Teks tersebut membahas tentang uji homogenitas data yang merupakan salah satu uji asumsi untuk inferensi statistik parametrik. Terdapat tiga cara untuk menguji homogenitas yaitu uji Bartlett, uji varians (uji F), dan uji Levene beserta contoh perhitungannya menggunakan data dari dua kelompok peserta sekolah online.

1. Homogenitas Data : Uji Asumsi untuk
Inferensi Statistik Parametrik
Salah satu uji asumsi untuk memutuskan inferensi menggunakan statistik parametrik yang sering
digunakan oleh peneliti dalam membuat karya tulis ilmiah seperti tugas akhir, skripsi, disertasi, thesis,
ataupun laporan lainnya adalah uji homogenitas.
Uji homogenitas bertujuan untuk
mencari tahu apakah dari beberapa kelompok data penelitian memiliki varians yang sama atau tidak.
Dengan kata lain, homogenitas berarti bahwa himpunan data yang kita teliti memiliki karakteristik yang
sama. Sebagai contoh, jika kita ingin meneliti sebuah permasalahan misalnya mengukur pemahaman
siswa untuk suatu sub materi dalam pelajaran tertentu di sekolah yang dimaksudkan homogen bisa
berarti bahwa kelompok data yang kita jadikan sampel pada penelitian memiliki karakteristik yang sama,
misalnya berasal dari tingkat kelas yang sama.
Perhitungan uji homogenitas dapat dilakukan dengan berbagai cara dan metode, beberapa yang cukup
populer dan sering digunakan oleh penulis adalah :
• Uji Bartlett
• Uji Varians (Uji F)
• Uji Levene
Pada kesempatan ini, kita akan mencoba membandingkan hasil perhitungan homogenitas dengan ketiga
cara tersebut dengan menggunakan software microsoft excel dan SPSS serta bagaimana cara
menafsirkan hasilnya.
Sebagai ilustrasi untuk memudahkan Anda memahaminya, mari kita lakukan perhitungan homogenitas
dengan contoh berikut.
Contoh : Sebuah sekolah online internet marketing yang mengajarkan bagaimana melakukan bisnis
onlinemelakukan penelitian untuk mengetahui apakah ada perbedaan antara peserta di kota Bandung
dengan Kota jakarta. Untuk itu dibuatlah angket dari kedua kota tersebut dengan masing-masing

2. responden sebanyak 30 orang. Bagaimana cara menghitung homogenitas kedua kelompok peserta
tersebut?
• Uji Bartlett
Perhitungan homogenitas menggunakan metoda uji Bartlett menggunakan rumusan berikut :
dimana :
Si2 = Varians tiap kelompok data
dbi = n-1 = Derajat kebebasan tiap kelompok
B = nilai bartlett = (log S2gab)(?dbi)
S2gab= varians gabungan
Setelah nilai Chi-Kuadrat hitung diperoleh, maka nilai Chi-Kuadrat tersebut dibandingkan dengan Chi-
Kuadrat tabel. Kriteria homogen ditentukan jika Chi-Kuadrat hitung < Chi Kuadrat tabel.
• Uji Varians (Uji F)
Rumus perhitungan homogenitas dengan uji varians adalah :
Perhitungan homogenitas menggunakan uji F dapat dilakukan dengan cara membandingkan Ftabel
dengan Fhitung. Jika Ftabel<Fhitung, maka kelompok data homogen. Adapun langkah-langkah
menghitungnya adalah :
- hitung nilai varians setiap kelompok data
- bandingkan nilai varians kedua kelompok data, lalu tentukan nilai varians yang paling besar dan paling
kecil
- F hitung adalah pembagian varians terbesar dengan varians terkecil.
• Uji Levene
Perhitungan uji homogenitas menggunakan software SPSS adalah dengan Uji Levene statistics. Adapun
langkah-langkah untuk menghitungnya adalah sebagai berikut :
- input data variabel disusun dalam satu kolom, setelah variabel pertama diinput lalu variabel kedua
dinput mulai dari baris kosong setelah variabel pertama.
- buat pengkode-an kelas dengan cara membuat variabel baru yang diberi label 1 untuk variabel pertama
dan 2 untuk variabel kedua.
-cara menghitung uji levene dengan SPSS adalah dengan memilih menu : analyze, compare means,
one-way anova.
- pada jendela yang terbuka masukan variabel yang akan dihitung homogenitasnya pada bagian variable
item list, dan k0de kelas pada bagian factor,
- pada menu options, aktifkan pilihan homogeinity of varians lalu tekan ikon OK dua kali.
- Cara menafsirkan uji levene ini adalah, jika nilai Levene statistic > 0,05 maka dapat dikatakan bahwa
variasi data adalah homogen.
Demikian cara perhitungan homogenitas dengan berbagai cara, semoga Anda tidak mengalami kesulitan
lagi dalam melakukan pengolahan data statistik dan teknis untuk menghitungnya!