makalah anava dua jalur

7/30/2019 Makalah Anava Dua Jalur

1/18

Makalah ANAVA DUA JALUR

ANAVA DUA JALUR (TWO WAYS ANOVA)

A. Pendahuluan

1. Latar Belakang

Anova atau analysis of variance adalah tergolong analisis komparatif lebih dari dua variabel

atau lebih dari dua rata-rata. Tujuannya adalah untuk membandingkan lebih dari dua rata-rata. Gunanya

untuk menguji kemampuan generalisasi artinya data sampel dianggap dapat mewakili populasi (Riduan,

2010:166).

Untuk melihat perbedaan mean dua kelompok, juga untuk melihat efektifitas perlakuan

terhadap sampel, dapat digunakan t tes, tetapi untuk menguji perbedaan mean dari tiga atau lebih

sampel, dengan menggunakan F- tes. Selain lebih efisien, penggunaan F- tes dapat digunakan untuk

mengetahui interaksi antara variabel-variabel yang menjadi perhatian (Arikunto, 1992: 279).

Misalnya jika ingin mengetahui apakah ada perbedaan minat baca siswa SD, SMP dan siswa

SMA terhadap buku pelajaran bahasa Indonesia, untuk melaksanakan maksud itu dapat dilakukan

dengan cara mengambil sejumlah siswa SD, SMP dan SMA secara acak yang banyaknya sama, lalu dibuat

instrumen, angket misalnya, untuk mengukur pemahaman membaca siswa dari masing-masing

kelompok itu terhadap buku pelajaran bahasa Indonesia. Andaikan rerata pemahaman membaca SD,

SMP, dan SMA terhadap buku pelajaran bahasa Indonesia itu berturut-turut X, Y dan Z. Tujuannya ialah

menguji perbedaan rerata terhadap probabilitas (keberartian) tertentu. Apakah X berbeda dari Y, Y

berbeda dri Z, dan X berbeda dari Z?

Untuk pengujian dua buah rerata itu bisa menggunakan uji-t. Begitu pula uji-t itu dapat

digunakan sebanyak tiga kali untuk melihat tiga buah perbedaan rerata di atas, yaitu antara X dan Y,

antara X dan Z, dan antara Y dan Z.

Menguji cara seperti itu (menggunakan uji-t tiga kali) benar, hanya saja cara demikian telah

memperluas daerah kekeliruan tipe I ( tahap keberartian ). Penjelasan mengenai perluasan kekeliruan

itu adalah sebagai berikut.

Bila daerah kekeliruan (tahap keberartian) itu misalnya = 0,05, maka dalam perhitungan di

atas persentase kekeliruan kita menjadi 14%. Jadi, persentase kekeliruan yang menjadi adanya

perbedaan rerata yang dikarenakan kesalahan pemilihan sampel menjadi lebih besar ; dari 5% menjadi


2/18

14%. Oleh karena itu pengujian dengan uji-t beberapa kali untuk melihat adanya perbedaan antara

beberapa buah rerata supaya tidak dilakukan. Pengujiannya supaya diganti dengan cara lain, yaitu

dengan Anava.

Andaikan tahap keberartian atau resiko alpha 0,05 (5%), (tahap keberartian 5% itu artinya

kurang 5 dari 100 perbedaan rerata dari yang ditemukan disebabkan karena kekeliruan pemilihansampel ; bukan kekeliruan peneliti), maka untuk setiap uji-t dilakukan itu ada jaminan 95% tidak terikat

kepada kekeliruan alpha. Karena itu melakukan uji-t tiga kali berturut-turut yang satu sama lain

merupakan peristiwa bebas, peluang tidak terikatnya kepada kekeliruan alpha itu adalah 0,953

= 0,86.

Itu berarti, tahap keberartiannya untuk ketiga kali uji-t itu menjadi 0,14 (dari 1 0,86). Jadi, karena tiga

kali uji-t, tahap keberartiannya diperbesar dari 0,05 menjadi 0,14. Perubahan itu akan lebih besar lagi

bila uji-t yang dilakukan lebih banyak lagi. Misalnya, bila uji-t itu dilakukan sebanyak lima kali maka

peluang tidak terikat kepada kekeliruan alpha itu adalah 0,955

= 0,77. Sehingga tahap keberartiannya

menjadi 0, 23 (dari 1- 0,77).

Anava adalah suatu cara untuk melihat perbedaan rerata melalui pengetesan variansinya.

Dalam anava yang dipertentangkan bukan reratanya tetapi variansinya. Anava juga memungkinkan

untuk dapat melihat pengaruh peubah bebas dan peubah kontrol, baik secara terpisah maupun

bersama-sama, terhadap peubah terikatnya. Dengan kata lain dapat dilihat apakah ada interaksi antara

peubah bebas dengan peubah kontrol sehingga peubah terikat itu hasilnya akan lain bila besar pengaruh

peubah kontrolnya berbeda (Ruseffendi, 1998:223).

Misalnya pada contoh di atas, perbedaan pemahaman membaca siswa SD, SMP, dan SMA

terhadap buku pelajaran bahasa Indonesia, bisa jadi perbedaan pemahaman membaca siswa SD, SMP

atau siswa SMA disebabkan karena derajat peubah kontrolnya (kesukaran buku pelajaran bahasa

Indonesianya, misalnya) berbeda. Maksudnya ialah, untuk mengukur pemahaman membaca siswa SD,

SMP, dan SMA bersama-sama (digabung) maka akan diperoleh skor pemahaman membaca mereka.

Andaikan skor pemahaman membacanya itu t (dalam skala Likert, dengan skor 5 sebagai pemahaman

membaca yang paling positif). Bila siswa SD, SMP, dan SMA itu dipisah maka skor pemahaman

membacanya terhadap buku pelajaran bahasa Indonesia itu bisa berturut-turut 5, 4, dan 2.

Bisa jadi pemahaman membaca siswa SD lebih baik daripada pemahaman membaca siswa SMP dan

SMA, kemungkinan ini terjadi karena di SD buku pelajaran bahasa Indonesia itu lebih menarik (lebih

mudah dan banyak cerita bergambarnya, misalnya).

Bila dilakukan perlakuan yang berbeda terhadap dua kelompok siswa pada dua saat yang

berbeda, maka terjadinya perberbedan itu, (diharapkan) karena adanya perlakuan yang berbeda. Tetapitidak tertutup kemungkinan adanya atau tidak adanya perbedaan itu dikarenakan kekeliruan mengambil

sampel. Bila tahap keberartian itu a= 0,05, maka kekeliruan karena salah mengambil sampel itu adalah 5

dari 100. Misalnya, bila pada keadaan sesungguhnya perlakuan itu secara statistika tidak menunjukkan

perbedaan yang signifikan pada tahap keberartian 0,05, maka untuk 100 kejadian bisa saja terjadi

kekeliruan (keadaan sebaliknya) maksimum sebanyak 5 buah. Kekeliruan yang banyaknya maksimum 5

buah itu adalah kekeliruan yang diakibatkan oleh kesalahan pemilihan sampel.


3/18

Konsep yang mendasari Anava ialah variansi total dari nilai-nilai (skor-skor) itu dapat

ditumpukan kepada dua buah sumber. Yang pertama ialah variansi yang disebabkan oleh adanya

perlakuan. Yang kedua ialah variansi inter kelompok yaitu variansi kekeliruan. Dengan kata lain, Anava

itu dipergunakan untuk melihat apakah perbedaan antar dua buah rerata atau lebih itu lebih besar dari

pada yang mungkin timbul dari hanya kekeliruan pemilihan sampel. Bila variansi antar kelompok itu

disingkat RJKa dan variansi kekeliruan pemilihan sampel disingkat dengan RJKi maka perbedaan rerata

uji cara Anava itu dapat ditulis sebagai berikut:

F= (Russefendi, 1998:224).

Selanjutnya bila dibandingkan RJKa dengan RJKi cukup berarti, yaitu nilai F cukup besar, maka

hipotesis nol itu ditolak. Itu berarti perlakuan (pengaruh peubah bebas) itu mengakibatkan pengaruh

yang berarti terhadap peubah terikatnya. Dan bila RJKa dan RJKi itu mirip, maka F itu tidak banyak arti.

Bila demikian hipotesis nol itu ditolak.

Misalnya jika ingin mengetahui apakah ada perbedaan pemahaman membaca terhadap buku

pelajaran bahasa Indonesia dari siswa SD, SMP, dan SMA, maka jenis Anavayang akan di kerjakan

menggunakan Anava satu- jalur, sebab peubah bebas yang diperhatikan hanya satu yaitu tingkat

persekolahan saja (SD, SMP, SMA). Tetapi apabila ingin melihat perbedaan pemahaman membaca anak-

anak perempuannya, maka jenis Anava itu menjadiAnava dua-jalur, sebab peubah bebas yang akan

dikerjakan itu dua buah, yaitu tingkat persekolahan dan jenis kelamin.

2. Masalah

Masalah yang akan dibahas dalam makalah ini adalah:

1. Apakah yang dimaksud dengan Anava dua-jalur?

2. Bagaimanakah analisis dengan menggunakan Anava dua-jalur?

3. Tujuan

Makalah ini bertujuan untuk mendeskripsikan hal sebagai berikut:

1. Pengertian Anava dua-jalur.

2. Analisis dengan menggunakan Anava dua-jalur.


4/18

B. Pembahasan

1. Pengertian Analisis Varians Ganda (Anava dua-jalur)

Analisis varians yang tidak hanya memiliki satu variabel disebut dengan analisis varians dengan

klasifikasi ganda atau jamak. Jika dalam analisis varians satu jalur (Anava Tunggal) hanya memiliki

variabel kolom, maka dalam analisis varians dua jalur (Anava Ganda) memiliki variabel kolom dan

variabel baris. Dengan demikian akan diperoleh interaksi antara kolom dengan baris.

Anava Ganda dapat hanya mempunyai satu atau lebih variasi kolom, maupun satu atau lebih

variasi baris. Sehingga dapat diperoleh Anava Dua Jalan, Anava Tiga Jalan, dan seterusnya (Arikunto,

1992: 285).

Anava dua-jalur adalah analisis varian yang digunakan untuk menguji hipotesis perbandingan

lebih dari dua sampel dan setiap sampel terdiri atas dua jenis atau lebih secara bersama-sama (Riduan,

2003:222).

Anava Dua Jalan, Anava Tiga Jalan menunjukkan adanya variabel bebas, banyaknya sel

diperoleh dari hasil kali banyaknya penggolongan setiap variabel. Misalnya variabel A terdapat 2

klasifikasi, variabel B terdapat 3 klasifikasi, variabel C terdapat 2 klasifikasi, maka banyaknya sel adalah 2

X 3 X 2 = 12 buah sel.

Contoh: Sebuah penelitian untuk mengetahui pengaruh jenis kelamin, daerah tempat tinggal

dan jenis pekerjaan orangtua terhadap minat baca siswa, maka pengelompokan variabel dan variasinya

adalah sebagai berikut:

Jenis kelamin (A) diklasifikasikan atas:

A1 = laki-laki

A2 = perempuan

Daerah tempat tinggal (B) diklasifikasikan atas:

B1 = daerah pedesaaan

B2 = daerah perkotaan

Jenis pekerjaan orangtua (C) diklasifikasikan atas:


5/18

C1 = pegawai

C2 = pedagang

C3 = petani

Berdasarkan klasifikasi variabel tersebut, maka tabel pengelompokan selnya adalah:

JENIS

KELAMIN

DAERAH TEMPAT

TINGGAL

PEKERJAAN ORANGTUA

C1 C2 C3

A1

B1 1 2 3

B2 4 5 6

A2

B1 7 8 9

B2 10 11 12

2. Langkah-langkah Analisis Varians Ganda

Misalnya sebuah penelitian dengan judul Pengaruh Jenis Kelamin, Daerah Tempat Tinggal,

dan Jenis Pekerjaan Orangtua, Terhadap Minat Baca Siswa SMPN 1 Pedamaran Kelas VIII TahunPelajaran 2010/2011. Maka langkah-langkah analisis varians ganda adalah sebagai berikut:

a. Membuat Tabel Induk

Data yang diperoleh melalui angket, observasi, wawancara, tes maupun dokumentasi, atau kombinasi

metode-metode tersebut dipilih yang berhubungan dengan variabel, dikelompokkan atas variabel bebas

dan variabel terikat (Arikunto, 1992: 290).

NO.SISWA JENIS DAERAH TEMPAT PEKERJAAN IDENTITAS MINAT


6/18

KELAMIN TINGGAL ORANGTUA SEL BACA

1 P DESA PEGAWAI A2B2C1 4

2 L KOTA PEDAGANG A1B1C2 3

3 P KOTA PETANI A2B1C3 2

4 L DESA PEGAWAI A1B1C1 2

5 P DESA PETANI A2B2C3 1

6 P KOTA PEGAWAI A2B1C1 1

7 L DESA PEDAGANG A1B2C2 3

8 L KOTA PEGAWAI A1B1C1 2

9 P KOTA PEDAGANG A2B1C2 3

10 L DESA PETANI A1B2C3 1


12 L KOTA PETANI A1B1C3 4













7/18

24 L KOTA PETANI A1B1C3 4

KETERANGAN

A1= L

A2= P

B1= KOTA

B2= DESA

C1= PEGAWAI

C2= PEDAGANG

C3= PETANI

b. Membuat Tabel Persiapan Anava

Setelah data tertulis pada tabel induk, maka selanjutnya membuat kerangka sel berdasarkan klasifikasi

yang ada pada tiap variabel. Sesudah itu memasukkan data variabel terikat ke dalam sel-sel sesuai

dengan data bebas masing-masing subyek (Arikunto, 1992: 290).

JENIS

KELAMIN

DAERAH

TEMPAT

TINGGAL

PEKERJAAN ORANGTUA

C1(Pegawai) C2(Pedagang) C3(Petani)

A1(L)

B1(Kota) 2,2 3,3 4,4

B2(Desa) 1,3 3,1 1,2

A2(P) B1(Kota) 1,2 3,2 1,1


8/18

B2(Desa) 4,2 2,2 1,4

c. Membuat Tabel Statistik

Dengan kerangka sama dengan tabel persiapan Anava, selanjutnya dibuat tabel statistik dengan

menambahkan kolom statistik dan kolom serta baris jumlah (Arikunto, 1992: 290).

Yang perlu dicari dalam mengisi tabel statistik adalah:

a. N = banyaknya subyek dalam tiap sel (N tidak harus sama).

b. X= jumlah skor (X) dalam satu sel.

c. X = rata-rata skor variabel terikat untuk setiap sel..

d.X2= jumlah skor setelah masing-masing dikuadratkan.

Berdasarkan data tersebut, maka perhitungan untuk mengisi kolom statistik adalah sebagai berikut:

1) Untuk sel 1: 2) Untuk sel 2:

N = 2 N = 2

X = 2+2 = 4 X = 3+3 = 6

X = X/N = 4/2 = 2 X = X/N = 6/2 = 3

X2= 2

2+ 2

2= 4 + 4 = 8 X

2= 3

2+ 3

2= 9 + 9 = 18

Dengan cara yang sama dicari N, X, X, X2 untuk semua sel sehingga diperoleh isian tabel statistik

sebagai berikut:

TABEL STATISTIK


9/18

Statistik C1 C2 C3 Jumlah

A1

B1

N 2 2 2 6

X 4 6 8 18

X 2 3 4

X2

8 18 32 58

B2

N 2 2 2 6

X 4 4 3 11

X 2 2 1.5

X2 10 10 5 25

A2

B1

N 2 2 2 6

X 3 5 2 10

X 1.5 2.5 1

X2 5 13 2 20

B2

N 2 2 2 6

X 6 4 5 15

X 3 2 2.5

X2 20 8 17 45

N 8 8 8 24

X 17 19 18 54

X2

43 49 56 148

d. Membuat Tabel Ringkasan Anava

Untuk membuat tabel ringkasan Anava, maka judul kolom yang diperlukan adalah Jumlah Kuadrat (JK),

derajat kebebasan (db), Mean Kuadrat (MK), harga F0 dan peluang galat (p) (Arikunto, 1992: 290-291).


10/18

Untuk dapat mengisi kolom-kolom dalam tabel tersebut, perlu diadakan perhitungan sebagaimana pada

Anava Tunggal (satu jalur). Perbedaannya adalah bahwa pada Anava ganda ini sumber variasinya

disesuaikan dengan jumlah variabel ditambah kombinasinya.

Bertitik tolak dari tabel statistik, dapat dilakukan perhitungan jumlah kuadrat untuk selanjutnya diisikan

dalam tabel ringkasan Anava, yaitu perhitungan tentang:

1) Jumlah Kuadrat Total (JKT).

2) Jumlah Kuadrat Antara (JKA). Dalam hal ini terdapat 3 macam antara, yaitu antara jenis

kelamin (variabel A), antara asal daerah (variabel B), dan antara pekerjaan orangtua

(variabel C).

3) Jumlah Kuadrat Dalam (JKD) (Arikunto, 1992: 294).

Dari tabel statistik tersebut, maka perhitungannya adalah sebagai berikut:

1) Jumlah Kuadrat Total (JKT)

Rumus

JKT = 22 + 22 +32 + 32 +42 + 42 +12 + 32 +32 + 12 + 12 +22 + 12 +22 +32 +22 + 12 + 12

+ 42

+ 22

+ 22

+ 22

+ 12

+ 42 54

2/24

= 4 + 4 + 9 + 9 + 16 + 16 + 1 + 9 + 9 + 1 + 1 + 4 + 1 + 4 + 9 + 4 + 1 + 1 + 16 + 4 + 4 + 4

+ 1 + 16 2916/24

= 148 121,5

= 26,5

JKT =X2

T(XT)2N


11/18

2) Jumlah Kuadrat Antara Jenis Kelamin (JKA)

JKA =(XA)2nK(XT)

2N

Pada saat mencari JKA, yang diperhatikan hanya A1 sebagai satu kelompok dan A2 sebagai satu

kelompok, B dan C diabaikan (Arikunto, 1992: 296).

Rumus

JKA

= 292/12 + 252/12 542/24

= 841/12 + 625/12 2916/24

= 70,08 + 52,08 121,5

= 122,16 121,5

= 0,67

3) Jumlah Kuadrat Antara Tempat Tinggal (JKB)

JKB =(XB)2nK(XT)

2N

Pada saat mencari JKB, yang diperhatikan hanya B1 sebagai satu kelompok dan B2 sebagai satu

kelompok, A dan C diabaikan (Arikunto, 1992: 296).

Rumus


12/18

JKB = 292/12 + 25

2/12 54

2/24

= 841/12 + 625/12 2916/24

= 70,08 + 52,08 121,5

= 122,16 121,5

= 0,67

4) Jumlah Kuadrat Antara Pekerjaan Orangtua (JKC)

JKC =(XC)2nK(XT)

2N

Pada saat mencari JKC, yang diperhatikan hanya C1 sebagai satu kelompok dan C2 sebagai satu

kelompok, dan C3 sebagai satu kelompok, A dan B diabaikan (Arikunto, 1992: 296).

Rumus

JKC = 172/8 + 192/8 + 182/8 542/24

= 289/8 + 361/8 + 324/8 2916/24

= 36,12 + 45,12 + 40,5 121,5

= 121,75 121,5

= 0,25

5) Jumlah Kuadrat Interaksi Antara A dan B (JKA x B)

JKA x B =(XA dan B)2nK (XT)

2N JKA JKB

Dalam hal ini untuk sementara C dianggap tidak ada. Jadi seakan-akan hanya ada 2 klasifikasi, yaitu

hanya ada A dan B saja. (Arikunto, 1992: 297).

Rumus


13/18

JKA x B = 182/6 + 112/6 + 102/6 + 152/6 542/24 0,67 0,67

= 324/6 + 121/6 + 100/6 + 225/6 2916/24 6,83 0,67 0,67

= 54 + 20,17 + 16,67 + 37,5 121,5 0,67 0,67

= 128,33 121,5 0,67 0,67

= 5,49

6) Jumlah Kuadrat Interaksi Antara A dan C (JKA x C)

JKA x C =(XA dan C)2nK (XT)

2N JKA JKC

Dalam hal ini untuk sementara B dianggap tidak ada. Jadi seakan-akan hanya ada 2 klasifikasi, yaitu

hanya ada A dan C saja. (Arikunto, 1992: 297).

Rumus

JKA x C = 82/4 + 102/4 + 112/4 + 92/4 + 92/4+ 72/4 542/24 0,67 0,25

= 64/4 + 100/4 + 121/4 + 81/4 + 81/4+ 49/4 542/24 0,67 0,25

= 16 + 25+ 30.25+ 20.25 + 20.25 +12.25 121,5 0,67 0,25

= 124 121,5 0,67 0,25

= 1,58

JKB x C dapat dicari dengan cara yang sama, diperoleh hasil 1,58.

7) Jumlah Kuadrat Interaksi Antara A,B, dan C (JKAXB XC)

JKAXB XC =(XA ,B, dan C)2nK(XT)

2N JKA JKB JKC JKA x B JKA x C JKB XC


14/18

Rumus:

JKAXB XC = 42/2 + 62/2 + 82/2 + 42/2 + 42/2+ 32/2+32/2 + 52/2 + 22/2 + 62/2 + 42/2+ 52/2

0,67 0,67 0,25 5,49 1,581,58

= 16/2 + 36/2 + 64/2 + 16/2 + 16/2+ 9/2+ 9/2 + 25/2 + 4/2 + 36/2 + 16/2+ 25/2

0,67 0,67 0,255,49 1,581,58

= 8+ 16+ 32+ 8 + 8 +4,5 +4,5 + 12,5 + 2 + 18 + 8+ 12,5

0,67 0,67 0,25 5,49 1,581,58

= 134 121,50,67 0,67 0,25 5,49 1,581,58

= 2,26

8) Jumlah Kuadrat Dalam (JKd)

JKd = JKT (Jumlah seluruh JK selain JKT)

Rumus

JKd = 26,5 ( 0,67+ 0,67+ 0,25 +5,49 +1,58+1,58 + 2,26)

= 26,5 12,5

= 14


15/18

9) Derajat Kebebasan untuk Masing-Masing Sumber Variasi

dkA = banyaknya kategori A 1 = 2 1 = 1

dkB = banyaknya kategori B 1 = 2 1 = 1

dkC = banyaknya kategori C 1 = 3 1 = 2

dkA XB = dkA X dkB =1 X 1 = 1

dkA XC = dkA X dkC =1 X 2 = 2

dkB XC = dkB X dkC =1 X 2 = 2

dkA XB XC = dkA X dkB X dkC =1 X 1 X 2 = 2

dkT = banyaknya subyek 1 = 24 1 = 23

dkd = dkT (Jumlah seluruh dk selain dkT)

= 23 ( 1 +1 + 2 + 1 + 2 + 2 +2 )

= 23 11

= 12

10) Mean Kuadrat

MKA = JKA : dkA =0,67:1=0,67

MKB = JKB : dkB =0,67:1=0,67

MKC = JKC : dkC =0,25:2= 0,125

MKA XB = JKAXB : dkA XB =5,49: 1=5,49

MKA XC = JKAXC : dkA XC =1,58:2=0,79

MKB XC = JKB XC : dkB XC =1,58:2=0,79

MKA XB XC = JKAXB XC : dkA XB XC =2,26 : 2= 1,13

MKd = JKd : dkd =14:12= 1,16


16/18

11) Semua harga JK, dk, dan MK dimasukkan ke dalam tabel Ringkasan Anava

Sumber Variasi JK dk MK F0 p

A 0.67 1 0,67 0,67

1% = 9,33

5% = 4,75

B 0.67 1 0,67 0,67

C 0.25 2 0,125 0,125

1% = 6,93

5% = 3,88

A X B 5.49 1 5,49 5,49

A X C 1.58 2 0,79 0,79

B X C 1.58 2 0,79 0,79

A X B X C 2.26 2 1,13 1,13

Dalam 14 12 1,16 -


17/18

Total 26,5 23

12) Mencari Harga F0

Harga F0 atau Fhitung masing-masing variabel diperoleh dengan membagi setiap MK variabel tersebut

dengan MKd. Maka F0A = MKA : MKd = 0,67 : 1 = 0,67.

Oleh karena harga MKd = 1, maka harga setiap F0 sama dengan harga setiap MK(Arikunto, 1992: 300).

13) Menentukan Kaidah Pengujian

Jika Fhitung Ftabel maka tolak Ho artinya signifikan.

Jika Fhitung

Ftabel

maka terima Ho artinya tidak signifikan.

14) Mengkonsultasikan setiap harga F0 dengan tabel F

Dengan dbK = dbK lawan dbd, bagi dbK = 1: dbd = 12, maka Ft pada tingkat signifikansi 1% = 9,33 dan pada

tingkat signifikansi 5% = 4,75.

Dengan dbK = dbK lawan dbd, bagi dbK = 2: dbd = 12, maka Ft pada tingkat signifikansi 1% = 6,93 dan pada

tingkat signifikansi 5% = 3,88.

15) Membuat Kesimpulan

Dari Tabel Ringkasan Anava diketahui bahwa tidak ada harga Fo yang signifikan baik berdasarkan 1%

maupun 5%. Harga Fo < Ft kecuali pada interaksi antara A dan B atau antara jenis kelamin dan daerah

tempat tinggal pada tingkat signifikansi 5%. Dengan kata lain:

a) Tidak ada perbedaan antara minat baca siswa laki-laki dan perempuan.

b) Tidak ada perbedaan antara minat baca siswa yang tinggal di desa dan di kota.

c) Tidak ada perbedaan antara minat baca antara siswa yang orangtuanya pegawai, pedagang

maupun petani.

d) Ada perbedaan antara minat baca siswa laki-laki tinggal di desa dan di kota dan siswa

perempuan yang tinggal di desa dan di kota.


18/18

e) Tidak ada perbedaan antara minat baca siswa siswa laki-laki dan perempuan yang

orangtuanya pegawai, pedagang maupun petani.

f) Tidak ada perbedaan antara minat baca siswa siswa laki-laki yang tinggal di desa dan di kota

yang orangtuanya pegawai, pedagang maupun petani dengan siswa perempuan yang tinggal

di desa dan di kota yang orangtuanya pegawai, pedagang maupun petani.

C. Kesimpulan

Anava adalah suatu cara untuk melihat perbedaan rerata melalui pengetesan variansinya.

Dalam anava yang dipertentangkan bukan reratanya tetapi variansinya. Anava juga memungkinkan

untuk dapat melihat pengaruh peubah bebas dan peubah kontrol, baik secara terpisah maupun

bersama-sama, terhadap peubah terikatnya.

Anava Ganda dapat hanya mempunyai satu atau lebih variasi kolom, maupun satu atau lebih

variasi baris. Sehingga dapat diperoleh Anava Dua Jalan, Anava Tiga Jalan, dan seterusnya. Anava Dua

Jalan, Anava Tiga Jalan menunjukkan adanya variabel bebas, banyaknya sel diperoleh dari hasil kali

banyaknya penggolongan setiap variabel.

Dalam garis besarnyalangkah-langkah analisis varians ganda meliputi: membuat tabel induk,

membuat tabel persiapan anava, membuat tabel statistik, membuat tabel ringkasan anava dan

membuat kesimpulan.

Dalam tabel statistik, proses perhitungan meliputi:jumlah kuadrat total (JKT), jumlah kuadratantara (JKA), jumlah kuadrat antara (JKB), jumlah kuadrat antara (JKC), jumlah kuadrat interaksi antara A

dan B (JKA x B), jumlah kuadrat interaksi antara A dan B (JKA xC), jumlah kuadrat interaksi antara A,B,

dan C (JKAXB XC,jumlah kuadrat dalam (JKd), derajat kebebasan untuk masing-masing sumber variasi,

mean kuadrat, dan mencari harga F0serta mengkonsultasikan setiap harga F0 dengan tabel F.

DAFTAR PUSTAKA

Arikunto, Suharsimi. 1992. Prosedur Penelitian (Suatu Pendekatan Praktik). Jakarta: Rineka Cipta.

Riduan. 2010. Metode dan Teknik Menyusun Tesis.Bandung: Alfabeta.

Russefendy.1998. Statistika Dasar. Bandung: IKIP Bandung Press.

makalah anava dua jalur

Documents