Statistik deskriptif digunakan untuk menerangkan atau mendeskripsikan keadaan subyek yang diteliti.
86
Untuk keperluan tersebut digunakan tabel distribusi frekuensi, mean skor rata-rata, standar deviasi. Statistik inferensial digunakan
untuk menguji hipotesis penelitian, membuktikan apakah suatu hipotesis itu dapat diterima atau harus ditolak.
87
Untuk keperluan tersebut digunakan analisis regresi linier dan korelasi sederhana dan ganda
.
1. Uji Prasyarat Analisis
a Uji Normalitas
Untuk menguji hipotesis yang telah dirumuskan dengan Statistik Parametris t-test untuk satu sampel, korelasi dan regresi, analisis varian dan
t-test untuk dua sampel mensyaratkan data yang dianalisis harus berdistribusi normal.
H = sampel berasal dari populasi yang berdistribusi normal
H
1
= sampel tidak berasal dari populasi yang berdistribusi normal
Sebaran data yang normal adalah sebaran data variabel yang dianalisis adalah simetris sehingga luas dibawah lengkungan kurve
normal rata-rata kekanan dan kekiri masing-masing 50. Pada penelitian ini pengujian normalitasnya menggunakan uji
Kolmogorov Smirnov dengana bantuan software program SPSS.16.0. Adapun rumusnya sebagai berikut :
X
h 2
=
˳−
2
Sebaran data memenuhi persyaratan normalitas jika :
86
Paul Suparno, Metode Penelitian Pendidikan Fisika Yogyakarta: Universitas Sanata Dharma, 2010, h. 73.
87
Ibid. h. 90.
Diterima H jika X
h 2
X
t 2
Ditolak H jika X
h 2
X
t 2
b Uji Linearitas dan Keberartian
Uji Linearitas dan Keberartian diperlukan sebelum analisis regresi, pada penelitian ini menghitung linearitas dan keberartian
menggunakan software program SPSS.16.0.
Uji Linearitas
Hubungan yang bersifat linear antara variabel bebas dengan variabel terikat merupakan persyaratan mutlak untuk analisis regresi.
Adapun rumus uji Linearitas adalah sebagai berikut : JK T
= ΣY
2
JK A =
�
2
�
JK bla = b
� −
� � �
=
[ �
− � � ]
2
� [ �
2
− �
2
]
JK S = JK T
– JK A – JK bIa JK TC
= {�
2
−
�
2
�
JK G = JK S
– JK TC F
=
� 2
� 2
Keterangan : JK T
= Jumlah Kuadrat Total JK A
= Jumlah Kuadrat Koefisien a JK bIa = Jumlah Kuadrat Regresi bIa
JK s = Jumlah Kudrat sisa
JK TC = Jumlah Kuadrat Tuna Cocok
