Uji Anova Satu Jalur dengan SPSS

Uji Anova Satu Jalur dengan Bantuan SPSS

Anova adalah sebuah analisis statistik yang menguji perbedaan rerata antar grup. Grup disini bisa berarti kelompok atau jenis perlakuan. Anova ditemukan dan diperkenalkan oleh seorang ahli statistik bernama Ronald Fisher.

Anova merupakan singkatan dari Analysis of variance. Merupakan prosedur uji statistik yang mirip dengan t test. Namun kelebihan dari Anova adalah dapat menguji perbedaan lebih dari dua kelompok. Berbeda dengan independent sample t test yang hanya bisa menguji perbedaan rerata dari dua kelompok saja.Anova digunakan sebagai alat analisis untuk menguji hipotesis penelitian yang mana menilai adakah perbedaan rerata antara kelompok.

Anova merupakan salah satu dari berbagai jenis uji parametris, karena mensyaratkan adanya distribusi normal pada variabel terikat per perlakuan atau distribusi normal pada residual. Syarat normalitas ini mengasumsikan bahwa sample diambil secara acak dan dapat mewakili keseluruhan populasi agar hasil penelitian dapat digunakan sebagai generalisasi. Namun keunikannya, uji ini dapat dikatakan relatif robust atau kebal terhadap adanya asumsi tersebut.

  1. Contoh Kasus

Seorang peneliti ingin membandingkan hasil belajar tiga tipe model pembelajaran pembelajaran Copperative Learning (CL), yaitu Tipe Jigsaw, tipe STAD, dan tipe Group Investigation yang diterapkan kepada tiga kelas berbeda. Setelah proses pembelajaran, dilakukan tes. Pertanyaann penelitiannya, apakah hasil belajar tiga kelas tersebut berbeda signifikan? Untuk menjawwab pertanyaan tersebut dilakukan Analisis Varian Satu Jalur atau One way Anova.

No SiswaJigsawStadGI
 607075
 555860
 606365
 636570
 656870
 566065
 455560
 656670
 666770
 677075
 707075
 626670
 636670
 657080
 687075
 656065
 606080
 656075
 607570
 636080
 656570
 696975
 707072
 495560
 555560
 606570
 656570
 607070
  7075
   75
  • Analsiis Data
  • Uji Normalitas Data
  • Hipotesis

H0            : Sampel diambil dari populasi berdistriibusi normal

H1            : Sampel tidak diambil dari populasi berdistriibusi normal

  • Taraf Nyata : α = 0,05
  • H0 ditolak jika sig.< α
  • Langkah uji normalitas
  • Buka program SPSS
  • Klik variabel view, ubah pada bagian name dengan nama masing-masing metode belajar
  • Klik Data view, dan input data seperti pada Tabel 2.1
  • Klik menu analyze, pilih Nonparametric Test, pilih legacy dialogs, klik 1 sample K-S Klik jigsaw, stad, GI, dan klik tanda panah test variabel list, centang kotak normal dan klik OK.
  • Hasil uji normalitas dapat dilihat pada tabel 2.2

Tabel 2.2 hasil uji distribusi normal kelas jigsaw, STAD, dan GI

  • Interpretasi

Berdasarkan hasil output uji normalitas, nilai asymp.sig.(2-tailed) stad, jigsaw, dan GI > 0,05 maka terima H0 artinya sampel diperoleh dari populasi terdistribusi normal, dan uji beda tiga kelompok dapat menggunakan One Way Anova

  • Uji Homogenitas

Uji homogenitas dan uji one way anova adalah satu kesatuan tahapan analisis.

  1. Hipotesis uji homogenitas

H0   : Semua populasi mempunyai varians yang sama

H1   : Tidak semua populasi mempunyai varians yang sama

  • Hipotesis statistik uji homogenitas

H0   : σ12= σ22= σ32=0

H1   : Minimal ada 1 σi2=0, I = 1,2,3

1= Stad, 2=Jigsaw, 3=GI

  • Hipotesis Uji One Way Anova

H0   : Tidak ada perbedaan rata-rata hasil belajar siswa dengan menggunakan model pembelajaran cooperative learning tipe Stad, jigsaw, dan GI

H1   : Ada rata-rata hasil belajar siswa dengan menggunakan model pembelajaran cooperative learning tipe Stad, jigsaw, dan GI yang berbeda

  • Hipotesis statistik uji One Way Anova

H0   : µ1= µ3= µ3

H1   :  Tidak semua µi sama, (I=1,2,3)

1= Stad, 2=Jigsaw, 3=GI

  • Taraf Nyata : α = 0,05
  • H0 ditolak jika sig.< α
  • Langkah –langkah uji homogenitas dan One Way Anova
  • Klik variable view, tamah dua variabel dengan nama Hasil_Belajar dan Perlakuan
  • Pada variabel Hasil_Belajar buat desimalnya 0, label hasil belajar dan measure scale. Pada variabel perlakuan buat desimalnya 0, label cooperative learning dan measure nominal.
  • Klik value dari variabel  perlakuan, pilih kotak berwarna biru disamping tulisan none
  • Ketik 1 pada bagian value dan stad pada bagian label, kemudian klik add. Ketik 2 pada bagian value dan jigsaw pada bagian label, kemudian klik add. Ketik3 pada bagian value dan GI pada bagian label, kemudian klik add. Klik OK.
  • Klik Data view, input nilai tes kelas stad pada kolom hasil belajar dan ketik angka 1 sebanyak data pada kolom variabel perlakuan. Kemudian lanjutkan input nilai tes pada kelas jigsaw  pada kolom hasil belajar dan ketik angka 2 sebanyak data pada kolom variabel perlakuan. lanjutkan input nilai tes pada kelas GI pada kolom hasil belajar dan ketik angka 3 sebanyak data pada kolom variabel perlakuan.
  • Klik Analyze- Compare means- One Way Anova- Klik Variabel Hasil Belajar, klik tanda panah pada bagian Dependent list. Kemudia klik variable cooperative learning, klik tanda panah pada bagian Factor. Klik option dan Homogenity of Varians test, klik continue kemudian klik OK.
  • Hasil uji Statistik Homogenitas dan One Way Anova diperoleh data berikut.
  • Interpretasi

Berdasarkan hasil ouput Test of Homogenity of Variance diperoleh nilai sig > 0,05 , Maka terima H0 yang artinya ketiga sampel memiliki varians yang sama. Berdasarkan hasil ouput Anova , diperoleh nilai sig < 0,05 , maka tolak H0 yang artinya terima H1 . Hasil ini menunjukkan bahwa rata-rata hasil belajar siswa yang berbeda antara model pembelajaran cooperative learning tipe stad, jigsaw, dan GI. Untuk mengetahui yang mana rata-rata hasil belajar yang berbeda perlu dilakukan uji lanjut dengan uji post hoc multiple comparison.

Tinggalkan Balasan

Alamat email Anda tidak akan dipublikasikan.