ONE WAY ANOVA (ANALYSIS OF VARIANCE)

A PENDAHULUAN
Analisis of variance atau ANOVA merupakan salah satu teknik analisis multivariate yang berfungsi untuk membedakan rerata lebih dari dua kelompok data dengan cara membandingkan variansinya. Analisis varian termasuk dalam kategori statistik parametric. Sebagai alat statistika parametric, maka untuk dapat menggunakan rumus ANOVA harus terlebih dahulu perlu dilakukan uji asumsi meliputi normalitas, heterokedastisitas dan random sampling (Ghozali, 2009).
Analisis varian dapat dilakukan untuk menganalisis data yang berasal dari berbagai macam jenis dan desain penelitian. Analisis varian banyak dipergunakan pada penelitian-penelitian yang banyak melibatkan pengujian komparatif yaitu menguji variabel terikat dengan cara membandingkannya pada kelompok2 sampel independen yang diamati. Analisis varian saat ini banyak digunakan dalam penelitian survey dan penelitian eksperimen.
One-way anova dilakukan untuk menguji perbedaan tiga kelompok atau lebih berdasarkan satu variabel independen.
B.  Contoh Kasus
Pak Ali seorang manajer ingin mengetahui perbedaan gaji berdasarkan jenis perusahaan yaitu farmasi, jasa dan manufaktur. Survey dilakukan terhadap 45 sampel dari tiga jenis perusahaan yaitu farmasi, jasa dan manufaktur.
Data ambil di sini data dan output oneway anova
C. Langkah Uji
Klik Analyze > Compare Mean > One Way Anova
Masukkan variabel gaji ke kotak dependen list, dan masukkan variabel jenis perusahaan ke dalam kotak Factor

Klik icon Post Hoc, pilih LSD dan Duncan. lalu continue

Klik Options, dan pilih Descriptive
Klik OK
D. HASIL

E. INTERPRETASI
Berdasarkan output Deskriptif diperoleh rata-rata gaji untuk pekerja sector farmasi adalah 3.5 juta, jasa 3.18 juta dan sector manufaktur 2.23 juta rupiah. Gaji minimal sector farmasi adalah 2.5 juta dan maksimal 4.1 juta. Sedangkan gaji minimal pekerja di sector jasa adalah sebesar 2.4 juta dan maksimal 4.2 juta. Gaji minimal pekerja di sector manufaktur adalah sebesar 1.8 juta dan tertinggi sebesar 3.5 juta.
Standar deviasi terendah adalah di sector farmasi, sementara yang tertinggi adalah di sector jasa. Nilai ini menunjukkan keseragaman data, sehingga semakin besar nilai standar deviasi menunjukkan semakin besarnya ketidakseragaman data. Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa sector manufaktur menunjukkan ketidakseragaman (variatif) dalam hal gaji.
Output Anova menunjukkan bahwa nilai F hitung adalah sebesar 35.367 dengan sig 0.000. dengan demikian dapat disimpulkan bahwa Ho ditolak, atau terdapat perbedaan yang signifikan antara gaji kelompok sector farmasi, jasa dan manufaktur.
Selanjutnya, melalui Uji Post Hoc LSD diketahui perbedaan antar kelompok yang dirangkum sbb :
Farmasi – Jasa : signifikan
Farmasi – Manufaktur : signifikan
Jasa – Manufaktur : signifikan
dengan demikian dapat dikatakan bahwa antar kelompok tersebut memiliki perbedaan yang signifikan

Lalu pada bagian uji Post Hoc Duncan. Perbedaan tiap kelompok dapat dilihat dari nilai harmonic mean yang dihasilkan tiap kelompok berada dalam kolom subset yang sama atau berbeda. Pada hasil uji menunjukkan ketiga kelompok sampel berada pada kolom subset yang berbeda. Kelompok manufaktur masuk ke dalam kolom 1, jasa masuk ke kolom 2 dan sector farmasi di kolom 3.  Ini mengindikasikan bahwa ketika sector ini memiliki perbedaan yang signifikan
…..
G. Uji Asumsi
Seperti yang dijelaskan di atas, ANOVA membutuhkan uji asumsi normalitas dan homogenitas. Saya di sini langsung menampilkan hasil ujinya sbb :
Normalitas

Output di atas menunjukkan bahwa data berdistribusi normal. hal ini dapat dilihat dari nilai asymp.sig (2-tailed) sebesar 0.289 > 0.05, sehingga dinyatakan normal
selanjutnya hasil uji homogenitas
Hasil uji di atas menggunakan uji Levene. nilai Levene F hitung adalah sebesar 1.424 dengan signifikansi 0.252. Karena nilai sig > 0.05 maka dapat disimpulkan bahwa tidak ada perbedaan varian antar kelompok sampel yang diteliti atau varian antar kelompok sampel adalah sama.
..sekian….semoga bermanfaat..