BAB IV RANCANGAN PENELITIAN
B. Metode Statistika Farmasi
B.1. Statistika Parametrik
1. Uji t tidak berpasangan (unpaired t-test)
Metode ini disebut juga dengan independent sample t- test. Metode ini digunakan untuk pengujian perbedaan rata- rata dari dua sampel yang tidak berpasangan. Maksud dari sampel tidak berpasangan adalah subyek uji dari kedua kelompok atau sampel tersebut adalah berbeda. Dua sampel tersebut adalah berasal dari populasi yang berbeda. Asumsi penggunaan uji t tidak berpasangan adalah : populasi-populasi
Statistika Farmasi | 53 yang diuji berdistribusi normal, varian dari populasi-populasi tersebut boleh sama dan boleh berbeda. Maksudnya? Dalam aplikasinya, nilai signifikansi yang digunakan adalah berbeda antara asumsi varian sama dan asumsi varian yang berbeda.
Langkah uji adalah sebagai berikut : 1. Pengujian distribusi normalitas data,
2. Apabila normal dilanjutkan uji t tak berpasangan, apabila tidak maka dilakukan transformasi data,
3. Hasil transformasi data menghasilkan distribusi normal maka digunakan uji t tak berpasangan,
4. Apabila setelah beberapa cara transformasi data tetap tidak menghasilkan distribusi normal maka digunakan metoda non parametrik yaitu Mann-Whitney.
Perumusan hipotesis :
H0 : Kedua rata-rata populasi adalah identik H1 : Kedua rata-rata populasi adalah tidak identik Pengambilan keputusan :
- Jika probabilitas > 0,05; maka H0 diterima.
54 | Statistika Farmasi
- Jika probabilitas < 0,05; maka H0 ditolak.
Pada output SPSS (Independent samples test), check kolom sig (significance) dua sisi (two tailed), harganya dibandingkan dengan nilai α (0,05) kemudian dibuat suatu kesimpulan.
2. Uji t berpasangan (paired t-test)
Metode ini merupakan uji T utk dua sampel yang berpasangan (paired). Dua sampel yang berpasangan artinya sebuah sampel dengan subjek yang sama namun mengalami perlakuan atau pengukuran yang berbeda. Asumsi penggunaan uji t tidak berpasangan adalah : populasi-populasi yang diuji berdistribusi normal, tidak perlu dilakukan pengujian homogenitas varian (karena subyeknya berpasangan atau sama subyek).
Langkah uji adalah sebagai berikut :
1. Pengujian distribusi normalitas data,
2. Apabila normal dilanjutkan uji t tak berpasangan, apabila tidak maka dilakukan transformasi data,
3. Hasil transformasi data menghasilkan distribusi normal maka digunakan uji t tak berpasangan,
Statistika Farmasi | 55 4. Apabila setelah beberapa cara transformasi data tetap tidak menghasilkan distribusi normal maka digunakan metoda non parametrik yaitu Wilcoxon.
Perumusan hipotesis
H0 : Kedua rata-rata populasi adalah identik H1 : Kedua rata-rata populasi adalah tidak identik Pengambilan keputusan
- Jika probabilitas > 0,05; maka H0 diterima.
- Jika probabilitas < 0,05; maka H0 ditolak.
Pada output SPSS, terdapat tampilan output “Paired samples correlations”. Interprestasinya, jika sig (significance) lebih kecil dari 0,05 maka terdapat korelasi yang erat antara kedua rata-rata sampel. Apabila sig. lebih besar dari 0,05 maka korelasi antara kedua rata-rata sampel adalah sangat rendah.
Pada output SPSS (Paired samples test), check kolom sig (significance) dua sisi (two tailed), harganya dibandingkan dengan nilai α (0,05) kemudian dibuat suatu kesimpulan.
56 | Statistika Farmasi
3. One Sample T Test
Metode ini Menguji apakah suatu nilai tertentu (nilai pembanding) berbeda bermakna atau sama dengan nilai rata- rata sebuah sample populasi.Langkah uji adalah sebagai berikut :
Perumusan hipotesis :
H0 : Rata-rata sampel berbeda bermakna dengan nilai pembanding
H1 : Rata-rata sampel tidak berbeda bermakna dengan nilai pembanding
Pengambilan keputusan
- Jika probabilitas > 0,05; maka H0 diterima.
- Jika probabilitas < 0,05; maka H0 ditolak.
Pada output SPSS (One samples test), check harga sig (significance) dua sisi (two tailed), harganya dibandingkan dengan nilai α (0,05) kemudian dibuat suatu kesimpulan.
Statistika Farmasi | 57 4. Analisa varian (analysis of variance)
Metode ini digunakan untuk pengujian perbedaan rata- rata dari lebih dari dua sampel yang tidak berpasangan.
Asumsi penggunaan analisa varian adalah : populasi-populasi yang diuji berdistribusi normal, varian dari populasi-populasi tersebut adalah sama (diuji dengan test of homogenity of variances dengan Levene Test), sampel tidak berhubungan satu dengan yang lain. Apabila dalam suatu penelitian atau percobaan, terdapat satu perlakuan maka analisa varian yang digunakan adalah satu jalan (One Way Anova). Namun apabila terdapat dua perlakuan maka analisa varian yang digunakan adalah dua jalan (Two Way Anova).
Langkah uji adalah sebagai berikut :
1. Pengujian distribusi normalitas data dan homogenitas varian,
2. Apabila distribusi data normal dan varian-nya homogen, dilanjutkan analisa varian (anava), apabila setidaknya salah satu diantara syarat tersebut belum terpenuhi mana dilakukan transformasi data,
3. Hasil transformasi data menghasilkan distribusi data normal dan varian yang homogen maka dilanjutkan analisa varian, namun Apabila setelah beberapa cara transformasi data tetap
58 | Statistika Farmasi
tidak menghasilkan distribusi normal atau homogenitas varian maka digunakan metoda non parametrik Kruskal- Wallis,. Apabila dari anava menghasilkan perbedaan bermakna maka dilanjutkan dengan analisa post hoc atau uji t.
Test of homogenitas of variances
Pada analisa varian, terutama apabila menggunakan SPSS, metode ini digunakan untuk melihat apakah sampel- sampel data-data mempunyai varian yang sama.
Perumusan hipotesis :
H0 : varian dari sampel-sampel adalah identik H1 : varian dari sampel-sampel adalah tidak identik Pengambilan keputusan :
1. Jika probabilitas > 0,05; maka H0 diterima.
2. Jika probabilitas < 0,05; maka H0 ditolak.
Pada output SPSS (Levene statistic), check kolom sig (significance), harganya dibandingkan dengan nilai α (0,05) kemudian dibuat suatu kesimpulan.
Statistika Farmasi | 59 Anova (Analysis of variance)
Uji utama, bertujuan untuk menganalisa apakah sampel-sampel mempunyai rata-rata yang sama. Meskipun yang dianalisa adalah varian-nya, namun asumsinya digunakan untuk membedakan rata-rata sampel-sampel uji.
Perumusan hipotesis :
H0 : rata-rata populasi populasi adalah identik (distribusi rata-rata populasi adalah identik)
H1 : rata-rata populasi populasi adalah tidak identik (setidaknya ada rata-rata satu populasi yang nilainya berbeda dengan nilai rata-rata populasi yang lain)
Pengambilan keputusan :
1. Jika probabilitas > 0,05; maka H0 diterima.
2. Jika probabilitas < 0,05; maka H0 ditolak.
Pada output SPSS (ANOVA), check kolom sig (significance), harganya dibandingkan dengan nilai α (0,05) kemudian dibuat suatu kesimpulan.
60 | Statistika Farmasi
Post Hoc test
Apabila dari hasil Anava ditemukan bahwa rata-rata populasi populasi adalah berbeda bermakna maka dilanjutkan dengan Post Hoc test (uji t setelah Anava). Contoh : Tukey test, Bonferroni test, LSD test, Scheffe test, Duncan test, Sidak test, Gabriel test.
5. Repeated Anova
Metode ini digunakan untuk pengujian perbedaan rata- rata dari lebih dari dua sampel yang berpasangan. Asumsi penggunaan analisa varian adalah : populasi-populasi yang diuji berdistribusi normal, tidak perlu dilakukan pengujian homogenitas varian (karena subyeknya berpasangan atau sama subyek).
Langkah uji adalah sebagai berikut :
1. Pengujian distribusi normalitas data,
2. Apabila distribusi data normal, dilanjutkan analisa varian (anava), apabila setidaknya salah satu diantara syarat tersebut belum terpenuhi mana dilakukan transformasi data,
Statistika Farmasi | 61 3. Hasil transformasi data menghasilkan distribusi data normal maka dilanjutkan analisa varian, namun Apabila setelah beberapa cara transformasi data tetap tidak menghasilkan distribusi normal maka digunakan metoda non parametrik Uji Friedman,
4. Apabila dari anava menghasilkan perbedaan bermakna maka dilanjutkan dengan analisa post hoc atau uji t.
Perumusan hipotesis :
H0 : rata-rata pengukuran atau pengamatan antar kelompok adalah identik (distribusi rata-rata pengukuran antar kelompok adalah identik)
H1 : rata-rata pengukuran atau pengamatan antar kelompok adalah tidak identik (setidaknya ada rata-rata satu kelompok yang nilainya berbeda dengan nilai rata-rata kelompok pengukuran yang lain)
Pengambilan keputusan :
1. Jika probabilitas > 0,05; maka H0 diterima.
2. Jika probabilitas < 0,05; maka H0 ditolak.
62 | Statistika Farmasi
Pada output SPSS (Multivariate test), check kolom sig (significance), harganya dibandingkan dengan nilai α (0,05) kemudian dibuat suatu kesimpulan. Apabila hasilnya adalah berbeda bermakna maka dilanjutkan dengan analisa Post hoc.