Uji Beda

Uji beda dilakukan dengan dua alternatif metode yaitu uji statistik parametrik atau

uji statistik non-parametrik. Penentuan pemakaian metode uji dilakukan berdasarkan

hasil uji normalitas (Kolmogorov-Smirnov Test). Bila hasil uji menunjukkan data

terdistribusi normal maka digunakan uji statistik parametrik.

1) Uji normalitas

Uji normalitas dilakukan untuk menguji apakah data uji mempunyai distribusi

normal atau tidak. Data uji yang baik adalah yang memiliki distribusi normal atau

mendekati normal. Metode yang digunakan adalah dengan menggunakan statistik

Kolgomorov-Smirnov. Alat uji ini biasa disebut dengan K-S yang tersedia dalam

program SPSS 15.00 For Windows. Kriteria yang digunakan dalam tes ini adalah

dengan membandingkan antara tingkat signifikansi yang didapat dengan tingkat

alpha yang digunakan, dimana data tersebut dikatakan berdistribusi normal bila

sig > alpha (Ghozali, 2006: 115).

2) Uji beda

(1) Uji statistik parametrik

Uji statistik parametrik adalah suatu uji yang modelnya menetapkan syarat-

syarat tertentu tentang parameter populasi yang menjadi sampel penelitiannya.

Syarat-syarat tersebut biasanya tidak dilakukan pengujian terlebih dahulu dan

sudah dianggap memenuhi syarat. Seberapa jauh makna hasil uji parametrik

tersebut tergantung pada validitas anggapan-anggapan tadi. Uji parametrik

juga menuntut bahwa nilai-nilai yang dianalisis merupakan hasil dari suatu

pengukuran minimal dengan skala interval (Sulaiman, 2002: 1).

Uji parametrik yang digunakan dalam penelitian ini adalah uji beda t

berpasangan (paired sample t-test). Uji beda t-test digunakan untuk

menentukan apakah dua sampel yang tidak berhubungan memiliki nilai rata-

rata yang berbeda (Ghozali, 2006: 55-56). Uji beda t-test dilakukan dengan

cara membandingkan perbedaan rata-rata dua sampel atau rumusnya dapat

ditulis sebagai berikut:

……….... (1)

Tahapan analisisnya adalah sebagai berikut.

a) Rumusan hipotesis

H0 : tidak terdapat perbedaan signifikan antara rata-rata sampel pertama

dengan rata-rata sampel kedua.

Hi : terdapat perbedaan signifikan antara rata-rata sampel pertama

dengan rata-rata sampel kedua.

b) Dasar pengambilan keputusan

Pengambilan keputusan didasarkan pada perbandingan nilai probabilitas

yang dihasilkan model uji dengan nilai tingkat kepercayaan (α = 0,05)

yang digunakan dalam penelitian ini.

H0 diterima jika probabilitas (p value) ≥ α = 0,05

H0 ditolak jika probabilitas (p value) < α = 0,05

(2) Uji statistik non-parametrik

Uji statistik non-parametrik adalah uji yang modelnya tidak menetapkan

syarat-syarat mengenai parameter-parameter populasi. Anggapan-anggapan

tertentu dikaitkan dengan sejumlah besar tes-tes non-parametrik, yakni bahwa

observasi-observasinya independen dan bahwa variabel yang diteliti pada

dasarnya memiliki kontinuitas. Sebagian besar tes non-parametrik dapat

diterapkan untuk data dalam skala ordinal dan beberapa yang lain juga dapat

diterapkan untuk data dalam skala nominal (Sulaiman, 2002: 1).

Uji non parametrik yang digunakan dalam penelitian ini adalah uji Willcoxon.

Uji Willcoxon adalah uji non parametrik yang didasarkan atas dasar ranking

dan uji ini akan sangat bermanfaat kalau data yang digunakan adalah data

yang berskala ordinal. Menurut Wahid Sulaiman (2002: 79), uji Willcoxon

digunakan untuk mengisi signifikansi hipotesis komparatif 2 (dua) sampel

independen yang berukuran sama dan datanya berbentuk ordinal. Uji ini

paling sering digunakan oleh peneliti ketika ingin menghindari asumsi-asumsi

dari statistik uji-t (misalnya data sampel mengikuti distribusi normal).

Tahapan analisisnya adalah sebagai berikut.

a) Rumusan hipotesis

H0 : tidak terdapat perbedaan signifikan antara rata-rata sampel pertama

dengan rata-rata sampel kedua.

Hi : terdapat perbedaan signifikan antara rata-rata sampel pertama

dengan rata-rata sampel kedua.

b) Dasar pengambilan keputusan

Pengambilan keputusan didasarkan perbandingan antara nilai Asymp. Sig.

dengan tingkat signifikansi (alpha = 0,05) yang digunakan dalam

penelitian ini. Perbandingan tersebut adalah sebagai berikut.

Jika : Asymp. Sig. (2-tailed) < 0,05 maka H0 ditolak

Jika : Asymp. Sig. (2-tailed) ≥ 0,05 maka H0 diterima.

Imam Ghozali. 2006. Aplikasi Analisis Multivariate dengan Program SPSS. Semarang : BP Undip

Sulaiman, Wahid. 2002. Statistik Non-Parametrik, Contoh Kasus dan Pemecahannya dengan SPSS. Yogyakarta: Andi.