Ragam Uji Lanjut Dalam Rancangan Percobaan

Ragam Uji Lanjut Dalam Rancangan Percobaan

Pada empat artikel yang lalu kita sudah membahas 2 rancangan percobaan dasar yang seharusnya peneliti pahami baik itu secara konsepsi maupun aplikasi (menggunakan SPSS), yakni teknik Rancangan Acak Lengkap (RAL) dan Rancangan Acak Kelompok (RAK). Seperti sudah sedikit kita singgung pada pembahasan pada penggunaan aplikasi SPSS bahwa jika memang hasil uji F pada teknik rancangan percobaan baik itu RAL maupun RAK adalah signifikan maka untuk memastikan perlakuan mana yang secara berarti berbeda atau menjadikannya berbeda dapat diketahui dengan adanya uji lanjut.

Jika para pembaca sudah mengetahui atau kenal adanya uji 2 sampel dengan menggunakan uji t, tidak lah susah dalam memahami secara konsepsi pengaplikasian uji lanjut pada rancangan percobaan. Permasalahannya sekarang adalah tipe uji lanjut yang manakah yang memang cocok diterapkan pada data atau rancangan percobaan yang kita gunakan. Nah pada kesempatan kali ini kita akan coba uraikan secara singkat beberapa teknik uji lanjut yang terdapat pada teknik rancangan percobaan yang dapat digunakan oleh para peneliti.

Beda Nyata Terkecil (Least Significant Difference : LSD)

Uji ini secara singkat telah didiskusikan oleh Fisher (1935), sehingga dikenal juga sebagai beda nyata terkecil Fisher (Fisher’s LSD) atau uji t berganda (multiple t test). Perlu dicatat bahwa uji ini akan sangat baik digunakan apabila pengujian nilai tengah (mean) perlakuan yang akan diperbandingkan sebelumnya telah direncanakan. Sehingga sering juga dikenal sebagai pembanding terencana. Tingkat ketepatan uji LSD akan berkurang apabila digunakan untuk menguji semua kemungkinan pasangan nilai tengah (mean) perlakuan, yaitu melakukan pembanding yang tidak terencana (unplanned comparison).

Berikut ini dikemukakan beberapa aturan dasar yang perlu diperhatikan agar uji LSD dapat digunakan secara efektif.

  1. Gunakan uji LSD hanya bila uji F dalam analisis ragam (Anova) nyata (signifikan).
  2. Tidak menggunakan uji LSD untuk pembandingan semua kombinasi pasangan nilai tengah (mean) perlakuan bila percobaan mencakup lebih dari 5 perlakuan.
  3. Gunakan uji LSD untuk pembandingan terencana tanpa memperhatikan banyaknya perlakuan. Sebagai misal, dalam membandingkan setiap perlakuan terhadap kontrol, uji LSD dapat digunakan  sekalipun percobaan tersebut mencakup lebih dari 5 perlakuan.

Untuk menilai apakah dua nilai tengah (mean) perlakuan berbeda secara nyata, maka bandingkan selisih dua nilai tengah (mean) perlakuan tersebut dengan nilai LSD. Jika beda dua nilai tengah (mean) perlakuan lebih besar daripada nilai LSD, maka dua nilai tengah (mean) perlakuan dikatakan bebeda secara nyata (signifikan).

Uji Tukey (Honestly Significant Difference : HSD)

Uji Tukey atau sering juga disebut uji beda nyata jujur (honestly significant difference test). Uji ini diperkenalkan oleh J. W. Tukey (1953). Alternatif untuk pengujian pembandingan tanpa rencana, yaitu menguji semua kombinasi pasangan nilai tengah (mean) perlakuan dapat digunakan uji HSD.

Uji HSD sangat sederhana karena hanya membutuhkan satu nilai tunggal HSD yang digunakan sebagai pembanding. Jika beda dua nilai tengah (mean) perlakuan lebih besar dari nilai HSD maka kedua perlakuan dinyatakan berbeda.

Uji Wilayah Berganda Duncan (Duncan Multiple Range Test)

Uji Duncan didasarkan pada sekumpulan nilai beda nyata yang ukurannya semakin besar tergantung pada jarak di antara pangkat-pangkat dari dua nilai tengah (mean) yang dibandingkan. Uji Duncan dapat digunakan untuk menguji perbedaan diantara semua pasangan perlakuan yang mungkin tanpa memperhatikan jumlah perlakuan yang ada dari percobaan tersebut serta masih dapat mempertahankan tingkat nyata yang ditetapkan.

Berbeda dengan perhitungan uji pada LSD dan HSD, perhitungan signifikansi dua nilai tengah (mean) perlakuan pada uji Duncan cukup kompleks (tidak dibandingkan dengan hanya satu acuan nilai) dan dilakukan secara bertahap pada seluruh kombinasi nilai tengah (mean) dari perlakuan. Oleh karenanya dengan menggunakan uji wilayah berganda Duncan kita harus melakukan pembandingan sebanyak (t-1) kali, dimana t merupakan jumlah perlakuan yang akan dibandingkan.

Uji Student-Newman-Keuls (Uji S-N-K)

Student, Newman dan Kuels masing-masing telah memberikan kontribusi bagi pengembangan uji ini. Namun demikian uji ini sering disebut sebagai uji Newman-Keuls atau secara singkat hanya disebut sebagai metode Keuls. Berbeda dengan uji HSD yang hanya menggunakan satu nilai tunggal w (nilai acuan HSD) sebagai pembanding, pada uji S-N-K ini menggunakan beberapa nilai untuk pengujian (menggunakan beberapa nilai acuan w). Dan secara prosedur perhitungan uji S-N-K serupa prosedurnya dengan uji Duncan. 

Pada pengujian dengan uji S-N-K lebih kompleks dari segi kombinasi pengujian nilai tengah (mean) perlakuan dibandingkan dengan kombinasi pengujian nilai tengah (mean) perlakuan yang ada pada uji Duncan (hanya t-1 buah). Pada uji S-N-K akan ada ½t(t-1) pasangan nilai tengah (mean) perlakuan yang dapat dibandingkan.

Uji Dunnett (Dunnett Test)

Jika kita ingin membandingkan nilai tengah (mean) dari semua perlakuan dengan nilai tengah (mean) perlakuan kontrol, maka dapat menggunakan uji Dunnet. Jadi uji Dunnet merupakan suatu alat pengujian pembanding semua nilai tengah (mean) perlakuan dengan kontrol. Dunnet mengembangkan uji ini dan mempopulerkannya pada tahun 1955. Prosedur Dunnet membutuhkan sebuah nilai tunggal (d) untuk dijadikan pembanding.

Jika dilihat dari konsep penggunaan dari uji Dunnet mirip atau hampir sama dengan penggunaan uji LSD dan boleh jadi menjadi alternatif bagi peneliti jika memang memiliki kondisi yang di syaratkan oleh uji-uji tersebut.

….

Beberapa uji lanjut (5 jenis uji) dari teknik rancangan percobaan (jika Anova menghasilkan F yang signifikan) yang sudah kita kemukakan di atas haruslah dipahami secara baik dan benar. Pemahaman awal terkait dengan kondisi perlakuan dan tujuan penggunaannya pada perlakuan harus diperhatikan secara benar oleh peneliti. Agar penggunaan uji lanjut pada teknik rancangan percobaan dapat secara tepat memberikan konklusi yang diharapkan dari penelitian percobaan.

Hal lainnya, bagi peneliti yang menyenangi pembuktian perhitungan secara manual dapat mempelajarinya langsung pada buku-buku rancangan percobaan yang menjadi rujukan. Hal ini dikarenakan ada banyak notasi dan nilai-nilai yang harus dihitung dan diperoleh dari tabel-tabel acuan baku yang ada di buku sumber rujukan.

Selain itu ke-5 jenis pengujian di atas, ada beberapa teknik pengujian lanjutan yang lebih kompleks dan harus dipraktekan secara langsung (manual) bagi rancangan percobaan yang memiliki model dan perlakuan yang kompleks, beberapa teknik yang dapat dipelajari secara langsung diantaranya, Metode Pembanding Ortogonal, Uji Scheffe dan Analisis Gerombol (klaster) Scott-Knott. Adapun metode-metode yang sudah kita paparkan di atas biasanya metode yang umum digunakan pada penelitian yang cukup sederhana (baik dari teknik rancangan percobaan maupun jumlah perlakuan). Dan secara aplikasi dengan menggunakan SPSS menu untuk menemukan uji lanjut ada pada menu “Post Hoc”. SEMANGAT MEMAHAMI!!.

Sumber :

  • Vincent Gaspersz, Teknik Analisis Rancanangan Percobaan

—————————————————————————————————————————————————————————

Jika rekan peneliti memerlukan bantuan survey lapangan, data entry ataupun olahdata dapat menghubungi mobilestatistik.com :

Klik “Konsultasi Gratis” untuk mendapatkan informasi atau solusi terkait dengan pertanyaan-pertanyaan seputar metodologi penelitian, aplikasi software statistik ataupun olahdata.

  • “1st Kirim Pertanyaan, Pasti Kami Jawab . . . InsyaAllah”

—————————————————————————————————————————————————————————

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *