Uji homogenitas digunakan untuk menguji apakah dua atau lebih kelompok sampel berasal dari populasi yang sama. Terdapat dua jenis uji homogenitas, yaitu Uji Fisher untuk dua kelompok dan Uji Bartlett untuk lebih dari dua kelompok. Kedua uji menghitung nilai statistik dan membandingkannya dengan nilai kritis untuk menentukan apakah varian antar kelompok berbeda secara signifikan. Contoh menunjukkan b
Bab 1 membahas latar belakang pengujian hipotesis analisis varians dua arah, rumusan masalah dan tujuan penelitian. Rumusan masalah membahas definisi, jenis dan langkah-langkah analisis varians dua arah. Tujuan penelitian adalah memberikan pemahaman tentang analisis varians dua arah dan mampu melakukan pengujiannya.
Pengujian klasifikasi dua arah tanpa reaksi adalah pengujian hipotesis beda rata-rata dengan dua faktor tanpa mempertimbangkan interaksinya. Langkah-langkahnya meliputi formulasi hipotesis, menentukan taraf nyata dan F tabel, membuat ANOVA, dan menyimpulkan.
Statistika Uji Homogenitas (Uji Fmax, Uji Barlett, dan Uji Runs)Awal Akbar Jamaluddin
油
1. Tulisan ini membahas tiga metode pengujian homogenitas data yaitu uji F, uji Barlett, dan uji Runs.
2. Uji F digunakan untuk menguji homogenitas dua kelompok data dengan membandingkan nilai F hitung dan F tabel.
3. Uji Barlett menggunakan statistik chi-kuadrat untuk menguji apakah varians beberapa sampel berasal dari populasi yang sama.
4. Uji Runs menghitung jumlah run (deretan data yang sama
Dokumen tersebut merangkum pengertian dan manfaat analisis varians (ANAVA) untuk menguji perbedaan rerata antar sampel. ANAVA dapat digunakan untuk data satu atau lebih variabel, dan memberikan nilai F untuk menentukan signifikansi perbedaan antar kelompok. Dokumen juga menjelaskan rumus-rumus dasar dan langkah-langkah pelaksanaan ANAVA satu jalur dan lebih.
ANAVA 2 jalur digunakan untuk menguji perbedaan antar kelompok data interval atau rasio yang berasal dari 2 variabel bebas dengan menganalisis sumber variasi total menjadi antar kelompok, antar variabel, dan dalam kelompok. Uji F dilakukan untuk mengetahui ada tidaknya perbedaan penurunan tingkat depresi berdasarkan dosis obat dan jenis kelamin.
Dokumen tersebut membahas tentang analisis varians satu arah untuk menguji hipotesis statistik. Secara singkat, dokumen menjelaskan tentang jenis-jenis varians, penggunaan distribusi F untuk menguji hipotesis perbedaan rata-rata populasi lebih dari dua, dan contoh soal pengujian hipotesis dengan analisis varians satu arah.
Laporan ini membahas praktikum analisis variansi terapan. Terdapat beberapa bab yang membahas landasan teori ANOVA satu arah dan dua arah beserta contoh soal dan penyelesaiannya. Soal uji kasus menguji pengaruh jenis pupuk terhadap hasil panen gabah dan pengaruh faktor shift kerja, kelompok pekerja dan jenis kelamin terhadap produktivitas pekerja.
Dokumen tersebut memberikan penjelasan mengenai pengertian penelitian komparatif dan teknik analisis komparatif serta beberapa jenis uji statistik yang digunakan dalam penelitian komparatif seperti uji t, uji chi kuadrat, uji F dan uji Bartlett beserta contoh penerapannya."
Dokumen tersebut membahas tentang uji normalitas dan homogenitas. Secara ringkas, terdapat beberapa metode uji normalitas seperti Chi-square, Lilliefors, Kolmogorov Smirnov, dan Shapiro Wilk. Metode tersebut digunakan untuk menguji apakah data berasal dari populasi berdistribusi normal. Selain itu, dibahas pula dua metode uji homogenitas yaitu uji homogenitas variansi dan uji Bartlett untuk menguji keseragaman variansi antar kelompok data.
Analisis varians satu arah digunakan untuk menguji hipotesis beda rata-rata tiga atau lebih kelompok dengan satu faktor. Langkah-langkahnya meliputi menentukan hipotesis nol dan alternatif, menghitung statistik uji F, membandingkan F hitung dengan F tabel, serta menyimpulkan apakah hipotesis nol diterima atau ditolak. Analisis varians disajikan dalam tabel yang mengelompokkan sumber variasi, derajat bebas
Dokumen tersebut memberikan penjelasan mengenai analisis variansi (ANOVA) dan contoh penggunaannya untuk menguji perbedaan rata-rata antar kelompok. Secara singkat, ANOVA digunakan untuk menguji hipotesis apakah beberapa populasi memiliki rata-rata yang sama dengan membandingkan variasi antar kelompok dan variasi dalam kelompok berdasarkan rasio F. Contoh yang diberikan melibatkan empat jenis makanan untuk kambing dan menunjuk
UJI BEDA (KOMPARASI) t - TEST (PRETEST-POSTEST)EDI RIADI
油
T-test digunakan untuk menguji perbedaan rata-rata antara dua kelompok independen sebelum dan sesudah perlakuan, dengan menggunakan data skala interval/rasio. Terdapat dua model: separate variance untuk sampel tidak homogen dan pooled variance untuk sampel homogen, dengan menentukan derajat kebebasan dan nilai-t tabel. Contoh menguji perbedaan hasil belajar statistika antara kelas eksperimen dan kontrol menunjukkan hasil yang sama secara manual dan IBM SP
PEMBAHASAN
PENGERTIAN
Analisis varian atau lebih dikenal dengan sebutan Anava atau Anova adalah jenis analisis statistika yang digunakan untuk menguji perbedaan antara 3 (tiga) kelompok data (pengamatan) atau lebih. Anava tidak hanya mampu menguji perbedaan antara 3 (tiga) kelompok data atau lebih dari satu variabel bebas, tetapi juga bisa untuk menyelesaikan kelompok-kelompok data yang berasal dari 2 (dua) variabel bebas atau lebih.
Anava 1 (satu) jalur adalah teknik statistika parametik yang digunakan untuk menguji perbedaan antara 3 (tiga) atau lebih kelompok data berskala interval atau rasio yang berasal dari 1 (satu) variabel bebas.
KLASIFIKASI
Analisis varian memiliki dua klasifikasi, yaitu satu arah dan dua arah.
TUJUAN DAN FUNGSI
Tujuan dari uji Anava atau Anova satu jalur adalah untuk membandingkan lebih dari dua rata-rata.
Fungsinya adalah untuk menguji kemampuan generalisasi, yaitu menguji signifikansi dari hasil penelitian (Anava atau Anova satu jalur). Jika terbukti berbeda berarti kedua sampel tersebut dapat digeneralisasikan yang berarti data sampel dianggap dapat mewakili populasi.
CONTOH SOAL
Seorang manajer sebuah bank sedang meninjau kinerja dari para karyawan bagi kemungkinan menaikkan gaji dan mempromosikan jabatan. Di dalam mengevaluasi para petugas kasir (teller), manajer menentukan bahwa kriteria dari kinerja mereka adalah jumlah pelanggan yang dilayani setiap hari.
TABEL
DATA EVALUASI 3 ORANG KASIR PELANGGAN YANG DILAYANI
Harike- Kasir 1 Kasir 2 Kasir 3
1 45 55 54
2 56 50 61
3 47 53 54
4 51 59 58
5 50 58 52
6 45 49 51
Buktikan apakah ada perbedaan atau tidak antara kasir 1, kasir 2, dan kasir 3?
Jawab:
Langkah-langkah:
Diasumsikan bahwa data dipilih secara random, berdistribusi normal, dan variannya homogen.
Hipotesis (H1 dan H0) dalam bentuk kalimat:
H0 : tidak ada perbedaan yang signifikan antara pelanggan pada kasir 1, kasir 2, dan kasir 3.
H1 : ada perbedaan yang signifikan antara pelanggan pada kasir 1, kasir 2, dan kasir 3.
Hipotesis Ha dan Hodalam bentuk statistika :
H0 : 袖1 = 袖2 = 袖3
H1 : minimal ada satu 袖i yang berbeda.
Daftar statistika induk
Hari ke- Kasir 1 Kasir 2 Kasir 3
1 45 55 54
2 56 50 61
3 47 53 54
4 51 59 58
5 50 58 52
6 45 49 51
statistika Total = T
N 6 6 6 18
裡xi 294 324 330 948
裡x2 14496 17580 18222 50298
X 49 54 55 158
S^2 2419 2932,8 3239,4 8590,8
Menghitung Jumlah Kuadat Antar Group (JKX)
JKX = (X_i)^2/n-(X_)^2/N
JKX =(294^2/6 + 324^2/6 + 330^2/6 ) - 948^2/18
= 50052 - 49928
= 124
Menghitung derajat bebas antar group dengan rumus
DbX = 3-1 A= jumlah group
= 3-1
= 2
Menghitung kuadrat Rerata Antar group (KRX)
KRX = JKX/dbX
= 124/2
= 62
Menghitung Jumlah Kuadrat Dalam group (JKD)
JKD = 裡 X2T - 裡((裡Xi)^2)/n
= 50298 ( 294^2/6 + 324^2/6+ 330^2/6 )
= 50298 - 50052
= 246
Menghitung derajat bebas
1) Analisis varian dua arah digunakan untuk mengetahui pengaruh dua kriteria terhadap hasil yang diinginkan;
2) Metode ini membandingkan rata-rata dari beberapa kategori untuk satu variabel perlakuan serta memperluas analisis pada situasi dimana hal yang diukur dipengaruhi oleh dua faktor;
3) Terdapat dua jenis analisis varian dua arah, yaitu tanpa interaksi dan dengan interaksi antar faktor.
Makalah ini membahas analisis ragam satu arah (one way ANOVA) untuk menguji apakah terdapat perbedaan produksi kayu di sebuah perkebunan jati selama lima tahun terakhir. Hasil analisis menunjukkan tidak ada perbedaan signifikan antara tahun-tahun tersebut.
Pertemuan 11 (uji normalitas dan homogenitas)reno sutriono
油
Dokumen tersebut membahas tentang uji normalitas dan homogenitas data. Secara singkat, dibahas tentang cara menguji normalitas data menggunakan grafik ogive, tingkat kemiringan, uji Chi-Kuadrat, dan uji Liliefors. Juga dibahas tentang uji homogenitas menggunakan uji F dan uji Bartlett. Contoh kasus juga disajikan untuk mendemonstrasikan penggunaan uji-uji tersebut.
ANAVA 2 jalur digunakan untuk menguji perbedaan antar kelompok data interval atau rasio yang berasal dari 2 variabel bebas dengan menganalisis sumber variasi total menjadi antar kelompok, antar variabel, dan dalam kelompok. Uji F dilakukan untuk mengetahui ada tidaknya perbedaan penurunan tingkat depresi berdasarkan dosis obat dan jenis kelamin.
Dokumen tersebut membahas tentang analisis varians satu arah untuk menguji hipotesis statistik. Secara singkat, dokumen menjelaskan tentang jenis-jenis varians, penggunaan distribusi F untuk menguji hipotesis perbedaan rata-rata populasi lebih dari dua, dan contoh soal pengujian hipotesis dengan analisis varians satu arah.
Laporan ini membahas praktikum analisis variansi terapan. Terdapat beberapa bab yang membahas landasan teori ANOVA satu arah dan dua arah beserta contoh soal dan penyelesaiannya. Soal uji kasus menguji pengaruh jenis pupuk terhadap hasil panen gabah dan pengaruh faktor shift kerja, kelompok pekerja dan jenis kelamin terhadap produktivitas pekerja.
Dokumen tersebut memberikan penjelasan mengenai pengertian penelitian komparatif dan teknik analisis komparatif serta beberapa jenis uji statistik yang digunakan dalam penelitian komparatif seperti uji t, uji chi kuadrat, uji F dan uji Bartlett beserta contoh penerapannya."
Dokumen tersebut membahas tentang uji normalitas dan homogenitas. Secara ringkas, terdapat beberapa metode uji normalitas seperti Chi-square, Lilliefors, Kolmogorov Smirnov, dan Shapiro Wilk. Metode tersebut digunakan untuk menguji apakah data berasal dari populasi berdistribusi normal. Selain itu, dibahas pula dua metode uji homogenitas yaitu uji homogenitas variansi dan uji Bartlett untuk menguji keseragaman variansi antar kelompok data.
Analisis varians satu arah digunakan untuk menguji hipotesis beda rata-rata tiga atau lebih kelompok dengan satu faktor. Langkah-langkahnya meliputi menentukan hipotesis nol dan alternatif, menghitung statistik uji F, membandingkan F hitung dengan F tabel, serta menyimpulkan apakah hipotesis nol diterima atau ditolak. Analisis varians disajikan dalam tabel yang mengelompokkan sumber variasi, derajat bebas
Dokumen tersebut memberikan penjelasan mengenai analisis variansi (ANOVA) dan contoh penggunaannya untuk menguji perbedaan rata-rata antar kelompok. Secara singkat, ANOVA digunakan untuk menguji hipotesis apakah beberapa populasi memiliki rata-rata yang sama dengan membandingkan variasi antar kelompok dan variasi dalam kelompok berdasarkan rasio F. Contoh yang diberikan melibatkan empat jenis makanan untuk kambing dan menunjuk
UJI BEDA (KOMPARASI) t - TEST (PRETEST-POSTEST)EDI RIADI
油
T-test digunakan untuk menguji perbedaan rata-rata antara dua kelompok independen sebelum dan sesudah perlakuan, dengan menggunakan data skala interval/rasio. Terdapat dua model: separate variance untuk sampel tidak homogen dan pooled variance untuk sampel homogen, dengan menentukan derajat kebebasan dan nilai-t tabel. Contoh menguji perbedaan hasil belajar statistika antara kelas eksperimen dan kontrol menunjukkan hasil yang sama secara manual dan IBM SP
PEMBAHASAN
PENGERTIAN
Analisis varian atau lebih dikenal dengan sebutan Anava atau Anova adalah jenis analisis statistika yang digunakan untuk menguji perbedaan antara 3 (tiga) kelompok data (pengamatan) atau lebih. Anava tidak hanya mampu menguji perbedaan antara 3 (tiga) kelompok data atau lebih dari satu variabel bebas, tetapi juga bisa untuk menyelesaikan kelompok-kelompok data yang berasal dari 2 (dua) variabel bebas atau lebih.
Anava 1 (satu) jalur adalah teknik statistika parametik yang digunakan untuk menguji perbedaan antara 3 (tiga) atau lebih kelompok data berskala interval atau rasio yang berasal dari 1 (satu) variabel bebas.
KLASIFIKASI
Analisis varian memiliki dua klasifikasi, yaitu satu arah dan dua arah.
TUJUAN DAN FUNGSI
Tujuan dari uji Anava atau Anova satu jalur adalah untuk membandingkan lebih dari dua rata-rata.
Fungsinya adalah untuk menguji kemampuan generalisasi, yaitu menguji signifikansi dari hasil penelitian (Anava atau Anova satu jalur). Jika terbukti berbeda berarti kedua sampel tersebut dapat digeneralisasikan yang berarti data sampel dianggap dapat mewakili populasi.
CONTOH SOAL
Seorang manajer sebuah bank sedang meninjau kinerja dari para karyawan bagi kemungkinan menaikkan gaji dan mempromosikan jabatan. Di dalam mengevaluasi para petugas kasir (teller), manajer menentukan bahwa kriteria dari kinerja mereka adalah jumlah pelanggan yang dilayani setiap hari.
TABEL
DATA EVALUASI 3 ORANG KASIR PELANGGAN YANG DILAYANI
Harike- Kasir 1 Kasir 2 Kasir 3
1 45 55 54
2 56 50 61
3 47 53 54
4 51 59 58
5 50 58 52
6 45 49 51
Buktikan apakah ada perbedaan atau tidak antara kasir 1, kasir 2, dan kasir 3?
Jawab:
Langkah-langkah:
Diasumsikan bahwa data dipilih secara random, berdistribusi normal, dan variannya homogen.
Hipotesis (H1 dan H0) dalam bentuk kalimat:
H0 : tidak ada perbedaan yang signifikan antara pelanggan pada kasir 1, kasir 2, dan kasir 3.
H1 : ada perbedaan yang signifikan antara pelanggan pada kasir 1, kasir 2, dan kasir 3.
Hipotesis Ha dan Hodalam bentuk statistika :
H0 : 袖1 = 袖2 = 袖3
H1 : minimal ada satu 袖i yang berbeda.
Daftar statistika induk
Hari ke- Kasir 1 Kasir 2 Kasir 3
1 45 55 54
2 56 50 61
3 47 53 54
4 51 59 58
5 50 58 52
6 45 49 51
statistika Total = T
N 6 6 6 18
裡xi 294 324 330 948
裡x2 14496 17580 18222 50298
X 49 54 55 158
S^2 2419 2932,8 3239,4 8590,8
Menghitung Jumlah Kuadat Antar Group (JKX)
JKX = (X_i)^2/n-(X_)^2/N
JKX =(294^2/6 + 324^2/6 + 330^2/6 ) - 948^2/18
= 50052 - 49928
= 124
Menghitung derajat bebas antar group dengan rumus
DbX = 3-1 A= jumlah group
= 3-1
= 2
Menghitung kuadrat Rerata Antar group (KRX)
KRX = JKX/dbX
= 124/2
= 62
Menghitung Jumlah Kuadrat Dalam group (JKD)
JKD = 裡 X2T - 裡((裡Xi)^2)/n
= 50298 ( 294^2/6 + 324^2/6+ 330^2/6 )
= 50298 - 50052
= 246
Menghitung derajat bebas
1) Analisis varian dua arah digunakan untuk mengetahui pengaruh dua kriteria terhadap hasil yang diinginkan;
2) Metode ini membandingkan rata-rata dari beberapa kategori untuk satu variabel perlakuan serta memperluas analisis pada situasi dimana hal yang diukur dipengaruhi oleh dua faktor;
3) Terdapat dua jenis analisis varian dua arah, yaitu tanpa interaksi dan dengan interaksi antar faktor.
Makalah ini membahas analisis ragam satu arah (one way ANOVA) untuk menguji apakah terdapat perbedaan produksi kayu di sebuah perkebunan jati selama lima tahun terakhir. Hasil analisis menunjukkan tidak ada perbedaan signifikan antara tahun-tahun tersebut.
Pertemuan 11 (uji normalitas dan homogenitas)reno sutriono
油
Dokumen tersebut membahas tentang uji normalitas dan homogenitas data. Secara singkat, dibahas tentang cara menguji normalitas data menggunakan grafik ogive, tingkat kemiringan, uji Chi-Kuadrat, dan uji Liliefors. Juga dibahas tentang uji homogenitas menggunakan uji F dan uji Bartlett. Contoh kasus juga disajikan untuk mendemonstrasikan penggunaan uji-uji tersebut.
Dokumen tersebut membahas metode-metode parametrik untuk melakukan inferensi statistika, seperti inferensi terhadap rata-rata populasi menggunakan z test dan t test, inferensi terhadap dua rata-rata populasi, serta analisis regresi dan korelasi untuk mengetahui hubungan antar variabel. Juga dibahas mengenai model matematika yang digunakan dalam analisis regresi seperti garis linier, kurva, dan metode untuk menentukan ko
APG Pertemuan 5 : Inferences about a Mean Vector and Comparison of Several Mu...Rani Nooraeni
油
Dokumen tersebut membahas tentang inferensi statistika multivariat yang meliputi tiga kalimat utama:
1. Membandingkan rata-rata beberapa populasi menggunakan statistik uji Hotelling's T2 yang berdistribusi F.
2. Membuat wilayah kepercayaan untuk vektor rata-rata dan matriks varians-kovarians menggunakan ukuran sampel dan nilai kritis F.
3. Melakukan perbandingan banyak rata-rata menggunakan met
ANOVA satu jalur digunakan untuk membandingkan lebih dari dua rata-rata dan menguji kemampuan generalisasi. Metode ini melibatkan penghitungan jumlah kuadrat antar dan dalam kelompok untuk mencari nilai statistik F. Jika Fhitung lebih besar dari Ftabel, maka ditolak hipotesis nol dan diterima adanya perbedaan antar kelompok. Contoh kasus menunjukkan perbedaan prestasi belajar mahasiswa tugas belajar,
Dokumen tersebut membahas analisis regresi dan korelasi dengan variabel dummy satu kategori untuk memprediksi pengeluaran harian mahasiswa dan mahasiswi berdasarkan jenis kelamin. Metode analisis yang digunakan adalah regresi linier tunggal dan uji F untuk mengetahui pengaruh jenis kelamin terhadap pengeluaran. Hasilnya menunjukkan pengaruh signifikan antara jenis kelamin dengan pengeluaran.
Repositori Elib Perpustakaan Badan Pengawas Tenaga Nuklir (BAPETEN)Murad Maulana
油
PPT ini dipresentasikan dalam acara Diseminasi repositori perpustakaan BAPETEN yang diselenggarakan oleh Kepala Pusat Pengkajian Sistem dan Teknologi
Pengawasan Instalasi dan Bahan Nuklir (P2STPIBN) pada tanggal 25 Februari 2025
Danantara: Pesimis atau Optimis? Podcast Ikatan Alumni Lemhannas RI IKAL Lem...Dadang Solihin
油
Keberadaan Danantara: Pesimis atau Optimis?
Pendekatan terbaik adalah realistis dengan kecenderungan optimis.
Jika Danantara memiliki perencanaan yang matang, dukungan kebijakan yang kuat, dan mampu beradaptasi dengan tantangan yang ada, maka peluang keberhasilannya besar.
Namun, jika implementasinya tidak disertai dengan strategi mitigasi risiko yang baik, maka pesimisme terhadap dampaknya juga cukup beralasan.
Pada akhirnya, kunci suksesnya adalah bagaimana Danantara bisa dikelola secara efektif, inklusif, dan berkelanjutan, sehingga dampak positifnya lebih dominan dibandingkan risikonya.
Puji dan syukur selalu kami panjatkan kehadirat Tuhan Yang Maha Esa yang telah memberikan rahmat dan karunia-Nya sehingga Kumpulan Cerpen dari para siswa-siswi SMA Negeri 2 Muara Badak para perlombaan Sumpah pemuda tahun 2024 dengan tema Semangat Persatuan dan Kebangkitan dan perlombaan hari Guru tahun 2024 dengan tema Guru yang menginspirasi, membangun masa depan ini dapat dicetak. Diharapkan karya ini menjadi motivasi tersendiri bagi peserta didik SMA Negeri 2 Muara Badak yang lain untuk ikut berkarya mengembangkan kreatifitas. Kumpulan Cerpen ini dapat dimanfaatkan untuk menunjang Kegiatan Belajar Mengajar (KBM) juga sebagai buku penunjang program Literasi Sekolah (LS) untuk itu, saya sebagai Kepala SMA Negeri 2 Muara Badak sangat mengapresiasi hadirnya buku ini.
Analisis Subjek Literatur Pada Disertasi Kajian Budaya dan Media (KBM) Sekola...Murad Maulana
油
PPT ini dipresentasikan dalam acara Lokakarya Nasional (Loknas) 2016 PDII LIPI dengan tema tema Pengelolaan Data, Informasi, dan Pengetahuan untuk Mendukung Pembangunan Repositori Nasional Indonesia, tanggal 10 11 Agustus 2016
Analisis Subjek Literatur Pada Disertasi Kajian Budaya dan Media (KBM) Sekola...Murad Maulana
油
Tesis matematika
1. 1. Uji Keseimbangan Rataan
Untuk mengetahui apakah kedua sampel penelitian mempunyai
kemampuan yang sama atau dalam keadaan seimbang sebelum eksperimen
dilakukan, terlebih dahulu dilakukan uji keseimbangan rataan dengan
menggunakan data nilai rapot kelas XII IPA semester I tahun pelajaran 2008/2009
mata pelajaran matematika yang diperoleh dengan metode dokumentasi. Prosedur
uji keseimbangan rataan adalah sebagai berikut :
a. Hipotesis :
H0 : 袖1 = 袖2 ( Kedua sampel berasal dari populasi yang
berkemampuan sama )
H1 = 袖1 袖2 ( Kedua sampel berasal dari populasi yang
berkemampuan tidak sama )
b. Taraf Signifikan : 留 = 0,05
c. Statistic Uji :
t = ( n1 + n2 2 )
dengan
= rataan dari kelompok eksperimen model STAD
= rataan dari kelompok eksperimen model GI
= variasi kelompok eksperimen model STAD
2. = variasi kelompok eksperimen model GI
n1 = banyaknya siswa kelompok eksperimen model STAD
n2 = banyaknya siswa kelompok eksperimen model GI
袖1 = rataan populasi kelompok eksperimen model STAD
袖2 = rataan populasi kelompok eksperimen model GI
d. Daerah Kritik :
e. Keputusan Uji :
H0 ditolak jika Tobs DK
H0 tidak ditolak jika Tobs / DK
( Budiyono, 2004 : 151)
2. Uji Persyaratan Analisis Variansi
Uji persyaratan analisis variansi yang digunakan dalam penelitian ini
adalah uji normalitas populasi dan uji homogenitas variansi.
a. Uji Normalitas Populasi
Uji normalitas bertujuan untuk mengetahui apakah sampel
penelitian berasal dari populasi berdistribusi normal. Uji normalitas dalam
penelitian ini menggunakan metode Lilliefors dengan prosedur sebagai
berikut :
1) Hipotesis
H0 : sampel berasal dari populasi berdistribusi normal
3. H1 : sampel tidak berasal dari populasi berdistribusi normal
2) Taraf signifikan : 留 = 0,05
3) Statistik Uji :
L = Max F(zi) S(zi)
Dengan :
F(zi) = P(Z zi N(0,1)
S(zi) = proporsi banyaknya Z zi terhadap banyaknya zi
s = simpanan baku
4) Daerah Kritik
DK = { L L > La,n } dengan n adalah ukuran sampel
5) Keputusan Uji
H0 ditolak jika Lops DK
H0 tidak ditolak jika Lops / DK
(Budiyono, 2004 : 170-171)
b. Uji Homogenitas Variansi
Uji homogenitas variansi digunakan untuk mengetahui apakah
sampel penelitian berasal dari populasi populasi yang mempunyai variansi
yang sama. Uji homogenitas variansi digunakan uji Bartlett.
1) Hipotesis
H0 = 1
2
= 2
2
= = 2
k ( variansi variansi homogenitas )
4. H1 = terdapat paling tidak kedua kelompok mempunyai variansi
berbeda
2) Taraf Signifikan : 留 = 0,05
3) Statistic Uji :
k = banyaknya sampel
f = derajat kebebasan untuk RKG = N-k
fj = derajat kebebasan untuk sj
2
= nj-1, dengan j = 1,2, , k
N= banyaknya seluruh nilai ( ukuran )
nj= banyaknya nilai ( ukuran ) sampel ke-j
4) Daerah Kritik
DK = { x2
x2
> x2
留;k-1 }, untuk beberapa 留 dan (k-1), nilai x2
留;k-1 dapat
dilihat pada table nilai Chi Kuadrat dengan derajat kebebasan (k-1)
5) Keputusan Uji
H0 diterima jika nilai statistik uji amatan tidak berada di daeran kritik,
H0 ditolak jika nilai statistik uji amatan berada di daerah kritik.
(Budiyono, 2004:175)
5. 3. Uji Hipotesis
Hipotesis penelitian ini diuji dengan analisis variansi dua jalan dengan
sel tak sama
a. Model Data
Xijk = 袖 + 留i + 硫j + (留硫)ij + 竜ijk
Dengan :
Xijk = data amatan ke-k pada baris ke-I dan kolom ke-j
袖 = rerata dari seluruh data amatan
留i = efek baris ke-i pada variabel terikat
硫j = efek kolom ke-j pada variabel terikat
(留硫)ij = kombinasi efek baris ke-i dan efek kolom ke-j pada variabel terikat
竜ijk = deviasi data amatan terhadap rataan populasinya (袖ij) yang
berdistribusi normal dengan nol (galat)
i = 1,2 dengan 1 = model pembelajaran tipe STAD
2 = model pembelajaran tipe GI
J = 1,2,3 dengan 1 = kreativitas tinggi
2 = kreativitas sedang
3 = kreativitas rendah
K = 1,2,,nij ; nij = banyaknya data amatan pada sel ij
(Budiyono, 2004: 228)
6. b. Prosedur
1) Rumusan Hipotesis :
H0A : 留i = 0, untuk setiap i = 1,2
( tidak ada perbedaan efek antar baris terhadap variabel
terikat )
H1A : Paling sedikit ada satu 留i yang tidak nol
( ada perbedaan efek antar baris terhadap variabel terikat )
H0B : 硫j = 0, untuk setiap j = 1,2,3
( tidak ada perbedaan efek antar kolom terhadap variabel
terikat )
H1B : Paling sedikit ada satu 硫j yang tidak nol
( ada perbedaan efek antar kolom terhadap variabel terikat )
H0AB : (留硫)ij = 0, untuk setiap i = 1,2 dan j = 1,2,3
(tidak ada interaksi baris dan kolom terhadap variabel terikat)
H1AB : Paling sedikit ada satu (留硫)ij yang tidak nol
( ada interaksi baris dan kolom terhadap variabel terikat )
7. 2) Komputasi
a) Notasi dan Tata Letak Data
Tabel 3.4. Notasi dan Tata Letak Data Pada Anava Dua Jalan Sel
Tak Sama
Komponen
Kreativitas Siswa
Tinggi
(b1)
Sedang
(b2)
Rendah
(b3)
Model
Pembelajaran
STAD(a1)
Cacah Data n11 n12 n13
Jumlah Data X11 X12 X13
Rataan 11 12 13
Jumlah Kuadrat X2
11 X2
12 X2
13
Suku Koreksi C11 C12 C13
Variasi SS11 SS12 SS13
Model
Pembelajaran
GI(a2)
Cacah Data N21 N22 N23
Jumlah Data X21 X22 X23
Rataan 21 22 23
Jumlah Kuadrat X2
21 X2
22 X2
23
Suku Koreksi C21 C22 C23
Variasi SS21 SS22 SS23
Tabel 3.5. Rataan dan Jumlah Rataan
Faktor b
Faktor a
b1 b2 b3 Total
a1 a1b1 a1b2 a1b3 A1
a2 a2b1 a2b2 a2b3 A2
Total B1 B2 B3 G
Pada analisis variansi dua jalan dengan sel tak sama didefinisikan
notasi notasi sebagai berikut :
8. = jumlah kuadrat deviasi data amatan
pada sel ij
= banyaknya data amatan pada sel ij
Komponen jumlah kuadrat didefinisikan :
b) Jumlah Kuadrat (JK)
JKG = (2)
9. JKT = JKA + JKB + JKAB + JKG
c) Derajat Kebebasan ( dk )
dkA = p 1 ; dkB = q 1
dkAB = ( p 1 ) ( q 1 ) ; dkG = N pq
dkT = N - 1
d) Rataan Kuadrat ( RK )
3) Statistik Uji
Statistik uji analisis variansi dua jalan dengan sel tak sama adalah :
1. Untuk H0A adalah yang merupakan nilai dari variabel
random yang berdistribuusi F dengan derajat kebebasan p 1 dan
N pq
2. Untuk H0B adalah yang merupakan nilai dari variabel
random yang berdistribusi F dengan derajat kebebasan q 1 dan
N pq
3. Untuk HoAB adalah yang merupakan nilai dari variabel
random yang berdistribusi F dengan derajat kebebasan ( p 1 )( q 1 )
dan N pq
10. 4) Daerah Kritik
Untuk masing masing nilai F diatas, daerah kritiknya adalah sebagai
berikut :
1. Daerah kritik untuk Fa adalah DK = { F F > Fa;(p-1), N-pq }
2. Daerah kritik untuk Fb adalah DK = { F F > Fa;(q-1), N-pq }
3. Daerah kritik untuk Fab adalah DK = { F F > Fa;(p-1)(q-1), N-pq }
5) Keputusan Uji
H0 ditolak jika Fobs DK
H0 diterima jika Fobs / DK
6) Rangkuman Analisis Variansi
Tabel 3.6. Rangkuman Analisis Variansi Dua Jalan
Sumber JK dK RK Fobs F留
Baris (A) JKA P 1 RKA Fa F*
Kolom (B) JKB Q 1 RKB Fb F*
Interaksi (AB) JKAB (p-1)(q-1) RKAB Fab F*
Galat (G) JKG N pq RKG - -
Total JKT N 1 - - -
F*
adalah F yang diperoleh dari table
(Budiyono, 2004; 213)
4. Uji Komparasi Ganda
Uji kommparasi ganda ( Uji lanjut pasca Anava ) adalah tindak lanjut
dari anava jika hasil analisis variansi menunjukkan hipotesis nol ditolak. Uji
komparasi ganda pasca anava yang digunakan dalam penelitian ini adalah uji
Scheffe. Tujuan dari ui Scheffe ini adalah untuk melakukan pelacakan terhadap
11. perbedaan rerata antar baris, perbedaan rerata antar kolom, perbedaan rerata antar
sel pada kolom yang sama, perbedaan rerata antar sel pada baris yang sama.
Langkah langkah yang ditempuh pada metode Scheffe ialah :
a. Mengidentifikasi semua pasangan komparasi rerata
b. Merumuskan hipotesis yang bersesuaian dengan komparasi tersebut
c. Menentukan taraf signifikan 留
d. Mencari nilai statistik uji F dengan menggunakan rumus yang
bersesuaian dengan komparasi tersebut
e. Menentukan daerah kritik yang bersesuaian dengan komparasi tersebut
f. Menentukan keputusan uji untuk masing masing komparasi ganda
g. Menentukan kesimpulan
1) Komparasi Rataan Antar Baris
Komparasi rataan antar baris tidak perlu dilakukan, sebab hanya ada 2
kategori faktor baris, kalaupun dilakukan komparasi ganda antar baris akan
diperoleh keputusan uji yang sama dengan pengujian hipotesis di depan.
2) Komparasi Rataan Antar Kolom
Uji Scheffe untuk komparasi rataan antar kolom adalah :
Sedangkan daerah kritik untuk uji tersebut adalah :
DK = { F F > ( q 1 ) F留,p-1, N-pq }
12. 3) Komparasi Rataan Antar Sel Pada Baris Yang Sama
Uji Scheffe untuk komparasi rataan antar sel pada baris yang sama
adalah :
Sedangkan daerah kritik untuk uji tersebut adalah :
DK = { F F > ( pq 1 ) F留,pq-1, N-pq }
4) Komparasi Rataan Antar Sel Pada Kolom Yang Sama
Uji Scheffe untuk komparasi rataan antar sel pada kolom yang sama
adalah :
Sedangkan daerah kritik untuk uji tersebut adalah :
DK = { F F > ( pq 1 ) F留,pq-1, N-pq }
(Budiyono,2004: 214-215)