dan kelompok kontrol adalah homogen dan data dapat diuji menggunakan
statistik parametrik.
2. Uji Normalitas
Uji normalitas digunakan untuk mengetahui kondisi data apakah berdistribusi normal atau tidak. Kondisi data berdistribusi normal menjadi syarat
untuk menguji hipotesis menggunakan statistik parametrik. Menurut Sugiyono 2011: 210 menyatakan bahwa:
Statistik parametris memerlukan terpenuhi banyak asumsi. Asumsi yang utama adalah data yang akan dianalisis harus berdistribusi normal.
Selanjutnya dalam penggunaan salah satu test mengharuskan data dua kelompok atau lebih yang diuji harus homogen, dalam regresi harus terpenuhi
asumsi linieritas.
Uji normalitas distribusi bertujuan untuk menguji hipotesis berdistribusi normal atau tidak. Untuk uji normalitas dapat menggunakan aturan Sturges
dengan memperhatikan tabel berikut ini: Tabel 3.8 Tabel Persiapan Uji Normalitas
kelas Oi
bk Z
Tabel Z L
Ei Oi-Ei
Oi-Ei
2
0 =Oi-Ei
2
Ei 0 ℎ
B =
Sudjana, 2005: 293 0 = ∑
L
M
N
M
N
M
Sudjana, 2005: 293 Keterangan:
0 = Chi kuadrat O
i
= Frekuensi nyata E
i
= Frekuensi teoritik
Setelah didapatkan 0 ℎ
B , dengan tingkat kepercayaan α dan dk= k – 3
selanjutnya didapatkan
34 O
= 0 PQRS. Kriteria pengujian adalah apabila 0 ℎ
B 0 PQRS maka data dinyatakan normal dan begitu juga sebaliknya. Kesimpulan dari uji normalitas adalah jika hasil uji normalitas data tidak
berdistribusi normal, maka dapat dilakukan dengan pengujian non parametrik. Data hasil uji normalitas data procedural knowledge lampiran D.6, dapat
dilihat pada Tabel 3.9 di bawah ini: Tabel 3.9 Uji Normalitas Data Procedural Knowledge
Statistik Pre Test
Post Test N-Gain
Eksperimen Kontrol Eksperimen Kontrol Eksperimen Kontrol
T
D-E F
2,76 1,06
1,68 1,06
1,91 1,06
dk 7 – 3 = 4
α 0,05
T
UVWX
9,49 Syarat
D-E F UVWX
atau
D-E F G,HIY
Kesimpulan Normal
Normal Normal
Normal Normal
Normal
Berdasarkan data dari Tabel 4.11, dilakukan uji normalitas dengan menggunakan uji chi-kuadrat χ
2
, dengan menggunakan ketentuan bahwa, data berdistribusi normal bila memenuhi kriteria
D-E F UVWX
dengan dk = 7 – 3 dan taraf nyata α sehingga kriteria menjadi
D-E F G,HIY
. Dari hasil perhitungan didapatkan bahwa bahwa 1,91 9,49 dengan demikian maka data
procedural knowledge berdistribusi normal. Maka pengujian hipotesis dapat menggunakan statistik parametrik.
Data hasil uji normalitas data hasil belajar lampiran D.8, dapat dilihat pada Tabel 3.10 di bawah ini:
Tabel 3.10 Uji Normalitas Data Hasil Belajar
Statistik Pre-Test
Post-Test N-Gain
Eksperimen Kontrol Eksperimen Kontrol Eksperimen Kontrol
T
D-E F
1,95 2,88
1,68 2,88
1,68 2,88
dk 7 – 3 = 4
α 0,05
T
UVWX
9,49 Syarat
D-E F UVWX
atau
D-E F G,HIY
Kesimpulan Normal
Normal Normal
Normal Normal
Normal
Berdasarkan data dari Tabel 3.10, dilakukan uji normalitas dengan menggunakan uji chi-kuadrat χ
2
, dengan menggunakan ketentuan bahwa, data berdistribusi normal bila memenuhi kriteria
D-E F UVWX
dengan dk = 7 – 3 dan taraf nyata α sehingga kriteria menjadi
D-E F G,HIY
. Dari hasil perhitungan didapatkan bahwa bahwa 1,68 9,49 dengan demikian maka data
hasil belajar berdistribusi normal. Sehingga pengujian hipotesis bisa dilanjutkan
menggunakan statistik parametrik
3. Gain yang Dinormalisasi N-Gain
Kategori