70
C. Analisis Data dan Pembahasan
1. Pengujian Persyaratan Analisis
Pengujian persyaratan analisis hanya digunakan pada tiga tujuan penelitian saja yang menggunakan perhitungan statitik SPSS V.12, sedangkan untuk satu
tujuan penelitian lainnya tentang faktor-faktor yang mendukung lahan sawah untuk usaha industri genteng hanya memakai analisis deskriptif.
Sesuai dengan tujuan penelitian serta untuk membuktikan hipotesis yang diajukan sebelum digunakan analisis uji_t, perlu dilakukan pengujian persyaratan
yaitu sampel yang akan dianalisis harus diuji secara acak dengan menggunakan uji normalitas dan uji homogenitas Santoso, 2007 : 152. Ada dua hal yang harus
diuji terlebih dahulu yaitu : Apakah beberapa sampel yang telah diambil berasal dari populasi yang sama
atau apakah populasi sampel berdistribusi normal ? Apakah sampel-sampel tersebut mempunyai variansi yang sama ?
Dengan kata lain, uji normalitas data dan uji variansi adalah hal yang lazim dilakukan sebelum sebuah metode statistik diterapkan.
a. Uji Normalitas atau Test of Normality Sebagai persyaratan pertama yang harus dipenuhi sebelum menggunakan
statistik uji_z adalah setiap sampel harus mempunyai distribusi normal. Pengujian normalitas dilakuakan dengan menggunakan software SPSS V.12 adalah sebagai
berikut : Kriteria atau pedoman pengambilan keputusan adalah :
Jika nilai signifikansi atau nilai probabilitas 0,05 adalah distribusi sampel tidak normal.
Jika nilai signifikansi atau nilai probabilitas 0,05 adalah distribusi normal.
Ada 2 macam uji kenormalan dalam SPSS V.12 yang bisa digunakan yaitu Kolmogorov Smirnov atau sama dengan uji Lilliefor dan Shapiro Wilk. Untuk
lebih jelasnya dapat dilihat pada tabel 26 dibawah ini.
71
Tabel 26. Output SPSS dan Analisis
Tests of Normality
Lahan Sawah
Kolmogorov-Smirnova Shapiro-Wilk
Statistic Df
Sig. Statistic
df Sig.
Modal Industri
Genteng .121
24 .200
.979 24
.881 Usahatani
.107 24
.200 .959
24 .423
Pendapatan Industri
Genteng .077
24 .200
.988 24
.991 Usahatani
.102 24
.200 .975
24 .788
Tenaga Kerja
Industri Genteng
.235 24
.001 .879
24 .008
Usahatani .336
24 .000
.820 24
.001
This is a lower bound of the true significance. a Lilliefors Significance Correction
Sumber : Hasil Perhitungan
Dari tabel 26 diatas dapat dideskripsikan hasil perhitungan statistik SPSS V.12 for windows sebagai berikut :
1. Kolmogorov-Smirnov dengan keterangan adalah sama dengan uji Lilleifor tanda ”a” di bawah tabel. Didapat baik modal untuk industri genteng
maupun usahatani, tingkat signifikansi atau nilai probabilitas di atas 0,05 0,200 0,05, dan Shapiro-Wilk industri genteng 0,881 0,05 dan
usahatani 0,423 0,05 yang berarti bahwa sampel berdistribusi normal. 2. Begitu juga dengan pendapatan baik industri genteng, 0,200 dan 0,991
0,05 dan usahatani 0,200 dan 0,788 0,05, maka bisa dikatakan distribusi pendapatan industri genteng dan usahatani adalah normal.
3. Sedangkan untuk tenaga kerja diperoleh hasil yaitu industri genteng 0,001 dan 0,008 0,05 dan usahatani 0,000 dan 0,001 0,05 yang berarti
distribusi data tidak normal. Bisa saja memakai perlakuan yang berbeda mengujinya yaitu memakai uji_t alternatif dengan memakai uji Mann-
Whitney, namun disini kami tdak lakukan. Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada lampiran gambar Normal Q-Q
Plot baik untuk modal, pendapatan maupun jumlah tenaga kerja.
72
b. Uji Homogenitas atau Test of Homogenity of Variance Test ini digunakan untuk menguji apakah dua sampel yang diambil
mempunyai variansi yang sama. Pedoman pengambilan keputusan adalah : Jika nilai Sig. atau signifikansi atau probabilitas 0,05 maka data
berasal dari populasi-populasi yang mempunyai variansi tidak sama. Jika nilai Sig. atau signifikansi atau probabilitas 0,05 maka data
berasal dari populasi-populasi yang mempunyai variansi sama. Uji yang digunakan adalah Levene Test. Untuk lebih jelasnya dapat dilihat
pada pembahasan output pengujian hipotesis, karena dalam uji_t sudah bisa ditampilkan dan dideskripsikan uji asumsi variansinya atau uji homogenitasnya
dengan menggunakan F Test Levene’s Test Santoso, 2006 : 198.
Tabel 27. Output SPSS untuk Kesamaan Variansi
Jenis Variabel Levenes Test for Equality
of Variances F
Sig. Modal
Equal variances assumed 1.973
.167 Equal variances not assumed
Pendapatan Equal variances assumed
4.817 .033
Equal variances not assumed Tenaga Kerja
Equal variances assumed .761
.388 Equal variances not assumed
Sumber : Hasil Perhitungan Dari tabel 27 atau output diatas dengan alat uji Levene Test, terlihat tingkat
signifikansi atau nilai probabilitas mean rata-rata sebagai berikut : 1. Modal baik industri genteng maupun usahatani berada di atas 0,05 yaitu
0,167 0,05, maka bisa diasumsikan data berasal dari populasi-populasi yang mempunyai varians sama, dalam arti varians populasi modal industri
genteng sama dengan varians populasi modal usahatani. 2. Untuk pendapatan baik industri genteng maupun usahatani berada di
bawah 0,05 yaitu 0,033 0,05, maka bisa diasumsikan data berasal dari populasi-populasi yang mempunyai varians tidak sama, dalam arti varians
populasi pendapatan industri genteng tidak sama dengan varians populasi pendapatan usahatani.
3. Tenaga kerja, baik industri genteng maupun usahatani berada diatas 0,05 yaitu 0,388 0,05, maka bisa diasumsikan data berasal dari populasi-
73
populasi yang mempunyai varians sama, dalam arti varians populasi jumlah tenaga kerja industri genteng sama dengan varians populasi jumlah
tenaga kerja usahatani.
2. Pengujian Hipotesis
Kategori