Effect Size Calculator

Hitung effect size (Cohen's d, eta-squared)

Masukkan mean dan SD untuk menghitung effect size

Hasil akan dihitung secara otomatis saat input terisi

Kalkulator Ukuran Efek Cohen's d – Hitung Effect Size Dua Kelompok Online

Hitung ukuran efek (effect size) Cohen's d untuk membandingkan dua kelompok secara statistik. Ketahui seberapa besar perbedaan antar kelompok tanpa terpengaruh jumlah sampel.

Rumus Cohen's d (Effect Size)

d = (M₁ - M₂) / s_pooled dimana s_pooled = √[ ((n₁-1)·s₁² + (n₂-1)·s₂²) / (n₁+n₂-2) ]

Keterangan:

  • M₁Rata-rata (mean) kelompok 1
    Rata-rata (mean) kelompok 1(contoh: 5,2)
  • M₂Rata-rata (mean) kelompok 2
    Rata-rata (mean) kelompok 2(contoh: 3,8)
  • s₁Standar deviasi kelompok 1
    Standar deviasi kelompok 1(contoh: 1,5)
  • s₂Standar deviasi kelompok 2
    Standar deviasi kelompok 2(contoh: 1,2)
  • n₁Jumlah sampel kelompok 1
    Jumlah sampel kelompok 1(contoh: 30)
  • n₂Jumlah sampel kelompok 2
    Jumlah sampel kelompok 2(contoh: 30)
  • s_pooledStandar deviasi gabungan (pooled)
    Standar deviasi gabungan (pooled)(contoh: 1,354)

Cara Menggunakan Kalkulator Effect Size

  1. 1

    Masukkan data kelompok 1

    Isi rata-rata, standar deviasi, dan jumlah sampel untuk kelompok pertama. Gunakan tanda titik sebagai pemisah desimal atau koma sesuai preferensi (kalkulator akan membaca koma sebagai desimal).

  2. 2

    Masukkan data kelompok 2

    Isikan data kelompok kedua dengan cara yang sama. Pastikan urutannya sesuai agar selisih mean (M₁ - M₂) menghasilkan arah efek yang diinginkan.

  3. 3

    Klik "Hitung" dan lihat hasil

    Kalkulator akan menghitung standar deviasi gabungan dan nilai Cohen's d. Hasil ditampilkan beserta interpretasi ukuran efek (kecil, sedang, besar) berdasarkan pedoman Cohen.

Contoh Perhitungan

Contoh 1: Perbandingan Nilai Ujian Dua Kelas

Soal:

Seorang guru ingin membandingkan efektivitas metode mengajar baru (Kelas B) dibanding metode lama (Kelas A). Data nilai ujian: Kelas A (n₁=25, mean=72, sd=8), Kelas B (n₂=28, mean=78, sd=9). Hitung Cohen's d.

Penyelesaian:
  1. 1.Masukkan M₁=72, s₁=8, n₁=25 untuk Kelas A.
  2. 2.Masukkan M₂=78, s₂=9, n₂=28 untuk Kelas B.
  3. 3.Kalkulator menghitung s_pooled = √[((24×64)+(27×81))/(25+28-2)] = √[(1536+2187)/51] = √72,02 ≈ 8,49.
  4. 4.d = (72 - 78) / 8,49 = -6 / 8,49 ≈ -0,71. Tanda negatif menunjukkan kelas B lebih tinggi; besarnya efek 0,71 (sedang-besar).
Hasil:Cohen's d ≈ 0,71 (efek besar jika mengabaikan arah)

Metode baru memberikan peningkatan nilai yang secara praktis bermakna (efek besar) dibanding metode lama.

Contoh 2: Efek Program Diet terhadap Berat Badan

Soal:

Peneliti menguji program diet baru: kelompok kontrol (n₁=15, mean=80 kg, sd=5 kg) dan kelompok eksperimen (n₂=15, mean=72 kg, sd=6 kg). Seberapa besar efek program?

Penyelesaian:
  1. 1.Input M₁=80, s₁=5, n₁=15 (kontrol), M₂=72, s₂=6, n₂=15 (diet).
  2. 2.Pooled sd = √[((14×25)+(14×36))/(30-2)] = √[(350+504)/28] = √30,5 ≈ 5,52.
  3. 3.d = (80 - 72) / 5,52 = 8 / 5,52 ≈ 1,45.
  4. 4.Interpretasi: d > 0,8 termasuk efek sangat besar.
Hasil:Cohen's d ≈ 1,45 (efek sangat besar)

Program diet menunjukkan efek yang sangat signifikan secara praktis dalam menurunkan berat badan.

Pertanyaan yang Sering Diajukan (FAQ)

Apa itu Cohen's d?
Cohen's d adalah salah satu ukuran efek (effect size) yang mengukur besarnya perbedaan antara dua kelompok dalam satuan standar deviasi. Semakin besar nilai absolut d, semakin besar perbedaan praktis antara kelompok, terlepas dari signifikansi statistik.
Kapan sebaiknya menggunakan ukuran efek?
Ukuran efek sangat berguna untuk melengkapi uji hipotesis (p-value). Sementara p-value hanya memberi tahu apakah perbedaan signifikan secara statistik, effect size menunjukkan seberapa bermakna perbedaan tersebut dalam konteks praktis. Effect size juga penting dalam meta-analisis.
Bagaimana interpretasi nilai Cohen's d?
Menurut pedoman Cohen: d ≈ 0,2 dianggap efek kecil, ≈ 0,5 efek sedang, dan ≥ 0,8 efek besar. Namun interpretasi ini bisa disesuaikan dengan konteks penelitian. Nilai di atas 1,0 menunjukkan perbedaan sangat besar.
Apa perbedaan ukuran efek dengan korelasi?
Ukuran efek seperti Cohen's d mengukur besarnya perbedaan antar kelompok, sedangkan korelasi (misal Pearson r) mengukur kekuatan dan arah hubungan antara dua variabel kontinu. Keduanya adalah effect size, namun untuk jenis data yang berbeda.

Kalkulator Terkait

Kalkulator Uji-t Independent

Hitung nilai t dan signifikansi untuk dua kelompok independent.

Kalkulator Korelasi Pearson

Hitung koefisien korelasi r untuk hubungan linear dua variabel.

Kalkulator Ukuran Sampel

Tentukan jumlah sampel minimal untuk penelitian Anda.

Kalkulator Eta-squared (η²)

Ukuran efek untuk ANOVA dan desain eksperimental lainnya.

Referensi