METODOLOGI PENELITIAN
J. Teknik Analisis Data dan Pengujian Hipotesis
Dalamt penelitiant kuantitatif,t analisist datat merupakant kegiatant
awalt setelaht datat darit seluruht respondent ataut sumbert datat terkumpul.t
Kegiatant dalamt analisist datat meliputi:t mengelompokant datat
berdasarkant variabelt penelitian,t mentabulasit datat berdasarkant variabelt
darit seluruht responden,t menyajikant datat setiapt variabelt yangt diteliti,t t
melakukant analisist ataut perhitungant t untukt menjawabt rumusant
masalah,t dant melakukant perhitungant untukt mengujit hipotesist
penelitiant yangt diajukan.
Teknikt analisist datat dalamt penelitiant t kuantitatift
menggunakant statistik.t Menurutt Sugiyono21t terdapatt duat macamt
analisis/statistikt yangt digunakant untukt menganalisist datat dalamt
21 Sugiyono, Metode Penelitian Pendidikan Pendekatan Kuantitatif, Kualitatif, dan R & D, hal. 207
penelitian,t yaitut analisis/statistikt deskriptift dant analisis/statistikt
inferensial.t Analisis/statistikt inferensialt terdirit darit duat bagiant yaitut
statistikt parametrikt dant statistikt nonparametrik.
a. Analisist Deskriptift
Analisist deskriptift adalaht analisist yangt digunakant untukt
menganalisist datat dengant carat mendekripsikant ataut
menggambarkant datat yangt telaht terkumpult sebagaimanat adanyat
tanpat bermaksudt t membuatt kesimpulant yangt berlakut umumt ataut
generalisasi.t Analisist deskriptift dilakukant untukt mengetahuit dant
menyajikant jumlaht respondent (N),t hargat rata-ratat (mean),t t rata-ratat kesalahant standart (Stadandardt t Errort oft Mean),t t median,t
modust (mode),t simpangt bakut (Standardt t Deviation),t variant
(Variance),t rentangt (range),t skort terendaht (minimumt scor),t skort
tertinggit (maksimumt scor)t dant distribusit frekuensit yangt disertait
grafikt histogramt darit kelimat variabelt penelitian.t
Mean,t median,t modust sama-samat merupakant ukurant
pemusatant datat yangt termasukt kedalamt analisist statistikat
deskriptif.t Namun,t ketiganyat memilikit kelebihant dant
kekurangannyat masing-masingt dalamt menerangkant suatut ukurant
pemusatant data.t Untukt mengetahuit kegunaannyat masing-masingt
dant kapant kitat mempergunakannya,t perlut diketahuit terlebiht
dahulut pengertiant analisist statistikat deskriptift dant ukurant
pemusatant data.t Analisist statistikat deskriptift merupakant metodet
yangt berkaitant dengant penyajiant datat sehinggat memberikant
informasit yangt berguna.t
Bambangt dant Lina22t menjelaskant bahwat upayat penyajiant
datat dimaksudkant untukt mengungkapkant informasit pentingt yangt
terdapatt dalamt datat ket dalamt bentukt yangt lebiht ringkast dant
sederhanat dant padat akhirnyat mengaraht padat keperluant adanyat
penjelasant dant penafsiran.t Deskripsit datat yangt dilakukant meliputit
ukurant pemusatant dant penyebarant data.t Ukurant pemusatant datat
meliputit nilait rata-ratat (mean),t modus,t dant median.t Sedangkant
ukurant penyebarant datat meliputit ragamt (variance)t dant simpangant
bakut (standardt deviation).
1) Meant (nilait rata-rata)t
Meant adalaht nilait rata-ratat darit beberapat buaht data.t
Nilait meant dapatt ditentukant dengant membagit jumlaht datat
22 Bambang Prasetyo dan Lina Miftahul Jannah, Metode Penelitian Kuantitatif Teori dan Aplikasi, Jakarta, PT. Raja Grafindo Persada, Cetakan ke-7, 2012. hal. 177
dengant banyaknyat data. t Meant (rata-rata)t merupakant suatut
ukurant pemusatant data.t Meant suatut datat jugat merupakant
statistikt karenat mamput menggambarkant bahwat datat tersebutt
beradat padat kisarant meant datat tersebut.t Meant tidakt dapatt
digunakant sebagait ukurant pemusatant untukt jenist datat
nominalt dant ordinal.t Berdasarkant definisit darit meant adalaht
jumlaht seluruht datat dibagit dengant banyaknyat data.t
2) Mediant (nilait tengah)
Mediant menentukant letakt tengaht datat setelaht datat
disusunt menurutt urutant t nilainya.t Bisat jugat disebutt nilait
tengaht darit data-datat yangt terurut.24t Simbolt untukt mediant
adalaht Me.t Dalamt t mencarit median,t dibedakant t untukt
banyakt datat ganjilt t dant banyakt datat genap.t t Untukt t banyakt
datat ganjil,t setelaht datat disusunt menurutt nilainya,t makat
mediant Met adalaht datat yangt terletakt tepatt dit tengah.t
3) Modust (nilait yangt seringt muncul)
Modust adalaht nilait yangt seringt muncul.25t Jikat kitat
tertarikt padat datat frekuensi,t jumlaht darit suatut nilait darit
kumpulant data,t makat kitat menggunakant modus.t Modust
sangatt baikt bilat digunakant untukt datat yangt memilikit sekalat
kategorikt yaitut nominalt ataut ordinal.t Sedangkant datat ordinalt
adalaht datat kategorikt yangt bisat diurutkan,t misalnyat kitat
menanyakant kepadat 100t orangt tentangt kebiasaant untukt
mencucit kakit sebelumt tidur,t dengant pilihant jawaban:t selalut
(5),t seringt (4),t kadang-kadang(3),t jarangt (2),t tidakt pernaht (1).t
Apabilat kitat ingint melihatt ukurant pemusatannyat lebiht baikt
menggunakant modust yaitut yaitut jawabant yangt palingt banyakt
dipilih,t misalnyat seringt (2).t Berartit sebagiant besart orangt darit
100t orangt yangt ditanyakant menjawabt seringt mencucit kakit
sebelumt tidur.t
4) Standart Deviasit dant Varians
Standart deviasit dant varianst salaht satut teknikt statistikt
ygt digunakant untukt menjelaskant homogenitast kelompok.t
Varianst merupakant jumlaht kuadratt semuat deviasit nilai-nilait
individualt terhadapt rata-ratat kelompok.t Sedangkant akart darit
varianst disebutt dengant standart deviasit ataut simpangant baku.t
23 Bambang Prasetyo dan Lina Miftahul Jannah, Metode Penelitian Kuantitatif Teori dan Aplikasi, hal. 187
24 Bambang Prasetyo dan Lina Miftahul Jannah, Metode Penelitian Kuantitatif Teori dan Aplikasi, hal. 187
25 Bambang Prasetyo dan Lina Miftahul Jannah, Metode Penelitian Kuantitatif Teori dan Aplikasi, hal. 186
Standart deviasit dant varianst simpangant bakut merupakant
variasit sebarant data.26t Semakint kecilt nilait sebarannyat berartit
variasit nilait datat makint sama,t jikat sebarannyat bernilait 0,t
makat nilait semuat datanyat adalaht sama.t
5) Distribusit Frekuensi
Distribusit Frekuensit adalaht membuatt uraiant darit
suatut hasilt penelitiant dant menyajikant hasilt penelitiant tersebutt
dalamt bentukt yangt baik,t yaknit bentukt stastistikt populart yangt
sederhanat sehinggat dapatt lebiht mudaht memperoleht gambarant
tentangt situasit hasilt penelitian.t Distribusit Frekuensit ataut tabelt
frekuensit adalaht suatut tabelt yangt banyaknyat kejadiant ataut
frekuensit didistribusikant ket dalamt kelompok-kelompokt
(kelas-kelas)t yangt berbeda.t Adapunt jenis-jenist tabelt distribusit
frekuensit adalaht sebagait berikut:
a) Tabelt distribusit frekuensit datat tunggalt adalaht salaht satut
jenist tabelt statistikt yangt dit dalamnyat disajikant frekuensit
darit datat angka,t dimanat angkat yangt adat tidakt
dikelompokkan.
b) Tabelt distribusit frekuensit datat kelompokt adalaht salaht
satut jenist tabelt statistikt yangt dit dalamnyat disajikant
pencarant frekuensit darit datat angka,t dimanat angka-angkat
tersebutt dikelompokkan.
c) Tabelt distribusit frekuensit kumulatift adalaht salaht satut
jenist tabelt statistikt yangt dit dalamnyat disajikant frekuensit
yangt dihitungt terust meningkatt ataut selalut ditambah-tambahkant baikt darit bawaht ket atast mauapunt darit atast ket
bawah.t Tabelt distribusit frekuensit kumulatift adat duat yaitut
tabelt distribusit frekuensit kumulatift datat tunggalt dant
kelompok.
d) Tabelt distribusit frekuensit relatif;t tabelt init jugat
dinamakant tabelt persentase,t dikatakant “frekunesit relatif”t sebabt frekuensit yangt disajikant dit sinit bukanlaht frekuensit
yangt sebenarnya,t melainkant frekuensit yangt ditungkant
dalamt bentukt angkat persenan.
b. Analisist Inferensial
Analisist inferensialt seringt jugat disebutt analisist induktift
ataut analisist probabilitast adalaht teknikt analisist yangt digunakant
untukt menganalisist datat sampelt t dant hasilnyat diberlakukant untukt
26 Bambang Prasetyo dan Lina Miftahul Jannah, Metode Penelitian Kuantitatif Teori dan Aplikasi, hal. 189.
populasi. t Analisist inferensialt digunakant untukt sampelt yangt
diambilt darit populasit dengant teknikt pengambilant sampelt secarat
random.t
Analisist inferensialt init disebutt jugat analisist probabilitas,t
karenat kesimpulant yangt diberlakukant untukt populasit berdasarkant
datat sampelt yangt kebenarannyat bersifatt peluangt (probability).t
Suatut t kesimpulant darit datat sampelt yangt akant diberlakukant untukt
populasit mempunyait peluangt kesalahant dant kebenarant
(kepercayaan)t yangt dinyatakant dalamt bentukt prosentase.t Bilat
peluangt kesalahant 5%,t makat taraft kepercayaant 95%t dant bilat
peluangt kesalahant 1%,t makat taraft kepercayaant 99%.t Peluangt
kesalahant dant kepercayaant init disebutt dengant istilaht “taraft
signifikansi”.
Menurutt Sugiyono28untukt pengujiant hipotesist dengant
analisist inferensialt yangt menggunakant statistikt parametrikt
memerlukant terpenuhinyat banyakt asumsit sebagait persyaratant
analisis.t Asumsit yangt utamat adalaht datat yangt akant dianalisist
harust berdistribusit normal,t makat harust dilakukant ujit normalitast
distribusi.t Asumsit keduat datat duat kelompokt ataut lebiht yangt diujit
harust homogen,t makat harust dilakukant ujit kenormalan.t Asumsit
ketigat persamaant regresit antarat variabelt yangt dikorelasikant harust
lineart dant berartit harust dilakukant ujit linearitast regresi.
1) Ujit Persyaratant Analisis
Ujit persyaratant analisist terdirit darit ujit normalitast
distribusit galatt taksirant datat tiapt variablet (menggunakant
SPSSt dant Ujit Lilliefors),t ujit homogentiast varianst kelompokt t
(menggunakant Ujit Barlett dant ujit linearitast Persamaant regresit
(menggunakant ujit regresit SPSS).
2) Teknikt Pengujiant Hipotesist
Untukt membuktikant diterimat tidaknyat hipotesist yangt
telaht diajukant dit atas,t makat dilakukant pengujiant terhadapt
hipotesist penelitiant dengant menggunakant teknikt sebagait
berikut:
a) Teknikt korelasit sederhana;t Pearsont Productt Moment29t
digunakant untukt mengujit hipotesist pertamat dant keduat
yaitut untukt mengetahuit adat tidaknyat hubungant yangt
27 Sugiyono, Metode Penelitian Pendidikan Pendekatan Kuantitatif, Kualitatif, dan R & D dan Penelitian Pendidikan , Bandung : CV Alfabeta, 2010 hal 209-210.
28 Sugiyono, Metode Penelitian Pendidikan Pendekatan Kuantitatif, Kualitatif, dan R & D, dan Penelitian Pendidikan hal. 210
29 Sugiyono, Metode Penelitian Pendidikan Pendekatan Kuantitatif, Kualitatif, dan R & D, dan Penelitian Pendidikan , hal. 218
berartit keduat variabelt bebast (X1t dant X2)t terhadapt variabelt
terikatt (Y)t secarat sendiri-sendiri.
b) Teknikt korelasit ganda30t digunakant untukt mengujit hipotesist
ketigat yaknit mengujit apakaht terdapatt hubungant yangt
berartit keduat variabelt bebast (X1t dant X2)t terhadapt variabelt
terikatt (Y)t secarat simultant ataut bersama-sama.
c) Teknikt regresit sederhanat dant ganda31t digunakant untukt
mengetahuit persamaant regresit variabelt terikatt atast keduat
variabelt bebast yangt diujit baikt secarat sendiri-sendirit
maupunt bersama-sama.
t Teknikt Untukt mengujit hipotesist penelitiant dengant
menggunakant SPSSt Statistict baikt melaluit t analisist korelasit
maupunt regresi,t dapatt dilakukant dengant langkah-langkaht
sebagaimanat dikemukakant C.t Trihendradi32t t t berikutt ini:
Uji T Parsial dalam Analisis Regresi Linear Berganda dan uji F Simultan. Uji T merupakan salah satu uji hipotesis penelitian dalam analisis regresi linear sederhana maupun analisis regresi linear multiples (berganda). Uji T bertujuan untuk mengetahui apakah variabel bebas atau variabel independen (X) secara parsial (sendiri-sendiri) berpengaruh terhadap variabel terikat atau variabel dependen (Y). Pada Uji T parsial dalam analisis regresi linear berganda ada dua acuan yang dapat dipakai sebagai dasar pengambilan keputusan, yakni (1) melihat nilai signifikansi (Sig) yaitu jika nilai Signifikansi (Sig) < probabilitas 0,05, maka ada pengaruh variabel bebas (X) terhadap variabel terikat (Y) atau Ho diterima, H1 ditolak, dan (2) membandingkan antara nilai t hitung dengan t pada table, dengan kriteria jika nilai t hitung > t tabel, maka ada pengaruh variabel bebas (X) terhadap variabel terikat (Y) atau Ho ditolak, H1 diterima, sebaliknya jika nilai t hitung < t table, maka tidak ada pengaruh variabel bebas (X) terhadap variabel terikat (Y) atau Ho diterima, H1 ditolak. Rumum untuk mencari nilai t table adalah t tabel = (α/2 ; n-k-1 atau df residual), jadi t tabel dalam penelitian ini adalah t tabel = (0,05/2 ; 161-2-1) yang berarti t tabel = (0,05/2 ; 161-2-1) atau sama dengan t tabel = (0,025 ; 158).
30 Nana Sudjana, Teknik Analisis Regresi dan Korelasi Bagi Para Peneliti, Bandung : Sinar Baru Algensindo, 2000 hal. 106-109
31 Nana Sudjana, Teknik Analisis Regresi dan Korelasi Bagi Para Peneliti, hal.
69-77 32
Trihendradi C., Step by Step SPSS 18 Analisis Data Statistik, hal.129-139
Uji F Simultan (Uji F) atau disebut juga uji F dalam analisis regresi linear berganda bertujuan untuk mengetahui apakah variabel bebas (X) secara bersama-sama atau secara serempak (simultan) berpengaruh terhadap variabel terikat (Y).
Untuk melihat F table dalam pengujian hipotesis pada model regresi, perlu menentukan derajat kebebasan atau degree of freedom (df) atau dikenal dengan df2 dan juga dalam F tabel disimbolkan dengan N2. Hal ini ditentukan dengan rumus:
df1 = k -1, df2 = n – k, dimana n = banyaknya sampel dan k banyaknya variabel (bebas dan terikat). Dalam pengujian hipotesis ini dilakukan dengan tingkat kepercayaan 95% atau probabilitas 0,05 atau 5%. Pada df1 = 3 - 1 = 2 dan pada df2 = 161 - 3 = 158, maka nilai F tabel (2 ; 158) adalah 4.74. Dasar pengambilan keputusan untuk Uji F (Simultan) dalam analisis regresi, adalah (1) melihat nilai signifikansi (Sig) yakni jika nilai Sig. < 0,05 maka variabel bebas (X) berpengaruh signifikan terhadap variabel terikat (Y) atau Ho ditolak, H1 diterima, sebaliknya jika nilai Sig. > 0,05 maka variabel bebas (X) tidak berpengaruh signifikan terhadap variabel terikat (Y) Ho diterima, H1 ditolak. dan (2) membandingkan antara nilai F hitung dengan F pada table, yaitu jika nilai F hitung > F tabel, maka variabel bebas (X) berpengaruh terhadap variabel terikat (Y) atau Ho ditolak, H1 diterima, sebaliknya jika nilai F hitung
< F tabel maka variabel bebas (X) tidak berpengaruh signifikan terhadap variabel terikat (Y). atau Ho diterima, H1 ditolak.