Metode Analisis Data

E. Metode Analisis Data

1. Analisis Awal

a. Uji Normalitas Sampel Uji kenormalan yang digunakan adalah menggunakan rumus uji Liliefors sebagai berikut:

1) Hipotesis Ho

: Sampel dari populasi berdistribusi normal. Ha : Sampel tidak dari populasi berdistribusi normal.

2) Prosedur

a) x 1 ,x 2 , ...,x n dijadikan bilangan baku z 1 ,z 2 , ..., z n dengan

menggunakan rumus: z i 

Keterangan: S = Simpangan baku sampel

b) Data dari sampel tersebut diurutkan dari skor terendah ke skor tertinggi.

c) Dengan data distribusi normal baku dihitung peluang

F(Z i ) = P(Z  Z i )

62

d) Menghitung proporsi z 1 ,z 2 , ..., z n z i , jika proporsi ini dinyatakan oleh S(z i ), maka:

banyaknya z 1 , z 2 ,..., z n ... z i

e) Menghitung selisih F(z i )–S(z i ) dan menentukan harga mutlaknya.

f) Ambil harga terbesar di antara harga-harga mutlaknya selisih tersebut, harga terbesar ini dinamakan Lo.

g) Bandingkan Lo dengan L tabel , pada taraf signifikan 0,05.

3) Kesimpulan

a) Jika Lo < L tabel , maka Ho diterima.

b) Jika Lo > L tabel , maka Ho ditolak. Catatan: L tabel diperoleh dari tabel liliefors. ( Sudjana, 2005 : 466 )

b. Uji Homogenitas Sampel Untuk mengetahui seragam tidaknya variasi sampel-sampel yang diambil dari populasi yang sama, maka perlu melakukan pengujian terhadap kesamaan (homogenitas) beberapa bagian sampel. Untuk menguji homogenitas sampel digunakan Uji Bartlett, yang bentuknya sebagai berikut :

n i 1 

 ( n i  1 ) LogS k

 n i 1  Di daftar tersebut kita hitung harga-harga yang diperlukan yaitu :

1) S   

2) Harga satuan B dengan rumus: B= 2

 Log S    n i 1 

Ternyata untuk uji Bartlett digunakan statistika chi kuadrat:

ln 10   B    n i  1  Log S i 

Dengan ln 10 = 2,3026, disebut logaritma asli dari pada bilangan

2 10. Dengan kriteria jika 2  hitung <  tabel , dengan taraf signifikansi 5%, maka dapat dikatakan homogen.

( Sudjana, 2005 : 261 – 263 )

2. Analisis Akhir

a. Uji Anova Satu Jalur ( Oneway Anova ) Anova ( Analysis Of Variance ) merupakan bagian dari metode analisis statistika yang tergolong analisis komparatif ( perbandingan ) lebih dari dua rata-rata. Tujuan dari uji anova satu jalur ialah untuk membandingkan lebih dari dua rata-rata. Sedangkan gunanya untuk menguji kemampuan generalisasi. Maksudnya dari signifikansi hasil penelitian (anova satu jalur). Jika terbukti berbeda berarti kedua sampel tersebut dapat digeneralisasikan artinya data sampel dapat mewakili populasi.

Anova pengembangan atau penjabaran lebih lanjut dari uji – t (t hitung ). Uji-t atau uji-z hanya dapat melihat perbandingan dua kelompok data saja. Sedangkan anova satu jalur lebih dari dua kelompok data, contohnya: 1) perbedaan prestasi belajar statistika antara mahasiswa tugas belajar (X1), izin belajar (X2) dan umum (X3).

2) Motivasi kerja pegawai diklat dari eselon I (X1), eselon II (X2) , Eselon III (X3), eselon IV (X4).

Anova lebih dikenal dengan uji - F ( Fisher Test ), sedangkan arti variasi itu asal usulnya dari pengertian konsep “Mean Square” atau kuadrat rerata ( KR ), rumus sistematisnya:

JK KR = db

dimana : JK = Jumlah kuadrat ( some of square )

db = derajat bebas ( degree of freedom ) menghitung nilai anova atau F ( F hitung ) dengan rumus:

V A KR A JK A : db A VarianAnta rGroup

F hitung = = =

V D KR D JK D : db D VarianDala mGroup Dalam analisis varians ini, hipotesis statistik yang diuji adalah

Ho :  1   2   3

Ha : paling sedikit satu tanda ”=” tidak berlaku Keterangan:

 : Hasil belajar matematika melalui model pembelajaran Team Game 1

Turnament ( TGT ).  : Hasil belajar matematika melalui model pembelajaran Group 2

Investigation.  : Hasil belajar matematika melalui pembelajaran konvensional. 3

Untuk pengujian hipotesis tersebut digunakan uji F dengan bantuan tabel analisis varians seperti pada tabel berikut:

Tabel 3

Sumber Variasi Dk

Antar Kelompok k–1

Ay

A = Ay / (k-1) A/D

 Dy  n i 1  D  D y /   n i  1 

Dalam Kelompok

Total

Keterangan: Ry = jumlah kuadrat

Ay = jumlah kuadrat antar kelompok  2 x

   R Y

Dy = jumlah kuadrat dalam kelompok = Jktot – Ry – Ay R = kuadrat tengah rata-rata

A = kuadrat tengah antar kelompok

D = kuadrat tengah dalam kelompok Kriteria

pengujiannya

adalah

tolak Ho jika

F hitung  F  1     k  1 ,   n i  1   dimana F  1     k  1 ,   n i  1   didapat dari daftar distribusi F dengan peluang (1 - ) untuk  = 0.05 dan dk = (k – 1,