PROMO PAYDAY! SERBU PAKET DATA SCIENCE 3 BULAN CUMA 100K!
Diskon Spesial 95% Belajar Data Science Bersertifikat
SERBU DISINI!
Pendaftaran ditutup dalam 1 Hari 4 Jam 38 Menit 33 Detik 

Perbedaan One & Two Way ANOVA Dalam Statistik Parametrik

Belajar Data Science di Rumah 16-Desember-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/562b7dd534715e0c9b467717d052277b_x_Thumbnail800.jpg

Siapa yang tidak kenal dengan uji ANOVA? Uji yang disebut dengan analysis of variance atau analisis ragam merupakan salah satu analisis yang sering digunakan oleh peneliti. Biasanya uji ANOVA digunakan dalam penelitian yang berbau eksperimen. Dilansir dari Investopedia, tes Anova yang dikembangkan R.A Fisher untuk membandingkan rata-rata populasi dari dua kelompok atau lebih sehingga bisa menentukan hubungan di antara mereka. Analisis ragam atau anova digunakan untuk melihat perbandingan rata-rata dari dua kelompok atau lebih. Hal ini memudahkan analisis beberapa kelompok sampel yang berbeda dengan minimal resiko kesalahan. Tujuan Anova adalah untuk mengambil kesimpulan dengan cara menemukan kelompok data yang berbeda. Hal ini dilakukan dengan memberikan hipotesis nol kepada populasi data. Uji Anova sendiri dapat diartikan sebagai salah satu metode atau uji hipotesis yang digunakan pada statistika parametrik, dimana pengujian dilakukan pada interaksi dua faktor dengan membandingkan rata-rata dua sampel atau lebih.


Dalam uji ANOVA sendiri dikenal dengan dua jenis yaitu one way dan two way. Tujuan dilakukannya uji anova satu arah adalah untuk membandingkan dua rata-rata atau lebih yang akan digunakan untuk menguji kemampuan generalisasi. Jika hasil pengujian ditemukan kedua sampel tersebut berbeda, maka bisa digeneralisasikan. Sampel dianggap bisa mewakili populasi. Berdasarkan situs Statistics Solutions, terdapat perbedaan antara uji anova one way dan two way. Anova satu arah berfungsi menganalisis data yang hanya memiliki satu variabel bebas atau karena satu faktor. Adapun Anova dua arah menganalisis data yang memiliki dua variabel bebas atau memiliki faktor kedua yang memengaruhi kondisi populasi. Mari kita cari tahu lebih dalam soal uji anova dan apa perbedaan antara uji anova one way dan two way. Pada artikel DQLab kali ini, kita akan membahas mengenai apa uji anova dan perbedaannya antara kedua uji anova baik one way maupun two way. Dengan harapan bisa menjadi tambahan insight dan rekomendasi bagi kalian calon praktisi data, peneliti maupun data enthusiast. Jangan lewatkan artikel berikut ini, pastikan simak baik-baik, stay tune and keep scrolling on this article guys!


1. Landasan Konsep Uji ANOVA

Analisis ragam atau anova digunakan untuk melihat perbandingan rata-rata dari dua kelompok atau lebih. Hal ini memudahkan analisis beberapa kelompok sampel yang berbeda dengan minimal resiko kesalahan. Disebut analysis of variance, bukan analysis of means karena pengujian dilakukan dengan membandingkan varians. Dengan membandingkan varians tersebut, dapat diketahui ada tidaknya perbedaan rata-rata dari tiga atau lebih kelompok. 


Baca juga : Pengolahan Data Statistik Parametrik dan Non-Parametrik


2. Asumsi Uji ANOVA

Asumsi-asumsi yang harus dipenuhi dalam ANOVA (analysis of variance). Pertama, populasi harus independen dan data yang diamati juga independen pada kelompoknya. Artinya, setiap sampel tidak berhubungan dengan sampel yang lain. Kedua, populasi yang diteliti dalam uji ini haruslah berdistribusi normal. Normalitas ini harus terpenuhi dikarenakan pada prinsipnya uji ANOVA merupakan uji beda rataan. Sama halnya dengan uji t atau uji Z. Sampel tentu saja harus diambil dari populasi normal dan usahakan sampel berukuran besar. Normalitas bisa diukur dengan uji-uji normalitas seperti chi square atau lilliefors. Ketiga, populasi harus memiliki standar deviasi atau variansi yang sama. Kesamaan variansi ini akan berhubungan dengan uji F yang akan dilakukan nantinya. Jika variansi pada populasi tidak sama, maka tidak dapat dilakukan uji F. Syarat yang terakhir adalah apabila sampel yang diambil dari sebuah populasi adalah bersifat bebas maka sampel diambil secara acak.  


3. Jenis-jenis Uji ANOVA

Mengingat uji Anova ini banyak digunakan dalam penelitian eksperimen, maka uji anova dapat dibagi berdasarkan desainnya.

  • Anova satu arah, digunakan untuk menguji perbedaan di antara dua atau lebih kelompok dimana hanya terdapat satu faktor yang dipertimbangkan. sebagai contoh membandingkan efek pupuk organik yang berbeda terhadap peningkatan hasil produksi kentang

  • Anova faktorial, merupakan pengembangan dari anova satu arah dimana ada lebih dari satu faktor dan interaksinya yang dipertimbangkan. Misalnya bukan hanya faktor dosis pupuk tetapi juga frekuensi pemberian pupuk. pada anova faktorial, interaksi atau kombinasi diantara faktor juga dipertimbangkan. Pada contoh ini, interaksi antara dosis pupuk dan frekuensi pemberian pupuk dapat dihitung pengaruhnya terhadap pertumbuhan hasil tanaman. Anova dua arah (two way anova) termasuk dalam Anova faktorial.

  • Anova repeated measures, digunakan ketika dalam desain eksperimen menggunakan subjek penelitian diikutsertakan pada perlakuan yang berbeda. terkait contoh di atas, misalnya tanaman yang sama diberikan pupuk dengan dosis atau takaran yang berbeda.

  • Multivariat Anova, berbeda dengan uji Anova yang hanya mengukur satu respon, Manova mengukur lebih dari satu respon dalam satu kali eksperimen. misalnya kita meneliti dampak pupuk pada beberapa dosis. Respon yang diteliti lebih dari satu misalnya kadar Nitrogen, Fosfor dan Kalium dalam pengaruhnya terhadap hasil tanaman.


4. Perbedaan One Way dan Two Way ANOVA

One way ANOVA digunakan untuk menguji hipotesis komparatif rata-rata k sampel, bila pada setiap sampel hanya terdiri atas satu kategori. Sedang two way ANOVA digunakan untuk menguji hipotesis komparatif rata-rata k sampel bila peneliti melakukan kategorisasi terhadap sampel. Sebuah uji hipotesis yang memungkinkan kita untuk menguji kesetaraan tiga atau lebih cara secara bersamaan menggunakan varians disebut One way ANOVA. Teknik statistik di mana hubungan timbal balik antara faktor-faktor, variabel yang mempengaruhi dapat dipelajari untuk pengambilan keputusan yang efektif, disebut ANOVA dua arah.


Baca juga : Yuk Pelajari Macam-Macam Metode Analisis Statistika


5. Biar Nggak Pusing, Cus Belajar Statistik Bareng DQLab

Kini Sahabat Data DQLab sudah tidak perlu khawatir lagi. Karena dengan belajar data science di DQLab sekarang tidak perlu install software lagi. Kamu bisa langsung belajar dari sekarang karena dataset yang telah disediakan sudah sudah terintegrasi dengan live code editor. Biar nggak pusing-pusing banget nih buat belajar statistik, langsung aja yuk. Kamu bisa loh untuk coba bikin akun gratisnya kesini di DQLab.id dan lakukan signup untuk dapatkan info-info terbaru serta belajar data science. Nikmati pengalaman belajar data science yang menarik dan cobain berlangganan bersama DQLab yang seru dan menyenangkan dengan live code editor. Cobain juga free module Introduction to Data Science with R dan Introduction to Data Science with Python untuk menguji kemampuan data science kamu gratis!


Dapatkan keuntungan-keuntungan yang didapatkan salah satunya tidak perlu install software tambahan. Karena kalian belajar secara langsung terhubung dengan live code editor dari device yang kalian gunakan. Tersedia berbagai macam modul-modul yang terupdate mulai dari free hingga platinum semua dapat diakses jika kamu ingin berlangganan buat akses seluruh modul lengkapnya. Kalian juga bisa mencoba studi kasus penerapan real case industry dan kamu juga diberikan kesempatan mendapatkan job connector dari perusahaan ternama di ranah industri data. Uniknya kamu bisa langsung apply dari akun kamu loh. So, tunggu apalagi, buruan SIGNUP Sekarang ya!


Penulis: Reyvan Maulid

Mulai Belajar
Data Science Sekarang
Bersama DQLab

Buat Akun Belajarmu & Mulai Langkah
Kecilmu Mengenal Data Science.

Buat Akun Gratis Dengan :

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/8be7fae4b69abead22aa9296bcab7b4b.jpg Sign-Up dengan Google

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/d0aa879292fb427c0978d2a12b416e98.jpg Sign-Up dengan Facebook

Atau Buat Dengan :