BAB III METODE PENELITIAN. A. Tempat dan Waktu Penelitian. Untuk memperoleh data atau keterangan yang dibutuhkan dalam

Transkripsi

1 73 BAB III METODE PENELITIAN A. Tempat dan Waktu Penelitian 1. Tempat Penelitian Untuk memperoleh data atau keterangan yang dibutuhkan dalam menyelesaikan penelitian ini, maka penelitianini dilakukan di Stadion Manahan Surakarta. 2. Waktu Penelitian Berdasarkan beberapa pertimbangan terkait waktu, tempat, dan biaya maka rencana penelitian ini akan dilaksanakan pada minggu ke tiga bulan Maret tahun B. Populasi dan Sampel 1. Populasi Menurut Arikunto, Suharsimi (1996:115) populasi merupakan keseluruhan subyek penelitian.populasi diartikan sebagai wilayah generalisasi yang terdiri atas objek yang mempunyai karakteristik tertentu dan mempunyai kesempatan yang sama untuk dipilih menjadi anggota sampel, sedangkan sampel merupakan bagian kecil dari suatu populasi. Sedangkan Sugiyono (2008:117) menyatakan bahwa populasi adalah wilayah generalisasi yang terdiri atas obyek atau subyek yang 73

2 74 mempunyai kualitas dan karakteristik tertentu yang diterapkan oleh peneliti untuk dipelajari dan kemudian ditarik kesimpulannya. Populasi dalam penelitian ini adalah seluruh atlet wheelchair race dijawa tengah yang kurang lebih berjumlah 14 orang C. Metode Penelitian Pendekatan yang dilakukan dalam penelitian ini adalah pendekatan kuantitatif,menggunakan rancangananalisis Faktor Konfirmatori (Emzir, 2008: 48). Analisis faktor adalah salah satu metode statistik multivariat yang mencoba menerangkan hubungan antara sejumlah perubahan-perubahan yang saling independen antara satu dengan yang lain sehingga bisa dibuat satu atau lebih kumpulan perubahan yang lebih sedikit dari jumlah perubahan awal. Analisis faktor digunakan untuk mengetahui faktor-faktor dominan dalam menjelaskan suatu masalah ( Metode statistik multivariat banyak digunakan. Salah satu multivariat digunakan dalam bidang olahraga untuk mengukur variabel dominan anthropometri dan fisik dalam keterampilan wheelchair race dimana variabelnya yaitu (lima variabel bebas dan satu variabel terikat) yang telah dikumpulkan akan diolah dan dianalisa menggunakan Program Statistik Komputerisasi dengan sistem SPSS (Statistical Product and Service Solutions) Versi 22 dan menggunakan AMOS 18. Statistik multivariat membutuhkan banyak perhitungan

3 75 matematis yang tidak memungkinkan dilakukan secara manual. Dengan banyak metode multivariat lain seperti analisis faktor konfirmatori yang tingkat kompleksnya dapat melebihi metode regresi berganda maka dilakukan penghitungan menggunakan SPSS dan AMOS (Santoso, 2012: 58). Menurut Latan (2012: 74) analisis faktor konfirmatori atau sering disebut confirmatory factor analysis (CFA) digunakan untuk menguji dimensionalitas suatu konstruk. Sedangkan Widarjono (2010: 275) mengatakan bahwa analisis faktor merupakan cara untuk mencari atau mendapatkan sejumlah variabel indikator yang mampu memaksimumkan korelasi antara variabel indikator. Ada dua jenis analisis faktor yaitu analisis faktor exploratori (exploratory factor analysis = EFA) dan analisis faktor konfirmatori (confirmatory factor analysis). Pada analisis eksploratori kita mencari sejumlah indikator untuk membentuk faktor umum (common factor) tanpa ada landasan teori sebelumnya. Dengan kata lain analisis eksporatori sebuah metode untuk membangun sebuah teori (theory building). Sedangkan pada analisis faktor konfirmatori kita mencari sejumlah variabel indikator yang membentuk variabel yang tidak terukur langsung tersebut didasarkan pada landasan teori yang ada. Sejarah terciptanya software structural equation modeling (SEM) berawal dari dikembangkannya analysis covariance.tujuan utama dikembangkannya softwer SEM kala itu adalah untuk menghasilkan suatu alat analisis yang

4 76 powerful dan dapat digunakan untuk menjawab berbagai masalah riset yang bersifat substantif.sem merupakan kombinasi metodelogi dua disiplin ilmu, yaitu model analisis faktor konfirmatori (confirmatory factor analysis model) yang diambil dari psychometric dan model persamaan struktural (structural equation model) yang diambil dari econometrics.sem lebih mengutamakan pengujian confirmatory dibandingkan dengan pengujian exploratory sehingga lebih tepat digunakan untuk menguji teori dibanding dengan mengembangkan teori (Latan, 2012: 2). Menurut (Sarwono dan Budiono 2012: 280), diagram jalur SEM berfungsi untuk menunjukkan pola hubungan antara variabel yang kita teliti. Dalam SEM pola hubungan antar variabel akan diisi dengan variabel yang diobservasi, variabel laten dan indikator. Didasarkan pola hubungan antar variabel, SEM dapat diuraikan menjadi dua bagian yaitu: model pengukuran, dan model struktural. Model pengukuran mengidentifikasi hubungan atar variabel yang diobservasi dan yang tidak diobservasi. Dengan kata lain model pengukuran menyediakan hubungan nilai-nilai antara instrumen pengukuran varibael-variabel indikator yang diobservasi dengan konstruk-konstruk yang dirancang untuk diukur (variabel-variabel laten yang tidak diobservasi). Sedangkan model struktural mengidentifikasi hubungan antar semua variabel yang tidak diobservasi. Itulah sebabnya model struktural

5 77 mengidentifikasi variabel-variabel laten mana saja yang secara langsung ataupun tidak langsung mempengaruhi perubahan nilai variabel laten lainnya dalam model.dalam diagram jalur yang dimodifikasi dapat diterangkan sebagai berikut: (1) Ada 1 variabel laten, yaitu prestasi 100m wheelchair race(y). (2) Variabel laten mempunyai indikator/ variabel yang dapat diobservasi secara langsung. (3) Diasumsi variabel-variabel X tersebut mempengaruhi variabel Y. D. Variabel Penelitian Variabel dalam penelitian ini terdiri dari 5 (lima) variabel bebas (independent) dan 1 (satu) variabel terikat (dependent) dengan rincian yaitu: 1. Variabel bebas (independent) dalam penelitian ini adalah sebagai variabel atributif, yang terdiri dari: 1) Faktor Anthropometri dapat diartikan sebagai ukuran tubuh atau ukuran eksternal bagian tubuh. Faktor anthropometri dalam penelitian ini adalah: a. Panjang lengan b. Berat badan 2) faktor Kondisi fisik dalam penelitian ini adalah: a. Kekuatan otot perut b. Power otot lengan c. Fleksibilitas togok 2. Variabel terikat (dependent), yaitu prestasi wheelchair race 100m

6 78 E. Definisi Operasional Untuk memberikan penafsiran yang sama terhadap faktor anthropometri dan kemampuan fisik dominan penentu keterampilan bermain sepakbola, maka perlu dijelaskan definisi dari variabel-variabel penelitian yaitu sebagai berikut: 1. Panjang Lengan panjang lengan adalah jarak yang diukur dari titik acromion pada humerus sampai titik styloid pada ulna. panjang lengan diukur dari acromion sampai ulna dengan menggunakan meteran satuannya berupa cm dan skala data ratio. 2. Berat badan adalah berat badan atlet yang diukur dengan timbangan berat badan dalam satuan kilogram (kg) dan skala data ratio. 3. Power otot Lengan Power otot lengan yaitu daya/tenaga yang dihasilkan oleh otot lengan dengan kuat dan cepat guna mendorong ring pada wheelchair. power lengan diukur dengan mendorong bola medicine jauh ke depan sejauh mengkin sebanyak tiga kali, Jarak diukur dari tempat jatuhnya bola hingga ujung Nilai yang diperoleh adalah jarak yang terjauh dari ketiga ulangan yang dilakukan. Alat yang digunakan berupa bola medicine, meteran dengan satuan centimeter. dan skala data ratio

7 79 4. Kekuatan otot Perut Kekuatan otot perut adalah kemampuan otot perut terbesar seseorang dengan gerakan baring duduk atau sit-up. Untuk mengukur kekuatan otot perut menggunakan sit up dengan jumlah ulangan sebanyak-banyaknya dalam satu menit dan skala data ratio. 5. Fleksibilitas togok Fleksibilitas togok adalah jangkauan terjauh yang diraih oleh saat meluncurkan tangan ke depan pada posisi duduk, kaki diregangkan dibuka selebar bahu dan lutut tidak ditekuk. Mengukur jarak jangkauan dengan pengukuran sit and reach dalam satuan centimeter (cm) dan skala data ratio. 6. Prestasi wheelchair race 100m Prestasi wheelchair race 100 m yaitu prestasi atau kemampuan seorang Atlet wheelchair dalam menempuh jarak 100m dalam waktu yang secepat cepatnya. diukur dari tempat start sampai finis menggunakan stopwach dengan satuan waktu berupa secon/detik dan skala data ratio.

8 80 F. Teknik Pengumpulan Data Teknik pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian ini adalah dengan tes dan pengukuran. Jenis tes yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut: 1. Panjang Lengan a. Tujuan : Untuk mengukur panjang lengan. b. Alat & Fasilitas : Meteran, formulir, dan alat tulis. c. Petugas : Pengamat hasil ukuran merangkap mencatat hasil. d. Pelaksanaan : 1) Testi berdiri tegak diatas lantai yang rata 2) panjang lengan diukur dengan posisi anatomi pada lantai yang datar tanpa menggunakan alas kaki, panjang lengan diukur dari acromion sampai ulna dengan menggunakan meteran 2. Berat Badan a. Tujuan : Untuk mengukur berat badan. b. Alat & Fasilitas : penimbang berat badan, formulir, dan alat tulis. c. Petugas : Pengamat hasil ukuran merangkap mencatat hasil. d. Pelaksanaan : 1) Atlet mengenakan pakaian seminim mengkin tanpa mengenakan alas kaki. 2) Saat penimbangan badan tegak dan pandangan lurus kedepan e. Penilaian : Nilai tertera pada alat penimbang dalam satuan kg.

9 81 3. Power Otot lengan a. Tujuan : Untuk mengukur power lengan dan bahu b. Alat & Fasilitas : bola medisin seberat 2,721 kg, kapur atau isolasi warna, bangku, meteran c. Pelaksanaan : 1) Testi duduk dengan punggung lurus 2) Testi memegang bola medisin dengan kedua tangan disamping, didepan dada dan dibawah dagu. 3) Testi mendorong bola medisinkedepan sejauh mungkin, punggung tetap menempel disandaran. 4) Testi melakukan ulangan sebanyak 3 kali 5) Sebelum melakukan testi boleh mencoba 1 kali d. Penilaian : 1. jarak diukur dari tempat jatuhnya bola hingga ujung bangku. 2. Nilai yang diperoleh adalah jarak yang terjauh dari ketiga ulangan yang dilakukan 4. Kekuatan otot perut a. Jenis Tes :Sit-Up selama 1 menit b. Tujuan :Mengukur kekuatan otot perut

10 82 c. Alat dan peralatan: blangko pencatat, lantai datar atau matras, dan stopwach d. Pelaksanaan Tes 1) Posisi tubuh tidur terlentang 2) Kaki menutup,menempel satu sama lain 3) Lutut ditekuk kurang lebih 45 derajat, sehingga membentuk posisi kaki V- Sit Up 4) Kedua tangan menyentuh belakang telinga. 5) Setelah itu gerakkan tubuh bagian atas naik turun 6) Ketika naik, perut dan dada harus sampai menyentuh paha 7) Ketika turun, kepala tidak boleh sampai menyentuh lantai, tetapi pundak harus menyentuh lantai. 8) Posisi tangan jari-jari tangan harus tetap menmpel disamping telinga. 9) Jika pergerakan atau pelaksanaan tidak sesuai dengan prosedur yang ada. Maka tidak bisa dihitung. 10) Perhitungan, jika dimulai dari posisi dibawah, maka duhitung sekali jika sudah turun lagi. Begitu juga sebaliknya. Jika dimulai dari atas, maka dihitung satu jika berada di posisi atas lagi.

11 83 5. Fleksibilitas Togok a. Tujuan : untuk mengukur fleksi pinggul dan punggung, juga elastisitas otot-otot hamstring. b. Alat dan fasilitas: lantai yang bersih dan rata, penggaris, alat tulis dan blanko. c. Petugas : pengamat sekaligus sebagai pengukur hasil dan pencatat hasil. d. Pelaksanaan : 1) testiduduk dengan kedua kaki diterjulur kedepan dan di buka selebar bahu. 2) Badan dibungkukkan, kedua lengan dijulurkan ke depan dengan posisi telapak tangan tengkurap/ menghadap ke bawah dan menahan jangkauan selama 2 detik kemudian pngukuran dilakukan. 3) Pelaksanaan dilakukan dengan dua kali pengulangan. e. Penilaian : Skor akhir adalah jarak jangkauan terjauh yang dicapai oleh testi, diukur dalam cm.

12 84 6. Keterampilan wheelchair race Petunjuk Pelaksanaan Tes Lari Sprint 100 meter A. Tujuan untuk mengukur kecepatan siswa dalam melakukan lari 100 meter. B. Alat dan Perlengkapan 1. Lintasan lari yang terdiri dari lima lintasan ddenngan jarak tempuh 100 meter. 2. Bendera start 3. Stopwatch. 4. Peluit. 5. Blangko dan alat tulis. C. Kwajiban petugas 1. Petugas I a. Berdiri di garis start b. Memberi aba-aba start. 2. Petugas II a. Berdiri di garis finish. b. Mengambil waktu siswa saat berlari sampai melewati garis finish.

13 85 c. Memberi aba-aba tanda kesiapan petugas II kepada petugas I untuk mengambil waktu pelari berikutnya. 3. Petugas III a. Berdiri di daerah finish. b. Mencatat hasil tes lari. D. Pelaksanan 1. Petugas memberi pemanasan pada peserta. 2. Testi siap di belakang garis start. 3. Testi melakukan lari 100 meter dengan kecepatan maksimal masingmasing sampaii melewati garis finish 4. Masing-masing peserta melakukan tes sebanyak 2 kali.

14 start 100 meter finish 4 5 E. Pencatatan hasil Masingg-masing peserta diambil waktu tempuhnya selama berlari mulai dari garis start sampai garis finish. G. Teknik Analisis Data Metode statistik yang dapat mempertimbangkan sekian banyak faktor untuk menjelaskan hubungan yang terjadi dalam sebuah fenomena sosial atau alam yang kompleks. Metode itu dinamakan statistik multivariat. Kata multi menunjukkan kemampuan metode tersebut, sekaligus juga ciri metode itu, untuk mengolah sekian variabel secara bersama-sama dalam menjawab persoalan statistik tertentu. Menurut JR. Hair Joseph F, dkk (1995: ) analisis faktor adalah suatu analisis yang digunakan untuk menganalisis struktur interrelationship atau korelasi diantara sejumlah variabel. Adapun langkah-langkah dalam melakukan

15 87 analisis faktor dalam penelitian ini dilakukan dengan menggunakan program AMOS versi 18, untuk menganalisis hubungan kausalitas dalam model struktural yang diusulkan.beberapa hal yang harus diperhatikan sebelum melakukan pengujian model struktural dengan menggunakan program amos,meliputi: 1. Asumsi Normalitas Dalam SEM terutama bila diestimasi dengan tehnik maximum likelihood mensyaratkan sebaiknya asumsi normalitas pada data terpenuhi. Untuk menguji asumsi normalitas maka digunakan nilai z statistik untuk skewness dan kurtosisnya. Curran et al., dalam Ghozali dan Fuad (2005) membagi distribusi data menjadi 3 bagian, yaitu: a. Normal jika nilai skewness kurang dari 2 dan nilai kurtosis kurang dari 7. b. Moderately non-normal, yaitu besarnya data yang tidak normal adalah sedang. Nilai skewnessberkisar antara 2 sampai 3 dan nilai kurtosis antara 7 sampai 21. c. Extremely non-normal, yaitu distribusi data yang tidak normal sangat besar dimana nilai skewness diatas 3 dan nilai kurtosis diatas Asumsi Outliers Outliers merupakan observasi data yang memiliki karakteristik unik yang sangat berbeda jauh dari observasi-observasi lainnya dan muncul dalam bentuk

16 88 nilai ekstrim, baik untuk sebuah variabel tunggal atau variabel kombinasi (Hair et al. dalam Ferdinand, 2002). Dalam analisis multivariate adanya outliers dapat diuji dengan statistik Chi Square (x 2 ) terhadap nilai mahalanobis distance square pada tingkat signifikansi 0,001 dengan degree of freedom sejumlah variabel yang digunakan dalam penelitian (Ferdinand, 2002), dalam hal ini variabel yang dimaksud adalah jumlah item pengukuran pada model, bila terdapat observasi yang mempunyai nilai mahalanobis distancesquare yang lebih besar dari Chi Square maka observasi tersebut dikeluarkan dari analisis. Umumnya perlakuan terhadap outliers adalah dengan mengeluarkannya dari data dan tidak diikutsertakan dalam perhitungan berikutnya. Bila tidak terdapat alasan khusus untuk mengeluarkan outliers, maka observasi dapat diikutsertakan dalam analisis selanjutnya. Evaluasi outliers ini dilakukan dengan bantuan program komputer AMOS versi Evaluasi Atas Kriteria Goodness Of Fit Menurut Hair et al (1998), tidak ada alat uji statistik tunggal untuk menguji hipotesis mengenai model dalam analisis SEM, tetapi menggunakan berbagai fit index untuk mengukur derajat kesesuaian antara model yang disajikan dan data yang disajikan. Fit index yang digunakan meliputi:

17 89 a. Mengukur Chi Square Statistic Tujuan analisis ini adalah mengembangkan dan menguji sebuah model yang sesuai dengan data. Chi square sangat bersifat sensitif terhadap sampel yang terlalu kecil maupun yang terlalu besar. Oleh karenanya pengujian ini perlu dilengkapi dengan alat uji lainnya. Nilai Chi-squares merupakan ukuran mengenai buruknya fit suatu model (Ghozali dan Fuad, 2005). Data pengujian dengan nilai X 2 yang rendah dan menghasilkan tingkat signifikansi yang lebih besar dari 0,05 akan mengindikasikan tidak adanya perbedaan yang signifikan antara matriks kovarians yang diestimasi. b. Goodness Of Fit Index (GFI) Indeks yang menggambarkan tingkat kesesuaian model secara keseluruhan yang dihitung dari residual kuadrat dari model yang diprediksi dibandingkan data yang sebenarnya. Nilai GFI 0,90 atau yang mendekati 1 mengisyaratkan model yang diuji memiliki kesesuaian yang baik. c. The Root Mean Square Error of Approximation (RMSEA) RMSEA merupakan indeks pengukuran yang mencoba memperbaiki kecenderungan statistic chi squareyang menolak model dengan jumlah sampel yang besar. Nilai RMSEA antara 0,5 dan 0,08 mengindikasikan indeks yang baik untuk menerima kesesuaian sebuah model (Ghozali, 2005).

18 90 d. Adjusted Goodness Fit Of Index (AGFI) Indeks ini merupakan pengembangan dari Goodness Fit Of Index (GFI) yang telah disesuaikan dengan ratio dari degree of freedom model yang diajukan dengan model konstruk tunggal dengan semua indicator pengukuran konstruk (Ghozali dan Fuad, 2005). Nilai yang direkomendasikan adalah AGFI 0,90, semakin besar nilai AGFI maka semakin baik kesesuaian yang dimiliki model. e. Tucker Lewis Index (TLI) TLI merupakan indeks kesesuaian incremental yang membandingkan model yang diuji dengan baseline model. TLI digunakan untuk mengatasi permasalahan yang timbul akibat kompleksitas model (Ghozali dan Fuad, 2005). Nilai penerimaan yang direkomendasikan adalah nilai TLI 0,90. TLI merupakan indeks yang kurang dipengaruhi oleh ukuran sampel. f. Normed Fit Index (NFI) Indeks ini juga merupakan ukuran perbandingan antara proposed model dan null model (Ghozali, 2005). Nilai yang direkomendasikan adalah NFI 0,90. g. Comparative Fit Index (CFI) CFI juga merupakan indeks kesesuaian incremental. Besaran indeks ini adalah dalam rentang 0 sampai 1 dan nilai yang mendekati 1

19 91 mengindikasikan model memiliki tingkat kesesuaian yang baik. Indeks ini sangat dianjurkan untuk dipakai karena indeks ini relatif tidak sensitif terhadap besarnya sampel dan kurang dipengaruhi oleh kerumitan model.nilai penerimaan yang direkomendasikan adalah CFI 0,90 (Ghozali dan Fuad, 2005). h. Normed Chi Square (CMIN/DF) CMIN/DF adalah ukuran yang diperoleh dari nilai chi square dibagi dengan degree of freedom. Indeks ini merupakan indeks kesesuaian parsimonious yang mengukur hubungan goodness of fit model dan jumlah-jumlah koefisien estimasi yang diharapkan untuk mencapai tingkat kesesuaian Tabel 3.1 Indikator Goodnes-of-Fit Model Kriteria Control of Value Keterangan X 2 Chi Square Diharapkan kecil Baik X 2 Significance Probability 0,05 Baik GFI 0,90 Baik RMSEA 0,08 Baik AGFI 0,90 Baik CFI 0,90 Baik TLI 0,90 Baik NFI 0,90 Baik CMIN/DF < 2,00 5,00 Baik Sumber: Santoso (2007 : 94) dan Ghozali (2008 : 65).

20 92 4. Pengujian Hipotesis Pengujian hipotesis yang diajukan dalam penelitian ini dilakukan dengan menggunakan hasil analisis regression weights berdasarkan perhitungan analisis korelasi dengan menggunakan program AMOS 22 untuk mengidentifikasi adanya hubungan antara variabel pada taraf signifikan 5% maupun 1% (Imam Ghozali, 2005:15). Sedangkan untuk menguji factor terbesar yang berhubungan dengan prestasi wheelchair race diperoleh dengan melihat besarnya nilai standardized regression weights.