^oechiefirsty^

1.      Uji normalitas (distribusi normal)

Untuk menguji normalitas, digunakan uji Liliefors terhadap tes hasil belajar pada kedua kelas sampel. Kedua kelas akan terdistribusi normal apabila nilai perhitungan (L₀) lebih kecil dari nilai pada tabel (L_tabel).

2.      Uji homogenitas variansi (homogenitas variansi)

Uji homogenitas yaitu seragam atau tidaknya variansi sampel-sampel yang diambil dari populasi yang sama. Tujuan melakukan uji homogenitas adalah untuk melihat apakah kelas sampel mempunyai variansi yang homogen atau tidak (terdistribusi secara homogen atau tidak). Pengujian homogenitas sampel menjadi sangat penting apabila peneliti bermaksud melakukan generalisasi untuk hasil penelitiannya serta penelitian yang data penelitiannya diambil dari kelompok-kelompok terpisah yang berasal dari satu populasi.

Cara untuk menentukan homogenitas sampel adalah dengan uji-F, dimana F dapat dicari dengan rumus:

                        dimana:

                                    F = perbandingan antara variansi terbesar dan terkecil

                                    s₁² = variansi terbesar

                                    s₂² = variansi terkecil

Jika nilai F_hitung lebih kecil dari F_tabel, maka kelas sampel terdistribusi homogen (mempunyai variansi yang homogen).

Penelitian kuantitatif biasanya berkenaan dengan sekolompok data. Deskripsi data yang memperlihatkan karakteristik atau ukuran sekelompok data dianalisis menggunakan teknik statistik deskriptif. Tujuannya adalah memperoleh gambaran umum mengenai data atau skor variabel yang diukur. Teknik analisis yang sering digunakan untuk mendeskripsikan data antara lain: (1) Ukuran pemusatan data (rata-rata, median, dan modus), serta (2) Ukuran penyebaran data (rentang, simpangan baku, dan varians).

1.      Ukuran pemusatan data

Ukuran pemusatan data memperlihatkan suatu ukuran kecenderungan skor dalam suatu kelompok data. Terdapat tiga jenis ukuran kecenderungan pemusatan data (central tendency) yang sering digunakan dalam mendeskripsikan data kuantitatif yaitu rata-rata, media, dan modus. Ukuran tersebut sering digunakan untuk menggambarkan karakteristik kelompok data tanpa harus menunjukkan semua data yang ada dalam kelompok tersebut.

a.       Modus

Modus (mode) adalah data yang paling sering muncul pada suatu distribusi dalam satu kelompok data. Modus dapat digunakan pada data yang berskala nominal, ordinal, interval dan rasio. Jika datanya berbentuk ordinal dapat digunakan ukuran median.

b.      Median

Median atau nilai tengah diperoleh dengan cara mengurutkan data mulai dari skor terkecil sampai tertinggi dalam satu kelompok kemudian dicari nilai tengahnya. Jika jumlah anggota kelompoknya ganjil misalnya 9, maka median adalah skor pada urutan ke 5. Jika jumlah anggota kelompoknya genap misalnya 10, maka median adalah skor hasil penjumlahan skor urutan ke 5 dan ke 6 dibagi dua.

c.       Rata-rata

Rata-rata diperoleh dengan cara menjumlahkan seluruh data dalam satu kelompok kemudian dibagi dengan jumlah anggota kelompok tersebut. Rumus aljabar untuk perhitungan rata-rata adalah:

                        dimana:

                                    X = skor / nilai

                                    N = jumlah anggota kelompok

2.      Ukuran penyebaran data

Penjelasan keadaan sekelompok data dapat pula didasarkan pada ukuran penyebarannya atau variasinya. Sebaran data menunjukkan variasi data secara keseluruhan dilihat dari nilai tengahnya (rata-ratanya). Ukuran penyebaran data biasanya dilakukan dengan melihat rentang skor (kisaran data), variansi, dan simpangan baku (standard deviation).

a.       Rentangan

Rentang diperoleh dengan cara mengurangi data terbesar dengan data terkecil dalam satu kelompok data.

b.      Variansi

Variansi yang diberi simbol (s²) dapat menjelaskan homogenitas suatu kelompok. Semakin kecil variansi maka semakin homogen data dalam kelompok tersebut. Sebaliknya, semakin besar variansi maka maka makin heterogen data dalam kelompok tersebut. Variansi dari sekelompok data sampel dapat dihitung dengan menggunakan rumus:

                         dimana:

                                    s² = variansi

                                    N = jumlah anggota kelompok

                                    X = skor / nilai

c.       Simpangan baku (standar deviasi)

Simpangan baku atau standar deviasi yang diberi simbol (s) adalah akar varians (s²). Simpangan baku memiliki fungsi yang sama dengan variansi dalam menjelaskan sekelompok data. Rumus untuk menghitung simpangan baku adalah:

                        dimana:

                                    s  = simpangan baku

                                    N = jumlah anggota kelompok

                                    X = skor / nilai