Page 113 - E-MODUL AJAR STATISTIKA PENDIDIKAN
P. 113

Uji Normalitas dilakukan sebagai uji prasyarat untuk
                  melakukan  pengujian  inferensial  yang  membutuhkan  data

                  yang  berdistribusi  normal.  Jadi,  sebelum  melakukan
                  perhitungan  data  perlu  dilakukan  uji  kenormalan  sesuai
                  rumus  uji  parametric  yang  akan  digunakan.  Uji  parametric

                  memerlukan data yang mensyaratkan berdistribusi normal.
                         Metode  analisis  pengujian  normalitas  data  dapat

                  dilakukan secara visual dan statistik. Metode analisis secara
                  visual  dengan  metode  grafik  normal,  histogram,  stem  leaf
                  (diagram  daun),  dan  box  plot,  sedangkan  analisis  secara

                  statistika ada lima yaitu: Uji Chi Kuadrat, Uji Lilifors, Uji Kertas
                  Peluang, Kolmogorov Smirnov dan Shapiro Wilk. Dalam buku
                  ini akan membahas Uji Normalitas Data mengguna Uji Chi

                  Kuadrat (Uji Goodness of Fit Distribusi Normal).
                  2.  Pengujian Normalitas Data dengan Chi Kuadrat
                         Uji  Normalitas  data  dengan  Metode  Chi  Kuadrat

                  disebut juga dengan Uji Goodness of Fit Distribusi Normal. Uji
                  Chi  Kuadrat  sering  digunakan  untuk  Uji  Normalitas  data.

                  Metode  ini  menggunakan  pendekatan  dengan  melakukan
                  penjumlahan dari penyimpangan data observasi pada setiap
                  kelas interval dengan nilai yang diharapkan.

                      Syarat    melakukan    Uji   Normalitas    data   perlu
                  memperhatikan hal berikut:

                     1)  Jumlah ukuran sampel lebih dari 30 (n >30)
                     2)  Data disajikan dalam tabel distribusi frekuensi
                        Adapun langkah untuk Uji Normalitas data mengikusti

                        tahapan sebagai berikut:

                                                                         106
   108   109   110   111   112   113   114   115   116   117   118