Home » Info Jasa Olah Data » Apa Itu Anova Untuk Analisis Statistik?

Apa Itu Anova Untuk Analisis Statistik?

  • by

Kita pasti sudah sering mendengar salah satu uji untuk analisis statistic bernama anova bukan? Ingin tahu lebih lengkap terkait anova? Yuk, simak ulasan berikut!

Definisi dan Pengertian

Anoba merupakan salah satu analisis statistic yang berfungsi untuk menguji perbedaan antara rerata antar grup. Adapun yang dimaksud grup ialah memiliki arti sebagai suatu kelompok ataupun jenis perlakuan. Ronald Fisher merupakan seorang ahli statistic yang menemukan serta memperkenalkan anova untuk pertama kalinya.

Berdasarkan singkatannya, anova memiliki kepanjangan yaitu Analysis of variance. Anova ialah prosedur uji statistic yang bisa dibilang mirip dengan T test. Namun, jika anda menggunakan anova, anda bisa menguji perbedaan antar dua kelompok bahkan lebih. Hal ini tentunya berbeda dengan independent sample t test yang biasanya hanya bisa menguji rerata dari 2 grup atau 2 kelompok saja.

Kali ini, tim UHS akan berbagi informasi menarik seputar anova untuk membantu anda yang kesulitan memahami anova ini. Yuk, pahami dan simak uraian berikut.

Fungsi Anova

Anova memiliki fungsi dan kegunaan yang dengan jelas memberikan manfaat bagi penggunanya. Fungsi dari anova ialah sebagai alat analisis yang digunakan untuk melakukan uji hipotesis penelitian dimana dapat menilai perbedaan rerata antar grup ataupun antar kelompok. Apakah anda pernah mendengar nilai F test ataupun nilai F hitung? Nilai tersebut merupakan hasil dari analisis anova. Nilai F hitung ialah nilai yang kemudian akan dibandingkan dengan nilai yang ada pada table F. Jika setelah dilakukan perhitungan kemudian nilai f hitungnya lebih tinggi daripada nilai yang ada pada f table maka kesimpulannya ialah menerima H1 serta menolak H0. Hal tersebut dapat diartikan bahwa terdapat perbedaan bermakna rata-rata di semua kelompok.

Analisis jenis anova ini sangat sering digunakan untuk penelitian eksperimen yang menggunakan berbagai perlakuan. Biasanya peneliti yang menggunakan uji ini ingin mengetahui apakah terdapat perbedaan yang bermakna antar perlakuan yang digunakan.

Contoh Anova

Berikut kami akan memberikan contoh penggunaan anova. Contohnya ialah jika ada seorang peneliti yang akan melakukan penilaian tentang perbedaan model pembelajaran A, B dan C terhadap suatu hasil pembelajaran misalnya mata pelajaran Bahasa Indonesia pada kelas 6. Dalam penelitian tersebut, kelas 6A diberi perlakuan A, kelas 6B diberi perlakuan B sedangkan kelas 6C diberi perlakukan C. setelah perlakuan tersebut dilakukan selama 1 semester, akan dilakukan pembandingan hasil belajar di seluruh kelas 6 yang ada yaitu kelas 6A, 6B dan 6C. Dimana pada masing-masing kelas jumlah siswanya berkisar antara 40 hingga 50 siswa.

Nah, dari perhitungan tersebut akan didapatkan hasil nilai f hitung. Kemudian nilai tersebut dapat dibandingkan menggunakan nilai pada table f di derajat kebebasan tertentu (degree of freedom). Jika dari hasil tersebut didapatkan hasil dari f hitung lebih kecil daripada f table, maka dapat dilakukan penarikan kesimpulan yang hasilnya ialah peneliti menerima H1 atau dalam pengertian lain berarti terdapat perbedaan secara nyata atau signifikan hasil ujian siswa antar perlakuan model pembelajaran.

Regresi Linear dalam Anova

Apakah anda merupakan salah satu orang yang bingung dengan adanya table anova di hasil analisis regresi linear? Sebenarnya jika anda mengerti maksud yang sesungguhnya dari uji yang satu ini, anda tidak perlu kebingungan dengan yang satu ini. Dalam perhitungannya, anova digunakan untuk membandingkan nilai mean square dimana hasilnya ialah untuk menilai apakah model predeiksi linear tidak berbeda nyata dengan nilai koefisien estimasi serta standar error.

Ciri khas dari anova ini ialah adanya satu atau lebih variable yang bebas sebagai faktor penyebab serta satu atau lebih variable response yang digunakan sebagai akibat ataupun efek dari faktor yang ada. Dalam penjelasan kali ini kami akan memberikan contoh yang dapat digunakan sebagai gambaran sebagai berikut:

“Adakah pengaruh jenis bahan bakar terhadap umur thorax mesin”, judul tersebut dengan sangat jelas menggambarkan bahwa faktor penyebab yang digunakan ialah jenis bahan bakar sedangkan akibat atau efek dari perlakuan faktornya ialah umur thorax. Variable response berskala data rasio atau interval (numerik atau kuantitatif) ialah ciri lain dari uji ini.

Dapat dikatakan bahwa anova ialah salah satu dari sekian jenis uji yang parametris. Hal ini dikarenakan dalam uji anova terdapat syarat yaitu harus adanya distribusi normal pada variable yang terikat per perlakuan serta distribusi normal pada residual. Syarat normalitas ini kemudian mengasumsikan bahwasanya sampel dapat diambil dengan cara random atau acak serta dapat mewakili keseluruhan populasi sehingga hasil penelitiannya dapat digeneralisasikan. Sedangkan keunikannya ialah, uji ini dapat dikatakan sebagai relative robust atau kebal terhadap adanya asumsi.

Jenis-Jenis Anova

Terdapat beberapa jenis anova yang dibedakan berdasarkan jumlah variable faktor serta jumlah variable response. Berdasarkan jumlah variable faktor maksudnya ialah apakah ia menggunakan independen variable ataupun variable bebas. Sedangkan berdasarkan jumlah variable responsenya, ialah apakah ia mengguankan dependent variable ataupun variable terikat. Berikut merupakan pembagiannya yang dapat anda ketahui:

Univariat:

  1. Univariate One Way Analysis of Variance

Anova dikatakan sebagai jenis ini jika variable bebas serta variable terikatnya memiliki jumlah satu.

  1. Univariate Two Way Analysis of Variance

Anova pada jenis ini jika terdapat dua variable bebas dan satu variable terikat.

  1. Univariate Multi Way Analysis of Variance

Pada jenis ini, anovanya hanya memiliki satu variable terikat sedangkan variable bebasnya lebih dari dua.

Multivariat

  1. Multivariate One Way Analysis of Variance

Dikatakan memiliki jenis ini jika anovanya memiliki variable bebas serta variable terikat dimana masing-masing variable memiliki jumlah lebih dari satu.

  1. Multivariate Two Way Analysis of Variance

Pada jenis ini, terdapat dua variable bebas serta jumlah variable terikatnya lebih dari satu.

  1. Multivariate Multi Way Analysis of Variance

Sedangkan pada jenis yang ini, anova memiliki variable bebas yang lebih dari dua serta variable terikatnya lebih dari satu.

Adapun jenis lain yang menggunakan prinsip ini ialah Repeated Measure Analysis of Variance, Analysis of Covariance (ANCOVA) dan Multivariate Analysis of Covariance (MANCOVA).

Itulah berbagai informasi menarik seputar ANOVA. Semoga anda dapat dengan mudah memahami informasi di atas ya. Mempelajari statistic memang terkesan sulit. Namun, jika anda bisa memahami konsepnya maka anda dapat dengan mudah menyelesaikan berbagai masalah terkait statistic. Bagi anda yang membutuhkan jasa untuk olah data statistic untuk kepentingan penelitian, tugas akhir ataupun skripsi, anda dapat dengan mudah meminta bantuan pada berbagai jasa olah data statistic loh. Salah satu jasa tersebut ialah Uji Statistik Halal atau USH. Dengan begitu anda tidak perlu lagi bingung bagaimana mengolah datanya.