Cara Menghitung Effect Size: Panduan Lengkap untuk Sobat TeknoBgt

Hello Sobat TeknoBgt! Apakah kamu sedang melakukan penelitian atau analisis data? Jika iya, mungkin kamu sudah pernah mendengar tentang istilah “effect size”. Effect size adalah ukuran untuk mengetahui seberapa besar pengaruh variabel bebas terhadap variabel terikat dalam suatu penelitian atau analisis data. Dalam artikel ini, kami akan membahas secara detail tentang cara menghitung effect size. Simak sampai selesai ya!

Apa itu Effect Size?

Sebelum membahas lebih jauh tentang cara menghitung effect size, penting untuk memahami terlebih dahulu apa itu effect size. Effect size adalah ukuran yang digunakan untuk mengukur seberapa besar pengaruh variabel bebas terhadap variabel terikat dalam suatu penelitian atau analisis data. Dalam penelitian, effect size berguna untuk mengetahui apakah suatu variabel bebas benar-benar memiliki pengaruh terhadap variabel terikat atau tidak.

Umumnya, effect size dihitung setelah melakukan uji statistik seperti t-test, ANOVA, chi-square, atau regresi linear. Dalam uji statistik tersebut, kita mendapatkan hasil nilai p-value untuk menentukan signifikansi suatu variabel. Namun, nilai p-value saja tidak cukup untuk mengetahui seberapa besar pengaruh suatu variabel terhadap variabel terikat. Oleh karena itu, diperlukan penghitungan effect size.

Jenis-jenis Effect Size

Terdapat beberapa jenis effect size yang umum digunakan dalam penelitian, antara lain:

Cohen’s d digunakan untuk mengukur effect size dalam uji beda dua sampel seperti t-test. Eta-squared digunakan dalam uji ANOVA untuk mengukur seberapa besar variasi antara kelompok dibandingkan dengan variasi dalam kelompok. Odds Ratio digunakan dalam uji chi-square untuk mengukur seberapa besar kemungkinan suatu kejadian terjadi di kelompok yang satu dibandingkan dengan kelompok yang lain.

Cara Menghitung Cohen’s d

Langkah-langkah dalam menghitung Cohen’s d adalah sebagai berikut:

1. Hitung mean dan standar deviasi dari kedua sampel.
2. Hitung selisih antara mean kedua sampel.
3. Bagi selisih mean dengan standar deviasi kedua sampel.

Contoh: Dalam suatu penelitian, terdapat dua kelompok yaitu kelompok A dan kelompok B. Rata-rata nilai pada kelompok A adalah 75 dan rata-rata nilai pada kelompok B adalah 80. Standar deviasi pada kelompok A adalah 10 dan standar deviasi pada kelompok B adalah 12. Berapa nilai Cohen’s d untuk uji beda dua sampel ini?

Jawab:

1. Mean kelompok A = 75, Mean kelompok B = 80, SD kelompok A = 10, SD kelompok B = 12.
2. Selisih mean = 80 – 75 = 5.
3. Cohen’s d = 5 / sqrt((10^2 + 12^2) / 2) = 0,37.

Jika nilai Cohen’s d kurang dari 0,2, maka pengaruh variabel bebas dapat dianggap kecil. Jika nilai Cohen’s d antara 0,2 hingga 0,5, maka pengaruh variabel bebas dapat dianggap sedang. Sedangkan jika nilai Cohen’s d lebih dari 0,5, maka pengaruh variabel bebas dapat dianggap besar.

Cara Menghitung Eta-squared

Langkah-langkah dalam menghitung Eta-squared adalah sebagai berikut:

1. Hitung SSbetween (sum square between) dan SStotal (sum square total) dari uji ANOVA.
2. Bagi SSbetween dengan SStotal.

Contoh: Dalam suatu penelitian, terdapat tiga kelompok yaitu kelompok A, B, dan C. Terdapat perbedaan rata-rata antara ketiga kelompok tersebut. Berapa nilai Eta-squared untuk uji ANOVA ini?

Jawab:

1. SSbetween = 250, SStotal = 1000.
2. η² = 250 / 1000 = 0,25.

Jika nilai Eta-squared kurang dari 0,01, maka pengaruh variabel bebas dapat dianggap kecil. Jika nilai Eta-squared antara 0,01 hingga 0,06, maka pengaruh variabel bebas dapat dianggap sedang. Sedangkan jika nilai Eta-squared lebih dari 0,06, maka pengaruh variabel bebas dapat dianggap besar.

Cara Menghitung Odds Ratio

Langkah-langkah dalam menghitung Odds Ratio adalah sebagai berikut:

1. Hitung frekuensi kejadian (a), frekuensi non-kejadian (b), frekuensi non-kejadian pada kelompok lain (c), dan frekuensi kejadian pada kelompok lain (d) dari tabel 2×2 pada uji chi-square.
2. Hitung nilai Odds Ratio dengan rumus OR = (a x d) / (b x c).

Contoh: Dalam suatu penelitian, terdapat dua kelompok yaitu kelompok A dan kelompok B. Terdapat perbedaan dalam frekuensi kejadian suatu penyakit antara kedua kelompok tersebut. Berapa nilai Odds Ratio untuk uji chi-square ini?

Jawab:

1. a = 50, b = 150, c = 20, d = 180.
2. OR = (50 x 180) / (150 x 20) = 2.

Jika nilai Odds Ratio kurang dari 1, maka kemungkinan kejadian lebih besar pada kelompok pembanding. Jika nilai Odds Ratio sama dengan 1, maka tidak terdapat perbedaan kemungkinan kejadian antara kedua kelompok. Sedangkan jika nilai Odds Ratio lebih dari 1, maka kemungkinan kejadian lebih besar pada kelompok yang diuji.

FAQ (Frequently Asked Questions)

1. Apa beda effect size dengan p-value?

Nilai p-value digunakan untuk mengetahui signifikansi suatu variabel dalam penelitian atau analisis data. Nilai p-value yang kecil menandakan bahwa hasil yang diperoleh tidak terjadi secara kebetulan dan memang signifikan. Namun, nilai p-value tidak memberi informasi tentang seberapa besar pengaruh variabel bebas terhadap variabel terikat. Oleh karena itu, diperlukan penghitungan effect size untuk mengetahui besarnya pengaruh variabel bebas pada variabel terikat.

2. Apa beda Cohen’s d dengan Pearson’s r?

Cohen’s d dan Pearson’s r keduanya digunakan untuk mengukur hubungan antara dua variabel dalam penelitian atau analisis data. Namun, Cohen’s d digunakan untuk uji beda dua sampel sementara Pearson’s r digunakan untuk uji korelasi antara dua variabel. Selain itu, Cohen’s d menghasilkan nilai tanda seperti + atau – yang menunjukkan arah pengaruh variabel bebas pada variabel terikat. Sedangkan Pearson’s r menghasilkan nilai antara -1 hingga 1 yang menunjukkan kekuatan hubungan antara dua variabel.

3. Apa saja jenis-jenis effect size?

Terdapat beberapa jenis effect size yang umum digunakan dalam penelitian, antara lain Cohen’s d, Eta-squared, Odds Ratio, r-square, phi, dan masih banyak lagi. Jenis effect size yang digunakan tergantung pada jenis uji statistik dan tujuan penelitian atau analisis data.

4. Kapan saya perlu menghitung effect size?

Anda perlu menghitung effect size setelah melakukan uji statistik seperti t-test, ANOVA, chi-square, atau regresi linear. Penghitungan effect size berguna untuk mengetahui seberapa besar pengaruh variabel bebas terhadap variabel terikat dalam suatu penelitian atau analisis data.

5. Apa arti dari nilai effect size yang kecil, sedang, dan besar?

Interpretasi nilai effect size yang kecil, sedang, dan besar berbeda-beda tergantung pada jenis effect size yang digunakan. Namun, secara umum, nilai Cohen’s d atau Eta-squared kurang dari 0,2 dapat dianggap kecil, antara 0,2 hingga 0,5 dapat dianggap sedang, dan lebih dari 0,5 dapat dianggap besar.

6. Apa beda Odds Ratio dan Relative Risk?

Odds Ratio dan Relative Risk digunakan untuk mengukur hubungan antara dua kelompok dalam penelitian atau analisis data. Namun, Odds Ratio digunakan untuk mengukur kemungkinan suatu kejadian terjadi pada kelompok yang satu dibandingkan dengan kelompok yang lain. Sedangkan Relative Risk digunakan untuk mengukur risiko suatu kejadian terjadi pada kelompok yang satu dibandingkan dengan kelompok yang lain.

Kesimpulan

Sekarang kamu sudah memahami tentang apa itu effect size dan jenis-jenis effect size yang umum digunakan dalam penelitian. Selain itu, kamu juga sudah mengetahui langkah-langkah dalam menghitung Cohen’s d, Eta-squared, dan Odds Ratio. Dengan memahami tentang effect size ini, kamu dapat mengetahui seberapa besar pengaruh variabel bebas pada variabel terikat dalam suatu penelitian atau analisis data. Semoga bermanfaat dan sampai jumpa di artikel menarik lainnya!

Cara Menghitung Effect Size: Panduan Lengkap untuk Sobat TeknoBgt