Nomor  : Silcawati zess

NIM       : 411422035

Kelas     : A (semester 5)

Prodi     : Pendidikan matematika 

MK        : Aplikasi Komputer 

Dosen   : Agusyarif Rezka Nuha, S.Pd., M.Si 

 

Praktek Menggunakan R-Studio 

A. Pengertian R-Studio & Korelasi 

• R-Studio : Aplikasi R menggunakan bahasa pemrograman R yang mana bahasa pemrograman ini berbasis pada bahasa pemrograman S. R memiliki kemampuan menganalisis data dengan sangat efektif dan dilengkapi dengan operator pengolahan array serta matriks. Kelebihan lain dari aplikasi R, ukuran file yang disimpan jauh lebih kecil dibanding software lainnya, lengkap dalam operator perhitungan array, dan terdiri dari koleksi tools statistik yang terintegrasi untuk analisis data, dapat dikembangkan sesuai kebutuhan dan sifatnya yang terbuka,setiap orang dapat menambahkan fitur-fitur tambahan dalam bentuk paket ke dalam software R dan dapat dipasang pada sistem operasi Windows, Mac OS, Mac OS X, Linux, Free BSD, NetBSD, irix, Solaris, AIX, dan HPUX. Artikel ini membahas cara dan hasil konstruksi program serta contoh penerapannya dalamdata Jumlah Bayi Lahir, Bayi dengan Berat Badan Lahir Rendah (BBLR), dan Bergizi Buruk Menurut Kabupaten/Kota di Provinsi Sulawesi Selatan Tahun 2015 ( Elizabet Sihombing, R. dkk, 2019)

 

•  Korelasi : Korelasi adalah cara yang digunakan untuk menentukan keeratan hubungan antara dua atau lebih variabel berbeda yang digambarkan dengan ukuran koefisien korelasi. Koefisien korelasi merupakan koefisien yang menggambarkan kedekatan hubungan antara dua atau lebih variabel. Besar kecilnya koefisien korelasi tidak menggambarkan hubungan sebab akibat antara dua variabel atau lebih, namun hanya menggambarkan hubungan linier antar variabelnya. Selain itu, koefisien korelasi juga menunjukkan hubungan timbal balik sehingga tidak akan menjadi masalah apabila dalam menentukan variabel bebas maupun terikat dalam sebuah penelitian. Korelasi juga berguna dalam mengukur tingkat kekuatan hubungan antara dua atau lebih variabel dalam rentang tertentu. Tingkat keeratan hubungan pada korelasi ini terletak antara rentang 0 hingga 1. Korelasi memiliki kemungkinan pengujian secara dua arah. Apabila koefisien korelasi bernilai positif dikatakan korelasi searah, dan sebaliknya jika koefisien korelasi bernilai negatif maka dikatakan korelasi tidak searah. Nilai koefisien korelasi terletak antara -1 hingga 1. -1 berarti terdapat hubungan negatif sempurna (terbalik), 0 berarti tidak memiliki hubungan sama sekali, dan 1 berarti memiliki hubungan positif sempurna. Pada statistik, koefisien korelasi sangat berkaitan dengan persamaan regresi karena persamaan regresi sendiri mewakili persamaan hubungan antara dua atau lebih variabel ( Ari Wibowo, R & Agung Kurniawan , A . 2019)

B. Praktik 

Pengujian korelasi ini dilakukan dengan metode pearson menggunakan aplikasi RStudio. Dan data yang digunakan adalah data yang berasal dari Jurnal yang sudah ada dengan judul "KORELASI ANTARA HASIL BELAJAR SISWA SEMESTER AKHIR DENGAN HASIL UJIAN AKHIR NASIONAL SISWA KELAS VI SD NEGERI 13 SUNGAI KAWAT". Pengujian ini dilakukan untuk mengetahui hubungan antara Hasil belajar siswa semester akhir sekolah dengan hasil belanja siswa Ujian akhir nasional. 

• Data pada jurnal di salin ke Excel (data yang akan di analisis: Hasil belajar siswa semester akhir sekolah dengan hasil belanja siswa Ujian akhir nasional)

 

•  Ketik perintah

> library(readxl)

> Data <- read_xlsx("D:/Nilai_Siswa.xlsx")

 Maka datanya akan muncul 

 Penjelasan : 

Perintah ini menggunakan fungsi read_xlsx dari paket readxl di R untuk membaca file Excel yang bernama "Nilai_Siswa.xlsx" yang ada di direktori D:/. Berikut adalah penjelasan rinci:

1. library(readxl): Memuat paket readxl ke dalam lingkungan R sehingga fungsi yang ada di dalam paket ini bisa digunakan. Data <- read_xlsx("D:/Nilai_Siswa.xlsx"):
2. read_xlsx() adalah fungsi dari paket readxl yang digunakan untuk membaca file Excel dengan format .xlsx.
3. "D:/Nilai_Siswa.xlsx" adalah path atau alamat file Excel yang ingin dibaca.
4. Data <- menandakan bahwa hasil pembacaan file tersebut disimpan dalam objek yang bernama Data, sehingga Anda bisa mengakses dan menganalisis data tersebut dalam lingkungan R.

Setelah perintah ini dijalankan, objek Data akan berisi data yang diimpor dari file Excel "Nilai_Siswa.xlsx" dan dapat digunakan untuk analisis lebihl anjut di R.

 

• Ketik perintah (Uji korelasi 1)

> cordata <- cor(Data$'Hasil Ujian Akhir Sekolah',Data$'Hasil Ujian Akhir Nasional')

> cordata

Perintah ini menghitung seberapa kuat dan arah hubungan linear antara nilai "Hasil Ujian Akhir Sekolah" dan "Hasil Ujian Akhir Nasional" dalam dataset Data.)

Penjelasan: 

Perintah cor(Data$'Hasil Ujian Akhir Sekolah', Data$'Hasil Ujian Akhir Nasional') di R digunakan untuk menghitung korelasi antara dua variabel yang ada dalam dataset Data, yaitu:

1. Data$'Hasil Ujian Akhir Sekolah': Variabel pertama yang merepresentasikan nilai "Hasil Ujian Akhir Sekolah".
2. Data$'Hasil Ujian Akhir Nasional': Variabel kedua yang merepresentasikan nilai "Hasil Ujian Akhir Nasional".

Kemudian cor(...): Fungsi cor() digunakan untuk menghitung koefisien korelasi antara dua variabel. Koefisien ini menunjukkan kekuatan dan arah hubungan linear antara dua variabel.

 

• Ketik perintah (Uji Korelasi 2)

> cordata <- cor.test(x=Data$'Hasil Ujian Akhir Sekolah',y=Data$'Hasil Ujian Akhir Nasional', methods="pearson")

> cordata

Perintah ini digunakan untuk melakukan uji korelasi Pearson pada dua variabel dalam dataset Data, yaitu "Hasil Ujian Akhir Sekolah" dan "Hasil Ujian Akhir Nasional". Hasil uji korelasi ini disimpan dalam objek bernama cordata. 

Penjelasan: 

1. cor.test(...): Fungsi cor.test() digunakan untuk melakukan uji korelasi, yang memberikan hasil lebih rinci daripada cor() seperti nilai korelasi, nilai p (p-value), dan interval kepercayaan
2. Uji ini juga menguji signifikansi hubungan antara dua variabel. x = Data$'Hasil Ujian Akhir Sekolah' dan y = Data$'Hasil Ujian Akhir Nasional': x dan y adalah variabel yang akan diuji korelasinya. Variabel pertama, x, adalah "Hasil Ujian Akhir Sekolah". Variabel kedua, y, adalah "Hasil Ujian Akhir Nasional".
3. method = "pearson": Menentukan metode korelasi yang digunakan, dalam hal ini adalah Pearson. Metode ini mengukur korelasi linier antara dua variabel numerik.
4. Penjelasan hasil yang muncul : Objek cordata akan berisi informasi hasil uji korelasi, termasuk:

• Nilai korelasi: Mengukur kekuatan dan arah hubungan linear antara dua variabel (dalam rentang -1 hingga 1).
• Nilai p (p-value): Menunjukkan signifikansi statistik. Nilai p yang kecil (biasanya < 0,05) menunjukkan hubungan yang signifikan secara statistik antara variabel.
• Interval kepercayaan: Memberikan rentang nilai yang mungkin untuk koefisien korelasi sebenarnya pada tingkat kepercayaan tertentu.
• Statistik t dan df (degrees of freedom): Memberikan informasi tambahan tentang uji t yang digunakan untuk menghitung signifikansi korelasi.

 

Setelah melalui uji korelasi di dapat : 

Hasil dari uji korelasi pada R-Studio sama dengn hasil yang berada pada jurnal dengn hasil 0,503.

Maka : Terdapat korelasi yang signifikana ntara hasil belajar siswa semester akhir dikelas VI dengan hasil Ujian Akhir Nasional yang sudah di peroleh pada SD Negeri 13 Sungai Kawat. Hal ini diperoleh dari perhitungan korelasi dengan aplikasi R-Studio 0,503. Kemudian pada jurnal terdapat nilai r tabel pada taraf kepercayaan 95% untuk N= 50 adalah sebesar 0,279 yang berarti nilai r hitung =0,503 > nilai r tabel yakni 0,279.