Halo, statistician!
Bayangkan jika kita bisa membandingkan tiga atau lebih kelompok data untuk mengetahui apakah ada perbedaan yang signifikan di antara mereka. Bagaimana jika kita tidak dapat mengasumsikan data berdistribusi normal? Hari ini, kita akan menjawab pertanyaan itu dengan memahami Uji Kruskal-Wallis. Sebuah alat statistik non-parametrik yang digunakan untuk menguji perbedaan median di antara beberapa kelompok independen. Yuk, kita pelajari lebih dalam bagaimana ini bisa membuka wawasan baru dalam dunia statistik!
Uji Kruskal-Wallis adalah metode statistik yang digunakan untuk menguji apakah terdapat perbedaan yang signifikan antara tiga atau lebih kelompok yang independen. Uji ini merupakan alternatif dari ANOVA satu arah ketika asumsi normalitas tidak terpenuhi. Uji ini didasarkan pada peringkat data dan tidak memerlukan asumsi distribusi normal, sehingga lebih fleksibel dalam berbagai situasi penelitian.
Tujuan dari Uji Kruskal-Wallis adalah untuk menentukan apakah setidaknya ada satu kelompok yang memiliki median yang berbeda secara signifikan dibandingkan dengan kelompok lainnya. Uji Kruskal-Wallis digunakan untuk menguji tiga sampel atau lebih tidak berhubungan (independent) bila datanya berbentuk ordinal.
Persyaratan uji Kruskal-Wallis:
• Data berskala ordinal atau numerik.
• Observasi dalam setiap kelompok harus independen.
• Distribusi data dalam setiap kelompok tidak harus normal, tetapi memiliki bentuk yang serupa
Langkah-langkah uji Kruskal-Wallis:
1. Tentukan H0 dan H1
2. Tentukan tingkat signifikansi (α)
3. Hitung statistik uji H
4. Bandingkan nilai H hitung dengan nilai kritis dari distribusi chi-square
5. Ambil keputusan hipotesis
• Hipotesis dalam uji Kruskal-Wallis:
H0: Tidak ada perbedaan median antar kelompok (median semua kelompok sama)
H1: Setidaknya ada satu kelompok dengan median yang berbeda
• Tingkat Signifikansi (α)
Nilai α adalah probabilitas terjadinya kesalahan tipe I, yaitu kesalahan saat menolak H0 yang sebenarnya benar. Tingkat signifikansi ini dapat disesuaikan dengan keinginan peneliti, namun nilai α yang umum digunakan adalah 0,05 (5%) dan 0,01 (1%).
• Uji Statistik (H)
Uji statistik dalam uji Kruskal-Wallis didasarkan pada peringkat data dan dihitung menggunakan rumus:
Dimana:
• N = total jumlah sampel
• Ri = jumlah peringkat dalam kelompok i
• ni = jumlah sampel dalam kelompok i
Hasil perhitungan nilai H kemudian dibandingkan dengan nilai kritis dari distribusi chi-square dengan derajat kebebasan (df) = k-1, di mana k adalah jumlah kelompok.
• Kriteria Uji
Jika H hitung > nilai kritis chi-square, maka H0 ditolak.
Jika H hitung < nilai kritis chi-square, maka H0 diterima.
• Kesimpulan
Demikian penjelasan mengenai Uji Kruskal-Wallis. Dengan memahami konsep ini, kita dapat menguji perbedaan median antara tiga atau lebih kelompok independen tanpa harus memenuhi asumsi distribusi normal. Uji ini menjadi alternatif yang fleksibel bagi ANOVA satu arah dalam berbagai situasi penelitian. Pastikan untuk selalu memeriksa persyaratan uji agar hasil yang diperoleh lebih valid. Semoga penjelasan ini bermanfaat dan membantu kalian dalam memahami penerapan Uji Kruskal-Wallis dalam analisis data.
Sumber :
1. Modul Praktikum Analisis Data 1 Program Studi Statistika FMIPA, Universitas Islam Bandung
2. Teti Sofia Yanti, “Tiga Sampel atau Lebih Saling Bebas : Uji Kruskall Wallis”
