SlideShare a Scribd company logo
1 of 19
TUGAS STATISTIKA DASAR   ANOVA   Diajukan untuk salah satu mata kuliah Statistika Dasar   ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
ANALISIS VARIANSI / KERAGAMAN Analysis of Variance ( ANOVA ) Gambaran Umum Analysis of Variance (ANOVA) Uji-F Uji-F Uji Tukey- Kramer   Uji Perbedaan  Signifikan  Fischer Terkecil ANOVA 1 Arah   Desain Blok Acak Lengkap  Desain 2 Faktor  Dgn. Replikasi
Kegunaan ANOVA ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
ANOVA 1 Arah ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Desain Acak Lengkap ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Hipotesis ANOVA 1 Arah ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Partisi Variasi ,[object Object],SS T  = Sum of Squares  Total  (Jumlah Kuadrat Total) SS B  = Sum of Squares  Between  (Jumlah Kuadrat Antara) SS W  = Sum of Squares  Within  (Jumlah Kuadrat Dalam) SST = SSB + SSW
Partisi Variasi Variasi Total  = pernyebaran agregat nilai data individu melalui beberapa level faktor (SST) Within-Sample Variation  = penyebaran yang terdapat diantara nilai data dalam sebuah level faktor tertentu (SSW) Between-Sample Variation  = penyebaran diantara mean sampel faktor (SSB) SST = SSB + SSW (sambungan)
Jumlah Kuadrat Total  (Total Sum of Squares) Dimana: SST = Total sum of squares/Jumlah Kuadrat Total k = jumlah populasi (levels or treatments) n i  = ukuran sampel dari populasi i x ij  = pengukuran ke-j dari populasi ke-i  x = mean keseluruhan (dari seluruh nilai data) SST = SSB + SSW
Jumlah Kuadrat Antara  (S um of Squares Between ) Where: SSB = Sum of squares between k = jumlah populasi n i  = ukuran sampel dari populasi i x i  = mean sampel dari populasi i x = mean keseluruhan (dari seluruh nilai data) SST = SSB + SSW
Data   1 70 1 60 1 70 1 60 1 70 1 65 1 70 1 65 1 70 1 60 1 70 1 75 1 70 1 60 1 70 1 60 1 70 1 60 1 70 1 75 1 65 1 60 1 70 1 70 1 80 1 65 1 70 1 65 1 70 1 60 2 70 2 60 2 78 2 70 2 75 2 80 2 70 2 70 2 68 2 65 2 70 2 75 2 80 2 70 2 75 2 70 2 70 2 65 2 66 2 70 2 80 2 75 2 80 2 70 2 75 2 70 2 70 2 65 2 66 2 70 3 65 3 70 3 65 3 70 3 60 3 70 3 75 3 70 3 60 3 70 3 60 3 70 3 60 3 70 3 75 3 65 3 60 3 70 3 70 3 80 3 65 3 70 3 65 3 70 3 60 3 70 3 60 3 60 3 75 3 80
Oneway Pada bagian I ini merupakan hasil perhitungan dari sub menu option, yang isinya berupa ringkasan dari data yang ada. Anatara lain, menyebutkan jumlah cacah ( N ), rata-rata( means ), std.deviasi, std.Error, lower bound,upper bound, minimum dan maximum. Dari data di atas mengenai variable Cilegon, terdiri dari N = 30, means = 67.17, std. Devisi = 5.363, std.Eorror =  0.979, Lower Bound = 65.16, upper bound = 69.17, Minimum = 60, maximum = 80. Demikan juga dengan yang lainnya.
Dari hasil perhitungna di atas di dapat nilia Levence Test adalah 0.772 dengan significances 0.465. jadi probabilitas 0.465 > 0.05 dengan demikian H o  : di terima.  Dapat ditarik kesimpulan bahwa ketiga varians tersebut adalah sama.
Dari hasil perhitungan di atas di dapat nilai F hitung 4.979 dengan signifikansi 0.009. Sedang untuk F tabel pada tingkat signifikansi  0.05 ( 95%) dengan Numerator (jumlah variable – 1) = 2 dan Denumarator (jumlah/kasus – jumlah variable = 28 ) adalah 3.3690. Jadi F hitung 4.979 > F tebel α 0.05 (df. 2-28) = 3.3690.dengan demikan H o  : di tolak, Ha : di terima. Dapat ditarik kesimpulan bahwa rata-rata nilai mahasiswa dengan menggunakan ketiga Asal daerah ) Cilegon, Serang dan Tangerang ) memang secara sinifikan berbeda.
Merupakan hasil pemasukan koefesiensi kontras, dimana koefesien pada cilegon = 0.5, serang = 0.5 dan tangerang = 1
 
Post Hoc Tests
Homogeneous Subsets
Means Plots

More Related Content

What's hot

Uji Normalitas dan Homogenitas ppt-
Uji Normalitas dan Homogenitas ppt-Uji Normalitas dan Homogenitas ppt-
Uji Normalitas dan Homogenitas ppt-
Aisyah Turidho
 
Pasca anovapost. hoc test.uji lanjut
Pasca anovapost. hoc test.uji lanjutPasca anovapost. hoc test.uji lanjut
Pasca anovapost. hoc test.uji lanjut
Adriana Dwi Ismita
 
Anova satu jalur (Statistika Matematika)
Anova satu jalur (Statistika Matematika)Anova satu jalur (Statistika Matematika)
Anova satu jalur (Statistika Matematika)
Yusrina Fitriani Ns
 

What's hot (17)

Uji Normalitas dan Homogenitas ppt-
Uji Normalitas dan Homogenitas ppt-Uji Normalitas dan Homogenitas ppt-
Uji Normalitas dan Homogenitas ppt-
 
chi square 2 sample & k sample
chi square 2 sample & k sample chi square 2 sample & k sample
chi square 2 sample & k sample
 
Uji normalitas dan homogenitas
Uji normalitas dan homogenitasUji normalitas dan homogenitas
Uji normalitas dan homogenitas
 
Pasca anovapost. hoc test.uji lanjut
Pasca anovapost. hoc test.uji lanjutPasca anovapost. hoc test.uji lanjut
Pasca anovapost. hoc test.uji lanjut
 
Bab viii uji normalitas dan homogenitas
Bab viii uji normalitas dan homogenitasBab viii uji normalitas dan homogenitas
Bab viii uji normalitas dan homogenitas
 
Annova 2 jalur
Annova 2 jalurAnnova 2 jalur
Annova 2 jalur
 
8. uji normalitas dan homogenitas
8. uji normalitas dan homogenitas8. uji normalitas dan homogenitas
8. uji normalitas dan homogenitas
 
Ppt anova k elompok 6
Ppt anova k elompok 6Ppt anova k elompok 6
Ppt anova k elompok 6
 
Bab 7 anova
Bab 7 anovaBab 7 anova
Bab 7 anova
 
Anova Satu Jalur
Anova Satu JalurAnova Satu Jalur
Anova Satu Jalur
 
Uji normalitas dan homogenitas non parametrik (Estrela Muaja - UNIMA)
Uji normalitas dan homogenitas non parametrik (Estrela Muaja - UNIMA)Uji normalitas dan homogenitas non parametrik (Estrela Muaja - UNIMA)
Uji normalitas dan homogenitas non parametrik (Estrela Muaja - UNIMA)
 
Pasca anova
Pasca anovaPasca anova
Pasca anova
 
Anova satu jalur (Statistika Matematika)
Anova satu jalur (Statistika Matematika)Anova satu jalur (Statistika Matematika)
Anova satu jalur (Statistika Matematika)
 
analisis varians
analisis varians analisis varians
analisis varians
 
8 uji normalitas data
8 uji normalitas data8 uji normalitas data
8 uji normalitas data
 
Uji normalitas dan_homogenitas
Uji normalitas dan_homogenitasUji normalitas dan_homogenitas
Uji normalitas dan_homogenitas
 
statistika - satu sampel parametrik
statistika -  satu sampel parametrikstatistika -  satu sampel parametrik
statistika - satu sampel parametrik
 

Viewers also liked

65 us and the world
65 us and the world65 us and the world
65 us and the world
Kevin A
 
Tugas Anova Punya Agus
Tugas Anova Punya AgusTugas Anova Punya Agus
Tugas Anova Punya Agus
guest3651ae0
 
Regulatory Compliance Ver. Training Pack 2
Regulatory Compliance Ver. Training Pack 2Regulatory Compliance Ver. Training Pack 2
Regulatory Compliance Ver. Training Pack 2
henryarm2002
 
Assignments W08b
Assignments W08bAssignments W08b
Assignments W08b
JahShams
 
Eclipse - Экспедиция
Eclipse - ЭкспедицияEclipse - Экспедиция
Eclipse - Экспедиция
Denis Semenov
 
Tugas Anova Punya Agus
Tugas Anova Punya AgusTugas Anova Punya Agus
Tugas Anova Punya Agus
guest3651ae0
 
презентация журнала финансистка
презентация журнала финансисткапрезентация журнала финансистка
презентация журнала финансистка
Denis Semenov
 
Tugas Regresi Punya Agus
Tugas Regresi Punya AgusTugas Regresi Punya Agus
Tugas Regresi Punya Agus
guest3651ae0
 

Viewers also liked (20)

Marianny uzcategui 11
Marianny uzcategui 11Marianny uzcategui 11
Marianny uzcategui 11
 
65 us and the world
65 us and the world65 us and the world
65 us and the world
 
Marianny uzcategui
Marianny uzcateguiMarianny uzcategui
Marianny uzcategui
 
Gamification | MultipleMedia
Gamification | MultipleMediaGamification | MultipleMedia
Gamification | MultipleMedia
 
Tugas Anova Punya Agus
Tugas Anova Punya AgusTugas Anova Punya Agus
Tugas Anova Punya Agus
 
Regulatory Compliance Ver. Training Pack 2
Regulatory Compliance Ver. Training Pack 2Regulatory Compliance Ver. Training Pack 2
Regulatory Compliance Ver. Training Pack 2
 
Presentation1
Presentation1Presentation1
Presentation1
 
Assignments W08b
Assignments W08bAssignments W08b
Assignments W08b
 
8only
8only8only
8only
 
Presentatie Bonheur
Presentatie BonheurPresentatie Bonheur
Presentatie Bonheur
 
Eclipse - Экспедиция
Eclipse - ЭкспедицияEclipse - Экспедиция
Eclipse - Экспедиция
 
III Congreso de Autoestima y Liderazgo de Montevideo
III Congreso de Autoestima y Liderazgo de MontevideoIII Congreso de Autoestima y Liderazgo de Montevideo
III Congreso de Autoestima y Liderazgo de Montevideo
 
The Beginning
The BeginningThe Beginning
The Beginning
 
Work Ginn
Work GinnWork Ginn
Work Ginn
 
Tugas Anova Punya Agus
Tugas Anova Punya AgusTugas Anova Punya Agus
Tugas Anova Punya Agus
 
презентация журнала финансистка
презентация журнала финансисткапрезентация журнала финансистка
презентация журнала финансистка
 
J1 Digital Presentation Linkedin
J1 Digital Presentation LinkedinJ1 Digital Presentation Linkedin
J1 Digital Presentation Linkedin
 
8only
8only8only
8only
 
Tugas Regresi Punya Agus
Tugas Regresi Punya AgusTugas Regresi Punya Agus
Tugas Regresi Punya Agus
 
Diego rivera
Diego riveraDiego rivera
Diego rivera
 

Similar to Tugas Anova Punya Agus

4.3 Partisi Variansi.docx
4.3 Partisi Variansi.docx4.3 Partisi Variansi.docx
4.3 Partisi Variansi.docx
ssuser11638c
 
Makalah3 ,ukuran pemusatan
Makalah3 ,ukuran pemusatanMakalah3 ,ukuran pemusatan
Makalah3 ,ukuran pemusatan
Rusmaini Mini
 
Statistik-Sosial-pada kelas Pertemuan-4.ppt
Statistik-Sosial-pada kelas Pertemuan-4.pptStatistik-Sosial-pada kelas Pertemuan-4.ppt
Statistik-Sosial-pada kelas Pertemuan-4.ppt
AhmadSyajili
 
materi Statistik Sosial dan analisis data .ppt
materi Statistik Sosial dan analisis data .pptmateri Statistik Sosial dan analisis data .ppt
materi Statistik Sosial dan analisis data .ppt
ashaby
 
1-materip12parametrikanalisisofvariansanova-180509075222.pdf
1-materip12parametrikanalisisofvariansanova-180509075222.pdf1-materip12parametrikanalisisofvariansanova-180509075222.pdf
1-materip12parametrikanalisisofvariansanova-180509075222.pdf
AhmadRiduanRiduan
 
4. ukuran penyimpangan
4. ukuran penyimpangan4. ukuran penyimpangan
4. ukuran penyimpangan
Nanda Reda
 

Similar to Tugas Anova Punya Agus (20)

4.3 Partisi Variansi.docx
4.3 Partisi Variansi.docx4.3 Partisi Variansi.docx
4.3 Partisi Variansi.docx
 
4. PPT Materi Ajar Statistika (Ganjil 2019-2020).pdf
4. PPT Materi Ajar Statistika (Ganjil 2019-2020).pdf4. PPT Materi Ajar Statistika (Ganjil 2019-2020).pdf
4. PPT Materi Ajar Statistika (Ganjil 2019-2020).pdf
 
PERTEMUAN 1-3.pot.pptx
PERTEMUAN 1-3.pot.pptxPERTEMUAN 1-3.pot.pptx
PERTEMUAN 1-3.pot.pptx
 
Pengukuran variabilitas
Pengukuran variabilitasPengukuran variabilitas
Pengukuran variabilitas
 
Bahan Ajar Statistik.pdf
Bahan Ajar Statistik.pdfBahan Ajar Statistik.pdf
Bahan Ajar Statistik.pdf
 
statistik+inferensial 2.pdf
statistik+inferensial 2.pdfstatistik+inferensial 2.pdf
statistik+inferensial 2.pdf
 
UKURAN GEJALA PUSAT
UKURAN GEJALA PUSATUKURAN GEJALA PUSAT
UKURAN GEJALA PUSAT
 
UKURAN PENYEBARAN DATA.pptx
UKURAN PENYEBARAN DATA.pptxUKURAN PENYEBARAN DATA.pptx
UKURAN PENYEBARAN DATA.pptx
 
Modul 8-statistika--.pptx
Modul 8-statistika--.pptxModul 8-statistika--.pptx
Modul 8-statistika--.pptx
 
Mpi.3 pokok bahasan 3
Mpi.3 pokok bahasan 3Mpi.3 pokok bahasan 3
Mpi.3 pokok bahasan 3
 
manova-dan-anakova.pdf
manova-dan-anakova.pdfmanova-dan-anakova.pdf
manova-dan-anakova.pdf
 
ANOVA dll.pptx
ANOVA dll.pptxANOVA dll.pptx
ANOVA dll.pptx
 
Makalah3 ,ukuran pemusatan
Makalah3 ,ukuran pemusatanMakalah3 ,ukuran pemusatan
Makalah3 ,ukuran pemusatan
 
Materi SMA X - Statistika
Materi SMA X - StatistikaMateri SMA X - Statistika
Materi SMA X - Statistika
 
Statistik-Sosial-pada kelas Pertemuan-4.ppt
Statistik-Sosial-pada kelas Pertemuan-4.pptStatistik-Sosial-pada kelas Pertemuan-4.ppt
Statistik-Sosial-pada kelas Pertemuan-4.ppt
 
materi Statistik Sosial dan analisis data .ppt
materi Statistik Sosial dan analisis data .pptmateri Statistik Sosial dan analisis data .ppt
materi Statistik Sosial dan analisis data .ppt
 
1-materip12parametrikanalisisofvariansanova-180509075222.pdf
1-materip12parametrikanalisisofvariansanova-180509075222.pdf1-materip12parametrikanalisisofvariansanova-180509075222.pdf
1-materip12parametrikanalisisofvariansanova-180509075222.pdf
 
4. ukuran penyimpangan
4. ukuran penyimpangan4. ukuran penyimpangan
4. ukuran penyimpangan
 
Ukuran dispersi(5)
Ukuran dispersi(5)Ukuran dispersi(5)
Ukuran dispersi(5)
 
P11_Analisis Komparatif (anova) di SPSS
P11_Analisis Komparatif (anova) di SPSS P11_Analisis Komparatif (anova) di SPSS
P11_Analisis Komparatif (anova) di SPSS
 

Recently uploaded

Kenakalan Remaja (Penggunaan Narkoba).ppt
Kenakalan Remaja (Penggunaan Narkoba).pptKenakalan Remaja (Penggunaan Narkoba).ppt
Kenakalan Remaja (Penggunaan Narkoba).ppt
novibernadina
 
Aksi Nyata Sosialisasi Profil Pelajar Pancasila.pdf
Aksi Nyata Sosialisasi Profil Pelajar Pancasila.pdfAksi Nyata Sosialisasi Profil Pelajar Pancasila.pdf
Aksi Nyata Sosialisasi Profil Pelajar Pancasila.pdf
JarzaniIsmail
 

Recently uploaded (20)

Aksi Nyata PMM Topik Refleksi Diri (1).pdf
Aksi Nyata PMM Topik Refleksi Diri (1).pdfAksi Nyata PMM Topik Refleksi Diri (1).pdf
Aksi Nyata PMM Topik Refleksi Diri (1).pdf
 
vIDEO kelayakan berita untuk mahasiswa.ppsx
vIDEO kelayakan berita untuk mahasiswa.ppsxvIDEO kelayakan berita untuk mahasiswa.ppsx
vIDEO kelayakan berita untuk mahasiswa.ppsx
 
Kenakalan Remaja (Penggunaan Narkoba).ppt
Kenakalan Remaja (Penggunaan Narkoba).pptKenakalan Remaja (Penggunaan Narkoba).ppt
Kenakalan Remaja (Penggunaan Narkoba).ppt
 
MODUL AJAR BAHASA INGGRIS KELAS 6 KURIKULUM MERDEKA.pdf
MODUL AJAR BAHASA INGGRIS KELAS 6 KURIKULUM MERDEKA.pdfMODUL AJAR BAHASA INGGRIS KELAS 6 KURIKULUM MERDEKA.pdf
MODUL AJAR BAHASA INGGRIS KELAS 6 KURIKULUM MERDEKA.pdf
 
MODUL AJAR SENI RUPA KELAS 6 KURIKULUM MERDEKA.pdf
MODUL AJAR SENI RUPA KELAS 6 KURIKULUM MERDEKA.pdfMODUL AJAR SENI RUPA KELAS 6 KURIKULUM MERDEKA.pdf
MODUL AJAR SENI RUPA KELAS 6 KURIKULUM MERDEKA.pdf
 
AKSI NYATA TOPIK 1 MERDEKA BELAJAR. PPTX
AKSI NYATA TOPIK 1 MERDEKA BELAJAR. PPTXAKSI NYATA TOPIK 1 MERDEKA BELAJAR. PPTX
AKSI NYATA TOPIK 1 MERDEKA BELAJAR. PPTX
 
PPT PENDIDIKAN KELAS RANGKAP MODUL 3 KELOMPOK 3.pptx
PPT PENDIDIKAN KELAS RANGKAP MODUL 3 KELOMPOK 3.pptxPPT PENDIDIKAN KELAS RANGKAP MODUL 3 KELOMPOK 3.pptx
PPT PENDIDIKAN KELAS RANGKAP MODUL 3 KELOMPOK 3.pptx
 
OPTIMALISASI KOMUNITAS BELAJAR DI SEKOLAH.pptx
OPTIMALISASI KOMUNITAS BELAJAR DI SEKOLAH.pptxOPTIMALISASI KOMUNITAS BELAJAR DI SEKOLAH.pptx
OPTIMALISASI KOMUNITAS BELAJAR DI SEKOLAH.pptx
 
Skenario Lokakarya 2 Pendidikan Guru Penggerak
Skenario Lokakarya 2 Pendidikan Guru PenggerakSkenario Lokakarya 2 Pendidikan Guru Penggerak
Skenario Lokakarya 2 Pendidikan Guru Penggerak
 
AKSI NYATA Numerasi Meningkatkan Kompetensi Murid_compressed (1) (1).pptx
AKSI NYATA  Numerasi  Meningkatkan Kompetensi Murid_compressed (1) (1).pptxAKSI NYATA  Numerasi  Meningkatkan Kompetensi Murid_compressed (1) (1).pptx
AKSI NYATA Numerasi Meningkatkan Kompetensi Murid_compressed (1) (1).pptx
 
MODUL AJAR BAHASA INDONESIA KELAS 5 KURIKULUM MERDEKA.pdf
MODUL AJAR BAHASA INDONESIA KELAS 5 KURIKULUM MERDEKA.pdfMODUL AJAR BAHASA INDONESIA KELAS 5 KURIKULUM MERDEKA.pdf
MODUL AJAR BAHASA INDONESIA KELAS 5 KURIKULUM MERDEKA.pdf
 
Konseptual Model Keperawatan Jiwa pada manusia
Konseptual Model Keperawatan Jiwa pada manusiaKonseptual Model Keperawatan Jiwa pada manusia
Konseptual Model Keperawatan Jiwa pada manusia
 
Program Kerja Public Relations - Perencanaan
Program Kerja Public Relations - PerencanaanProgram Kerja Public Relations - Perencanaan
Program Kerja Public Relations - Perencanaan
 
Aksi Nyata Disiplin Positif Keyakinan Kelas untuk SMK
Aksi Nyata Disiplin Positif Keyakinan Kelas untuk SMKAksi Nyata Disiplin Positif Keyakinan Kelas untuk SMK
Aksi Nyata Disiplin Positif Keyakinan Kelas untuk SMK
 
Aksi Nyata Menyebarkan (Pemahaman Mengapa Kurikulum Perlu Berubah) Oleh Nur A...
Aksi Nyata Menyebarkan (Pemahaman Mengapa Kurikulum Perlu Berubah) Oleh Nur A...Aksi Nyata Menyebarkan (Pemahaman Mengapa Kurikulum Perlu Berubah) Oleh Nur A...
Aksi Nyata Menyebarkan (Pemahaman Mengapa Kurikulum Perlu Berubah) Oleh Nur A...
 
PELAKSANAAN + Link2 Materi BimTek _PTK 007 Rev-5 Thn 2023 (PENGADAAN) & Perhi...
PELAKSANAAN + Link2 Materi BimTek _PTK 007 Rev-5 Thn 2023 (PENGADAAN) & Perhi...PELAKSANAAN + Link2 Materi BimTek _PTK 007 Rev-5 Thn 2023 (PENGADAAN) & Perhi...
PELAKSANAAN + Link2 Materi BimTek _PTK 007 Rev-5 Thn 2023 (PENGADAAN) & Perhi...
 
Modul Ajar IPAS Kelas 4 Fase B Kurikulum Merdeka [abdiera.com]
Modul Ajar IPAS Kelas 4 Fase B Kurikulum Merdeka [abdiera.com]Modul Ajar IPAS Kelas 4 Fase B Kurikulum Merdeka [abdiera.com]
Modul Ajar IPAS Kelas 4 Fase B Kurikulum Merdeka [abdiera.com]
 
Aksi Nyata Sosialisasi Profil Pelajar Pancasila.pdf
Aksi Nyata Sosialisasi Profil Pelajar Pancasila.pdfAksi Nyata Sosialisasi Profil Pelajar Pancasila.pdf
Aksi Nyata Sosialisasi Profil Pelajar Pancasila.pdf
 
Intellectual Discourse Business in Islamic Perspective - Mej Dr Mohd Adib Abd...
Intellectual Discourse Business in Islamic Perspective - Mej Dr Mohd Adib Abd...Intellectual Discourse Business in Islamic Perspective - Mej Dr Mohd Adib Abd...
Intellectual Discourse Business in Islamic Perspective - Mej Dr Mohd Adib Abd...
 
PPT MODUL 6 DAN 7 PDGK4105 KELOMPOK.pptx
PPT MODUL 6 DAN 7 PDGK4105 KELOMPOK.pptxPPT MODUL 6 DAN 7 PDGK4105 KELOMPOK.pptx
PPT MODUL 6 DAN 7 PDGK4105 KELOMPOK.pptx
 

Tugas Anova Punya Agus

  • 1.
  • 2. ANALISIS VARIANSI / KERAGAMAN Analysis of Variance ( ANOVA ) Gambaran Umum Analysis of Variance (ANOVA) Uji-F Uji-F Uji Tukey- Kramer Uji Perbedaan Signifikan Fischer Terkecil ANOVA 1 Arah Desain Blok Acak Lengkap Desain 2 Faktor Dgn. Replikasi
  • 3.
  • 4.
  • 5.
  • 6.
  • 7.
  • 8. Partisi Variasi Variasi Total = pernyebaran agregat nilai data individu melalui beberapa level faktor (SST) Within-Sample Variation = penyebaran yang terdapat diantara nilai data dalam sebuah level faktor tertentu (SSW) Between-Sample Variation = penyebaran diantara mean sampel faktor (SSB) SST = SSB + SSW (sambungan)
  • 9. Jumlah Kuadrat Total (Total Sum of Squares) Dimana: SST = Total sum of squares/Jumlah Kuadrat Total k = jumlah populasi (levels or treatments) n i = ukuran sampel dari populasi i x ij = pengukuran ke-j dari populasi ke-i x = mean keseluruhan (dari seluruh nilai data) SST = SSB + SSW
  • 10. Jumlah Kuadrat Antara (S um of Squares Between ) Where: SSB = Sum of squares between k = jumlah populasi n i = ukuran sampel dari populasi i x i = mean sampel dari populasi i x = mean keseluruhan (dari seluruh nilai data) SST = SSB + SSW
  • 11. Data 1 70 1 60 1 70 1 60 1 70 1 65 1 70 1 65 1 70 1 60 1 70 1 75 1 70 1 60 1 70 1 60 1 70 1 60 1 70 1 75 1 65 1 60 1 70 1 70 1 80 1 65 1 70 1 65 1 70 1 60 2 70 2 60 2 78 2 70 2 75 2 80 2 70 2 70 2 68 2 65 2 70 2 75 2 80 2 70 2 75 2 70 2 70 2 65 2 66 2 70 2 80 2 75 2 80 2 70 2 75 2 70 2 70 2 65 2 66 2 70 3 65 3 70 3 65 3 70 3 60 3 70 3 75 3 70 3 60 3 70 3 60 3 70 3 60 3 70 3 75 3 65 3 60 3 70 3 70 3 80 3 65 3 70 3 65 3 70 3 60 3 70 3 60 3 60 3 75 3 80
  • 12. Oneway Pada bagian I ini merupakan hasil perhitungan dari sub menu option, yang isinya berupa ringkasan dari data yang ada. Anatara lain, menyebutkan jumlah cacah ( N ), rata-rata( means ), std.deviasi, std.Error, lower bound,upper bound, minimum dan maximum. Dari data di atas mengenai variable Cilegon, terdiri dari N = 30, means = 67.17, std. Devisi = 5.363, std.Eorror = 0.979, Lower Bound = 65.16, upper bound = 69.17, Minimum = 60, maximum = 80. Demikan juga dengan yang lainnya.
  • 13. Dari hasil perhitungna di atas di dapat nilia Levence Test adalah 0.772 dengan significances 0.465. jadi probabilitas 0.465 > 0.05 dengan demikian H o : di terima. Dapat ditarik kesimpulan bahwa ketiga varians tersebut adalah sama.
  • 14. Dari hasil perhitungan di atas di dapat nilai F hitung 4.979 dengan signifikansi 0.009. Sedang untuk F tabel pada tingkat signifikansi 0.05 ( 95%) dengan Numerator (jumlah variable – 1) = 2 dan Denumarator (jumlah/kasus – jumlah variable = 28 ) adalah 3.3690. Jadi F hitung 4.979 > F tebel α 0.05 (df. 2-28) = 3.3690.dengan demikan H o : di tolak, Ha : di terima. Dapat ditarik kesimpulan bahwa rata-rata nilai mahasiswa dengan menggunakan ketiga Asal daerah ) Cilegon, Serang dan Tangerang ) memang secara sinifikan berbeda.
  • 15. Merupakan hasil pemasukan koefesiensi kontras, dimana koefesien pada cilegon = 0.5, serang = 0.5 dan tangerang = 1
  • 16.