3.5.3 Analisis Varian Anava Klasifikasi Tunggal
Analisis varian klasifikasi tunggal digunakan untuk mengetahui ada tidaknya perbedaan tiap sampelnya. Adapun rumus anava adalah sebagai
berikut :
Tabel 3.9 Rumus Analisis Varian Klasifikasi Tunggal
Sumber Varian
SV Derajat Bebas
db Jumlah Kuadrat
JK Rerata JK
MK
Sampel a db
a
= a – 1
JK
a
= N
X b
X
2 2
MK
a
=
a a
db JK
Panelis b db
b
= b – 1
JK
b
= N
Xt a
Xt
2 2
MK
b
=
b b
db JK
Error c db
c
= db
a
-db
b
JK
C
= JK
t
– JK
a
- JK
b
MK
c
=
c c
db JK
Total a x b
– 1 JK
t
= N
Xt X
2 2
Sumber : Kartika, 1988 : 86 Keterangan :
N = Jumlah Subyek Keseluruhan
a = Banyaknya sampel
b = Jumlah panelis
∑ X
2
= Jumlah nilai total panelis ∑ ∑Xt
2
= Jumlah total nilai sampel ∑ Xt
2
= Jumlah total nilai
N Xt
2
= Faktor koreksi
Ketentuan analisis varian jika Fo F
t
pada daftar signifikansi 5 maka Ho ditolak dan Ha diterima. Maka diantara sampel terdapat perbedaan
yang nyata. Sebaliknya jika Fo F
t
maka Ho diterima dan Ha ditolak. Uji anava pada penelitian ini dihitung menggunakan SPSS 15. Hal ini
dilakukan dengan pertimbangan untuk mempersingkat waktu dan agar data yang didapat akurat. Ketentuan dari uji anava yaitu jika hasil uji
menunjukkan koefisien signifikansi p lebih kecil dari 0,05 p0,05, maka dapat dikatakan ada perbedaan antar sampel.
Untuk mengetahui apakah hasil eksperimen memperoleh hasil yang berbeda nyata atau tidak, maka dilakukan analisis lanjutan. Dalam penelitian
ini uji lanjutan yang digunakan adalah Uji Tukey. Uji tukey digunakan apabila dari perhitungan anava klasifikasi
tunggal menyebutkan adanya perbedaan tiap-tiap sampel, jika tidak ada perbedaan maka tidak perlu dilakukan uji lanjutan atau uji tukey. Dalam uji
tukey digunakan rumus sebagai berikut: Standar error =
Panelis Jumlah
Error Kuadrat
Jumlah Rerata
Kartika, 1988: 83 Selanjutnya mencari nilai LSD Least Signifikansi Difference
pembanding antar sampel, dapat dicari dengan menggunakan rumus :
Nilai Pembanding = Standart Error x Nilai LSD dari tabel
Kemudian hasilnya dibandingkan dengan nilai perbandingan antar sampel. Untuk menentukan perbandingan yang paling baik diantara sampel
A, B dan C yaitu dengan melihat Mean yang terbesar merupakan sampel tersebut kualitas baik.
3.5.4 Analisis Deskriptif Persentase
Kategori