Uji Perbandingan Ganda

Uji Perbandingan Ganda

Wawasan Edukasi – Anova (Analisis Of Varians) adalah sebuah analisis yang digunakan untuk menguji perbedaan mean (rata-rata) data yang lebih dari dua kelompok. Beberapa asumsi yang harus dipenuhi pada pengujian ANOVA adalah sampel harus berasal dari kelompok yang independen, data masing-masing kelompok memiliki distribusi yang normal, dan variansi antar kelompok harus homogen. Beberapa persyaratan tersebut harus terpenuhi sebelum uji ANOVA dilakukan. Jika persyaratan tersebut tidak terpenuhi, maka uji ANOVA tidak dapat dilakukan dan harus menggunakan metode Non-Parametris untuk menguji hipotesisnya.

Uji Anova pada prinsipnya adalah melakukan analisis variabilitas data menjadi dua sumber variasi yaitu variasi didalam kelompok (within) dan variasi antar kelompok (between). Bila variasi keduanya sama (nilai perbandingan keduanya mendekati angka satu), maka hal ini menunjukkan bahwa tidak ada perbedaan dari intervensi yang dilakukan. Dengan kata lain, nilai mean yang dibandingkan tidak ada perbedaan. Sebaliknya jika variasi antara kelompok lebih besar dari variasi didalam kelompok, artinya intervensi yang diberikan memberikan efek yang berbeda, atau dengan kata lain nilai mean yang dibandingkan memiliki perbedaan.

Sebagai pengantar analisis perbandingan ganda, beberapa point yang harus diketahui;

  • Jika dalam pengujian Ho pada uji ANOVA diterima, maka sudah dapat diambil kesimpulan dan pengujian dapat dihentikan sampai disini.
  • Jika dalam pengujian ANOVA Ho ditolak, maka untuk mengetahui seberapa besar pengaruhnya, maka dilakukan uji menggunakan analisis perbandingan ganda.
  • Syarat dapat dilakukannya pengujian perbandingan ganda ini adalah jumlah level faktornya (perlakuan) lebih dari dua.

Pengertian Uji Perbandingan Ganda

Uji ini digunakan untuk menilai pengaruh macam-macam perlakuan proses atau untuk mengetahui adanya perbedaan atau persamaan antara dua variabel dari populasi yang sama. Beberapa macam pengujian yang dapat dilakukan dalam analisis perbandingan ganda adalah uji tukey, bonferroni, scheffe, fisher, dunnet, Duncan dll.

Pada pembahasan kali ini, hanya beberapa uji perbandingan ganda yang umum digunakan saja yang akan di bahas, seperti dibawah ini:

Uji fisher Least Significant Difference (LSD) / Uji Beda Nyata Terkecil

Analisis perbandingan ini digunakan untuk mengetahui dari pasangan rata-rata mana yang paling berbeda diantara pasangan yang ada. Metode Least Significant  Difference menggunakan perbandingan berbagai rata-rata dengan uji t untuk mengetahui perbedaan dari pasangan rata-rata.
Salah satu prosedur uji yang paling sederhana untuk menjawab pertanyaan tentang nilai tengah perlakuan mana yang berbeda apabila H1 diterima adalah uji beda nyata terkecil (Least Significant Different = LSD).

Uji ini sangat cocok digunakan apabila pengujian nilai tengah perlakuan yang akan dibandingkan sebelumnya telah direncanakan. Tingkat ketepatan uji BNT akan berkurang jika digunakan untuk menguji semua kemungkinan pasangan nilai tengah perlakuan (melakukan pembanding yang tidak terencana). Beberapa aturan dasar yang perlu diperhatikan agar uji ini dapat digunakan secara efektif antara lain: gunakan uji BNT hanya apabila F. Hitung > F. Tabel, tidak menggunakan uji BNT untuk membandingkan semua kombinasi pasangan nilai tengah perlakuan karena hanya cocok untuk membandingkan dengan kontrol atau tidak lebih dari lima perlakuan. Apabila setiap perlakuan mempunyai ulangan yang sama yaitu r, maka formula untuk perhitungan nilai pembanding (NP) BNT pada taraf nyata α adalah:

Nilai  tα dilihat pada tabel t dengan menggunakan derajat bebas galat dan α yang digunakan.

Untuk menilai apakah dua nilai tengah perlakuan berbeda secara statistika, maka bandingkan dengan selisih (beda) dua nilai tengah perlakuan  tersebut dengan nilai BNT.  Jika beda dua nilai tengah > nilai BNT , maka dua nilai tengah dikatakan berbeda secara nyata pada taraf α, sebaliknya jika beda dua nilai tengah ≤ nilai NP BNT, maka dua nilai tengah dikatakan tidak berbeda  nyata.

Uji tukey / Uji Beda Nyata Jujur (BNJ)

Uji Tukey atau disebut juga dengan Tukey Honestly Significant Difference (HSD) merupakan pengujian perbandingan berbagai kelompok rata-rata. Uji ini biasanya digunakan pada sampel besar. Uji Tukey HSD menggunakan statistik range studentized untuk membuat semua perbandingan berpasangan antar goup dan menentukan tingkat kesalahan kelompok percobaan untuk membuat perbandingan berpasangan.

Perlu diketahui bahwa uji BNJ ini dilakukan hanya apabila hasil analisis ragam minimal berpengaruh nyata. Tapi bagaimana kalau hasil analisis ragam tidak berpengaruh nyata apakah bisa dilanjutkan dengan uji BNJ? Jawabnya bisa. Tapi yang menjadi pertanyaan selanjutnya adalah apakah perlu menguji perbedaan pengaruh perlakuan jika ternyata perlakuan yang dicobakan sudah tidak memberikan pengaruh yang nyata? Bukankah apabila perlakuan tidak berpengaruh berarti perlakuan t1 = t2 = t3 = tn, yang berarti pengaruh perlakuannya sama. Jadi sebenarnya pengujian rata-rata perlakuan pada perlakuan-perlakuan yang tidak berpengaruh nyata tidak banyak memberikan manfaat apa-apa.

Penggunaan uji ini sangat sederhana karena hanya menggunakan satu nilai untuk menguji semua kombinasi perlakuan yang akan dibandingkan seperti halnya pada uji BNT. Kriterium uji BNJ sama dengan uji BNT. Apabila setiap perlakuan mempunyai ulangan yang sama yaitu r, maka formula untuk perhitungan nilai BNJ pada taraf nyata α adalah:

 

Nilai  qα dilihat pada tabel BNJ dimana p adalah jumlah perlakuan dan fe adalah derajat bebas galat.
Untuk mencari nilai q(p, v, α) anda dapat melihatnya pada table nilai kritis uji perbandingan berganda Tukey pada taraf nyata 1% dan 5%. Untuk menentukan nilai q(p, v, α), harus berdasarkannilai taraf nyata yang dipilih (misalnya anda menentukan taraf nyata = 5%), jumlah perlakuan, p dan nilai derajad bebas (db) galat

2 Comments

Add a Comment

Your email address will not be published. Required fields are marked *