review statistik yang digunaka untuk skripsi oleh mahasiswa fisika

BAB I

PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang

Kita ketahui bahwa kumpulan hasil pengamatan mengenai sesuatu hal, skor hasil belajar siswa, berat bayi yang baru lahir misalnya, nilai datanya bervariasi dari yang satu dengan yang lain. Karena adanya variasi ini untuk sekumpulan data, telah dihitung alat ukurnya, yaitu varians. Varians bersama rata-rata juga telah banyak digunakan untuk membuat kesimpulan mengenai populasi, baik secara deskriptif maupun induktif melalui penaksiran dan pengujian hipotesis mengenai parameter.

Varians untuk sekumpulan data melukiskan derajat perbedaan atau variasi nilai data individu yang ada dalam kelompok data tersebut. Secara umum varians dapat digolongkan ke dala varians sistematik dan varians galat. Varians sistematik adalah pengukuran karena adanya pengaruh yang menyebabkan skor atau nilai data lebih condong ke satu arah tertentu dibandingkan ke arah lain.

Salah satu jenis varians sistematik dalam kumpulan data hasil penelitian adalah varians antar kelompok atau disebut juga varians eksperimental. Varians ini menggambarkan adanya perbedaan antara kelompok-kelompok hasil pengukuran. Dengan demikian varians ini terjadi karena adanya perbedaan antara kelompok-kelompok individu. (Sudjana.1996.Metoda Statistika.Bandung:Tarsito Bandung).

Jika uji kesamaan dua rata-rata atau uji t digunakan untuk mencari perbedaan atau persamaan dua rata-rata, maka uji beberapa rata-rata digunakan untuk mencari perbedaan atau persamaaan beberapa rata-rata. Uji ini disebut dengan nama analysis of variance (anova atau anava).

Sebenarnya uji t dapat juga digunakan untuk menguji beberapa rata-rata secara bertahap. Misalnya ada tiga rata-rata yaitu: I,II, dan III. Agar uji t dapat dipakai maka mula-mula dicari I dengan II,kemudian I dengan III, dan akhirnya II dengan III. Dengan demikian kita tiga kali menggunakan uji t.Namun,pengujian lebih tepat apabila menggunakan beberapa rata-rata . Sebab:

a.         setiap kali kita menggunakan uji t,maka akan terjadi kesalahan atau penyimpanan sebesar sebesar (1-α)^k, di mana k = sekian kali menggunakan uji t.Seandainya kita 3x menggunakan uji t,dengan α = 0,05,maka akan terjadi kesalahan atau penyimpangan sebesar (1-0,05)³ = 0,14 atau jika α = 0,01 akan terjadi kesalahan sebesar (1-0,01)³ = 0,999;

b.        banyak uji t digunakan dengan rumus:

Seandainya ada empat rata-rata (n = 4),maka banyak uji t dilakukan adalah:

Sebelum uji kesamaan beberapa rata-rata dilakukan, maka persyaratannya haruslah dipenuhi terlebih dahulu. Persyaratan uji beberapa rata-rata sama halnya dengan uji kesamaan dua rata-rata yaitu data dipilih secara acak,data berdistribusi nomal, dan datanya homogen.(Usman,Husaini.2006.Pengantar Statistika.Jakarta:PT Bumi Aksara)

1.2 Tujuan Penulisan

·         Untuk mengetahui pengertian anova

·         Untuk mengetahui metode penelitian apa saja yang digunakan saat penilisan skripsi

1.3 Rumusan Masalah

·         Apakah pengertian dari anova?

·         Selain anova, metode apa lagi yang sering digunakan dalam pembuatan skripsi?

BAB II

PEMBAHASAN

2.1 Pengertian 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 analisis statistika yang tergolong analisis komparatif lebih dari dua rata-rata (Riduwan.2008.Dasar-dasar Statistika.Bandung:Alfabeta).

Analisis Varians (ANAVA) adalah teknik analisis statistik yang dikembangkan dan diperkenalkan pertama kali oleh Sir R. A Fisher (Kennedy & Bush, 1985). ANAVA 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 ANAVA 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.

ANAVA digunakan untuk menguji perbedaan antara sejumlah rata-rata populasi dengan cara membandingkan variansinya. Pembilang pada rumus variansi tidak lain adalah jumlah kuadrat skor simpangan dari rata-ratanya, yang secara sederhana dapat ditulis sebagai . Istilah jumlah kuadrat skor simpangan sering disebut jumlah kuadrat (sum of squares). Jika jumlah kuadrat tersebut dibagi dengan n atau n-1 maka akan diperoleh rata-rata kuadrat yang tidak lain dari variansi suatu distribusi. Rumus untuk menentukan varians sampel yaitu,

Seandainya kita mempunyai suatu populasi yang memiliki variansi  dan rata-rata . Dari populasi tersebut misalkan diambil tiga buah sampel secara independent, masing-masing dengan n1, n2, dan n3. Dari setiap sampel tersebut dapat ditentukan rata-rata dan variansinya, sehingga akan diperoleh tiga buah rata-rata dan variansi sampel yang masing-masing merupakan statistik (penaksir) yang tidak bias bagi parameternya. Dikatakan demikian karena, dalam jumlah sampel yang tak hingga, rata-rata dari rata-rata sampel akan sama dengan rata-rata populasi  dan rata-rata dari variansi sampel juga akan sama dengan variansi populasi .

Ada dua hal yang perlu diperhatikan, yaitu:

1.      Kita memiliki 3 buah variansi sampel  yang masing-masing merupakan penaksir yang tidak bias bagi variansi populasinya. Jika n1=n2=n3=.....=nk, maka seluruh variansi sampel tersebut dapat dijumlahkan dan kemudian dibagi dengan banyaknya sampel (k) sehingga akan diperoleh rata-rata variansi sampel yang dalam jangka panjang akan sama dengan variansi populasi. Dalam bahasa ANAVA, rata-rata variansi sampel ini dikenal dengan rata-rata jumlah kuadrat dalam kelompok (RJKD) atau mean of squares within groups (MS_w).

2.      Kita memiliki 3 buah rata-rata sampel yang dapat digunakan untuk menentukan rata-rata dari rata-rata sampel. Simpangan baku distribusi rata-rata sampel  atau galat baku rata-rata adalah simpangan baku distribusi skor dibagi dengan akar pangkat dua dari besarnya sampel.

Sejalan dengan itu, variansi distribusi rata-rata sampel  dapat ditulis sebagai berikut.

Dengan demikian, sebagai penaksir yang tidak bias bagi variansi populasi akan ekuivalen dengan variansi distribusi rata-rata dikalikan dengan besarnya sampel (n) yang secara aljabar dapat ditulis sebagai berikut.

Dalam konteks ANAVA,  dikenal dengan sebutan rata-rata jumlah kuadrat antar kelompok (RJKA) atau mean of squares between groups (MS_B).

Jika seluruh sampel diambil secara acak dari populasi yang sama, maka

MS_B=MS_W atau RJKA = RJKD,

Sehingga,

F=MS_B/ MS_W =

ANAVA digunakan untuk menguji hipotesis nol tentang perbedaan dua buah rata-rata atau lebih. Secara formal, hipotesis tersebut dapat ditulis sebagai berikut.

Hipotesis nol di atas  mengatakan bahwa rata-rata populasi pertama sama dengan rata-rata populasi ke dua dan seterusnya yang berarti bahwa seluruh sampel diambil dari populasi yang sama. Jika demikian maka, rata-ratanya akan mirip satu sama lain. Dalam menguji hipotesis nol tersebut, ANAVA meakukan perbandingan antara variansi antar kelompok (MS_B) dengan variansi dalam kelompok (MS_W). Jika ternyata kedua variansi itu sama (F=1) maka berarti seluruh sampel yang dianalisis berasal dari populasi yang sama, dan kita tidak memiliki dasar untuk menolak hipotesis nol. Namun, jika ada salah satu nilai rata-rata yang jauh berbeda dengan nilai rata-rata lainnya maka berarti sampel tersebut berasal dari populasi yang berbeda.

Seluruh subjek yang berada dalam satu kelompok memiliki karakteristik yang sama pada peubah bebas yang tengah dikaji. Dalam bahasa eksperimen, mereka seluruhnya menerima perlakuan yang sama, sehingga keragaman mereka pada peubah terikat dipandanga sebagai keragaman galat dan tidak berkaitan dengan perbedaan jenis perlakuan atau peubah bebas.

Perbedaan rata-rata antar kelompok terdiri atas dua unsur yaitu keragaman galat dan keragaman yang berkaitan perbedaan pada peubah bebas. Oleh karena keragaman di dalam kelompok (MS_W) merupakan penaksir yang tidak bias atas variansi populasi dan keragaman antara kelompok (MS_B) terdiri atas MS_W dan keragaman yang berkaitan dengan perlakuan, maka hubungan antara keduanya dapat dituliskan sebagai berikut:

Dengan demikian, F dapat juga dituliskan:

Jika dampak perlakuan sama dengan nol, maka

Persoalan kita sekarang adalah bagaimana membedakan pengaruh yang sistematik dari pengaruh yang tidak sistematik (acak). ANAVA dan statistika inferensial pada umumnya mendekati persoalan ini dengan menggunakan teori peluang. Statistika inferensial bertugas untuk menjawab suatu pertanyaan yang dapat dirumuskan sebagai berikut: :” jika hipotesis nol ternyata benar berapakah peluang memperoleh harga statistik tertentu?” Misalkan dalam ANAVA, kita memperoleh F=3,96. Pertanyaan yang harus dijawab adalah “berapa besar peluang memperoleh F=3,96 jika ternyata hipotesis nol itu benar?” Paket analisis statistik pada komputer umumnya memberikan jawaban terhadap pertanyaan tersebut secara langsung dalam bentuk p= 0,25, 0,01, 0,001 dan sebagainya. namun jika dilakukan secara manual maka harga F_hitung harus dibandingkan dengan nilai kritis yang sudah disediakan dalam bentuk F_tabel pada derajat kebebasan dan tingkat keyakinan. Nilai p yang lebih kecil dari nilai yang ditentukan menunjukkan penolakkan terhadap H₀. Kesimpulan yang sama diperoleh jika ternyata F_hitung>F_tabel. Menolak hipotesis nol berarti menyimpulkan bahwa perbedaan antara MS_B dengan MS_W berkaitan dengan pengaruh yang sistematik dari faktor atau peubah bebas yang diteliti. (Furqon. 2009. Statistika Terapan untuk Penelitian. Cetakan ketujuh. ALFABETA: Bandung).

1.1.      Anova Satu Arah

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 n_k dari populasi ke k. Data sampel akan dinyatakan dengan Y_ij yang berarti data ke-j dalam sampel yang diambil dari populasi ke-i. ( Sudjana.1996.Metoda Statistika.Bandung:Tarsito Bandung).

ANAVA satu jalur yaitu analisis yang melibatkan hanya satu peubah bebas. Secara rinci, ANAVA satu jalur digunakan dalam suatu penelitian yang memiliki ciri-ciri berikut:1. Melibatkan hanya satu peubah bebas dengan dua kategori atau lebih yang dipilih dan ditentukan oleh peneliti secara tidak acak. Kategori yang dipilih disebut tidak acak karena peneliti tidak bermaksud menggeneralisasikan hasilnya ke kategori lain di luar yang diteliti pada peubah itu. Sebagai contoh, peubah jenis kelamin hanya terdiri atas dua ketgori (pria-wanita), atau peneliti hendak membandingkan keberhasilan antara Metode A, B, dan C dalam meningkatkan semangat belajar tanpa bermaksud menggeneralisasikan ke metode lain di luar ketiga metode tersebut.

1.             Perbedaan antara kategori atau tingkatan pada peubah bebas dapat bersifat kualitatif atau kuantitatif.

2.             Setiap subjek merupakan anggota dari hanya satu kelompok pada peubah bebas, dan dipilih secara acak dari populasi tertentu.(Furqon. 2009. Statistika Terapan untuk Penelitian. Cetakan ketujuh. ALFABETA: Bandung)

Tujuan dari uji anova satu jalur adalah untuk membandingkan lebih dari dua rata-rata. Sedangkan gunanya untuk menguji kemampuan generalisasi. Maksudnya dari signifikansi hasil penelitian. Jika terbukti berbeda berarti kedua sampel tersebut dapat digeneralisasikan (data sampel dianggap dapat mewakili populasi). Anova satu jalur dapat melihat perbandingan lebih dari dua kelompok data.(Riduwan.2008.Dasar-dasar Statistika.Bandung:Alfabeta)

Anova pengembangan atau penjabaran lebih lanjut dari uji-t ( ) .Uji-t atau uji-z hanya dapat melihat perbandingan dua kelompok data saja. Sedangkan anova satu jalur lebih dari dua kelompok data. Contoh: Perbedaan prestasi belajar statistika antara mahasiswa tugas belajar (), izin belajar () dan umum ().

Anova lebih dikenal dengan uji-F (Fisher Test), sedangkan arti variasi atau varian itu asalnya dari pengertian konsep “Mean Square” atau kuadrat rerata (KR).

Rumusnya :

 =

Dimana:             = jumlah kuadrat (some of square)

                    = derajat bebas (degree of freedom)

Menghitung nilai Anova atau F ( ) dengan rumus :

=  = =  =

Varian dalam group dapat juga disebut Varian Kesalahan (Varian Galat). Dapat

dirumuskan :

 = ∑  untuk =

 untuk

Dimana

   = sebagai faktor koreksi

N         = Jumlah keseluruhan sampel (jumlah kasus dalam penelitian).

A          = Jumlah keseluruhan group sampel.

2.             Langkah-langkah Anova Satu Arah

2.1.      Prosedur Uji Anova Satu Arah

1)   Sebelum anova dihitung, asumsikan bahwa data dipilih secara

random,berdistribusi normal, dan variannya homogen.

2)   Buatlah hipotesis ( dan ) dalam bentuk kalimat.

3)   Buatlah hipotesis ( dan )dalam bentuk statistik.

4)   Buatlah daftar statistik induk.

5)   Hitunglah jumlah kuadrat antar group () dengan rumus :

 = ∑

6)     Hitunglah derajat bebas antar group dengan rumus : =

7)     Hitunglah kudrat rerata antar group () dengan rumus :  =

8)     Hitunglah jumlah kuadrat dalam antar group () dengan rumus :

    

9)     Hitunglah derajat bebas dalam group dengan rumus :

10)Hitunglah kuadrat rerata dalam antar group () dengan rumus :  =

11)Carilah  dengan rumus :

12)Tentukan taraf signifikansinya, misalnya α = 0,05 atau α = 0,01

13)Cari  dengan rumus :

14)Buat Tabel Ringkasan Anova

TABEL RINGKASSAN ANOVA SATU ARAH

Sumber Varian (SV)	Jumlah Kuadrat (JK)	Derajat bebas (db)	Kuadrat Rerata (KR)		Taraf Signifikan ()
Antar group (A)	∑
Dalam group (D)				-	-
Total			-	-	-

15)Tentukan kriteria pengujian : jika ≥, maka tolak berarti signifan dan konsultasikan antara dengan kemudian bandingkan

16)Buat kesimpulan.

2.2.      Contoh Soal dan Pembahasan

1. Seorang ingin mengetahui perbedaan prestasi belajar untuk mata kuliah dasar-dasar statistika antara mahassiswa tugas belajar, izin belajarn dan umum.

Data diambil dari nilai UTS sebagai berikut :

Tugas belajar ()      = 6 8 5 7 7 6 6 8 7 6 7          = 11 orang

Izin belajar ()         = 5 6 6 7 5 5 5 6 5 6 8 7      = 12 orang

Umum ()                = 6 9 8 7 8 9 6 6 9 8 6 8      = 12 orang

Buktikan apakah ada perbedaan atau tidak?

LANGKAH-LANGKAH MENJAWAB :

1.      Diasumsikan bahwa data dipilih secara random, berdistribusi normal, dan variannya homogen.

2.      Hipotesis ( dan ) dalam bentuk kalimat.

= Terdapat perbedaan yang signifikan antara mahasiswa tugas belajar, izin belajar dan umum.

= Tidak ada perbedaan yang signifikan antara mahasiswa tugas belajar, izin belajar dan umum.

3.      Hipotesis ( dan ) dalam bentuk statistic

:  ≠ = :  ≠ =

4.      Daftar statistik induk

NILAI UTS
NO
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12	6 8 5 7 7 6 6 8 7 6 7 -	5 6 6 7 5 5 5 6 5 6 8 7	6 9 8 7 8 9 6 6 9 8 6 8

STATISTIK				TOTAL(T)
	11	12	12	N=35
∑	73	71	90	234
∑	943	431	692	1616
	6,64	5,92	7,5	6,69
	484,45	420,08	675	1564,46
Varians (	0,85	0,99	1,55	1,33

5.     Menghitung jumlah kuadrat antar group () dengan rumus :

 = ∑

+)

6.      Hitunglah derajat bebas antar group dengan rumus :

= A − 1 = 3 – 1 = 2         A = jumlah group A

7.      Hitunglah kudrat rerata antar group () dengan rumus :

 =

8.      Hitunglah jumlah kuadrat dalam antar group () dengan rumus :

+

9.      Hitunglah derajat bebas dalam group dengan rumus :

10. Hitunglah kuadrat rerata dalam antar group () dengan rumus :

 =

11. Carilah  dengan rumus :

12. Tentukan taraf signifikansinya, misalnya α = 0,05

13. Cari  dengan rumus :

Cara mencari : Nilai  dan arti angka

0,95                = Taraf kepercayaan 95% atau taraf signifikan 5%.

Angka 2          = pembilang atau hasil dari

Angka 32        = penyebut atau hasil dari

Apabila angka 2 dicari ke kanan dan angka 32 ke bawah maka akan bertemu

dengan nilai  . Untuk taraf signifikansi 5% dipilih pada bagian atas dan 1% dipilih pada bagian bawah.

14. Buat Tabel Ringkasan Anova

TABEL

RINGKASSAN ANOVA SATU JALUR

Sumber Varian (SV)	Jumlah Kuadrat (JK)	Derajat bebas (db)	Kuadrat Rerata (KR)		Taraf Signifikan ()
Antar group (A)	15,07
Dalam group (D)				-	-
Total			-	-	-

15. Tentukan kriteria pengujian : jika ≥, maka tolak berarti signifan.

Setelah konsultasikan dengan tabel F kemudian bandingkan antara dengan  ,ternyata : >atau 6,61 > 3,30 maka tolak berarti signifan.

16. Kesimpulan

ditolak dan diterima. Jadi, terdapat perbedaan yang signifikan antara mahasiswa tugas belajar, izin belajar dan umum.

Contoh 2

Sebuah penelitian dilakukan untuk mengetahui apakah ada pengaruh perbedaan metode belajar pada tingkat prestasi siswa. Ada tiga metode belajar yang akan diuji. Diambil sampel masing-masing 5 guru untuk mengerjakan pekerjaannya, lalu dicata waktu yang digunakan (menit) sebagai berikut:

Metode 1 (menit)	Metode 2 (menit)	Metode 3 (menit)
21	17	31
27	25	28
29	20	22
23	15	30
25	23	24

Ujilah dengan α = 0,05 apakah ada pengaruh perbedaan metode belajar pada waktu yang digunakan?

Penyelesaian :

Metode 1 (menit)	Metode 2 (menit)	Metode 3 (menit)
21	17	31
27	25	28
29	20	22
23	15	30
25	23	24
T1 = 125	T2 = 100	T3 = 135

Dari tabel di atas bisa dihitung

Total keseluruhan nilai = 360

JKK =

JKT =

JKS = 298 – 130 = 168

Tabel ANOVA

Sumber	Derajat	Jumlah	Varian	Fhitung	Ftabel
Keragaman	Bebas	Kuadrat	(Ragam)
AntarKolom	2	130			F(2,12) = 3,89
Sisaan	12	168
	14	298

Pengujian Hipotesis

 : Tidak semuanya sama

Statistik Uji = F_hitung = 4,64

Karena F_hitung> F_tabel maka tolak Ho

Kesimpulan: Ada pengaruh perbedaan metode kerja pada waktu yang digunakan.

2.2 Jenis-Jenis Metode Penelitian

            Selain anova, terdapat beberapa metode penelitian yang biasa digunakan untuk penyusunan Skripsi mahasiswa. Diantaranya:

·         Deskriptif, penelitian ini dilakukan untuk memberikan gambaran yang lebih detail mengenai suatu gejala atau fenomena. Hasil akhir penelitian ini berupa tipologi atau pola-pola mengenai fenomena yang sedang dibahas.

·         Fundamental atau murni, penelitian ini yang manfaatnya dirasakan untuk waktu yang lama. Lamaran manfaat ini lebih karena penelitian ini biasanya dilakukan karena kebutuhan peneliti sendiri. Penelitian murni juga mencakup penelitian yang dilakukan dalam kerangka akademis. Contohnya penelitian skripsi, thesis, dan desertasi.

·         Terapan, penelitian yang memberikan manfaat kepada manusia dapat segera dirasakan.  Penelitian terapan dilakukan untuk memecahkan masalah yang ada sehingga hasil penelitian harus segera dapat diaplikasikan.

·         Konseptual adalah suatu kerangka pemikiran yang utuh dalam rangka mencari jawaban-jawaban ilmiah terhadap masalah-masalah penelitian yang menjelaskan tentang variabel-variabel, hubungan antara variabel-variabel secara teoritis yang berhubungan dengan peneltian.

·         Empiris adalah sumber seluruh pengetahuan harus dicari dalam pengalaman, pandangan bahwa semua ide merupakan abstraksi yang dibentuk dengan menggabungkan apa yang dialami, pengalaman inderawi adalah satu-satunya sumber pengetahuan, dan bukan akal.

·         Analitis adalah riset epidermiologi yang bertujuan untuk memperoleh penjelasan tentang faktor-faktor risiko dan penyebab penyakit.

·         Kuantitatif adalah penelitian ilmiah yang sistematis terhadap bagian-bagian dan fenomena serta hubungan-hubungan.

·         Kualitatif adalah  penelitian yang berlandaskan pada filsafat postpositivisme digunakan untuk meneliti pada kondisi alamiah, dimana peniliti adalah sebagai instrumen kunci, teknik pengumpulan data dilakukan secara triangulasi, analisis data bersifat induktif dan hasil penelitian kualitatif menekankan makna dari pada generalisasi.

Dari beberapa contoh skripsi yang kami teliti, rata-rata metode penelitian yang digunakan adalah metode deskriptif. Seperti skripsi yang ditulis oleh Rahmat Saleh salah satu mahasiswa FKIP Fisika UNSRI yang berjudul Efektifitas Penearapan metode brainstorming terhadap hasil belajar fisika siswa dikelas XII IA SMA Negeri 3 Kayu Agung. Pengumpulan data dilakukan  dengan  dua  cara  yaitu  observasi  dan  tes  hasil  belajar.  Observasi  dilakukan  untuk mengukur keterlaksanaan konsep belajar tuntas dalam proses pembelajaran, sedangkan tes hasil belajar dilakukan untuk mengukur kemampuan ranah kognitif siswa. Hasil belajar kognitif siswa telah  mencapai  ketuntasan  belajar  klasikal  dengan  jumlah  siswa  yang  tuntas  secara  individual sebanyak  34  orang.  Penerapan  konsep  belajar  tuntas  telah  dilaksanakan  dengan  baik.  Terdapat tiga indikator yang selalu muncul setiap pertemuan. Ketiga indikator tersebut adalah pelaksanaan evaluasi  secara  kontinu,  pelaksanaan  program  perbaikan  dan  pengayaan  dan  menggunakan satuan pelajaran yang kecil.

BAB III

PENUTUP

3.1 Kesimpulan

Anava atau Anova adalah anonim dari analisis varian terjemahan dari analysis of variance, sehingga banyak orang yang menyebutnya dengan anova. Anova merupakanbagian dari metoda analisis statistika yang tergolong analisis komparatif (perbandingan)lebih dari dua rata-rata.

Uji anova satu arah adalah untuk membandingkan lebih dari dua rata-rata. Sedangkan gunanya untuk menguji kemampuan generalisasi. Maksudnya dari signifikansi hasil penelitian (anava satu jalur). Jika terbukti berbeda berarti kedua sampel tersebut dapat digeneralisasikan, artinya data sampel dianggap dapat mewakili populasi.

Anova pengembangan atau penjabaran lebih lanjut dari uji-t ( ) .Uji-t atau uji-z hanya dapat melihat perbandingan dua kelompok data saja. Sedangkan anova satu jalur lebih dari dua kelompok data. Contoh: Perbedaan prestasi belajar statistika antara mahasiswa tugas belajar (), izin belajar () dan umum ().

3.2 Saran

DAFTAR PUSTAKA

Sudjana.1996.Metoda Statistika.Bandung:Tarsito Bandung

Usman,Husaini.2006.Pengantar Statistika.Jakarta:PT Bumi Aksara

Riduwan.2008.Dasar-dasar Statistika.Bandung:Alfabeta

Furqon. 2009. Statistika Terapan untuk Penelitian. Cetakan ketujuh. ALFABETA: Bandung.

http://skripsimahasiswapendidikanfisika.blogspot.com/2011/12/skripsi-pendidikan-fisika-tahun-2010.html

Posted in: