Uji Homogenitas: Pengertian, Syarat, Kaidah, & Contohnya

Siti Khadijah Azzukhruf Firdausi

•

26 January 2024

•

2859

Uji homogenitas adalah salah satu metode statistik dengan peran penting. Metode ini tidak hanya terbatas pada statistik tapi juga digunakan dalam analisis data.

Secara umum, uji homogenitas adalah metode yang digunakan para data scientist, data analyst, dan researcher untuk menguji kelompok data. Untuk mempelajari lengkapnya, baca artikel ini sampai habis ya!

Apa itu Uji Homogenitas?

Uji homogenitas adalah metode statistik yang digunakan untuk menguji kelompok data dalam penelitian. Tujuan dari uji homogenitas adalah untuk melihat apakah kelompok data yang diuji memiliki tingkat penyebaran data serupa atau tidak.

Apabila hasil uji menunjukkan bahwa data homogen, maka semua kelompok memiliki varians yang serupa. Sebaliknya, hasil yang tidak homogen menunjukkan adanya perbedaan signifikan dalam penyebaran data antar kelompok.

Oleh sebab itu, pelaksanaan uji homogenitas adalah hal penting dalam penelitian. Pasalnya, hasil itu bisa memastikan bahwa kelompok data yang digunakan adil dan setara.

Apa Saja Syarat Uji Homogenitas?

Untuk mendapatkan hasil valid dan reliabel, ada beberapa syarat uji homogenitas yang harus dipenuhi. Berikut adalah syarat utamanya:

1. Sampel Data Bersifat Independen

Pertama, syarat uji homogen adalah sampel data bersifat independen. Maksud dari syarat ini adalah kelompok data yang diperiksa harus tidak saling memengaruhi atau terikat,

Misalnya, saat ingin menggunakan uji homogenitas untuk membandingkan prestasi belajar di dua sekolah berbeda. Maka, apa yang terjadi di sekolah A tidak boleh memengaruhi hasil di sekolah B.

Syarat ini benar-benar harus diperhatikan. Pasalnya, syarat ini bisa memastikan perbedaan di keduanya akurat tanpa adanya faktor eksternal. Data independen menunjukkan bahwa perbedaan terjadi karena karakteristik tiap kelompok tanpa adanya pengaruh eksternal.

2. Varians Serupa atau Homogen

Kedua, syarat uji homogen adalah tingkat penyebaran atau varians kurang lebih harus sama. Contohnya, ketika membandingkan tinggi badan antara dua kelompok atlet.

Maka, varians tinggi badan di kedua kelompok tersebut harus mirip. Apabila salah satunya memiliki variasi tinggi badan yang jauh berbeda, maka perbandingan antara dua kelompok tidak sesuai.

Baca Juga: Apa itu Analisis Data Kategorik? Manfaat & Metode Yang Digunakan!

3. Data Berdistribusi Normal

Berikutnya, syarat uji homogen adalah data berdistribusi normal. Syarat tersebut mengharuskan data dalam kelompok teruji mengikuti pola distribusi normal atau bentuk lonceng.

Artinya, sebagian besar data berkumpul di sekitar nilai rata-rata. Lalu, jumlah data menurun secara simetris saat menjauhi rata-rata.

Misalnya, dalam kasus mengukur tinggi badan. Sebagian besar orang akan memiliki tinggi yang dekat dengan rata-rata. Sementara itu, jumlah orang yang sangat pendek atau tinggi sekali lebih sedikit.

4. Sampel Diambil Secara Acak

Syarat uji homogenitas terakhir adalah sampel diambil secara acak. Artinya, sampel atau data yang diperiksa harus dipilih secara acak dari populasi lebih besar. Dengan cara ini, setiap anggota populasi memiliki kesempatan yang sama untuk dipilih.

Contohnya ketika kita ingin mempelajari kebiasaan makan pelajar. Maka, sampel pelajar harus dipilih acak dari berbagai latar belakang bukan hanya dalam golongan tertentu.

Kaidah Uji Homogenitas

Kaidah uji homogenitas adalah aturan yang digunakan untuk menentukan apakah kelompok data dalam suatu penelitian memiliki varians serupa. Hal ini penting untuk memastikan bahwa kelompok yang dibandingkan dalam analisis benar sebanding.

Berikut adalah beberapa kaidah dalam menentukan uji homogenitas:

1. Memilih Uji Statistik

Pertama, kaidah uji homogenitas adalah memilih uji statistik yang paling tepat. Pemilihan uji yang tepat bisa bergantung pada kondisi data. Kondisi data bisa berupa distribusi normal dan ukuran sampel.

Beberapa uji statistik yang bisa digunakan untuk menguji homogenitas varians adalah:
Uji Levene
Uji Bartlett
Uji Brown-Forsythe

2. Penentuan Nilai Signifikansi (P-value)

Berikutnya, kaidah uji homogenitas adalah untuk menentukan nilai signifikansi (P-value). Nilai signifikansi yang dihasilkan dari uji statistik akan digunakan untuk menentukan homogenitas varians.

Berikut kriterianya:
Jika nilai P ≥ 0,05 maka varians antar kelompok dianggap homogen.
Jika nilai P < 0,05, maka varians antar kelompok dianggap tidak homogen.

Baca Juga: Data Rasio - Definisi, Contoh, dan Cara Menganalisisnya

Contoh Uji Homogenitas

Setelah memahami pengertian hingga kaidahnya, selanjutnya mari pelajari konsep ini dari contoh kasusnya. Dalam contoh berikut, MinDi bakal berikan kasus penelitian untuk mengetahui efek dari metode pengajaran baru pada siswa dari beragam sekolah.

Sebelum melakukan analisis lebih lanjut, ada beberapa hal yang perlu dipastikan. Hal tersebut adalah varians skor tes siswa dalam setiap sekolah adalah serupa. Untuk memastikan hal tersebut, uji homogenitas akan digunakan.

Berikut adalah contoh penerapannya:

1. Situasi Penelitian

Sekolah A, B, dan C menerapkan metode pengajaran baru pada siswa. Setiap sekolah melakukan tes untuk mengukur efektivitas metode tersebut. Tujuannya adalah untuk melihat apakah perbedaan skor tes antara ketiga sekolah tersebut signifikan.

2. Langkah Penelitian

Pengumpulan Data: Skor tes dari sejumlah siswa dari ketiga sekolah dikumpulkan.
Lakukan Uji Homogenitas:

Uji Levene atau Bartlett digunakan untuk mengetes homogenitas varians skor tes antar sekolah.
Software statistik digunakan sebagai penunjang dalam perhitungan nilai P berdasarkan data skor tes dari ketiga sekolah.

Interpretasi Hasil Uji:

Jika nilai P ≥ 0,05, maka varians antar sekolah homogen.
Jika nilai P < 0,05, maka varians antar sekolah tidak homogen.

Lanjutan Analisis:

Apabila hasilnya homogen, langkah berikutnya adalah melanjutkan analisis statistik dengan metode ANOVA. Tujuannya adalah untuk membandingkan rata-rata skor tes antar sekolah.
Apabila hasilnya tidak homogen, maka metode statistik lain yang tidak mengasumsikan homogenitas varians harus digunakan. Tujuannya adalah untuk melihat penyebab ketidakhomogenan.

Itulah penjelasan mengenai uji homogenitas mulai dari pengertian hingga contohnya. Dari penjelasan di atas, dapat disimpulkan bahwa uji homogenitas adalah langkah penting untuk memvalidasi langkah selanjutnya dalam penelitian.

Selain itu, pembahasan di atas juga menunjukkan bahwa pemahaman kuat soal statistik dan analisis data adalah hal penting. Terlebih lagi, keterampilan tersebut juga sangat berguna bagi industri data science.

Buat Sobat MinDi yang tertarik untuk memperdalam keterampilan analitis, MinDi rekomendasikan kamu untuk ikut Bootcamp Data Science Dibimbing.id.

Bukan hanya untuk kamu yang ingin meningkatkan skill analisis, program ini juga cocok bagi career-switcher. Dengan mengikuti bootcamp ini, Sobat MinDi bisa belajar A-Z data science dengan profesional dan silabus beginner-friendly.

Selain itu, Sobat MinDi juga bisa praktik langsung dengan real-case project. Pokoknya, kamu bakal dibimbing sampai jadi! Menarik bukan?

Yuk, segera gabung dan kejar karir yang lebih baik bareng Dibimbing.id!