Kind: captions
Language: id
Assalamualaikum warahmatullahi
wabarakatuh berjumpa lagi dengan saya di
channel YouTube saya
ensiklopedia Ahmad Fauzi channel yang
menjelaskan berbagai hal yang berkaitan
dengan analisis data penelitian
publikasi dan berbagai pengetahuan lain
yang mungkin dapat meningkatkan
pengetahuan ataupun keterampilan kalian
di video-video Sebelumnya kita telah
mempelajari bagaimana caranya melakukan
analisis GT dengan menghitung secara
manual nah pada video kali ini Mari kita
membahas Bagaimana caranya menghitung
secara manual uji yang lain yaitu uji
anafa satu jalur pada video kali ini
kita fokus pada Uji hipotesisnya saja
sedangkan uji asumsi prasarat dan uji
lanjut kita bahas di video yang lain
sedangkan bagi kalian yang ingin
melakukan uji Anfal dengan mengunakan
program SPSS silakan lihat di video saya
di yang playlist tutorial SPSS
oke langsung saja kita bahas sedikit
terlebih dahulu Apa itu anafa sat jalur
baru kemudian kita pelajari secara
bersama Langkah Demi Langkah menghitung
anafa satu jalur secara manual
Oke uji Anova 1 jalur kita kenal juga
sebagai uji one way Anova one way itu
satu jalur sedangkan anava itu kan
singkatan dari analisis varian bahasa
Inggrisnya adalah analisis of varians
sehingga anava itu bahasa Inggrisnya
Anova nah uji Anova ini atau uji anava
satu jalur ini digunakan untuk
menganalisis ada tidaknya perbedaan
signifikan rerata di antara dua kelompok
atau lebih yang tidak saling berkaitan
di sini yang saya tekankan adalah dua
kelompok atau
lebih jadinya perbedaan antara uji Anova
satu jalur dengan uji t tidak
berpasangan adalah berkaitan dengan
jumlah kelompok yang bisa dibandingkan
pada Uji T tidak berpasangan sama kita
membandingkan kelompok yang tidak saling
berkaitan tetapi yang kita bandingkan
hanyalah dua kelompok sedangkan kalau
kita membandingkan tiga kelompok atau
lebih kita harus menggunakan uji anafa
satu jalur namun kalau kelompok kita
yang kita bandingkan ada dua kita bisa
memilih Uji T tidak berpasangan ataupun
anafa satu jalur terserah kita karena
keduanya bisa untuk menganalisis kondisi
tersebut nah ciri data yang dianalisis
ketika kita ingin melakukan uji anakas 1
jalur adalah data tersebut terdiri atas
satu variabel bebas saja Kemudian data
minimal dua kelompok dan satu Variabel
terikat ingat ya satu variabel bebas
satu Variabel terikat dan dua kelompok
atau
lebih kemudian meskipun kita tidak
membahas Bagaimana caranya melakukan uji
asumsi kita lihat Apa saja asumsi dari
uji anafa satu jalur yang pertama adalah
variabel trikat berupa skala interval
atau rasio misalkan berat badan itu kan
rasio kemudian hasil belajar itu
interval skala celsius itu
interval kemudian variabel bebasnya
berupa data kategoris yang membagi data
kita menjadi minimal dua kelompok yang
tidak saling berkaitan misalkan variabel
bebas kita kemampuan akademik dibagi
menjadi tinggi sedang rendah itu tiga
kelompok asal daerah Kabupaten itu dua
kelompok kemudian independensi observasi
artinya pengamatan satu subjek tidak
dipengaruhi oleh subjek yang lain
kemudian tidak ada outlier yang
signifikan Kita pernah membahas ya
outlier outlier itu data yang tidak
sesuai atau letaknya jauh dari data yang
lain Jadinya keluar dari distribusi data
yang lain misalkan kita mengumpulkan
data
iqribusi ya dari 80 sampai 120 Ternyata
ada yang sangat jenius sehingga iq-nya
190 misalkan Nah outlayer ini bisa kita
buang kemudian setiap kelompok memiliki
data yang terdistribusi Normal Di sini
saya katakan setiap kelompok kalau Uji T
berpasangan data selisih yang harus
terdistribusi normal kalau uji Anova
maupun Uji T tidak berpasangan data
setiap kelompok Kita uji normalitas satu
persatu nanti di video yang lain kita
bahas Bagaimana caranya melakukan uji
normalitas secara manual kalau
menggunakan SSS sudah ada di playlist
SPSS dan yang terakhir varian satu
kelompok dengan kelompok lainnya homogen
jadinya homogenitas asumsi ini juga kita
temukan ketika kita menguji Uji T tidak
berpasangan kalau pada Uji T tidak
berpasangan ketika data homogen kita
menggunakan formula yang ini sedangkan
kalau data tidak homogen kita
menggunakan formula yang lain bisa
dilihat di video-video sebelumnya nah di
Anova nah ini harus diuji Apakah datanya
homogen atau tidak sama nanti di video
yang lain nanti kita bahas secara
tersendiri Bagaimana cara menghitung
manual uji
homogenitas Nah sekarang langsung saja
kita ambil contoh misalkan seperti ini
kita melakukan penelitian saya ubah dulu
pointer saya
oke kita melakukan
penelitian untuk membandingkan misalkan
panjang batang tanaman yang diberi micin
misalkan ya diberi micin sebanyak 0%
hingga
20%. jadinya ada kelompok micin 0% alias
tidak diberi micin sama sekali kemudian
diberi micin 5% 10% 15% dan 20%
dan setiap kelompok terdiri atas empat
Ulangan jadinya setiap perlakuan ini
kita menyiapkan empat
tanaman jadinya ada empat tanaman yang
tidak diberi micin 4at tanaman diberi 5%
dan
seterusnya sehingga di sini ada lima
perlakuan dan empat ulangan kita ingin
membandingkan Apakah ada perbedaan
signifikan di antara kelompok-kelompok
ini maka kita bisa melakukan uji oneway
Anova anava satu jalur
Namun kita tidak bisa menggunakan uji t
tidak berpasangan karena datanya lebih
dari dua kelompok nah dibandingkan
dengan uji t tidak berpasangan cara
menghitung di uji Anova sedikit lebih
panjang namun kalau kita tahu prinsipnya
maka uji ini menjadi cukup mudah Nah
kita lihat
prinsipnya ketika kita melakukan uji
Anova kita akan melaporkan hasil
analisis kita menjadi tabel rangkuman
uji Anova seperti ini terdiri atas empat
baris dan en kolom empat baris Ini
pertama baris pertama ada header kepala
tabel kemudian baris kedua perlakuan
ketiga galat keempat total kemudian
kolom pertama sk sk itu sumber keragaman
kemudian JK Nah kita sudah tidak
asingkan dengan JK JK itu jumlah kuadrat
kemudian DB kita juga sudah tidak as
dengan db db itu derajat bebas kemudian
KT KT itu kuadrat tengah atau varians
kemudian F hitung Nah kalau Uji T kita
mencari T hitung kalau di Anova kita
mencari F hitung kemudian F tabel kalau
di Uji T kita mencari t tabel kalau di
anava kita mencari F tabel dan ini sudah
ada rumus-rumusnya sudah saya Tuliskan
nanti kita hitung bersama-sama setiap
kolom ini menggunakan rumus-rumus ini
prinsipnya kalau kita sudah paham Uji T
dan kita juga sudah mempelajari formula
dasar di video lain ya saya juga pernah
membahas formula dasar statistika
deskriptif yang menjadi dasar statistika
inferensia maka kita Insyaallah lebih
mudah memahami dan mengisi tabel-tabel
ini karena JK DB KT ini selalu kita
temukan di statistika inferensia
oke Sekarang mari kita hitung jk-nya
terlebih dahulu
Dul namun sebelum kita menghitung J
jumlah kuadrat saya memberikan saran
pada kalian untuk membuat tabel pembantu
Nah kalau ini kan Tabel data kita ketika
kita ingin menganalisis uji Anova kita
bisa menggunakan tabel bantu tabel bantu
itu kita isi dengan angka angka yang
nanti kita butuhkan ketika kita
melakukan perhitungan JK KT dan
sebagainya yang pertama adalah kita
tambahkan baris Sigma atau jumlah nah
Jumlah ini adalah hasil penjumlahan
setiap kolom jadinya kita memperoleh
jumlah total tiap perlakuan jadinya
panjang dari tiap perlakuan 0% kita
total dari 5% kita total hingga 20% kita
total ini ya 4 + 3 + 4 + 4 itu 15 3 + 4
+ 5 + 5 itu 17 dan seterus n setelah
Sigma atau total per perlakuan kita
hitung kemudian kita total keseluruhan
sehingga kita mendapatkan Sigma X dari
keseluruhan data kita Nah karena Sigma X
itu kan kita menghitung menjumlahkan
setiap data di sini Kita sudah
menjumlahkan tiap perlakuan maka Sigma X
dengan mudah kita peroleh dengan
menjumlahkan jumlah to total tiap
perlakuan ini 15 + + 17 + 31 + 32 =
112 112 ini adalah Sigma X sehingga
total 4 + 3 + 5 hingga + 7 di bagian
bawah ini adalah
112 setelah Sigma X kita dapatkan kita
mencari rerata tiap
perlakuan nah rerata tiap perlakuan itu
mudah ya Ya udah kita hitung jumlah
total tiap perlakuan dib jumlah ulangan
15 / 4
3,75 17 / 4 4,25 ini ya ulangannya ada 4
kemudian 17 / 4 4,25 31 / 4
7,75 terakhir 32 / 4
8 setelah rerata kita dapatkan kemudian
kita mencari kuadrat dari jumlah tiap
perlakuan bukan kuadrat dari rata ya
tetapi jumlah perlakuan 15 ku =
225 17² = 204 89 17² lagi
289 31²
961 32²
124 dan yang terakhir kita kuadratkan
tiap item data kita 4 k kita tulis di
sini 16 3² 9 5² 25 seterusnya hingga
yang terakhir 7^
49 Nah kita tidak harus membuat tabel
bantu ini tetapi ini akan memudahkan
kita nantinya jadinya ini jumlah
perpelakuan ini rerata perpelakuan ini
jumlah kuadrat dari jumlah eh mohon maaf
ya kuadrat dari jumlah tiap perlakuan
kalau ini kuadrat dari tiap item data
yang kita miliki Sedangkan ini Sigma x j
keseluruhan item data kita Oke tabel
bantu sudah kita buat Sekarang mari kita
hitung yang pertama dahulu yaitu jumlah
kuadrat nah meskipun tadi kita lihat ya
Nah di sini jumlah kuadrat yang perlu
kita hitung adalah perlakuan galat dan
total galat itu nama lainnya
error Jadinya kalau kita melihat
referensi tulisannya error error itu
sama dengan galat nah meskipun di sini
baris pertama perlakuan baris kedua Gala
dan baris ketiga total urutan yang perlu
kita cari terlebih dahulu adalah total
terlebih dahulu jadinya kita hitung JK
total setelah itu nanti kita cari yang
perlakuan JK perlakuan yang terakhir
adalah
galak nanti DB juga begitu kita cari DB
total dulu kemudian DB perlakuan
kemudian DB galat Oke kembali
lagi Sekarang kita cari JK total
nah sama seperti di Uji T jumlah kuadrat
itu rumusnya Sigma x² - sigmax
dikuadratkan dibagi jumlah sampel secara
keseluruhan langsung saja kita masukkan
Sigma x² lihat ya sigmax^ yang ini Sigma
X dikuadratkan kalau Sigma x² kita
menguadratkan
1/1 data kita kalau Sigma x^ kita
jumlahkan keseluruhan data lalu kita
kuadratkan kita lihat yang Sigma x^ di
sini kan ada data-data kita kuadratkan
satu persatu 4^ +
5² oh salah ya 4^ + 3^ ini sebbenarnya
4^ + 3^ + 5^ hingga +
7² sedangkan Sigma X yang dikuadratkan
kita jumlahkan terlebih dahulu ini 4 + 3
+ 5 hingga + 7 ini + 3 ya sebbenumnya
baru + 5 kemudian dibagi jumlah data
jumlah data kita kan 20 4 ulangan 5
perlakuan 4 * 5 20 20 data
Oke ini 4^ 16 3 k 9 karena ini
tulisannya 5 ku maka 25 7^ 49 4 + 5 Plus
seterusnya hingga + 7 = 112 kemudian
dikuadratkan nah Nah ini kan sebetulnya
sama dengan tabel bantu ini 6 + 9 + 25
karena ini kan yang sudah kita
kuadratkan tadi maka ini nanti yang kita
hitung totalnya sehingga kita menemukan
Sigma x² yaitu sebesar
78 Jadinya kalau semua data yang sudah
kita kuadratkan ini kita total hasilnya
adalah
78 kemudian 112 ini nah ini Sigma X
jadinya ini nanti bisa kita langsung
masukkan ke sini 112 kemudian
dikuadratkan 112² = dengan
1205 eh
12.544 dibagi
20 1
12.544 / 20 =
627,2 78 -
627,2 = 80,8
nah angka 80,8 inilah yang merupakan
JKT jumlah kuadrat
total JKT sudah kita dapatkan sekarang
waktunya kita mencari jkp jumlah kuadrat
perlakuan seperti di tabel Sebelumnya
saya perlihatkan rumus jkp adalah ini
Sigma p^ / n Keil di- FK FK itu Ini ya
Sama ya Sigma X diku dibagi NK kapital
ini ada n kecil ini ada n kapital n
kecil itu jumlah sampel tiap perlakuan
yaitu 4emp ini jumlah ulangannya kan
jumlah ulangannya 4emp jya jumlah sampel
tiap perlakuan itu ada 4emp kalau n
kapital adalah jumlah keseluruhan data
kita yaitu
20 Sigma p yang dikuadratkan itu ini ini
kan Sigma P eh mohon maaf Sigma p^ ya
bukan Sigma p yang di kuadratkan Sigma
p^ Sigma p^ itu ini dikuadratkan plus
ini dikuadratkan plus ini dikuadratkan
langsung saja kita masukkan nah seperti
ini Sigma p^ 15² + 17² + 17² + 31² +
32² kita tulis di
sini dibagi nn itu jumlah ulangan ada 4
dibagi 4 dikurangi Sigma X yang dikuad
ya Ini tadi sama 4 + 3 + 5 + 7 dan
seterusnya hingga + 7 baru nanti
dikuadratkan kemudian dibagi jumlah data
keseluruhan yaitu
20 tadi kita sudah membuat tabel bantu
15 ku itu 225 17 ku itu 289 17 ku lagi
289 31² itu 961 32^ itu
1024 kemudian Kian dibagi jumlah ulangan
yaitu 4 Sigma X tadi sudah kita hitung
112 112 kemudian dikuadratkan dibagi
20 nah ini 225 + 289 + 289 + 91 +24 =
2.784 88 sedangkan 112² =
12.544
2.788 dib 4 =
697 sedangkan 12.544
/ 20 =
27,2 sehingga hasilnya adalah
69,8 inilah JK perlakuan
kita JKT sudah kita peroleh jkp sudah
kita peroleh baru kita hitung JK galat
sama tadi sudah saya perlihatkan
Bagaimana cara menghitung jk galat di
tabel rangkuman Anova di awal nah JK
galat gampang rumusnya yaitu jumlah
kuadrat total dikurangi jumlah kuadrat
galat jkt-nya
80,8 jkg-nya 69 koma Eh ini mohon maaf
jkp ya bukan jkg ya JK galat adalah
Jumlah kuadrat total dikurangi jumlah
kuadrat perlakuan sehingga ini p 80,8
jkp-nya 69,8 8 sehingga hasilnya 11 kita
ingat-ingat jkt-nya
80,8 jkp-nya
69,8 jkg-nya
11 sehingga bisa kita masukkan kita
Cicil di rangkuman tabel Anova ini JK
perlakuannya 69,8 JK galatnya 11 JK
totalnya
80,8 jumlah kuadrat sudah kita peroleh
Nah sekarang kita hitung db-nya derajat
bebas sama di tabel Anova yang awal tadi
saya juga sudah menuliskan rumus DB dari
setiap baris sekarang kita tulis rumus
itu lagi agar mempermudah kita sama
seperti tadi cari yang total terlebih
dahulu dbt atau DB total ama dengan n k
- 1 N kapital adalah jumlah keseluruhan
data kita yaitu 20 20 - 1 = 9
sehingga di sini kita Tuliskan
19 setelah DB total kita temukan kita
cari DB perlakuan DB perlakuan adalah k
-
1 k itu apa k itu adalah Jumlah
perlakuan kita atau kolom Nah tadi kalau
kita lihat di tabel awal di tabel awal
itu kan ada l perlakuan sehingga ada l
kolom kolom itu dari kiri ke kanan ya
kalau baris dari bawah ke atas kalau
barisnya ada empat karena ulangannya ada
kolomnya ada 5 Kenapa karena ada lima
perlakuan nah sehingga k-nya 5 di- 1
yaitu 4 sehingga DB perlakuannya sama
dengan 4 kemudian galat DB galat sama
seperti JK galat yaitu DB total
dikurangi DB perlakuan DB totalnya 19 DB
perlakuannya 4 yaitu 5 15 sehingga
galatnya db-nya kita tulis di sini
15 derajat bebas sudah kita peroleh
sekarang waktunya k kita hitung kuadrat
total atau nama lainnya varians kalau
kita belajar di Uji T atau di
video-video sebelumnya kuadrat total
atau varians itu kan rumusnya JK / DB
sehingga di sini pun sama jika perlakuan
eh mohon maaf KT perlakuan kita singkat
KTP itu sama dengan JK perlakuan dibagi
DB perlakuan nah rumusnya sama kayak
video sebelumnya JK perlakuan yaitu
69,8 DB perlakuan 4 jadya
69,8 / 4 =
17,450 sehingga kita tulis di sini
17,450 dari kolom ini dibagi kolom ini
ini kemudian perlakuan sudah kita dapat
sekarang kita hitung yang KT galat kita
tulis ktg sama kayak KTP cara mencari KT
itu JK - DB karena yang kita cari galat
maka JK galat dibagi DB galat jikk
galatnya 11 DB galatnya 15 11 / 15
0,733 sehingga di sini kita tulis 0,7
733 kolom ini dibagi kolom ini JK galat
dibagi DB galat 11 / 15 =
0,733 kita tidak perlu mencari KT
total kemudian sekarang kita cari F
hitung F hitung rumusnya adalah KT
perlakuan dibagi KT galat KT
perlakuannya
17,450 KT galatnya
0,733 sehingga F hitungnya
23,7796 sehingga di sini kita tulis F
hitung sebesar
23,796 kolom ini eh mohon maaf baris ini
dibagi baris ini
17,450 /
0,733 yaitu sebesar ini sudah kita
peroleh F
hitungnya setelah F hitung kita peroleh
kita perlu mencari F
tabel cara mencari F tabelnya kita perlu
men-download tabel F terlebih dahulu
kemudian nanti kita cari probabilitasnya
yang sebesar 0,05 kemudian db-nya Kita
sesuaikan DB mana yang kita lihat di
sini kan ada 5 ada 3 DB kalau Uji T kan
hanya ada satu DB kita mudah Kalau
mencari Uji T Tetapi kalau Anova di sini
ada tiga mana yang perlu kita lihat
nah yang perlu kita lihat adalah DB
perlakuan dengan DB galet
tadi di tabel Anova yang awal sudah saya
Tuliskan F tabel adalah F
0,05 dbp dbg jadinya
0,05.
4.1 hasilnya
3,06 loh Bagaimana cara menemukan 3,06
habis ini akan kita lihat langsung di
tabel
f-nya dari sini bisa kita Tuliskan F
tabelnya 3,06 dan dapat kita lihat F F
hitungnya
23,796 ini lebih besar dari f tabel yang
hanya sebesar
3,06 pengambilan keputusannya sama
dengan uji t ketika F hitungnya lebih
besar dari f tabel maka h0 ditolak
sehingga ada perbedaan signifikan di
antara kelompok yang kita bandingkan
kalau F hitungnya kurang dari f tabel
h0-nya gagal ditolak artinya kelompok
kelompok yang kita bandingkan tidak ada
perbedaan signifikan pada contoh kasus
ini F hitungnya lebih besar dari f tabel
maka 5 perlakuan tadi 0 hingga 20% 0% 5%
10% 15% 20% itu ada
perbedaan
signifikan Namun kita belum tahu
kelompok-kelompok mana yang berbeda
signifikan kelompok-kelompok mana yang
tidak berbeda signifikan kesimpulan
hasil Anova mengatakan dari lima
perlakuan ini berbeda signifikan tetapi
tidak menunjukkan mana saja kelompok
yang berbeda mana saja kelompok yang
tidak berbeda signifikan untuk mencari
tahu mana saja kelompok yang berbeda
signifikan kita perlu melakukan uji
lanjut namun sebelum membahas uji lanjut
Mari kita lihat Bagaimana caranya kita
dapat menemukan angka
3,06 nah ini merupakan tabel F
distribusi F bisa dicari di Google ya
banyak yang menyediakan nah berbeda
dengan tabelrib t kalau diistribusi F
ini df-nya ada dua ini DF pertama ini DF
kedua kalau Uji T df-nya cuma sat DF itu
DB ya DF itu degree of Freedom bahasa
Inggrisnya derajat
bebas seperti yang saya katakan tadi
untuk mencari F tabel kita melihat DB
galat eh DB perlakuan dan DB galat DB
perlakuan itu DB pertama DB pembilang DB
galat ada adalah DB penyebut 4 dan 15
kita lihat DB yang pertama
4 kemudian DB yang kedua adalah 15
sehingga kita temukan angka di sini
3,06 inilah F tabel kita
Oke demikian cara kita melakukan uji
anafa tadi saya katakan anafa hanya
digunakan untuk melihat ada tidaknya
perbedaan perlakuan yang kita bandingkan
Kalau perlakuannya lebih dari dua dan
hasilnya H no0nya ditolak maka kita
perlu uji lanjut Bagaimana caranya kita
melakukan uji lanjut akan kita bahas di
video selanjutnya
demikian penjelasan saya di video kali
ini mohon maaf bila ada kesalahan
berjumpa lagi di video yang lain
asalamualaikum warahmatullahi
wabarakatuh