Page 57 - E-Modul Statistika Pendidikan

12.2.1.1 Normalitas Data Liliefors
Uji Liliefors merupakan salah satu uji statistika yang digunakan untuk
menguji normalitas data, yaitu apakah data tersebut brdistribusi normal atau
tidak. Uji Liliefors digunakan untuk data tunggal, bukan data kelompok(Nuryadi,
et al., 2017). Uji Normalitas data dengan Liliefors hampir sama dengan
menggunakan uji Kolmogorov Smirnov, hanya saja pada uji Liliefors digunakan
tabel Liliefors. Nama Liliefors berasal dari Hubert Liliefors, seorang profesor ahli
statistik dari George Washington University. Hubert Whitman Liliefors (1928 – 23
Februari 2008 Bethesda, Maryland) adalah seorang Ahli statistika Amerika.
Terlepas dari penemuannya pada Uji Liliefors, dia adalah seorang Profesor
statistika di George Washington University selama 39 tahun. Ia juga
mendapatkan PhD dari Universitas ini juga dibawah pengawasan Solomon
Kullback (3 April 1907 – 5 Agustus 1994), seorang ahli pengkodean dan ahli
matematika. Langkah-langkah melakukan uji normalitas melalui uji Liliefors;
1) Susun data secara berurutan dari skor terkecil sampai skor terbesar
2) Hitung rata-rata dan standar deviasi
3) Hitunglah nilai standar baku dengan menggunakan z-skor dari masing-
masing data
4) Tentukan nilai normal standar baku (z-skor) dengan menggunakan table
normal standar (baku) dari 0 – z.
5) Tentukan peluang F(zi)
Catatan jika
zi (+) maka F(zi) = 0,5 + angka table (table normal standar (baku) dari 0 – z)
zi ( – ) maka F(zi) = 0,5 – angka table (table normal standar (baku) dari 0 – z)
6) Tentukan nilai S(zi) dengan cara menghitung porporsi z1, z2, …zn yang lebih
kecil atau sama dengan zi dengan rumus:

7) Hitung selisih harga mutlak F(zi) – S(zi)
8) Ambil harga mutlak terbesar diantara harga mutlak tersebut dengan symbol
Lo (Lilliefors Observasi
9) Tentukan nilai L table dengan menggunakan table liliefors (Ltabel (0,05a),(n))
dengan kiteria pembilang α = 0,05 dan penyebut = n
10) Bandingkan Lo dengan Ltabel dengan kriterian sebagai berikut:
(1) Jika Lo lebih besar dari Ltabel berarti populasi berdistribusi tidak normal
(2) Jika Lo lebih kecil dari Ltabel berarti populasi berdistribusi normal

12.2.1.2 Normalitas Data kolmogorof-smirnov
Tes satu sampel Kolmogorov-Smirnov adalah suatu tes goodness-of-fit.
Artinya, yang diperhatikan adalah tingkat kesesuaian antara distribusi teoritis
tertentu. Tes ini menetapkan apakah sor-skor dalam sampel dapat secara masuk
akal dianggap berasal dari suatu populasi dengan distributive tertentu itu. Jadi,
tes mencakup perhitungan distribusi frekuensi kumulatif yang akan terjadi
dibawah distribusi teoritisnya, serta membandingan distribusi frekuensi itu
dengan distribusi frekuensi kumulatif hasil observasi. Distribusi teoriti tersebut
merupakan representasi dari apa yang diharapkan dibawah H0. Tes Ini
menerapkan suatu titik dimana kedua distribusi itu-yakni yang teoritis dan yang

51