SlideShare a Scribd company logo
OLEH :
REZKI YURIKA CANDRA
DEFINISI :
Pengujian klasifikasi dua arah tanpa reaksi
merupakan pengujian hipotesis beda tiga rata-
rata atau lebih dengan dua faktor yang
berpengaruh dan interaksi antara kedua faktor
tersebut ditiadakan.
q
A)
 Ho :

 H1 : sekurang-kurangnya satu αi tidak
  sama dengan nol.
B)
Ho :
H1 : sekurang-kurangnya satu βj tidak sama
      dengan nol
2. Menentukan taraf nyata (α) dan
           F tabelnya

 Taraf nyata(α) dan tabel F ditentukan
  dengan derajat pembilang dan penyebut
  masing-masing :
 Untuk baris : v1 = b-1 dan v2 = (k-1)(b-1)
 Untuk kolom : v1 = k-1 dan v2 = (k-1)(b-
  1)
A)
 Ho diterima apabila F0 ≤ Fα(v1;v2)

 Ho ditolak apabila F0 > Fα(v1;v2)

B)
 Ho diterima apabila F0 ≤ Fα(v1;v2)

 Ho ditolak apabila F0 > Fα(v1;v2)
4. MEMBUAT ANALISIS VARIANS DALAM BENTUK
              TABEL ANOVA

 Sumber      Jumlah     Derajat     Rata-rata   Fo
  varians    kuadrat    bebas       kuadrat
 Rata-rata    JKB         b-1
   baris


 Rata-rata
  kolom       JKK         k-1




   Error      JKE      (k-1)(b-1)


   Total      JKT        Kb-1
DENGAN :




JKE = JKT – JKB – JKK
5. Membuat kesimpulan



• Menyimpulkan Ho diterima atau ditolak
  dengan membandingkan antara langkah ke-4
  dengan kriteria pengujian pada langkah ke-3.
Pengujian Klasifikasi Dua Arah
        dengan Interaksi

                  DEFINISI :
   Pengujian klasifikasi dua arah dengan
 interaksi merupakan pengujian beda tiga
rata-rata atau lebih dengan dua faktor yang
berpengaruh dan pengaruh interaksi antara
   kedua faktor tersebut diperhitungkan.
LANGKAH-LANGKAH NYA SEBAGAI
         BERIKUT :
1. MENENTUKAN FORMULASI HIPOTESIS

 Ho :
 H1 : sekurang-kurangnya satu αi ≠ 0

 Ho :

 H1 : sekurang-kurangnya satu βj ≠ 0

 Ho : (αβ)11 = (αβ)12 = (αβ)13 = . . .= (αβ)bk = 0

 H1 : sekurang-kurangnya satu (αβ)bk ≠ 0
 Taraf nyata (α) dan F tabel ditentukan
  dengan derajat pembilang dan penyebut
  masing-masing :
 Untuk baris : v1 = b-1 dan v2 = kb(n-1),
 Untuk kolom : v1 = k-1 dan v2 = kb(n-1)
 Untuk interaksi : v1 = (k-1)(b-1) dan v2 =
  kb(n-1)
Untuk baris :
 Ho diterima apabila F0 ≤ Fα(v1;v2)
 Ho ditolak apabila F0 > Fα(v1;v2)
Untuk kolom :
 Ho diterima apabila F0 ≤ Fα(v1;v2)
 Ho ditolak apabila F0 > Fα(v1;v2)
Untuk interaksi :
 Ho diterima apabila F0 ≤ Fα(v1;v2)
 Ho ditolak apabila F0 > Fα(v1;v2)
4. Membuat analisis varians
          dalam bentuk tabel ANOVA
Sumber        Jumlah     Derajat     Rata-rata   Fo
 varians      kuadrat     bebas      kuadrat
Rata-rata      JKB          b-1
  baris


Rata-rata      JKK          k-1
 kolom


Interaksi      JKI      (b-1)(k-1)


  Error        JKE      bk(n-1)

  Total        JKT        bkn-1
DENGAN :




JKE = JKT – JKB – JKK – JKI
b = baris, k = kolom, n = ulangan percobaan
   Menyimpulkan Ho diterima attau ditolak,
    dengan membandingkan antara
    langkah ke-4 dengan kriteria pengujian
    pada langkah ke-3.
analisis varians dua arah)

More Related Content

What's hot

Peubah acak-kontinu
Peubah acak-kontinuPeubah acak-kontinu
Peubah acak-kontinu
Welly Dian Astika
 
Distribusi Binomial, Poisson dan Normal ppt
Distribusi Binomial, Poisson dan Normal pptDistribusi Binomial, Poisson dan Normal ppt
Distribusi Binomial, Poisson dan Normal ppt
Aisyah Turidho
 
Analisis komparasi, chi kuadrat, uji t, uji f
Analisis komparasi, chi kuadrat, uji t, uji f Analisis komparasi, chi kuadrat, uji t, uji f
Analisis komparasi, chi kuadrat, uji t, uji f
Reza sri Wahyuni
 
Bab 9 aplikasi uji regresi linear sederhana dan berganda
Bab 9 aplikasi uji regresi linear  sederhana dan bergandaBab 9 aplikasi uji regresi linear  sederhana dan berganda
Bab 9 aplikasi uji regresi linear sederhana dan berganda
NajMah Usman
 
Uji Hipotesis Dua Rata-rata
Uji Hipotesis Dua Rata-rataUji Hipotesis Dua Rata-rata
Uji Hipotesis Dua Rata-rata
silvia kuswanti
 
Teorima bayes
Teorima bayesTeorima bayes
Teorima bayes
padlah1984
 
pendugaan titik dan pendugaan interval
 pendugaan titik dan pendugaan interval pendugaan titik dan pendugaan interval
pendugaan titik dan pendugaan interval
Yesica Adicondro
 
MAKALAH STATISTIKA ONE WAY ANAVA
MAKALAH STATISTIKA ONE WAY ANAVAMAKALAH STATISTIKA ONE WAY ANAVA
MAKALAH STATISTIKA ONE WAY ANAVA
Feri Chandra
 
Materi program linear sederhana
Materi program linear sederhanaMateri program linear sederhana
Materi program linear sederhana
EvanAtok
 
ANOVA satu arah - One way ANOVA
ANOVA satu arah - One way ANOVAANOVA satu arah - One way ANOVA
ANOVA satu arah - One way ANOVA
Universitas Qomaruddin, Gresik, Indonesia
 
Metode maximum likelihood
Metode maximum likelihoodMetode maximum likelihood
Metode maximum likelihoodririn12
 
Analisis Real (Barisan Bilangan Real) Latihan bagian 2.2
Analisis Real (Barisan Bilangan Real) Latihan bagian 2.2Analisis Real (Barisan Bilangan Real) Latihan bagian 2.2
Analisis Real (Barisan Bilangan Real) Latihan bagian 2.2
Arvina Frida Karela
 
Statistik pengukuran instrumen reliabilitas
Statistik    pengukuran instrumen reliabilitasStatistik    pengukuran instrumen reliabilitas
Statistik pengukuran instrumen reliabilitas
Hafiza .h
 
Tabel kontingensi 2x2 dan uji independensi
Tabel kontingensi 2x2 dan uji independensiTabel kontingensi 2x2 dan uji independensi
Tabel kontingensi 2x2 dan uji independensi
Darnah Andi Nohe
 
Materi Barisan Matematika
Materi Barisan MatematikaMateri Barisan Matematika
Materi Barisan Matematika
Hafsa RI
 
Analisis tabel-kontingensi
Analisis tabel-kontingensiAnalisis tabel-kontingensi
Analisis tabel-kontingensi
Dwi Mardiani
 
Pertemuan 3
Pertemuan 3Pertemuan 3

What's hot (20)

Peubah acak-kontinu
Peubah acak-kontinuPeubah acak-kontinu
Peubah acak-kontinu
 
Distribusi Binomial, Poisson dan Normal ppt
Distribusi Binomial, Poisson dan Normal pptDistribusi Binomial, Poisson dan Normal ppt
Distribusi Binomial, Poisson dan Normal ppt
 
Analisis komparasi, chi kuadrat, uji t, uji f
Analisis komparasi, chi kuadrat, uji t, uji f Analisis komparasi, chi kuadrat, uji t, uji f
Analisis komparasi, chi kuadrat, uji t, uji f
 
Bab 9 aplikasi uji regresi linear sederhana dan berganda
Bab 9 aplikasi uji regresi linear  sederhana dan bergandaBab 9 aplikasi uji regresi linear  sederhana dan berganda
Bab 9 aplikasi uji regresi linear sederhana dan berganda
 
Uji Hipotesis Dua Rata-rata
Uji Hipotesis Dua Rata-rataUji Hipotesis Dua Rata-rata
Uji Hipotesis Dua Rata-rata
 
Teorima bayes
Teorima bayesTeorima bayes
Teorima bayes
 
Annova 2 jalur
Annova 2 jalurAnnova 2 jalur
Annova 2 jalur
 
pendugaan titik dan pendugaan interval
 pendugaan titik dan pendugaan interval pendugaan titik dan pendugaan interval
pendugaan titik dan pendugaan interval
 
UJI Z dan UJI T
UJI Z dan UJI TUJI Z dan UJI T
UJI Z dan UJI T
 
MAKALAH STATISTIKA ONE WAY ANAVA
MAKALAH STATISTIKA ONE WAY ANAVAMAKALAH STATISTIKA ONE WAY ANAVA
MAKALAH STATISTIKA ONE WAY ANAVA
 
Materi program linear sederhana
Materi program linear sederhanaMateri program linear sederhana
Materi program linear sederhana
 
ANOVA satu arah - One way ANOVA
ANOVA satu arah - One way ANOVAANOVA satu arah - One way ANOVA
ANOVA satu arah - One way ANOVA
 
Metode maximum likelihood
Metode maximum likelihoodMetode maximum likelihood
Metode maximum likelihood
 
Analisis Real (Barisan Bilangan Real) Latihan bagian 2.2
Analisis Real (Barisan Bilangan Real) Latihan bagian 2.2Analisis Real (Barisan Bilangan Real) Latihan bagian 2.2
Analisis Real (Barisan Bilangan Real) Latihan bagian 2.2
 
Statistik pengukuran instrumen reliabilitas
Statistik    pengukuran instrumen reliabilitasStatistik    pengukuran instrumen reliabilitas
Statistik pengukuran instrumen reliabilitas
 
Anova dua jalur
Anova dua jalurAnova dua jalur
Anova dua jalur
 
Tabel kontingensi 2x2 dan uji independensi
Tabel kontingensi 2x2 dan uji independensiTabel kontingensi 2x2 dan uji independensi
Tabel kontingensi 2x2 dan uji independensi
 
Materi Barisan Matematika
Materi Barisan MatematikaMateri Barisan Matematika
Materi Barisan Matematika
 
Analisis tabel-kontingensi
Analisis tabel-kontingensiAnalisis tabel-kontingensi
Analisis tabel-kontingensi
 
Pertemuan 3
Pertemuan 3Pertemuan 3
Pertemuan 3
 

More from rezkiyurika

makalah varians satu arah.
makalah varians satu arah.makalah varians satu arah.
makalah varians satu arah.rezkiyurika
 
analisis varians satu arah
analisis varians satu arahanalisis varians satu arah
analisis varians satu arahrezkiyurika
 
Konsep Mudah Menentukan Sudut Berelasi
Konsep Mudah Menentukan Sudut BerelasiKonsep Mudah Menentukan Sudut Berelasi
Konsep Mudah Menentukan Sudut Berelasirezkiyurika
 
Data dan Penyajian Data
Data dan Penyajian DataData dan Penyajian Data
Data dan Penyajian Datarezkiyurika
 
Tak harus dengan Persegi Panjang
Tak harus dengan Persegi PanjangTak harus dengan Persegi Panjang
Tak harus dengan Persegi Panjangrezkiyurika
 
Modul operasi dan faktorisasi hitung aljabar
Modul operasi dan faktorisasi hitung aljabarModul operasi dan faktorisasi hitung aljabar
Modul operasi dan faktorisasi hitung aljabarrezkiyurika
 
Data dan Penyajian Data
Data dan Penyajian DataData dan Penyajian Data
Data dan Penyajian Datarezkiyurika
 
Operasi bentuk aljabar
Operasi bentuk aljabarOperasi bentuk aljabar
Operasi bentuk aljabarrezkiyurika
 
Ppt tugas ict (operasi bentuk aljabar)
Ppt tugas ict (operasi bentuk aljabar)Ppt tugas ict (operasi bentuk aljabar)
Ppt tugas ict (operasi bentuk aljabar)rezkiyurika
 

More from rezkiyurika (10)

makalah varians satu arah.
makalah varians satu arah.makalah varians satu arah.
makalah varians satu arah.
 
analisis varians satu arah
analisis varians satu arahanalisis varians satu arah
analisis varians satu arah
 
Konsep Mudah Menentukan Sudut Berelasi
Konsep Mudah Menentukan Sudut BerelasiKonsep Mudah Menentukan Sudut Berelasi
Konsep Mudah Menentukan Sudut Berelasi
 
Uji Rata-Rata
Uji Rata-RataUji Rata-Rata
Uji Rata-Rata
 
Data dan Penyajian Data
Data dan Penyajian DataData dan Penyajian Data
Data dan Penyajian Data
 
Tak harus dengan Persegi Panjang
Tak harus dengan Persegi PanjangTak harus dengan Persegi Panjang
Tak harus dengan Persegi Panjang
 
Modul operasi dan faktorisasi hitung aljabar
Modul operasi dan faktorisasi hitung aljabarModul operasi dan faktorisasi hitung aljabar
Modul operasi dan faktorisasi hitung aljabar
 
Data dan Penyajian Data
Data dan Penyajian DataData dan Penyajian Data
Data dan Penyajian Data
 
Operasi bentuk aljabar
Operasi bentuk aljabarOperasi bentuk aljabar
Operasi bentuk aljabar
 
Ppt tugas ict (operasi bentuk aljabar)
Ppt tugas ict (operasi bentuk aljabar)Ppt tugas ict (operasi bentuk aljabar)
Ppt tugas ict (operasi bentuk aljabar)
 

analisis varians dua arah)

  • 2. DEFINISI : Pengujian klasifikasi dua arah tanpa reaksi merupakan pengujian hipotesis beda tiga rata- rata atau lebih dengan dua faktor yang berpengaruh dan interaksi antara kedua faktor tersebut ditiadakan.
  • 3. q
  • 4. A)  Ho :  H1 : sekurang-kurangnya satu αi tidak sama dengan nol. B) Ho : H1 : sekurang-kurangnya satu βj tidak sama dengan nol
  • 5. 2. Menentukan taraf nyata (α) dan F tabelnya  Taraf nyata(α) dan tabel F ditentukan dengan derajat pembilang dan penyebut masing-masing :  Untuk baris : v1 = b-1 dan v2 = (k-1)(b-1)  Untuk kolom : v1 = k-1 dan v2 = (k-1)(b- 1)
  • 6. A)  Ho diterima apabila F0 ≤ Fα(v1;v2)  Ho ditolak apabila F0 > Fα(v1;v2) B)  Ho diterima apabila F0 ≤ Fα(v1;v2)  Ho ditolak apabila F0 > Fα(v1;v2)
  • 7. 4. MEMBUAT ANALISIS VARIANS DALAM BENTUK TABEL ANOVA Sumber Jumlah Derajat Rata-rata Fo varians kuadrat bebas kuadrat Rata-rata JKB b-1 baris Rata-rata kolom JKK k-1 Error JKE (k-1)(b-1) Total JKT Kb-1
  • 8. DENGAN : JKE = JKT – JKB – JKK
  • 9. 5. Membuat kesimpulan • Menyimpulkan Ho diterima atau ditolak dengan membandingkan antara langkah ke-4 dengan kriteria pengujian pada langkah ke-3.
  • 10. Pengujian Klasifikasi Dua Arah dengan Interaksi DEFINISI : Pengujian klasifikasi dua arah dengan interaksi merupakan pengujian beda tiga rata-rata atau lebih dengan dua faktor yang berpengaruh dan pengaruh interaksi antara kedua faktor tersebut diperhitungkan.
  • 12. 1. MENENTUKAN FORMULASI HIPOTESIS  Ho :  H1 : sekurang-kurangnya satu αi ≠ 0  Ho :  H1 : sekurang-kurangnya satu βj ≠ 0  Ho : (αβ)11 = (αβ)12 = (αβ)13 = . . .= (αβ)bk = 0  H1 : sekurang-kurangnya satu (αβ)bk ≠ 0
  • 13.  Taraf nyata (α) dan F tabel ditentukan dengan derajat pembilang dan penyebut masing-masing :  Untuk baris : v1 = b-1 dan v2 = kb(n-1),  Untuk kolom : v1 = k-1 dan v2 = kb(n-1)  Untuk interaksi : v1 = (k-1)(b-1) dan v2 = kb(n-1)
  • 14. Untuk baris :  Ho diterima apabila F0 ≤ Fα(v1;v2)  Ho ditolak apabila F0 > Fα(v1;v2) Untuk kolom :  Ho diterima apabila F0 ≤ Fα(v1;v2)  Ho ditolak apabila F0 > Fα(v1;v2) Untuk interaksi :  Ho diterima apabila F0 ≤ Fα(v1;v2)  Ho ditolak apabila F0 > Fα(v1;v2)
  • 15. 4. Membuat analisis varians dalam bentuk tabel ANOVA Sumber Jumlah Derajat Rata-rata Fo varians kuadrat bebas kuadrat Rata-rata JKB b-1 baris Rata-rata JKK k-1 kolom Interaksi JKI (b-1)(k-1) Error JKE bk(n-1) Total JKT bkn-1
  • 16. DENGAN : JKE = JKT – JKB – JKK – JKI b = baris, k = kolom, n = ulangan percobaan
  • 17. Menyimpulkan Ho diterima attau ditolak, dengan membandingkan antara langkah ke-4 dengan kriteria pengujian pada langkah ke-3.