Uji-T atau T-Test merupakan salah satu jenis uji statistik parametrik yang digunakan untuk menguji signifikansi dan relevansi dalam satu atau dua kelompok sampel. Uji t pertama kali dikembangkan oleh William Seely Gosset pada 1915. Uji t pada satu kelompok memakai One sample T-Test sedangkan uji t dua kelompok dibagi menjadi dua jenis yaitu Independent Sample T-Test dan Paired Sample T-Test. Uji-t atau t test adalah salah satu uji statistik untuk menguji kebenaran hipotesis yang diajukan oleh peneliti dalam membedakan rata- rata pada dua populasi. Uji statistik parametrik memiliki beberapa jenis uji yang digunakan untuk memperoleh kesimpulan mengenai populasi dari sampel yang diambil.

A. One Sample T-Test

Uji One Sample T-Test merupakan uji t untuk sampel tunggal jika rata-rata suatu variabel tunggal dibandingkan dengan rata-rata yang sudah diketahui berdasarkan asumsi ataupun opini.

Contoh kasus: Dinas Pendidikan Kabupaten Sinjai memiliki dugaan bahwa rata-rata kemampuan matematis siswa SMP di Kabupaten Sinjai lebih dari 75. Untuk membuktikannya, dilakukan penelitian dengan mengambil sampel secara acak sebanyak 28 siswa di Kabupaten Sinjai kemudian mendata nilai UN matematika siswa tersebut, sehingga diperoleh sebagai berikut.

 

75 60 76 75 77 63 76 80 78 56 65 73 81 66
77 80 78 76 81 85 79 81 68 71 85 73 70 71

 

Langkah-langkah One Sample T-Test dengan R

  1. Siapkan data yang ingin diujikan ke ms. excel dalam format .csv
  2. Buka program R dan panggil data excell yang ingin diujikan dengan cara data=read.csv(“E:/One Sample T-Test.csv”)
  3. Cek penamaan variabel untuk memastikan menuliskan syntax tidak keliru dengan cara names (data)
  4. Lakukan pengecekan normalitas data, dapatkan dilakukan menggunakan boxplot dengan cara boxplot(data$Nilai.UN.Matematika).
  5. Setelah terpenuhi beberapa asumsi maka dilakukan Uji One Sample T-Test dengan R dengan cara test(data$Nilai.UN.Matematika, mu = 75, alternative = “greater”, conf.level=0.95)
  6. Interprestasi Hasil Uji One Sample T-TestHipotesis penelitian:
    • H0 : Dugaan Dinas Pendidikan Kabupaten Sinjai bahwa rata-rata kemampuan matematis siswa SMP di Kabupaten Sinjai lebih dari 75 adalah tidak benar.
    • H1 : Dugaan Dinas Pendidikan Kabupaten Sinjai bahwa rata-rata kemampuan matematis siswa SMP di Kabupaten Sinjai lebih dari 75 adalah benar.

    Hipotesis statistik:

    Daerah kritis:

    • Probabilitas (P-value) > 0,05 maka H0 diterima
    • Probabilitas (P-value) < 0,05 maka H0 ditolak

    Keputusan:

    P-value (0,7324) > 0,05 maka H0 diterima

    Dari hasil uji One Sample T-Test dapat disimpulkan bahwa dugaan Dinas Pendidikan Kabupaten Sinjai bahwa rata-rata kemampuan matematis siswa SMP di Kabupaten Sinjai lebih dari 75 adalah tidak benar atau rata-rata kemampuan matematis siswa SMP di Kabupaten Sinjai kurang dari 75.

B. Paired Sample T-Test

Uji Paired Sampel T-Test atau Uji t berpasangan adalah uji yang digunakan untuk membandingkan rata-rata dua variabel untuk satu group sampel tunggal. Uji ini menghitung selisih antara nilai dua variabel dan apakah selisih rata-rata tersebut bernilai nol. Pada umumnya Uji Paired Sampel T-Test menguji perbedaan antara dua pengamatan untuk obyek yang sama (ada atau tidak ada perlakuan).

Contoh kasus: Seorang mahasiswa dalam penelitiannya ingin mengetahui apakah ada perbedaan rata-rata nilai ulangan matematika antara sebelum diadakan les matematika dengan sesudah diadakan les matematika di SMPN 3 Sinjai. Penelitian ini menggunakan sampel sebanyak 13 responden. Data-data yang didapat sebagai berikut.

 

Sebelum les 50 40 75 50 45 55 50 70 65 55 60 50 45
Sesudah les 80 70 85 55 55 60 55 70 60 85 70 65 70

 

Langkah-langkah Paired Sample T-Test dengan R

  1. Siapkan data yang ingin di ujikan ke ms. excel dalam format .csv
  2. Buka program R dan panggil data excell tadi dengan cara data=read.csv(“E:/Paired Sample T-Test.csv”)
  3. Cek penamaan variabel untuk memastikan kita dalam menuliskan syntax tidak keliru dengan cara names(data)
  4. Lakukan pengecekan normalitas data, dapatkan kita lakukan menggunakan boxplot dengan cara attach(data), boxplot(Sebelum.les,Sesudah.les).
  5. Setelah terpenuhi beberapa asumsi maka dilakukan Uji Paired Sample T-Test dengan R dengan cara test(Sebelum.les,Sesudah.les,mu=0,alt=”two.sided”, paired=T,conf. level=0.95)
  6. Interprestasi Hasil Uji Paired Sampel T-TestHipotesis penelitian:
    • H0 : Tidak ada perbedaan rata-rata nilai ulangan matematika antara sebelum diadakan les matematika dengan sesudah diadakan les matematika di SMPN 3 Sinjai.
    • H1 : Ada perbedaan rata-rata nilai ulangan matematika antara sebelum diadakan les matematika dengan sesudah diadakan les matematika di SMPN 3 Sinjai.

    Hipotesis statistik:

    Daerah kritis:

    • Probabilitas (P-value) > 0,05 maka H0 diterima
    • Probabilitas (P-value) < 0,05 maka H0 ditolak

    Keputusan:

    P-value (0,001997) < 0,05 maka H0 ditolak

    Dari hasil uji Paired Sample T-Test dapat disimpulkan bahwa ada perbedaan rata-rata nilai ulangan matematika antara sebelum diadakan les matematika dengan sesudah diadakan les matematika di SMPN 3 Sinjai.

C. Independent Sample T-Test

Independent Sampel T-Test merupakan uji t untuk dua kelompok sampel yang saling bebas atau independent dengan cara membandingkan rata-rata dua kelompok tersebut. Dua kelompok sampel bebas yang dimaksud adalah dua kelompok yang tidak berpasangan, artinya sumber data berasal dari populasi yang berbeda.

 

Contoh kasus: Sekelompok mahasiswa melakukan penelitian untuk mengetahui apakah ada perbedaan nilai UTS antara kelas A dan kelas B pada fakultas Teknik suatu universitas. Penelitian dengan menggunakan sampel sebanyak 20 responden yang diambil dari kelas A dan kelas B. Data-data yang diperoleh sebagai berikut.

Kelas Nilai UTS
Kelas A 32
Kelas A 35
Kelas A 41
Kelas A 39
Kelas A 45
Kelas A 43
Kelas A 42
Kelas A 47
Kelas A 42
Kelas A 37
Kelas B 35
Kelas B 36
Kelas B 30
Kelas B 28
Kelas B 26
Kelas B 27
Kelas B 32
Kelas B 35
Kelas B 38
Kelas B 41

Langkah-langkah Independent Sample T-Test dengan R

  1. Siapkan data yang ingin di ujikan ke ms. excel dalam format .csv
  2. Buka program R dan panggil data excell tadi dengan cara data=read.csv (“E:/Independent Sample T-Test.csv”)
  3. Cek penamaan variabel untuk memastikan kita dalam menuliskan syntax tidak keliru dengan cara names(data)
  4. Lakukan pengecekan normalitas data, dapatkan kita lakukan menggunakan boxplot dengan cara attach(data), boxplot(Nilai.UTS ~ Kelas).
  5. Setelah terpenuhi beberapa asumsi maka dilakukan Uji Independent Sample T-Test dengan R dengan cara t.test(Nilai.UTS ~ Kelas, data = data, var.eq = TRUE)
  6. Interprestasi Hasil Uji Independent Sampel T-TestHipotesis penelitian:
    • H0 : Tidak ada perbedaan nilai UTS antara kelas A dan kelas B pada fakultas Teknik suatu universitas.
    • H1 : Ada perbedaan nilai UTS antara kelas A dan kelas B pada fakultas Teknik suatu universitas.

    Hipotesis statistik:

    Daerah kritis:

    • Probabilitas (P-value) > 0,05 maka H0 diterima
    • Probabilitas (P-value) < 0,05 maka H0 ditolak

    Keputusan:

    P-value (0,002616) < 0,05 maka H0 ditolak

    Dari hasil uji Independent Sample T-Test dapat disimpulkan bahwa ada perbedaan nilai UTS antara kelas A dan kelas B pada fakultas Teknik suatu universitas.

 

Semoga Bermanfaat.

Artikel Terkait

Tinggalkan Balasan

Alamat email Anda tidak akan dipublikasikan. Ruas yang wajib ditandai *

Pengalaman Pengguna Game Penghasil Saldo DANA Lebih Cepat Adaptif Dan Efisien Dibawa Oleh Inovasi Teknologi
Pergeseran Mutu Produksi Kosmetik Terdeteksi Lebih Akurat Berkat Aliran Data Langsung
Pengalaman Pengguna Semakin Responsif Adaptif Dan Efisien Berkat Perkembangan Teknologi Modern
Momentum Tetap Terarah Dan Terkendali Dipertahankan Melalui Taktik Mode Pemburu Sic Bo Live
Keputusan Tetap Terukur Dalam Game Online Dipertahankan Melalui Pengelolaan Modal Cerdas
Kapitalisasi Pasar Dan Inovasi Kasino Online Berubah Di Tengah Disrupsi Teknologi Modern
Strategi Baru Untuk Meningkatkan Keunggulan Kompetitif Dibuka Melalui Business Model Canvas Mahjong Ways
Kualitas Sistem Mahjongways Kasino Online Dipahami Melalui Identifikasi Nilai Pembayaran Game Penghasil Saldo DANA
Perspektif Baru Dalam Menganalisis Perkembangan Mahjong Ways Dibuka Melalui Modernisasi Strategi
Kasino Menjadi Studi Sistem Informasi Bagi Mahasiswa Melalui Pelatihan Enterprise Architecture
Mahjongways Kasino Online Dijadikan Acuan Strategi Marketing dalam Lingkungan Pemerintahan
Keamanan Informasi Jadi Fondasi Utama Layanan Konsultasi Kosmetik Berbasis Teknologi
Teknologi Pemantauan Membantu Mengukur Frekuensi Pembayaran secara Lebih Objektif dan Terukur
Kajian Statistik Pola RTP Menyoroti Perkembangan Teknologi Neural Sintetis Regulatoris
Simulasi Statistik Membuka Pendekatan Baru Memahami Mahjong Game Sungai Penuh secara Terukur
Statistik Objektif Membantu Membaca Pola Mahjong Game Sungai Penuh dengan Lebih Rasional
Strategi Mahjong Game Sungai Penuh Makin Terarah melalui Pendekatan Statistik Modern
Pendekatan Data Objektif Membantu Mengkaji Mahjong Game Saldo DANA Sungai Penuh secara Lebih Terstruktur
Mahjong Game Sungai Penuh Dikaji lewat Simulasi Statistik untuk Membaca Pola Aktivitas
Aturan Mahjong Digital dari Dua Kartu Awal hingga Penentuan Rentang Nilai Game Penghasil Saldo DANA
Pendekatan Adaptif MahjongWays Kasino Online Membantu Menjaga Keseimbangan Anggaran Hiburan
Kemunculan Simbol Unik MahjongWays Kasino Online Perlu Dibaca Secara Lebih Rasional
Mahjong Ways Menarik Minat Pemain di Tengah Ketatnya Persaingan Game Digital
Pengaturan Tempo MahjongWays Kasino Online Tidak Menentukan Munculnya Kombinasi Khusus
Starlight Princess Kembali Merebut Perhatian Pemain MBG Berkat Daya Tariknya
Membaca Pola Mahjong Ways dan Tren Permainan Lewat Data Saldo DANA Terbaru
Disiplin Mental MahjongWays Kasino Online Membantu Mencegah Keputusan Finansial yang Terlalu Impulsif
Mengenal Sweet Bonanza sebagai Game Digital Online dengan Tema Manis yang Menarik
Rotasi Awal MahjongWays Kasino Online Bukan Tolok Ukur Kemurahan Sistem Permainan
Menelusuri Strategi Terbaik dalam Bermain Game Penghasil Saldo DANA Secara Lebih Mendalam