Analisis varians (analysis of variance) atau ANOVA adalah suatu metode analisis statistika yang termasuk ke dalam cabang statistika inferensi. Uji dalam anova menggunakan uji F karena dipakai untuk pengujian lebih dari 2 sampel. Dalam praktik, analisis varians dapat merupakan uji hipotesis (lebih sering dipakai) maupunpendugaan (estimation, khususnya di bidang genetika terapan)
Anova (Analysis of variances) 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 disingkat anova.
Anova digunakan 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 atau nominal. Sedangkan variabel terikatnya adalah data interval atau ratio.
Anova satu arah (one way anova) digunakan apabila yang akan dianalisis terdiri dari satu variabel terikat dan satu variabel bebas. Interaksi suatu kebersamaan antar faktor dalam mempengaruhi variabel bebas, dengan sendirinya pengaruh faktor-faktor secara mandiri telah dihilangkan. Jika terdapat interaksi berarti efek faktor satu terhadap variabel terikatakan mempunyai garis yang tidak sejajar dengan efek faktor lain terhadap variabel terikat sejajar (saling berpotongan), maka antara faktor tidak mempunyai interaksi.
Dalam pengujian data ANOVA 1 arah dengan menggunakan software diperlukan software penunjang, yaitu program SPSS. Dalam pengujian kasus ANOVA Satu arah dengan menggunakan program SPSS, penyelesaian untuk pemecahan suatu masalah adalah sebagai berikut :
Memasukan data yang telah tersedia kedalam input data seperti gambar berikut.
Melakukan setting analisis data sebagai berikut :
Pilih analyze pada menu file yang ada, pilih compare mean => One Way Anova
Pilih analyze pada menu file yang ada, pilih compare mean => One Way Anova
Pada Posisi faktor pilih variabel yang menjadi faktor penyebab terjadinya perubahan pada variabel terikat. Dalam hal ini adalah variabel kemasan. Sehingga akan berubah menjadi seperti ini :
Untuk melihat keseragaman pada perhitungan statistik, maka dipilih Descriptive dan Homogeneity-of-variance. Untuk itu klik mouse pada pilihan tersebut. Missing Value adalah data yang hilang, karena data yang dianalisis tidak ada yang hilang, maka abaikan saja pilihan ini kemudian klik continue.
Klik post hoc dan pilih jenis post hoc yang diinginkan.
Analisis setelah anova atau pasca Anova (post hoc) dilakukan apabila hipotesis nol (Ho) ditolak. Fungsi analisis setelah anova adalah untuk mencari kelompok mana yang berbeda. Hal ini ditunjukkan oleh F hitung yang menunjukkan adanya perbedaan. Apabila F hitung menunjukkan tidak ada perbedaan, tentu analisis sesudah anova tidak perlu dilakukan.
Ada beberapa teknik analisis yang dapat digunakan untuk melakukan analisis sesudah anova, antara lain Tukey’s HSD, Bonferroni, Sidak, Scheffe, Duncan dan lain-lin yang popular dan yang sering digunakan adalah Tukey’s HSD
Output Descriptives memuat hasil-hasil data statistic deskriptif seperti mean , standar deviasi, angka terendah dan tertinggi serta standar error. Pada bagian ini terlihat ringkasan statistik dari ketiga sampel.
Tes ini bertujuan untuk menguji berlaku tidaknya asumsi untuk Anova, yaitu apakah kelima sampel mempunyai varians yang sama. Untuk mengetahui apakah asumsi bahwa ketiga kelompok sampel yang ada mempunyai varian yang sama (homogen) dapat diterima. Untuk itu sebelumnya perlu dipersiapkan hipotesis tentang hal tersebut.
Berdasarkan pada hasil yang diperoleh pada test of homogeneity of variances, dimana dihasilkan bahwa probabilitas atau signifikaninya adalah 0,565 yang berarti lebih besar dari 0.05 maka dapat disimpulkan bahwa hipotesis nol (Ho) diterima, yang berarti asumsi bahwa ketiga varian populasi adalah sama (homogen) dapat diterima.
Setelah kelima varians terbukti sama, baru dilakukan uji Anova untuk menguji apakah kelima sampel mempunyai rata-rata yang sama. Outpun Anova adalah akhir dari perhitungan yang digunakan sebagai penentuan analisis terhadap hipotesis yang akan diterima atau ditolak.
Berdasarkan pada hasil yang diperoleh pada uji ANOVA, dimana dilihat bahwa F hitung = 7,669 > F tabel = 2,87, yang berarti Ho ditolak dan menerima Ha. Sedangkan untuk nilai probabilitas dapat dilihat bahwa nilai probabilitas adalah 0,000 < 0,05.
Dengan demikian hipotesis nol (Ho) ditolak. Hal ini menunjukkan bahwa ada perbedaan rata-rata hasil penjualan dengan menggunakan jenis kemasan yang berbeda. Bentuk kemasan A, B dan C mempunyai pengaruh terhadap hasil penjualan.
Post Hoc dilakukan untuk mengetahui kelompok mana yang berbeda dan yang tidak berbeda. Hal ini dapat dilakukan bila F hitungnya menunjukan ada perbedaan. Kalau F hitung menunjukan tidak ada perbedaan, analisis sesudah anova tidak perlu dilakukan.
Dari tabel diatas dapat dilihat bahwa perbedaan mean kemasan A dan kemasan B adalah - 15 ( kemasan A lebih kecil sebanyak 15 poin dibanding kemasan 2 ). Angka tersebut berasal dari mean kemasan A adalah 51 dan kemasan B adalah 66 sehingga didapatkan -15 ( lihat output descriptive statistics ). Perbedaan mean kemasan A dan kemasan C adalah 14 (kemasan A lebih besar 14 dari kemasan C ). Angka tersebut berasal dari mean kemasan A adalah 51 dan kemasan C adalah 37 sehingga didapatkan 14. Untuk selanjutnya dapat dilihat gambar diatas untuk perbandingan kemasan seterusnya.
Komentar
Posting Komentar