Tabel 5.34 Tabel Uji Keseragaman Revisi Akhir Dimensi TSB-TMK Lanjutan
No Data
Ke- TSB-
TMK BKA
BKB Keterangan
No Data
Ke- TSB-
TMK BKA
BKB Keterangan
14 14
99.5 103.56
89.79 Seragam
33 36
96.4 103.56
89.79 Seragam
15 15
94.4 103.56
89.79 Seragam
34 37
94 103.56
89.79 Seragam
16 17
90.4 103.56
89.79 Seragam
35 38
98.1 103.56
89.79 Seragam
17 18
99.82 103.56
89.79 Seragam
36 39
103.2 103.56
89.79 Seragam
18 19
92.27 103.56
89.79 Seragam
37 40
94 103.56
89.79 Seragam
19 20
101.86 103.56
89.79 Seragam
38 41
97 103.56
89.79 Seragam
Rata-rata 96.68
Stdev 3.51
BKA 103.56
BKB 89.79
Grafik hasil revisi akhir uji keseragaman data dimensi TSB-TMK dapat dilihat pada Gambar 5.22
Gambar 5.22 Grafik Revisi Akhir Uji Keseragaman Dimensi TSB-TMK
5.2.5.5 Uji Kecukupan Data
Uji kecukupan data digunakan untuk menganalisa jumlah pengukuran apakah sudah representatif, untuk membuktikan bahwa data sampel yang diambil
sudah mewakili populasi.
Uji kecukupan data yang dilakukan pada data antropometri menggunakan rumus sebagai berikut:
�
′
= ⎣
⎢ ⎢
⎢ ⎢
⎢ ⎡
� ��� ∑ �
2
− ∑ �
2
� ∑ �
⎦ ⎥
⎥ ⎥
⎥ ⎥
⎤
2
Dimana k merupakan tingkat kepercayaan dan tingkat kepercayaan yang dipakai adalah 95, sehingga k = 1,96. Sementara itu s merupakan derajat
ketelitian, dan tingkat ketelitian yang dipakai adalah 5 atau 0,05. Dan apabila N’ N, maka data dinyatakan cukup.
Berikut ini merupakan perhitungan uji kecukupan dimensi TBD.
Tabel 5.35Perhitungan Uji Kecukupan Dimensi Tinggi Bahu Duduk
No Data
Ke- TBD
X
2
No Data
Ke- TBD
X
2
1 1
59.1 3492.81
19 22
63 3969
2 3
64 4096
20 23
61 3721
3 4
61 3721
21 24
60 3600
4 5
63.6 4044.96
22 26
64 4096
5 6
59 3481
23 27
65.2 4251.04
6 7
61.5 3782.25
24 28
60.2 3624.04
7 8
60 3600
25 29
61.9 3831.61
8 9
60.8 3696.64
26 30
65 4225
9 10
59.5 3540.25
27 31
61 3721
10 11
60.6 3672.36
28 32
57.9 3352.41
11 12
62.4 3893.76
29 34
63 3969
12 13
59 3481
30 36
59.1 3492.81
13 15
62.5 3906.25
31 37
61 3721
14 17
63.6 4044.96
32 38
63.2 3994.24
15 18
63.8 4070.44
33 39
62 3844
16 19
59 3481
34 40
60 3600
17 20
64 4096
35 41
63.5 4032.25
18 21
65 4225
Total 2159.4 133370.08
�
′
= ⎣
⎢ ⎢
⎢ ⎡
1.96 0.05
�35133370.08 − 2159.4
2
� 2159.4
⎦ ⎥
⎥ ⎥
⎤
2
= 1.697
Dari perhitungan di atas didapatkan N’ N yaitu 1,697 35, maka data yang diambil dinyatakan cukup. Adapun hasil dari uji kecukupan data seluruh
dimensi dapat dilihat pada Tabel 5.36
Tabel 5.36 Uji Kecukupan Data No
Dimensi N
N Keterangan
1 TBD
35 1,697
Cukup 2
LP 32
12,403 Cukup
3 LB
34 4,933
Cukup 4
JT 39
5,132 Cukup
5 TSB-TMK
38 2,057
Cukup
Dari hasil perhitungan uji kecukupan semua dimensi didapatkan bahwa data semua dimensi dinyatakan telah cukup.
5.2.6.6 Uji Kenormalan Data
Pengolahan uji kenormalan data dilakukan dengan bantuan dari software SPSS 17. Adapun langkah-langkah di dalam pengujian kenormalan data dengan
SPP 17 sebagai 1. Masukan semua data nilai dimensi pada data view.
Gambar 5.23 Tampilan Data View
2. Masuk ke tampilan variable view, kemudian kolom name di ganti dengan nama dimensi.
Gambar 5.24 Tampilan Variable View
3. Pengolahan data : a. Klik analyze, pilih descriptive statistics, kemudian explore.
b. Masukkan semua variabel sebagai dependent variables. c. Checklist both pada toolbox display.
d. Pilih statistic: checklist descriptive, percentiles, kemudian continue. e. Pilih plots: checklist none pada boxplots, stem dan leaf pada descriptive.
f. Checklist normality plots with test, kemudian continue. g. Pilih options: checklist exclude cases listwise, kemudian continue.
h. Klik continue. Hasil pengolahan data ditampilkan pada output.
Gambar 5.25 Tampilan Output Uji Kenormalan Data dengan Software SPSS
17.0
SPSS menyajikan dua tabel sekaligus. Analisis Shapiro-Wilk digunakan jika subjek atau kasus kurang dari 50. Uji Shapiro-Wilk dianggap lebih akurat
ketika jumlah subjek atau data yang dimiliki kurang dari 50. Karena pada kasus ini data yang dimiliki melebihi 50 maka yang digunakan adalah analisis
Kormogorov-Smirnov. Dimana penentuan hipotesisnya adalah sebagai H0 : Data berdistribusi normal
H1 : Data tidak berdistribusi normal Dimana tingkat signifikansi α = 5
Jika Sig. ≤ α : tolak H0, maka data tidak b erdistribusi normal. Adapun output
dari uji kenormalan data yang dilakukan diperoleh sebagai Sig. TBD = 0.195 α = 0.05
Sig. LP = 0.200 α = 0.05 Sig. LB = 0.200 α = 0.05
Sig. JT = 0.200 α = 0.05 Sig. TSB-
TMK = 0.200 α = 0.05
Karena nilai Sig. sem ua dimensi lebih besar dari α maka keputusannya
adalah terima H0, yang artinya semua data dimensi berdistribusi normal.
5.2.6.7 Penetapan Data Antropometri
