocok  dengan  aslinya,  sementara memungkinkan  fleksibilitas  untuk memvariasikan kondisi non- esensial lainnya Untuk mempersiapkan replikasi  konseptual,  dapat melakukan replikasi langsung dari Studi Kesalahan, menggunakan data  mentah  yang  ada. Kemudian dilanjutkan menerapkan  metode  yang sama  ke  database  Studi effect size. Sehingga menemukan  hasil  serupa mengenai tingkat perbedaan,  dengan  kisaran kesalahan yang diperkirakan  antara  5,3  dan 8,1% dari ES yang dilaporkan  dalam  abstrak PubMed, dan juga menemukan  hasil  serupa mengenai penurunan tingkat kesalahan  dari  waktu  ke
waktu 2018 Julie Lorah
Coreespondence: jlorah@iu.edu Universitas Indiana,
Bloomington, AS 2018 Lorah  Large-scale Assess Educ (2018) 6:8 https://doi.org/10.1 186/s40536-018- 0061-2 Efek  size  adalah  bagian  penting dari interpretasi untuk studi pemodelan bertingkat yang diterapkan. Peneliti dapat menggunakan ICC untuk mewakili besarnya  efek  acak  yang  dapat mewakili  efek  negara  dan/atau sekolah  dan  koefisien  regresi standar atau untuk mewakili besarnya  efek  tetap  yang  dapat mewakili  hubungan  kepentingan saat
memeriksa pertanyaan substantif  menggunakan  kumpulan data  internasional.  Kompleksitas yang  terkait  dengan  model  tiga tingkat, pelaporan, dan lereng acak telah  dieksplorasi.  Topik  dalam penelitian ini telah didemonstrasikan dengan menggunakan  data  TIMSS,  tetapi saran yang diberikan dapat diterapkan  pada  analisis  multilevel data primer atau sekunder
Efek  size  adalah  bagian penting dari interpretasi untuk studi pemodelan bertingkat yang diterapkan Cristiano Ialongo Laboratory Medicine Department,  ―Tor Vergata‖ University Hospital, Rome, Italy Department of Human  Physiology and  Pharmacology, University of Rome Sapienza, Rome, Italyc cristiano.ialongo@
gmail.com http://dx.doi.org/10 .11613/BM.2016.0 15 Menghitung tingkat kesalahan  dalam  Efect size (ESs) yang dilaporkan  dari  database Studi efek size Perhitungan  ES  adalah  bagian  dari kerangka  analisis  daya,  sehingga perhitungan  ukurannya  biasanya disediakan  tertanam  dalam  paket perangkat  lunak  statistik  atau dicapai melalui standar. Pentingnya  memberikan  efek  size di samping nilai-P harus
ditekankan,  karena  ini  adalah  nilai tambah  untuk  setiap  penelitian yang  mewakili  langkah  menuju kebenaran ilmiah. Untuk alasan ini, peneliti  harus  didorong  untuk menunjukkan  ES  dalam  pekerjaan mereka,  terutama  melaporkannya setiap  kali  nilai-P  disebutkan. Sebaiknya  juga  menyediakan  CI bersama dengan ES
Paradigma  mendikte  nilai-P membuat  kita  lupa  apa  itu bukti ilmiah dan apa maknanya  dalam  penilaian statistiknya. Meskipun
demikian,  melalui  ES  dapat mulai  mengajari  diri  kami sendiri  tentang  pembobotan temuan  terhadap  peluang dan  besarnya,  dan  itu  akan sangat  membantu  dalam apresiasi kami atas pencapaian  ilmiah  apa  pun. N Gail  M.  Sullivan, MD, MPH Richard Feinn, PhD University of Connecticut, 253 Farmington Avenue, Farmington, CT 06030-5215,
gsullivan@nso1.uc hc.edu DOI:
http://dx.doi.org/10
.4300/JGME-D-12- 00156.1 Effect  size  membantu  pembaca memahami  besarnya  perbedaan yang ditemukan, sedangkan signifikansi  statistik  memeriksa apakah temuan tersebut
kemungkinan  besar  terjadi  secara kebetulan.  Intervensi  pendidikan menghasilkan  peningkatan  nilai ujian  mata  pelajaran  dengan  total rata-rata  15  dari  50  pertanyaan dibandingkan  dengan  intervensi lain,  efek  size  absolut  adalah  15 pertanyaan  atau  3  tingkat  kelas (30%)  lebih  baik  pada  ujian.  Efect size absolut tidak
memperhitungkan variabilitas skor, karena tidak setiap subjek mencapai hasil rata-rata Efek size membantu pembaca memahami besarnya  perbedaan  yang ditemukan 2017 Jolynn Pek and David B. Flora Pek,  J.,  &  Flora, Menginterpretasikan  efek  size  dan CI studi psikologis empiris merupakan  dasar  untuk  melakukan Efect  size  dalam  konteks sejarah dan penelitian berpotensi  membandingkan
DB (2017, 9 Maret). Melaporkan  Efect size dalam Penelitian Psikologis Asli: Diskusi dan Tutorial.Metode Psikologis. Memajukan publikasi online. http://dx.doi.org/10 .1037/met0000126 penelitian dan akumulasi pengetahuan.  Berfokus  pada  efect size  dan  variabilitas  pengambilan sampelnya menghambat interpretasi  hasil  secara  dikotomis yaitu,  signifikan  secara  statistik atau  tidak  (Waldman  &  Lilienfeld, 2015).  Konsisten  dengan  revolusi metodologis modern untuk pendekatan  berbasis  aturan  (cf., Gonzalez,  1994;  Rodgers,  2010; Tukey,  1969),  penelitian  ini  juga harus  dipertimbangkan  dari  sudut pandang di mana efeect size adalah landasan untuk membangun argumen yang masuk akal (Abelson,  1995).  Maka  dari  itu untuk  meningkatkan  efek  size, maka  akan  dilakukan  petinjauan prinsip-prinsip umum untuk penulisan  ilmiah  yang  baik  dan menerapkan prinsip-prinsip ini pada  konteks  efek  size.  Karena mengembangkan  teori  psikologi dan melakukan penelitian menggunakan  ukuran  psikologis adalah  cair  di  alam,  efect  size  dan interpretasinya harus cukup bervariasi untuk mencocokkan
pertanyaan  penelitian  yang  sedang berkembang, desain penelitian, dan estimasi  statistik.  Dalam  konteks pelaporan  penelitian  utama,  efek size  harus  dioptimalkan  untuk mengomunikasikan temuan
penting  dengan  cara  yang  dapat diakses, intuitif, dan berharga yang berkontribusi  pada  literatur  yang ada. efek  penting  dengan  efek yang  dipublikasikan,  dan idealnya memotivasi pertanyaan penelitian tambahan  yang  berpotensi menambah pengetahuan baru ke paradigma penelitian.  Interpretasi  yang bermakna  dari  efect  size yang  dilaporkan  adalah  inti dari  apa  yang  berkontribusi pada  sains  kita.  Interpretasi mereka harus mencerminkan  kematangan teori dan program penelitian kami,  ketepatan  estimasi mereka,  dan  pengetahuan tentang signifikansi praktisnya.  Contoh  empiris yang diberikan, yang menggambarkan rekomendasi  kami  untuk praktik dengan menekankan interpretasi efect size dalam kaitannya dengan pertanyaan penelitian mereka  dan  kematangan paradigma penelitian mereka,  berfungsi  sebagai tutorial bagi peneliti substantif  untuk  membantu meningkatkan praktik dalam  pelaporan  penelitian tentang ukuran efek. 2018 Farid Chakhssi1, Jannis  T.  Kraiss, Marion  Sommers- Spijkerman and Ernst T. Bohlmeijer Chakhssidkk. Psikiatri BMC (2018) 18:211 https://doi.org/10.1 186/s12888-018- 1739-2 Tinjauan  sistematis  dan meta-analisis  dilakukan mengikuti pedoman PRISMA. PsycINFO, PubMed, dan Scopus Tiga  puluh  studi  dimasukkan, mewakili  1.864  pasien  dengan gangguan  klinis.  Pada  pasca- intervensi,  PPI  menunjukkan  efect size  yang  signifikan  dan  kecil untuk kesejahteraan (Hedges'g =0,24)  dan  depresi  (g  =0,23) dibandingkan dengan kondisi kontrol saat menghilangkan outlier.
Perbaikan  moderat  yang  signifikan diamati untuk kecemasan (g =0,36). Efect size untuk stres tidak signifikan. Efek tindak lanjut (8-12 minggu), jika tersedia, menghasilkan  efect  size  yang serupa.  Kualitas  studi  rendah sampai sedang. Temuan  ini  menunjukkan bahwa PPI, di mana fokusnya adalah memunculkan perasaan, kognisi, atau perilaku positif, tidak hanya berpotensi meningkatkan kesejahteraan,  tetapi  juga dapat  mengurangi  tekanan pada populasi dengan gangguan  klinis.  Mengingat meningkatnya  minat  PPI dalam  pengaturan  klinis, penelitian  berkualitas  lebih tinggi diperlukan untuk menentukan  efektivitas  PPI dalam sampel klinis 2019 Victor Orozco- OlveraID  ,  Fuyuan Shen, Lucie Cluver https://doi.org/10.1 371/journal.pone.0 209969 February 12, 2019 Pencarian elektronik dan manual  dilakukan  untuk mengidentifikasi studi eksperimental dan kuasieksperimental dengan desain kontrafaktual  kuat  yang diterbitkan  antara  tahun 1985 dan kuartal pertama 2017. Efect size dianalisis  secara  meta menggunakan model efek campuran. Delapan  penelitian  eksperimental dan dua penelitian kuasi- eksperimental  memenuhi  kriteria inklusi kami.  Ukuran  sampel agregat  adalah  23.476  peserta, dengan  median  902  peserta  per studi.  Narasi  pendidikan  hiburan memiliki efek kecil namun signifikan  untuk  tiga  perilaku seksual.  Ini  mengurangi  jumlah pasangan  seksual  [perbedaan  rata- rata  standar,  (SMD)  =  0,17, interval  kepercayaan  95%  (CI)  = 0,02–0,33,  tiga  ukuran  efek], mengurangi  hubungan  seks  tanpa kondom  (SMD  =  0,08,  95%  CI  = Meskipun  hiburan  media massa  memiliki  efek  kecil dalam mempromosikan praktik  seksual  yang  lebih aman,  skala  ekonominya dibandingkan intervensi tatap  muka  menunjukkan potensinya  untuk  menjadi alat  yang  hemat  biaya  di atas ambang batas penonton. Penggunaan peserta  studi  dari  populasi pemuda umum dan penggunaan  sebagian  besar uji coba efektivitas
mengurangi kekhawatiran
0,03–0,12 , sembilan ukuran efek), dan  peningkatan  pengujian  dan manajemen  untuk  IMS  (SMD  =
0,29,  95%  CI  =  0,11-0,46,  dua ukuran  efek).  Intervensi  tidak efektif  dalam  mengurangi  seks antar  generasi,  diukur  melalui perbedaan  usia  dengan  pasangan seksual  (SMD  =  0,06,  95%  CI  =  - 0,06–0,19,  empat  ukuran  efek). Pendidikan  hiburan  memiliki  efek ukuran sedang pada hasil
pengetahuan (SMD = 0,67, 95% CI = 0,32-1,02,  tujuh ukuran efek), di
mana  hubungan  waktu-peluruhan diamati.  Tidak  ada  efek  yang ditemukan pada sikap. mengenai skalabilitasnya. Kurangnya keseluruhan studi berkualitas tinggi menegaskan perlunya memperkuat basis bukti pendidikan hiburan. Penelitian masa depan harus dilakukan  untuk  memahami efek moderator untuk subkelompok  yang  berbeda dan karakteristik intervensi. 2017 Tom  Meyvis  Stijn M. J. Van Osselaer Oxford University Journal of Consumer  Researc Vol.  0  November 2017 DOI: 10.1093/jcr/ucx110 Perhitungan  ES  adalah  bagian  dari kerangka  analisis  daya,  sehingga perhitungan  ukurannya  biasanya disediakan  tertanam  dalam  paket perangkat  lunak  statistik  atau dicapai melalui standar. Pentingnya  memberikan  efek  size di samping nilai-P harus
ditekankan,  karena  ini  adalah  nilai tambah  untuk  setiap  penelitian yang  mewakili  langkah  menuju kebenaran ilmiah. Untuk alasan ini, peneliti  harus  didorong  untuk menunjukkan  ES  dalam  pekerjaan mereka,  terutama  melaporkannya setiap  kali  nilai-P  disebutkan. Sebaiknya  juga  menyediakan  CI bersama dengan ES Krisis replikasi dalam psikologi dan riset konsumen telah menyebabkan  fokus  pada peningkatan  ukuran  sampel dan ketidakpercayaan umum  terhadap  pendekatan alternatif untuk meningkatkan kekuatan: peningkatan  ukuran  efek. Namun,  mempelajari  efek yang menarik secara psikologis tanpa mengambil langkah  yang  tepat  untuk meningkatkan  efect  size yang diamati seringkali membutuhkan ukuran sampel  yang  besar  yang akan  membebani  sebagian besar  sumber  daya  peneliti yang  terbatas  (dalam  hal pendanaan,  tenaga  kerja,
dan  peserta  yang  tersedia). Oleh  karena  itu  kami  telah mengusulkan bahwa peningkatan yang wajar
dalam  ukuran  sampel  harus dilengkapi  dengan  desain dan keputusan analisis yang meningkatkan  efect  size dengan meningkatkan dampak  manipulasi  atau dengan  mengurangi  varians kesalahan.  Secara  khusus, kami  telah  menyediakan pedoman  untuk  menghapus peserta, menggunakan kovariat, menggunakan desain dalam subjek, memilih  manipulasi  dan rangsangan yang lebih efektif, menggunakan tindakan  yang  lebih  sensitif dan  andal,  merekrut  peserta yang tepat, mengurangi variasi latar belakang, melakukan uji statistik yang lebih  kuat,  dan  mengejar fenomena yang tidak terlalu halus dan berlawanan dengan intuisi. Untuk mengambil  keuntungan dari strategi ini untuk meningkatkan  efect  size yang  diamati,  peneliti  perlu
merencanakan  studi  dan prosedur  mereka  dengan hati-hati  sambil  menjaga dari penyalahgunaan derajat kebebasan  peneliti  dan  p- hacking. Namun, jika dilakukan  dengan  benar, pendekatan ini akan memungkinkan peneliti untuk secara memadai memperkuat  studi  mereka tanpa  harus  merekrut  (dan memberi kompensasi) sejumlah besar peserta. Seringkali jauh lebih efisien dan diagnostik untuk menjalankan  beberapa  studi yang  direncanakan  dengan hati-hati  daripada  banyak studi yang kurang bertenaga.  merekrut  peserta yang tepat, mengurangi variasi latar belakang, melakukan uji statistik yang lebih  kuat,  dan  mengejar fenomena yang kurang halus dan berlawanan dengan intuisi. Untuk mengambil  keuntungan dari strategi ini untuk meningkatkan  efect  size yang  diamati,  peneliti  perlu merencanakan  studi  dan prosedur  mereka  dengan hati-hati  sambil  menjaga dari penyalahgunaan derajat kebebasan  peneliti  dan  p- hacking. Namun, jika dilakukan  dengan  benar, pendekatan ini akan memungkinkan peneliti untuk secara memadai memperkuat  studi  mereka tanpa  harus  merekrut  (dan memberi kompensasi) sejumlah besar peserta. Seringkali jauh lebih efisien dan diagnostik untuk menjalankan  beberapa  studi yang  direncanakan  dengan hati-hati  daripada  banyak studi yang kurang bertenaga.  merekrut  peserta yang tepat, mengurangi variasi latar belakang, melakukan uji statistik yang lebih  kuat,  dan  mengejar fenomena yang kurang halus dan berlawanan dengan intuisi. Untuk mengambil  keuntungan dari strategi ini untuk meningkatkan  efect  size yang  diamati,  peneliti  perlu merencanakan  studi  dan prosedur  mereka  dengan hati-hati  sambil  menjaga dari penyalahgunaan derajat kebebasan  peneliti  dan  p- hacking. Namun, jika dilakukan  dengan  benar, pendekatan ini akan
memungkinkan peneliti untuk secara memadai memperkuat  studi  mereka tanpa  harus  merekrut  (dan memberi kompensasi) sejumlah besar peserta. Seringkali jauh lebih efisien dan diagnostik untuk menjalankan  beberapa  studi yang  direncanakan  dengan hati-hati  daripada  banyak studi yang kurang 2019 Ting Shen & Spyros Konstantopoulos Ting Shen & Spyros Konstantopoulos (2019):  Estimating causal  effects  of class size in secondary education: evidence from TIMSS, Research  Papers  in Education, DOI: 10.1080/02671522. 2019.1697733 Penelitian ini menerapkan metode variabel instrumental (IV)  dan  menggunakan desain diskontinuitas regresi  (RDD)  untuk melakukan  analisis  data TIMSS pada tahun 2003, 2007 dan 2011 menunjukkan  bahwa  di  Rumania pada  tahun  2003  kelas  yang  lebih kecil memiliki efek yang signifikan dan  positif  pada  nilai  akademik dalam  matematika,  fisika,  kimia dan  ilmu  bumi  dan  tahun  2007 tentang kenikmatan belajar
matematika.  Di  Lituania,  pada tahun 2011 kelas kecil berpengaruh signifikan  dan  positif  terhadap kenikmatan  belajar  biologi  dan kimia  serta  belajar  kimia  dengan baik.  Namun  pada  tahun  2007, efeknya  terbalik  pada  beberapa hasil  non-kognitif  terkait  biologi. Secara  keseluruhan,  efek  ukuran kelas  yang  signifikan  juga  besar dan  biasanya  jauh  lebih  besar daripada  efek  yang  dilaporkan dalam Project STAR bahwa  untuk  negara-negara tertentu (yaitu Rumania dan Lithuania), selama bertahun-tahun  dan  untuk hasil kognitif dan nonkognitif tertentu, efeknya  cukup  besar  dan biasanya lebih besar daripada efek yang dilaporkan di Project STAR.  Namun,  sebagian besar  efek  ukuran  kelas tidak berbeda dari nol, yang menunjukkan bahwa pengurangan  ukuran  kelas tidak secara otomatis menjamin peningkatan kinerja siswa. Banyak faktor  proses  dan  dinamika kelas  lainnya  dan  harus bekerja  sama  dengan  baik untuk  mencapai  hasil  yang sukses  dalam  pembelajaran siswa. Michael Sanders King’s College London https://ssrn.com/abs tract=3532325 Uji coba acak menemukan  bahwa  efect  size  rata- rata  kira-kira  sepertiga  ukuran yang  digambarkan  sebagai  'kecil'
dalam  aturan  praktis  yang  banyak digunakan,  bahwa  kurang  dari  5% dari  semua  efect  size  memenuhi ambang  batas.  untuk  'kecil'  dan efect  size  itu  cukup  stabil  dari waktu ke waktu dan usia anak-anak yang  terlibat.  Kami  menemukan bahwa intervensi yang dikelompokkan  untuk  pengacakan biasanya  menghasilkan  efect  size yang  lebih  kecil,  dan  intuisi peneliti  tentang  peringkat  ordinal temuan cukup akurat pertama  bahwa  perhitungan ukuran  sampel  berdasarkan aturan praktis yang diusulkan oleh Cohen (1988),  atau  oleh  Hattie (2008) biasanya terlalu ambisius. Kami juga menemukan bahwa ini tidak bervariasi  secara  signifikan dari waktu ke waktu (sejauh ini),  atau  berdasarkan  usia anak  muda,  meskipun  kami menemukan bahwa intervensi  yang diacak pada tingkat  individu  rata-rata lebih efektif daripada intervensi  yang  diacak  di tingkat kelompok kedua bahwa meskipun peneliti terlalu optimis dalam memperkirakan ukuran  efek,  intuisi  mereka tentangurutperingkat kemungkinan  efek  cukup akurat, menyarankan tempat untuk  aturan  praktis  secara umum,  tetapi  hanya  jika mereka  dipusatkan  dengan tepat. Oleh karena itu, kami mengusulkan  bahwa  aturan praktis  baru  diadopsi  untuk uji  coba  terkontrol  secara acak  pendidikan.  Mengikuti formulasi Cohen "kecil, sedang, besar", kami menyarankan pembaruan
dengan  nilai  numerik  baru, daripada keberangkatan
grosir.  Aturan  yang  kami sarankan  dapat  ditemukan pada  tabel  di  bawah  ini,  di samping  studi  Cohen  dan contoh  dari  EEF  dengan perkiraan efek tersebut. 2018 Mark  J.  Lachowicz and  Kristopher  J. Preacher Psychological Methods 2018, Vol. 23, No. 2, 244–261 Demonstrasikan  aplikasi dan  interpretasi  efect size  menggunakan  data nyata Analisis  mediasi  digunakan  untuk menguji  proses  melalui  mana prediktor  memiliki  efek  pada  hasil melalui  variabel  intervensi  yang disebut  mediator.  Komponen  efek yang ditransmisikan melalui mediator dikenal sebagai efek tidak langsung.  Meskipun  efek  tidak langsung  umumnya  dilaporkan,
efect  size  untuk  mereka  belum ditetapkan  secara  pasti.  Kami menunjukkan  bahwa  ukuran  yang kami  usulkan  adalah  pilihan  yang menarik  karena  beberapa  alasan, tetapi  yang  paling  penting  bahwa (a)  memiliki  interpretasi  intuitif, (b)  mengukur  efek  tidak  langsung independen  dari  pilihan  desain yang  sewenang-wenang,  dan  (c) dapat  digunakan  untuk  menarik kesimpulan yang valid  untuk
ukuran  sampel  dan  besaran  efek yang  umum  dalam  penelitian terapan. bahwa memajukan penelitian  tentang  model mediasi dengan menurunkan efect size yang bermakna secara teoritis  dan  sangat  berguna. Selanjutnya,  bahwa  telah terbukti  menjadi  penaksir kualitas dan dengan demikian menawarkan kemajuan tidak hanya untuk literatur  metode  tetapi  juga untuk pengguna model mediasi
2018 Miočević, M.,
O’Rourke,  H.  P.,
MacKinnon, D. P.,  &  Brown,  H. C. (2018). Statistical properties  of  four effect-size measures for mediation models. Behavior
Research Methods, 50 (1), 285–301. https://doi.org/10. 3758/s13428-017- 0870-1 Dalam  studi  yang  berisi 320 kombinasi parameter, perangkat
lunak  SAS  (Versi  9.2 dari  Sistem  SAS  untuk Windows,  Cary,  NC, USA)  digunakan  untuk melakukan simulasi
yang  menghitung  bias,
bias  relatif,  dan  standar deviasi  efect  size  lebih dari 1.000 ulangan. Kekuatan empiris didefinisikan sebagai persentase interval kepercayaan untuk ukuran efek-ukuran yang tidak  mengandung  nol ketika  efek  yang  benar ada dalam populasi; nilai 0,8  dan  lebih  tinggi dianggap diinginkan. Lebar interval didefinisikan sebagai perbedaan  antara  batas kepercayaan  atas  dan batas kepercayaan bawah;  lebar  interval yang lebih kecil menunjukkan  perkiraan yang lebih presisi, namun,  karena  keempat efect  size  tidak  pada metrik  yang  sama,  lebar intervalnya  tidak  dapat dibandingkan secara langsung, sehingga mengurangi lebar interval dengan peningkatan ukuran
Efect  size  standar  merupakan tindakan  mediasi  terbaik.  Solusi analitik  untuk  kesalahan  standar dari  setiap  efect  size  untuk  efek mediasi dapat mengkonfirmasi dan menjelaskan  temuan  dari  studi simulasi dan
memperkuat
rekomendasi tentang kegunaan efect  size  tertentu  dalam  meta- analisis  model  mediasi.  Namun, interval  kepercayaan  berdasarkan distribusi normal yang diasumsikan untuk  ukuran  efect  size  dan  rumus analitik yang sesuai untuk kesalahan standar ukuran efect size mungkin  tidak  akurat,  sehingga solusinya  adalah  menggunakan metode  bootstrap  ideal.  Situasi  ini menyoroti  pentingnya  interpretasi untuk  pemilihan  ukuran  efek. Ketika  memilih  efect  size  untuk mewakili  efek  tidak  langsung, seseorang harus memilih efect size yang menjawab pertanyaan penelitian dengan paling akurat.
sampel digunakan sebagai  kriteria.  Bias standar  dihitung  dengan membagi  bias  efect  size dengan standar deviasinya  pada  setiap kombinasi nilai parameter  dan  ukuran sampel. Empat efect size memiliki  rentang  bias standar  yang  sebanding untuk semua ukuran
sampel yang berarti bahwa  bias  dan  efisiensi proporsional untuk keempat  ukuran  efek. Dengan kata lain, semakin bias ukuran efek,  semakin  kurang efisiennya.  Sebaliknya, efect size yang  memiliki bias rendah juga memiliki  standar  deviasi yang kecil. 2013 Kirby,  K.  N.,  & Gerlanc, D. (2013).  BootES: An  R  package  for bootstrap confidence intervals on effect sizes. Behavior Research Methods, 45(4), 905–927. https://doi.org/10. 3758/s13428-013- 0330-5 Metode bootstrap membutuhkan komputasi  yang  intensif karena membutuhkan banyak  sampel  ulang dan perhitungan.Bootstrap CI tidak
dapat
menangani  masalah  dg ukuran sampel yang kecil.  Meskipun  CI  BCa mungkin mengungguli
CI tradisional untuk sampel kecil dari populasi  tidak  normal, cakupannya untuk ukuran sampel kecil masih dapat berbeda secara  substansial  dari nominal 1. Ini karena CI bootstrap sangat bergantung  pada  nilai sampel  di  bagian  akhir distribusi sampel. Beberapa statistik sampel terkecil dan terbesar  akan  dihitung dari  sampel  ulang  yang terjadi  untuk  menarik pengamatan terutama dari bagian akhir distribusi  nilai  sampel. Metode bootstrap membutuhkan komputasi  yang  intensif karena membutuhkan banyak  sampel  ulang dan  perhitungan.  Karena subjek biasanya merupakan  faktor  acak, metode pengambilan sampel ulang harus secara  acak  mengambil ulang subjek dalam kelompok,  dengan  tetap memperhatikan  jumlah subjek dalam setiap kelompok  dalam  sampel
BootES  adalah  paket  gratis  yang menawarkan  kombinasi  fitur  yang tidak peneliti temukan di perangkat lunak  lainnya.  BootES  ini  dapat menghitung  CI  bootstrap  untuk efect size standar dan tidak standar untuk  kontras  dan  melakukan penskalaan  efect  size  tidak  standar untuk mempertahankan unit pengukuran asli.
Dengan memanfaatkan  struktur  data  untuk membantu  memilih  fungsi  efect size  bawaan  yang  sesuai,  bootES dapat  melakukan  sebagian  besar hal  ini  dengan  satu  perintah  dan sejumlah kecil spesifikasi opsi.
asli. 2019 (Schäfer & Schwarz, 2019) Schäfer,  T.,  & Schwarz,  M.  A. (2019). The meaningfulness of effect sizes in psychological research: Differences between sub- disciplines and the impact of potential biases. Frontiers in Psychology, 10 , 1–13. https://doi.org/10. 3389/fpsyg.2019. 00813 Ada tiga elemen metodologis kunci dalam penelitian ini. Pertama, untuk mendapatkan  gambaran representatif  dari  efek yang dipublikasikan dalam psikologi, peneliti menganalisis pilihan acak  dari  studi  empiris yang dipublikasikan. Keacakan memastikan bahwa setiap studi memiliki probabilitas yang sama untuk ditarik,
yang  merupakan  jalur paling andal menuju kesimpulan  yang  dapat digeneralisasikan. Kedua, untuk memperkirakan seberapa kuat efek yang dipublikasikan  mungkin bias, peneliti membedakan antara studi  dengan  dan  tanpa pra-pendaftaran.  Ketiga, untuk  membandingkan sub-disiplin yang berbeda, peneliti mengkategorikan berbagai cabang psikologi menjadi sembilan  kelompok  dan secara acak menggambar dan  menganalisis  efek dalam setiap kelompok.
Pendekatan  perbandingan  maupun pendekatan  konvensi  tidak  dapat diterapkan untuk menafsirkan kebermaknaan  suatu  efek  tanpa mengalami  masalah  yang  besar. Perbandingan  sulit  dilakukan  bila tidak ada dasar empiris  yang dapat diandalkan  dari  efek  populasi nyata;  dan  konvensi  global  tidak berguna  ketika  perbedaan  antara sub-disiplin dan antara desain studi begitu  dramatis.  Temuan  peneliti menunjukkan  bahwa  efek  dalam penelitian psikologis mungkin jauh lebih  kecil  daripada  yang  muncul pada  publikasi  terdahulu  yang memiliki implikasi menguntungkan  dan  merugikan. Ketika  menafsirkan  efek  dari  satu penelitian,  tentu  saja  baik  untuk mengetahui  bahwa  banyak  efek agak  kecil  dan  karenanya  efeknya sendiri  tidak  menonjol.  Pada  sisi negatifnya,  efect  size  yang  lebih kecil  memperlihatkan  bahwa  studi psikologi  menjadi  kurang  optimal bahkan  lebih  dramatis  daripada yang  baru-baru  ini.  Karena  efek populasi  yang  lebih  kecil  akan membutuhkan  sampel  yang  lebih besar untuk
menghasilkan
signifikansi statistik. Dengan
demikian,  temuan  peneliti  sekali lagi  menggarisbawahi  perlunya perhitungan kekuatan dalam
penelitian psikologis untuk menghasilkan  pengetahuan  yang andal. Carl,  E.,  Stein  A. T.,  Levihn-Coon, A.,  Pogue,  J.  R., Rothbaum, B., Emmelkamp,  P., Asmundson,  G.  J. G.,  Carlbring,  P., &  Powers  M.  B.
(2018). Virtual reality exposure therapy for anxiety and related  disorders: A metaanalysis of randomized controlled  trials. Journal of Anxiety Disorders . https://doi.org/10. 1016/j.janxdis.20 18.08.003 Efect size antar- kelompok  untuk  setiap studi dihitung menggunakan  g  Hedge. Hedge's  g  secara  unik cocok untuk mem erikan  perkiraan efect size yang tidak  ias ketika  ukuran  sampel kecil.  Ketika  data  yang diperlukan tersedia,
efect size dihitung secara
langsung menggunakan rumus ini g   x T - x C sp, di mana x T adalah rerata kelompok perlakuan, x C adalah  rerata  kelompok pembanding, dan sp adalah  deviasi  standar gabungan.  Ketika  data ini  tidak  tersedia,  g diperkirakan menggunakan persamaan konversi untuk  uji  signifikansi. Sebuah efect size gabungan dihitung untuk studi menggunakan beberapa  ukuran  hasil. Hedge's g dapat diinterpretasikan sama
dengan Cohen's d,
Meta-analisis  dari  30  percobaan VRET  (peserta  N  =  1,057) mendukung  hipotesis  penelitian. Konsisten  dengan  hipotesis  1, VRET  menunjukkan  efect  size yang  besar  dibandingkan  dengan kondisi daftar tunggu dan efect size sedang  hingga  besar  dibandingkan dengan kontrol psikologis. Konsisten  dengan  hipotesis  2, VRET tidak secara signifikan lebih atau kurang efektif daripada paparan  in  vivo.  Analisis  di  setiap gangguan menunjukkan bahwa efect size ini relatif konsisten. Sebagai  kesimpulan,  meta-analisis ini  menunjukkan  bahwa,  untuk sejumlah gangguan terkait kecemasan,  VRET  memiliki  efect size  yang  besar  dibandingkan dengan  kondisi  kontrol  dan  efect size  yang  sama  dengan  paparan  in vivo.  Hasil  ini  konsisten  untuk gangguan  yang  berbeda,  dengan efect  size  sedang  atau  besar  untuk VRET dibandingkan dengan kontrol  untuk  fobia  spesifik,  SAD dan kecemasan kinerja, PTSD, dan PD.  Dalam  kasus  di  mana  VRET lebih  disukai  atau  lebih  mudah diakses,  VRET  dapat  dianggap sebagai alternatif yang dapat diterima  dan  berkhasiat  untuk
dengan cutoff untuk efek kecil  (0,2),  sedang  (0,5)
dan  besar  (0,8).  Efect size rata-rata keseluruhan  untuk  studi gabungan dihitung menggunakan rumus
tertim ang,     wjgj/Σwj, di mana wj adalah bobot untuk setiap studi dan gj adalah  efect  size  untuk setiap  studi.  Analisis efek  acak  digunakan, yang mengasumsikan bahwa studi yang disertakan  hanya  sampel dari  seluruh  populasi studi.
paparan  in  vivo  untuk  pengobatan gangguan terkait kecemasan.

## PEMBAHASAN
Effect  size merupakan  salah  satu  uji statistik  yang  mengukur  sejauh  mana suatu variabel mempengaruhi variabel lain dalam  suatu  penelitian  atau  menunjukkan seberapa
efektif suatu variabel mempengaruhi  variabel  lainnya. Effect size merupakan
ukuran
mengenai signifikansi  praktis  hasil  penelitian  yang berupa  ukuran  besarnya  korelasi  atau perbedaan,  atau  efek  dari  suatu  variabel pada  variabel lain  (Santoso,  2010).  Selain itu,
Effect  size juga  dapat  menjadi  salah satu  tindakan  mediasi  statistik  terbaik. Solusi  analitik  untuk  kesalahan  standar dari  setiap  efect  size  untuk  efek  mediasi dapat  mengkonfirmasi  dan  menjelaskan temuan dari studi
simulasi
dan memperkuat rekomendasi tentang kegunaan  effect  size  tertentu  dalam  meta-
analisis  model  mediasi.  Namun,  interval kepercayaan
berdasarkan distribusi normal  yang  diasumsikan  untuk  ukuran efect  size  dan  rumus  analitik  yang  sesuai untuk  kesalahan  standar  ukuran  efect  size mungkin  tidak  akurat,  sehingga  solusinya adalah  menggunakan  metode  bootstrap ideal.  Situasi  ini  menyoroti  pentingnya interpretasi  untuk  pemilihan  ukuran  efek. Ketika memilih efect size untuk mewakili efek  tidak  langsung,  seseorang  harus memilih  efect  size  yang  menjawab pertanyaan  penelitian  dengan  paling akurat (Miočević et al., 2018).
Berdasarkan  hasil  studi  literatur review,  beberapa  metode  perhitungan yang  dapat  digunakan  dalam  mengukur effect  size, diantaranya  yaitu  adalah  g Hedge,  karena  penggunaannya  yang cocok untuk memberikan perkiraan ukuran efek yang tidak bias ketika ukuran sampel  kecil.    (Carl  et  al.,  2019)  dan penggunaan Bootstrap CI untuk melakukan  penskalaan  ukuran  efek  yang tidak memenuhi standar
untuk mempertahankan  unit  pengukuran  asli (Kirby & Gerlanc, 2013).

## SIMPULAN
Effect  size adalah  bagian  dari  uji statistik yang mudah yang berperan dalam membantu  pengguna  memahami  besarnya perbedaan  yang  ditemukan  dalam  suatu percobaan penelitian.

## DAFTAR PUSTAKA
Anam,  C.  (2020).  Jenis  uji  statistik  untuk analisis  hasil  penelitian. Study , 23 (4),
115–117. https://ejournal.undip.ac.id/index.ph
p/berkala_fisika/article/view/34495
Carl,  E.,  Stein,  A.  T.,  Levihn-Coon,  A.,
Pogue, J. R.,  Rothbaum, B., Emmelkamp,  P.,  Asmundson,  G.  J. G.,  Carlbring,  P.,  &  Powers,  M.  B.
(2019).  Virtual  reality  exposure therapy  for  anxiety  and  related disorders: A meta-analysis of randomized controlled trials.
Journal  of  Anxiety  Disorders , 61 , 27–36. https://doi.org/10.1016/j.janxdis.201 8.08.003 Cohen,  J.  (1988). Statistical  Power Analysis for the Behavioral Science . US: Lawrence, Erlbaum. Kirby,  K.  N.,  &  Gerlanc,  D.  (2013). BootES: An R package for bootstrap confidence  intervals  on  effect  sizes.
Behavior  Research  Methods , 45 (4), 905–927.
https://doi.org/10.3758/s13428-013- 0330-5 Miočević,  M., O’Rourke,  H. P.,
MacKinnon, D.  P.,  & Brown,  H.  C.
(2018).  Statistical  properties  of  four effect-size  measures  for  mediation models. Behavior Research Methods , 50 (1), 285–301. https://doi.org/10.3758/s13428-017- 0870-1 Santoso,  A.  (2010).  Studi  Deskriptif Effect  Size  Penelitian-Penelitian  Di Fakultas Psikologi Universitas Sanata  Dharma. Jurnal  Penelitian, Fakultas Psikologi Universitas Sanata  Dharma,  Yogyakarta , 14 (1), 17. http://repository.usd.ac.id/id/eprint/9 419 Schäfer,  T.,  &  Schwarz,  M.  A.  (2019).
The  meaningfulness  of  effect  sizes in
psychological
research:
Differences  between  sub-disciplines and  the  impact  of  potential  biases. Frontiers  in  Psychology , 10 (APR), 1–13. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2019.0
0813