Koefisien keragaman digunakan untuk memberikan gambaran tentang besarnya seberapa jauh keragaman yang terdapat di dalam suatu populasi
tertentu. Dari besarnya koefisien keragaman ini dapat dilihat apakah populasi yang dipelajari homogen atau heterogen. Dalam kaitannya dengan percobaan,
informasi yang dapat diberikan oleh KK ini sangat bermanfaat untuk mengevaluasi percobaan tersebut.
Besarnya KK dari hasil suatu percobaan disamping tergantung pada materi percobaan dan sifat perlakuan itu sendiri, juga tergantung sampai seberapa jauh
kemampuan kita untuk mengendalikan percobaan tersebut. Besarnya KK yang dianggap layak tentunya dapat ditetapkan berdasarkan
pengalaman.
3.4. Uji Normalitas Data
Untuk memeriksa apakah populasi berdistribusi normal atau tidak, dapat ditempuh dengan uji normalitas dengan memakai uji Chi Square X
2
. Uji Chi Square termasuk salah satu alat uji dalam statistik yang sering digunakan dalam praktek.
Dalam bahasan statistik non parametrik, uji Chi Square untuk satu sampel dapat dipakai untuk menguji apakah data sebuah sampel yang diambil menunjang hipotesis
yang menyatakan bahwa populasi asal sampel tersebut mengikuti suatu distribusi yang telah ditetapkan. Oleh karena itu, uji ini dapat juga disebut uji keselarasan
goodness of fit test, karena untuk menguji apakah data sebuah sampel selaras dengan salah satu distribusi teoritis seperti distribusi normal, binomial dan lainnya.
M. Syafi’i Lubis : Analisa Pengaruh Alunan Musik, Intensitas Cahaya Dan Arah Datang Cahaya Pada Bagian…, 2008 USU Repository © 2009
Namun pada prakteknya, uji ini tetap mengikuti prinsip dasar pengujian Chi Square, yaitu membandingkan antara frekuensi-frekuensi harapan dengan frekuensi-
frekuensi teramati. Langkah-langkah untuk melakukan uji Chi Square adalah : 1. Mengurutkan data dari yang terkecil sampai terbesar.
2. Menghitung Range dimana : R = Data max – Data min
3. Menghitung banyak kelas dimana banyaknya kelas bias dihitung dengan rumus aturan Sturgess yaitu K = 1 + 3,3 log N dimana N = banyak data.
4. Mencari interval kelas dimana :
K R
I = , R = range, K = banyak kelas.
5. Menyusun data-data ke dalam distribusi frekuensi mencari data-data sesuai dengan banyak kelas yang ditentukan.
6. Menghitung nilai rata-rata dengan persamaan :
x =
∑ ∑
oi ei
oi.
Dimana : oi = frekuensi teramati ei = frekuensi ekspektasifrekuensi harapan
7. Menghitung nilai standard deviasi σ
1
2
− −
=
∑
n x
xi oi
Dimana : n = jumlah data xi = batas kelas bawah batas kelas atas
M. Syafi’i Lubis : Analisa Pengaruh Alunan Musik, Intensitas Cahaya Dan Arah Datang Cahaya Pada Bagian…, 2008 USU Repository © 2009
x = nilai rata-rata
oi = frekuensi teramati 8. Mencari nilai kritik z untuk masing-masing kelas dengan persamaan :
σ x
xi Z
− =
Dimana : xi = batas kelas bawah batas kelas atas
x
= nilai rata-rata
9. Mencari nilai frekuensi ekspektasiharapan e
i
dengan persamaan : e
i =
P
i
x N Dimana : P
i
= luas wilayah N = jumlah data
10. Mencari nilai Chi Square χ
2
dimana :
i i
i
e e
o X
2
− =
Dimana : oi = frekuensi teramati ei = frekuensi harapan
11. Melakukan uji hipotesa dengan membandingkan nilai Chi Square hitung dengan Chi Square tabel dengan yang telah ditentukan dimana = 0,05. Apabila Chi
Square hitung lebih besar dari Chi Square tabel maka Ho ditolak dan sebaliknya apabila Chi Square hitung lebih kecil dari Chi Square tabel maka Ho diterima.
M. Syafi’i Lubis : Analisa Pengaruh Alunan Musik, Intensitas Cahaya Dan Arah Datang Cahaya Pada Bagian…, 2008 USU Repository © 2009
3.5. Desain Eksperimen
