[LAST CALL!] BANGKITKAN SKILL DATA SAMPAI SUKSES BERKARIR
BELAJAR DATA SCIENCE 6 BULAN CUMA 127 RIBU  | Pakai Kode: DQBANGKIT
KLAIM PROMONYA!
Pendaftaran ditutup dalam 0 Hari 19 Jam 38 Menit 29 Detik 

Pahami Metode Pengolahan Data Menggunakan Metode Analisis ANOVA

Belajar Data Science di Rumah 07-Juli-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/276c4d889ce74431d76c075f081a96b4_x_Thumbnail800.jpg

Pengolahan data merupakan proses yang wajib dipahami oleh para talent data ataupun yang sedang melakukan penelitian. Ketika melakukan pengolahan data diperlukan metode yang sesuai untuk mengolah data yang dimiliki. Setiap data memiliki karakteristiknya masing-masing sehingga berbeda pula metode yang digunakan. Talent data harus memahami data yang digunakan untuk pengolahan data atau melakukan penelitian sehingga metode yang digunakan tepat untuk data tersebut.


Salah satu tahap dalam pengolahan data yaitu analisis. Terdapat berbagai macam metode analisis yang dapat digunakan tergantung pada kasus atau masalah yang ingin diselesaikan. Salah satu metodenya yaitu metode analisis ANOVA yang dikembangkan oleh R.A Fisher. ANOVA adalah singkatan dari Analysis of variances. ANOVA masuk ke dalam metode analisis statistik inferensial dan digunakan untuk melakukan analisis komparasi multivariabel. Nah, artikel kali ini akan membahas mengenai metode analisis ANOVA. Yuk, simak pembahasannya dibawah ini!


1. Asumsi Dasar ANOVA

ANOVA  digunakan untuk melakukan perbandingan rata-rata populasi. Metode ini memungkinkan peneliti menguji hipotesis perbandingan lebih dari dua kelompok. Untuk menerapkan ANOVA, jenis data yang tepat adalah jenis data nominal dan ordinal pada variabel bebasnya dan jenis data interval atau ratio pada variabel terikatnya. Dalam menggunakan ANOVA ada beberapa asumsi dasar yang harus terpenuhi yaitu normalitas, kesamaan variansi, dan pengamatan bebas. Normalitas maksudnya adalah data terdistribusi dengan normal. Kesamaan variansi yaitu setiap kelompok harus berasal dari populasi dan variansi yang sama. Kesamaan variansi diperlukan ketika hanya terdapat sedikit kesamaan pada sampel masing-masing kelompok. Pengamatan bebas maksudnya adalah sampel diambil secara acak (random) sehingga setiap pengamatan bersifat independen atau bebas. 

Baca juga : Ini yang Akan Kamu Pelajari di Kelas Data Science DQLab!


2. One Way ANOVA

One Way ANOVA merupakan ANOVA yang didasarkan pada pengamatan satu kriteria atau faktor yang menimbulkan variasi. One way ANOVA digunakan untuk membandingkan perbedaan diantara dua kelompok atau lebih yang mana hanya terdapat satu kriteria atau faktor yang dipertimbangkan. Adapun prosedur dalam melakukan one way ANOVA yaitu menentukan hipotesis, menentukan tingkat signifikansi, menentukan derajat kebebasan, analisis dan menentukan F-rasio, menentukan daerah kritis, menentukan kriteria pengujian, mengambil keputusan, pasca ANOVA (jika diperlukan), dan penarikan kesimpulan. Contoh dari one way ANOVA yaitu misalnya untuk membandingkan efek dosis obat yang berbeda terhadap kesembuhan pasien. 


3. Two Way ANOVA

Two way ANOVA merupakan ANOVA yang didasarkan pada dua kriteraia atau faktor yang menimbulkan variasi. Two way ANOVA digunakan untuk membandingkan perbedaan diantara dua atau lebih yang mana lebih dari satu kriteria atau faktor dipertimbangkan. Two way ANOVA termasuk dalam ANOVA faktorial. Pada contoh one way ANOVA digunakan untuk membandingkan efek dosis obat yang berbeda terhadap kesembuhan pasien. Nah, pada two way ANOVA faktor pembandingnya tidak hanya dosis obat tetapi juga frekuensi pemberian obat. Sehingga interaksi antara dosis obat dan frekuensi pemberian obat diamati pengaruhnya terhadap kesembuhan pasien. 


4. MANOVA

MANOVA atau Multivariat ANOVA merupakan ANOVA yang didasarkan pada pengamatan banyak kriteria atau faktor. Sehingga MANOVA melibatkan dua atau lebih variabel terikat yang bersifat metrik. Asumsi yang digunakan pada MANOVA agak berbeda dengan ANOVA, yaitu ada asumsi normalitas multivariat dan asumsi kesamaan matriks kovarian populasi. Pada MANOVA pengamatan pada variabel terikat diasumsikan secara bersamaan mengikuti distribusi normal multivariat pada setiap kelompok. Sedangkan untuk menguji asumsi kesamaan matriks kovarian populasi dapat menggunakan uji Box. Keunggulan MANOVA adalah mampu digunakan untuk melakukan analisis pengaruh setiap variabel bebas berskala kategorik terhadap variabel terikat secara terpisah yang berskala kuantitatif. 

Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist


5. Gapai Karir Sebagai Praktisi Data dengan DQLab, Yuk!

Memulai karir sebagai praktisi data kebanyakan lebih disukai yang berlatar belakang statistik, IT, atau computer science. Namun bagi kamu yang tidak memiliki background, tetap mempunyai kesempatan untuk menjadi praktisi data yang mampu berkontribusi di era revolusi industri 4.0. Dengan bergabung di DQLab, kamu bisa mengakses modul-modul pembelajaran yang penting dikuasai para talent data. Pembahasan yang interaktif dan kasus yang mirip dengan yang ada di dunia data, menjadikan pembelajaran lebih menantang dan tentunya menyenangkan. Segera Sign Up di DQLab/SignUp dan bangun portofolio datamu sebagai loncatan untuk menggapai karir sebagai praktisi data yang handal. 


Penulis: Dita Kurniasari

Editor: Annissa Widya


Sign Up & Mulai Belajar Gratis di DQLab!