Runs Test

Fungsi dan dasar pemikiran yang digunakan pada one sample run test didasarkan atas urutan (order) di mana skor-skor atau observasi-observasi itu satu persatu diperoleh. Teknik yang akan disajikan dari konsep ini berdasarkan pada banyaknya run yang ditampilkan oleh suatu sampel. Run didefinisikan sebagai suatu urutan lambang-lambang yang sama, yang diikuti serta mengikuti lambang-lambang yang berbeda, atau tidak mengikuti atau diikuti lambang apa pun.

Banyaknya elemen suatu jenis misalkan n1 yaitu semua skor yang jatuh di bawah median ditandai dengan plus (+), dan banyaknya elemen jenis yang lain misalnya n2 yaitu semua skor yang jatuh di atas median ditandai dengan minus (-), sehingga total kejadian yang diamati adalah N = n1 + n2. Untuk menggunakan tes run satu sampel, pertama-tama diamati kejadian-kejadian n1 dan n2 dalam urutan di mana kejadian-kejadian itu muncul, dan kemudian tentukan harga r, yaitu banyaknya run yang ada.

Langkah pengujian Runs test sebagai berikut :

Buka file .sav

Klik Analyze > Nonparametrics > Runs Test

setelah muncul menu Runs Test, lalu masukkan variabel yang akan di uji ke kotak Test Variabel List.

Pada kotak Option, aktif-kan Descriptive.

Pada kotak Cut Point, secara default terpilih Median (biarkan saja) karena Median akan digunakan sebagai nilai tengah perhitungan Runs test.

Klik Ok.

Outputnya seperti di bawah ini:



Dari tabel di atas dapat dijelaskan bahwa banyaknya run yang terjadi adalah untuk variabel tanggung jawab siswa dalam kerja bakti sebanyak 17 run, dengan banyaknya elemen n1 yang bertanda plus (+) sebesar 12 yaitu elemen yang memiliki nilai di bawah nilai median, dan banyaknya elemen n2 yang bertanda minus (-) sebesar 18 yaitu elemen yang memiliki nilai di atas nilai median.
Setelah diamati kejadian-kejadian n1 dan n2 dalam urutan di mana kejadian-kejadian itu muncul, dan tentukan harga r, yaitu banyak run yang ada.

Hipotesis :

Ho : tambah dan kurang terjadi dalam urutan random
Ha : urutan tambah dan kurang menyimpang dari kerandoman

Tingkat signifikansi a = 0,05 dengan jumlah N = 30

Tentukan daerah penolakan :
Jika harga r observasi jatuh di antara kedua harga kritis, Ho diterima
Jika harga r observasi sama atau lebih ekstrem dari satu di antara harga r kritis itu, Ho ditolak.

Karena Ha tidak meramalkan arah deviasi dari kerandoman, maka digunakan tes dua sisi. Ho akan ditolak pada tingkat signifikansi 0,05 jika nilai r observasi sama atau lebih kecil daripada harga yang sesuai dengan tingkat signifikansinya yang tersaji dalam tabel F. (lampiran 10)

Variabel tanggung jawab siswa dalam kerja bakti memiliki data :
n1 = 12 dan n2 = 18, tabel F menunjukkan bahwa daerah penerimaan terdiri dari semua harga r yang sama atau lebih kecil daripada 9 dan semua harga r yang sama atau lebih besar daripada 21.

Keputusan :
Dengan melihat tabel F diketahui bahwa r = 17 untuk n1 =12 dan n2 = 18, dimana 9 < r < 21 termasuk dalam daerah penerimaan Ho, dan dengan demikian keputusannya adalah : hipotesis bahwa sampel skor itu terjadi dalam urutan random, dapat diterima.