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
1
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 pengaruhpengaruh 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. 2
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 βApakah faktor-faktor utama harus diterapkan bersama agar produktivitas lebih baik atau tidak?β Ada 4 rekomendasi yang dapat dibuat:
Pengaruh Pengaruh No Faktor A Faktor B
1.
2.
3.
Tidak nyata
Tidak nyata
Pengaruh Interaksi AB
Rekomendasi
Nyata
Faktor A dan B harus diterapkan bersamasama (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. 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.
Nyata
Nyata
Tidak nyata
Nyata
Tidak nyata
Tidak nyata
Tidak nyata
Nyata
Nyata
Tidak 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.
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.
Nyata
Penerapan faktor B saja atau kombinasi B dengan A. Hasil ini menunjukkan bahwa faktor A pengaruhnya ditingkatkan oleh
4.
Tidak nyata
Nyata
Penerapan faktor A saja
3
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: 4
Faktor Pelet (B)
Faktor Varietas Ikan (A) Ikan Nila Gift
Ikan Nila Best
Pelet Murni 804 787 800 799 797 781
775 783 771 771 808 768
807 783 777 794 784 769
775 782 785 798 798 800
Pelet Campuran 779 774 804 805 789 787
763 753 754 781 768 766
783 772 755 796 772 777
770 761 797 808 785 788
776 782 793 806 774 775
789 788 762 786 791 785
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% (Ξ± = 0,05%) 3. Kriteria Penolakan H0 : H0 ditolak jika sig<0,05 atau Fhitung >Ftabel 4. Perhitungan Manual Faktor Varietas Ikan (A) Nila Gift Nila Best Jumlah (Yj)
Faktor Pakan (B) Pelet murni Pelet campuran 11786 11598 11848 11758 23634 23356
Jumlah (Yi) 23384 23606 Y... = 46990
a) Menghitung Faktor Koreksi πΉπΎ =
ππ 2
469902
= 15π₯2π₯2 = 36801001,67 π.π.π
b) Menghitung Jumlah Kuadrat Total 2 π½πΎπ = β ππππ β πΉπΎ π,π,π
= (8042 + 7752 + ... + 7752 + 7852) β 36801001,67 = 12010,333 5
c) Menghitung Jumlah Kuadrat Perlakuan ππ2 π½πΎπ΄ = β β πΉπΎ π. π π
=
(233842 +236062 ) 15π₯2
β 36801001,67 = 821,4
ππ2 π½πΎπ΅ = β β πΉπΎ π. π π
=
(236342 +233562 ) 15π₯2
β 36801001,67 = 1288,067
πππ2 π½πΎ(π΄π΅) = β β πΉπΎ β π½πΎπ΄ β π½πΎπ΅ π π,π
=
(117862 +118482 +115982 +117582 ) 15
β 36801001,67 β 821,4 β 1288,067
= 160,067 d) Menghitung Jumlah Kuadrat Galat JKG = JKT β JKA β JKB β JK(AB) = 12010,333 β 821,4 β 1288,067 β 160,67 = 9740,8 e) Ringkasan Perhitungan Sumber Keragaman
Derajat Bebas
Jumlah Kuadrat
Kuadrat Tengah
Perlakuan A B AB Galat Total
a-1 b-1 (a-1)(b-1) ab(r-1) abr-1
Sumber Keragaman
Derajat Bebas
Jumlah Kuadrat
1 1 1 56 59
821,4 1288,067 160,067 9740,8 12010,333
A B AB Galat Total
JK(A) JK(B) JK(AB) JKG JKT
KT(A) KT(B) KT(AB) KTG
F-hitung
F-tabel
KT(A)/ KTG KT(B)/KTG KT(AB)/KTG
F(Ξ±, db(A), db(G)) F(Ξ±, db(B), db(G)) F(Ξ±, db(AB), db(G))
Kuadrat Tengah 821,4 1288,067 160,067 173,943
F-hitung
F-tabel
4,722 7,405 0,920
4,000 4,000 4,000
6
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 β General Linear Mode β Univariate β Dependent variables=nilai & Fixed Factor=ikan dan pelet β Model β Custom β Masukkan ikan, pelet, serta ikan pelet secara bersamaan β Continue β Plots β Horizontal axis=ikan & Separated lines=pelet β Add β Continue β Display Means For: ikan, pelet, ikan*pelet β Continue β OK
Between-Subjects Factors Value Label ikan
pelet
N
1
nila gift
30
2
nila best
30
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.
7
Descriptive Statistics Dependent Variable:bobot ikan
pelet
nila gift
murni
7.8573E2
12.13299
15
campuran
7.7320E2
14.89583
15
Total
7.7947E2
14.79220
30
murni
7.8987E2
12.91658
15
campuran
7.8387E2
12.64271
15
Total
7.8687E2
12.92347
30
murni
7.8780E2
12.49110
30
campuran
7.7853E2
14.61868
30
Total
7.8317E2
14.26762
60
nila best
Total
Mean
Std. Deviation
N
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: β 1. ikan Dependent Variable:bobot 95% Confidence Interval ikan
Mean
nila gift nila best
779.467 786.867
Std. Error
Lower Bound
2.408 2.408
774.643 782.043
Upper Bound 784.290 791.690
Tabel diatas menunjukkan bahwa bobot (kg) dari varietas ikan nila best lebih besar daripada bobot (kg) dari varietas ikan nila gift.
2. pelet Dependent Variable:bobot 95% Confidence Interval pelet
Mean
murni campuran
787.800 778.533
Std. Error 2.408 2.408
Lower Bound 782.976 773.710
Upper Bound 792.624 783.357
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.
8
Levene's Test of Equality of Error Variancesa Dependent Variable:bobot F
df1
df2
.592
3
Sig. 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 (Ξ±) : 5% Kriteria penolakan H0 : H0 ditolak jika sig<0,05 Tabel Leveneβs Test Equality of Error Variances menunjukkan sig>Ξ± (0,623>0,05) sehingga H0 diterima, artinya variansi kelompok data adalah homogen.
Tests of Between-Subjects Effects Dependent Variable:bobot Source
Type III Sum of Squares
Corrected Model Intercept ikan pelet ikan * pelet Error Total Corrected Total
df
Mean Square
2269.533a 3.680E7 821.400 1288.067 160.067
3 1 1 1 1
756.511 3.680E7 821.400 1288.067 160.067
9740.800
56
173.943
3.681E7
60
12010.333
59
F 4.349 2.116E5 4.722 7.405 .920
Sig. .008 .000 .034 .009 .342
a. R Squared = ,189 (Adjusted R Squared = ,146)
Interpretasi Hasil : 1. Faktor Ikan (A) ο· sig<Ξ± (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) ο· sig<Ξ± (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]. 9
3. Faktor Ikan dan Pelet (AB) ο· sig<Ξ± (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
10
dikelompokkan menjadi 4 kelompok. Setelah diadakan ujian (dengan menggunakan skala penilaian 0-100), berikut adalah data yang didapatkan: Faktor Metode Pembelajaran (B)
Faktor Guru (A) 56 61 74 64 71 68
S1
S2
68 55 61 77 68 58
PBL 58 72 55 47 66 59
59 66 60 95 64 75
95 77 51 63 71 74
75 83 75 92 95 80
97 69 74 89 96 93
PjBL 68 81 97 80 74 68
74 74 72 89 83 80
71 68 69 74 89 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% (Ξ± = 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
11
a) Menghitung Faktor Koreksi πΉπΎ =
ππ 2
44122
= 15π₯2π₯2 = 324429,0667 π.π.π
b) Menghitung Jumlah Kuadrat Total 2 π½πΎπ = β ππππ β πΉπΎ π,π,π
= (562 + 682 + ... + 802 + 952) β 324429,0667 = 9542,9333 c) Menghitung Jumlah Kuadrat Perlakuan π½πΎπ΄ = β π
=
ππ2 β πΉπΎ π. π
(21152 +22972 ) 15π₯2
β 324429,0667 = 552,0667
ππ2 π½πΎπ΅ = β β πΉπΎ π. π π
=
(19882 +24242 ) 15π₯2
β 324429,0667 = 3168,2667
πππ2 π½πΎ(π΄π΅) = β β πΉπΎ β π½πΎπ΄ β π½πΎπ΅ π π,π
=
(9682 +11472 +10202 +12772 ) 15
β 324429,0667 β 552,0667 β 3168,2667
= 101,4 d) Menghitung Jumlah Kuadrat Galat JKG = JKT β JKA β JKB β JK(AB) = 9542,9333 β 552,0667 β 3168,2667 β 101,4 = 5721,1999 e) Ringkasan Perhitungan Sumber Keragaman Perlakuan A B AB Galat Total
Derajat Bebas a-1 b-1 (a-1)(b-1) ab(r-1) abr-1
Jumlah Kuadrat JK(A) JK(B) JK(AB) JKG JKT
Kuadrat Tengah KT(A) KT(B) KT(AB) KTG
F-hitung
F-tabel
KT(A)/ KTG KT(B)/KTG KT(AB)/KTG
F(Ξ±, db(A), db(G)) F(Ξ±, db(B), db(G)) F(Ξ±, db(AB), db(G))
12
Sumber Keragaman A B AB Galat Total
Derajat Bebas
Jumlah Kuadrat
1 1 1 56 59
552,0667 3168,2667 101,4 5721,1999 9542,9333
Kuadrat Tengah 552,0667 3168,2667 101,4 102,1643
F-hitung
F-tabel
5,4037 31,0115 0,9925
4,00 4,00 4,00
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 β General Linear Mode β Univariate β Dependent variables=nilai & Fixed Factor=guru dan metode β Model β Custom β Masukkan guru, metode, serta guru metode secara bersamaan β Continue β Plots β Horizontal axis=guru & Separated lines=metode β Add β Continue β OK
Between-Subjects Factors Value Label
N
guru
1
S1
30
metode
2 1
S2 PBL
30 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
13
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
S1
PBL
64.5333
PjBL Total S2
Total
Mean
Std. Deviation
N
11.33809
15
76.4000
9.40213
15
70.4667
11.88083
30
PBL
68.0000
10.67708
15
PjBL
85.1333
8.83068
15
Total
76.5667
12.98456
30
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 Dependent Variable:nilai F
df1 .194
df2 3
Sig. 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 (Ξ±) : 5% Kriteria penolakan H0 : H0 ditolak jika sig<0,05 Tabel Leveneβs Test Equality of Error Variances menunjukkan sig>Ξ± (0,900>0,05) sehingga H0 diterima, artinya variansi kelompok data adalah homogen.
14
Tests of Between-Subjects Effects Dependent Variable:nilai Source
Type III Sum of Squares
df
Mean Square
Corrected Model Intercept guru metode guru * metode Error
3815.917a 324282.017 558.150 3153.750 104.017
3 1 1 1 1
1271.972 324282.017 558.150 3153.750 104.017
5725.067
56
102.233
Total
333823.000
60
9540.983
59
Corrected Total
F 12.442 3.172E3 5.460 30.849 1.017
Sig. .000 .000 .023 .000 .317
a. R Squared = ,400 (Adjusted R Squared = ,368)
Interpretasi Hasil : 1. Faktor Guru (A) ο· sig <Ξ± (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) ο· sig <Ξ± (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) ο· sig <Ξ± (0,317>0,05) maka H0 diterima, jadi faktor guru tidak berinteraksi dengan faktor metode pembelajaran.
15
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).
16
