UJI ANOVA DUA ARAH

Tugas Kuliah Mata Kuliah Biostatistika

OLEH:

IRMAWAN ANDRI NUGROHONIM. 131414153028

PROGRAM STUDI MAGISTER KEPERAWATAN

FAKULTAS KEPERAWATAN

UNIVERSITAS AIRLANGGA

SURABAYA

2014/2015

KATA PENGANTAR

Segala puji dan syukur kami panjatkan ke hadirat Tuhan yang Maha Esa

karena telah melimpahkan rahmatNya sehingga penulis dapat menyelesaikan

makalah “Contoh Aplikasi Uji Anova Dua Arah” yang merupakan tugas Mata

Kuliah “Biostatistika”.

Selesainya tugas mata kuliah ini tidak lepas dari berbagai pihak yang telah

memberikan bantuan, bimbingan, semangat, dan pikiran. Oleh karena itu, penulis

ingin mengucapkan terima kasih kepada:

1. Purwaningsih, S.Kp, M.Kes, selaku Dekan Fakultas Keperawatan Universitas

Airlangga Surabaya.

2. Dr. Sustini sebagai fasilitator mata ajar Biostatistika pada Program Magister

Keperawatan.

3. Teman-teman Program Studi Magister Keperawatan Fakultas Keperawatan

Universitas Airlangga Angkatan 2014,

4. Semua pihak yang telah membantu kami menyelesaikan makalah ini.

Penulis membuka diri untuk menerima masukan dari semua pihak. Akhir

kata, penulis berharap semoga tulisan ini berguna bagi semua pihak yang

membaca dan memerlukannya.

Surabaya, 18 Maret 2015

Penulis

UJI ANOVA DUA ARAH

A. TEORI

Analisis varians (analysis of variance) atau ANOVA adalah suatu metode

analisis statistika yang termasuk ke dalam cabang statistika inferensi. Uji dalam

anova menggunakan uji F karena dipakai untuk pengujian lebih dari 2 sampel.

Dalam praktik, analisis varians dapat merupakan uji hipotesis (lebih sering

dipakai) maupunpendugaan (estimation, khususnya di bidang genetika terapan).

Anova (Analysis of variances) digunakan untuk melakukan analisis

komparasi multivariabel. Teknik analisis komparatif dengan menggunakan tes “t”

yakni dengan mencari perbedaan yang signifikan dari dua buah mean hanya

efektif bila jumlah variabelnya dua. Untuk mengatasi hal tersebut ada teknik

analisis komparatif yang lebih baik yaitu Analysis of variances yang disingkat

anova.

Anova digunakan untuk membandingkan rata-rata populasi bukan ragam

populasi. Jenis data yang tepat untuk anova adalah nominal dan ordinal pada

variabelbebasnya,jika data pada variabel bebasnya dalam bentuk interval atau

ratio maka harus diubah dulu dalam bentuk ordinal atau nominal. Sedangkan

variabel terikatnya adalah data interval atau ratio.

Adapun asumsi dasar yang harus terpenuhi dalam analisis varian adalah :

1. Kenormalan

Distribusi data harus normal, agar data berdistribusi normal dapat ditempuh

dengan cara memperbanyak jumlah sampel dalam kelompok.

2. Kesamaaan variansi

Setiap kelompok hendaknya berasaldari popolasi yang sama dengan variansi

yang sama pula. Bila banyaknya sampel sama pada setiap kelompok maka

kesamaan variansinya dapat diabaikan. Tapi bila banyak sampel pada masing

masing kelompok tidak sama maka kesamaan variansi populasi sangat

diperlukan.

3. Pengamatan bebas

Sampel hendaknya diambil secara acak (random), sehingga setiap pengamatan

merupakan informasi yang bebas.

Anova dapat digolongkan kedalam beberapa kriteria, yaitu :

1. Klasifikasi 1 arah (One Way ANOVA)

Anova klasifikasi 1 arah merupakan ANOVA yang didasarkan pada

pengamatan 1 kriteriaatau satu faktor yang menimbulkan variasi.

2. Klasifikasi 2 arah (Two Way ANOVA)

ANOVA kiasifikasi 2 arah merupakan ANOVA yang didasarkan pada

pengamatan 2 kriteniaatau 2 faktor yang menimbulkan variasi.

3. Klasifikasi banyak arah (MANOVA)

ANOVA banyak arah merupakan ANOVA yang didasarkan pada pengamatan

banyak kriteria.

ANOVA DUA ARAH (TWO WAY ANOVA)

ANOVA dua arah ini digunakan bila sumber keragaman yang terjadi tidak

hanya karena satu faktor (perlakuan).Faktor lain yang mungkin menjadi sumber

keragaman respon juga harus diperhatikan.Faktor lain ini bisa perlakuan lain atau

faktor yang sudah terkondisi. Pertimbangan memasukkan faktor kedua sebagai

sumber keragaman ini perlu bila faktor itu dikelompokkan (blok),sehingga

keragaman antar kelompok sangat besar,tetapi kecil dalam kelompok sendiri.

Tujuan dan pengujian ANOVA 2 arah ini adalah untuk mengetahui apakah

ada pengaruh dari berbagai kriteria yang diuji terhadap hasil yang diinginkan.

Analisis Ragam Klasifikasi Dua Arah

Sumber: Walpole, Ronald E. (1995)

Keterangan :

JKT : Jumlah Kuadrat Total

JKB : Jumlah Kuadrat Baris

JKK : Jumlah Kuadrat Kolom

JKG : Jumlah Kuadrat Galat

B. CONTOH KASUS

Seorang perawat akan meneliti apakah ada perbedaan rata-rata waktu sembuh

antara metode perawatan luka menggunakan cairan betadine, chlorhexidine, dan

madu. Disamping itu, ia juga akan meneliti apakah ada perbedaan rata-rata waktu

sembuh dengan model perawatan luka lembab dan kering. Dari hasil

pengumpulan data yang dilakukan perawat tersebut diperoleh data sebagai berikut

:

Perawatan LukaCairan

Jumlah (Baris)Betadine Chlorhexidine Madu

Lembab 10 11 11 32

Kering 11 12 11 34

Jumlah (Kolom) 21 23 22 66

Tahap-tahap ANOVA 2 arah :

1. Uji Asumsi Data.

Distribusi data normal, pengambilan sampel secara acak, dan kelompok

perlakuan homogen.

2. Tabel Pengamatan

Perawatan LukaCairan

Jumlah (Baris)Betadine Chlorhexidine Madu

Lembab 10 11 11 32

Kering 11 12 11 34

Jumlah (Kolom) 21 23 22 66

3. Melakukan Perhitungan 

jumlah baris (r) = 2

jumlah kolom (k) = 3

T.. = 66

T1. = 32

T2. = 34

T.1 = 21

T.2 = 23

T.3 = 22

df (baris) = r-1 = 2-1 = 1

df (kolom) = k-1 = 3-1 =2

df (galat) = (r-1)(k-1) = 1*2 = 2

df (total) = (2*3 - 1) = 5

4. Merumuskan Hipotesis

Hipotesis Uji untuk Kolom :

Ho : Rata-rata waktu sembuh luka yang dirawat dengan ketiga cairan

tersebut adalah sama

Ha : Rata-rata waktu sembuh luka yang dirawat dengan ketiga cairan

tersebut adalah berbeda

Hipotesis Uji untuk Kolom :

Ho : Rata-rata waktu sembuh luka yang dirawat dengan kedua metode

tersebut adalah adalah sama

Ha : Rata-rata waktu sembuh luka yang dirawat dengan kedua metode

tersebut adalah berbeda

5. Menentukan Taraf Signifikansi

Kita pilih nilai signifikansi alpha 5%.

6. Membuat Hasil Perhitungan kedalam Tabel ANOVA dan Menentukan F-Tabel

7. Menentukan Wilayah Kritis atau Kriteria Pengujian

Mencari nilai F-tabel untuk:

Baris : F-tabel = F(5%; 1; 2) = 18,513

Kolom : F-tabel = F(5%; 2; 2) = 19,000

8. Keputusan

Baris : F-hitung = 4 < F-tabel = 18,513. Ho diterima

Kolom : F-Hitung = 3 < F-tabel = 19,000. Ho diterima

9. Kesimpulan 

a. Tidak ada perbedaan nyata rata-rata waktu sembuh luka yang dirawat

dengan cairan betadine, chlorhexidine, dan madu.

b. Tidak ada perbedaan nyata rata-rata waktu sembuh luka yang dirawat

dengan model perawatan lembab dan kering.

DAFTAR PUSTAKA

Mendenhall, Sincinch. 1996. A Second Course In Statistics. Regression Analysis.

Fifth Edition. Prentice Hall Internatiomal Edition. 

Priyatno, Duwi. 2010. Paham Analisa Statistik Data dengan SPSS. Mediakom.

Yogyakarta.

Sugiyono. 2009. Metode Penelitian Kuantitatif Kualitatif dan R & B. Bandung.

Sugiyono, 2008. Statistik Nonparametris untuk Penelitian. Alfabeta. Bandung.

Supranto, J. 2004. Analisis Multivariat : Arti dan Interpretasi. Rineka Cipta.

Jakarta.

Walpole, Ronald E. 1992. Pengantar Statistika Edisi ke-3. PT Gramedia Pustaka

Utama. Jakarta.