pengertian, yaitu pengertian yang luas dan pengertian yang sempit dalam pengertian yang sempit statistik digunakan untuk menunjukkan semua kenyataan yang berwujud
angka-angka. Dalam pengertian yang luas yaitu pengertian teknik metodologi, statistik berarti cara-cara ilmiah yang dipersiapkan untuk mengumpulkan, menyajikan
dan menganalisis data yang berwujud angka Sutrisno Hadi, 1987 : 221. Karena data ini berupa angka, maka menggunakan analisis statistik. Sebelum
melakukan uji analisis, terlebih dahulu dilakukan sejumlah uji persyaratan untuk mengetahui kelayakan data. Adapun uji persyaratan tersebut meliputi :
3.5.1 Uji normalitas
Untuk menguji data yang diperoleh berdistribusi normal atau tidak digunakan statistik Liliefors. Adapun langkah-langkah dalam pengujian ini sebagai berikut:
1 Data yang diperoleh diubah terlebih dahulu menjadi skor baku dengan rumus:
S x
x Z
i i
− =
Keterangan: =
i
Z Skor baku
=
i
x Rata-rata
= S
Standar deviasi 2
Dihitung peluang untuk setiap bilangan baku yaitu F Zi= P z ≤
i
Z
3 Dihitung proposisi
1
Z
,
2
Z
,
3
Z ,…Zn z ≤
i
z
4 n
Z Z
Z Z
Z Z
S
i n
i
≤ =
, ,...,
, ,
Banyaknya
3 2
1
5 Dihitung harga mutlak F Zi – S Zi
6 Diambil Lo yaitu nilai terbesar dari |F Zi – S Zi|
7 Apabila Lo Ltabel, maka data berdistribusi normal Sudjana, 1996:466-
476.
3.5.2 Uji homogenitas varians Menurut Sudjana 1996:263 untuk menguji homogenitas varians dapat
digunakan uji Bartlett dengan rumus: χ
i 2
= ln 10 {B- χ n
i
-1log S
i 2
} Varians gabungan dari semua kelompok :
S
2
= Σn
i
-1S
i 2
Σ n
i
-1 Harga satuan B dicari dengan rumus:
B = log S
2
Σ n
i
-1 Keterangan:
n
i
= jumlah responden tiap kelompok S
i 2
= varians tiap kelompok Kriteria pengujian H
o
diterima jika χ
2 hitung
χ
2 1-
αk-1
dengan peluang 1- α dan dk =
k-1.
3.5.3. Uji linieritas garis regresi Untuk menguji kelinieran garis regresi digunakan analisis seperti tabel
beikut :
Tabel 1. Uji Linieritas Garis Regresi
Sumber variasi dk
JK KT
F
Tuna cocok Kekeliruan
k–2 n-k
JK TC JK E
2 k
JKTC TC
S
2
− =
k n
JKE E
S
2
− =
E S
TC S
2 2
Keterangan : JK TC =
ΣY
2
JK E =
∑ ∑
∑
⎥ ⎥
⎦ ⎤
⎢ ⎢
⎣ ⎡
−
xi i
2 i
2 i
n Y
Y
JK TC = Jumlah kuadrat tuna cocok
JK E = Jumlah Kuadrat error
Jika F F
tabel
pada dk pembilang k-2 dan dk penyebut n-k dengan taraf signifikansi 5 maka persamaan regresi tersebut dinyatakan linier.
3.5.4 Analisis Korelasi Sederhana Analisis korelasi digunakan untuk mengetahui besarnya hubungan antara
variabel bebas dan variabel terikat, rumus yang digunakan adalah :
{ }
{ }
2 2
2 2
xy
. r
ΣΥ −
ΝΣΥ ΣΧ
− ΝΣΧ
ΣΥ ΣΧ
ΝΣΧΥ =
Sudjana, 1996 : 369 Keterangan :
r
xy
= Koefisien korelasi antara X dan Y
N = Jumlah responden XY = Jumlah hasil perkalian antara skor X dan skor Y
X = Jumlah seluruh skor X Y = Jumlah seluruh skor Y
X² = Jumlah seluruh kuadrat skor X Y² = Jumlah seluruh kuadrat skor Y
Selanjutnya harga r yang diperoleh diuji signifikansinya dengan uji t dengan rumus sebagai berikut :
r 1
1 n
t −
− =
Sudjana, 1996 : 317 Keterangan :
n = Banyaknya sampel r = Koefisien korelasi dengan derajat kebebasan n – 2
Jika t t
tabel
maka disimpulkan koefisien korelasi r tersebut signifikan.
3.5.5 Analisis Regresi Ganda dan Korelasi Ganda 1
Mencari Persamaan Regresi Untuk mencari persamaan regresi ganda digunakan rumus:
Y = bo + b
1
X
1
+ b
2
X
2
+ b
3
X
3
Sudjana, 1996:
122 2
Menguji keberartian persamaan regresi ganda Untuk menguji keberartian persamaan regresi ganda digunakan rumus:
F = res
KT reg
KT
Sudjana, 1992: 93
Dimana:
KT reg = k
JKreg
KT res = 1
k n
JKres −
− JK reg =
∑ +
∑ y
x b
y x
b
2 2
1 1
JK res = ∑
− JKreg y
2
Sudjana, 1992: 91 Persamaan regresi tersebut signifikan apabila F
hitung
F
tabel
, dengan dk pembilang = k dan dk penyebut = N – k –1.
3 Menentukan koefisien korelasi ganda
Untuk menentukan koefisien korelasi ganda digunakan rumus:
R =
∑
2
y JKreg
4 Mencari Sumbangan Efektif SE
Analisis ini merupakan perhitungan untuk menemukan seberapa besar sumbangan efektif dari masing - masing prediktor terhadap prediksi. Sumbangan efektif dicari
jika prediktornya lebih dari satu. Dalam penelitian ini prediktor ada tiga yaitu kekuatan otot lengan X
1
,kekuatan otot togok X
2
dan kekuatan otot tungkai X
3
, maka untuk menemukan sumbangan efektif adalah:
SE X
1
=
x reg
JK y
x b
1 1
∑
Efektifitas garis regresi
SE X
2
=
x reg
JK y
x b
2 2
∑
Efektifitas garis regresi
SE X
2
=
x reg
JK y
x b
3 3
∑
Efektifitas garis regresi
Dimana, Efektivitas garis regresi = 100
x y
reg JK
2
∑
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
4.1. Hasil Penelitian
4.1.1 Deskripsi Data Hasil Penelitian
Hasil pengukuran kekuatan otot lengan, kekuatan otot togok, kekuatan otot tungkai, dan hasil tembakan hukuman pada permainan bola basket siswa
peserta ekstra kurikuler bola basket SMA Negeri 1 Ambarawa tahun 2005 dapat dilihat pada lampiran dan terangkum pada tabel 1 berikut.
Tabel 1. Deskripsi Data Tentang Kekuatan Otot Lengan, Kekuatan Otot Togok, Kekuatan Otot Tungkai, dan Hasil Tembakan Hukuman pada Permainan
Bola Basket
Seperti dalam tabel 1 di atas, terlihat bahwa rata-rata kekuatan otot lengan adalah 21,00 dengan kekuatan otot lengan tertinggi 27,00 dan terendah 15,00. Rata-
rata kekuatan otot togok sebesar 104,20 dengan data tertinggi sebesar 127,00 dan terendah 89,00. Rata-rata kekuatan otot tungkai sebesar 76,15 dengan hasil tertinggi
94,00 dan terendah 38,00. Rata-rata hasil tembakan hukuman pada permainan bola basket sebesar 4,10 dengan hasil tertinggi 6 dan terendah 2.
4.2. Persyaratan Uji Analisis Data
Untuk menguji hipotesis digunakan analisis statistik dengan regresi dan korelasi sederhana maupun ganda. Hasil analisis regresi tersebut dapat dilakukan
