Analisis Varian. Statistika Ekonomi. Ir Tito Adi Dewanto

dokumen-dokumen yang mirip
Analisis Variansi. Statistika I (Inferensi)

ANALISIS VARIANSI (ANOVA)

Analysis of Variance (ANOVA) Debrina Puspita Andriani /

TIN309 - Desain Eksperimen Materi #5 Genap 2016/2017 TIN309 DESAIN EKSPERIMEN

PENGUJIAN HIPOTESIS BEDA TIGA RATA-RATA ATAU LEBIH. Statistik Industri II Teknik Industri Universitas Brawijaya

Perbedaan Analisis Univariat dan Multivariat

PROSEDUR UMUM. Langkah 1 : tentukan hipotesis 0 (H 0 ) dan anti hipotesis (H 1 )

ANALISIS VARIANSI. Utriweni Mukhaiyar. 2 November 2011

LAPORAN STATISTIK ELEMENTER UJI ANALISIS VARIAN SATU ARAH (ANOVA) Dosen pengampu Dr. Sri Harini, M.Si. Oleh Nurul Anggraeni Hidayati NIM.

Pengujian One-Way ANOVA dengan manual dan dilengkapi analisis dengan SPSS 19 SOWANTO-KEMPO ANALYSIS OF VARIANS (ANOVA)

Analisis of Varians (Anova) dan Chi-Square. 1/26/2010 Pengujian Hipotesis 1

MODUL DISTRIBUSI F (ANOVA)

Bab V. Rancangan Bujur Sangkar Latin

11/8/2010 ANALISIS VARIANSI ILUSTRASI

ANALISIS VARIAN -YQ-

LAPORAN PRAKTIKUM STATISTIK ELEMENTER UJI ANALISIS VARIAN DUA ARAH (TWO WAY ANOVA) Dosen Pengampu Dr. Sri Harini, M.Si

Analisis Variansi (ANOVA) Utriweni Mukhaiyar MA 2081 Statistika Dasar 13 November 2012

2) Ukuran Data Tidak Sama k n i T 2.. JKT = X 2 ij - i=1 j=1 N k JKK = T 2 i. T 2.. i=1 n i N JKG = JKT - JKK Sumber Jumlah db Kuadrat Tengah F. Hitun

BAB 2 LANDASAN TEORI. 1. Analisis Korelasi adalah metode statstika yang digunakan untuk menentukan

RANCANGAN ACAK LENGKAP

Analisis Varians Satu Arah (One Way Anova)

A. PEMBAHASAN. 1. Anova Dua Arah

MAKALAH STATISTIKA LANJUT ANALISIS VARIAN DAN KOVARIAN

ANALISIS VARIANSI DUA JALAN

Bahan Kuliah Statistik 2 ANALISIS VARIANS. Toto Sugiharto

Pertemuan Ke-12. Analysis of Varians (anova)_m. Jainuri, M.Pd

ANALISIS RAGAM KLASIFIKASI 2 ARAH. b. Mengetahui perbedaan keragaman disebabkan perbedaan antarkolom. Kolom 1 2. j. c. Nilai rata I... R..

LAMPIRAN. Lampiran 1. Data Performa Reproduksi Sapi Perah Impor Pertama

Komang Suardika, S.Pd (Pendidikan Fisika, Undiksha) 2013

KONSEP NILAI HARAPAN KUADRAT TENGAH

Pendahuluan RRL Model Pengaruh Tetap Model Pengaruh Random

ANALYSIS OF VARIANCE

MK. Statistik sosial

BAB IV HASIL PENELITIAN. kecenderungan jawaban responden dari tiap-tiap variabel, baik mengenai

Statistika untuk Keteknikan Analisis Ragam

KISI-KISI SOAL UJIAN AKHIR

Utriweni Mukhaiyar BI5106 Analisis Biostatistik 29 November 2012

BAB 2 TINJAUAN TEORI

STK511 Analisis Statistika. Pertemuan 7 ANOVA (1)

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. Pada bab ini akan diuraikan hasil penelitian yang telah dilakukan di SMP

STK511 Analisis Statistika. Pertemuan 9 ANOVA (3)

BAB IV ANALISIS DATA. telah ada pada pokok bahsan bab awal. Hipotesa penulis adalah : Komunikasi IAIN Sunan Ampel Surabaya.

Lampiran 1. Hasil Proksimat Pakan Ikan

BAB IV ANALISA DAN PEMBAHASAN. syarat, jika harga koefisien rhitung 0,300 (Riduwan, 2005:109;

BAB IV SIMULASI. 1643, data yang digunakan terlampir. Analisis data menggunakan SPSS versi

STATISTICAL STUDENT OF IST AKPRIND

BAB III LANDASAN TEORI

BAB IV HASIL PENELITIAN. beberapa guru PAI yang belum tersertifikasi dan guru PAI yang sudah. dan 15 item untuk penilaian kompetensi professional.

BAB IV HASIL PENELITIAN. kecenderungan jawaban responden dari tiap-tiap variabel, tentang budaya. religius dan pembentukan karakter peserta didik.

Statistika Farmasi

BAB 2 LANDASAN TEORI. 1. Analisis korelasi adalah metode statistika yang digunakan untuk menentukan

BAB 1 PENDAHULUAN. 1. Latar belakang

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. sebagai kelas kontrol. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui perbedaan

ANOVA SATU ARAH Nucke Widowati Kusumo Projo, S.Si, M.Sc

PERBANDINGAN HASIL BELAJAR BIOLOGI MENGGUNAKAN PEMBELAJARAN SNOWBALL THROWING

BAB V ANALISIS TENTANG PENGARUH MENGIKUTI PENGAJIAN. Dalam bab ini diuraikan tentang data-data Pengaruh Mengikuti

UJI ANOVA. Imam Gunawan DISTRIBUSI F

BAB IV ANALISIS DATA. bebas dan variabel terikat, kemudian data tersebut di analisis dengan

MODUL II ANALYSIS OF VARIANCE (ANOVA)

BAB VI UJI PRASYARAT ANALISIS

MEMAHAMI ANALISIS VARIANS oleh: Kusnendi Sekolah Pascasarjana Universitas Pendidikan Indonesia, 2016 (

Basic Design of Experiment. Dimas Yuwono W., ST., MT.

BAB IV HASIL PENELITIAN

BAB IV HASIL PENELITIAN. kecenderungan jawaban responden dari tiap-tiap variabel, baik mengenai

MODUL PRAKTIKUM II MATA KULIAH STATISTIKA TERAPAN

Jika Ho ditolak berarti ada minimal satu mean yang berbeda nyata dengan yang lain :

Modul 2017/2018 TUTORIAL SIMULASI KOMPUTER. Laboratorium Pemodelan dan Simulasi Industri Universitas Islam Indonesia

MATERI / BAHAN PRAKTIKUM

Interpretasi: Output Test of Homogenity of Variance Dari hasil output diatas dapat diketahui nilai probabilitas untuk hasil belajar dengan nilai

BAB IV DESKRIPSI DAN ANALISIS DATA PENELITIAN. 1. Deskripsi hasil pengamatan aktivitas siswa dengan pendekatan

maka perlu dihitung terlebih dahulu persamaan regresi linear tingkat

Hipotesis adalah suatu pernyataan tentang parameter suatu populasi.

BAB IV HASIL PENELITIAN. pola asuh orang tua, motivasi belajar dan prestasi belajar IPS. 1. Pola asuh orang tua

Lampiran 1. Pembuatan Suspensi Zat Uji

REVIEW: DISTRIBUSI PELUANG KHUSUS & UJI HIPOTESIS. Utriweni Mukhaiyar MA2281 Statistika Nonparametrik Kamis, 21 Januari 2016

BAB IV HASIL PENELITIAN

Pertemuan keenam ANALISIS REGRESI

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN

STATISTIK PERTEMUAN XI

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMABAHASAN

UJI PRASYARAT ANALISIS

BAB IV HASIL PENELITIAN

BAB 2 LANDASAN TEORI. Bentuk umum persamaan regresi linier berganda adalah

To test the significant effect of two independent variables to one dependent variable, and to test the significant interaction of the two independent

BAB IV HASIL PENELITIAN. Mei 2016 terhadap siswa pada mata pelajaran Akidah akhlak di MTsN Kunir

Lampiran 1. Kuisioner Pengujian Organoleptik Kerupuk Kulit Kelinci KUISIONER UJI ORGANOLEPTIK. : Ujilah sampel-sampel berikut terhadap warna, aroma,

LAPORAN PRAKTIKUM I METODE STATISTIKA II PENGUJIAN HIPOTESIS INDEPENDENT DENGAN PENDEKATAN ANALISIS RAGAM

BAB III METODE PENELITIAN A. Jenis dan Desain Penelitian Jenis penelitian ini merupakan penelitian kuantitatif. Menurut Sutama (2015:43) penelitian

TKS 4209 PENDAHULUAN 4/1/2015

One-Way Anova STATISTIK PSIKOLOGI. Unita Werdi Rahajeng

III. METODE PENELITIAN. data dengan maksud untuk mencapai suatu tujuan tertentu. Metode yang akan

BAB III METODE PENELITIAN

Perbandingan Proses Pembelajaran di FTI dan FMIPA ITS

BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN

BAB IV DESKRIPSI DAN ANALISIS DATA

TUGAS SUMATIF ANALISIS KUALITATIF DAN KUANTITATIF OLEH MUHAMAD YULIANTO Fakultas Teknik Departemen teknik mesin Universitas Indonesia

BAB V HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

Uji Hipotesis dengan ANOVA (Analysis of Variance)

BAB IV HASIL PENELITIAN. kecenderungan jawaban responden dari tiap-tiap variabel, baik tadarus Al- Qur an, shalat

PERCOBAAN SATU FAKTOR: RANCANGAN ACAK LENGKAP (RAL) Arum Handini Primandari, M.Sc.

Transkripsi:

Analisis Varian Statistika Ekonomi Ir Tito Adi Dewanto 1

Uji Anova Anova : menguji rata-rata satu kelompok / lebih melalui satu variabel dependen / lebih berbeda secara signifikan atau tidak. ONE WAY ANOVA Satu variabel dependen (kuantitatif) dan satu kelompok (kualitatif) Contoh : apakah pandangan siswa tentang IPS (kuantitatif) berbeda berdasarkan jenjang pendidikannya (kualitatif : SD, SLTP, SMU) UNIVARIAT ANOVA Satu variabel dependen tetapi kelompok berbeda Contoh : apakah rata-rata ulangan berbeda berdasar kan klasifikasi sekolah dan kelompok penelitian Variabel dependen lebih dari satu tetapi kelompok sama Contoh : apakah rata-rata ulangan dan pandangan siswa terhadap IPS berbeda untuk tiap daerah MULTIVARIAT ANOVA Variabel dependen lebih dari satu dan kelompok berbeda Contoh : apakah rata-rata ulangan dan pandangan siswa terhadap IPS berbeda berdasarkan klasifikasi Sekolah dan kelompok penelitian

Analisis Variansi Analisa variansi (ANOVA) adalah suatu metoda untuk menguji hipotesis kesamaan rata-rata dari tiga atau lebih populasi. Asumsi Sampel diambil secara random dan saling bebas (independen) Populasi berdistribusi berdistribusi Normal Populasi mempunyai kesamaan variansi 3

Analisis Variansi Misalkan kita mempunyai k populasi. Dari masing-masing populasi diambil sampel berukuran n. Misalkan pula bahwa k populasi itu bebas dan berdistribusi normal dengan rata-rata 1,,. dan k dan variansi. Hipotesa : H 0 : 1 = = = k H 1 : Ada rata-rata yang tidak sama 4

Analisis Variansi Populasi 1 i k x 11 x 1 x i1 X k1 x 1 x x i X k : : : : : : Total x 1n x n x in x kn Total T 1 T T i T k T T i adalah total semua pengamatan dari populasi ke-i T adalah total semua pengamatan dari semua populasi 5

Rumus Hitung Jumlah Kuadrat Jumlah Kuadrat Total = Jumlah Kuadrat Perlakuan = Jumlah Kuadrat Galat = JKT JKP JKG k i1 k n j1 x ij T nk Ti i1 T n nk JKT JKP 6

Tabel Anova dan Daerah Penolakan Sumber Variasi Jumlah kuadrat Derajat bebas Kuadrat Rata-rata Statistik F Perlakuan JKP k 1 Galat JKG k(n-1) Total JKT nk 1 KRP = JKP/(k 1 ) KRG = JKG/(k(n-1)) F = KRP/KRG H 0 ditolak jika F h > F(; k 1; k(n 1)) 7

ANOVA Table Results of ANOVA Table in English Between Groups Sum of Square s (SS) df Mean Square (MSS) F Sig..005.00.11.811 Within Groups.466 4.011 Total.470 44 Sum of Squares Between(SSB) Mean Square Error (MSE) F Statistic p value

Contoh 1: Sebagai manager produksi, anda ingin melihat mesin pengisi akan dilihat rata-rata waktu pengisiannya. Diperoleh data seperti di samping. Pada tingkat signifikansi 0.05 adakah perbedaan rata-rata waktu? Mesin1 Mesin Mesin3 5.40 3.40 0.00 6.31 1.80.0 4.10 3.50 19.75 3.74.75 0.60 5.10 1.60 0.40 9

Penyelesaian Hipotesa : H 0 : 1 = = 3 H 1 : Ada rata-rata yang tidak sama Tingkat signifikasi = 0.05 Karena df 1 = derajat bebas perlakuan = dan df = derajat bebas galat = 1, maka f(0.05;;1) = 3.89. Jadi daerah pelokannya: H 0 ditolak jika F h > 3.89 10

Cara membaca tabel F : 1. Arah horisontal adalah numerator, df nya antar kelompok. Arah vertikal adalah denominator, df nya inter kelompok 3. Skor dalam tiap sel bagian atas adalah untuk 95% dan bagian bawah untuk 99% atau bagian kiri untuk 95% dan bagian kanan untuk 99% Contoh : kasus di atas, df antar kelompok ; df inter kelompok 1 ; distribusi F 95% Maka membaca tabelnya adalah horisontal lihat kolom df, vertikal lihat baris 1 Lalu lihat angka pada sel pertemuan dan 1 bagian atas yakni 3.89 Maka F tabel adalah 3.89 yang dipakai Contoh : kasus di atas, df antar kelompok ; df inter kelompok 1 ; distribusi F 99% Maka membaca tabelnya adalah horisontal lihat kolom df, vertikal lihat baris 1 Lalu lihat angka pada sel pertemuan dan 1 bagian atas yakni 6,93 Maka F tabel adalah 6,93 11

Data Populasi 1 3 5.40 3.40 0.00 6.31 1.80.0 Total 4.10 3.50 19.75 3.74.75 0.60 5.10 1.60 0.40 Total 14.65 113.05 10.95 340.65 1

13 Jumlah Kuadrat Total 58.17 3 5 340.65 0.40 0.60 19.75.0 0.00 1.60.75 3.50 1.80 3.40 5.10 3.74 4.10 6.31 5.40 nk T x JKT k 1 i n 1 j ij

Jumlah Kuadrat Perlakuan dan Jumlah Kuadrat Galat JKP k Ti i1 T n nk 14.65 113.05 5 47.1640 10.95 JKG 58.17 47.1640 11.053 340.65 53 14

Tabel Anova dan Kesimpulan Sumber Variasi Jumlah Kuadrat Derajat Bebas Kuadrat Rata-rata Statistik F Perlakuan 47.1640 3-1= 3.580 Galat 11.053 15-3=1 0.911 F = 5.60 Total 58.17 15-1=14 Karena F hitung = 5.60 > 3.89 maka H 0 ditolak. Jadi ada rata-rata yang tidak sama atau mesin yang tidak sama. 15

Contoh : (Soal Modul UT) Sebagai manager produksi, anda ingin melihat mesin pembuat boneka dilihat rata-rata output yang dihasilkannya. Diperoleh data seperti di samping. Pada tingkat signifikansi 0.05 adakah perbedaan rata-rata output? Mesin1 Mesin Mesin3 47 55 54 53 54 50 49 58 51 50 61 51 46 5 49 16

Penyelesaian Hipotesa : H 0 : 1 = = 3 H 1 : Ada rata-rata yang tidak sama Tingkat signifikasi = 0.05 Karena df 1 = derajat bebas perlakuan = dan df = derajat bebas galat = 1, maka f(0.05;;1) = 3.89. Jadi daerah pelokannya: H 0 ditolak jika F > 3.89 17

Data Populasi M1 M M3 47 55 54 53 54 50 49 58 51 50 61 51 46 5 49 Total Total 45 80 55 780 18

19 Jumlah Kuadrat Total 4 3 5 780 49 51 51 50 54 5 61 58 54 55 46 50 49 53 47 1 1 k i n j ij nk T x JKT

Jumlah Kuadrat Perlakuan dan Jumlah Kuadrat Galat JKP k Ti i1 T n nk 45 80 5 130 55 780 53 JKG 4 130 94 0

Tabel Anova dan Kesimpulan Sumber Variasi Jumlah Kuadrat Derajat Bebas Kuadrat Rata-rata Statistik F Perlakuan 130 3-1= 65 Galat 94 15-3=1 7,83 F = 8,3 Total 4 15-1=14 Karena F hitung = 8,3 > 3.89 maka H 0 ditolak. Jadi ada rata-rata yang tidak sama atau mesin yang berbeda. 1

Sumber adanya perbedaan Jumlah Kuadrat (JK) Derajat Kebebasan (df) Rata-rata Jumlah Kuadrat (RJK) Antar kelompok 130 k 1 = 65 8,3 Inter kelompok 94 N k = 1 7,83 α = 0.05 ; df = dan 1 ; F tabel = 3.89 ; F hitung = 8,3 F hitung > F tabel, maka Ho ditolak Terdapat perbedaan mesin pembuat boneka Uji Anova F Cara membaca tabel F : 1. Arah horisontal adalah numerator, df nya antar kelompok. Arah vertikal adalah denominator, df nya inter kelompok 3. Skor dalam tiap sel bagian atas adalah untuk 95% dan bagian bawah untuk 99% Contoh : kasus di atas, df antar kelompok ; df inter kelompok 1 ; distribusi F 95% Maka membaca tabelnya adalah horisontal lihat kolom df, vertikal lihat baris 1 Lalu lihat angka pada sel pertemuan dan 1 bagian atas yakni 3.88 Maka F tabel adalah 3.88

Rumus Hitung Jumlah Kuadrat Untuk ukuran sampel yang berbeda Jumlah Kuadrat Total = Jumlah Kuadrat Perlakuan = Jumlah Kuadrat Galat = JKT JKP JKG k i1 k i1 n j1 T n i i JKT i x ij T N JKP T N dengan N k i1 n i 3

Tabel Anova Untuk ukuran sampel yang berbeda Sumber Variasi Jumlah kuadrat Derajat bebas Kuadrat Rata-rata Statistik F Perlakuan JKP k 1 Galat JKG N k Total JKT N 1 KRP = JKP/(k 1 ) KRG = JKG/(N - k) F = KRP/KRG 4

Contoh 3 Dalam Sebuah percobaan biologi 4 konsentrasi bahan kimia digunakan untuk merangsang pertumbuhan sejenis tanaman tertentu selama periode waktu tertentu. Data pertumbuhan berikut, dalam sentimeter, dicatat dari tanaman yang hidup. Apakah ada beda pertumbuhan rata-rata yang nyata yang disebabkan oleh keempat konsentrasi bahan kimia tersebut. Gunakan signifikasi 0,05. Konsentrasi 1 3 4 8. 7.7 6.9 6.8 8.7 8.4 5.8 7.3 9.4 8.6 7. 6.3 9. 8.1 6.8 6.9 8.0 7.4 7.1 6.1 5

Penyelesaian Hipotesa : H 0 : 1 = = 3 = 4 H 1 : Ada rata-rata yang tidak sama Tingkat signifikasi = 0.05 Karena df 1 = derajat bebas perlakuan = 3 dan df = derajat bebas galat = 16, maka f(0.05;3;16) = 3.4. Jadi daerah pelokannya: H 0 ditolak jika F > 3.4 6

Data Populasi 1 3 4 8. 7.7 6.9 6.8 8.7 8.4 5.8 7.3 9.4 8.6 7. 6.3 Total 9. 8.1 6.8 6.9 8.0 7.4 7.1 6.1 Total 35.5 40.8 40. 34.4 150.9 7

8 Jumlah Kuadrat Total 19.350 0 150.9 7.1 6.9 6.3 7.3 6.8 6.1 7.4 6.8 7. 5.8 6.9 8.0 8.1 8.6 8.4 7.7 9. 9.4 8.7 8. N T x JKT k 1 i n 1 j ij i

9 Jumlah Kuadrat Perlakuan dan Jumlah Kuadrat Galat 3.888 15.46 19.350 JKG 15.46 0 150.9 5 34.4 6 40. 5 40.8 4 35.5 N T n T JKP k 1 i i i

Tabel Anova dan Kesimpulan Sumber Variasi Jumlah Kuadrat Derajat Bebas Kuadrat Rata-rata Statistik F Perlakuan 15.46 4-1=3 5.154 Galat 3.888 0-4=16 0.43 F = 1.13 Total 19.350 0-1=19 Karena F hitung = 1.13 > 3.4 maka H 0 ditolak. Jadi ada rata-rata yang tidak sama. 30

Latihan 1 Seorang kontraktor di bidang jenis jasa pengangkutan ingin mengetahui apakah terdapat perbedaan yang signifikan pada kapasitas daya angkut 3 merk truk, yaitu Mitsubishi, Toyota dan Honda. Untuk itu kontraktor ini mengambil sampel masing-masing 5 truk pada tiap-tiap merek menghasilkan data seperti disamping. Jika ketiga populasi data tersebut berdistribusi normal dan variansi ketiganya sama, uji dengan signifikasi 5% apakah terdapat perbedaan pada kwalitas daya angkut ketiga merek truk tersebut Kapasitas Mitsubishi (A) Toyota (B) Honda (A) 44 4 46 43 45 47 48 44 45 45 45 44 46 44 43 31

Latihan Seorang guru SMU mengadakan penelitian tentang keunggulan metode mengajar dengan beberapa metode pengajaran. Bila data yang didapat seperti pada tabel disamping, ujilah dengan signifikasi 5% apakah keempat metode mengajar tersebut memiliki hasil yang sama? (asumsikan keempat data berdistribusi Normal dan variasnisnya sama) Metode A B C D 70 68 76 67 76 75 87 66 77 74 78 78 78 67 77 57 67 57 68 89 3

Struktur data ANOVA ARAH

Tabel ANOVA

dengan

Kriteria penolakan pada taraf

Contoh 4 :

Jawab :

Perhitungan :

Tabel ANOVA

Daerah Kritis :

Keputusan :

Kesimpulan :

Contoh 5 : (Soal Modul UT) Sampel Output 3 Mesin menurut 5 Operator Operator Mesin 1 3 Operator 1 3 4 5 53 61 51 47 55 51 46 5 49 50 58 54 49 54 50 Total 45 80 55 Total 165 153 147 16 153 780 Ujilah apakah terdapat perbedaan antar mesin, dan antar operator serta susunlah ANOVA nya! 48

49 4 3.5.1 780 50... 47 53.. 1 1 1 b i k j n c ij n b k T x JKT 130 3.5.1 780 5.1 55 80 45... 1 n b k T n k T JKB k j i

JKK 780 3.5.1 k j1 T b. n 7 j T b. k. n 165 153 147 5.1 16 153 JKE 4 130 7 JKL 40784 40690 4063 40560 50

Hasil ANOVA Arah Sumber Variasi df Varian Rasio Nilai Prob. Antar Mesin Antar Operator Residu 130 7 Total 4 14 4 8 65 18,75 3,6 6,5 P<0,001 0,1<P<0,05 51

Referensi Tutorial Slides Ch. Enny Murwaningtyas 31 Maret 009 Toha Saifudin, S.Si., M.Si. 5