BAB III

METODOLOCI PENELITIAN

A. Jenis Penelitian dan Gambaran dari Populasi Penelitian

Penulis dalam penelitian ini akan menggunakan penel itian survei dengan

membagikan kuesioner kepada para pengunjung di Nina Fair Price, dilengkapi

interview dan pengisian kuesioner oleh konsumen ini diisi di Nina Fair Price.

Penulis juga menggunakan data-data dari literatur yang relevan dengan judul

penelitian.

Penulis akan bertanya kepada konsumen Nina Fair Price tentang faktor

lokasi, faktor kelengkapan produk, faktor kualitas pelayanan, dan faktor persepsi

konsuinen yang mempengaruhi kepuasan mereka.

B. Teknik Penarikan Sampel

Penelitian ini dilakukan terhadap pengunjung lima Nina Fair Price.

Sampel akan dipilih quota, incidental (Hadi,2000:226-228).

- pemilihan sekelompok subyek didasarkan atas ciri-ciri

atau sifat-sifat tertentu yang dipandang mempunyai sangkut paut yang erat

dengan ciri-ciri atau sifat-sifat populasi yang sudah diketahui sebelumnya.

jika dasar quotum digunakan yang penting adalah jumlah

subyek yang akan diselidiki ditetapkan lebih dahulu. Selanjutnya penyelidikan

segera dilaksanakan jika quotum itu telah dipastikan.

-

18

19

- yang dijadikan anggota sampel adalah apa atau saja yang

kebetulan dijumpai di tempat-tempat tertentu

Dalam penelitian ini sampel diambil dari konsumen yang datang secara

kebetulan untuk setiap Nina Fair Price pada saat peneliti ada di pasar swalayan

tersebut.

C. Pengukuran Konsep

Kuesioner yang dibagikan akan diukur menggunakan Skala Likert. Cara

pengukuran adalah dengan menghadapkan seorang responden dengan sebuah

pernyataan dan kemudian diminta untuk memberikan jawaban : “Sangat setuju”,

“Setuju”, “Cukup”, “Tidak Setuju.’, dan “Sangat ’Tidak Setuju’. Jawaban-jawaban

ini diberi skor 1 sampai 5 untuk pertanyaan dan untuk pertanyaan

diberi skor 5 sampai 1 .

D. Metode dan Prosedur Pengumpulan Data

Penelitian ini akan menggunakan metode survei yang membagikan

kuesioner kepada para pengunjung Nina Fair Price di Nina Fair Price, dilengkapi

dengan dan pengisian kuesioner oleh konsumen ini diisi di Nina Fair

Price. Penulis juga menggunakan data-data dari literatur yang relevan dengan

judul penelitian.

Pengambilan sampel dibatasi dengan prosedur yang ditentukan oleh

penulis sebagai berikut .

21

Keterangan : SS = Sangat Setuju S = Setuju

TS = Tidak Setuju STS = Sangat Tidak Setuju

c =cukup

E. Teknik Analisis Data

Teknik analisis data menggunakan program SPS-2000 (Seri Program

Statitstik) oleh Sutrisno Hadi. Peneliti menggunakan SPS-2000 ini karena proses

pengolahan datanya mudah dan lengkap.

Uji analisis yang akan digunakan adalah uji Analisis Regresi untuk

mengetahui hubungan antar faktor dan uji ANOVA untuk mengetahui perbedaan

antar faktor diantara lima Nina Fair Price.

I

1. Uji Signifikansi

Menurut Hadi (2000:23-24) terdapat lima macam statistik yang &pat diuji

signifikansinya melalui program ini adalah statistik F, t, R, r dan Kai Kuadrat.

Cara menjalankan program ini ialah dengan memasukkan harga statistik

hitung yang telah ditemukan, lalu memberitahukan derajat kebebasan db-nya,

maka akan diberitahukan berapa peluang ralat p statistik anda dan bagaimana

tingkat signifikansinya.

22

Peneliti menggunakan program ini karena peneliti tidak memerlulian lag1

Tabel Statistik yang sering digunakan untuk menemukan taraf signifikansi

suatu statistik yang baru dihitung. Kaidah yang digunakan untuk

menginferensikan tingkat signifikansi dari besarnya peluang ralat p yang

dihasilkan, yaitu kaidah konvensional.

Tabel 3.3 .

p50.01 sangat signifikan p50.05 siLwifikan

nir-signifikan

1 . Uji Prasyarat / Uji Analisis Butir (Anabut)

Modul Anabut disiapkan untuk keperluan menguji kesahihan dan keandalan

alat ukur, ada tiga langkah yang perlu diikuti secara tertib dalam menguji alat

ukur, yaitu :

a. Menguji Kesahihan Butir dalam tiap Faktor.

Menurut Hadi (2000:92) sahih berarti syah atau absyah. dalam

kepustakaan bahasa inggris kesahi han disebut validity. Dalam beberapa

buku bahasa Indonesia sahih disebut validitas atau validita. Sahih sering

didefinisikan sebagai mampu mengungkapkan dengan ‘jitu’ apa yang

hendak diungkapkan.

Menurut Indriantoro&Supomo ( 1999: 18 1 ) ada t i p pendekatan yang

dapat digunakan untuk mengukur validitas :

1 ) Content (Face) Validity merupakan salah satu konsep pengukuran

validitas dimana suatu instrumen dinilai memiliki content validity j i b

23

mengandung butir-butir pertanyaan yang memadai dan representatif

untuk mengukur sesuai dengan yang diinginkan penellti.

2) adalah konsep pengukuran validitas yang

menguji tingkat akurasi dari instrumen yang baru dikembangkan. Uji

dilakukan dengan cara menghitung koefisien

korelasi antara skor yang diperoleh dari penggunaan instrumen baru

dengan penggunaan instrumen lain yang telah ada sebelumnya yang

memiliki kriteria yang relevan. Instruinen baru memiliki validitas yang

tinggi j i ka koefisien korelasinya ti nggi .

3 ) Suatu instrumen dirancang untuk mengukur

construct tertentu merupakan konsep pengukuran

validitas dengan cara menguj i apakah suatu instrumen mengukur

construct sesuai dengan yang diharapkan.

Hadi (2000:94-95) menyatakan syarat yang ditentukan untuk

mempertahankan suatu butir dalam program ini adalah :

1) butir berkolerasi positif dengan faktor,

2) dengan p maksimum 0.05 dalam uji satu-ekor.

Program ini berlaku untuk butir-butir dikotomi (berskala dua) yang

menampung jawaban atau respon dengan dua alternatif seperti benar dan

salah atau setuju dan tidak setuju serta butir-butir nirdikotomi (pilihan

ganda) adalah butir angket yang menggunakan skala Likert (sangat setuju,

setuju, tidak mempunyai pendapat, tidak setuju, sama sekali tidak setuju).

24

Pengolahan ini dilakukan sedikitnya dalam dua proses, proses yang

pertama adalah menghitung korelasi antara skor butir (X) dengan skor

kompositnya, skor faktor (Y) melalui rumus momen tangkar

moment) :

dengan = korelasi momen tangkar

Proses kedua adalah menghitung korelasi bagian-total melalui rumus

korelasi bagian-total

Adapun rumus korelasi bagian-total adalah :

Setelah itu dilakukan uji signifikan pada taraf signifikansi yang agak

longgar (p=0,100). Jika korelasi momen tangkar disebut dan korelasi

bagian-total disebut yang diuji signifikansinya adalah ini, bukan

Oleh karena pada umumnya lebih kecil daripada , maka mungkin

saja terjadi - nya signifikan, tetapi - nya nirsignifikan.

Putaran analisis pertama adalah putaran dengan taraf signifikansi 10

persen. Jika semua butirnya sahih pada taraf signifikansi 10% program

akan menurunkan taraf signifikansi menjadi 9%, 8%, dan seterusnya,

sampai taraf signifikansi yang digunakan sebagai kaidah, yaitu 5%.

b. Menguji Keandalan Butir dalam tiap Faktor.

Menurut Hadi (2000:93) keandalan atau keterandalan (reliabilitas;

reliabilita; reliability) informasi ilmiah dikaitkan dengan kernantapan atau

stabilitas ungkapan sekiranya dilakukan pengamatan berulang-ulang.

Suatu informasi dapat dinyatakan andal sekiranya diadakan amatan

ulangan hasilnya tetap mantap atau stabil seperti yang diungkapkan

semula. Informasi yang andal akan menjadi informasi yang tahan uji

karena walaupun diuji-ulang hasilnya tetap mantap.

Indriantoro&Supomo ( 1 999: 1 80) menyatakan bahwa konsep

reliabilitas dapat diukur melalui tiga pendekatan, yaitu :

1) Koefisien Stabilitas

Suatu penelitian yang menggunakan data primer, setidaknya berkaitan

dengan empat hal :

a) subyek yang diteliti,

b) construct yang diukur,

e ) instrumen pengukur, dan

d) saat pengukuran.

Peneliti kemungkinan bermaksud untuk menggunakan instrumen

pengukur construct yang sama terhadap subyek penelitian tertentu

sebanyak dua kali pada saat yang berbeda. Perbedaan waktu antara

pengukuran yang satu dengan pengukuran yang lain dapat berupa

bilangan hari, minggu, bulan, atau bahkan tahun. Peneliti dalam hal ini

bermaksud untuk menguj i stabilitas jawaban responden dari suatu

26

waktu ke waktu berikutnya dengan cara menghitung koefisien korelasi

dari skor jawaban responden yang diukur dengan instrumen yang sama

pada saat yang berbeda. Proses pengujian stabilitas yang dikenal juga

dengan pada dasarnya untuk mengetahui

reliabilitas data berdasarkan stabilitas atau konsistensi jawaban

responden. Salah satu metode statistik yang umumnya digunakan

untuk mengukur koefisien stabilitas atau teknik ini adalah

Pearson correlation.

Koefisien Ekuivalensi

Pengukuran reliabilitas dapat juga dilakukan dengan menggunakan

instrumen pengukur yang berbeda untuk mengukur suatu construct

terhadap subyek penelitian tertentu pada saat yang sama. Pendekatan

yang juga disebut ini lebih menekankan

pada perbedaan bentuk instrumen, sedang subyek penelitian, construct

dan saat pengukurannya adalah sama. Peneliti melalui pendekatan ini

menguji korelasi skor jawaban responden untuk mengetahui koefisien

ekuivalensi antara skor jawaban dengan menggunakan instrumen

pengukuran yang berbeda.

Reliabilitas Konsistensi Internal

Pengujian terhadap konsistensi internal yang dimiliki oleh suatu

instrumen merupakan alternatif lain yang dapat dilakukan oleh peneliti

untuk menguji reliabilitas, disamping pengukuran koefisien stabilitas

dan ekuivalensi. Konsep reliabilitas menurut pendekatan ini adalah

27

konsistensi diantara butir-butir pertanyaan atau pernyataan dalam suatu

instrumen. Tingkat keterkaitan antar butir pertanyaan atau pernyataan

dalam suatu instrumen untuk mengukur tertentu

menunjukkan tingkat reliabilitas konsistensi internal instrumen yang

bersangkutan. Untuk mengukur konsistensi internal, peneliti hanya

memerlukan sekali pengujian dengan menggunakan teknik statistik

tertentu terhadap skor jawaban responden yang dihasilkan dari

penggunaan instrumen yang bersangkutan. Ada tiga macam teknik

yang dapat digunakan untuk mengukur konsistensi internal, yaitu :

a) b) Kuder-Richardson # 20, dan

c) Cronbach’s alpha.

Menurut Hadi (2000:96-97) ada tiga program yang dapat dipilih untuk

menguji keandalan, ialah :

1) Teknik KR-20

KR-20 atau Kuder-Richardson formula-20 terutama disediakan

untuk menguji keandalan butir-butir tes yang

(1) dinilai benar-salah (dikotomi);

(2) tingkat kesukarannya seimbang atau hampir seimbang; dan

( 3 ) merupakan tes kemampuan bukan test kecepatan

(speeded test).

Rumus KR-20 adalah sebagai berikut:

28

= korelasi keandalan KR-20 V = variansi; n = jumlah kasus; t =total p = proporsi jawaban benar q = proporsi jawaban salah = 1-p

2) Teknik Alpha

Teknik Alpha dari Cronbach menghasilkan koefisien Alpha. Syarat

pertama dari KR-20, yaitu syarat dikotomi tidak diperlukan dalam

teknik Alpha, tetapi dua syarat lainnya tetap berlaku. Jika teknik Alpha

diterapkan pada butir-butir dikotomi hasilnya akan sama dengan

KR-20.

Rumusnya adalah :

= korelasi keadaan Alfa; = jumlah variansi Bagian I

V, = variansi total

3) Teknik Hoyt

Teknik Hoyt ini lebih maju daripada teknik-teknik sebelumnya

dalam arti tidak lagi terlalu ditentukan oIeh ikatan-ikatan syarat

tertentu. Hoyt bisa digunakan untuk butir-butir dikotomi dan

nirdikotomi, tak lagi terikat untuk butir-butir yang tingkat

kesukarannya seimbang atau hampir seimbang, dapat digunakan untuk

menguji tes ataupun angket, dan jika ada jawaban yang ‘kosong’

kasusnya bisa digugurkan saja.

29

Rumusnya:

= korelasi keandalan Hoyt; Ve = Variansi Subyek; Vr = Variansi ralat; variansi residu

Dalam penelitian ini menggunakan teknik Hoyt, karena teknik ini lebih

maju dibandingkan teknik-teknik yang lain.

c. Menguji Kesahihan Faktor dalam Instrumen.

Program ini diperlukan hanya j ika instrumen mempunyai faktor lebih

dari satu. Rumus-rumus yang digunakan untuk uji-kesahihan butir, yaitu

rumus korelasi momen tangkar dan rumus korelasi bagian-total.

Keluaran program ini adalah suatu matriks antar korelasi, beserta uji

signifikansinya, sebuah tabel mengenai sumbangan efektif tiap-tiap faktor.

Sumbangan efektif ini dianalisis melalui Analisis Regresi dengan skor

faktor sebagai X dan skor komposit faktor (skor total) sebagai Y. Rumus

untuk menghitung sumbangan efektif itu adalah sebagai berikut:

Rumus:

SR% = Sumbangan Relatif, = Koefisien Determinasi.

Adapun Sumbangan Relatif SR% diperoleh dari rumus :

I Jkreg.i Harga mutlak Jumlah Kuadrat Faktor ke-i Jkreg.t Harga mutlak Jumlah Kuadrat Total (semua faktor)

Uji Asumsi

Pada umumnya model-model analisis statistik inferensial yang digunakan

para peneliti untuk menguji data penelitiannya didasarkan pada asumsi-asumsi

tertentu. Asumsi dapat diartikan sebagai anggapan. Jadi dalam menerapkan

suatu model untuk menguji data para peneliti mendasarkan diri pada

anggapan-anggapan tertentu.

Menu modul Uji Asumsi :

a. Uji Normalitas sebaran

Model statistik yang digunakan untuk uji normalitas itu adalah Kai

Kuadrat (x’). Ini merupakan Kai Kuadrat yang khusus, karena frekuensi

teoretisnya dijabarkan dari frekuensi teoretis sebaran normal. Kaidah yang

digunakan adalah jika p>0.05 maka sebarannya dinyatakan normal, dan

sebaliknya jika ~ 5 0 . 0 5 sebarannya dinyatakan tidak normal(dalam uji satu-

ekor)

Uji normalitas menerima sekaligus lebih dari satu variabel yang akan

diuji. Masukan yang diperlukan jumlah variabel yang hendak diuji,

nomor-nomor variabel tersebut, dan nama-namanya.

Rumus:

db b-1 = frekuensi yang diobservasi

= frekuensi yang diharapkan db = derajat kebebasan b = jumlah kategori baris

b. Uji Linieritas Hubungan

Menurut Hakitn (2000:309) linieritas hubungan antara variabel

dependen dan independen adalah linier. Penentuan linieritas hubungan

menurut Hakim (2000:327-330) dapat dilakukan melalui 3 cara

1) Penentuan apakah ada hubungan yang signifikan antara variabel X dan

Y dengan menguji (slope yang sesungguhnya) adalah sama dengan

nol. Jika hipotesis ini ditolak, maka kita akan mengambil kesimpulan

bahwa terdapat bukti adanya hubungan linier. Hipotesis nol dan

hi po tesi s alternatifnya adalah sebagai berikut ;

: = 0 (tidak ada hubungan)

: 0 (ada hubungan)

Nilai statistik ujinya :

= koefisien fungsi regresi sampel = slope yang sesungguhnya =standar eror sampel = standar eror penaksiran

n = ukuran sampel X, = nilai sampel dari x

Dan uji statistik mengikuti distribusi t dengan derajat bebas n - 2,

karena nilai t hitung > t tabel, kita menolak . Maka kita dapat

32

mengambil kesimpulan bahwa terdapat hubungan linier yang

signifikan diantara variabel x dan y.

2) Membentuk sebuah selang keyakinan untuk penafsiran dan

kemudian menentukan nilai hipotesis adalah termasuk dalam

interval.

Penaksiran selang keyakinan dari akan dihasil kan dengan

menggunakan ruin us :

Jika nilainya lebih dari nol, maka kita dapat menyimpulkan bahwa

terdapat hubungan linier positif yang signifikan diantara variabel x dan

variabel y. Jika interval tersebut meliputi angka nol, inaka

kesimpulannya adalah tidak ada hubungan yang signifikan.

3) Metode ketiga untuk menandai adanya hubungan linier di antara dua

variabel adalah dengan menggunakan koefisien korelasi, sampel r. Ada

atau tidak adanya hubungan linier di antara x dan y dapat diuji dalam

bentuk koefisien korelasi dengan hasil yang sama (ekuivalen). Uji

terhadap keberadaan hubungan linier adalah sama dengan penentuan

apakah ada korelasi yang signifikan di antara mereka. Koefisien

korelasi populasi p dihipotesiskan sama dengan nol. Maka hipotesis

nol dan hipotesis alternatifnya akan menjadi :

: = 0 (tidak ada korelasi)

: p 0 (ada korelasi)

33

Statistik uji untuk menentukan eksistensi dari korelasi yang signifikan

diberikan oleh persamaan :

t = statistik uji r = koefisien korelasi sampel

= koefisien korelasi populasi n = ukuran sampel

= koefisien determinasi

Program-program korelasi, regresi, dan anakova dalam SPS berasumsi

hubungan yang linier. Sebagai akibatnya, j ika hubungan antara variabel

bebas X dengan variabel terikat Y tidak linier, maka korelasi yang

dihasilkan bisa sangat rendah, walaupun sebenarnya korelasinya cukup

tinggi jika digunakan model korelasi atau regresi yang tidak linier.

Sebelum melakukan uji korelasi atau regresi, sebaiknya dilakukan dulu uji

linieritas, untuk memastikan apakah derajat hubungannya linier atau

kuadratik (pangkat dua) atau dalam derajat yang lebih tinggi lagi, misalnya

kubik (pangkat tiga), kuartrik (pangkat empat), dan seterusnya.

Linier tidaknya korelasi disimpulkan dari peluang ralat p ‘Beda’-nya.

Beda itu sendiri sebenarnya menguji signifikansi perbedaan antara korelasi

linier dan korelasi kuadratik. Perbedaan itu diuji melalui harga F dalam

sumber perbedaan tersebut. Jika p beda < 0.050 maka beda dinyatakan

signifikan, sedang jika p beda > 0.05 inaka perbedaan antara kedua itu

dinyatakan nirsignifikan. Jika perbedaannya tidak signifikan maka derajat

34

hubungan yang dipakai adalah derajat hubungan yang lebih rendah,

misalnya derajat hubungan linier. Sebaliknya jika p-beda < 0.05, maka

korelasinya akan dinyatakan kuadratik, dan tentu peneliti lebih untung

menggunakan model kuadratik daripada model linier, sebab dengan model

kuadratik diperoleh korelasi yang lebih tinggi daripada menggunakan

model linier.

Uji Homogenitas Variansi Antar Kelompok

Uji homogenitas hendak untuk menguji apakah dua atau lebih kelompok

adalah homogen (sama) sehubungan dengan suatu distribusi sifat tertentu.

Prosedur pengujiannya menggunakan rumus Kai Kuadrat :

Ada empat model uji homogenitas variansi antar kelompok yang tersedia

dalam SPS, yaitu :

a. Uji Homogenitas Variansi F-max Hartley

b. Uji Homogenitas Variansi C-Cochran

c. Uji Homogenitas Variansi Bartlett

d. Uji Homogenitas Variansi Pasangan Besar/KeciI

dan jumlah itu sudah dipandang cukup untuk keperluan perbandingan.

4. Uji Analisis

a. Analisis Regresi Berganda

Definisi : suatu proses melakukan estimasi untuk memperoleh suatu

hubungan fungsional antara variabel acak Y yang biasa disebut sebagai

35

variabel teri kat dengan variabel X yang disebut

variabel bebas Persamaan regresi digunakan untuk

memprediksi nilai Y untuk nilai X tertentu.

Persamaan regresi ini merupakan suatu persamaan mateinatis yang

mendefinisikan suatu hubungan antara 2 variabel dan setelah persamaan

regresi diperoleh kemudian digunakan untuk mencari Y regresi (nilai Y

prediksi). Caranya adalah dengan memasukkan setiap nilai X kedalam

persamaan regresi untuk memperoleh nilai Y prediksi.

Keterangan: Y' = nilai Y prediksi a =intercept b = slope atau rata-rata Y prediksi jika X = variabel bebas e = kesalahan prediksi

Untuk menghitung a dan b digunakan rumus sebagai berikut :

atau

36

b. Analisis Korelasi

Bila analisis regresi berusaha memprediksi bentuk hubungan antara

variabel Y dan variabel X tertentu, analisis korelasi berusaha menghitung

arah dan kekuatan hubungan antara variabel Y dan variabel X.

Kekuatan dan arah hubungan antara 2 variabel diukur dengan

koefisien korelasi bertanda + (positif) atau - (negatif), dengan angka yang

Semakin mendekati + I , koefisien korelasi menunjukkan adanya

hubungan positif dan kuat. Koefisien korelasi yang mendekati -1

menunjukkan hubungan negatif dan kuat. Jika koefisien korelasi

mendekati 0, memberikan indikasi bahwa variabel memiliki hubungan

yang lemah.

Untuk mencari koefisien korelasi digunakan rumus:

I

n = jumlah pasangan data X = variabel bebas Y = variabel terikat

c. Analisis ANOVA

(ANOVA) digunakan untuk menguji hipotesis

tentang perbedaan lebih dari dua rata-rata populasi. Langkah-langkah

pengujian ANOVA dibedakan menjadi dua : One Way ANOVA dan Two

37

Penelltian ini menggunakan karena hanya

memperhitungkan satu faktor yang menyebabkan variasi.

Langkah-langkah pengujian :

1 ) Menentukan dan

selalu menyatakan tidak ada perbedaan diantara rata-rata beberapa

populasi. Sedangkan menyatakan satu atau lebih rata-rata populasi

tidak sama dengan rata-rata populasi lainnya.

2) Menentukan daerah penerimaan dan

Berbeda dengan pengujian hipotesis yang menggunakan distribusi Z

atau t, pengujian dengan metode ANOVA menggunakan distribusi F.

Ciri-ciri distribusi ini adalah: kontinyu, bernilai nol atau positif,

distribusi condong ke kanandan tidak pernah memotong sumbu datar.

Titik kritis pada daerah penerimaan dan dicari dengan bantuan

tabel F. Titik kritis ditentukan oleh taraf nyata dan derajat bebas

atau (df).

Derajat bebas terdiri dari:

- Nuinerator = k - 1

- Denominator = k(n- 1 )

dimana : k = jumlah kolom n = jumlah elemen tiap kolom

Sedangkan a adalah Level of Significance atau Taraf Nyata, yang

menunjukkan besarnya kemungkinan penerimaan

38

Besarnya a ditentukan oleh peneliti, berkisar antara 25% sampai 0.1 YO.

Tapi yang paling umum digunakan adalah sebesar 5%.

3) Menentukan nilai statistik uji

Nilai statistik uji atau disebut F-ratio atau F-test dihitung dengan

rumus:

F-ratio = Variance Between Sample Variance Within Sample

Residual Variation

Untuk menghitung F-ratio digunakan tabel ANOVA sebagai berikut:

4) Membandingkan nilai F-ratio dengan daerah penerimaan dan

diterima jika F-ratio lebih kecil dari titik kritis dan ditolak jika

F-ratio lebih besar dari titik kritis.

5 ) Mengambil kesimpulan

Jika diterima artinya kita menerima hipotesis yang menyatakan

bahwa rata-rata populasi tidak berbeda.

39

Menurut Hadi (2000:52-53) ANOVA inengemban dua tugas penting,

yaitu melakukan uji-F dan melakukan uji-t. Uji-F (Fisher) merupakan uji

secara keseluruhan yang akan menyimpulkan apakah secara

keseluruhan perbedaan rerata antara dua kelompok (atau lebih) atau antara

dua amatan ulang (atau lebih) signifikan atau tidak.

Sedangkan uji-t (Student) merupakan uji-joli atau uji pasangan

yaitu uji perbedaan rerata antara dua kelompok atau antara dua

amatan ulangan. Jika jumlah kelompok atau jumlah amatan ulangannya

hanya dua, uji-t ini tidak perlu dilakukan, karena harga t-nya (jika

dikerjakan) akan sama dengan akar bilangan F. Dengan kata lain, uji-t

dikerjakan hanya jika jumlah kelompok atau jumlah amatan ulangnya

lebih dari dua.

Uji-t yang dilakukan setelah uji F ini disebut uji-t pasca uji-F, atau

post hoc t-test atau Dalam ilmu statistika dikenal

banyak uji-t pasca. Dalam program-program ANOVA dalam SPS model

uji-t pasca yang dipilih adalah uji-t Scheffe.

Asumsi dasar ANOVA (Hadi,2000:52) sebagai berikut :

1) asumsi yaitu bahwa sebaran variabel terikat

yang dibandingkan reratanya mengikuti sebaran

normal (tidak menyimpang secara signifikan dari sebaran normal baku

dari Gauss).

2) asumsi yaitu bahwa variansi antar kelompok

yang satu dengan kelompok lainnya, atau variansi antara amatan

40

ulangan yang satu dengan amatan ulangan lainnya, adalah homogen

(tidak berbeda secara signifikan).

3) variabel terikatnya merupakan variabel sinambung atau numerik

4) kelompok-kelompok yang di bandingkan merupakan kelompok yang

terpisah pilah satu sama lain