Uji F [PDF]

Citation preview

UJI-F 1



OLEH : 1. F I R M A N S Y A H H A D I P U T R A (TI11501) 2. W A H Y U E K O A R D I Y A N T O (TI11502) 3. J A Z I M A B D I L L A H (TI11505) 4. M U N A W A R M A ’ R U F (TI11508) 5. A K H M A D A R I F H I D A Y A T (TI11514)



1. Pengertian Uji-F 2



Uji F dikenal dengan Uji serentak atau uji Model/Uji Anova, yaitu uji untuk melihat bagaimanakah pengaruh semua variabel bebasnya secara bersama-sama terhadap variabel terikatnya. Atau untuk menguji apakah model regresi yang kita buat baik/signifikan atau tidak baik/non signifikan. Jika model signifikan maka model bisa digunakan untuk prediksi/peramalan, sebaliknya jika non/tidak signifikan maka model regresi tidak bisa digunakan untuk peramalan.



Pengertian Uji-F 3



Uji F dapat dilakukan dengan membandingkan F hitung dengan F tabel, jika F hitung > dari F tabel, (Ho di tolak Ha diterima) maka model signifikan atau bisa dilihat dalam kolom signifikansi pada Anova (Olahan dengan SPSS, Gunakan Uji Regresi dengan Metode Enter/Full Model ). Model signifikan selama kolom signifikansi (%) < Alpha (kesiapan berbuat salah tipe 1, yang menentukan peneliti sendiri, ilmu sosial biasanya paling besar alpha 10%, atau 5% atau 1%). Dan sebaliknya jika F hitung < F tabel, maka model tidak signifikan, hal ini juga ditandai nilai kolom signifikansi (%) akan lebih besar dari alpha.



Pengertian Uji-F 4



Uji t dikenal dengan uji parsial, yaitu untuk menguji bagaimana pengaruh masing-masing variabel bebasnya secara sendiri-sendiri terhadap variabel terikatnya. Uji ini dapat dilakukan dengan mambandingkan t hitung dengan t tabel atau dengan melihat kolom signifikansi pada masingmasing t hitung, proses uji t identik dengan Uji F (lihat perhitungan



SPSS



pada



Coefficient



Regression



Full



Model/Enter). Atau bisa diganti dengan Uji metode Stepwise.



2. Fungsi Uji-F 5



Uji F digunakan sebagai criteria untuk menguji hipotesis, bahwa varians dari 2 populasi sama, σ12 = σ2 2, dan rerata yang berasal dari kedua populasi adalah sama, μ1 = μ2. Dalam hal ini uji F ditentukan dengan tujuan menentukan kecermatan metode yang dipakai, yaitu besar atau kecilnya variansi hasil pengukuran yang dilakukan berulang. Nilai F0 hitung ditentukan dengan persamaan.



Fungsi Uji-F 6



 Uji F dapat dilakukan dengan membandingkan F hitung dengan F tabel, jika F hitung > dari F tabel, (Ho di tolak Ha diterima) maka model signifikan atau bisa dilihat dalam kolom signifikansi pada Anova (Olahan dengan SPSS, Gunakan Uji Regresi dengan Metode Enter/Full Model ). Model signifikan selama kolom signifikansi (%) < Alpha (kesiapan berbuat salah tipe 1, yang menentukan peneliti sendiri, ilmu sosial biasanya paling besar alpha 10%, atau 5% atau 1%). Dan sebaliknya jika F hitung < F tabel, maka model tidak signifikan, hal ini juga ditandai nilai kolom signifikansi (%) akan lebih besar dari alpha. Nilai F dapat dihitung dengan rumus : F= ............................................... (1)



Fungsi Uji-F 7



 Uji f digunakan untuk membandingkan dua variasi yang dihasilkan dari dua kumpulan data. Uji ini sangat berguna untuk membandingkan presisi metode analisis untuk melihat apakah salah satu metode lebih baik signifikan dibandingkan dengan yang lain. Hipotesis Hipotesis uji F adalah membandingkan dua varian αA2 dan αB 2. Hipotesis nullnya adalah αA2 = αB2. Untuk uji dua ekor, sebagai contoh ketika menguji satu metode dengan metode lain untuk melihat kinerja apakah sama, hipotesis alternatifnya adalah α A2 αB2. Ketika untuk menguji apakah varian A lebih besar dibanding dengan Varian B, hipotesis alternatifnya adalah α A2 > αB2, dan sebaliknya



Fungsi Uji-F 8



Uji hipotesis satu arah sangat tepat bila dalam pengujian ada situasi dimana variasi diketahui dan kemudian ada data yang dimasukkan lagi sehingga mengubah variannya. Perubahan itu biasanya waktu analisis dilakukan untuk meningkatkan presisinya. Mengecek distribusinya Seperti uji t, uji f bergantung pada asumsi normalitas(kurva normal). Untuk data jumlah sedikit mengecek normalitas paling mudah menggunakan diagram plot.



Contoh 9



Dua metode digunakan untuk menentukan konsentrasi Vitamin C pada buah. Seorang analis ingin mengetahui apakah ada perbedaan signifikan antara hasil pengujian yang dihasilkan dari kedua metode. Delapan bahan yang berbeda dianalisi menggunakan 2 metode. Hasil tertera pada tabel dibawah:



Contoh 10



 Data diatas bila dibuat diagram akan membentuk kurva normal, sehingga uji f bisa dilakukan.Karena kita akan membuktikan apakah dari dua metode diatas mempunyai varian yang berbeda maka digunakan uji f dua ekor. Hipotesisnya adalah:  Ho=αA2 = αB2, H1= αA2αB2  Sehingga F dihitung dengan rumus:



11



Perlu diingat bahwa varian dengan nilai yang lebih tinggi ditempatkan sebagai pembilang dan varian yang lebih kecil ditempatkan sebagai penyebut. Level signifikansi untuk uji adalah α=0,05, akan tetapi karena ini uji dua ekor maka nilai kritis menjadi α/2=0,025. Nilai kritis untuk Vmax=Vmin=7(n-1=8-1=7) adalah 4,995. Nilai t hitung F kurang dari nilai F tabel sehingga hipotesis null diterima dan kesimpulanya adalah tidak ada perbedaan signifikan antara dua variasi kedua kumpulan data.



CREDIT 12



 SEKIAN 1. TERIMA KASIH 2. MATUR NUWUN 3. THANK YOU 4. ARIGATOU 5.SYUKRON