commit to user 59
G. TEKNIK ANALISIS DATA.
1. Uji Prasyarat Analisis Ghozali, 2007. a. Uji Normalitas Pendekatan Grafis.
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variable pengganggu atau residual memiliki distribusi normal. Seperti
diketahui bahwa uji t dan F mengasumsikan bahwa nilai residual mengikuti distribusi normal. Kalau asumsi ini dilanggar maka uji statistic menjadi
tidak valid untuk jumlah sampel kecil. Ada dua cara untuk mendeteksi apakah residual berdistribusi normal atau tidak yaitu dengan analisis grafik
dan uji statistik. 1 Analisis Grafik.
Salah satu cara termudah untuk melihat normalitas residual adalah dengan melihat grafik histogram yang membandingkan antara data
observasi dengan distribusi yang mendekati distribusi normal. Namun demikian hanya dengan melihat histogram hal ini dapat menyesatkan
khususnya untuk jumlah sampel yang kecil. Metode yang lebih handal adalah dengan melihat normal probability plot yang membandingkan
distribusi kumulatif dari distribusi normal. Distribusi normal akan membentuk satu garis lurus diagonal, dan ploting data residual akan
dibandingkan dengan garis diagonal. Jika distribusi data residual normal, maka garis yang menggambarkan data sesungguhnya akan mengikuti garis
diagonalnya.
commit to user 60
Pada prinsipnya normalitas dapat dideteksi dengan melihat penyebaran data titik pada sumbu diagonal dari grafik atau dengan melihat
histogram dari residualnya. Dasar pengambilan keputusan : a Jika data menyebar disekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis
diagonal atau grafik histogramnya menunjukkan pola distribusi normal, maka model regresi memenuhi asumsi normalitas.
b Jika data menyebar jauh dari diagonal danatau tidak mengikuti arah garis diagonal atau grafik histogram tidak menunjukkan pola distribusi
normal, maka model regresi tidak memenuhi asumsi normalitas. 2 Analisis Statistik.
Uji normalitas dengan grafik dapat menyesatkan kalau tidak hati-hati secara visual kelihatan normal, padahal secara statistic bisa sebaliknya. Oleh
sebab itu dianjurkan disamping uji grafik dilengkapi dengan uji statistic. Uji statistic sederhana dilakukan dengan melihat nilai kurtosis dan skewness
dari residual. Nilai z statistic untuk skewness dapat dihitung dengan rumus : Skewness
Zskewness = --------------- √6N
Sedangkan nilai z kurtosis dapat dihitung dengan rumus : Kurtosis
Zkurtosis = ----------------
√24N Dimana N adalah jumlah sampel, jika nilai Z hitung Z table, maka
distribusi normal.
commit to user 61
Uji statistic lain yang dapat digunakan untuk menguji normalitas residual adalah uji statistic non-parametrik Kolmogorov-Smirnov K-S. Uji
K-S dilakukan dengan membuat hipotesis : Ho : data residual berdistribusi normal.
Ha : data residual tidak berdistribusi normal.
Pengambilan keputusan : Jika signifikansi
ρ 0.05 maka Ho diterima. Jika signifikansi ρ 0.05 maka Ho ditolak.
b. Uji homogenitas
Uji homogenitas dimaksudkan untuk memperlihatkan bahwa dua atau lebih kelompok data sampel berasal dari populasi yang memiliki variansi yang
sama. Pada analisis regresi, persyaratan analisis yang dibutuhkan adalah bahwa galat regresi untuk setiappengelompokan berdasarkan variabel terikatnya
memiliki variansi yang sama. Hipotesis yang diuji adalah sebagai berikut :
H1 : Salah satu tanda = tidak berlaku
Teknik pengujian yang digunakan adalah Uji Bartlet. Uji Bartlet
dilakukan dengan menghitung x
2
. Harga x
2
yang diperoleh dari perhitungan
x
2 hitung
selanjutnya dibandingkan dengan x
2
dari tabel x
2 tabel
, bila x
2 hitung
x
2 tabel
, maka hipotesis nol diterima. Artinya data berasal dari populasi yang homogen.
commit to user 62
Uji homogenitas pada uji perbedaan seperti anava dimaksudkan untuk menguji bahwa setiap kelompok yang akan dibandingkan memiliki variansi
yang sama. Dengan demikian perbedaan yang terjadi dalam hipotesis benar- benar berasal dari perbedaan antara kelompok, bukan akibat dari perbedaan
yang terjadi di dalam kelompok.
Uji homogenitas bisa dilakukan dengan SPSS.
2. Pengujian Hipotesis.
Dalam penelitian eksperimen, sangat diperlukan analisis statistic untuk menyimpulkan hasil eksperimen. Dalam penelitian ini pengujian hipotesis
menggunakan ANOVA dua jalur, karena variabel-variabel tiap kelompok tidak diambil secara acak melainkan ditempatkan dalam cluster-cluster
tertentu sesuai dengan karakteristik yang mungkin ada dalam variabel . Karena hasil statistik menunjukkan angka yang signifikan maka dilakukan
uji lanjut, yaitu uji Scheffee.
commit to user 63
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
A. DESKRIPSI DATA
Berikut ini disajikan secara berurutan deskripsi data prestasi belajar Asuhan Kebidanan Komunitas melalui media E
– Learning terhadap mahasiswa yang memiliki motivasi belajar tinggi dan rendah, serta deskripsi data prestasi
belajar Asuhan Kebidanan Komunitas melalui media konvensional terhadap mahasiswa yang mempunyai motivasi belajar tinggi maupun rendah. Kesimpulan
prestasi belajar tersebut dapat dilihat pada tabel berikut ini : Media pembelajaran
Motivasi belajar Sumber
Statistik E
– Learning A
1
Konvensional A
2
Total
Motivasi tinggi B
1
n 17
32 49
∑x 1406
2328 3734
SD 4.647
4.508 9.155
82.70 72.97
77.83
Motivasi rendah B
2
n 30
15 45
∑x 2175
1006 3181
SD 5.894
6.329 14.223
72.50 67.07
69.78
Total n
47 47
94 ∑x
3581 3334
6915 SD
10.541 10.837
21.378
77.60 70.02
73.81
Keterangan : N
: besar sampel ∑x
:
Jumlah skor
Kategori