terletak pada interval harga rata rata sebenarnya dikurangi 10 dari rata rata ini, dan harga rata rata sebenarnya ditambah 10 dari rata rata ini. Mengenai
pengaruh tingkat tingkat ketelitian dan keyakinan terhadap jumlah pengukuran yang diperlukan dapat dipelajari secara statistik. Tetapi secara intuitif hal ini dapat
diduga yaitu bahwa semakin tinggi tingkat ketelitian dan semakin besar tingkat keyakinan, maka semakin banyak pengukuran yang diperlukan.
3.8.2. Uji Keseragaman Data
14
Dimana k = jumlah subgrup yang terbentuk
Kegunaan uji keseragaman data adalah untuk mengetahui homogenitas data. Dari uji keseragaman data dapat diketahui apakah data berasal dari satu
populasi yang sama. Uji keseragaman data dilakukan melalui tahap-tahap perhitungan yaitu:
a. Membagi data ke dalam suatu sub grup kelas Penentuan jumlah sub grup dapat ditentukan dengan menggunakan rumus:
k = 1 + 3 , 3 log N dimana N = jumlah data.
b. Menghitung harga rata-rata dari harga rata-rata sub grup dengan :
X i
= harga rata-rata dari subgrup ke-i
c. Menghitung standar deviasi SD, dengan:
14
Sutalaksana, I.Z., dkk. 1979. ”Teknik Tata Cara Kerja”. Bandung.
Universitas Sumatera Utara
Untuk sampel : Untuk populasi :
dimana:
N = jumlah data amatan pendahuluan yang telah dilakukan X
i
= data amatan yang didapat dari hasil pengukuran ke-i d. Menghitung standar deviasi dari distribusi harga rata-rata sub grup dengan rumus:
Dimana n = ukuran rata-rata satu sub grup e. Menentukan Batas Kontrol Atas BKA dan Batas Kontrol Bawah BKB dengan
rumus:
3.8.3. Uji Kecukupan Data
Uji ini dilakukan untuk mengetahui apakah data anthropometri yang telah diperoleh dari pengukuran sudah mencukupi atau belum. Uji ini dipengaruhi oleh:
a. Tingkat Ketelitian dalam persen, yaitu penyimpangan maksimum dari hasil pengukuran terhadap nilai yang sebenarnya.
b. Tingkat Keyakinan dalam persen, yaitu besarnya keyakinanbesarnya probabilitas bahwa data yang kita dapatkan terletak dalam tingkat ketelitian yang telah
ditentukan. Rumus uji kecukupan data:
Universitas Sumatera Utara
Keterangan: N’ = jumlah pengukuran yang seharusnya dilakukan
N = jumlah pengukuran yang sudah dilakukan Jika N’ N, maka data pengamatan cukup
Jika N’ N, maka data pengamatan kurang, dan perlu tambahan data.
3.8.4. Uji Distribusi Normal dengan Kolmogorov - Smirnov Test
15
Jadi sebenarnya uji Kolmogorov Smirnov adalah uji beda antara data yang diuji normalitasnya dengan data normal baku. Seperti pada uji beda biasa, jika
signifikansi di bawah 0,05 berarti terdapat perbedaan yang signifikan, dan jika signifikansi di atas 0,05 maka tidak terjadi perbedaan yang signifikan. Penerapan
pada uji Kolmogorov Smirnov adalah bahwa jika signifikansi di bawah 0,05 berarti data yang akan diuji mempunyai perbedaan yang signifikan dengan data
normal baku, berarti data tersebut tidak normal, jika signifikansi di atas 0,05 maka berarti tidak Uji Kolmogorov Smirnov merupakan pengujian normalitas yang
banyak digunakan. Kelebihan dari uji ini adalah sederhana dan tidak menimbulkan perbedaan persepsi di antara satu pengamat dengan pengamat yang
15
Andi Supangat, Statistika dalam Kajian Deskriptif, Inferensi dan Nonparametrik, Jakarta, Kencana, 2008, p.307-311
Universitas Sumatera Utara
lain, yang sering terjadi pada uji normalitas dengan menggunakan grafik. Data yang mempunyai distribusi yang normal merupakan salah satu syarat
dilakukannya parametric-test. Untuk data yang tidak mempunyai distribusi normal tentu saja analisisnya menggunakan non parametric-test. Untuk mengatasi
subjaktivitas yang tinggi tersebut maka diciptakan model analisis untuk mengetahui normal tidaknya distribusi serangkaian data. Model analisis yang
digunakan adalah tes Kolmogorov-Smirnov. Konsep dasar dari uji normalitas Kolmogorov Smirnov adalah dengan membandingkan distribusi data yang akan
diuji normalitasnya dengan distribusi normal baku. Distribusi normal baku adalah data yang telah ditransformasikan ke dalam bentuk Z-Score dan diasumsikan
normal. terdapat perbedaan yang signifikan antara data yang akan diuji dengan
data normal baku artinya data yang kita uji normal tidak berbeda dengan normal baku.
Yang diperbandingkan dalam suatu uji Kolmogorov-Smirnov adalah distribusi frekuensi kumulatif hasil pengamatan dengan distribusi frekuensi kumulatif yang
diharapkan actual observed cumulative frequency dengan expected cumulative frequency.
Langkah- langkah yang diperlukan dalam pengujian ini adalah: 1. Susun data dari hasil pengamatan mulai dari nilai pengamatan terkecil sampai
nilai pengamatan terakhir. 2. Kemudian susunlah distribusi frekuensi kumulatif relatif dari nilai pengamatan
tersebut, dan notasikanlah dengan Fa X.
Universitas Sumatera Utara
3. Hitunglah nilai Z dengan rumus:
Dimana : Z = satuan baku pada distribusi normal
X = nilai data X = mean
σ = standar deviasi 4. Hitung distribusi frekuensi kumulatif teoritis berdasarkan area kurva normal
dan notasikan dengan Fe X. 5. Hitung selisih antara Fa X dengan Fe X.
6. Ambil angka selisih maksimum dan notasikan dengan D. D = Max |Fa X - Fe X|
7. Bandingkan nilai D yang diperoleh dengan Dα, maka kriteria pengambilan
keputusannya adalah: Ho diterima apabila D
≤Dα ; Ho ditolak apabila D ≥ Dα Ho diterima artinya data berdistribusi normal.
3.9. Alat Ukur
