uji normalitas data

BAB I

PENDAHULUAN

A.      Latar Belakang

Penelitian berasal dari kata research, sehingga istilah penelitian maupun riset mempunyai makna yang sama. Penelitian meliputi pemberian definisi  atauredefinisi terhadap masalah, merumuskan hipotesis atau jawaban sementara, membuat kesimpulan dan sekurang-kurangnya mengadakan pengujian yang hati-hati atas semua kesimpulan untuk menentukan kecocokan dengan hipotesis (Woody, 1927).

Penelitian umumnya bertujuan untuk menemukan, mengembangkan, atau menguji kebenaran suatu pengetahuan. Menemukan berarti berusaha mendapatkan sesuatu untuk mengisi kekosongan atau kekurangan. Mengembangkan berarti mempeluas atau menggali lebih dalam apa yang sudah ada. Menguji kebenaran berarti dilakukan jika apa yang sudah ada,  masih atau menjadi diragukan kebenarannya.  

Data sekunder yang telah diperoleh harus diuji terlebih dahulu untuk mengetahui karakteristik dari data sekunder tersebut. Salah satu jenis pengujian yang dilakukan yaitu uji normalitas data. Pengujian normalitas adalah pengujian tentang kenormalan distribusi data. Uji ini merupakan pengujian yang paling banyak dilakukan untuk analisis statistik parametrik.

Penggunaan  uji normalitas karena pada analisis statistik parametrik, asumsi yang harus dimiliki yaitu bahwa data tersebut harus terdistribusi normal. Maksud dari data berdistribusi normal adalah bahwa data akan mengikuti bentuk distribusi normal. Pada pembahasan kali ini adalah mengenai uji normalitas data pada penelitian kuantitatif dan kualitatif.

Statistika adalah pengetahuan yang berhubungan dengan cara-cara pengumpulan data, pengolahan atau penganalisisnya dan penarikan kesimpulan berdasarkan kumpulan data dan penganalisisnya. Sering kali kita mendengar bahwa dalam uji statistik, data yang kita miliki harus diuji normalitasnya terlebih dahulu untuk menentukan alat uji yang dapat kita gunakan.

Pada tulisan ini akan dibahas lebih lanjut uji normalitas. Uji normalitas berfungsi untuk mengetahui apakah data sampel berasal dari populasi yang berdistribusi normal ataukah tidak. Ada banyak cara yang dapat dilakukan untuk dapat mengetahuinya. Metode pengujian normalitas secara klasik tidaklah terlalu rumit. Berdasarkan pengalaman empiris beberapa pakar statistik, data yang banyaknya lebih dari 30 maka dapat dikatakan berdistribusi normal dan biasa disebut sampel besar.

B.     Rumusan Masalah

1.      Apa yang dimaksud dengan uji normalitas data ?

2.      Apa yang dimaksud dengan penelitian kuantitatif ?

C.    Tujuan

1.      Untuk mengetahui uji normalitas data.

2.      Untuk mengetahui tentang penelitian kuantitatif.

BAB II

TINJAUAN PUSTAKA

A.   Definisi uji normalitas

Uji normalitas data adalah uji untuk mengukur apakah data yang didapatkan memiliki distribusi normal sehingga dapat dipakai dalam statistik. Dengan kata lain uji normalitas adalah uji untuk mengetahui apakah data empirik yang didapatkan dari lapangan itu sesuai dengan distribusi teori tertentu, dalam kasus ini distribusi normal. Dengan kata lain apakah data yang diperoleh dari populasi yang berdistribusi normal. Tujuan uji normalitas adalah untuk mengetahui apakah distribusi sebuah data mendekati distribusi normal, yakni distribusi data yang mempunyai pola seperti distribusi normal.

Pengujian normalitas data berfungsi atau bertujuan untuk mengetahui apakah distribusi data yang didapatkan dari penyebaran kuesioner kepada para responden penelitian yang terdiri dari beberapa stratum (unsur) yang mewakili beberapa pihak (sub populasi) berdistribusi normal atau tidak normal. Berdistribusi normal artinya bahwa jumlah kuesioner yang diberikan kepada masing-masing stratum berlaku secara proporsional menurut jumlah subyek pada masing-masing stratum (Hartono, 2008).

Pengujian normalitas data tidak berlaku terhadap para responden yang ditentukan dengan cara sensus. Selanjutnya, apabila hasil pengujian normalitas menunjukkan bahwa data berdistribusi tidak normal, maka data yang diperoleh dianggap tidak memenuhi persyaratan normalitas penyebaran kuesioner penelitian kepada para responden yang terdiri dari beberapa unsur (sub populasi) dan sebaliknya. Jika penyebaran kuesioner penelitian tidak berdistribusi normal maka pengolahan data tidak bisa dilanjutkan ke dalam pengukuran pengaruh/hubungan dan pengujian hipotesis. Alasannya, penyebaran jumlah kuesioner kepada masing-masing stratum (sub populasi) tidak proporsional (Sarwono, 2006).

Banyak sekali tehnik pengujian normalitas suatu distribusi data yang telah dikembangkan oleh para ahli beberapa tehnik yang bisa kita gunakan untuk menguji normalitas secara analitis yaitu melalui rumus Kolmogorov-Smirnov dan Shapiro-wilk. Sedangkan secara deskriptif  uji normalitas data dilakukan melalui Q-Q  Plot, Box Plot, Histogram, Kurtosis, dan Skweness.

Uji kolmogrov-smirnov merupakan pengujian normalitas yang banyak dipakai, terutama setelah adanya banyak program statistik yang beredar. Kelebihan dari uji ini adalah sederhana dan tidak menimbulkan perbedaan persepsi diantara satu pengamat dengan pengamat yang lain, yang sering terjadi pada uji normalitas dengan menggunakan grafik (Sugiyono, 2010).

Pada penelitian kuantitatif uji normalitas data dapat dilakukan dengan dua cara yaitu :

1.      Deskriptif

Secara deskriptif uji normalitas data dilakukan dengan cara melalui perhitungan :

a.       Koefisien Varian

Rumus :Standar Deviasi   x 100%          

Mean

Kriteria Normal : nilai koefisien varian < 30%

b.      Rasio skewness

Rumus :    S k e w n e s s  x 100%

                 SE Skewness

Kriteria Normal : nilai rasio skewness -2 s/d 2

c.       Rasio Kurtosis

Rumus :    K u r t o s i s

                 SE Kurtosis

Kriteria Normal : nilai rasio kurtosis -2 s/d 2

d.      Histogram

Kriteria Normal : Simetris, tidak miring ke kanan atau miring ke kiri, tidak terlalu tinggi atau terlalu rendah

Gambar 1. Histogram data normal

e.       Box Plot

Kriteria Normal : Simetris, median tepat di tengah, tidak ada nilai ekstrim

Gambar 2. Histogram data normal

f.       Normal Q-Q plot

Kriteria Normal : Data menyebar di sekitar garis

Gambar 3.Normal Q-Q Plot

g.      Detrended Normal Q-Q plot

Kriteria Normal : Data menyebar di sekitar garis pada nilai “0”

Gambar 4. Detrended Normal Q-Q plot

Setelah dihitung maka data akan dianggap berdistribusi normal jika empat dari tujuh parameter diatas hasilnya normal (Hartono, 2010).

2.      Analitis

Secara analitis uji normalitas data dilakukan melalui perhitungan :

a.       Kolmogorov-Smirnov

Kriteria normal : Nilai kemaknaan (p) > 0,05 (sampel besar >50)

b.      Shapiro-wilk

Kriteria normal : Nilai kemaknaan (p) > 0,05 (sampel besar ≤50)

B.   Definisi penelitian kuantitatif

Penelitian skripsi-6kuantitatif adalah penelitian ilmiah yang sistematis terhadap bagian-bagian dan fenomena serta hubungan-hubungannya. Tujuan penelitian kuantitatif adalah mengembangkan dan menggunakan model-model matematis, teori-teori dan/atau hipotesis yang berkaitan dengan fenomena alam. Proses pengukuran adalah bagian yang sentral dalam penelitian kuantitatif karena hal ini memberikan hubungan yang fundamental antara pengamatan empiris dan ekspresi matematis dari hubungan-hubungan kuantitatif.

Penelitian kuantitatif banyak dipergunakan baik dalam ilmu-ilmu alam maupun ilmu-ilmu sosial, dari fisika dan biologi hingga sosiologi danjurnalisme. Pendekatan ini juga digunakan sebagai cara untuk meneliti berbagai aspek dari pendidikan. Istilah penelitian kuantitatif sering dipergunakan dalam ilmu-ilmu sosial untuk membedakannya dengan penelitian kualitatif.

Penelitian kuantitatif adalah definisi, pengukuran data kuantitatif dan statistik objektif melalui perhitungan ilmiah berasal dari sampel orang-orang atau penduduk yang diminta menjawab atas sejumlah pertanyaan tentang survei untuk menentukan frekuensi dan persentase tanggapan mereka. Sebagai contoh: 240 orang, 79% dari populasi sampel, mengatakan bahwa mereka lebih percaya pada diri mereka pribadi masa depan mereka dari setahun yang lalu hingga hari ini. Menurut ketentuan ukuran sampel statistik yang berlaku, maka 79% dari penemuan dapat diproyeksikan ke seluruh populasi dari sampel yang telah dipilih. pengambilan data ini adalah disebut sebagai survei kuantitatif atau penelitian kuantitatif.

Ukuran sampel untuk survei oleh statistik dihitung dengan menggunakan rumusan untuk menentukan seberapa besar ukuran sampel yang diperlukan dari suatu populasi untuk mencapai hasil dengan tingkat akurasi yang dapat diterima. pada umumnya, para peneliti mencari ukuran sampel yang akan menghasilkan temuan dengan minimal 95% tingkat keyakinan (yang berarti bahwa jika Anda survei diulang 100 kali, 95 kali dari seratus, Anda akan mendapatkan respon yang sama) dan plus / minus 5 persentase poin margin dari kesalahan. Banyak survei sampel dirancang untuk menghasilkan margin yang lebih kecil dari kesalahan.

Beberapa survei dengan melalui pertanyaan tertulis dan tes, kriteria yang sesuai untuk memilih metode dan teknologi untuk mengumpulkan informasi dari berbagai macam responden survei, survei dan administrasi statistik analisis dan pelaporan semua layanan yang diberikan oleh pengantar komunikasi. Namun, oleh karena sifat teknisnya metode pilihan pada survei atau penelitian oleh karena sifat teknis, maka topik yang lain tidak tercakup dalam cakupan ini.

BAB III
GAMBARAN PENGOLAHAN DATA

A.      Langkah- Langkah Menggunakan  SPSS

1.      Buka Aplikasi SPSS

Gambar tampilan SPSS. Lembar SPSS terdiri dari variable view dan data view, setelah aplikasi SPSS sudah terbuka masukan data  pada variable view dan data view.

2.      Variabel view

Masukkan data untuk variable view

3.      Data view

Masukan data view

4.      Cara melakukan uji normalitas data

Setelah variableview dan data view terisi kemudian pilih analyze→  descriptive statististics → exploler

Setelah meng-klik exploler akan muncul gambar (lihat gambar dibawah), kemudian masukkan variabel kedalam dependen list

Setelah variabel dimasukkan kemudian  Aktifkan kotak plot, aktifkan factor levels together pada boxplots untuk menampilkan boxplot, aktifkan histogram pada descriptive untuk menampilkan histogram, dan normality plot with test untuk menampilkan plot dan uji normalitas.

Setelah hal-hal yang ditampilkan diatas selesai kemudian klik continue kemudian klik ok, hasilnya akan keluar di output SPSS.

BAB IV

HASIL PENGOLAHAN DATA

A.      Contoh Data Hasil Penelitian

Judul Penelitian : “Analisis Pengaruh Tingkat Kualitas Pelayanan Jasa Puskesmas Terhadap Kepuasan Pasien” dengan jumlah sampel sebanyak 35 responden. Variabel yang diteliti adalah sebagai berikut :

Variabel Terikat   : Kepuasan Pasien

Variabel Bebas     : Tingkat Kualitas Pelayanan Jasa Puskesmas, adapun variabel yang di teliti adalah : umur responden, bukti langsung, kehandalan, jaminan, daya tanggap dan kepuasan.

Sebelum melakukan analisis data pada variabel, kita terlebih dahulu melakukan input seluruh data ke dalam data view SPSS. Seperti gambar dibawah ini :

Setelah  memasukkan data kemudian kita masukkan data variabel yang akan diteliti ke dalam variable view dan hasilnya dapat dilihat seperti gambar dibawah ini :

Setelah data dan variabel lengkap maka tahap selanjutnya adalah melakukan uji normalitas data baik secara analitis maupun deskriptif.

B.       Uji Normalitas Data Penelitian

a)      Perhatian

perhatian	Mean		13.17	.199
	95% Confidence Interval for Mean	Lower Bound	12.77
		Upper Bound	13.58
	5% Trimmed Mean		13.19
	Median		13.00
	Variance		1.382
	Std. Deviation		1.175
	Minimum		11
	Maximum		15
	Range		4
	Interquartile Range		2
	Skewness		.109	.398
	Kurtosis		-.861	.778

Pembahasan :

a.      Standar Deviasi   _x   100%       =     1.175 x 100%  = 8.92%

      M e a n               13.17

b.      S k e w n e s s      =   0.109       = 0.27

SE Skewness            0.398

c.       K u r t o s i s        =  -0.861      = -1.10

SE Kurtosis              0.778

d.      Histogram

e.       Normal Q-Q Plots

f.       Detrended Normal Q-Q Plots

g.      Box plots

Interpretasi :  Berdasarkan hasil perhitungan  deskriptif pada variabel Perhatian diperoleh empat parameter yang hasilnya sesuai kriteria normal, dan sisa hasil yang lainnya tidak normal. Sehingga distribusi data pada variabel Perhatian adalah normal.

Kesimpulan :   Distribusi data variabel Perhatian adalah normal.

BAB V
PENUTUP

A.      Kesimpulan

Dari pembahasan diatas dapat disimpulkan bahwa uji normalitas data adalah untuk mengetahui apakah distribusi sebuah data mendekati distribusi normal, yakni distribusi data yang mempunyai pola seperti distribusi normal. Dalam ujia normalitas data dapat menggunakan rumus Kolmogorov-Smirnov, Shapiro-wilk dan secara deskriptif melalui Q-Q  Plot, Box Plot, Histogram, Kurtosis, dan Skweness.

Penelitian kuantitatif adalah definisi, pengukuran data kuantitatif dan statistik objektif melalui perhitungan ilmiah berasal dari sampel orang-orang atau penduduk yang diminta menjawab atas sejumlah pertanyaan tentang survei untuk menentukan frekuensi dan persentase tanggapan mereka.

B.       Saran

Sebagai tempat yang memfasilitasi mahasiswa untuk mendapatkan ilmu pengetahuan, institusi harus memiliki sumber referensi yang banyak dan memadai.