4.1.3.4 Variabel Tendangan Jarak Jauh
Gambaran tentang tendangan jarak jauh berdasarkan hasil observasi sebagai berikut:
Tabel 4.5 Distribusi Tendangan jarak jauh
Krteria Interval Persen
Frekuensi Persentasi
Sangat baik 27
skor ≤ 30
4 20
Baik 25
skor ≤ 27
1 5
Cukup baik 22
skor ≤ 25
4 20
Kurang baik 20
skor ≤ 22
6 30
Tidak baik skor ≤
20 5
25 Jumlah
20 100
Sumber: Data penelitian, diolah 2012
Berdasarkan tabel di atas dapat diketahui dari 20 siswa diperoleh keterangan tentang tingkat Kemampuan terhadap tendangan jarak jauh sebagai
berikut : 4 siswa 20 memiliki tingkat Kemampuan terhadap tendangan jarak jauh dengan kriteria sangat baik, 1 siswa 5 memiliki tingkat Kemampuan
terhadap tendangan jarak jauh g dengan kriteria baik, 4 siswa 20 memiliki tingkat Kemampuan terhadap tendangan jarak jauh dengan kriteria cukup, 6 siswa
30 memiliki tingkat Kemampuan terhadap tendangan jarak jauh dengan kriteria kurang baik, 5 siswa 25 memiliki tingkat Kemampuan terhadap
tendangan jarak jauh dengan kriteria tidak baik. Untuk lebih jelasnya berikut disajikan diagram batang tentang tendangan jarak jauh.
Diagram 4.4 Diagram Batang Deskriptif Persentasi tentang tendangan jarak jauh
Sumber: Data penelitian, diolah 2012 4.1.2
Metode Analisis Data
Metode analisis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah uji normalitas data, uji asumsi klasik dan uji regresi berganda yang terdiri data uji
linieritas data hubungan variabel independen terhadap variabel dependen secara simultan, uji r
2
besarnya hubungan variabel independen terhadap variabel dependen, uji t uji hubungan variabel independen terhadap variabel dependen
secara parsial.
4.1.2.1 Normalitas Data
Berdasarkan teori statistika model linier hanya residu dari variabel dependent Y yang wajib diuji normalitasnya, sedangkan variabel independen
diasumsikan bukan fungsi distribusi. Jadi tidak perlu diuji normalitasnya.
5 10
15 20
25 30
Sangat baik Baik
Cukup baik Kurang baik Tidak baik
20
5 20
30 25
Kemampuan menendang
Hasil output dari pengujian normalitas dengan Kolmogorov-Smirnov adalah sebagai berikut.
Tabel 4.6
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
N 20
Normal Parameters
a
Mean .0000000
Std. Deviation 2.29258377
Most Extreme Differences Absolute
.136 Positive
.136 Negative
-.119 Kolmogorov-Smirnov Z
.610 Asymp. Sig. 2-tailed
.851 a. Test distribution is Normal.
Analisis data hasil Output:
Uji normalitas data digunakan hipotesis sebagai berikut :
H : Data berdistribusi normal
H
1
: Data tidak berdistribusi normal
Kriteria penerimaan H
H diterima jika nilai sig 2-tailed 5.
Dari tabel diperoleh nilai sig = 0,851 = 85,1 5 , maka H diterima. Artinya variabel
unstandarized berdistribusi normal. Uji normalitas juga dapat dilihat pada grafik Normal P-Plot sebagai berikut.
Gambar 4.1
Pada grafik P-Plot terlihat data menyebar di sekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis histograf menuju pola distribusi normal maka variabel
dependen Y memenuhi asumsi normalitas.
4.1.2.2 Uji Asumsi Klasik
Kategori