## Uji homogenitas sebagai syarat pengujian analisis
Rektor Sianturi
Prodi Matematika, FMIPA, Universitas HKBP Nommensen Pematangsiantar
rektorsianturi99@gmail.com

## Abstrak
Uji homogenitas adalah prosedur uji statistik yang bertujuan untuk menunjukkan bahwa dua atau lebih kelompok sampel data diambil dari populasi yang memiliki varians yang sama. Jenis penelitian ini adalah penelitian kualitatif. Dalam penelitian kualitatif, peneliti tidak terjun langsung ke lapangan untuk mencari sumber data penelitian. Salah satu penelitian yang termasuk dalam penelitian kualitatif adalah penelitian kepustakaan.  Pengujian  persyaratan  analitik  merupakan  konsep  dasar  untuk  menentukan  statistik  uji mana  yang  diperlukan,  apakah  pengujian  tersebut  menggunakan  statistik  parametrik  atau  non parametrik.  Langkah-langkah  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini  adalah  sebagai  berikut:  (1) menemukan buku atau artikel yang relevan dengan masalah yang akan diteliti; (2) mengutip sumber atau memberikan dokumentasi dari sumber yang digunakan; dan (3) menganalisis dan menyajikan temuan penelitian.  Uji  syarat,  yaitu  uji  homogenitas  varians  populasi  dalam  sebaran  data  penelitian.  Uji homogenitas menggunakan statistik uji F, uji Bartlett, uji Levene, uji Cohran, dan uji Harley. Kesimpulan dari penelitian ini adalah betapa pentingnya pengujian syarat analisis ini, penulis menyarankan kepada peneliti untuk memperhatikan pengujian syarat analisis terlebih dahulu sebelum melakukan pengujian hipotesis, sehingga pengujian hipotesis yang kami ajukan adalah sesuai dengan uji statistik inferensial yang kita butuhkan dalam mengolah data hasil belajar.
Kata Kunci : Uji Homogenitas, Analisis Persyaratan, Statistik Matematika.

## Abstract
Homogeneity test is a statistical test procedure that aims to show that two or more groups of data samples are taken from a population that has the same variance. This type of research is qualitative research. In qualitative research, researchers do not go directly to the field to find sources of research data. One of the studies included in qualitative research is library research. Analytical requirements testing is a basic concept to determine which test statistics are required, whether the test uses parametric or non-parametric statistics. The steps taken in this research are as follows: (1)  finding  books  or  articles  that  are  relevant  to  the  problem  to  be  studied;  (2)  citing  sources  or  providing documentation  of  the  sources  used;  and  (3)  analyze  and  present  research  findings.  Test  conditions,  namely  the homogeneity  test  of  the  population  variance  in  the  distribution  of  research  data.  Homogeneity  test  used  F  test statistics, Bartlett test, Levene test, Cohran test, and Harley test. The conclusion of this study is how important it is to test the terms of this analysis, the authors suggest researchers to pay attention to testing the conditions of analysis first before testing the hypothesis, so that the hypothesis testing that we propose is in accordance with the inferential statistical tests that we need in processing the result data.
Keywords: Homogeneity Test, Requirements Analysis; Mathematical Statistics.
 Corresponding author : Rektor Sianturi Email      : rektorsianturi99@gmail.com
Volume 8 No 1
Juli 2022
Diterima: 16 April 2022 Direvisi: 20 Juni 2022 Diterbitkan: 29 Juli 2022
Jurnal Pendidikan, Sains Sosial, dan Agama

## PENDAHULUAN
Permasalahan-permasalahan  yang  sering  dihadapi  oleh  peneliti,  sering berhubungan  tentang  penarikan  kesimpulan  berdasarkan  data  mengenai  suatu  sistem ilmu. Setiap permasalahan harus  melibatkan  penggunaan data percobaan dan penarikan kesimpulan  berdasarkan  data  resmi  Sari  et  al.,  (2022);Wijaya,  (2020);Purba, Fadhilaturrahmi,  Purba,  &  Siahaan,  (2021).  Data  tiap  percobaan  atau  permasalahan, memerlukan suatu dugaan (estimasi). Estimasi  dapat  dirumuskan dalam bentuk hipotesis statistic  HR,  (2018);Dette  et  al.,  (2020).  Prosedur  seorang  peneliti  untuk  menyimpulkan yakni menerima atau menolak hipotesis statistik, membutuhkan suatu statistik inferensial. Statistik  inferensial  berhubungan  dengan  pendugaan  populasi  dan  pengujian  hipotesis statistik dari data atau keadaan atau fenomena yang ada (Stapor, 2020). Dengan demikian, statistika  inferensial  berfungsi  untuk  meramalkan  mengontrol  keadaan  atau  kejadian (Cousineau, 2020).
Kebenaran dan tidak nya suatu hipotesis statistik tidak akan pernah diketahui secara pasti, kalau tidak seluruh populasi diamati atau dijadikan sampel penelitian. Perumusan suatu hipotesis statistik dipengaruhi oleh peluang kesimpulan yang  keliru (Li & Tong, 2020).  Bila seorang peneliti ingin mencari dukungan yang kuat terhadap suatu estimasi, peneliti  akan  berusaha  menempatkan  estimasinya  dalam  bentuk  penolakan  estimasi. Misalnya  peneliti  dalam  bidang  matematika  ingin  menunjukkan  kenyataan  yang  kuat bahwa  metode  pembelajaran Discovery dapat  meningkatkan  hasil  belajar  matematika peserta  didik  maka  hipotesis  yang  diuji  seharusnya  berbentuk  “Metode  pembelajaran Discovery tidak  dapat  menaikkan  hasil  belajar  matematika  peserta  didik”.  Akibatnya, estimasi diperkuat dengan penolakan. Begitupula sebaliknya, untuk mendukung estimasi bahwa metode pembelajaran Discovery lebih baik dari metode pembelajaran lainnya, maka peneliti  menguji  hipotesis  bahwa  tidak  terdapat  perbedaan  hasil belajar peserta didik yang  diajar  dengan  menerapkan  metode  pembelajaran Discovery dengan  metode pembelajaran lainnya (Affandi et al., 2022).
Dalam  rangka  menguji  hipotesis  statistik,  maka  peneliti  terlebih  dahulu menentukan statistik uji mana yang tepat digunakan, apakah menggunakan uji statistik parametrik  atau  non  parametrik  (ORCAN,  2020).  Dalam  penggunaan  uji  statistik parametrik  dan  non  parametrik,  perlu  dilaksanakan  uji  persyaratan  analisis.  Pengujian dengan uji statistik inferensial parametrik mensyaratkan uji normalitas, uji homogenitas variansi,  dan  uji  linearitas  Khadse  et  al.,  (2020);Osma-Pinto  et  al.,  (2020).  Langkah  uji hipotesis  statistik  yang  dapat  dilakukan  oleh  seorang  peneliti  dalam  melakukan  uji persyaratan  analisis,  yakni:  (1)  rumuskan  hipotesis  H 0 dan  H 1 ;  (2)  Tetapkan  tingkat signifikansi α ; (3) Tetapkan daerah kritis atau daerah dimana H 0 ditolak atau  H 1 diterima; (4) Tetapkan statistik uji; (5) Lakukan perhitungan; (6) Tarik Kesimpulan Emmert-Streib & Dehmer,  (2019);Yuan  et  al.,  (2017).  Berdasarkan  pembahasan  di  atas,  melihat  begitu pentingnya  uji  syarat  analisis  ini, maka  tulisan  ini  akan  memperkenalkan,  sekaligus memberikan  pengetahuan  terkait  dengan  uji  syarat  analisis.  Uji  syarat  analisis  yang
dibahas  dalam  tulisan  ini  adalah  uji  homogenitas  variansi  populasi  dari  data  suatu penelitian.

## METODE
Penelitian semacam ini bersifat kualitatif Silverman, (2020);Skarbek, (2020). Peneliti tidak mencari sumber data penelitian di lapangan ketika melakukan penelitian kualitatif. Penelitian kepustakaan merupakan salah satu penelitian yang merupakan bagian dari penelitian kualitatif (Tutelman & Webster, 2020). Lebih filosofis dan teoritis daripada pengujian empiris berbasis lapangan dilakukan dalam tinjauan literatur ini. Studi ini didasarkan pada pemeriksaan prosedur penelitian universitas dan  buku  referensi  tentang  pembelajaran  statistik.  Langkah-langkah  yang  dilakukan  dalam penelitian  ini  adalah  sebagai  berikut:  (1)  menemukan  buku  atau  artikel  yang  relevan  dengan masalah yang akan diteliti; (2) mengutip sumber atau memberikan dokumentasi dari sumber yang digunakan; dan (3) menganalisis dan menyajikan temuan penelitian.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Uji Homogenitas
Uji homogenitas digunakan untuk mengetahui apakah beberapa  varian  populasi adalah sama atau tidak. Uji ini dilakukan sebagai syarat dalam analisis independent sample t test dan Anova. Asumsi yang mendasari dalam analisis varian (Anova) adalah bahwa varian dari populasi adalah sama. Uji kesamaan dua varians digunakan untuk menguji apakah sebaran data tersebut homogen atau tidak, yaitu dengan membandingkan  kedua variansnya. Jika dua  kelompok data atau lebih mempunyai varians yang sama besarnya, maka  uji  homogenitas  tidak  perlu  dilakukan  lagi  karena  datanya  sudah  dianggap homogen.  Uji  homogenitas  dapat  dilakukan  apabila  kelompok  data  tersebut  dalam distribusi normal. Uji homogenitas dilakukan untuk menunjukkan bahwa perbedaan yang terjadi pada uji statistik parametrik (misalnya uji t, Anava, Anacova) benar-benar terjadi akibat  adanya  perbedaan  antar  kelompok,  bukan  sebagai  akibat  perbedaan  dalam kelompok.
Uji  homogenitas  variansi  sangat  diperlukan  sebelum  membandingkan  dua kelompok atau lebih, agar perbedaan yang ada bukan disebabkan oleh adanya perbedaan data dasar (ketidakhomogenan kelompok yang dibandingkan). Ada beberapa rumus yang bisa digunakan untuk uji homogenistas variansi di antaranya: uji Bartlett, uji Levene, Uji Cochran, dan uji Harley.
Contoh:
Skor hasil belajar mahasiswa Program Studi Matematika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas HKBP Nomensen Pematangsiantar semester Genap Tahun Ajaran 2021/2022 sebagai berikut:
Tabel 1. Skor Hasil Belajar mahasiswa Prodi Matematika FMIPA No NAMA Sikap  Tugas Quis UTS UAS
1  IREN LAURENSIA SIALLAGAN 75 85 70 75 75 2  SAMUEL ALEX LUBIS 77 80 75 79 80 3  RISCHI SUGIARTI MANIK 83 85 78 75 82 4 DORTUA  BENJAMIN  POLA SILITONGA 80 78 78 75 75 5  MAHARANI SIAHAAN 79 80 75 70 80
Apakah varians kelima kelompok tersebut adalah Homogen?

## 1. Uji Bartlett
Uji Bartlett didasarkan pada suatu statistik yang distribusi teroknya memberikan nilai kritis yang tepat bila ukuran teroknya sama. Nilai-nilai kritis ini untuk ukuran terok yang sama dapat pula digunakan untuk menghasilkan hampiran  nilai-nilai  kritis  yang amat  teliti  untuk  ukuran  terok  yang  tidak  sama  (Utami,  2020).  Namun  demikian,  uji Bartlett  sangat  peka  terhadap  ketidaknormalan  distribusi,  sehingga  perlu  ada  uji normalitas distribusi skor masing-masing kelompok.
Langkah – langkah hipotesis uji Barlett:
1. Rumuskan hipotesis
H 0 : 2 1   2 2  = 2 3  = … = 2 k  H a : tidak semua varians sama
2. Tetapkan tingkat signifikansi
3. Tetapkan uji statitik
a. Tentukan varians masing- masing kelompok yaitu 2 1 s , 2 2 s , …, 2 k s b. Tentukan varians gabungan
2 p s = k N s n k i i i     1 2 ) 1 (
Dimana N adalah jumlah semua terok dan k adalah jumlah kelompok c. Tentukan b sebagai nilai peubah acak B yang berdistribusi Barlett yaitu:
b =         2 ) ( 1 1 2 1 2 2 1 2 1 ... 2 1 p k N n k n n s s s s k    

## 4. Kriteria pengujian
a. Jika n 1 = n 2 = … = n k = n maka tolak H 0 pada taraf keberartian  bila b < b k (  ,
n)
b. Jika urutan terok tidak sama maka tolak H 0 pada taraf keberartian  bila  b < b k (  , n 1 , n 2 , …, n k )
b k ( n 1 , n 2 , …, n k)  N n b n n b n n b n k k k k k ) ; ( ... ) ; ( ) ; ( 2 2 1 1      

## 5. Kesimpulan
Berdasarkan contoh diatas, diperoleh:
1. Hipotesis
H 0 : 2 1   2 2  = 2 3  = 2 4  = 2 5 
Uji homogenitas sebagai syarat pengujian analisis – Rektor Sianturi doi: 10.53565/pssa.v8i1.507
H a : tidak semua varians sama
2. Tingkat kepercayaan nya 5%
3. a. Varians Sikap = 7,36, varians Tugas = 8,24, Varians Quis= 8,56, Varians UTS = 8,16 dan Varians UAS = 8,24.
b. varians gabungan
2 p s = k N s n k i i i     1 2 ) 1 ( = 5 25 ) 24 , 8 ( 4 ) 16 , 8 ( 4 ) 56 , 8 ( 4 ) 24 , 8 ( 4 ) 36 , 7 ( 4      = 20 24 , 162 = 8,11
c. b =         2 ) ( 1 1 2 1 2 2 1 2 1 ... 2 1 p k N n k n n s s s s k     =             11 , 8 24 , 8 16 , 8 56 , 8 24 , 8 36 , 7 20 1 4 4 4 4 4 = 11 , 8 1018 , 8
= 0,9987
4. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  perhitungan 2  hitung =  8,1616    < 2  tabel =  11,070  maka  dapat disimpulkan  bahwa  H 0 diterima  sehingga  varians  kelima  data  tersebut  adalah Homogen atau berasal dari populasi yang memiliki varians yang sama.
Dengan menggunakan uji chi kuadrat maka uji barlett dapat ditentukan. Langkah – langkah hipotesis uji Barlett:
1. Rumuskan hipotesis
H 0 : 2 1   2 2  = 2 3  = … = 2 k  H a : tidak semua varians sama
2. Tetapkan tingkat signifikansi
3. Tetapkan uji statitik
a. Tentukan varians masing- masing kelompok yaitu 2 1 s , 2 2 s , …, 2 k s dengan S i2
=   1 2 2     n n x x

## b. Tentukan tabel perhitungan uji barlett
Sampel   N dk = n - 1 1/dk S i2 Log S i2 dk. Log S i2
c. Tentukan varians gabungan
S 2 =       ) 1 ( 1 2 i i i n S n
d. Menghitung harga satuan Barlett:
B =   ) 1 ( ) ( 2 i n S Log
e. Menghitung harga Chi Kuadrat ( 2  )
2  = Ln 10      2 log ) 1 ( i i S n B
dengan Ln 10 = 2,303

## 4. Kriteria pengujian
Terima  H 0 jika 2  hitung < 2  tabel dengan 2  tabel = 2  (1-  ;k-1) dan sebalik nya tolak H 0 5. Kesimpulan
Berdasarkan contoh diatas, diperoleh:
1. Hipotesis
H 0 : 2 1   2 2  = 2 3  = 2 4  = 2 5  H a : tidak semua varians sama
2. Taraf signifikansi 5%
3. a. Varians Sikap = 7,36, varians Tugas = 8,24, Varians Quis= 8,56, Varians UTS = 8,16 dan Varians UAS = 8,24.
b. Tabel perhitungan uji barlett
Tabel 2. Perhitungan Uji Bartlett Sampel n dk = n -1 1/dk S i2 Log S i2 dk. Log S i2 Sikap 5 4 0,25 7,36 0,8669 3,4675 Tugas 5 4 0,25 8,24 0,9159 3,6637 Quis 5 4 0,25 8,56 0,9325 3,7299 UTS 5 4 0,25 8,16 0,9117 3,6468 UAS 5 4 0,25 8,24 0,9159 3,6637 Jumlah 25 20 1,25 40,56 4,5429 18,1716 c. Varians gabungan
S 2 =       ) 1 ( 1 2 i i i n S n =
5 25 ) 24 , 8 ( 4 ) 16 , 8 ( 4 ) 56 , 8 ( 4 ) 24 , 8 ( 4 ) 36 , 7 ( 4      = 20 24 , 162 = 8,11 d. Harga satuan Bartlett
B =   ) 1 ( ) ( 2 i n S Log = 20 )). 11 , 8 ( ( Log = (0,9091).20 = 18,1826
e. 2  = Ln 10      2 log ) 1 ( i i S n B = (2,303)   1716 , 18 1826 , 18  = 0,0253
4. Kriteria pengujian Untuk menetukan tabel
2  = ) 4 ; 05 , 0 ( 2  = 11,070 maka terima  H 0 jika 2  hitung = 0.0253 < 2  tabel = 11,070.
5. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  perhitungan 2  hitung =  0,0253  < 2  tabel =  11,070  maka  dapat disimpulkan  bahwa  H 0 diterima  sehingga  varians  kelima  data  tersebut  adalah Homogen atau berasal dari populasi yang memiliki varians yang sama.
Uji homogenitas sebagai syarat pengujian analisis – Rektor Sianturi doi: 10.53565/pssa.v8i1.507

## 2. Uji Levene
Uji levene digunakan untuk menguji kesamaan varians dari beberapa populasi. Uji levene  merupakan  uji  alternatif  dari  uji  Bartlett.  Jika  ada  bukti  yang  kuat  bahwa  data berdistribusi  normal  atau  mendekati  normal,  maka  uji  Bartlett  lebih  baik  digunakan (Aprilina  et  al.,  2018).  Uji  Levene  menggunakan  analisis  varian  satu  arah.  Data ditranformasikan  dengan  jalan  mencari  selisih  masing-masing  skor  dengan  rata-rata kelompoknya.
Langkah – langkah hipotesis uji Levene:
1. Rumuskan hipotesis
H 0 : 2 1   2 2  = 2 3  = … = 2 k  H a : 2 i   2 j  untuk sedikitnya satu pasang (i,j).
2. Tetapkan tingkat signifikansi
3. Tetapkan uji statitik
W hitung =           k i n j i ij k i i i i z z k z z n k N 1 1 2 2 1 ) ( ) 1 ( ..) ( ) (
Dimana: n adalah jumlah perlakuan N = n x k k adalah banyak kelompok
i ij ij y y z  
i y adalah rata-rata dari kelompok ke – i
i z adalah rata-rata dari kelompok dari z i
.. z adalah rata-rata menyeluruh dari z ij

## 4. Kriteria pengujian
Tolak H 0 jika W hitung > ) , 1 ; ( k n k F    dan sebalik nya Terima H 0.

## 5. Kesimpulan
Berdasarkan contoh diatas, diperoleh:
1. H 0 : 2 1   2 2  = 2 3  = 2 4  = 2 5 
H a : tidak semua varians sama
2. Taraf signifikansi 5%
3. a. W hitung =           k i n j i ij k i i i i z z k z z n k N 1 1 2 2 1 ) ( ) 1 ( ..) ( ) (

## b. tabel perhitungan uji levene
Tabel 3. Perhitungan Uji Levene Sikap TUGAS QUIS UTS UAS
Z ij Z ij Z ij Z ij Z ij 75 3,80 85 3,40 70 5,20 75 0,20 75 3,40 77 1,80 80 1,60 75 0,20 79 4,20 80 1,60 83 4,20 85 3,40 78 2,80 75 0,20 82 3,60 80 1,20 78 3,60 78 2,80 75 0,20 75 3,40 79 0,20 80 1,60 75 0,20 70 4,80 80 1,60 Y = 78,80 Y =
81,60 Y = 75,20
Y = 74,80 Y =78,40 i Z =2,24 i Z = 2,72 i Z = 2,24 i Z = 1,92 i Z = 2,72 ... Z = 2,37
  2 ... Z Z i  =
0,0164   2 ... Z Z i  = 0,1239   2 ... Z Z i  = 0,0164   2 ... Z Z i  = 0,2007   2 ... Z Z i  = 0,1239   2   j i ij Z Z
= 11,712   2   j i ij Z Z
= 4,208   2   j i ij Z Z
= 17,712   2   j i ij Z Z
= 22,368   2   j i ij Z Z = 4,208
Sehingga diperoleh:
  2 ... .   i i i Z Z n =  5(0,0164)  +  5(0,1239)  +  5(0,0164)  +  5(0,2007)  +  5(0,1239)  =
2,4064   2    j i ij i Z Z = 11,712 + 4,208 +17,712 + 22,368 + 4,208 = 60,208 W hitung =           k i n j i ij k i i i i z z k z z n k N 1 1 2 2 1 ) ( ) 1 ( ..) ( ) ( = ) 208 , 60 )( 1 5 ( ) 4061 , 2 )( 5 30 (
  = ) 208 , 60 )( 4 ( ) 4061 , 2 )( 25 ( = 0,2498

## 4. Kriteria pengujian
Untuk memperoleh F tabel = F (0,05;4;20) = 2,866 maka terima H 0 jika W hitung = 0,2498 <  F tabel = 2,866. .
5. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  perhitungan  W hitung =  0,2498  <    F tabel =  2,866  maka  dapat disimpulkan  bahwa  H 0 diterima  sehingga varians  kelima  data tersebut  adalah Homogen atau berasal dari populasi yang memiliki varians yang sama.
3. Uji Cohran
Cohran mempertimbangkan seluruh variansi yang  akan  diuji  homogenitasnya, sehingga Uji Cohran lebih sensitif dibandingkan dengan uji Harley. Jika salah satu variansi kelompok jauh lebih besar dibandingkan dengan variansi kelompok yang lain, maka  uji Cohran tampak lebih baik daripada uji Harley (Priatna et al., 2020). Kesamaan uji Cohran dan  Uji  Harley  adalah  menuntut  adanya  kesamaan  n  dari  setiap  kelompok  yang  akan dicari homogenitasnya.
Uji homogenitas sebagai syarat pengujian analisis – Rektor Sianturi doi: 10.53565/pssa.v8i1.507
Langkah – langkah hipotesis uji Cohran:
1. Rumuskan hipotesis
H 0 : 2 1   2 2  H a : 2 1   2 2 
2. Tetapkan tingkat signifikansi
3. Tetapkan uji statitik
C hitung =
ians semua jumlah terbesar ians var var

## 4. Kriteria pengujian
Terima H 0 jika C hitung  C tabel atau Tolak H 0 jika C hitung > C tabel .
5. Kesimpulan
Berdasarkan contoh diatas, diperoleh:
1. Hipotesis
H 0 : 2 1   2 2 
H a : 2 1   2 2 
2. Taraf signifikansi 5%
3. Varians terbesar = 8,56 dan jumlah semua varians = 40,56 maka diperoleh:
C hitung =
ians semua jumlah terbesar ians var var = 56 , 40 56 , 8 = 0,2110

## 4. Kriteria pengujian
Untuk memperoleh C tabel maka digunakan tabel uji cohran yang diperoleh C tabel = C (0,05;5vs5) = 0,5441 sehingga Terima H 0 jika C hitung = 0,2110  C tabel = 0,5441.
5. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  perhitungan  C hitung =  0,2110  C tabel =  0,5441  maka  dapat disimpulkan  bahwa  H 0 diterima  sehingga varians  kelima  data tersebut  adalah Homogen atau berasal dari populasi yang memiliki varians yang sama.

## 4. Uji Harley
Uji  Harley  merupakan  uji  homogenitas  variansi  yang  sangat  sederhana  karena cukup  membandingkan  variansi  terbesar  dengan  variansi  terkecil.  Uji  homogenitas variansi dengan rumus  Harley  bisa  digunakan  jika  jumlah  sampel  antar  kelompok sama.   Misal  ada  dua populasi normal dengan varians 2 1  dan 2 2  .
Langkah – langkah hipotesis uji Harley:
1. Rumuskan hipotesis
H 0 : 2 1   2 2  H a : 2 1   2 2 
2. Tetapkan tingkat signifikansi
3. Tetapkan uji statitik
a. Varians dirumuskan:
S 2 =   1 2 2     n n x x
b. F hitung = terkecil ians terbesar ians var var

## 4. Kriteria pengujian
Tolak H 0 jika F hitung  ) , 1 ( 2 1 k n F   dan sebalik nya terima H 0.

## 5. Kesimpulan
Berdasarkan contoh diatas, diperoleh:
1. Hipotesis
H 0 : 2 1   2 2  H a : 2 1   2 2 
2. Taraf signifikansi 5%
3. Varians terbesar = 8,56 dan varians terkecil = 7,36 maka diperoleh:
F hitung = terkecil ians terbesar ians var var = 36 , 7 56 , 8 = 1,1630

## 4. Kriteria pengujian
Untuk memperoleh F tabel = F (0,05;4;5) = 5,192 sehingga terima H 0 jika F hitung = 1,1630 < F tabel = 5,192.
5. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  perhitungan  F hitung =  1,1630  <  F tabel =  5,192  maka  dapat disimpulkan  bahwa  H 0 diterima  sehingga varians  kelima  data tersebut  adalah Homogen atau berasal dari populasi yang memiliki varians yang sama.

## KESIMPULAN
Berdasarkan pembahasan dapat disimpulkan bahwa uji persyaratan analisis sangat dibutuhkan, dalam rangka seorang peneliti menguji hipotesis statistik yang diajukan. Uji persyaratan  analisis  berupa  uji  homogenitas.  Uji  homogenitas  varians  populasi  dapat dilakukan dengan beberapa statistik uji, yakni: Uji Bartlett, uji Levene, uji Cohran dan uji Harley. Langkah-langkah dari uji hipotesis statistik, yakni: (1) rumuskan hipotesis H0 dan H1; (2) Tetapkan tingkat signifikansi α ; (3) Tetapkan daerah kritis atau daerah dimana H0 ditolak  atau  H1  diterima;  (4)  Tetapkan  statistik  uji;  (5)  Lakukan  perhitungan;  (6)  Tarik kesimpulan. Berdasarkan pembahasan dan simpulan di atas, betapa pentingnya uji syarat analisis ini, maka penulis menyarankan kepada para peneliti agar memperhatikan uji syarat analisis terlebih dahulu sebelum melakukan uji  hipotesis, agar pengujian hipotesis yang telah kita ajukan, sesuai dengan uji statitika inferensial yang kita butuhkan dalam mengolah data hasil penelitian.

## Daftar Pustaka
Affandi, Y., Darmuki, A., & Hariyadi, A. (2022). The Evaluation of JIDI (Jigsaw Discovery) Learning Model in the Course of Qur’an Tafsir. International Journal of Instruction , 15 (1), 799–820. https://doi.org/10.29333/iji.2022.15146a
Aprilina, K., Nuraini, T. A., & Sopaheluwakan, A. (2018). KAJIAN AWAL UJI STATISTIK PERBANDINGAN SUHU UDARA DARI PERALATAN OTOMATIS DAN MANUAL.
Jurnal Meteorologi Dan Geofisika , 18 (1). https://doi.org/10.31172/jmg.v18i1.396
Cousineau, D. (2020). How many decimals? Rounding descriptive and inferential statistics based  on  measurement  precision. Journal  of  Mathematical  Psychology , 97 ,  102362. https://doi.org/10.1016/j.jmp.2020.102362
Dette, H., Kokot, K., & Volgushev, S. (2020). Testing relevant hypotheses in functional time series via self-normalization. Journal of the Royal Statistical Society: Series B (Statistical Methodology) , 82 (3), 629–660. https://doi.org/10.1111/rssb.12370
Emmert-Streib, F., & Dehmer, M. (2019). Understanding Statistical Hypothesis Testing: The Logic of Statistical Inference. Machine Learning and Knowledge Extraction , 1 (3), 945–961. https://doi.org/10.3390/make1030054
HR, H. S. C. (2018). Metodologi Penelitian Kesehatan dan Pendidikan . Penebar Media Pustaka.
Khadse, V. M., Mahalle, P. N., & Shinde, G. R. (2020). Statistical Study of Machine Learning Algorithms Using Parametric and Non-Parametric Tests. International Journal of Ambient Computing and Intelligence , 11 (3), 80–105. https://doi.org/10.4018/IJACI.2020070105 Li, J. J., & Tong, X. (2020). Statistical Hypothesis Testing versus Machine Learning Binary Classification: Distinctions and Guidelines.
Patterns , 1 (7), 100115. https://doi.org/10.1016/j.patter.2020.100115
ORCAN, F. (2020). Parametric or Non-parametric: Skewness to Test Normality for Mean Comparison. International  Journal  of  Assessment  Tools  in  Education , 7 (2),  236–246. https://doi.org/10.21449/ijate.656077
Osma-Pinto, G., García-Rodríguez, M., Moreno-Vargas, J., & Duarte-Gualdrón, C. (2020). Impact Evaluation of Grid-Connected PV Systems on PQ Parameters by Comparative Analysis based on Inferential Statistics. Energies , 13 (7), 1668. https://doi.org/10.3390/en13071668
Priatna, N., Lorenzia, S. A., & Muchlis, E. E. (2020). Pedesaan Pengembangan Model Project- Based Learning Terintegrasi STEM untuk Meningkatkan Kemampuan Berpikir Kritis Matematis Siswa SMP. Jurnal Penelitian Pendidikan , 20 (3), 347–359.
https://doi.org/10.17509/jpp.v20i3.29636 Purba,  Y.  O.,  Fadhilaturrahmi,  F.,  Purba,  J.  T.,  &  Siahaan,  K.  W.  A.  (2021). Teknik  Uji Instrumen Penelitian Pendidikan . https://repository.penerbitwidina.com/publications/349518/teknik-uji-instrumen- penelitian-pendidikan
Sari, M., Siswati, T., Suparto, A. A., Ambarsari, I. F., Azizah, N., Safitri, W., & Hasanah, N. (2022). Metodologi penelitian . Global Eksekutif Teknologi.
Uji homogenitas sebagai syarat pengujian analisis – Rektor Sianturi doi: 10.53565/pssa.v8i1.507
Silverman, D. (2020). Qualitative research . sage.
Skarbek,  D.  (2020).  Qualitative  research  methods  for  institutional  analysis. Journal  of Institutional Economics , 16 (4), 409–422.
Stapor,  K.  (2020).  Descriptive  and  inferential  statistics.  In Introduction  to  Probabilistic  and Statistical Methods with Examples in R (pp. 63–131). Springer.
Tutelman, P. R., & Webster, F. (2020). Qualitative research and pain: Current controversies and future directions.  In Canadian Journal of Pain (Vol. 4, Issue 3,  pp. 1–5).  Taylor & Francis.
Utami,  F.  (2020).  Pengaruh  Metode  Pembelajaran  Outing  Class  terhadap  Kecerdasan Naturalis Anak Usia 5-6 Tahun. Jurnal Obsesi : Jurnal Pendidikan Anak Usia Dini , 4 (2), 551. https://doi.org/10.31004/obsesi.v4i2.314
Wijaya,  H.  (2020). Analisis  data  kualitatif  teori  konsep  dalam  penelitian  pendidikan .  Sekolah Tinggi Theologia Jaffray.
Yuan,  Y.,  Feng,  Y.,  &  Lu,  X.  (2017).  Statistical  Hypothesis  Detector  for  Abnormal  Event Detection  in  Crowded  Scenes. IEEE  Transactions  on  Cybernetics , 47 (11),  3597–3608. https://doi.org/10.1109/TCYB.2016.2572609