SlideShare a Scribd company logo
1 of 11
MAKALAH STATISTIKA

                           ONE WAY ANAVA


                               Disusun Oleh :

                               KELOMPOK 3

                FERI CHANDRA              NIM : 201111004

                IRMAN                     NIM : 201111016

                HENDRA YOGI A.R.          NIM : 201111001

                HUSNUL HIDAYAT            NIM : 201111031

                WAHYU AKBAR A.            NIM : 201111018




                           PROGRAM STUDI

                BUDIDAYA PERKEBUNAN KELAPA SAWIT

       POLITEKNIK KELAPA SAWIT CITRA WIDYA EDUKASI

                                   2012



One Way Anava                                               Page 1
ONE WAY ANAVA




A. Pengertian One Way Anava
         Analisis ragam atau analysis of variance(anova) adalah suatu metode untuk
  menguraikan keragaman total data menjadi komponen-komponen yang mengukur berbagai
  sumber keragaman. Secara aplikatif, anava digunakan untuk menguji rata-rata lebih dari dua
  sampel berbeda secara signifikan atau tidak.
         Anova satu arah hanya memperhitungkan 1 faktor yang menimbulkan variasi. One
  way anava (Analisis Ragam Satu Arah) biasanya digunakan untuk menguji rata-rata/pengaruh
  perlakuan dari suatu percobaan yang menggunakan 1 faktor,dimana 1 faktor tersebut
  memiliki 3 atau lebih variabel. Disebut satu arah karena peneliti dalam penelitiannya hanya
  berkepentingan dengan satu faktor saja. Data hasil percobaan di dalam one way anava
  setidak-tidaknya bertipe interval.
         Analisis varians relatif mudah dimodifikasi dan dapat dikembangkan untuk berbagai
  bentuk percobaan yang lebih rumit. Selain itu, analisis ini juga masih memiliki keterkaitan
  dengan analisis regresi. Akibatnya, penggunaannya sangat luas di berbagai bidang, mulai dari
  eksperimen laboratorium hingga eksperimen periklanan, psikologi, dan kemasyarakatan.


B. Manfaat One Way Anava
         Analisis varian banyak dipergunakan pada penelitian-penelitian yang banyak
  melibatkan     pengujian   komparatif   yaitu   menguji   variabel   terikat   dengan    cara
  membandingkannya pada kelompok-kelompok sampel independen yang diamati. Analisis
  varian saat ini banyak digunakan dalam penelitian survey dan penelitian eksperimen. Oneway
  anava dilakukan untuk menguji perbedaan tiga kelompok atau lebih berdasarkan satu variabel
  independen.


C. Pola Sampel
   1. Seluruh sampel, baik yang berada pada kelompok pertama sampai dengan yang ada di
      kelompok lain, berasal dari populasiyang sama. Untuk kondisi ini hipotesis nol terbatas
      pada tidak ada efek dari treatment (perlakuan).
   2. Sampel yang ada di kelompok satu berasal dari populasi yang bebeda dengan populasi
      sampel dengan populasi sampel yang ada di kelompok lainnya.



  One Way Anava                                                                           Page 2
D. Jenis Varians
   1. Varians Sistematik
         Varians sistematik adalah variasi pengukuran karena adanya pengaruh alami atau
      buatan manusia yang menyebabkan terjadinya peristiwa dapat diduga atau diramalkan
      dalam arah tertentu. Misalnya seorang anak yang memperoleh makanan cukup bergizi
      secara sistematik akan mempengaruhi pertumbuhan yang lebih baik dibandingkan anak
      kekurangan gizi.salah satu varians sistematik adalah varians antar kelompok atau varians
      eksperimental. varians ini menggambarkan adanya perbedaan atau variasi sistematik
      antara kelompok-kelompok hasil pengukuran.
   2. Varians Galat
         Varians galat adalah varians yang terdapat di dalam kelompok data. digunakan untuk
      menganalisis dua atau beberapa perlakuan/percobaan terhadap suatu obyek.


E. Asumsi Dasar Dalam Anava
   1. Kenormalan
          Setiap harga dalam sampel berasal dari distribusi normal, sehingga distribusi skor
      sampel dalam kelompok pun hendaknya normal. Kenormalan dapat diatasi dengan
      memperbanyak sampel dalam kelompok, karena semakin banyak n maka distribusi akan
      mendekati normal. Apabila sampel tiap kelompok kecil dan tidak dapat pula diatasi
      dengan jalan melakukan transformasi.
   2. Kesamaan Variansi
          Masing-masing kelompok hendaknya berasal dari populasi yang mempunyai
      variansi yang sama. Untuk sampel yang sama pada setiap kelompok, kesamaan variansi
      dapat diabaikan. Tetapi, jika banyaknya sampel pada masing-masimg kelompok tidak
      sama, maka kesamaan variansi populasi memang sangat diperlukan.
   3. Penamatan Bebas
          Sampel hendaknya diambil secara acak (random), sehingga setiap pengamatan
      merupakan informasi yang bebas.




  One Way Anava                                                                        Page 3
F. Analisis One Way Anava
                                        Populasi
                   1         2        ...          i    ...          c
                  x11       x21                                    xc1
                  x12       x22                                    xc2
                   .
                   .
                   .


                  x1n       x2n                                    xcn
      Total       T1.       T2.                                    Tc.   T..


   1. Untuk membuat tabel anava dibutuhkan rumus-rumus berikut :




   2. Jika sampel tiap kolom berbeda maka perhitungannya menjadi :




  One Way Anava                                                                Page 4
Keuntungan jika mengambil ukuran sampel sama untuk tiap kolom adalah :
      Rasio F tidak peka terhadap penyimpangan dari asumsi kehomogenan varianbagi k
        populasi.
      Meminimkan peluang melakukan galat jenis II.
      Perhitungan jumlah kuadrat lebih sederhana.


 3. Untuk Menghitung Rata-Rata Kuadrat (RJK) adalah


    Ringkasan Anova Satu Jalur
     Sumber Varians           Jumlah Kuadrat         Derajat      Rata-rata   Fhitung
             (SV)                    (JK)             Bebas       Kuadrat
                                                                   JKK        RJKK
           Kolom                     JKK                c-1
                                                                    dbk       RJKG

                                                                   JKG
            Galat                    JKG              c(n-1)                    -
                                                                    dbG
            Total                    JKT               nc-1           -         -


 4. Kriteria Pengujian :
     Fhitung ≥ Ftabel maka tolak Ho (Signifikan)
     Fhitung ≤ Ftabel maka tolak Ha (Tidak Signifikan)


 5. Langkah-langkah uji anava satu jalur:
     a. Membuat hipotesis kalimat.
     b. Membuat hipotesis statistik.
     c. Membuat daftar statistik induk.
     d. Mengitunglah JK dan RJK.
     e. Mencarilah Fhitung.
     f. Menentukan taraf signifikansinya.
     g. Mencari Ftabel dengan rumus : Ftabel  F(1- )(dbA,dbD)

     h. Membuat tabel ringkasan Anava.
     i. Menentukan kriteria pengujian : Jika Fhitung  Ftabel, maka tolak H0 berarti signifikan
        dan membandingkankan antara Fhitung dengan Ftabel.
     j. Membuat kesimpulan.


One Way Anava                                                                            Page 5
6. Uji Wilayah Berganda
       Jika dalam kriteria pengujian didapat bahwa H0 ditolak artinya nilai tengah itu tidak
   semuanya sama. Maka untuk mengetahui nilai tengah mana saja yang berbeda nyata
   dapat digunakan uji wilayah berganda Duncan. Dengan rumus sebagai berikut :




   Rp :wilayah terstudentkan nyata terkecil.


G. Contoh Kasus One Way Anava


         Sebuah perkebunan kayu jati ingin memenuhi kebutuhan          bahan baku     relasi
   usahanya yang berupa industri mebel bernama “Dream High”. Produksi industri mebel
   ini cukup tinggi dan beragam, sehingga perkebunan harus menyedikan bahan baku guna
   memenuhi kebutuhan industri mebel. Perkebunan jati ini merupakan supplayer tunggal
   bagi industri mebel sehingga seluruh hasil kayu perkebunan akan diterima oleh industri
   baik sebagai bahan untuk produksi maupun simpanan digudang.
         Awal tahun ini industri mebel akan meningkatkan produksi mebelnya untuk tahun
   depan. Untuk itu, kemudian perkebunan akan merekap data bahan baku berupa kayu
   yang keluar dan yang masuk ke industri tersebut selama lima tahun terakhir sama atau
   berbeda. Hal ini harus dilakukan agar penyusunan budget / anggaran dana tahun depan
   perusahaan bisa disesuaikan dengan hasil produksi kayu dikebun.
         Untuk mengetahui hal tersebut maka perusahaan mengambil data bulanan selama
   lima tahun terakhir sebanyak 12 data/tahunnya sesuai dengan jumlah bulan yang ada.
   Maka didapatkan data produksi perkebunan sebagai berikut ini :




One Way Anava                                                                        Page 6
Tabel 1. Data Produksi Selama 5 Tahun Terakhir

                              A     B         C         D         E
                              35    43       45        46        37
                              40    34       34        45        42
                              44    35       33        38        46
                              31    41       38        50        30
                              48    32       32        35        33
                              33    37       39        44        44
                              36    30       39        44        40
                              41    50       44        30        49
                              37    45       40        30        30
                              50    36       32        30        31
                              32    36       49        35        30
                              44    48       50        40        50
             Total    ( ∑ )   471   467     475       467       462      2342



      Keterangan :
             A = Produksi tahun pertama     (m3)
             B = Produksi tahun kedua       (m3)
             C = Produksi tahun ketiga      (m3)
             D = Produksi tahun keempat     (m3)
             E = Produksi tahun kelima      (m3)


Penyelesaian :
 1. Membuat Hipotesa :
    Ha : terdapat perbedaan yang signifikan antara hasil produksi kayu selama lima tahun
          terakhir.
    Ho: tidak terdapat perbedaan yang signifikan antara hasil produksi kayu selama lima
          tahun terakhir.
    Taraf signifikan 5%


 2. Menghitung JKT, JKK, JKG :

     a.




One Way Anava                                                                         Page 7
352+402+442+312+482+332+362+412+372+502+322+442+432+342+352+412+3
                22+372+302+502+452+362+362+482+452+342+332+382+322+392+392+442+402
                +322+492+502+462+452+382+502+352+442+442+302+302+302+352+402+372+4
                22+462+302+332+442+402+492+302+312+302+502 – (23422 : 60)
               = 93.930 – 91.416,07
               = 2.513,93


     b.

          JKK = ((4712+4672+4752+4672+4622) : 12) – (23422 : 60)
               = 91.424 – 91.416,07
               = 7,93


     c.
          JKG = 2.513,93 - 7,93
               = 2.506


 3. Menguji Signifikasi
     a. Mencari nilai Fhitung
           Sumber Varians         Jumlah Kuadrat   Derajat   Rata-rata   Fhitung
                  (SV)                     (JK)    Bebas     Kuadrat
                Kolom                      7,93      4         1,98
                                                                         0,043
                 Galat                   2.506       55       45,56
                 Total                  2.513,93     59          -         -


     b. Mencari Nilai Ftabel:
          F       F
           tabel    1     dbA, dbD 
                                      
                                     

          F       F
           tabel    1  0,05   4,55 
                                     
                                    

          F       F             
           tabel     0,95   4,55 
                                 

          F       2,54
           tabel




One Way Anava                                                                      Page 8
c. Kriteria Pengujian
            Fhitung≤ Ftabel, maka tolak Ha dan terima H0 berarti tidaksignifikan.
     d. Kesimpulan
            Setelah dikonsultasikan dengan Ftabel kemudian dibandingkan antara Fhitung
       dengan Ftabel. Ternyata Fhitung≤ Ftabel, atau 0,043 ≤ 2,45maka tolak Ha dan terima H0
       berarti tidak signifikan. Jadi,tidak terdapat perbedaan yang signifikan antara hasil
       produksi kayu selama lima tahun terakhir di perkebunan jati tersebut.




One Way Anava                                                                        Page 9
KESIMPULAN DAN SARAN




A. Kesimpulan
      1. Berdasarkan analisa data diatas didapat hasil sebagai berikut:
           -    Jumlah Kuadrat Total (JKT) sebesar 2.513,93
           -    Jumlah Kuadrat Kolom (JKK) sebesar 7,93
           -    Jumlah Kuadrat Galat (JKG) sebesar 2.506
      2. Setelah membandingkan antara Fhitung dengan Ftabel. Ternyata: Fhitung≤ Ftabel, atau
           0,043 ≤ 2,45 maka tolak Ha dan terima H0 berarti tidak signifikan. Jadi, tidak
           terdapat perbedaan yang signifikan antara hasil produksi kayu selama lima tahun
           terakhir di perkebunan jati tersebut.



B. Saran
     1. Untuk perkebunan jati:
                Karena tidak terdapat perbedaan yang signifikan antara hasil produksi kayu
         selama lima tahun terakhir di perkebunan jati tersebut, maka untuk memenuhi
         kebutuhan industri mebel Dream High untuk tahun yang akan datang, perkebunan
         jati tersebut harus menambah luas areal tanamnya.
     2. Untuk industri mebel Dream High:
                Apabila perkebunan jati tidak mampu untuk menambah luas areal tanamnya,
         maka kami menyarankan agar industri mebel tersebut menambah supplayer untuk
         memenuhi kebutuhan bahan baku dalam rangka untuk meningkatkan hasil produksi
         tahun depan.




One Way Anava                                                                       Page 10
DAFTAR PUSTAKA




  http://www.scribd.com/doc/43468471/anava-1-jalur. Diakses pada tanggal 28 Juni 2012
  http://ineddeni.wordpress.com/2007/11/10/one-way-anova/ Diakses pada tanggal 28 Juni
      2012
  http://statistikpendidikanii.blogspot.com/2008/07/tanggapan-buat-model-anava.html
      Diakses pada tanggal 28 Juni 2012
  http://blog.uad.ac.id/kalifach/2009/03/18/uji-anova-dan-uji-t-dalam-regresi/. Diakses pada
      tanggal 28 Juni 2012




One Way Anava                                                                        Page 11

More Related Content

What's hot

Pembuktian Sifat – Sifat Operasi Matriks
Pembuktian Sifat – Sifat Operasi MatriksPembuktian Sifat – Sifat Operasi Matriks
Pembuktian Sifat – Sifat Operasi Matriks
Ipit Sabrina
 
STATISTIKA-Regresi dan korelasi
STATISTIKA-Regresi dan korelasiSTATISTIKA-Regresi dan korelasi
STATISTIKA-Regresi dan korelasi
Yousuf Kurniawan
 
Korelasi Point Biserial
Korelasi Point BiserialKorelasi Point Biserial
Korelasi Point Biserial
Lina Mursyidah
 
Distribusi multinomial
Distribusi multinomialDistribusi multinomial
Distribusi multinomial
MarwaElshi
 
Pengantar analisis real_I
Pengantar analisis real_IPengantar analisis real_I
Pengantar analisis real_I
Ferry Angriawan
 

What's hot (20)

Beberapa distribusi peluang diskrit (1)
Beberapa distribusi peluang diskrit (1)Beberapa distribusi peluang diskrit (1)
Beberapa distribusi peluang diskrit (1)
 
Pembuktian Sifat – Sifat Operasi Matriks
Pembuktian Sifat – Sifat Operasi MatriksPembuktian Sifat – Sifat Operasi Matriks
Pembuktian Sifat – Sifat Operasi Matriks
 
STATISTIKA-Regresi dan korelasi
STATISTIKA-Regresi dan korelasiSTATISTIKA-Regresi dan korelasi
STATISTIKA-Regresi dan korelasi
 
Bab 7 anova
Bab 7 anovaBab 7 anova
Bab 7 anova
 
20 Pembuktian Teorema Pythagoras oleh Kelompok 1
20 Pembuktian Teorema Pythagoras oleh Kelompok 120 Pembuktian Teorema Pythagoras oleh Kelompok 1
20 Pembuktian Teorema Pythagoras oleh Kelompok 1
 
Uji tukey & Uji scheffe
Uji tukey & Uji scheffeUji tukey & Uji scheffe
Uji tukey & Uji scheffe
 
Korelasi Point Biserial
Korelasi Point BiserialKorelasi Point Biserial
Korelasi Point Biserial
 
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
 
UJI HOMOGENITAS BARTLETT MANUAL VS SPSS
UJI HOMOGENITAS BARTLETT MANUAL VS SPSSUJI HOMOGENITAS BARTLETT MANUAL VS SPSS
UJI HOMOGENITAS BARTLETT MANUAL VS SPSS
 
Fungsi Pembangkit
Fungsi PembangkitFungsi Pembangkit
Fungsi Pembangkit
 
Ukuran kemiringan dan keruncingan data
Ukuran kemiringan dan keruncingan dataUkuran kemiringan dan keruncingan data
Ukuran kemiringan dan keruncingan data
 
Ukuran pemusatan data
Ukuran pemusatan dataUkuran pemusatan data
Ukuran pemusatan data
 
Prinsip Inklusi Eksklusi
Prinsip Inklusi EksklusiPrinsip Inklusi Eksklusi
Prinsip Inklusi Eksklusi
 
Distribusi binomial, poisson dan normal
Distribusi binomial, poisson dan normalDistribusi binomial, poisson dan normal
Distribusi binomial, poisson dan normal
 
Uji Run ( Keacakan )
Uji Run ( Keacakan )Uji Run ( Keacakan )
Uji Run ( Keacakan )
 
Distribusi multinomial
Distribusi multinomialDistribusi multinomial
Distribusi multinomial
 
Ring
RingRing
Ring
 
13.analisa korelasi
13.analisa korelasi13.analisa korelasi
13.analisa korelasi
 
Pengantar analisis real_I
Pengantar analisis real_IPengantar analisis real_I
Pengantar analisis real_I
 
proses poisson
proses poissonproses poisson
proses poisson
 

Viewers also liked

Anova linda makalah
Anova linda makalahAnova linda makalah
Anova linda makalah
ghavinomum
 
Anova satu jalur (Statistika Matematika)
Anova satu jalur (Statistika Matematika)Anova satu jalur (Statistika Matematika)
Anova satu jalur (Statistika Matematika)
Yusrina Fitriani Ns
 

Viewers also liked (18)

Anova linda makalah
Anova linda makalahAnova linda makalah
Anova linda makalah
 
Ppt anova k elompok 6
Ppt anova k elompok 6Ppt anova k elompok 6
Ppt anova k elompok 6
 
ANOVA satu arah - One way ANOVA
ANOVA satu arah - One way ANOVAANOVA satu arah - One way ANOVA
ANOVA satu arah - One way ANOVA
 
Anova satu jalur (Statistika Matematika)
Anova satu jalur (Statistika Matematika)Anova satu jalur (Statistika Matematika)
Anova satu jalur (Statistika Matematika)
 
Anova Satu Jalur
Anova Satu JalurAnova Satu Jalur
Anova Satu Jalur
 
Makalah Analisa Korelasi Pearson (ppm)
Makalah Analisa Korelasi Pearson (ppm)Makalah Analisa Korelasi Pearson (ppm)
Makalah Analisa Korelasi Pearson (ppm)
 
Two way anava
Two way anavaTwo way anava
Two way anava
 
One way anova
One way anovaOne way anova
One way anova
 
Anova one way
Anova one wayAnova one way
Anova one way
 
WordPress auf Deutsch – Der aktuelle Stand.
WordPress auf Deutsch – Der aktuelle Stand.WordPress auf Deutsch – Der aktuelle Stand.
WordPress auf Deutsch – Der aktuelle Stand.
 
Makalah Analisa Regresi
Makalah Analisa RegresiMakalah Analisa Regresi
Makalah Analisa Regresi
 
Contoh soal spss independent dan one way anova
Contoh soal spss independent dan one way anovaContoh soal spss independent dan one way anova
Contoh soal spss independent dan one way anova
 
Manova Report
Manova ReportManova Report
Manova Report
 
Basic One-Way ANOVA
Basic One-Way ANOVABasic One-Way ANOVA
Basic One-Way ANOVA
 
One way anova
One way anovaOne way anova
One way anova
 
Analisa Website Traveloka - Makalah IMK
Analisa Website Traveloka - Makalah IMKAnalisa Website Traveloka - Makalah IMK
Analisa Website Traveloka - Makalah IMK
 
Makalah Analisis varians
Makalah Analisis variansMakalah Analisis varians
Makalah Analisis varians
 
Reporting a one-way anova
Reporting a one-way anovaReporting a one-way anova
Reporting a one-way anova
 

Similar to MAKALAH STATISTIKA ONE WAY ANAVA

makalah varians satu arah.
makalah varians satu arah.makalah varians satu arah.
makalah varians satu arah.
rezkiyurika
 
Anava 1 arah
Anava 1 arahAnava 1 arah
Anava 1 arah
yositria
 
RAL (Rancangan Acak Lengkap)
RAL (Rancangan Acak Lengkap)RAL (Rancangan Acak Lengkap)
RAL (Rancangan Acak Lengkap)
blueray11
 
ppt-statistik-dan-data-analisis-pertemuan-ke-8-anova.pdf
ppt-statistik-dan-data-analisis-pertemuan-ke-8-anova.pdfppt-statistik-dan-data-analisis-pertemuan-ke-8-anova.pdf
ppt-statistik-dan-data-analisis-pertemuan-ke-8-anova.pdf
AgusdiantoDakhi
 

Similar to MAKALAH STATISTIKA ONE WAY ANAVA (20)

makalah varians satu arah.
makalah varians satu arah.makalah varians satu arah.
makalah varians satu arah.
 
Anava 1 arah
Anava 1 arahAnava 1 arah
Anava 1 arah
 
Anova satu jalur
Anova satu jalurAnova satu jalur
Anova satu jalur
 
One_Way_Anova.pptx
One_Way_Anova.pptxOne_Way_Anova.pptx
One_Way_Anova.pptx
 
Analisis varians
Analisis variansAnalisis varians
Analisis varians
 
analisis varians
analisis varians analisis varians
analisis varians
 
Anova
AnovaAnova
Anova
 
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
 
RANCANGAN ACAK KELOMPOK
RANCANGAN ACAK KELOMPOKRANCANGAN ACAK KELOMPOK
RANCANGAN ACAK KELOMPOK
 
KONSEP ANOVA yang bisa di terbutkan.pptx
KONSEP ANOVA yang bisa di terbutkan.pptxKONSEP ANOVA yang bisa di terbutkan.pptx
KONSEP ANOVA yang bisa di terbutkan.pptx
 
Power point statistik anava
Power point statistik anavaPower point statistik anava
Power point statistik anava
 
RAL (Rancangan Acak Lengkap)
RAL (Rancangan Acak Lengkap)RAL (Rancangan Acak Lengkap)
RAL (Rancangan Acak Lengkap)
 
Tesis
Tesis Tesis
Tesis
 
Tesis matematika
Tesis matematikaTesis matematika
Tesis matematika
 
Dasar dasar pengetahuan
Dasar dasar pengetahuanDasar dasar pengetahuan
Dasar dasar pengetahuan
 
Riana putri 17707251020 (review buku - analisis varians)
Riana putri   17707251020 (review buku - analisis varians)Riana putri   17707251020 (review buku - analisis varians)
Riana putri 17707251020 (review buku - analisis varians)
 
Rancangan acak kelompok (RAK)
Rancangan acak kelompok (RAK)Rancangan acak kelompok (RAK)
Rancangan acak kelompok (RAK)
 
ANALYSIS OF VARIANCE (ANAVA/ANOVA) SATU JALUR
ANALYSIS OF VARIANCE (ANAVA/ANOVA) SATU JALURANALYSIS OF VARIANCE (ANAVA/ANOVA) SATU JALUR
ANALYSIS OF VARIANCE (ANAVA/ANOVA) SATU JALUR
 
ppt-statistik-dan-data-analisis-pertemuan-ke-8-anova.pdf
ppt-statistik-dan-data-analisis-pertemuan-ke-8-anova.pdfppt-statistik-dan-data-analisis-pertemuan-ke-8-anova.pdf
ppt-statistik-dan-data-analisis-pertemuan-ke-8-anova.pdf
 

More from Feri Chandra (8)

Analisa korelasi parsial
Analisa korelasi parsialAnalisa korelasi parsial
Analisa korelasi parsial
 
Analisa dengan uji t dua variabel bebas
Analisa dengan uji t dua variabel bebasAnalisa dengan uji t dua variabel bebas
Analisa dengan uji t dua variabel bebas
 
Analisa regresi
Analisa regresiAnalisa regresi
Analisa regresi
 
Konservasi Tanah Berpasir
Konservasi Tanah BerpasirKonservasi Tanah Berpasir
Konservasi Tanah Berpasir
 
Makalah kesuburan tanah “kompos”
Makalah kesuburan tanah “kompos”Makalah kesuburan tanah “kompos”
Makalah kesuburan tanah “kompos”
 
Jurnalistik
JurnalistikJurnalistik
Jurnalistik
 
LAPORAN PRAKTIKUM DASAR-DASAR GENETIKA DAN PEMULIAAN TANAMAN PERSILANGAN MONO...
LAPORAN PRAKTIKUM DASAR-DASAR GENETIKA DAN PEMULIAAN TANAMAN PERSILANGAN MONO...LAPORAN PRAKTIKUM DASAR-DASAR GENETIKA DAN PEMULIAAN TANAMAN PERSILANGAN MONO...
LAPORAN PRAKTIKUM DASAR-DASAR GENETIKA DAN PEMULIAAN TANAMAN PERSILANGAN MONO...
 
Al qur`an di hati seorang muslim
Al qur`an di hati seorang muslimAl qur`an di hati seorang muslim
Al qur`an di hati seorang muslim
 

Recently uploaded

aksi nyata penyebaran pemahaman merdeka belajar
aksi nyata penyebaran pemahaman merdeka belajaraksi nyata penyebaran pemahaman merdeka belajar
aksi nyata penyebaran pemahaman merdeka belajar
HafidRanggasi
 
ppt-akhlak-tercela-foya-foya-riya-sumah-takabur-hasad asli.ppt
ppt-akhlak-tercela-foya-foya-riya-sumah-takabur-hasad asli.pptppt-akhlak-tercela-foya-foya-riya-sumah-takabur-hasad asli.ppt
ppt-akhlak-tercela-foya-foya-riya-sumah-takabur-hasad asli.ppt
AgusRahmat39
 
PPT PERUBAHAN LINGKUNGAN MATA PELAJARAN BIOLOGI KELAS X.pptx
PPT PERUBAHAN LINGKUNGAN MATA PELAJARAN BIOLOGI KELAS X.pptxPPT PERUBAHAN LINGKUNGAN MATA PELAJARAN BIOLOGI KELAS X.pptx
PPT PERUBAHAN LINGKUNGAN MATA PELAJARAN BIOLOGI KELAS X.pptx
dpp11tya
 
1.3.a.3. Mulai dari Diri - Modul 1.3 Refleksi 1 Imajinasiku tentang Murid di ...
1.3.a.3. Mulai dari Diri - Modul 1.3 Refleksi 1 Imajinasiku tentang Murid di ...1.3.a.3. Mulai dari Diri - Modul 1.3 Refleksi 1 Imajinasiku tentang Murid di ...
1.3.a.3. Mulai dari Diri - Modul 1.3 Refleksi 1 Imajinasiku tentang Murid di ...
MetalinaSimanjuntak1
 

Recently uploaded (20)

PEMANASAN GLOBAL - MATERI KELAS X MA.pptx
PEMANASAN GLOBAL - MATERI KELAS X MA.pptxPEMANASAN GLOBAL - MATERI KELAS X MA.pptx
PEMANASAN GLOBAL - MATERI KELAS X MA.pptx
 
aksi nyata penyebaran pemahaman merdeka belajar
aksi nyata penyebaran pemahaman merdeka belajaraksi nyata penyebaran pemahaman merdeka belajar
aksi nyata penyebaran pemahaman merdeka belajar
 
ppt-akhlak-tercela-foya-foya-riya-sumah-takabur-hasad asli.ppt
ppt-akhlak-tercela-foya-foya-riya-sumah-takabur-hasad asli.pptppt-akhlak-tercela-foya-foya-riya-sumah-takabur-hasad asli.ppt
ppt-akhlak-tercela-foya-foya-riya-sumah-takabur-hasad asli.ppt
 
PPT PERUBAHAN LINGKUNGAN MATA PELAJARAN BIOLOGI KELAS X.pptx
PPT PERUBAHAN LINGKUNGAN MATA PELAJARAN BIOLOGI KELAS X.pptxPPT PERUBAHAN LINGKUNGAN MATA PELAJARAN BIOLOGI KELAS X.pptx
PPT PERUBAHAN LINGKUNGAN MATA PELAJARAN BIOLOGI KELAS X.pptx
 
Prakarsa Perubahan ATAP (Awal - Tantangan - Aksi - Perubahan)
Prakarsa Perubahan ATAP (Awal - Tantangan - Aksi - Perubahan)Prakarsa Perubahan ATAP (Awal - Tantangan - Aksi - Perubahan)
Prakarsa Perubahan ATAP (Awal - Tantangan - Aksi - Perubahan)
 
Salinan dari JUrnal Refleksi Mingguan modul 1.3.pdf
Salinan dari JUrnal Refleksi Mingguan modul 1.3.pdfSalinan dari JUrnal Refleksi Mingguan modul 1.3.pdf
Salinan dari JUrnal Refleksi Mingguan modul 1.3.pdf
 
Modul Ajar Pendidikan Pancasila Kelas 5 Fase C
Modul Ajar Pendidikan Pancasila Kelas 5 Fase CModul Ajar Pendidikan Pancasila Kelas 5 Fase C
Modul Ajar Pendidikan Pancasila Kelas 5 Fase C
 
Perumusan Visi dan Prakarsa Perubahan.pptx
Perumusan Visi dan Prakarsa Perubahan.pptxPerumusan Visi dan Prakarsa Perubahan.pptx
Perumusan Visi dan Prakarsa Perubahan.pptx
 
Integrasi nasional dalam bingkai bhinneka tunggal ika
Integrasi nasional dalam bingkai bhinneka tunggal ikaIntegrasi nasional dalam bingkai bhinneka tunggal ika
Integrasi nasional dalam bingkai bhinneka tunggal ika
 
Sosialisasi PPDB SulSel tahun 2024 di Sulawesi Selatan
Sosialisasi PPDB SulSel tahun 2024 di Sulawesi SelatanSosialisasi PPDB SulSel tahun 2024 di Sulawesi Selatan
Sosialisasi PPDB SulSel tahun 2024 di Sulawesi Selatan
 
Hiperlipidemiaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaa
HiperlipidemiaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaHiperlipidemiaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaa
Hiperlipidemiaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaa
 
PPT AKUNTANSI KEUANGAN MENENGAH DUA.pptx
PPT AKUNTANSI KEUANGAN MENENGAH DUA.pptxPPT AKUNTANSI KEUANGAN MENENGAH DUA.pptx
PPT AKUNTANSI KEUANGAN MENENGAH DUA.pptx
 
Keterampilan menyimak kelas bawah tugas UT
Keterampilan menyimak kelas bawah tugas UTKeterampilan menyimak kelas bawah tugas UT
Keterampilan menyimak kelas bawah tugas UT
 
Modul Ajar Bahasa Indonesia Kelas 4 Fase B
Modul Ajar Bahasa Indonesia Kelas 4 Fase BModul Ajar Bahasa Indonesia Kelas 4 Fase B
Modul Ajar Bahasa Indonesia Kelas 4 Fase B
 
POWER POINT MODUL 1 PEBI4223 (PENDIDIKAN LINGKUNGAN HIDUP)
POWER POINT MODUL 1 PEBI4223 (PENDIDIKAN LINGKUNGAN HIDUP)POWER POINT MODUL 1 PEBI4223 (PENDIDIKAN LINGKUNGAN HIDUP)
POWER POINT MODUL 1 PEBI4223 (PENDIDIKAN LINGKUNGAN HIDUP)
 
MATEMATIKA EKONOMI MATERI ANUITAS DAN NILAI ANUITAS
MATEMATIKA EKONOMI MATERI ANUITAS DAN NILAI ANUITASMATEMATIKA EKONOMI MATERI ANUITAS DAN NILAI ANUITAS
MATEMATIKA EKONOMI MATERI ANUITAS DAN NILAI ANUITAS
 
Materi Sosiologi Kelas X Bab 1. Ragam Gejala Sosial dalam Masyarakat (Kurikul...
Materi Sosiologi Kelas X Bab 1. Ragam Gejala Sosial dalam Masyarakat (Kurikul...Materi Sosiologi Kelas X Bab 1. Ragam Gejala Sosial dalam Masyarakat (Kurikul...
Materi Sosiologi Kelas X Bab 1. Ragam Gejala Sosial dalam Masyarakat (Kurikul...
 
1.3.a.3. Mulai dari Diri - Modul 1.3 Refleksi 1 Imajinasiku tentang Murid di ...
1.3.a.3. Mulai dari Diri - Modul 1.3 Refleksi 1 Imajinasiku tentang Murid di ...1.3.a.3. Mulai dari Diri - Modul 1.3 Refleksi 1 Imajinasiku tentang Murid di ...
1.3.a.3. Mulai dari Diri - Modul 1.3 Refleksi 1 Imajinasiku tentang Murid di ...
 
RENCANA + Link2 Materi Pelatihan/BimTek "PTK 007 Rev-5 Thn 2023 (PENGADAAN) &...
RENCANA + Link2 Materi Pelatihan/BimTek "PTK 007 Rev-5 Thn 2023 (PENGADAAN) &...RENCANA + Link2 Materi Pelatihan/BimTek "PTK 007 Rev-5 Thn 2023 (PENGADAAN) &...
RENCANA + Link2 Materi Pelatihan/BimTek "PTK 007 Rev-5 Thn 2023 (PENGADAAN) &...
 
Kontribusi Islam Dalam Pengembangan Peradaban Dunia - KELOMPOK 1.pptx
Kontribusi Islam Dalam Pengembangan Peradaban Dunia - KELOMPOK 1.pptxKontribusi Islam Dalam Pengembangan Peradaban Dunia - KELOMPOK 1.pptx
Kontribusi Islam Dalam Pengembangan Peradaban Dunia - KELOMPOK 1.pptx
 

MAKALAH STATISTIKA ONE WAY ANAVA

  • 1. MAKALAH STATISTIKA ONE WAY ANAVA Disusun Oleh : KELOMPOK 3 FERI CHANDRA NIM : 201111004 IRMAN NIM : 201111016 HENDRA YOGI A.R. NIM : 201111001 HUSNUL HIDAYAT NIM : 201111031 WAHYU AKBAR A. NIM : 201111018 PROGRAM STUDI BUDIDAYA PERKEBUNAN KELAPA SAWIT POLITEKNIK KELAPA SAWIT CITRA WIDYA EDUKASI 2012 One Way Anava Page 1
  • 2. ONE WAY ANAVA A. Pengertian One Way Anava Analisis ragam atau analysis of variance(anova) adalah suatu metode untuk menguraikan keragaman total data menjadi komponen-komponen yang mengukur berbagai sumber keragaman. Secara aplikatif, anava digunakan untuk menguji rata-rata lebih dari dua sampel berbeda secara signifikan atau tidak. Anova satu arah hanya memperhitungkan 1 faktor yang menimbulkan variasi. One way anava (Analisis Ragam Satu Arah) biasanya digunakan untuk menguji rata-rata/pengaruh perlakuan dari suatu percobaan yang menggunakan 1 faktor,dimana 1 faktor tersebut memiliki 3 atau lebih variabel. Disebut satu arah karena peneliti dalam penelitiannya hanya berkepentingan dengan satu faktor saja. Data hasil percobaan di dalam one way anava setidak-tidaknya bertipe interval. Analisis varians relatif mudah dimodifikasi dan dapat dikembangkan untuk berbagai bentuk percobaan yang lebih rumit. Selain itu, analisis ini juga masih memiliki keterkaitan dengan analisis regresi. Akibatnya, penggunaannya sangat luas di berbagai bidang, mulai dari eksperimen laboratorium hingga eksperimen periklanan, psikologi, dan kemasyarakatan. B. Manfaat One Way Anava Analisis varian banyak dipergunakan pada penelitian-penelitian yang banyak melibatkan pengujian komparatif yaitu menguji variabel terikat dengan cara membandingkannya pada kelompok-kelompok sampel independen yang diamati. Analisis varian saat ini banyak digunakan dalam penelitian survey dan penelitian eksperimen. Oneway anava dilakukan untuk menguji perbedaan tiga kelompok atau lebih berdasarkan satu variabel independen. C. Pola Sampel 1. Seluruh sampel, baik yang berada pada kelompok pertama sampai dengan yang ada di kelompok lain, berasal dari populasiyang sama. Untuk kondisi ini hipotesis nol terbatas pada tidak ada efek dari treatment (perlakuan). 2. Sampel yang ada di kelompok satu berasal dari populasi yang bebeda dengan populasi sampel dengan populasi sampel yang ada di kelompok lainnya. One Way Anava Page 2
  • 3. D. Jenis Varians 1. Varians Sistematik Varians sistematik adalah variasi pengukuran karena adanya pengaruh alami atau buatan manusia yang menyebabkan terjadinya peristiwa dapat diduga atau diramalkan dalam arah tertentu. Misalnya seorang anak yang memperoleh makanan cukup bergizi secara sistematik akan mempengaruhi pertumbuhan yang lebih baik dibandingkan anak kekurangan gizi.salah satu varians sistematik adalah varians antar kelompok atau varians eksperimental. varians ini menggambarkan adanya perbedaan atau variasi sistematik antara kelompok-kelompok hasil pengukuran. 2. Varians Galat Varians galat adalah varians yang terdapat di dalam kelompok data. digunakan untuk menganalisis dua atau beberapa perlakuan/percobaan terhadap suatu obyek. E. Asumsi Dasar Dalam Anava 1. Kenormalan Setiap harga dalam sampel berasal dari distribusi normal, sehingga distribusi skor sampel dalam kelompok pun hendaknya normal. Kenormalan dapat diatasi dengan memperbanyak sampel dalam kelompok, karena semakin banyak n maka distribusi akan mendekati normal. Apabila sampel tiap kelompok kecil dan tidak dapat pula diatasi dengan jalan melakukan transformasi. 2. Kesamaan Variansi Masing-masing kelompok hendaknya berasal dari populasi yang mempunyai variansi yang sama. Untuk sampel yang sama pada setiap kelompok, kesamaan variansi dapat diabaikan. Tetapi, jika banyaknya sampel pada masing-masimg kelompok tidak sama, maka kesamaan variansi populasi memang sangat diperlukan. 3. Penamatan Bebas Sampel hendaknya diambil secara acak (random), sehingga setiap pengamatan merupakan informasi yang bebas. One Way Anava Page 3
  • 4. F. Analisis One Way Anava Populasi 1 2 ... i ... c x11 x21 xc1 x12 x22 xc2 . . . x1n x2n xcn Total T1. T2. Tc. T.. 1. Untuk membuat tabel anava dibutuhkan rumus-rumus berikut : 2. Jika sampel tiap kolom berbeda maka perhitungannya menjadi : One Way Anava Page 4
  • 5. Keuntungan jika mengambil ukuran sampel sama untuk tiap kolom adalah :  Rasio F tidak peka terhadap penyimpangan dari asumsi kehomogenan varianbagi k populasi.  Meminimkan peluang melakukan galat jenis II.  Perhitungan jumlah kuadrat lebih sederhana. 3. Untuk Menghitung Rata-Rata Kuadrat (RJK) adalah Ringkasan Anova Satu Jalur Sumber Varians Jumlah Kuadrat Derajat Rata-rata Fhitung (SV) (JK) Bebas Kuadrat JKK RJKK Kolom JKK c-1 dbk RJKG JKG Galat JKG c(n-1) - dbG Total JKT nc-1 - - 4. Kriteria Pengujian : Fhitung ≥ Ftabel maka tolak Ho (Signifikan) Fhitung ≤ Ftabel maka tolak Ha (Tidak Signifikan) 5. Langkah-langkah uji anava satu jalur: a. Membuat hipotesis kalimat. b. Membuat hipotesis statistik. c. Membuat daftar statistik induk. d. Mengitunglah JK dan RJK. e. Mencarilah Fhitung. f. Menentukan taraf signifikansinya. g. Mencari Ftabel dengan rumus : Ftabel  F(1- )(dbA,dbD) h. Membuat tabel ringkasan Anava. i. Menentukan kriteria pengujian : Jika Fhitung  Ftabel, maka tolak H0 berarti signifikan dan membandingkankan antara Fhitung dengan Ftabel. j. Membuat kesimpulan. One Way Anava Page 5
  • 6. 6. Uji Wilayah Berganda Jika dalam kriteria pengujian didapat bahwa H0 ditolak artinya nilai tengah itu tidak semuanya sama. Maka untuk mengetahui nilai tengah mana saja yang berbeda nyata dapat digunakan uji wilayah berganda Duncan. Dengan rumus sebagai berikut : Rp :wilayah terstudentkan nyata terkecil. G. Contoh Kasus One Way Anava Sebuah perkebunan kayu jati ingin memenuhi kebutuhan bahan baku relasi usahanya yang berupa industri mebel bernama “Dream High”. Produksi industri mebel ini cukup tinggi dan beragam, sehingga perkebunan harus menyedikan bahan baku guna memenuhi kebutuhan industri mebel. Perkebunan jati ini merupakan supplayer tunggal bagi industri mebel sehingga seluruh hasil kayu perkebunan akan diterima oleh industri baik sebagai bahan untuk produksi maupun simpanan digudang. Awal tahun ini industri mebel akan meningkatkan produksi mebelnya untuk tahun depan. Untuk itu, kemudian perkebunan akan merekap data bahan baku berupa kayu yang keluar dan yang masuk ke industri tersebut selama lima tahun terakhir sama atau berbeda. Hal ini harus dilakukan agar penyusunan budget / anggaran dana tahun depan perusahaan bisa disesuaikan dengan hasil produksi kayu dikebun. Untuk mengetahui hal tersebut maka perusahaan mengambil data bulanan selama lima tahun terakhir sebanyak 12 data/tahunnya sesuai dengan jumlah bulan yang ada. Maka didapatkan data produksi perkebunan sebagai berikut ini : One Way Anava Page 6
  • 7. Tabel 1. Data Produksi Selama 5 Tahun Terakhir A B C D E 35 43 45 46 37 40 34 34 45 42 44 35 33 38 46 31 41 38 50 30 48 32 32 35 33 33 37 39 44 44 36 30 39 44 40 41 50 44 30 49 37 45 40 30 30 50 36 32 30 31 32 36 49 35 30 44 48 50 40 50 Total ( ∑ ) 471 467 475 467 462 2342 Keterangan : A = Produksi tahun pertama (m3) B = Produksi tahun kedua (m3) C = Produksi tahun ketiga (m3) D = Produksi tahun keempat (m3) E = Produksi tahun kelima (m3) Penyelesaian : 1. Membuat Hipotesa : Ha : terdapat perbedaan yang signifikan antara hasil produksi kayu selama lima tahun terakhir. Ho: tidak terdapat perbedaan yang signifikan antara hasil produksi kayu selama lima tahun terakhir. Taraf signifikan 5% 2. Menghitung JKT, JKK, JKG : a. One Way Anava Page 7
  • 8. 352+402+442+312+482+332+362+412+372+502+322+442+432+342+352+412+3 22+372+302+502+452+362+362+482+452+342+332+382+322+392+392+442+402 +322+492+502+462+452+382+502+352+442+442+302+302+302+352+402+372+4 22+462+302+332+442+402+492+302+312+302+502 – (23422 : 60) = 93.930 – 91.416,07 = 2.513,93 b. JKK = ((4712+4672+4752+4672+4622) : 12) – (23422 : 60) = 91.424 – 91.416,07 = 7,93 c. JKG = 2.513,93 - 7,93 = 2.506 3. Menguji Signifikasi a. Mencari nilai Fhitung Sumber Varians Jumlah Kuadrat Derajat Rata-rata Fhitung (SV) (JK) Bebas Kuadrat Kolom 7,93 4 1,98 0,043 Galat 2.506 55 45,56 Total 2.513,93 59 - - b. Mencari Nilai Ftabel: F  F tabel 1     dbA, dbD       F  F tabel 1  0,05   4,55       F  F   tabel  0,95   4,55     F  2,54 tabel One Way Anava Page 8
  • 9. c. Kriteria Pengujian Fhitung≤ Ftabel, maka tolak Ha dan terima H0 berarti tidaksignifikan. d. Kesimpulan Setelah dikonsultasikan dengan Ftabel kemudian dibandingkan antara Fhitung dengan Ftabel. Ternyata Fhitung≤ Ftabel, atau 0,043 ≤ 2,45maka tolak Ha dan terima H0 berarti tidak signifikan. Jadi,tidak terdapat perbedaan yang signifikan antara hasil produksi kayu selama lima tahun terakhir di perkebunan jati tersebut. One Way Anava Page 9
  • 10. KESIMPULAN DAN SARAN A. Kesimpulan 1. Berdasarkan analisa data diatas didapat hasil sebagai berikut: - Jumlah Kuadrat Total (JKT) sebesar 2.513,93 - Jumlah Kuadrat Kolom (JKK) sebesar 7,93 - Jumlah Kuadrat Galat (JKG) sebesar 2.506 2. Setelah membandingkan antara Fhitung dengan Ftabel. Ternyata: Fhitung≤ Ftabel, atau 0,043 ≤ 2,45 maka tolak Ha dan terima H0 berarti tidak signifikan. Jadi, tidak terdapat perbedaan yang signifikan antara hasil produksi kayu selama lima tahun terakhir di perkebunan jati tersebut. B. Saran 1. Untuk perkebunan jati: Karena tidak terdapat perbedaan yang signifikan antara hasil produksi kayu selama lima tahun terakhir di perkebunan jati tersebut, maka untuk memenuhi kebutuhan industri mebel Dream High untuk tahun yang akan datang, perkebunan jati tersebut harus menambah luas areal tanamnya. 2. Untuk industri mebel Dream High: Apabila perkebunan jati tidak mampu untuk menambah luas areal tanamnya, maka kami menyarankan agar industri mebel tersebut menambah supplayer untuk memenuhi kebutuhan bahan baku dalam rangka untuk meningkatkan hasil produksi tahun depan. One Way Anava Page 10
  • 11. DAFTAR PUSTAKA http://www.scribd.com/doc/43468471/anava-1-jalur. Diakses pada tanggal 28 Juni 2012 http://ineddeni.wordpress.com/2007/11/10/one-way-anova/ Diakses pada tanggal 28 Juni 2012 http://statistikpendidikanii.blogspot.com/2008/07/tanggapan-buat-model-anava.html Diakses pada tanggal 28 Juni 2012 http://blog.uad.ac.id/kalifach/2009/03/18/uji-anova-dan-uji-t-dalam-regresi/. Diakses pada tanggal 28 Juni 2012 One Way Anava Page 11