Anova sebagai alat statistik yang ampuh dan efektif untuk menganalisis pengaruh berbagai perlakuan dalam penelitian

ANOVA adalah analisis of variance atau dalam bahasa indonesianya diterjemahkan sebagai Analisis ragam. Mengapa menggunakan istilah ragam karena anova merupakan suatu metode analisis untuk menguji suatu hipotesis berdasarkan sumber keragaman yang ada pada suatu populasi data. Pada uji Z atau uji t kita melakukan analisis apakah nilai mean-nya berubah setelah diberi perlakuan atau tidak. Uji Z dan uji t karena hanya terdiri dari dua kumpulan populasi atau kumpulan contoh maka pada uji tersebut kita dapat langsung menfokuskan untuk menganalisis perbandingan  kedua nilai rata-rata dari populasi atau sekumpulan contoh tersebut (INGAT Uji t atau uji Z merupakan analisis perbandingan dua nilai rata-rata (mean) dari suatu populasi atau sekumpulan contoh yang memiliki distribusi data NORMAL (kurva normal)), sedangkan pada ANOVA karena terdiri dari lebih dari dua kumpulan populasi atau contoh (karena terdiri dari banyak perlakuan) maka kita akan mengalami kesulitan apabila kita membandingkan satu persatu nilai rata-rata dari masing-masing populasi atau contoh tersebut, apalagi kalau jumlah perlakuan yang diberikan pada subyek penelitiannya lebih dari 5 perlakuan berbeda. Untungnya ANOVA memiliki metode lain dalam melihat apakah suatu perlakuan yang diberikan pada subyek memiliki pengaruh yang nyata atau tidak terhadap berubahnya nilai rata-rata populasi (setelah diberi berbagai perlakuan).

Tujuan dari ANOVA adalah untuk menganalisis apakah suatu grup perlakuan memiliki pengaruh nyata terhadap hasil yang diamati. Secara sederhana Anova menggunakan metode pembandingan yaitu dengan membandingkan ragam dari perlakuan terhadap ragam galatnya. Semakin besar ragam dari data perlakuan atau semakin kecil ragam galat maka semakin nyata atau signifikan pengaruh perlakuan terhadap hasil. Anova menguraikan keragaman total data menjadi komponen-komponen, untuk mengukur berbagai sumber keragaman, yaitu sumber keragaman yang disebabkan oleh perlakuan yang diberikan dan keragaman yang disebabkan oleh galat percobaan. Dengan anova kita akan mengetahui apakah terdapat perbedaan yang nyata diantara berbagai grup perlakuan tersebut ataukah perbedaan tersebut disebabkan oleh faktor kebetulan saja. Sebagian perbedaan hasil mungkin saja disebabkan oleh suatu faktor yang diluar kontrol kita pada percobaaan, sehingga untuk menghilangkan atau mengecilkan peluang untuk galat adalah dengan mendesain penelitian sedemikian rupa agar memiliki nilai galat sekecil mungkin yang diakibatkan oleh faktor kesalahan desain rancangan percobaan.

Anova dapat dikelompokan ke dalam 2 kategori, yaitu berdasarkan jumlah faktor yang dianalisisnya dan berdasarkan subjek atau grup yang diberi perlakuan, untuk jelasnya silahkan lihat artikel tentang penggolongan Anova. Beberapa pakar statistik menggolongkan anova sebagai salah satu jenis analisis statistik dari Model Umum dari persamaan Linear ( General linear Model (GLM)) karena persamaan matematik dari Anova merupakan sebuah persamaan linear, dimana variabel dependentnya merupakan pengaruh atau efek dari variabel independennya. Metode analisis statistik lainnya yang termasuk GLM selain anova adalah persamaan regresi dan Anacova. Berikut adalah persamaan umum matematika dari ANOVA sederhana:

                                               persamaan dasar anova                                          

Keterangan:

miu

merupakan nilai rata-rata dari keseluruhan perlakuan yang diberikan dalam percobaan

 

alpa imerupakan efek atau pengaruh dari masing- masing perlakuan berbeda yang diberikan dalam percobaan

eta

merupakan simpangan atau nilai error yang mungkin terjadi dalam percobaan

variabel dependentmerupakan variabel dependen yang di ukur

sameyadi

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *