SlideShare a Scribd company logo
1 of 10
ANALISIS ANOVA PADA SPSS
Berikut ini adalah data output yang kelompok kami buat pada aplikasi SPSS.
1. Hipotesis Awal
Dari data jenis logam terhadap modulus elastisitasnya, didapatkan dua hipotesis
analisa yaitu :
Ho = Tidak ada pengaruh jenis logam terhadap modulus elastisitasnya.
H1 = Ada pengaruh jenis logam terhadap modulus elastisitasnya.
2. Test of Normality
Jumlah frekuensi data yang ada berjumlah kurang dari 50. Hal tersebut dapat dilihat
dari munculnya signifikan pada kolom Shapiro-Wilk. Apabila perhitungan
dilanjutkan maka lebih dalam konsep terdistribusi normal dapat dicari melalui
perhitungan metode Shapiro-Wilk tes. Apabila signifikan pada metode tersebut diatas
0,05 maka data akan terdistribusi normal. Terdistribusi normal adalah data semakin
homogen atau memiliki frekuensi nilai data yang mendekati sama.
3. Test of Homogeneity
Dari data didapatkan bahwa signifikan lebih dari 0.05 pada nilai 0.319, sehingga
dapat dianalisa bahwa data tersebut memiliki tingkat kehomogenitas atau tingkat
kesamaan nilai pada data yang sama atau mendekati.
4. Descriptive
Adalah penjelasan spesifik mengenai nilai rata-rata tiap kelompok hingga pada nilai
minimum dan maksimumnya. Didapat dalam tabel bahwa :
4.1 Mean
Adalah nilai rata-rata tiap kelompok dan total keseluruhan. Nilai mean tiap
kelompok didapat dari penjumlah nilai (Modulus Elastisitas) dari varian itu
sendiri (penjumlahan nilai modulus elastisitas Logam A) dibagi dengan
jumlah frekuensi varian tersebut (dalam data varian berjumlah tiga data).
Sedangkan untuk menghitung rata-rata total adalah dengan menjumlah semua
nilai data pada seluruh varian (Logam A hingga Logam G) dibagi dengan
jumlah frekuensi (N) total data tersebut, dalam data yaitu 21 jumlah.
4.2 Standar Deviasi
Adalah simpangan baku yang dibentuk dari data. Didapatkan simpangan baku
data per varian dan total. Standar deviasi total didapatkan nilai1,66708
4.3 Standar Error
Adalah penyimpangan dari standar deviasi terhadap jumlah frekuensinya.
Penyimpangan ini dapat dihitung dari data perkelompok maupun data total.
Didapatkan pada data bahwa stnadar error pada logam A sebesar 0,15275, hal
tersebut belaku sama dalam pembacaaan pada varian lain. Penyimpangan total
adalah penyimpangan dari simpangan baku terhadap jumlah total
frekuensinya. Pada data didapatkan penyimpangan total data adalah 0,36379.
4.4 Nilai Lower Bound
Merupakan nilai batas bawah interval dari data yang diketahui
4.5 Nilai Upper Bound
Merupakan nilai batas atas interval dari data yang diketahui
4.6 Nilai Minimum
Adalah nilai terkecil dari data pada masing – masing varian. Pada logam A
misalnya, didapatkan nilai terkecil data yang diinputkan adalah 7,30 dan
seterusnya analisa pada varian yang lain sama. Sedangkan untuk nilai
minimum total adalah nilai minimum yang terdapat pada data total, dalam
data didapatkan nilai minimumnya 7,30
4.7 Nilai Maksimum
Adalah nilai terbesar dari data pada masing – masing varian. Pada logam A
misalnya, didapatkan nilai terbesar atau tertinggi data yang diinputkan adalah
7,80 dan seterusnya analisa pada varian yang lain sama. Sedangkan untuk
nilai maksimum total adalah nilai maksimum yang terdapat pada data total,
dalam data didapatkan nilai maksimumn atau nilai tertingginya 13,60 .
5. Uji ANOVA
Adalah analisa terhadap harga F . Harga F pada tabel lebih kecil terhadap F hitung
sehingga hipotesa yang benar dan valid adalah H1 karena H0ditolak. Oleh karena itu
didapatkan bahwa ada pengaruh jenis logam terhadap modulus elastisitasnya.Hal
tersebut menyatakan bahwa ada perbedaan signifikan dari nilai antar data. Namun
penjelasan perbedaan antar jenis varian (jenis logam) tidak dijelaskan pada uji
ANOVA standar. Maka dengan itu perlu dianalisa dari pengujian Post Hoc.
6. Uji ANOVA Lanjutan (Post Hoc Test)
Multiple Com parisons
Dependent Variable: Modulus Elastisitas dalam satuan GPa
LSD
-2,33333* ,17906 ,000 -2,7174 -1,9493
-3,63333* ,17906 ,000 -4,0174 -3,2493
-3,93333* ,17906 ,000 -4,3174 -3,5493
-4,36667* ,17906 ,000 -4,7507 -3,9826
-5,00000* ,17906 ,000 -5,3841 -4,6159
-4,73333* ,17906 ,000 -5,1174 -4,3493
2,33333* ,17906 ,000 1,9493 2,7174
-1,30000* ,17906 ,000 -1,6841 -,9159
-1,60000* ,17906 ,000 -1,9841 -1,2159
-2,03333* ,17906 ,000 -2,4174 -1,6493
-2,66667* ,17906 ,000 -3,0507 -2,2826
-2,40000* ,17906 ,000 -2,7841 -2,0159
3,63333* ,17906 ,000 3,2493 4,0174
1,30000* ,17906 ,000 ,9159 1,6841
-,30000 ,17906 ,116 -,6841 ,0841
-,73333* ,17906 ,001 -1,1174 -,3493
-1,36667* ,17906 ,000 -1,7507 -,9826
-1,10000* ,17906 ,000 -1,4841 -,7159
3,93333* ,17906 ,000 3,5493 4,3174
1,60000* ,17906 ,000 1,2159 1,9841
,30000 ,17906 ,116 -,0841 ,6841
-,43333* ,17906 ,030 -,8174 -,0493
-1,06667* ,17906 ,000 -1,4507 -,6826
-,80000* ,17906 ,001 -1,1841 -,4159
4,36667* ,17906 ,000 3,9826 4,7507
2,03333* ,17906 ,000 1,6493 2,4174
,73333* ,17906 ,001 ,3493 1,1174
,43333* ,17906 ,030 ,0493 ,8174
-,63333* ,17906 ,003 -1,0174 -,2493
-,36667 ,17906 ,060 -,7507 ,0174
5,00000* ,17906 ,000 4,6159 5,3841
2,66667* ,17906 ,000 2,2826 3,0507
1,36667* ,17906 ,000 ,9826 1,7507
1,06667* ,17906 ,000 ,6826 1,4507
,63333* ,17906 ,003 ,2493 1,0174
,26667 ,17906 ,159 -,1174 ,6507
4,73333* ,17906 ,000 4,3493 5,1174
2,40000* ,17906 ,000 2,0159 2,7841
1,10000* ,17906 ,000 ,7159 1,4841
,80000* ,17906 ,001 ,4159 1,1841
,36667 ,17906 ,060 -,0174 ,7507
-,26667 ,17906 ,159 -,6507 ,1174
(J) JenisLogam
Logam B
Logam C
Logam D
Logam E
Logam F
Logam G
Logam A
Logam C
Logam D
Logam E
Logam F
Logam G
Logam A
Logam B
Logam D
Logam E
Logam F
Logam G
Logam A
Logam B
Logam C
Logam E
Logam F
Logam G
Logam A
Logam B
Logam C
Logam D
Logam F
Logam G
Logam A
Logam B
Logam C
Logam D
Logam E
Logam G
Logam A
Logam B
Logam C
Logam D
Logam E
Logam F
(I) JenisLogam
Logam A
Logam B
Logam C
Logam D
Logam E
Logam F
Logam G
Mean
Difference
(I-J) Std. Error Sig. Low er Bound Upper Bound
95% Confidence Interval
The mean difference is significant at the .05 level.*.
Pada pengujian ini dilakukan perbandingan antar varian satu dengan yang lain.
Pengujian lanjut ini kami memakai metode pengujian dari Least Significant
Differences (LSD) yang digagas oleh Fisher. Pada data dibandingkan logam A
dengan logam B, logam C, logam D, logam E, logam F, dan logam G dan begitu
seterusnya untuk membandingkan data yang lain. Pada β€œData Pengaruh Logam
Terhadap Modulus Elastisitas” didapatkan bahwa antar varian saling berpengaruh
dilihat dari nilai mean - difference yang juga tertera tanda bintang(*) yang berarti
nilai pada tabel tersebut menunjukan perbedaan rata-rata pada level 0,05 . Pada logam
A terhadap logam B didapatkan perbedaan sebesar minus 2,3333. Perbedaan
signifikan (Sig) dapat mempengaruhi analisa terhadap pengujian Post Hoc ini.
Analisa data menyatakan bahwa apabila nilai Sig kurang dari 0,05 maka perbedaan
antar varian berpengaruh. Dan jika lebih dari 0,05 maka perbedaan varian satu
dengan yang lainnya tidak berpengaruh. Didapatkan logam A menujukan
perbedaan terhadap logam lain. Logam B menunjukan perbedaan dari logam
lain. Logam C secara mayoritas menunjukan perbedaan data dengan logam
kecuali dengan logam D. Begitu halnya dengan Logam D menunjukan
perbedaan data dengan logam yang lain namun tidak pada logam C. Logam E
menunjukan perbedaan data dari logam lain. Pada Logam F menunjukan
mayoritas perbedaan logam yang berbeda dengan logam selain logam G. Begitu
sebaliknya dengan analisa yang didapat dari Logam G, bahwa logam G
menunjukan mayoritas perbedaan dari logam selain logam F.
ANALISIS ANOVA SECARA MANUAL
Perhitungan manual sebagai berikut:
Tabel rumus perhitungan manual
1. Menghitung JKK
𝐽𝐾𝐾 = βˆ‘ π‘ƒπ‘’π‘Ÿπ‘‘π‘–π‘”π‘Ž βˆ’
βˆ‘ π‘€π‘œπ‘‘π‘’π‘™π‘’π‘ πΈπ‘™π‘Žπ‘ π‘‘π‘–π‘ π‘–π‘‘π‘Žπ‘ 2
βˆ‘ π‘†π‘Žπ‘šπ‘π‘’π‘™πΏπ‘œπ‘”π‘Žπ‘š
𝐽𝐾𝐾 = 2563,01667 βˆ’
229,52
21
𝐽𝐾𝐾 = 54,90952381
2. Menghitung JKT
𝐽𝐾𝑇 = βˆ‘ πΎπ‘’π‘Žπ‘‘π‘Ÿπ‘Žπ‘‘π‘π‘–π‘™π‘Žπ‘–π‘€π‘œπ‘‘π‘’π‘™π‘’π‘  βˆ’
βˆ‘ π‘€π‘œπ‘‘π‘’π‘™π‘’π‘ πΈπ‘™π‘Žπ‘ π‘‘π‘–π‘ π‘–π‘‘π‘Žπ‘ 2
βˆ‘ π‘†π‘Žπ‘šπ‘π‘’π‘™πΏπ‘œπ‘”π‘Žπ‘š
𝐽𝐾𝑇 = 2563,69 βˆ’
229,52
21
𝐽𝐾𝑇 = 55,58285714
3. Menghitung JKG
𝐽𝐾𝐺 = 𝐽𝐾𝑇 βˆ’ 𝐽𝐾𝐾
𝐽𝐾𝐺 = 55,58285714βˆ’ 54,90952381
𝐽𝐾𝐺 = 0.673333333
4. Menghitung KTK
𝐾𝑇𝐾 =
𝐽𝐾𝐾
π‘˜ βˆ’ 1
𝐾𝑇𝐾 =
54,90952381
7 βˆ’ 1
𝐾𝑇𝐾 = 9.151587302
5. Menghitung KTG
𝐾𝑇𝐺 =
𝐽𝐾𝐺
𝑁 βˆ’ π‘˜
𝐾𝑇𝐺 =
0.673333333
21 βˆ’ 7
𝐾𝑇𝐺 = 0.048095238
6. Menghitung F hitung manual
𝐹𝐻𝑖𝑑𝑒𝑛𝑔 =
𝐾𝑇𝐾
𝐾𝑇𝐺
𝐹𝐻𝑖𝑑𝑒𝑛𝑔 =
9.151587302
0.048095238
𝐹𝐻𝑖𝑑𝑒𝑛𝑔 = 190.2805281
7. Menghitung F tabel
Ftabel = F(1-Ξ±)(dBnumerator – dBdenumerator)
Ftabel = F(1-0,05)(6 – 14)
Ftabel = 2,85
NB:
k= jumlah jenis
logam
N = jumlah sampel
logam
HASIL PERHITUNGAN MANUAL

More Related Content

What's hot

Soal dan Pembahasan Materi Hipotesis Matakuliah Probabilitas dan Statistik
Soal dan Pembahasan Materi Hipotesis Matakuliah Probabilitas dan StatistikSoal dan Pembahasan Materi Hipotesis Matakuliah Probabilitas dan Statistik
Soal dan Pembahasan Materi Hipotesis Matakuliah Probabilitas dan StatistikTaqiyyuddin Hammam 'Afiify
Β 
PPT Regresi Berganda
PPT Regresi BergandaPPT Regresi Berganda
PPT Regresi BergandaLusi Kurnia
Β 
05 ukuran penyebaran 12 jadi
05 ukuran penyebaran 12 jadi05 ukuran penyebaran 12 jadi
05 ukuran penyebaran 12 jadiHaidar Bashofi
Β 
Cluster & multi satge random sampling
Cluster & multi satge random samplingCluster & multi satge random sampling
Cluster & multi satge random samplingrifansahDua1
Β 
Kuliah pemilihan model_terbaik_m14_dan_15
Kuliah pemilihan model_terbaik_m14_dan_15Kuliah pemilihan model_terbaik_m14_dan_15
Kuliah pemilihan model_terbaik_m14_dan_15Roudlotul Jannah
Β 
Analisis regresi linier berganda
Analisis regresi linier bergandaAnalisis regresi linier berganda
Analisis regresi linier bergandaAyah Irawan
Β 
Pengujian one way anova dengan manual dan spss 19
Pengujian one way anova dengan manual dan spss 19Pengujian one way anova dengan manual dan spss 19
Pengujian one way anova dengan manual dan spss 19Sowanto Sanusi
Β 
Regresi Logistik.ppt
Regresi Logistik.pptRegresi Logistik.ppt
Regresi Logistik.pptfaridagushybana
Β 
Percobaan faktorial
Percobaan faktorialPercobaan faktorial
Percobaan faktorialMuhammad Eko
Β 
Ukuran Keruncingan
Ukuran KeruncinganUkuran Keruncingan
Ukuran KeruncinganPutri Handayani
Β 
Contoh Analisis Data Statistika Menggunakan SPSS 16.0 (Mulai Entri Data samp...
 Contoh Analisis Data Statistika Menggunakan SPSS 16.0 (Mulai Entri Data samp... Contoh Analisis Data Statistika Menggunakan SPSS 16.0 (Mulai Entri Data samp...
Contoh Analisis Data Statistika Menggunakan SPSS 16.0 (Mulai Entri Data samp...Yogyakarta State University
Β 
Poisson distribution
Poisson distributionPoisson distribution
Poisson distributionMuhammad Luthfan
Β 
APG Pertemuan 4 : Multivariate Normal Distribution
APG Pertemuan 4 : Multivariate Normal DistributionAPG Pertemuan 4 : Multivariate Normal Distribution
APG Pertemuan 4 : Multivariate Normal DistributionRani Nooraeni
Β 

What's hot (20)

Soal dan Pembahasan Materi Hipotesis Matakuliah Probabilitas dan Statistik
Soal dan Pembahasan Materi Hipotesis Matakuliah Probabilitas dan StatistikSoal dan Pembahasan Materi Hipotesis Matakuliah Probabilitas dan Statistik
Soal dan Pembahasan Materi Hipotesis Matakuliah Probabilitas dan Statistik
Β 
PPT Regresi Berganda
PPT Regresi BergandaPPT Regresi Berganda
PPT Regresi Berganda
Β 
05 ukuran penyebaran 12 jadi
05 ukuran penyebaran 12 jadi05 ukuran penyebaran 12 jadi
05 ukuran penyebaran 12 jadi
Β 
Cluster & multi satge random sampling
Cluster & multi satge random samplingCluster & multi satge random sampling
Cluster & multi satge random sampling
Β 
Kuliah pemilihan model_terbaik_m14_dan_15
Kuliah pemilihan model_terbaik_m14_dan_15Kuliah pemilihan model_terbaik_m14_dan_15
Kuliah pemilihan model_terbaik_m14_dan_15
Β 
Analisis regresi linier berganda
Analisis regresi linier bergandaAnalisis regresi linier berganda
Analisis regresi linier berganda
Β 
Pengujian one way anova dengan manual dan spss 19
Pengujian one way anova dengan manual dan spss 19Pengujian one way anova dengan manual dan spss 19
Pengujian one way anova dengan manual dan spss 19
Β 
Rumus Analisis Regresi
Rumus Analisis RegresiRumus Analisis Regresi
Rumus Analisis Regresi
Β 
Analisis korelasi
Analisis korelasiAnalisis korelasi
Analisis korelasi
Β 
T2 Hottelling
T2 HottellingT2 Hottelling
T2 Hottelling
Β 
Uji mann-whitney
Uji mann-whitneyUji mann-whitney
Uji mann-whitney
Β 
Uji perbedaan uji z
Uji perbedaan uji z Uji perbedaan uji z
Uji perbedaan uji z
Β 
Regresi Logistik.ppt
Regresi Logistik.pptRegresi Logistik.ppt
Regresi Logistik.ppt
Β 
Percobaan faktorial
Percobaan faktorialPercobaan faktorial
Percobaan faktorial
Β 
Ukuran Keruncingan
Ukuran KeruncinganUkuran Keruncingan
Ukuran Keruncingan
Β 
Contoh Analisis Data Statistika Menggunakan SPSS 16.0 (Mulai Entri Data samp...
 Contoh Analisis Data Statistika Menggunakan SPSS 16.0 (Mulai Entri Data samp... Contoh Analisis Data Statistika Menggunakan SPSS 16.0 (Mulai Entri Data samp...
Contoh Analisis Data Statistika Menggunakan SPSS 16.0 (Mulai Entri Data samp...
Β 
Uji asumsi klasik
Uji asumsi klasikUji asumsi klasik
Uji asumsi klasik
Β 
Statistika inferensial 1
Statistika inferensial 1Statistika inferensial 1
Statistika inferensial 1
Β 
Poisson distribution
Poisson distributionPoisson distribution
Poisson distribution
Β 
APG Pertemuan 4 : Multivariate Normal Distribution
APG Pertemuan 4 : Multivariate Normal DistributionAPG Pertemuan 4 : Multivariate Normal Distribution
APG Pertemuan 4 : Multivariate Normal Distribution
Β 

More from Torang Aritonang

Makalah hukum-raoult-dan-termodinamika-larutan-ideal
Makalah hukum-raoult-dan-termodinamika-larutan-idealMakalah hukum-raoult-dan-termodinamika-larutan-ideal
Makalah hukum-raoult-dan-termodinamika-larutan-idealTorang Aritonang
Β 
Analisisregresidankorelasi 131204081831-phpapp02
Analisisregresidankorelasi 131204081831-phpapp02Analisisregresidankorelasi 131204081831-phpapp02
Analisisregresidankorelasi 131204081831-phpapp02Torang Aritonang
Β 
Regresi dan-korelasi
Regresi dan-korelasiRegresi dan-korelasi
Regresi dan-korelasiTorang Aritonang
Β 
Regresi dan-korelasi
Regresi dan-korelasiRegresi dan-korelasi
Regresi dan-korelasiTorang Aritonang
Β 
Ppt anova k elompok 6
Ppt anova k elompok 6Ppt anova k elompok 6
Ppt anova k elompok 6Torang Aritonang
Β 

More from Torang Aritonang (8)

Makalah hukum-raoult-dan-termodinamika-larutan-ideal
Makalah hukum-raoult-dan-termodinamika-larutan-idealMakalah hukum-raoult-dan-termodinamika-larutan-ideal
Makalah hukum-raoult-dan-termodinamika-larutan-ideal
Β 
Korel&regkel6
Korel&regkel6Korel&regkel6
Korel&regkel6
Β 
Analisisregresidankorelasi 131204081831-phpapp02
Analisisregresidankorelasi 131204081831-phpapp02Analisisregresidankorelasi 131204081831-phpapp02
Analisisregresidankorelasi 131204081831-phpapp02
Β 
Regresi dan-korelasi
Regresi dan-korelasiRegresi dan-korelasi
Regresi dan-korelasi
Β 
Regresi dan-korelasi
Regresi dan-korelasiRegresi dan-korelasi
Regresi dan-korelasi
Β 
Korel&regkel6
Korel&regkel6Korel&regkel6
Korel&regkel6
Β 
Ppt anova k elompok 6
Ppt anova k elompok 6Ppt anova k elompok 6
Ppt anova k elompok 6
Β 
Praktikum p-fisika
Praktikum p-fisikaPraktikum p-fisika
Praktikum p-fisika
Β 

Recently uploaded

Slide Transformasi dan Load Data Menggunakan Talend Open Studio
Slide Transformasi dan Load Data Menggunakan Talend Open StudioSlide Transformasi dan Load Data Menggunakan Talend Open Studio
Slide Transformasi dan Load Data Menggunakan Talend Open Studiossuser52d6bf
Β 
MAteri:Penggunaan fungsi pada pemrograman c++
MAteri:Penggunaan fungsi pada pemrograman c++MAteri:Penggunaan fungsi pada pemrograman c++
MAteri:Penggunaan fungsi pada pemrograman c++FujiAdam
Β 
Pembangkit Listrik Tenaga Nuklir Kelompok 1.pptx
Pembangkit Listrik Tenaga Nuklir Kelompok 1.pptxPembangkit Listrik Tenaga Nuklir Kelompok 1.pptx
Pembangkit Listrik Tenaga Nuklir Kelompok 1.pptxmuhammadrizky331164
Β 
05 Sistem Perencanaan Pembangunan Nasional.ppt
05 Sistem Perencanaan Pembangunan Nasional.ppt05 Sistem Perencanaan Pembangunan Nasional.ppt
05 Sistem Perencanaan Pembangunan Nasional.pptSonyGobang1
Β 
Strategi Pengembangan Agribisnis di Indonesia
Strategi Pengembangan Agribisnis di IndonesiaStrategi Pengembangan Agribisnis di Indonesia
Strategi Pengembangan Agribisnis di IndonesiaRenaYunita2
Β 
001. Ringkasan Lampiran Juknis DAK 2024_PAUD.pptx
001. Ringkasan Lampiran Juknis DAK 2024_PAUD.pptx001. Ringkasan Lampiran Juknis DAK 2024_PAUD.pptx
001. Ringkasan Lampiran Juknis DAK 2024_PAUD.pptxMuhararAhmad
Β 

Recently uploaded (6)

Slide Transformasi dan Load Data Menggunakan Talend Open Studio
Slide Transformasi dan Load Data Menggunakan Talend Open StudioSlide Transformasi dan Load Data Menggunakan Talend Open Studio
Slide Transformasi dan Load Data Menggunakan Talend Open Studio
Β 
MAteri:Penggunaan fungsi pada pemrograman c++
MAteri:Penggunaan fungsi pada pemrograman c++MAteri:Penggunaan fungsi pada pemrograman c++
MAteri:Penggunaan fungsi pada pemrograman c++
Β 
Pembangkit Listrik Tenaga Nuklir Kelompok 1.pptx
Pembangkit Listrik Tenaga Nuklir Kelompok 1.pptxPembangkit Listrik Tenaga Nuklir Kelompok 1.pptx
Pembangkit Listrik Tenaga Nuklir Kelompok 1.pptx
Β 
05 Sistem Perencanaan Pembangunan Nasional.ppt
05 Sistem Perencanaan Pembangunan Nasional.ppt05 Sistem Perencanaan Pembangunan Nasional.ppt
05 Sistem Perencanaan Pembangunan Nasional.ppt
Β 
Strategi Pengembangan Agribisnis di Indonesia
Strategi Pengembangan Agribisnis di IndonesiaStrategi Pengembangan Agribisnis di Indonesia
Strategi Pengembangan Agribisnis di Indonesia
Β 
001. Ringkasan Lampiran Juknis DAK 2024_PAUD.pptx
001. Ringkasan Lampiran Juknis DAK 2024_PAUD.pptx001. Ringkasan Lampiran Juknis DAK 2024_PAUD.pptx
001. Ringkasan Lampiran Juknis DAK 2024_PAUD.pptx
Β 

Perhitungan manual

  • 1. ANALISIS ANOVA PADA SPSS Berikut ini adalah data output yang kelompok kami buat pada aplikasi SPSS. 1. Hipotesis Awal Dari data jenis logam terhadap modulus elastisitasnya, didapatkan dua hipotesis analisa yaitu : Ho = Tidak ada pengaruh jenis logam terhadap modulus elastisitasnya. H1 = Ada pengaruh jenis logam terhadap modulus elastisitasnya. 2. Test of Normality
  • 2. Jumlah frekuensi data yang ada berjumlah kurang dari 50. Hal tersebut dapat dilihat dari munculnya signifikan pada kolom Shapiro-Wilk. Apabila perhitungan dilanjutkan maka lebih dalam konsep terdistribusi normal dapat dicari melalui perhitungan metode Shapiro-Wilk tes. Apabila signifikan pada metode tersebut diatas 0,05 maka data akan terdistribusi normal. Terdistribusi normal adalah data semakin homogen atau memiliki frekuensi nilai data yang mendekati sama. 3. Test of Homogeneity Dari data didapatkan bahwa signifikan lebih dari 0.05 pada nilai 0.319, sehingga dapat dianalisa bahwa data tersebut memiliki tingkat kehomogenitas atau tingkat kesamaan nilai pada data yang sama atau mendekati. 4. Descriptive
  • 3. Adalah penjelasan spesifik mengenai nilai rata-rata tiap kelompok hingga pada nilai minimum dan maksimumnya. Didapat dalam tabel bahwa : 4.1 Mean Adalah nilai rata-rata tiap kelompok dan total keseluruhan. Nilai mean tiap kelompok didapat dari penjumlah nilai (Modulus Elastisitas) dari varian itu sendiri (penjumlahan nilai modulus elastisitas Logam A) dibagi dengan jumlah frekuensi varian tersebut (dalam data varian berjumlah tiga data). Sedangkan untuk menghitung rata-rata total adalah dengan menjumlah semua nilai data pada seluruh varian (Logam A hingga Logam G) dibagi dengan jumlah frekuensi (N) total data tersebut, dalam data yaitu 21 jumlah. 4.2 Standar Deviasi Adalah simpangan baku yang dibentuk dari data. Didapatkan simpangan baku data per varian dan total. Standar deviasi total didapatkan nilai1,66708 4.3 Standar Error Adalah penyimpangan dari standar deviasi terhadap jumlah frekuensinya. Penyimpangan ini dapat dihitung dari data perkelompok maupun data total. Didapatkan pada data bahwa stnadar error pada logam A sebesar 0,15275, hal tersebut belaku sama dalam pembacaaan pada varian lain. Penyimpangan total adalah penyimpangan dari simpangan baku terhadap jumlah total frekuensinya. Pada data didapatkan penyimpangan total data adalah 0,36379. 4.4 Nilai Lower Bound Merupakan nilai batas bawah interval dari data yang diketahui 4.5 Nilai Upper Bound Merupakan nilai batas atas interval dari data yang diketahui 4.6 Nilai Minimum Adalah nilai terkecil dari data pada masing – masing varian. Pada logam A misalnya, didapatkan nilai terkecil data yang diinputkan adalah 7,30 dan seterusnya analisa pada varian yang lain sama. Sedangkan untuk nilai
  • 4. minimum total adalah nilai minimum yang terdapat pada data total, dalam data didapatkan nilai minimumnya 7,30 4.7 Nilai Maksimum Adalah nilai terbesar dari data pada masing – masing varian. Pada logam A misalnya, didapatkan nilai terbesar atau tertinggi data yang diinputkan adalah 7,80 dan seterusnya analisa pada varian yang lain sama. Sedangkan untuk nilai maksimum total adalah nilai maksimum yang terdapat pada data total, dalam data didapatkan nilai maksimumn atau nilai tertingginya 13,60 . 5. Uji ANOVA Adalah analisa terhadap harga F . Harga F pada tabel lebih kecil terhadap F hitung sehingga hipotesa yang benar dan valid adalah H1 karena H0ditolak. Oleh karena itu didapatkan bahwa ada pengaruh jenis logam terhadap modulus elastisitasnya.Hal tersebut menyatakan bahwa ada perbedaan signifikan dari nilai antar data. Namun penjelasan perbedaan antar jenis varian (jenis logam) tidak dijelaskan pada uji ANOVA standar. Maka dengan itu perlu dianalisa dari pengujian Post Hoc.
  • 5. 6. Uji ANOVA Lanjutan (Post Hoc Test) Multiple Com parisons Dependent Variable: Modulus Elastisitas dalam satuan GPa LSD -2,33333* ,17906 ,000 -2,7174 -1,9493 -3,63333* ,17906 ,000 -4,0174 -3,2493 -3,93333* ,17906 ,000 -4,3174 -3,5493 -4,36667* ,17906 ,000 -4,7507 -3,9826 -5,00000* ,17906 ,000 -5,3841 -4,6159 -4,73333* ,17906 ,000 -5,1174 -4,3493 2,33333* ,17906 ,000 1,9493 2,7174 -1,30000* ,17906 ,000 -1,6841 -,9159 -1,60000* ,17906 ,000 -1,9841 -1,2159 -2,03333* ,17906 ,000 -2,4174 -1,6493 -2,66667* ,17906 ,000 -3,0507 -2,2826 -2,40000* ,17906 ,000 -2,7841 -2,0159 3,63333* ,17906 ,000 3,2493 4,0174 1,30000* ,17906 ,000 ,9159 1,6841 -,30000 ,17906 ,116 -,6841 ,0841 -,73333* ,17906 ,001 -1,1174 -,3493 -1,36667* ,17906 ,000 -1,7507 -,9826 -1,10000* ,17906 ,000 -1,4841 -,7159 3,93333* ,17906 ,000 3,5493 4,3174 1,60000* ,17906 ,000 1,2159 1,9841 ,30000 ,17906 ,116 -,0841 ,6841 -,43333* ,17906 ,030 -,8174 -,0493 -1,06667* ,17906 ,000 -1,4507 -,6826 -,80000* ,17906 ,001 -1,1841 -,4159 4,36667* ,17906 ,000 3,9826 4,7507 2,03333* ,17906 ,000 1,6493 2,4174 ,73333* ,17906 ,001 ,3493 1,1174 ,43333* ,17906 ,030 ,0493 ,8174 -,63333* ,17906 ,003 -1,0174 -,2493 -,36667 ,17906 ,060 -,7507 ,0174 5,00000* ,17906 ,000 4,6159 5,3841 2,66667* ,17906 ,000 2,2826 3,0507 1,36667* ,17906 ,000 ,9826 1,7507 1,06667* ,17906 ,000 ,6826 1,4507 ,63333* ,17906 ,003 ,2493 1,0174 ,26667 ,17906 ,159 -,1174 ,6507 4,73333* ,17906 ,000 4,3493 5,1174 2,40000* ,17906 ,000 2,0159 2,7841 1,10000* ,17906 ,000 ,7159 1,4841 ,80000* ,17906 ,001 ,4159 1,1841 ,36667 ,17906 ,060 -,0174 ,7507 -,26667 ,17906 ,159 -,6507 ,1174 (J) JenisLogam Logam B Logam C Logam D Logam E Logam F Logam G Logam A Logam C Logam D Logam E Logam F Logam G Logam A Logam B Logam D Logam E Logam F Logam G Logam A Logam B Logam C Logam E Logam F Logam G Logam A Logam B Logam C Logam D Logam F Logam G Logam A Logam B Logam C Logam D Logam E Logam G Logam A Logam B Logam C Logam D Logam E Logam F (I) JenisLogam Logam A Logam B Logam C Logam D Logam E Logam F Logam G Mean Difference (I-J) Std. Error Sig. Low er Bound Upper Bound 95% Confidence Interval The mean difference is significant at the .05 level.*.
  • 6. Pada pengujian ini dilakukan perbandingan antar varian satu dengan yang lain. Pengujian lanjut ini kami memakai metode pengujian dari Least Significant Differences (LSD) yang digagas oleh Fisher. Pada data dibandingkan logam A dengan logam B, logam C, logam D, logam E, logam F, dan logam G dan begitu seterusnya untuk membandingkan data yang lain. Pada β€œData Pengaruh Logam Terhadap Modulus Elastisitas” didapatkan bahwa antar varian saling berpengaruh dilihat dari nilai mean - difference yang juga tertera tanda bintang(*) yang berarti nilai pada tabel tersebut menunjukan perbedaan rata-rata pada level 0,05 . Pada logam A terhadap logam B didapatkan perbedaan sebesar minus 2,3333. Perbedaan signifikan (Sig) dapat mempengaruhi analisa terhadap pengujian Post Hoc ini. Analisa data menyatakan bahwa apabila nilai Sig kurang dari 0,05 maka perbedaan antar varian berpengaruh. Dan jika lebih dari 0,05 maka perbedaan varian satu dengan yang lainnya tidak berpengaruh. Didapatkan logam A menujukan perbedaan terhadap logam lain. Logam B menunjukan perbedaan dari logam lain. Logam C secara mayoritas menunjukan perbedaan data dengan logam kecuali dengan logam D. Begitu halnya dengan Logam D menunjukan perbedaan data dengan logam yang lain namun tidak pada logam C. Logam E menunjukan perbedaan data dari logam lain. Pada Logam F menunjukan mayoritas perbedaan logam yang berbeda dengan logam selain logam G. Begitu sebaliknya dengan analisa yang didapat dari Logam G, bahwa logam G menunjukan mayoritas perbedaan dari logam selain logam F.
  • 7. ANALISIS ANOVA SECARA MANUAL Perhitungan manual sebagai berikut: Tabel rumus perhitungan manual 1. Menghitung JKK 𝐽𝐾𝐾 = βˆ‘ π‘ƒπ‘’π‘Ÿπ‘‘π‘–π‘”π‘Ž βˆ’ βˆ‘ π‘€π‘œπ‘‘π‘’π‘™π‘’π‘ πΈπ‘™π‘Žπ‘ π‘‘π‘–π‘ π‘–π‘‘π‘Žπ‘ 2 βˆ‘ π‘†π‘Žπ‘šπ‘π‘’π‘™πΏπ‘œπ‘”π‘Žπ‘š
  • 8. 𝐽𝐾𝐾 = 2563,01667 βˆ’ 229,52 21 𝐽𝐾𝐾 = 54,90952381 2. Menghitung JKT 𝐽𝐾𝑇 = βˆ‘ πΎπ‘’π‘Žπ‘‘π‘Ÿπ‘Žπ‘‘π‘π‘–π‘™π‘Žπ‘–π‘€π‘œπ‘‘π‘’π‘™π‘’π‘  βˆ’ βˆ‘ π‘€π‘œπ‘‘π‘’π‘™π‘’π‘ πΈπ‘™π‘Žπ‘ π‘‘π‘–π‘ π‘–π‘‘π‘Žπ‘ 2 βˆ‘ π‘†π‘Žπ‘šπ‘π‘’π‘™πΏπ‘œπ‘”π‘Žπ‘š 𝐽𝐾𝑇 = 2563,69 βˆ’ 229,52 21 𝐽𝐾𝑇 = 55,58285714 3. Menghitung JKG 𝐽𝐾𝐺 = 𝐽𝐾𝑇 βˆ’ 𝐽𝐾𝐾 𝐽𝐾𝐺 = 55,58285714βˆ’ 54,90952381 𝐽𝐾𝐺 = 0.673333333 4. Menghitung KTK 𝐾𝑇𝐾 = 𝐽𝐾𝐾 π‘˜ βˆ’ 1 𝐾𝑇𝐾 = 54,90952381 7 βˆ’ 1 𝐾𝑇𝐾 = 9.151587302 5. Menghitung KTG 𝐾𝑇𝐺 = 𝐽𝐾𝐺 𝑁 βˆ’ π‘˜ 𝐾𝑇𝐺 = 0.673333333 21 βˆ’ 7 𝐾𝑇𝐺 = 0.048095238
  • 9. 6. Menghitung F hitung manual 𝐹𝐻𝑖𝑑𝑒𝑛𝑔 = 𝐾𝑇𝐾 𝐾𝑇𝐺 𝐹𝐻𝑖𝑑𝑒𝑛𝑔 = 9.151587302 0.048095238 𝐹𝐻𝑖𝑑𝑒𝑛𝑔 = 190.2805281 7. Menghitung F tabel Ftabel = F(1-Ξ±)(dBnumerator – dBdenumerator) Ftabel = F(1-0,05)(6 – 14) Ftabel = 2,85 NB: k= jumlah jenis logam N = jumlah sampel logam