CMHC Committee 
ANOVA (Analysis of Variance) adalah suatu metode statistik yang digunakan untuk membandingkan rata-rata antara tiga atau lebih kelompok yang independen secara statistik. Uji ANOVA memeriksa apakah ada perbedaan yang signifikan antara rata-rata kelompok tersebut. Contoh penggunaan ANOVA adalah untuk membandingkan rata-rata penghasilan antara tiga atau lebih kelompok pendapatan.
MANOVA (Multivariate Analysis of Variance) adalah suatu metode statistik yang digunakan untuk membandingkan rata-rata antara tiga atau lebih kelompok yang independen secara statistik dengan lebih dari satu variabel dependen. Dalam MANOVA, variabel dependen dikumpulkan ke dalam satu kelompok dan dianalisis secara bersamaan. Uji MANOVA dapat menentukan apakah ada perbedaan yang signifikan antara rata-rata kelompok pada semua variabel dependen secara bersamaan. Contoh penggunaan MANOVA adalah untuk membandingkan rata-rata kinerja antara tiga atau lebih kelompok pekerja pada beberapa aspek kinerja yang berbeda, seperti produktivitas, kualitas, dan kehadiran.
Berikut ini adalah langkah-langkah untuk melakukan uji ANOVA dan MANOVA dengan menggunakan SPSS:
- Masukkan data ke dalam SPSS.
- Untuk melakukan uji ANOVA, klik menu “Analyze”, lalu pilih “Compare Means” dan “One-Way ANOVA”. Kemudian, pilih variabel dependen dan masukkan ke dalam kotak “Dependent List”. Pilih variabel independen dan masukkan ke dalam kotak “Factor”. Klik “Options” untuk menentukan jenis output yang diinginkan dan klik “OK” untuk menjalankan analisis.
- Untuk melakukan uji MANOVA, klik menu “Analyze”, lalu pilih “General Linear Model” dan “Multivariate”. Kemudian, pilih variabel dependen dan masukkan ke dalam kotak “Dependent Variables”. Pilih variabel independen dan masukkan ke dalam kotak “Fixed Factor(s)”. Jika ada variabel pengganggu, pilih dan masukkan ke dalam kotak “Covariate(s)”. Klik “Options” untuk menentukan jenis output yang diinginkan dan klik “OK” untuk menjalankan analisis.
- Setelah analisis selesai dijalankan, hasilnya akan ditampilkan dalam output SPSS. Anda dapat mengevaluasi hasil analisis dengan memeriksa nilai F-test, signifikansi, dan efek ukuran (effect size) pada output tersebut.
- Untuk mengeksport hasil analisis ke dalam format yang dapat digunakan di luar SPSS, klik menu “File” dan pilih “Export”. Kemudian, pilih format file yang diinginkan (seperti Excel atau CSV) dan lokasi penyimpanan file tersebut. Klik “OK” untuk mengekspor hasil analisis.
Interpretasi hasil ANOVA dan MANOVA dapat dilakukan dengan memperhatikan nilai statistik yang dihasilkan, seperti F-test dan signifikansi, serta efek ukuran (effect size) dan asumsi yang telah terpenuhi. Berikut adalah langkah-langkah interpretasi hasil ANOVA dan MANOVA:
- ANOVA:
- Signifikansi (sig) pada output menunjukkan apakah terdapat perbedaan yang signifikan antara rata-rata kelompok. Jika nilai sig kurang dari alpha (biasanya 0.05), maka dapat disimpulkan bahwa terdapat perbedaan yang signifikan antara kelompok.
- Nilai F-test menunjukkan seberapa besar perbedaan antara rata-rata kelompok. Semakin besar nilai F-test, semakin besar perbedaan antara kelompok.
- Asumsi homogenitas varian harus dipenuhi. Jika tidak terpenuhi, maka harus menggunakan metode alternatif seperti Welch ANOVA.
- MANOVA:
- Signifikansi (sig) pada output menunjukkan apakah terdapat perbedaan yang signifikan antara rata-rata kelompok pada semua variabel dependen secara bersamaan. Jika nilai sig kurang dari alpha (biasanya 0.05), maka dapat disimpulkan bahwa terdapat perbedaan yang signifikan antara kelompok pada semua variabel dependen.
- Nilai Wilks’ Lambda menunjukkan seberapa besar perbedaan antara kelompok pada semua variabel dependen. Semakin kecil nilai Wilks’ Lambda, semakin besar perbedaan antara kelompok pada semua variabel dependen.
- Efek ukuran (effect size) seperti eta-squared dapat memberikan informasi tentang seberapa besar pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen. Semakin besar efek ukuran, semakin besar pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen.
- Asumsi multikolinearitas dan homogenitas kovarians harus dipenuhi. Jika tidak terpenuhi, maka hasil analisis harus diinterpretasikan dengan hati-hati.
Demikianlah cara interpretasi hasil ANOVA dan MANOVA. Namun, interpretasi hasil statistik sebaiknya dilakukan dengan hati-hati dan tidak hanya mengandalkan nilai statistik semata, tetapi juga mempertimbangkan konteks dan tujuan penelitian.
