Penerapan ANAVA Desain Pengukuran Berulang dan Analisis Profil pada Pengujian Kesamaan Rata-Rata Indeks Pembangunan Kebudayaan di Indonesia Tahun 2018–2022
Year: 2025
Type: conference-paper
Abstract: . Repeated measures refer to a set of data collected from the same subjects at several time points or under different conditions. To test for differences in means across time points or conditions, Analysis of Variance (ANOVA) is commonly used. However, because data across conditions tend to be highly correlated, the use of conventional ANOVA (Completely Randomized Design) may lead to reduced test sensitivity due to increased error. Therefore, alternative analyses are needed to minimize such errors. There are two alternative approaches: the first is a univariate approach, where ANOVA includes the experimental units in the statistical model and uses the F-test. The second approach is profile analysis, which is equivalent to testing a mean vector using the Hotelling’s T² statistic. Assumptions required to determine the distribution of the test statistic include multivariate normality and homogeneous variances. Repeated measures ANOVA and profile analysis are used to test the differences in the average scores of the Cultural Development Index (CDI) in Indonesia from 2018 to 2022. If the results from repeated measures ANOVA and/or profile analysis indicate significant differences, a follow-up test using the Bonferroni method is required to identify which groups differ significantly. The results from the repeated measures design and profile analysis showed that there were significant differences in the average Cultural Development Index scores in Indonesia across years (2018–2022) at the 1% significance level. Abstrak. Pengukuran berulang adalah sekumpulan data yang diperoleh dari subjek yang sama pada beberapa titik waktu atau kondisi yang berbeda. Untuk menguji perbedaan rata-rata antar titik waktu atau kondisi, biasanya digunakan Analisis Varians (ANAVA). Namun, karena data antar kondisi memiliki korelasi yang cukup erat, penggunaan ANAVA biasa (RAL) akan menyebabkan uji yang tidak sensitif karena kekeliruan meningkat. Oleh karena itu, diperlukan alternatif analisis yang dapat menurunkan kekeliruan. Terdapat dua pendekatan alternatif, yaitu secara univariat ANAVA dibangun dengan memasukan unit eksperimen ke dalam model statistik, kemudian statistik uji F digunakan. Pendekatan kedua adalah dengan menggunakan analisis profil yang identik dengan pengujian sebuah vektor rata-rata dimana statistik T² Hotelling digunakan untuk pengujian. Asumsi yang diperlukan untuk menentukan distribusi statistik uji adalah distribusi normal multivariat dan varians homogen. ANAVA untuk desain pengukuran berulang dan analisis profil digunakan untuk menguji perbedaan rata-rata skor Indeks Pembangunan Kebudayaan di Indonesia antar tahun 2018-2022. Jika hasil pengujian ANAVA desain pengukuran berulang dan atau analisis profil menunjukkan adanya perbedaan yang signifikan, maka diperlukan uji lanjut untuk mengidentifikasi kelompok mana yang memiliki perbedaan nyata menggunakan uji Bonferroni. Berdasarkan hasil pengujian desain pengukuran berulang dan analisis profil menunjukkan bahwa terdapat perbedaan rata-rata Indeks Pembangunan Kebudayaan di Indonesia antar tahunnya (2018-2022) pada taraf nyata 1%.
Authors: Rani Amelia Putri, Suwanda
Institution: Bandung Islamic University
Language: English
Subfield: Statistics and Probability
Field: Mathematics
Domain: Physical Sciences
Open Access status: diamond
OpenAlex ID: W4413333022