ANALISIS VARIANS / ANOVA (Analysis of Varians)
Analysis Varians (analysis (analysis of variance) variance) atau ANOVA adalah suatu metode analisis statistika. Uji dalam Anova menggunakan uji F karena dipakai untuk pengujian lebih dari 2 sampel. Dalam praktik, analisis varians dapat merupakan uji hipotesis (lebih sering di pakai) maupun pendugaan (estimation). Anova digunakan untuk melakukan analisis komparasi multivariabel. Teknik analisis komparatif dengan menggunakan tes “t” yakni dengan mencari perbedaan yang signifikan dari dua buah mean hanya efektif bila jumlah variabelnya dua. Untuk mengatasi hal tersebut ada teknik analisis komparatif yang lebih baik yaitu Analysis of variances yang di singkat ANOVA. Anova diguanakan untuk membandingkan rata-rata populasi bukan ragam populasi. Jenis data yang tepat untuk anova adalah nominal dan ordinal pada variabel bebasnya, jika data pada variabel bebasnya dalam bentuk interval atau ratio maka harus diubah dulu dalam bentuk ordinal maupun nominal. Sedangkan variabel terikatnya adalah data interval atau ratio. Adapun asumsi dasar yang harus terpenuhi dalam analisis varian adalah : 1. Kenormalan Distribusi data harus normal, agar data berdistribusi normal dapat ditempuh dengan cara memperbanyak jumlah sampel dalam kelompok 2. Kesamaan variansi Setiap kelompok hendaknya berasal dari populasi yang sama dengan variansi yang sama pula. Bila banyaknya sampel sama pada setiap kelompok maka kesamaan variansinya dapat diabaikan. Tapi bila banyak sampel pada masing-masing kelompok tidak sama, maka kesamaan variansi populasi sangat diperlukan. 3. Pengamtana bebas Sampel hendaknya diambil secara acak (random), sehingga setiap pengamatan merupakan informasi yang bebas. Anova lebih akurat diguanakan untuk sejumlah sampel yang sama pada setiap kelompoknya, misalnya masing-masing variabel setiap kelompok jumlah sampel atau respondennya sama 250 orang. Anova dapat digolongkan kedalam beberapa kriteria, yaitu : 1.
2.
Klasifikasi 1 arah (One way Anova) Anova klasifikasi 1 arah merupakan anova yang didasarkan pada pengamatan 1 kriteria atau satu faktor yang menimbulkan variasi Klasifikasi 2 arah (Two way Anova) Anova klasifikasi 2 arah merupakan anova yang didasarkan pada pengamatan 2 kriteria atau 2 faktor yang menimbulkan variasi
3.
Klasifikasi banyak arah (MANOVA) Anova banyak arah merupakan anova yang didasarkan pada pengamatan banyak kriteria
1.
Uji One Way Anova Uji Anova (F) digunakan untuk menguji sebuah rancangan eksperimen dengan rancangan lebih dari 2. Uji ini termasuk dalam uji parametrik sehingga asumsi penggunaan uji parametrik harus dipenuhi yaitu data berdistribusi normal, varians homogen, dan diambil dari sampel yang acak. Dalam kenyataannya uji F digunakan untuk menguji efektifitas suatu rancangan eksperimen yang akan digunakan. Contoh : 1. Sebuah penelitian untuk menguji efektivitas obat jenis A, obat jenis B, dan obat jenis C, terhadap penurunan Tekanan Darah 2. Penelitian untuk menguji efektivitas nebacitin, bioplacenton, dan betadin, terhadap lama penyembuhan luka episiotomi 3. Penelitian untuk menguji efektifitas metode relaksasi, detraksi, massage, dan compres panas-dingin terhadap penurunan nyeri persalinan. Apabila digunakan istilah variabel, maka uji Anova digunakan untuk menguji variabel independent yang satu dengan variabel dependen lebih dari satu jenis rancangan. Contoh di atas : 1. Variabel independen : penurunan Tekanan Darah, Variabel Dependen : jeis obat ( Obat A, B, dan C) 2. Variabel independen : lama penyembuhan luka episiotomi, Variabel dependen : jenis obat (nebacitin, bioplasenton, dan betadin) 3. Variabel independen : penurunan nyeri persalinan, Variabel dependen : metode penanganan ( relaksasi, destraksi, massage, dan compres panas-dingin).
Analisis varian adalah prosedur yang digunakan untuk menguji perbandingan rata-rata antara beberapa kelompok data. Pada analisis varian univariat (ANOVA) hanya terdapat satu variabel dependen, sedangkan pada analisis varian multivariat (MANOVA) terdapat lebih dari satu variabel dependen. Jika variabel independen pada analisis varian univariat hanya satu, maka disebut ANOVA satu arah (One-Way Anova). Jika variabel independen lebih dari satu, maka disebut ANOVA banyak arah ( MultiWay Anova). Analisis varian digunakan untuk menguji hipotesis kesamaan rata-rata antara dua kelompok data atau lebih. Teknik analisis varian merupakan perluasan dari uji t dua sampel. Jika dari hasil uji Anova diketahui terdapat rata-rata data yang berbeda, perbedaan tersebut dapat ditentukan pada analisis lanjut ( post hoc).
Pengolahan data dengan SPSS
Pada pengolahan data dengan SPSS, tiap kelompok data akan dihitung:
Jumlah kasus (N) Rata-rata Standar Deviasi (SD) Standar error rata-rata (SE) Nilai minimum Nilai maksimum Selang kepercayaan nilai rata-rata Uji Levene untuk kesamaan varian Tabel analisis varian
Kriteria data ANOVA satu arah Data yang digunakan untuk Anova satu arah harus memenuhi beberapa kriteria berikut:
Data untuk variabel independen (varibel faktor) harus bersifat integer (data kategori) dan data untuk variabel dependen harus bersifat kuantitatif.
Asumsi: tiap kelompok data merupakan sampel acak dari populasi normal yang independen. Kelompok data harus berasal dari populasi dengan varian yang sama. Untuk menguji asumsi kesamaan varian dapat digunakan uji Levene. Analisis Lanjut Anova Satu Arah Dari hasil uji Anova akan didapatkan hasil F hitung yang signifikan atau tidak. Jika F hitung tidak signifikan, berarti rata-rata variabel dependen pada tingkat faktor yang ditentukan sama (identik).
Jika F hitung signifikan berarti terdapat perbedaan rata-rata variabel dependen pada tingkat faktor yang ditentukan. Untuk mengetahui pada tingkat faktor mana yang mempunyai rata-rata yang berbeda, dilakukan analisis lanjut. Pada SPSS, analisis lanjut dari uji Anova menggunakan prosedur Post Hoc Multiple Comparison Test Metode Analisis lanjut : Ada beberapa metode analisis lanjut yang tersedia pada SPSS, yaitu :
Jika varian sama, metode yang tersedia antara lain: Tukey, Beferroni, LSD, Duncan dll. Jika varian berbeda, metode yang tersedia adalah: Tamhane’s T2, Dunnett’s T3, Games-Howell, dan Dunnett’s C
Cara pengerjaan dengan SPSS :
Contoh : Sebuah penelitian tentang kandungan tar pada rokok ingin menguji apakah kandungan tar pada masing-masing rokot itu sama. Hasil pengujian terhadap kandungan tar masingmasing merek rokok tersebut disajikan dalah tabel di bawah ini. Dari data tersebut ujilah apakah ada perbedaan kandungan tar untuk ketiga merek rokok yang diuji Merek
a.
Kandungan tar per batang (mg)
Bentoel
0,16
0,14
0,21
0,14
0,13
Djarum
0,19
0,20
0,23
0,18
0,19
Sampurna
0,21
0,17
0,19
0,23
0,20
Cara pengerjaan dengan program SPSS adalah kita buka SPSS, kemudian entri data dalam bentuk dua variabel. Maka dalam layar kerja SPSS akan tampil hasil sebagai berikut :
b.
Setelah selesai semua keterangan dan entri data, maka kita analysis dengan klik analyze, dan kita sorot compare means, kemudian kita klik One Way ANOVA
c.
Setelah klik One Way ANOVA, akan terbuka seperti gambar
d.
Masukan variabel kandungan Tar ke dalam dependent list , dan Merek rokok ke dalam Factor
e.
Kita klik options dan kita pilih descriptive dan homogeneity of variance test setelah itu klik continue.
f.
Langkah terakhir adalah Klik OK, maka dalam hasil output akan tampil hasil uji ANOVA ONE WAY
g.
Dari Output tersebut dapat disimpulkan bahwa:
Rata kandungan tar rokok merek Bentoel = 0,1560 mg/btg dengan SD = 0,03209, rokok merek Djarum = 0,1980 mg/btg dengan SD = 0,01924 dan rokok merek Sampoerna = 0,2000 mg/btg dengan SD = 0,02236
Hasil uji homogenitas variansi dengan Levene Statistics = 0,554 dengan Sig. = 0,589 (> 0,05), yang berarti bahwa H o diterima atau variansi dari kandungan tar ketiga merek rokok itu sama sehingga uji ANOVA dengan menggunakan uji F bisa dilakukan Hasil perhitungan ANOVA menunjukkan bahwa nilai F hitung = 4,874 dengan Sig. = 0,028 (< 0,05), yang berarti H o ditolak atau rata-rata kandungan tar untuk ketiga merek rokok itu adalah berbeda.
DAFTAR PUSTAKA 1. David S. Jones, Statistika Farmasi, Penerjemah Harrizul Rivai, Penerbit EGC, Jakarta, 2008 2. Purbayu Budi Santosa dan Ashari, Analisis Statistik dengan Microsoft Excel & SPSS , Penerbit Andi, Yogyakarta, 2005. 3. Singgih Santoso, Panduan Lengkap Menguasai Statistik dengan SPSS 17 , Penerbit PT Elex Media Komputindo, Jakarta, 2009. 4. Handoko Riwidikdo, Statistik Kesehatan, Penerbit Nuha Medika Yogyakarta 2012
MAKALAH UJI ANOVA ONE WAY
Diajukan Untuk Memenuhi Tugas Mata Kuliah Manajemen Data dan Analisis Data Penelitian
Oleh
Agustina Kirihio
16202111007
Helly Budiawan
16202111010
ILMU KESEHATAN MASYARAKAT PASCASARJANA UNIVERSITAS SAMRATULANGI MANADO TAHUN 2017