3.6 Teknik Analisis Data
3.6.1 Uji Normalitas
Uji normalitas digunakan untuk mengetahui apakah suatu data berasal dari populasi yang berdistribusi normal atau tidak. Pengujian normalitas data
dalam penelitian ini akan menggunakan uji Kolmogorov-Smirnov dengan alat bantu SPSS 16.0. Hal ini dikarenakan uji Kolmogorov-Smirnov memiliki
keunggulan-keunggulan, antara lain adalah sebagai berikut Siegel, 1994: 63. 1
Tidak memerlukan data yang terkelompokkan. 2
Dapat digunakan untuk sampel berukuran kecil. 3
Lebih fleksibel jika dibandingkan dengan uji yang lain. Berikut merupakan hipotesis uji normalitas yang akan diujikan.
: sampel berasal dari populasi yang berdistribusi normal. H
1
: sampel berasal dari populasi yang tidak berdistribusi normal. Menurut Siegel 1994, langkah-langkah pengujian Kolmogorov-Smirnov
adalah sebagai berikut. 1
Menetapkan , yaitu distribusi kumulatif teoretis yang diharapkan di
bawah .
2 Mengatur skor-skor yang diobservasi ke dalam suatu distribusi kumulatif
dengan memasangkan setiap interval dengan interval
yang sebanding.
adalah distribusi frekuensi kumulatif data yang diobservasi dari suatu sampel random dengan N observasi. Dimana X
adalah sembarang skor yang mungkin. , dimana k =
banyaknya observasi yang sama atau kurang dari X.
3 Untuk tiap-tiap jenjang, dihitung
. Di bawah ,
diharapkan bahwa untuk setiap harga X, harus jelas mendekati
. Artinya, dibawah diharapkan selisih antara
dan kecil dan berada pada batas-batas kesalahan random.
4 Menghitung D deviasi dengan rumus = |
|. 5
Melihat tabel E untuk menemukan kemungkinan dua sisi yang dikaitkan dengan munculnya harga-harga sebesar harga D observasi di
bawah . Jika
√
diamana N adalah peserta tes, maka ditolak
Siegel, 1994: 59-63. Karena dalam penelitian ini akan menggunakan alat bantu SPSS 16.0,
maka nilai sama artinya dengan nilai absolute most extreme differences
pada output one sample kolmogorov smirnov test Sukestiyarno, 2012: 73.
3.6.2 Uji Homogenitas
Kategori