## ANALISIS STATISTIK UNTUK PENGUKURAN NILAI PEMBELAJARAN LOGIKA INFORMATIKA  (STUDI KASUS : PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA)

## Rizky Sari MM
Dosen Fakultas Teknik, Program Studi Teknik Informatika Universitas Muria Kudus Gondang Manis Bae Kudus (0291)438229 Email: Rizkyumk12@gmail.com

## Tri Listyorini
Dosen Fakultas Teknik, Program Studi Teknik Informatika Universitas Muria Kudus Gondang Manis Bae Kudus (0291)438229 Email: trilistyorini.ti.umk@gmail.com

## ABSTRAK
Dalam menghitung nilai akhir suatu nilai diperlukan kecermatan untuk melihat kurva dan semua kesimpulan  hasilnya.  Perhitungan  statistic  menggunakan  minitab  mempermudah  dan  melengkapi pengolah data nilai. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah dengan menggunakan literature dan dokumentasi dengan mengambil data volume nilai. Mengambil keputusan berdasarkan nilai statistic uji  dan  menyimpulkan  hasil  yangdiperoleh.  Dengan  analisis  varian  dan  perhitungan  statistik menggunakan  minitab  ini  menghasilkan  sebuah  analisa  pengukuran  nilai  pembelajaran.  Perhitungan statistik  menggunakan  minitab  mempermudah  pengolahan  data  nilai  dan  dapat  mengetahui  statistika nilai dengan mudah.
Kata kunci : Nilai, Statistic, Minitab

## ABSTRACT
In  final  result  countingof  value  is  needed  the  best  observe  of  curve  and  all  result  of  the conclusion.  The  statistic0f  counting  use  the  minitab  is  easier  and  make  complete  the  the  produce  of value.In  this  research  use the literature  and  documentacy  metode,  which  take  the  volumes’value    of data.  Make  the  decision  from  the  base  of  statistic  examination,  and  it  gives  the  result  an  analyse  of learning  value.The  statistic  count  use  the  minitabis  easier  when  we  proses  the  data  value  and  can  to know the value of statictic easier.
Keyword : Value, Statistic, Minitab

## 1. LATAR BELAKANG
Logika informatika merupakan salah satu mata kuliah yaaling ada di teknik informatika.Matakuliah logika  matematika  merupakan  salah  satu  mata  kuliah  dasar  yang  menjadi  mata  kulgiah  prasarat  bagi mata kuliah yang lainya hal ini dapat diliat dari KBK  yang ada pada program studi TeknikInformatika di Universitas Muria Kudus.Pada mata kulipah logika matematika pada hasil ujian UTS maupun UAS pada  Universitas  Muria  Kudus  ,  hasil  nilai  masih  di  bawah  rata  –rata.  Disini  di  perlukan  adanya berbagai usaha Ayang akan memacu serta meningkatkan nilai belajar.
Ditiap  tahun  terjadi  peningkatan  dan  penurunan  nilai.  Untuk  mengetahui  perkembangan  nilai statistic tiap tahun  yang dicapai  mahasiswadiperlukan perhitungan statistic.  Perhitungan statisitik pada mata  kuliah  logika  diperlukan  untuk  pengajar  supaya  mengetahui  perkembangan  nilai  tiap  pada tahunnya,  sehinggu  pengajar  dapat  melakukan  tindakan  saat  terjadi  nilai  perhitungan  statistic
turun.Perhitungan  statistika  dan  pengujian  data  pada  hasil  yang  akan  di  capai  tidak  akan  diketahui dengan  pasti  kecuali  kita  memeriksa  semua  populasi,  maka  diperlukan  pengambilan  contoh  acak  dari populasi  tersebut  untuk  memutuskan  dan  melihat  hasil  hipotesis,  Mengambil  keputusan  berdasarkan nilai hasil statistic uji dapat menyimpulkan hasil yang diperoleh
Analisis  data  menggunakan  teknik  statistik  selama  ini  lebih  dikenal  untuk  data  kuantitatif  yang sering  dijumpai  pada  penelitian  ilmu  ilmu  eksakta  seperti  bidang  ekonomi,  pertanian,  biologi  dan bidang  ilmu  kuantitatif  lainya.  Pada  penelitian  ilmu  ilmu  kuantitatif  lainya.  Pada  penelitian  di  bidang ilmu social sering kali digunakan data kualitatif sebagai refleksi dari konsep  yang sifatya abstrak, atau tidak  bisa  diukur  secara  langsung.  Oleh  karena  itu  analisis  parametik,  jaramg  sekali  menggunakan analisis  parametik  seperti  penelitian  dibeberapa  ilmu  yang  sudah  berkembang  dan  banyak  dijumpai pemakaian  analisis  kuantitatif.  Walaupun  peubahnya  bersifat  kualitatif,  walaupun  peubahnya  bersifat kualitatif salah satu analisis yang berkembang saat ini adalah jalur ( path analysis ). [1]
Beberapa  pengujian  hipotesis  dapat  dilakukan  dengan  berbagai  cara,  salah  satunya  menggunakan pengujian  populasi  sampling  hipotesis  dengan  minitab.  Keunggulan  minitab  dari  pada  program perhitungan  statistic  lainya,  minitab  menyediakan beberapa pengolahan data untuk  melakukan analisis regresi  ,  membuat  ANOVA,  membuat  desain eksperimen    factorial dan response dan  analisis multivariate .

## 2. PERUMUSAN MASALAH
Dengan  adanya  latar  belakang  diatas  maka  diambil  rumusan  masalah  untuk  memilih  statistic  uji yang tepat berdasarkan data pengamatan untuk menentukan hasil pengujian statistic.

## 3. TUJUAN
Tujuan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut :
a. Membuat perhitungan statistic ini mempermudah dan melengkapi pengolah data nilai.
b. Mengambil keputusan berdasarkan nilai statistic uji.
c. Menyimpulkan hasil yangdiperoleh.memberikan fasilitas membuat grafik statistiknya.

## 4. KERANGKA PIKIR
Gambar 1 Kerangka Pikir

## 5. TINJAUAN PUSTAKA

## a. Perhitungan Statistik
Data  adalah  suatu  penggambaran  fakta  ,  pengertian  instruksi  yang  dapat  disampaikan  dan  diolah oleh manusia atau mesin.Pengolahan data adalah bentuk pengolahan terhadap data untuk menbuat data itu  berguna sesuai dengan  hasil  yang diinginkan  agar dapat digunakan.Sistem pengolahan data adalah sistem yang melakukan pengolahan data.
Dalam perhitungan data atau statistic selain dapat diperhitungkan secara manual juga dapat di hitung dengan  bantuan  software.  Salah  satu  software  yang  mampu  melakukan  perhitungan  statistic  yaitu minitab.  Minitab  adalah  program  computer  yang  dirancang  untuk  melakukan  pengolahan  statistic. Minitab mengkombinasikan kemudahan penggunaan layaknya Microsoft excel dengan kemampuannya melakukan analisis statistic yang kompleks.

## b. Komputasi statistic
Statistika  dan  Komputasi  merupakan  ilmu  yang  meliputi  pengenalan  teknik-teknik  dasar  statistika serta  aplikasinya  untuk  pembuatan  rancangan  percobaan,  pengumpulan  data,  serta  analisis  data sekaligus mengkomunikasikannya secara oral maupun tulisan. Penggunaan piranti lunak paket statistik sederhana  untuk  pengelolaan  data  serta  interpretasinya.Adapun  beberapa  materi  yang  akan  dibahas dalam  perkuliahan  Statistik  dan  Komputasi  diantaranya  pengetahuan  umum  pentingnya  statistik, simpangan  baku,  median,  mean,  modus,  frekuensi,  distribusi  binmial,  ultinomial,  poisson,  selang kepercayaan, langkah pengambilan dan pengujian sampel, hipotesa, dll.
Ilmu  statistik  merupakan  ilmu  yang  selalu  berhubungan  dengan  data.  Semakin  banyak  data  yang diperoleh  maka  akan  semakin  mempermudah  dalam  melakukan  suatu  pekerjaan.  Oleh  karena  itu statistik  pun  sangat  berpengaruh  dengan  quality  improvement  atau  peningkatan  kualitas.  Mengapa demikian? Seperti yang telah dikatakan sebelumnya bahwa semakin banyak data  yang terkumpul, atau semakin baik hipotesa yang didapat sebelumnya, maka akan semakin mudah untuk meningkatkan atau memperbaiki kualitas suatu produk. Begitu pula dalam merencanakan suatu produk ( product planning ), tentu perencanaan suatu produk akan lebih mudah dilakukan apabila kita telah memiliki data-data yang dapat  mendukung  perencanaan  produk tersebut. Sama  halnya  apabila  kita  hendak  melakukan  prediksi ( forecasting ), misalnya pangsa pasar suatu produk tertentu. Dalam melakukan prediksi yang dibutuhkan tentu adalah data-data yang dapat membantu kita dalam menentukan hipotesa. Atau contoh yang lebih sederhana yakni ‘peramalan’ bobot sapi yang telah diketahui panjang serta tingginya. Peramalan bobot sapi  tersebut  dapat  dilakukan  karena  terdapat  data  yang  menunjukkan  nilai  tinggi  serta  panjang  sapi tersebut, namun, apabila data tersebut tidak dapat diperoleh,  maka  bagaimana kita dapat  memprediksi bobot  sapi  tersebut?  Begitu  pula  mengapa  statistik  dianggap  penting  dalam  membuat yearly  reports , personnel management, dan market research. Sebab statistiklah yang membahas mengenai pengelolaan, pengumpulan, hingga interpretasi dari data tersebut.

## Gambar 2 Populasi dan Sampel
Istilah  yang  terdapat  dalam  ilmu  statistik  dan  sangat  wajib  untuk  dipahami  adalah  Populasi  dan Sampel  seperti  yang  digambarkan  pada  Gambar  2.  Populasi  merupakan  keseluruhan  objek  sasaran penelitian/penyelidikan.  Suatu  pengamatan  atau survey terhadap  seluruh  anggota  populasi  disebut
sensus. Namun, jarang sekali suatu pengamat mengamati keseluruhan populasi karena sebuah populasi dapat berisi data yang sangat besar jumlahnya maka sangat sulit untuk melakukan pengkajian terhadap seluruh data tersebut, oleh karena itu digunakan sampelnya saja. Adapun sampel merupakan data yang diambil sebagian dari populasi. Sampel yang baik adalah sampel yang representatif. Yakni sampel yang dapat  mewakili  populasinya.  Untuk  mendapatkan sample dengan  kriteria  tersebut  maka  harus digunakan  teknik  pengambilan  sampel  yang  benar.  Salah  satu  teknik  pengambilan  sampel  adalah Simple  Random  Sample  atau  sample  acak  di  mana  setiap  objek  populasi  memiliki  kesempatan  yang sama untuk terpilih sebagai sampel.[2]

## c. Pengujian Hipotesis
Istilah  hipotesis sebenarnya adalah kata  majemuk terdiri dari kata kata  hipo dan tesa, hipo  berasal dari  kata  yunani  yang  berarti  di  bawah,  kurang  atau  lemah.  Sedangkan  tesa  yang  berarti  teori  atau proporsi yang disajikan sebagai bukti. Jadi hipotesis adalah pernyataan yang masih lemah kebenaranya dan  masih diperlukan dibuktikan pernyataanya. Suatu hipotesis akan diterima  jika  bahan penyelidikan membenarkan pernyatan itu.[3]

## d. ANOVA
Analisis  varian  ( analysis  of  variance ,  ANOVA)  adalah  suatu  metode  analisis  statistika  yang termasuk kedalam cabang statistika referensi. Dalam literatur Indonesia metode ini akan dikenal dengan berbagai  nama  lain,  seperti  analisis  ragam,  sidik  ragam,  dan  analisis  variasi.  Ia  merupakan pengembangan  masalah  Behrens  –  Fisher,  sehingga  uji  F  juga  dipakai  dalam  pengambilan  keputusan. Analisis  varians relalatif  mudah  dimodifikasi  dan  dapat  dikembangkan  untuk  berbagai  bentuk percobaan  yang  lebih  rumit.  Selain  itu,  analisis  ini  juga  masih  memiliki  keterkaitan  dengan  analisis regresi. Akibatnya, penggunaannya sangat luas di berbagai bidang, mulai dari  eksperimenlaboratorium hingga
eksperimen periklanan,
psikologi,
dan
kemasyarakatan.
(http://id.wikipedia.org/wiki/Analisis_varians)
Asumsi Dasar dalam ANOVA :
- Kenormalan
Setiap  harga  dalam  sampel  berasal  dari  distribusi  normal,  sehingga  distribusi  skor  sampel  dalam kelompok  pun  hendaknya  normal.  Kenormalan  dapat  diatasi  dengan  memperbanyak  sampel  dalam kelompok,  karena  semakin  banyak,  maka  distribusi  akan  mendekati  normal.  Apabila  sampel  tiap kelompok kecil dan tidak dapat pula diatasi dengan jaln melakukan transformasi.
- Kesamaan Variansi
Masing-masing  kelompok  hendaknya  berasal  dari  populasi  yang  mempunyai  variansi  yang  sama. Untuk  sampel  yang  sama  pada  setiap  kelompok,  kesamaan  variansi  dapat  diabaikan.  Tetapi,  jika banyaknya  sampel  pada  masing-masimg  kelompok  tidak  sama,  maka  kesamaan  variansi  populasi memang sangat diperlukan.
- Penamatan Bebas
Sampel hendaknya diambil secara acak (random), sehingga setiap pengamatan merupakan informasi yang bebas.
Sebenarnya analisis ANOVA satu arah dapat dipakai untuk menghadapi kasus variabel bebas lebih dari satu. Hanya saja analisisnya dilakukan satu per satu, sehingga akan menghadapi banyak kasus ( N semakin banyak ).Dengan melakukan Anova dua arah akan dihindari pula pula terjadinya noise (suatu kemungkinan yantg menyatakan terdapat suatu efek karena bercampurnya suatu analisis data). Noise ini dapat  dihindari  pada  ANOVA  dua  arah  karena  analis  disini  melibatkan  kontor  terhadap perbedaan(katagorikal)  variabel  bebas.Interaksi  suatu  kebersamaanantar  fektor  dalam  mempengaruhi variabel bebas, dengan sendirinyapengaruh faktor-faktor secara mandiri telah dihilangkan. Jika terdapat
interaksi  berarti  efek  faktor  satu  terhadap  variabel  terikatakan  mempunyai  garis  yang  tidak  sejajar dengan efek  faktor lain terhadap  variabel terikatsejajar (saling  berpotongan),  maka  antara  faktor tidak mempunyai interaksi.[4]
Anova  dua  arah  digunakan  peneliti  untuk  mengatasi  perbedaan  nilai  variabel  terikat  yang dikategorikan berdasarkan variasi bebas yang banyak dan masing-masing variabel terdiri dari beberapa kelompok. Anova dua arah merupakan penyempurnaan Anova satu arah.
Anova dua arah lebih efisien daripada anova satu arah, karena: o kasus yang dihadapi lebih sedikit yaitu sejumlah sampel .
o noise dapat dihilangkan.
o dapat diketahui unsur kebersamaan variabel bebas dalam mempengaruhi variabel terikat.
Anova Satu Arah Untuk homogenitas varians. Langkah-langkah tersebut adalah sebagai berikut :
o Merumuskan hipotesis
o Menguji homogenitas tiga varians atau lebih
o Analisi of Varians (ANOVA)
o Menguji hipotesis

## 6. METODOLOGI PENELITIAN

## 6.1 Bahan Penelitian
Penelitian  ini  dilakukan  pada  150  mahasiswa  semester  2  program  studi  teknik  Informatika Universitas Muria Kudus.

## 6.2 Alat
Penelitian ini menggunakan software MINITAB dilakukan untuk menganalisa statistic yang terkait dengan semua data statistic mata kuliah logika informatika.

## 6.2.1 Langkah Penelitian
Metode  pengumpulan  data  dengan  menggunakan  nilai  statistic  yang  sudah  masuk.  Data  diolah menggunakan minitab.

## Tabel 1. Daftar Nilai Kelas A
201051001 72,2
201051002 67,6
201051003 77,7
201051004 83,6 201051006 68,5
201051007 78,8 201051008 72,8
201051009 81,1
201051010 75,9
201051011 77,6 201051012 84,4
201051015 81,5
201051017 78,4 201051018 61,5
201051020 78,2
201051021 80,4
201051022 81,9
201051024 82,0
201051025 77,1
201051026 82,1
201051027 70,6
201051029 81,3
201051030 86,3
201051031 85,3
201051032 81,5
201051033 81,8 201051034 71,5
201051035 81,6
201051036 44,9
201051037 78,9
201051038 87,0
201051039 86,4
201051040 81,8
201051048 83,7
201051102 47,2
201051130 45,6
201251028 82,6

## Tabel 2. Daftar Nilai Kelas B
201051041 72,6
201051042 73,8
201051043 ,6
201051045 84,8
201051046 46,6
201051047 2,1
201051049 72,3
201051050 78,3
201051051 78,2
201051052 61,2 201051053 71,8 201051054 62,4
201051055 78,4 201051058 81,6
201051059 57,0
201051060 68,9
201051061 83,6
201051063 81,0
201051065 68,7
201051066 72,3
201051068 78,5
201051069 76,4
201051071 50,5
201051073 74,0
201051074 60,8
201051076 74,2
201051077 66,9
201051078 75,6
201051080 79,5

## 6.2.2 Perhitungan Menggunakan minitab
Perhitungan  statistic  yang  digunakan  adalah  menggunakan  minitab  untuk  pengujian  populasi sampling hipotesis dengan minitab.

## 6.2.3 Hasil dan Pembahasan

## Gambar 3 Descriptive Statistic C1
Diskripsi  statistic  digunakan  untuk  melihat  hasil  MEAN  ,Minimum,Median.Pengujian  hipotesis dalam penelitian ini adalah hipotesis statistik, karena penelitian ini berhubungan dengan data kuantitatif. Hipotesis  statistik  dibuat  untuk  menyatakan  adanya  suatu  kesamaan  tentang  suatu  hal  yang dipermasalahkan. Apabila terdapat suatu perbedaan suatu hal, maka digunakan hipotesis alternatif (Ha) sebagi kemungkinan ditolaknya hipotesis statistik (Ho). Seperti yang diterangkan dalam Gambar 4.
Gambar 4 One Way Anova C1, C2

## Gambar 5 One Sample Z : Pretest dan Postest
Perbedaan  dari  One-Wayd e n g a n   O n e - W a y   ( U n s t a c k e d )   a d a l a h   j i k a   data  terdiri dari  beberapa  kolom,  kitamenggunakan  One-Way  (Unstacked),  namun  jika  data  sudah  kita  susun menjadi  satu  ke bawah,  maka  kita  menggunakan  One-Way.  Tetapi  jika  kita  akan  melakukan  uji-t majemuk,kita akan lebih praktis jika menggunakan beberapa metode khusus. Hal ini digambarkan pada Gambar 5.

## Diagram pengunaan ANOVA menunjukan  :

## Gambar 7 Time Series Plot C1, C2

## 7. KESIMPULAN
Penggunaan  minitab  dalam  perhitungan  nilai  Logika  Informatika  pada  Teknik  Informatika Universitas  Muria  kudus  ini  dapat    memenuhi  semua  kebutuhan  statistic.  Dengan  statistic  tersebut diharapkan  berguna  untuk  peningkatan  nilai  dari  masing-masing  mahasiswa,  karena  dilihat  dari perbedaan  nilai  dari  tiap  semester  dapat  disimpulkan  nilai  dari  mahasiswa  menurun  atau  meningkat. Dan  lebih  spesifik  lagi dilihat dari data per kelas,  jadi kita dapat  mengetahui perbandingan  nilai  antar kelas.

## 8. DAFTAR PUSTAKA
[1] Waryanto R, 2006. Jurnal. Transformasi Data Skala Ordinal Ke Interval Dengan Menggunakan Makro Minitab, Informatika
[2] Ryan, P. t. (2011). Statistical Methods for Quality Improvement. New Jersey:  John Wiley & Sons, Inc. Siregar, S. (2010). Statistika Deskriptif Untuk Penelitian: Dilengkapi Perhitungan Manual dan Aplikasi SPSS Versi 17. Jakarta: Rajawali Pers.
[3]  BIBLIOGRAPHY  \l 1033  Drs. Danang Sunyoto, S. S. (2011 ). Analisis Regresi dan Uji Hipotesis. Jakarta: Caps Publishing. http://id.wikipedia.org/wiki/Analisis_varians . (n.d.).
[4]  TRIHENDRADI,  C.  (2012  ). Step  by  Step  SPSS  20  :  Analisis  Data  Statistik  . Yogyakarta:  Andi Publisher.