UJI ANALISIS VARIANS (ANOVA) MENGGUNAKAN SPSS
Makalah
Disusun untuk memenuhi tugas
Mata Kuliah Statistika Pendidikan Dilengkapi dengan Statistika Dasar
Dosen pengampu:
Cindy Indra Amirul Fiqri, M.Pd.
Disusun Oleh
Qissiisiina Azzahro’ : 22108401491013
Luki Adi Firmansyah : 22108401491008
Feri Prastyo : 22108401491014
Ramadani Valiani : 22108401491023
Kurota A’yun : 22108401491020
Didin Andrianto : 22108401491032
Siti Kholifatur Rosidah : 22108401491007
Ahmad Fauzul Burhan : 22108401491024
PROGRAM STUDI TADRIS MATEMATIKA
FAKULTAS TARBIYAH
INSTITUT AGAMA ISLAM AL-QOLAM
GONDANGLEGI MALANG
2022
KATA PENGANTAR
Alhamdulillah puji dan syukur kami panjatkan pada Allah S.W.T atas
limpahan rahmat dan karunianya sehinngga makalah ini yang berjudul “Uji
Analisis Varians (Anova) Menggunakan SPSS” dapat kami selesaikan
dengan baik. Penulis berharap makalah ini dapat menambah pengetahuan dan
pengalaman bagi pembaca. Dan semoga bagi para pembaca bisa cepat
memahami apa saja materi-materi statistika dalam penelitian di bidang
pendidikan yang telah kami buat. Makalah ini juga akan memberikan
informasi secara lengkap mengenai materi yang akan kami pelajari. Begitu
pula atas limpahan kesehatan dan kesempatan yang alloh karuniai kepada
kami sehingga makalh ini dapat kami susun.
Demikian makalah ini dapat kami buat, apabila terdapat kesalahan,
dalam penulisan ataupun ketidak sesuaian di dalam materi yang kami buat
dalam makalah ini. Kami juga sadar bahwa buku yang kami makalah yang kami
buat masih belum dikatakan sempurna. Maka dari itu kami minta maaf, penulis
menerima kritik seluas luasnya dari pembaca agar bisa membuat makalah
yang lebih baik pada kesempatan berkutnya.
Malang, 13 Desember 2022
Penulis
STATISTIKA PENDIDIKAN KELOMPOK 3 I
DAFTAR ISI
Kata Pengantar.....................................................................................................ii
Daftar Isi.................................................................................................................iii
BAB I : PENDAHULUAN
1. Latar Belakang................................................................................................................ 1
2. Tujuan Penulisan .......................................................................................................... 2
3. Manfaat Penelitian Makalah .................................................................................... 2
BAB II : PEMBAHASAN
1. Analisis Varian Satu Arah (One Way Anova) ..................................................... 4
2. Persyaratan Uji Anova Satu Arah.......................................................................... 5
3. Contoh Kasus .................................................................................................................. 5
4. Uji Normalitas................................................................................................................. 6
5. Uji Anova Satu Arah (One Way Anova) ............................................................... 11
6. Langkah-Langkah Dengan SPSS............................................................................. 11
7. Interprestasi Output SPSS ........................................................................................ 15
8. Analisis Varian Dua Arah (Two Way Anova).................................................... 18
9. Contoh Kasus .................................................................................................................. 19
10. Uji Normalitas................................................................................................................. 19
11. Langkah-Langkah Dengan SPSS............................................................................. 24
12. Interprestasi Output SPSS ........................................................................................ 28
13. Dasar Pengambilan Keputusan .............................................................................. 30
14. Kesimpulan...................................................................................................................... 31
BAB III : PENUTUP
1. Kesimpulan...................................................................................................................... 33
2. Saran ................................................................................................................................... 34
DAFTAR PUSTAKA...............................................................................................35
STATISTIKA PENDIDIKAN KELOMPOK 3 II
BAB I
PENDAHULUAN
A. Latar Belakang
Statistika adalah ilmu yang mempelajari tentang seluk-beluk
yang bersangkutan dengan suatu data, yaitu tentang pengumpulan,
pegelolaan, menganalisis, dan penarikan kesimpulan dari data yang
berbentuk angka-angka. Berdasarkan parameternya statistic dibagi
menjadi dua macam yaitu statistic parametric dan non-parametrik.
Statistik paramatik adalah pengujian yang memanfaatkan informasi
mengenai parameter populasi. Sedangkan statistic non-parametrik
adalah sebuah m etode pengujian dimana kita tidak mengetahui
parameter dalam populasi. Statistik parametric digunakan jika
distribusi suatu populasi sudah diketahui dan juga mengikuti suatu
distribusi tertentu, seperti distribusi normal dan juga memiliki varian
yang homogen.
Data distribusi normal, varians homogeny, pengambilan sampel
secara acak dan masing-masing sampel independen, serta skala
pengukuran normal yang merupakan prasyarat-prasyarat dalam
penggunaan Analysis Of Variance. Dari kutipan diatas dapat kita lihat
bahwa ada beberapa asumsi dasar yang mesti depenuhi pada uji
analisis varians adalahdata sampel yang digunakan berdistribusi
normal atau dianggap normal, populasi tersebut memiliki varian yang
horoogen. sampel tidak berhubungan satu dengan yang lain
(independen), sehingga uji analisi varians tidak bisa digunakan untuk
sampel berpasangan (paired).
Analisis varians merupakan sebuah teknik analisis inferensial
yang digunakan untuk menguji perbedaan rata-rata skor. Analysis Of
Variance disingkat dengan Anova, sedangkan dalam Bahasa Indonesia
disingkat dengan Anova dan memiliki beberapa kegunaan salah-
STATISTIKA PENDIDIKAN KELOMPOK 3 1
satunya adalah untuk menentukan apakah rata-rata nilai dari dua atau
lebih sampel berbeda signifikan apakah tidah.
Sering kali kita menghadapai banyak rata-rata (lebih dari dua
rata-rata). Apabila kita mengambil langkah pengujian perbedaan rata-
rata tersebut satu-persatu (dengan 1 lest) akan memakan waktu, dan
tenaga yang banyak. Disamping itu kita akan menghadapi resiko salah
yang besar. Untuk itu, telah ditemukan cara analisis yang mengandung
kesalahan lebih kecil dan dapat menghemat waktu serta tenaga yaitu
dengan ANOVA (Analysis Of Variance). Dalam Uji ANOVA bisa
digunakan 2 cara, yaitu dengan cara manual dan dengan menggunakan
aplikasi. Dalam hal ini penulis melakukan Uji ANOVA dengan
menggunakan aplikasi SPSS.
Untuk mempelajari lebih jelas terkait materi ANOVA (Analysis
Of Variance) ini, maka dalam makalah ini, penulis akan membahas
mengenai “Uji Anova Satu Jalan” dengan menggunakan aplikasi SPSS.
B. Tujuan Penulis
Adapun tujuan penulisan makalah ini adalah:
1. Sebagai tugas kelompok mata kuliah statistika pendidikan.
2. Untuk membahas dan memahami materi mengenai uji anova satu
arah dengan perhitungan menggunakan aplikasi SPSS.
C. Manfaat Penulisan Makalah
Adapun manfaat yang diharapkan oleh penulis dari pembahasan
didalam makalah ini, bagi pembaca yaitu, agar dapat menjadi ilmu yang
bermanfaat dan menjadi tambahan pengetahuan mengenai cara
penggunaan dalam penerapan uji anova dengan aplikasi SPSS didalam
penelitian.
STATISTIKA PENDIDIKAN KELOMPOK 3 2
BAB II
PEMBAHASAN
A. PENGERTIAN
a. Populasi
Populasi sering disalah artikan sebagai penduduk atau orang.
Populasi dalam pengertian penelitian bisa berupa orang, benda, dan
kejadian. Populasi dapat dirumuskan sebagai "semua anggota kelompok
orang, kejadian, atau objek yang telah dirumuskan secara jelas" (Ary,
1982). Scbagai contoh, dalam suatu studi tentang anak remaja Indonesia,
kita dapat merumuskan populasinya adalah "semua anak laki-laki dan
pcrempuan Indonesia yang berumur antara 12 - 21 tahun"1
b. Sampel
Sampel adalah sebagian dari populasi. Menurut Sugiyono
sampel adalah suatu bagian dari keseluruhan serta karakteristik yang
dimiliki oleh sebuah populasi2.
c. Variabel
Sugiyono (2003) mendefinisikan variabel sebagai sesuatu hal
yang berbentuk apa saja yang ditetapkan oleh peneliti untuk dipelajari
sehingga diperoleh informasi tentang hal tersebut, kemudian ditarik
kesimpulannya3.
d. Anova
Anava atau Anova adalah sinonim dari analisis varians
terjemahan dari analysis of variance, sehingga banyak orang
menyebutnya dengan anova. Anova merupakan bagian dari metoda
1 Ary, D; Jacobs, L.C; & Raavicli, A. (1982). Introduclion to Research rn Educatron
2 Sugiyono, 2003, Metode Penelitian Bisnis, Alfabeta, Bandung
3 Sugiyono, 2003, Metode Penelitian Bisnis, Alfabeta, Bandung
STATISTIKA PENDIDIKAN KELOMPOK 3 3
analisis statistika yang tergolong analisis komparatif lebih dari dua rata-
rata 4. Analisis Varians (ANAVA) adalah teknik analisis statistik yang
dikembangkan dan diperkenalkan pertama kali oleh Sir R. A Fisher5.
ANOVA dapat juga dipahami sebagai perluasan dari uji-t sehingga
penggunaannya tidak terbatas pada pengujian perbedaan dua buah rata-
rata populasi, namun dapat juga untuk menguji perbedaan tiga buah
rata-rata populasi atau lebih sekaligus.Jika kita menguji hipotesis nol
bahwa rata-rata dua buah kelompok tidak berbeda, teknik ANOVA dan
uji-t (uji dua pihak) akan menghasilkan kesimpulan yang sama;
keduanya akan menolak atau menerima hipotesis nol. Dalam hal ini,
statistik F pada derajat kebebasan 1 dan n-k akan sama dengan kuadrat
dari statistik t. ANOVA digunakan untuk menguji perbedaan antara
sejumlah rata-rata populasi dengan cara membandingkan variansinya6.
B. UJI ANALISIS VARIAN SATU ARAH (ONE WAY ANOVA)
Dinamakan analisis varians satu arah, karena analisisnya
menggunakan varians dan data hasil pengamatan merupakan pengaruh
satu faktor.Dari tiap populasi secara independen kita ambil sebuah
sampel acak, berukuran n1 dari populasi kesatu, n2 dari populasi kedua
dan seterusnya berukuran nk dari populasi ke k. Data sampel akan
dinyatakan dengan Yij yang berarti data ke-j dalam sampel yang diambil
dari populasi ke-i7.
Analisis one way ANOVA atau uji anova satu faktor pada dasarnya
bertujuan untuk membandingkan nilai rata-rata yang terdapat pada
ariabel terikat di semua kelompok yang dibandingkan. Nilai masing-
masing kelompok dilihat berdasarkan pada variabel bebas yang berskala
kategori. Fungsi variabel bebas di sini sebenarnya adalah untuk
4 Riduwan.2008.Dasar-dasar Statistika.Bandung:Alfabeta
5 Kennedy & Bush, 1985).
6 Furqon. 2009. Statistika Terapan untuk Penelitian. Cetakan ketujuh. ALFABETA: Bandung.
7 Sudjana.1996.Metoda Statistika.Bandung:Tarsito Bandung
STATISTIKA PENDIDIKAN KELOMPOK 3 4
mewakili kelompok-kelompok yang akan diteliti. Variabel bebas dalam
analisis anova satu faktor disebut juga sebagai variabel faktor, sementara
kelompok-kelompok yang dibandingkan disebut sebagai variabel
tingkatan faktor8.
C. PERSYARATAN UJI ANOVA SATU ARAH
1) Sebaran data untuk masing-masing kelompok harus berdistribusi
normal
2) Variabel terikat harus mempunyai kesamaan varian atau bersifat
homogen, dengan demikian tentunya kita harus melakukan uji
homogenitas terlebih dahulu.
3) Subjek dalam setiap kelompok harus dipilih secara random atau acak
dengan menggunakan teknik probabilitas.
4) Data penelitian untuk variabel terikat idealnya berskala interval. maka
sebaiknya ditransformasi atau di ubah menjadi skala Sementara, jika
data penelitian yang diperoleh berskala ordinal interval terlebih
dahulu. Transformasi data bisa dilakukan dengan MSI atau metode
suksesif interval.
5) Kelompok yang dibandingkan harus berasal dari sampel yang berbeda
atau tidak berpasangan dengan kata lain responden penelitian untuk
masing-masing kelompok haruslah berbeda.
6) Variabel bebas idealnya bersifat non metrik atau berskala ordinal.
D. Contoh Kasus
Manajer pemasaran melakukan training untuk para sales.
Manajer tersebut menggunakan variasi waktu dalam melakukan training.
Ada 3 variasi waktu training yaitu 3 hari, 4 hari dan 5 hari. Manajer ingin
8 Fiqri,Cindy Indra Amirul;STATISTIKA PENDIDIKAN Dilengkapi dengan Analisis SPSS,Jagad Litera,
Malang,2022
STATISTIKA PENDIDIKAN KELOMPOK 3 5
mengetahui waktu training manakah yang paling efektif ? Pada setiap sesi
training diadakan tes untuk mengetahui peningkatan skill setiap sales.
Berikut ini nilai tes para sales selama training:
No Lama Trainig
Sampel 3 Hari 4 Hari 5 Hari
1 70 80 90
2 80 85 95
3 72 80 92
4 75 82 90
5 70 75 85
6 75 87 87
7 77 85 92
8 65 75 80
9 70 80 90
10 75 77 85
Sebelum kita melakukan analisis terhadap data diatas dengan
program SPSS, Sebaran data untuk masing-masing kelompok harus
berdistribusi normal.
E. Uji Normallitas Saphiro Wilk
Uji normalitas bertujuan untuk mengetahui apakah sebuah
data penelitian berdistribusi normal atau tidak. Dalam analisis statistic
parametric, data berdistribusi normal adalah suatu keharusan sekaligus
merupaan syarat mutlak yang harus terpenuhi. Adapun jika didapati data
tidak berdistribusi normal, maka pengujian hipotesis penelitian dilakukan
dengan menggunakan pendekatan analisis statistic non parametrik.
Salah satu cara untuk mendeteksi kenormalan sebuah data
dapat dilakukan dengan teknik Shapiro wilk. Uji Shapiro wilk pada
umumnya dipakai untuk sampel yang jumlahnya kecil (kurang dari 50
data). Sementara, untuk jumlah sampel besar (lebih dari 50 data) maka uji
normalitas menggunakan teknik Kolmogorov smirnov.
STATISTIKA PENDIDIKAN KELOMPOK 3 6
F. Analisis Uji Normalitas dengan SPSS
1. Buka lembar kerja SPSS, lalu klik Variable View. Pada bagian ini, kita
akan mengisis property variable dengan ketentuan sebagaimana
gambar berikut.
Properti variable pertama “X”, maka isikan :
Name tuliskan “X”
Type pilih Numeric
Width pilih 8 Decimals pilih 0
Label ketikan training
Klik values hingga muncul kotak dialog “value Label”, pada kotak Value
isikan 1 dan pada kotak label isikan 3 Hari, lalu klik add. Kemudian, isi
kembali pada kotak Value dengan angka 2 dan pada kotak label tuliskan
4 Hari, lalu klik add. Lakuka dengan cara yang sama untuk mengisi
value ketiga.
Jika sudah benar selanjutnya klik OK
Missing pilih None
Columns pilih 8
Align pilih Right
STATISTIKA PENDIDIKAN KELOMPOK 3 7
Measure pilih Nominal
Role pilih input
Properti variable kedua “Y”, maka isikan :
Name tuliskan “Y”
Type pilih Numeric
Width pilih 8 Decimals pilih 1
Label ketikan Nilai
Value pilih None
Missing pilih None
Columns pilih 8
Align pilih Right
Measure pilih Scale
2. Setelah itu klik data view, selanjutnya untuk variable “X” isikan kode 1
(3 Hari) di ikuti dibawahnya kode selanjutnya. Kemudian untuk
variable “Y” isikan dengan Nilai hasil training pada setiap kelompok.
STATISTIKA PENDIDIKAN KELOMPOK 3 8
3. Selanjutnya, dari menu SPSS, klik Analyze-Descriptive Statistics-
Explore.
4. Maka muncul kotak dialog “Explore” masukan variable Y ke kotak
dependent List, lalu masukan variable X ke kotak Faktor List, pada
bagian Display pilih Both, selanjutnya klik plots.
5. Maka akan muncul kotak dialog “Explore:Plots”, dari serangkaian
pilihan yang ada, berikan tanda centang (v) pada Normality plots with
tests, lalu klik Continue.
6. Langkah terakhir klik Ok. Maka akan muncul output SPSS. Untuk uji
normalitas menggunakan teknik Shapiro wilk kita cukup
memperhatikan pada table output “Test of Normality”.
STATISTIKA PENDIDIKAN KELOMPOK 3 9
G. Interprestasi Dan Penjelasan Output SPSS.
Sebelum kita membuat suatu kesimpulan apakah data nilai pada
waktu training tersebut bedistribusi normal atau tidak, maka terlebih
dahulu kita perlu mengetahui teori tentang dasar pengambilan keputusan
dalam uji Shapiro wilk.
Menurut Singgih Santoso (2014: 191), data dikatakan
berdistribusi normal (simetris) dalam uji Shapiro wilk jika nilai Sig. lebih
besar dari 0,05. Adapun table output uji normalitas Shapiro wilk yang
terdapat pada table “Test of Normality” adalah sebagai berikut.
Berdasarkan table output di atas diketahui nilai df (derajad
kebebasan) untuk waktu training 3 hari, 4 hari, 5 hari adalah 10. Maka dari
itu artinya jumlah sampel data untuk masing-masing waktu training
kurang dari 50. Sehingga penggunaan teknik Shapiro wilk untuk
mendeteksi kenormalan data dalam peneitian ini bisa dikatakan sudah
tepat. Catatan : jika nilai df lebih dari 50, maka pengampilan keputusan
normalitas dilakukan berdasarkan hasil yang terdapat pada table
Kolmogorov Smirnov.
Kemudian dari output tersebut diketahui nilai Sig. untuk
Training 3 Hari sebesar 0,753 dan nilai Sig. untuk Training 4 Hari sebesar
0,444 dan nilai Sig. untuk Training 5 Hari sebesar 0,633. Karena nilai Sig
dari ketiga waktu Training tersebut >0,05, maka sebagaimana dasar
pengambilan keputusan dalam uji normalitas Shapiro wilk di atas, dapat
disimpulkan bahwa data hasil training 3 Hari, 4 Hari dan 5 Hari adalah
berdistribusi normal.
STATISTIKA PENDIDIKAN KELOMPOK 3 10
H. Uji Anova One Way dengan SPSS
Setelah kita melakukan uji normalitas terhadap data diatas
dengan program SPSS maka selanjutnya bentuk table diatas kita di
modifikasi terlebih dahulu menjadi dua table. Sebab dalam analisis anova
satu factor dengan SPSS, kita hanya bisa memasukan dua variable saja.
Oleh karena itu, table di atas kita ubah menjadi seperti table data dibawah
ini.
No Training Nilai No Training Nilai
sampel sampel
1 70 2 87
1 1 80 16 2 85
2 1 72 17 2 75
3 1 75 18 2 80
4 1 70 19 2 77
5 1 75 20 3 90
6 1 77 21 3 95
7 1 65 22 3 92
8 1 70 23 3 90
9 1 75 24 3 85
10 2 80 25 3 87
11 2 85 26 3 92
12 2 80 27 3 80
13 2 82 28 3 90
14 2 75 29 3 85
15 30
I. Langkah-langkah Dengan SPSS
Langkah-langkah dalam melakukan analisis anova satu factor
dengan SPSS dimulai dengan :
1. Buka Program SPSS, lalu klik Variable View, kemudian untuk
memasukan nama dan mendefinisikan variable, maka :
Variabel pertama : Training (X), isikan dengan :
Name : Ketikan X
Type : Pilih Numeric
Width : Pilih 8
STATISTIKA PENDIDIKAN KELOMPOK 3 11
Decimals : Pilih 0
Label : Tuliskan Training
Value : Klik pada bagian none, maka akan muncul kotak dialog
“Value Labels” untuk kotak Value isikan 1, kemudian pada kotak Label
isikan 3 Hari, lalu klik Add. Kemudian isikan lagi 2 untuk kotak Value dan
isikan 4 Hari untuk kotak Label, lalu klik Add. Kemudian isikan lagi 3
untuk kotak Value dan isikan 5 Hari untuk kotak Label, lalu klik Add.
Missing : Pilih None
Colums : Pilih 8
Align : Pilih Right
Measure : Pilih Scale
Role : Pilih Input
Variabel kedua : Nilai (Y), maka isikan dengan :
Name : Ketikan
Type : Pilih Numeric
Width : Pilih 8
Decimals : Pilih 0
Label : Tuliskan Nilai
Value : Pilih None
Missing : Pilih None
Colums : Pilih 8
Align : Pilih Right
Measure : Pilih Scale
Role : Pilih Input
STATISTIKA PENDIDIKAN KELOMPOK 3 12
Sehingga di layar akan tampak, sebagai berikut :
2. Jika semua nama variable sudah ditulis dengan benar, selanjutnya klik
Data View, lalu input data variable Training ke kotak X dan variable Nilai
ke kotak Y.
Berlanjut sampai 30
3. Jika data sudah lengkap, maka klik menu Analyze – Compare Means –
One Way Anova.
STATISTIKA PENDIDIKAN KELOMPOK 3 13
4. Maka muncul kotak dialog “One-Way ANOVA”, selanjutnya pindahkan
variable Nilai (Y) ke kolom Dependent List, lalu pindahkan variable
Training (X) ke kolom Factor.
5. Langkah berikutnya klik Post Hoc, maka muncul kotak dialog “One-Way
ANOVA : Post Hoc Multiple Comparisons”. Pilih Tukey, kemudian klik
Continue.
6. Kemudian klik Options, maka muncul kotak dialog “One-Way ANOVA :
Options” berikan tanda centang pada Descriptive dan Homogenity of
variance test, lalu klik Continue.
STATISTIKA PENDIDIKAN KELOMPOK 3 14
7. Langkah terakhir adalah klik ok, maka akan muncul Output SPSS yang
kita butuhkan dalam Analisis Anova Satu Factor.
J. Intepretasi Output SPSS
Pembahasan mengenai output SPSS dalam analisis Anova satu
factor akan saya bagi menjadi 5 tahap pembahasan supaya lebih detail dan
sistematis. Kita mulai dari
a. Melihat perbedaan rata-rata Nilai selama waktu Training.
Berdasarkan output SPSS di atas, kita dapat melihat perbedaan
rata-rata Nilai dari waktu Training dengan rincian sebagai berikut :
1. Rata-rata Nilai Training 3 Hari sebesar 72,90
2. Rata-rata Nilai Training 4 Hari sebesar 80,60
3. Rata-rata Nilai Training 5 Hari sebesar 88,60
Dengan demikian maka secara deskriptif dapat disimpulkan
bahwa rata-rata Nilai paling tinggi adalah Training 5 Hari yakni sebesar
88,60.
b. Menguji Kesamaan Varian (Uji Homogenitas)
Berdasarkan output SPSS di atas, diperoleh angka Levene
Statistic sebesar 0,018 dengan signifikansi atau probabilitas (Sig)
STATISTIKA PENDIDIKAN KELOMPOK 3 15
sebesar 0,982. Karena nilai signifikansi 0,982 lebih besar dari 0,05,
maka dapat disimpulkan bahwa varian ketiga kelompok Nilai Training
yang kita bandingkan tersebut adalah sama atau homogeny.
c. Menguji Apakah Ketiga Sampel Mempunyai Rata-rata yang sama
atau berbeda (Analisis Anova).
d. DASAR PENGAMBILAN KEPUTUSAN DALAM ANALISIS ANOVA :
1. Jika nilai signifikansi (Sig) > 0,05 maka rata-rata sama.
2. Jika nilai signifikansi (Sig) < 0,05 maka rata-rata berbeda.
Berdasarkan output Anova di atas, diketahui nilai Sig sebesar
0,000 < 0,05 sehingga dapat disimpulkan bahwa rata-rata ketiga Nilai
Training tersebut “BERBEDA” secara signifikan.
e. Mencari Kelompok Mana Saja yang Rata-rata Nilainya sama dan
tidak sama (Test Post-Hoc).
Pengujian Tukey HSD adalah pengujian perbandingan jamak
untuk menentukan apakah tiga rata-rata atau lebih berbeda secara
signifikan dalam jumlah analisis varian. Sebagai contoh, kita akan
STATISTIKA PENDIDIKAN KELOMPOK 3 16
membandingkan rata-rata Nilai Training 3 Hari dengan 4 Hari. Angka
perbedaan rata-rata untuk Nilai Training tersebut adalah -7.700. Angka
ini diperoleh dari nilai rata-rata (Pada output deskriptif) untuk nilai 3
Hari (72,90) dikurangi dengan rata-rata Nilai Training 4 Hari (80,60).
Sementara itu, perbedaan rata-rata Nilai berkisar -12,47 (Lower
Bound) sampai dengan -2,93 (Upper Bound) pada tingkat kepercayaan
95%. Untuk menguji apakah terdapat perbedaan rata-rata kedua Nilai
Training tersebut, maka kita harus melihat apakah nilai signifikansi
hasil output SPSS lebih besar atau lebih kecil dari 0,05. Berdasarkan
output di atas diketahui nilai sig 0,001 < 0,05, maka dapat di simpulkan
bahwa Nilai Trining 3 Hari dan 4 Hari adalah beda. Selanjutnya untuk
membandingkan kelompok yang lainnya dilakukan dengan cara yang
sama sebagaimana cara di atas.
f. Melihat Kesamaan Rata-rata Nilai Ketiga Waktu Training.
Untuk melihat kesamaan rata-rata, maka kita akan
menggunakan output Tukey HSD. Berikut interpretasi table di atas.
1. Pada subset 1 terdapat data Nilai Training selama 3 Hari.
2. Pada subset 2 terdapat data Nilai Training selama 4 Hari.
3. Pada subset 3 terdapat data Nilai Training selama 5 Hari.
Artinya rata-rata Nilai ketiga waktu training tersebut tidak
memiliki kesamaan yang signifikan. Dengan kata lain, rata-rata Nilai
waktu training 3 Hari, 4 Hari, dan 5 Hari adalah beda.
STATISTIKA PENDIDIKAN KELOMPOK 3 17
K. ANALISIS VARIAN DUA ARAH
Two-Factor Anova disebut juga dengan Anava dua jalur atau
Analisis Varian dua faktor. Anava dua jalur memiliki perbedaan dibanding
anova satu jalur. Perbedaannya adalah pada jumlah variabel independen.
Pada anova satu jalur hanya ada satu variabel independen, sementara
pada anova dua jalur ada dua atau lebih variabel independen9. Martin &
Bridgmon (2012:232) menyatakan bahwa Two-Factor Anova digunakan
untuk menguji efek dari dua variabel independen (efek utama) pada
variabel dependen yang sama dan juga memeriksa bagaimana variabel
independen saling mempengaruhi satu sama lain pada variabel dependen
(efek interaksi). Tujuan dan pengujian anova dua jalur ini adalah untuk
mengetahui apakah ada pengaruh dari berbagai kriteria yang diuji
terhadap hasil yang diinginkan. Misalnya, seorang manajer teknik menguji
apakah ada pengaruh antara jenis pelumas yang dipergunakan pada roda
pendorong dengan kecepatan roda pendorong terhadap hasil
penganyaman sebuah karung plastik pada mesin circular10.
Beberapa persyaratan untuk Anava dua jalur sebagai berikut:
a. Sampel berasal dari populasi yang berdistribusi normal
b. Populasi memiliki varian yang sama
c. Sampel merupakan simple random sample dari data kuantitatif
d. Sampel independen satu sama lain (prosedur ini tidak dapat
diterapkan pada sampel yang tidak independen)
e. Nilai sampel dikategorikan pada dua jalur (dasar dinamakan sebagai
metode anova dua jalur)
f. Memiliki jumlah sampel yang sama (disebut sebagai balanced design).
9 (Witte & Witte, 2017:340)
10 Martin, W. E., & Bridgmon, K. D. (2012). Quantitative and statistical research methods From
hypothesis to results. Josey Bass.
STATISTIKA PENDIDIKAN KELOMPOK 3 18
Dalam analisis varians dua jalur memiliki variabel kolom dan
variabel baris. Dengan demikian akan diperoleh interaksi antara kolom
dengan baris. Analisis varian dua jalur dengan menggunanakan data yang
dikategorikan menurut dua faktor yang berbeda. Satu faktor digunakan
untuk mengatur data sampel dalam baris yang berbeda, sedangkan faktor
lainnya digunakan untuk mengatur data sampel dalam kolom yang
berbeda11.
L. Contoh Kasus
Kita ambil contoh penelitian yang berjudul “Pengaruh Gender
dan Pendidikan Terhadap Nilai Ujian Fisika”.
a. Langkah pertama adalah siapkan dulu data sebagai berikut:
Gender Pendidikan Ujian Gender Pendidikan Ujian
1 2 45 1 1 35
2 2 87 2 2 66
1 2 65 1 3 84
2 3 55 2 2 56
1 1 24 1 1 34
2 2 53 2 2 66
2 3 76 1 3 76
2 1 68 2 2 67
1 2 43 1 1 44
2 2 76 2 3 65
1 1 35 1 2 35
2 2 66 2 2 66
1 3 87 1 3 99
2 2 67 2 2 56
1 2 45 1 3 45
2 3 66 2 2 66
2 3 86 1 3 76
2 2 65 2 3 70
1 1 44 1 1 11
11 Triola, M. F. (2018). Elementary Statistics. Pearson.
STATISTIKA PENDIDIKAN KELOMPOK 3 19
2 2 65 2 2 55
b. Analisis Uji Normalitas dengan SPSS
1. Buka lembar kerja SPSS, lalu klik Variable View. Pada bagian ini, kita
akan mengisis property variable dengan ketentuan sebagaimana
gambar berikut.
Properti variable pertama “gender”, maka isikan :
Name tuliskan “gender”
Type pilih Numeric
Width pilih 8 Decimals pilih 0
Label ketikan training
Klik values hingga muncul kotak dialog “value Label”, pada kotak
Value isikan 1 dan pada kotak label isikan laki-laki, lalu klik add.
Kemudian, isi kembali pada kotak Value dengan angka 2 dan pada
kotak label tuliskan perempuan, lalu klik add. Lakuka dengan cara
yang sama untuk mengisi value ketiga.
Jika sudah benar selanjutnya klik OK
Missing pilih None
STATISTIKA PENDIDIKAN KELOMPOK 3 20
Columns pilih 8
Align pilih Right
Measure pilih Nominal
Role pilih input
Properti variable kedua “pendidikan”, maka isikan :
Name tuliskan “pendidikan”
Type pilih Numeric
Width pilih 8 Decimals pilih 1
Label ketikan Nilai
Value pilih None
Missing pilih None
Columns pilih 8
Align pilih Right
Measure pilih Scale
2. Setelah itu klik data view, selanjutnya untuk variable “gender” isikan
kode 1 di ikuti dibawahnya kode selanjutnya. Kemudian untuk
variable “pendidikan” isikan dengan Nilai hasil .
STATISTIKA PENDIDIKAN KELOMPOK 3 21
3. Selanjutnya, dari menu SPSS, klik Analyze-Descriptive Statistics-
Explore.
4. Maka muncul kotak dialog “Explore” masukan variable nilai ke kotak
dependent List, lalu masukan variable X ke kotak Faktor List, pada
bagian Display pilih Both, selanjutnya klik plots.
5. Maka akan muncul kotak dialog “Explore:Plots”, dari serangkaian
pilihan yang ada, berikan tanda centang (v) pada Normality plots
with tests, lalu klik Continue.
STATISTIKA PENDIDIKAN KELOMPOK 3 22
6. Langkah terakhir klik Ok. Maka akan muncul output SPSS. Untuk uji
normalitas menggunakan teknik Shapiro wilk kita cukup
memperhatikan pada table output “Test of Normality”.
c. Interprestasi Dan Penjelasan Output SPSS
Sebelum kita membuat suatu kesimpulan apakah data nilai pada
waktu training tersebut bedistribusi normal atau tidak, maka terlebih
dahulu kita perlu mengetahui teori tentang dasar pengambilan
keputusan dalam uji Shapiro wilk.
Menurut Singgih Santoso (2014: 191), data dikatakan berdistribusi
normal (simetris) dalam uji Shapiro wilk jika nilai Sig. lebih besar dari
0,05. Adapun table output uji normalitas Shapiro wilk yang terdapat
pada table “Test of Normality” adalah sebagai berikut.
Berdasarkan table output di atas diketahui nilai df (derajad
kebebasan) untuk SLTP adalah 8 dan SLTA adalah 20 dan PT adalah 12.
Maka itu artinya jumlah sampel data untuk masing-masing kelompok
STATISTIKA PENDIDIKAN KELOMPOK 3 23
kurang dari 50. Sehingga penggunaan teknik Shapiro wilk untuk
mendeteksi kenormalan data dalam penelitian ini bisa dikatakan sudah
tepat. Catatan : jika nilai df lebih dari 50, maka pengambilan keputusan
normalitas dilakukan berdasarkan hasil yang terdapat paa table
Kolmogorov Smirnov.
Kemudian dari output tersebut diketahui nilai Sig. untuk SLTP
sebesar 0,643 dan nilai Sig. untuk SLTA sebesar 0,115 dan nilai Sig. untuk
PT sebesar 0,968. Karena nilai Sig. untuk ketiga kelompok tersebut >
0,05, maka sebagaimana dasar pengambilan keputusan dalam uji
normalitas Shapiro wilk di atas, dapat disimpulkan bahwa data hasil
Ujian untuk Tingkat Pendidikan SLTP, SLTA dan PT adalah berdistribusi
normal.
M. LANGKAH-LANGKAH DENGAN SPSS
Buka Aplikasi
Buka Tab Variable View: Buat 3 variabel dengan ketentuan sebagai
berikut:
Variabel independen: 1. “Gender” dengan kategori Pria dan Wanita.
Measure Nominal, Decimals=0, Type Numeric dan isi value: 1= Pria,
2=Wanita.
Variabel independen: 2. “Pendidikan” dengan kategori SLTP,SLTA dan PT.
Measure Nominal, Decimals=0, Type Numeric dan isi value: 1= SLTP,
2=SLTA, 3=PT.
Variabel dependen: “Ujian”, Decimals=0, Measure Scale, Type Numeric.
Data view
Buka Tab Data View: Isi data seperti di bawah ini:
STATISTIKA PENDIDIKAN KELOMPOK 3 24
Two Way Anova Dataset
Setelah data terisi, pada menu, Klik Analyze, General Linear Model,
Univariate. Maka akan mucul jendela sbb: Masukkan Ujian ke kotak
Dependent Variable, masukkan Gender dan Pendidikan ke kotak Fixed
factor(s). (Kotak Random factor (s) dan Covariate(s) tidak akan kita
gunakan dalam Two Ways Anova, kotak tersebut akan digunakan pada uji
anova
SPSS Proses
Klik Plot, maka akan muncul jendela seperti di bawah ini:
Masukkan Gender ke kotak Horizontal Axis dan Pendidikan ke kotak
Separate Lines.
STATISTIKA PENDIDIKAN KELOMPOK 3 25
SPSS Plot
Klik Add, maka akan tampak sbb:
SPSS Plot Continue
Klik Continue.
Klik Post Hoc, maka muncul jendela sbb: Masukkan Pendidikan ke kotak
Post Hoc Test for. Centang Tukey
STATISTIKA PENDIDIKAN KELOMPOK 3 26
Two Way Anova SPSS Post Hoc
Klik Continue
Klik Options, maka akan muncul jendela sbb: Masukkan Gender,
Pendidikan, dan Gender*Pendidikan ke dalam kotak Display Means for.
Pada Display centang Descriptive statistics dan Homogentity test.
Two Way Anova SPSS Homogenity
Klik Continue
Klik OK
Lihat Hasil!
STATISTIKA PENDIDIKAN KELOMPOK 3 27
N. INTERPRESTASI OUTPUT SPSS
Supaya kita dapat memahami dengan baik makna dari masing-
masing output Univariate Analysis of Variance tersebut, maka penjelasan
dari output ini akan saya bagi untuk masing-masing output SPSS.
Output Pertama “Between-Subjects Factors”
Dalam output di atas kita disuguhkan tentang hasil dari subjek-
subjek yang kita teliti. Subjek-subjek yang kita teliti dimasukkan dalam
analisis data sesuai dengan faktor yang berbeda antar masing-masing
variabel.
Output Kedua “Descriptive Statistics”.
Bagian output ini menampilkan ringkasan statistik deskriptif dari
data yang dianalisis. Statistik deskriptif tersebut mencakup nilai mean,
standar deviasi dan N atau jumlah masing-masing data.
Output Ketiga “Levene’s Test of Equality of Error Variances”
STATISTIKA PENDIDIKAN KELOMPOK 3 28
Output Levene’s ini digunakan untuk mengetahui apakah masing-
masing varian dari variabel terikat (dependent) adalah sama atauu
homogen. Adapun dasar pengambilan keputusan dalam uji homogenitas
adalah sebagai berikut.
1. Jika nilai Signifikansi (Sig.) lebih besar dari > 0,05, maka itu artinya varian
variabel hasil belajar matematika adalah sama atau homogen.
2. Jika nilai Signifikansi (Sig.) lebih kecil dari < 0,05, maka itu artinya varian
variabel hasil belajar matematika adalah tidak sama atau hoterogen.
Berdasarkan output di atas diketahui bahwa nilai Signifikansi (Sig,)
adalah sebesar 0,518 > 0,05, sehingga dapat disimpulkan bahwa varian
variabel hasil belajar matematika adalah sama atau homogen. Karena
varian tersebut bersifat homogen maka itu artinya persyaratan dalam uji
two way anova sudah terpenuhi.
Output Keempat “Tests of Between-Subjects Effects”
Test of Between-Subjects Effects adalah output untuk uji hipotesis
penelitian ini. Kolom pertama menunjukan faktor apa saja yang ada dalam
penelitian ini, kolom kedua menunjukan jumlah kuadrat (JK), kolom ketiga
menunjukan derajat kebebasan (df), kolom keempat menunjukan rata-rata
kuadrat (KT), kolom kelima menunjukan F hitung, dan kolom keenam
menunjukan nilai signifikansi (Sig.).
STATISTIKA PENDIDIKAN KELOMPOK 3 29
O. DASAR PENGAMBILAN KEPUTUSAN
1. Jika nilai signikansi (Sig.) < 0,05, maka ada perbedaan hasil ujian
berdasarkan variabel faktor.
2. Jika nilai signifikansi (Sig.) > 0,05, maka tidak ada perbedaan hasil ujian
berdasarkan variabel faktor.
Corrected Model
Pengaruh semua variabel independen (Gender, Pendidikan dan
Interaksi gender dengan pendidikan atau “Gender / Pendidikan”) secara
bersama-sama terhadap variabel dependen (Nilai Ujian). Apabila
Signifikansi (Sig.) < 0,05 (Alfa) = Signifikan.
Intercept
Nilai perubahan variabel dependen tanpa perlu dipengaruhi
keberadaan variabel independen, atinya tanpa ada pengaruh variabel
independen, variabel dependen dapat berubah nilainya. Apabila
Signifikansi (Sig.) < 0,05 (Alfa) = Signifikan.
Gender
Pengaruh gender terhadap nilai ujian di dalam model. Apabila
Signifikansi (Sig.) < 0,05 (Alfa) = Signifikan. Contoh di atas 0,005 berarti
gender berpengaruh signifikan.
Pendidikan
Pengaruh pendidikan terhadap nilai ujian di dalam model.
Apabila Signifikansi (Sig.) < 0,05 (Alfa) = Signifikan. Contoh di atas 0,000
berarti Pendidikan berpengaruh signifikan.
Gender*Pendidikan :
Pengaruh Gender*Pendidikan terhadap nilai ujian di dalam
model. Apabila Signifikansi (Sig.) < 0,05 (Alfa) = Signifikan. Contoh di atas
0,005 berarti Gender*Pendidikan berpengaruh signifikan.
Error :
Nilai Error model, semakin kecil maka model semakin baik.
STATISTIKA PENDIDIKAN KELOMPOK 3 30
R Squared :
Nilai determinan berganda semua variabel independen dengan
dependen. Contoh di atas 0,668 dimana mendekati 1, berarti korelasi
kuat.
P. KESIMPULAN HIPOTESIS TWO WAY ANOVA
Dari 7 kesimpulan di atas, dalam uji Two Way Anova, poin 1,3,4 dan
5 adalah yang terpenting (tanpa mengabaikan yang lain). Oleh karena hasil
uji F menunjukan bahwa signifikan ada perbedaan atau menerima H1, maka
selayaknya Uji Anova ini dilanjutkan ke tahap selanjutnya, yaitu Uji Post
Hoc.
a. Tabel Tukey Post Hoc
Tabel Tukey Post Hoc digunakan untuk menilai kategori manakah
dari variabel pendidikan yang memiliki perbedaan signifikan. Yang ada
perbedaan signifikan ditandai dengan tanda bintang(*). Dari tabel di
atas, semuanya ditandai dengan bintang, berarti semuanya ada
perbedaan yang signifikan.
b. Diagram Plot
Diagram Plot di bawah ini berguna untuk meniali apakah ada
interaksi efek antar variabel. Namun diagram ini tidak bisa dijadikan
bahan acuan yang valid. Tetapi hanya sekedar memberikan gambaran
saja. Apabila garis-garis tidak menunjukan kesejajaran, maka dicurigai
ada efek interaksi
STATISTIKA PENDIDIKAN KELOMPOK 3 31
Diagram di atas menunjukan ada ketidak sejajaran garis, maka
dicurigai ada efek intersksi.
STATISTIKA PENDIDIKAN KELOMPOK 3 32
BAB III
PENUTUP
A. Kesimpulan
Anova merupakan bagian dari metode analisis statistika yang
tergolong analisis komparatif lebih dari dua rata². ANOVA dapat juga
dipahami sebagai perluasan dari uji-t sehingga penggunaannya tidak
terbatas pada pengujian perbedaan dua buah rata-rata populasi. Analisis
one way anova bertujuan untuk membandingkan rata-rata yang terdapat
pada ariabel terikat di semua kelompok yang dibandingkan. Fungsi variabel
bebas untuk mewakili kelompok-kelompok yang akan diteliti. Ada
beberapa persyaratan uji anova satu diantarannya : harus berdistribusi
normal, mempunyai kesamaan varian atau bersifat homogen, dipilih secara
random atau acak dengan menggunakan teknik probabilitas, idealnya
berskala interval, kelompok yang dibandingkan harus berada pada sampel
berbeda, dan Variabel bebas idealnya bersifat non metrik atau berskala
ordinal. Selanjutnya analisis varian dua arah, Anava dua jalur memiliki
perbedaan dibanding anova satu jalur. Perbedaannya adalah pada jumlah
variabel independen. Pada anova satu jalur hanya ada satu variabel
independen, sementara pada anova dua jalur ada dua atau lebih variabel
independen. Tujuan dan pengujian anova dua jalur ini adalah untuk
mengetahui apakah ada pengaruh dari berbagai kriteria yang diuji terhadap
hasil yang diinginkan. Adapun syarat uji anova dua arah adalah: Sampel
berasal dari populasi yang berdistribusi normal, Populasi memiliki varian
yang sama, Sampel merupakan simple random sample dari data kuantitatif,
Sampel independen satu sama lain (prosedur ini tidak dapat diterapkan
pada sampel yang tidak independen), Nilai sampel dikategorikan pada dua
jalur (dasar dinamakan sebagai metode anova dua jalur), Memiliki jumlah
sampel yang sama (disebut sebagai balanced design).
STATISTIKA PENDIDIKAN KELOMPOK 3 33
B. Saran
Tentunya terhadap penulis sudah menyadari jika dalam
penyusunan makalah di atas masih banyak ada kesalahan serta jauh dari
kata sempurna. Adapun nantinya penulis melakukan perbaikan apabila ada
kekeliruan.
STATISTIKA PENDIDIKAN KELOMPOK 3 34
DAFTAR PUSTAKA
Fiqri,Cindy Indra Amirul;STATISTIKA PENDIDIKAN Dilengkapi dengan
Analisis SPSS,Jagad Litera, Malang,2022
Furqon. 2009. Statistika Terapan untuk Penelitian. Cetakan ketujuh.
ALFABETA: Bandung.
Kennedy & Bush, 1985).
Martin, W. E., & Bridgmon, K. D. (2012). Quantitative and statistical research
methods From
Riduwan.2008.Dasar-dasar Statistika.Bandung:Alfabeta
Sudjana.1996.Metoda Statistika.Bandung:Tarsito Bandung
Triola, M. F. (2018). Elementary Statistics. Pearson.
Tutorial Two Way Anova dalam SPSS. (2012). Retrieved 15 December 2022,
from https://www.statistikian.com/2012/11/two-way-anova-
dalam-spss.html
Witte, R. S., & Witte, J. S. (2017). Statistics, 11th Edition. John Wiley &
Sons,John Wiley & Sons,.
STATISTIKA PENDIDIKAN KELOMPOK 3 35