Rancangan Acak Lengkap Faktorial (2 Perlakuan)

10

RANCANGAN ACAK LENGKAP FAKTORIAL (2 PERLAKUAN)

Digunakan untuk Memenuhi Tugas Mata Kuliah Desain dan Analisis Eksperimen
Dosen Pengampu Dr. Heri Retnawati

Disusun oleh :

Kelompok 5
Rizki Nor Amelia 14701251022
Nursanti Dwi Yogawati 14701251032

PENELITIAN DAN EVALUASI PENDIDIKAN
PROGRAM PASCASARJANA
UNIVERSITAS NEGERI YOGYAKARTA
2015

RANCANGAN ACAK LENGKAP FAKTORIAL (2 PERLAKUAN)

A. Falsafah Percobaan Faktorial
Mengapa peneliti melakukan percobaan faktorial, atau bagaimana kalau beberapa faktor penelitian diterapkan sekaligus dalam suatu percobaan? Padahal percobaan faktorial ini lebih sulit dan lebih menuntut persyaratan dan ketelitian jika dibandingkan dengan percobaan faktor tunggal. Untuk menjawab pertanyaan ini, marilah kita bayangkan seandainya kita menerapkan beberapa faktor (misalnya 2 faktor: A dan B) penelitian sekaligus terhadap suatu percobaan. Dari kondisi ini kita akan melihat:
1. Data pengamatan berubah (naik atau turun tergantung efek faktor) dengan berubahnya taraf tingkat faktor A pada setiap tingkat faktor B, demikian sebaliknya. Perubahan ini disebut pengaruh tunggal kalau yang diamati adalah perubahan per-tingkat faktor, dan disebut interaksi jika diamati secara keseluruhan.
2. Data pengamatan berubah dengan berubahnya taraf tingkat faktor A pada semua tingkat faktor B, demikian pula sebaliknya, perubahan ini disebut pengaruh utama A atau B. Pengamatan terhadap perubahan ini dilakukan seolah-olah kita melakukan percobaan faktor tunggal A atau B karena disini fokus kita hanya melihat perubahan akibat faktor A atau B saja.

Dari uraian diatas terlihat bahwa percobaan faktorial mempunyai beberapa keuntungan jika dibandingkan dengan percobaan faktor tunggal, yaitu:
1. Karena percoban faktorial seolah-olah merangkum beberapa percobaan faktor tunggal sekaligus, maka percobaan faktorial akan lebih menepatgunakan (efektif) dan mendayagunakan (efisien) waktu, bahan, alat, tenaga kerja, dan modal yang tersedia dalam mencapai semua sasaran percobaan-percobaan faktor tunggal sekaligus.
2. Setiap tingkat faktor A diterapkan terhadap setiap tingkat faktor B dan sebaliknya, maka setiap tingkat faktor A atau B akan terulang pada semua tingkat faktor lainnya (B atau A). Hal ini disebut ulangan tersembunyi, sehingga dalam percobaan faktorial ini, semua tingkat faktorial A atau B akan diulang sebanyak r ulangan riel dan n ulangan tersebunyi. Hal ini jelas akan meningkatkan derajat ketelitian pengamatan terhadap pengaruh-pengaruh faktor perlakuan dalam percobaan.
3. Jika pada percobaan faktor tunggal tidak diketahui bagaimana pengaruh faktor-faktor utama yang dikombinasikan, maka dalam percobaan faktorial akan diketahui pengaruh bersama (interaksi) terhadap data hasil percobaan.
Dari ketiga kelebihan utama percobaan faktorial ini, maka target utama suatu percobaan faktorial adalah untuk mengetahui pengaruh interaksi, karena hasil pengamatan dan pengujian terhadap pengaruh interaksi akan menjadi dasar dalam membuat rekomendasi (saran) tentang "Apakah faktor-faktor utama harus diterapkan bersama agar produktivitas lebih baik atau tidak?" Ada 4 rekomendasi yang dapat dibuat:

No
Pengaruh Faktor A
Pengaruh Faktor B
Pengaruh Interaksi AB
Rekomendasi
1.
Tidak nyata
Tidak nyata
Nyata
Faktor A dan B harus diterapkan bersama-sama (jangan sampai terpisah/salah satu saja) karena dapat berakibat buruk terhadap produktivitas. Hasil ini juga menunjukkan bahwa pengaruh positif kedua faktor tersebut saling bergantung (saling mempengaruhi) terhadap hasil percobaan.
2.
Nyata
Nyata
Tidak nyata
Faktor A dan B diterapkan secara terpisah (salah-satu saja). Hasil ini menunjukkan bahwa fungsi faktor A dan B sama saja atau bersifat antagonis (saling menekan pengaruh masing-masing) sehingga akan merugikan jika diterapkan bersama-sama.
3.
Nyata
Tidak nyata
Tidak nyata
Penerapan faktor A saja

Tidak nyata
Nyata
Tidak nyata
Penerapan faktor B saja.
Hasil ini menunjukkan bahwa faktor yang tidak nyata tidak perlu diterapkan, karena secara alami faktor ini telah tersedia cukup pada lahan atau lingkungan percobaan.
4.
Nyata
Tidak nyata
Nyata
Penerapan faktor A saja atau kombinasi A dengan B. Hasil ini menunjukkan bahwa faktor B pengaruhnya ditingkatkan oleh faktor A. Pada kondisi ini interaksi adalah pengaruh peningkatan faktor A terhadap pengaruh faktor B.

Tidak nyata
Nyata
Nyata
Penerapan faktor B saja atau kombinasi B dengan A. Hasil ini menunjukkan bahwa faktor A pengaruhnya ditingkatkan oleh faktor B. Pada kondisi ini interaksi adalah pengaruh peningkatan faktor B terhadap pengaruh faktor A.

Atas uraian diatas, maka ada 2 tipe interaksi, yaitu:
1. Saling mempengaruhi antara faktor A dan B terhadap suatu obyek penelitian.
2. Pengaruh suatu faktor terhadap peningkatan faktor lainnya, misalnya faktor A berpengaruh dalam meningkatan pengaruh faktor B, atau sebaliknya.
Kedua interaksi ini dapat bersifat negatif jika menurunkan pengaruh faktor utama atau positif jika meningkatkan pengaruh faktor utama (Kemas Ali Hanafiah, 2012: 111-114).

B. Contoh Kasus dan Pemecahannya di bidang Perikanan
Seorang peternak ikan nila ingin mendapatkan keuntungan yang banyak dari hasil budidayanya dengan modal yang sekecilnya-kecilnya. Oleh karena itu, ia melakukan eksperimen untuk mengetahui ada tidaknya perbedaan berat badan (gram) ikan nila setelah 6 bulan jika memvariasikan jenis ikan nila dan pelet (pakan) yang digunakan. Dibawah ini disajikan data berat badan ikan (gram) saat dipanen:
Faktor Varietas Ikan (A)
Faktor Pelet (B)

Pelet Murni
Pelet Campuran
Ikan Nila Gift
804
775
807
775
779
763
783
770
776
789

787
783
783
782
774
753
772
761
782
788

800
771
777
785
804
754
755
797
793
762
Ikan Nila Best
799
771
794
798
805
781
796
808
806
786

797
808
784
798
789
768
772
785
774
791

781
768
769
800
787
766
777
788
775
785

Jawab:
1. Merumuskan hipotesis
a) Pengaruh Faktor Varietas Ikan (A)
H0 :
Tidak ada perbedaan bobot ikan nila akibat pengaruh variabel varietas ikan nila

Ha :
Ada perbedaan bobot ikan nila akibat pengaruh variabel varietas ikan nila

b) Pengaruh Faktor Pelet (B)
H0 :
Tidak ada perbedaan bobot ikan nila akibat jenis pelet yang digunakan

Ha :
Ada perbedaan bobot ikan nila akibat jenis pelet yang digunakan

c) Pengaruh Faktor Varietas Nila dan Faktor Pelet (AB)
H0 :
Faktor varietas ikan nila tidak berinteraksi dengan faktor pelet

Ha :
Faktor varietas ikan nila berinteraksi dengan faktor pelet

2. Menentukan taraf signifikansi : 5% (α = 0,05%)

3. Kriteria Penolakan H0 : H0 ditolak jika sig<0,05 atau Fhitung >Ftabel

4. Perhitungan Manual
Faktor Varietas Ikan (A)
Faktor Pakan (B)
Jumlah (Yi)

Pelet murni
Pelet campuran

Nila Gift
11786
11598
23384
Nila Best
11848
11758
23606
Jumlah (Yj)
23634
23356
Y... = 46990

a) Menghitung Faktor Koreksi
FK= Yi2r.a.b=46990215x2x2=36801001,67

b) Menghitung Jumlah Kuadrat Total

JKT= i,j,kYijk2-FK
= (8042 + 7752 + ... + 7752 + 7852) – 36801001,67 = 12010,333

c) Menghitung Jumlah Kuadrat Perlakuan
JKA= iYi2r.b-FK
= (233842+236062)15x2-36801001,67=821,4

JKB= jYj2r.a-FK
= (236342+233562)15x2-36801001,67=1288,067

JKAB= i,jYij2r-FK-JKA-JKB
= 117862+118482+115982+11758215-36801001,67-821,4 -1288,067
= 160,067

d) Menghitung Jumlah Kuadrat Galat
JKG = JKT – JKA – JKB – JK(AB)
= 12010,333 – 821,4 – 1288,067 – 160,67
= 9740,8

e) Ringkasan Perhitungan
Sumber Keragaman
Derajat Bebas
Jumlah Kuadrat
Kuadrat Tengah
F-hitung
F-tabel
Perlakuan

A
a-1
JK(A)
KT(A)
KT(A)/ KTG
F(α, db(A), db(G))
B
b-1
JK(B)
KT(B)
KT(B)/KTG
F(α, db(B), db(G))
AB
(a-1)(b-1)
JK(AB)
KT(AB)
KT(AB)/KTG
F(α, db(AB), db(G))
Galat
ab(r-1)
JKG
KTG

Total
abr-1
JKT

Sumber Keragaman
Derajat Bebas
Jumlah Kuadrat
Kuadrat Tengah
F-hitung
F-tabel
A
1
821,4
821,4
4,722
4,000
B
1
1288,067
1288,067
7,405
4,000
AB
1
160,067
160,067
0,920
4,000
Galat
56
9740,8
173,943

Total
59
12010,333

f) Menarik Kesimpulan
1) Faktor Varietas Ikan (A)
Fhitung >Ftabel (4,722>4,00) maka H0 ditolak, jadi ada perbedaan bobot ikan nila akibat pengaruh variabel varietas ikan nila.
2) Faktor Pelet (B)
Fhitung >Ftabel (7,405>4,00) maka H0 ditolak, jadi ada perbedaan bobot ikan nila akibat pengaruh variabel jenis pelet yang digunakan.
3) Faktor Varietas Ikan dan Pelet (AB)
Fhitung >Ftabel (0,920<4,00) maka H0 diterima, jadi faktor varietas ikan tidak berinteraksi dengan faktor pelet.

5. Perhitungan SPSS Univariate
Langkah :
Analyze General Linear Mode Univariate Dependent variables=nilai & Fixed Factor=ikan dan pelet Model Custom Masukkan ikan, pelet, serta ikan pelet secara bersamaan Continue Plots Horizontal axis=ikan & Separated lines=pelet Add Continue Display Means For: ikan, pelet, ikan*pelet Continue OK

Between-Subjects Factors

Value Label
N
ikan
1
nila gift
30

2
nila best
30
pelet
1
murni
30

2
campuran
30

Tabel Between-Subject Factors memaparkan desain 2x2 faktorial. Faktor pertama (varietas ikan) memiliki dua taraf yaitu 1 (nila gift) dan 2 (nila best); sedangkan faktor kedua (pelet) juga memiliki dua taraf yaitu 1 (murni) dan 2 (campuran). Jumlah sampel jika dikelompokkan berdasarkan faktor ikan masing-masing memiliki sampel sejumlah 30. Jika dikelompokkan berdasarkan faktor pelet, masing-masing sampel juga berjumlah 30.

Descriptive Statistics
Dependent Variable:bobot

ikan
pelet
Mean
Std. Deviation
N
nila gift
murni
7.8573E2
12.13299
15

campuran
7.7320E2
14.89583
15

Total
7.7947E2
14.79220
30
nila best
murni
7.8987E2
12.91658
15

campuran
7.8387E2
12.64271
15

Total
7.8687E2
12.92347
30
Total
murni
7.8780E2
12.49110
30

campuran
7.7853E2
14.61868
30

Total
7.8317E2
14.26762
60

Tabel Desriptive Statistics memaparkan nilai rata-rata, standar deviasi, dan jumlah sampel. Pada kolom rata-rata terlihat hanya ada sedikit perbedaan bobot ikan nila (gram) berdasarkan varietas ikan dan pelet yang digunakan. Perbedaan rerata bobot ikan pada tabel tersebut memang tidak terlalu nampak, oleh karena itu dimunculkan tabel Display Means For berikut ini:
'
1. ikan

ikan
Mean
Std. Error
95% Confidence Interval

Lower Bound
Upper Bound
nila gift
779.467
2.408
774.643
784.290
nila best
786.867
2.408
782.043
791.690

Tabel diatas menunjukkan bahwa bobot (kg) dari varietas ikan nila best lebih besar daripada bobot (kg) dari varietas ikan nila gift.

2. pelet

pelet
Mean
Std. Error
95% Confidence Interval

Lower Bound
Upper Bound
murni
787.800
2.408
782.976
792.624
campuran
778.533
2.408
773.710
783.357

Tabel diatas menunjukkan bahwa bobot (kg) ikan nila yang diberi pakan pelet murni lebih besar daripada bobot (kg) ikan nila yang diberi pakan pelet campuran.

Levene's Test of Equality of Error Variancesa

F
df1
df2
Sig.
.592
3
56
.623
Tests the null hypothesis that the error variance of the dependent variable is equal across groups.
a. Design: Intercept + ikan + pelet + ikan * pelet

Uji Homogenitas
Hipotesis = H0 : Varians populasi data homogen
Ha : Varians populasi data tidak homogen
Taraf signifikansi (α) : 5%
Kriteria penolakan H0 : H0 ditolak jika sig<0,05
Tabel Levene's Test Equality of Error Variances menunjukkan sig>α (0,623>0,05) sehingga H0 diterima, artinya variansi kelompok data adalah homogen.

Tests of Between-Subjects Effects

Source
Type III Sum of Squares
df
Mean Square
F
Sig.
Corrected Model
2269.533a
3
756.511
4.349
.008
Intercept
3.680E7
1
3.680E7
2.116E5
.000
ikan
821.400
1
821.400
4.722
.034
pelet
1288.067
1
1288.067
7.405
.009
ikan * pelet
160.067
1
160.067
.920
.342
Error
9740.800
56
173.943

Total
3.681E7
60

Corrected Total
12010.333
59

a. R Squared = ,189 (Adjusted R Squared = ,146)

Interpretasi Hasil :
1. Faktor Ikan (A)
sig<α (0,034<0,05) maka H0 ditolak, jadi ada perbedaan bobot ikan nila akibat pengaruh variabel varietas ikan nila [Artinya: Faktor A berpengaruh nyata].
2. Faktor Pelet (B)
sig<α (0,009<0,05) maka H0 ditolak, jadi ada perbedaan bobot ikan nila akibat pengaruh variabel jenis pelet yang digunakan [Artinya : Faktor B berpengaruh nyata].
3. Faktor Ikan dan Pelet (AB)
sig<α (0,342>0,05) maka H0 diterima, jadi faktor varietas ikan tidak berinteraksi dengan faktor pelet yang digunakan.

Grafik Estimated Marginal Means of bobot menunjukkan varietas ikan nila gift dan ikan nila best untuk berbagai jenis pelet yang digunakan (murni dan campuran) membentuk sepasang garis paralel (sejajar). Oleh karena itu menunjukkan bahwa faktor varietas ikan dan pelet tidak berinteraksi.
Berdasarkan hasil uji dapat disimpulkan bahwa: masing-masing faktor (varietas ikan dan pelet) berpengaruh nyata dalam meningkatkan bobot (gram) ikan nila, tetapi faktor varietas ikan dan pelet yang digunakan tidak berinteraksi. Sehingga peternak ikan seharusnya menerapkan varietas ikan nila dan pelet yang digunakan secara terpisah (salah-satu saja).

C. Contoh Kasus dan Pemecahannya di bidang Pendidikan
Seorang kepala sekolah merasa resah karena hasil belajar biologi siswa kelas X di sekolahnya kurang baik. Oleh karena itu seorang mahasiswa melakukan penelitian untuk mengetahui cara apa yang paling efektif dalam meningkatkan hasil belajar. Dua faktor diduga menjadi penentu keberhasilan pembelajaran, yaitu faktor guru dan metode pembelajaran. Eksperimen dilakukan terhadap 60 orang siswa dengan karakteristik yang hampir sama, yang kemudian dikelompokkan menjadi 4 kelompok. Setelah diadakan ujian (dengan menggunakan skala penilaian 0-100), berikut adalah data yang didapatkan:

Faktor Guru (A)
Faktor Metode Pembelajaran (B)

PBL
PjBL
S1
56
68
58
59
95
75
97
68
74
71

61
55
72
66
77
83
69
81
74
68

74
61
55
60
51
75
74
97
72
69
S2
64
77
47
95
63
92
89
80
89
74

71
68
66
64
71
95
96
74
83
89

68
58
59
75
74
80
93
68
80
95

Jawab:
1. Merumuskan hipotesis
a) Pengaruh Faktor Guru (A)
H0 :
Tidak ada perbedaan hasil belajar siswa akibat pengaruh variabel guru

Ha :
Ada perbedaan hasil belajar siswa akibat pengaruh variabel guru

b) Pengaruh Faktor Metode Pembelajaran (B)
H0 :
Tidak ada perbedaan hasil belajar siswa akibat pengaruh variabel metode pembelajaran

Ha :
Ada perbedaan hasil belajar siswa akibat pengaruh variabel metode pembelajaran

c) Pengaruh Faktor Guru dan Faktor Metode Pembelajaran (AB)
H0 :
Faktor guru tidak berinteraksi dengan faktor metode pembelajaran

Ha :
Faktor guru berinteraksi dengan faktor metode pembelajaran

2. Menentukan taraf signifikansi : 5% (α = 0,05%)

3. Kriteria Penolakan H0 : H0 ditolak jika sig<0,05 atau Fhitung >Ftabel

4. Perhitungan Manual
Faktor Guru (A)
Faktor Metode Pembelajaran (B)
Jumlah (Yi)

PBL
PjBL

S1
968
1147
2115
S2
1020
1277
2297
Jumlah (Yj)
1988
2424
Y... = 4412

a) Menghitung Faktor Koreksi
FK= Yi2r.a.b=4412215x2x2=324429,0667

b) Menghitung Jumlah Kuadrat Total
JKT= i,j,kYijk2-FK
= (562 + 682 + ... + 802 + 952) – 324429,0667 = 9542,9333

c) Menghitung Jumlah Kuadrat Perlakuan
JKA= iYi2r.b-FK
= (21152+22972)15x2-324429,0667=552,0667

JKB= jYj2r.a-FK
= (19882+24242)15x2-324429,0667=3168,2667

JKAB= i,jYij2r-FK-JKA-JKB
= 9682+11472+10202+1277215-324429,0667-552,0667-3168,2667
= 101,4

d) Menghitung Jumlah Kuadrat Galat
JKG = JKT – JKA – JKB – JK(AB)
= 9542,9333 – 552,0667 – 3168,2667 – 101,4 = 5721,1999

e) Ringkasan Perhitungan
Sumber Keragaman
Derajat Bebas
Jumlah Kuadrat
Kuadrat Tengah
F-hitung
F-tabel
Perlakuan

A
a-1
JK(A)
KT(A)
KT(A)/ KTG
F(α, db(A), db(G))
B
b-1
JK(B)
KT(B)
KT(B)/KTG
F(α, db(B), db(G))
AB
(a-1)(b-1)
JK(AB)
KT(AB)
KT(AB)/KTG
F(α, db(AB), db(G))
Galat
ab(r-1)
JKG
KTG

Total
abr-1
JKT

Sumber Keragaman
Derajat Bebas
Jumlah Kuadrat
Kuadrat Tengah
F-hitung
F-tabel
A
1
552,0667
552,0667
5,4037
4,00
B
1
3168,2667
3168,2667
31,0115
4,00
AB
1
101,4
101,4
0,9925
4,00
Galat
56
5721,1999
102,1643

Total
59
9542,9333

f) Menarik Kesimpulan
1) Faktor Guru (A)
Fhitung >Ftabel (5,4037>4,00) maka H0 ditolak, jadi ada perbedaan hasil belajar siswa akibat pengaruh variabel guru.
2) Faktor Metode Pembelajaran (B)
Fhitung >Ftabel (31,0115>4,00) maka H0 ditolak, jadi ada perbedaan hasil belajar siswa akibat pengaruh variabel metode pembelajaran.
3) Faktor Guru dan Faktor Metode Pembelajaran (AB)
Fhitung >Ftabel (0,9925<4,00) maka H0 diterima, jadi faktor guru tidak berinteraksi dengan faktor metode pembelajaran.

5. Perhitungan SPSS Univariate
Langkah :
Analyze General Linear Mode Univariate Dependent variables=nilai & Fixed Factor=guru dan metode Model Custom Masukkan guru, metode, serta guru metode secara bersamaan Continue Plots Horizontal axis=guru & Separated lines=metode Add Continue OK

Between-Subjects Factors

Value Label
N
guru
1
S1
30

2
S2
30
metode
1
PBL
30

2
PjBL
30

Tabel Between-Subject Factors memaparkan desain 2x2 faktorial. Faktor pertama (guru) memiliki dua taraf yaitu 1 (S1) dan 2 (S2); sedangkan faktor kedua juga memiliki dua taraf yaitu 1 (PBL) dan 2 (PjBL). Jumlah sampel jika dikelompokkan berdasarkan faktor Guru, masing-masing memiliki sampel sejumlah 30. Jika dikelompokkan berdasarkan faktor Metode Pembelajaran, masing-masing sampel juga berjumlah 30.

Descriptive Statistics
Dependent Variable:nilai

guru
metode
Mean
Std. Deviation
N
S1
PBL
64.5333
11.33809
15

PjBL
76.4000
9.40213
15

Total
70.4667
11.88083
30
S2
PBL
68.0000
10.67708
15

PjBL
85.1333
8.83068
15

Total
76.5667
12.98456
30
Total
PBL
66.2667
10.96368
30

PjBL
80.7667
10.00236
30

Total
73.5167
12.71659
60

Tabel Desriptive Statistics memaparkan nilai rata-rata, standar deviasi, dan jumlah sampel. Pada kolom rata-rata terlihat adanya perbedaan hasil belajar berdasarkan metode dan guru yang mengampu, dimana metode PjBL memberikan hasil belajar yang lebih baik daripada PBL dan guru lulusan S2 memberikan hasil belajar yang lebih baik daripada guru lulusan S1.

Levene's Test of Equality of Error Variancesa

F
df1
df2
Sig.
.194
3
56
.900
Tests the null hypothesis that the error variance of the dependent variable is equal across groups.
a. Design: Intercept + guru + metode + guru * metode

Uji Homogenitas
Hipotesis = H0 : Varians populasi data homogen
Ha : Varians populasi data tidak homogen
Taraf signifikansi (α) : 5%
Kriteria penolakan H0 : H0 ditolak jika sig<0,05
Tabel Levene's Test Equality of Error Variances menunjukkan sig>α (0,900>0,05) sehingga H0 diterima, artinya variansi kelompok data adalah homogen.

Tests of Between-Subjects Effects

Source
Type III Sum of Squares
df
Mean Square
F
Sig.
Corrected Model
3815.917a
3
1271.972
12.442
.000
Intercept
324282.017
1
324282.017
3.172E3
.000
guru
558.150
1
558.150
5.460
.023
metode
3153.750
1
3153.750
30.849
.000
guru * metode
104.017
1
104.017
1.017
.317
Error
5725.067
56
102.233

Total
333823.000
60

Corrected Total
9540.983
59

a. R Squared = ,400 (Adjusted R Squared = ,368)

Interpretasi Hasil :
1. Faktor Guru (A)
sig <α (0,023<0,05) maka H0 ditolak, jadi ada perbedaan hasil belajar siswa akibat pengaruh variabel guru [Artinya: Faktor A berpengaruh nyata].
2. Faktor Metode Pembelajaran (B)
sig <α (0,000<0,05) maka H0 ditolak, jadi ada perbedaan hasil belajar siswa akibat pengaruh variabel metode pembelajaran [Artinya : Faktor B berpengaruh nyata].
3. Faktor Guru dan Metode Pembelajaran (AB)
sig <α (0,317>0,05) maka H0 diterima, jadi faktor guru tidak berinteraksi dengan faktor metode pembelajaran.

Grafik Estimated Marginal Means of nilai menunjukkan guru lulusan S1 dan S2 untuk berbagai jenis metode pembelajaran (PBL dan PjBL) membentuk sepasang garis paralel (sejajar). Oleh karena itu menunjukkan bahwa faktor guru dan metode pembelajaran tidak berinteraksi.
Berdasarkan hasil uji dapat disimpulkan bahwa: masing-masing faktor (guru dan metode pembelajaran) berpengaruh nyata dalam meningkatkan hasil belajar siswa, tetapi faktor guru dan metode pembelajaran tidak berinteraksi. Sehingga mahasiswa tersebut membuat rekomendasi untuk kepala sekolah agar faktor guru dan metode pembelajaran diterapkasn secara terpisah (salah-satu saja).

Rancangan Acak Lengkap Faktorial (2 Perlakuan)

Recommend Documents