Dokumen tersebut membahas tentang uji beda dan uji korelasi dalam statistik. Uji beda t-test digunakan untuk mengetahui perbedaan rata-rata dua kelompok sampel, sedangkan uji korelasi Pearson digunakan untuk mengukur kekuatan hubungan antara dua variabel.

1. Review tentang statistik untuk uji beda dan uji korelasi
A. Uji Beda t-test
Uji beda t- test digunakan untuk menentukan apakah dua sample yang tidak berhubungan
memiliki nilai rata-rata yang berbeda. Uji beda t-test dilakukan dengan cara membandingkan
perbedaan antara dua nilai rata-rata dengan standar error dari perbedaan rata-rata dua sample
atau secara rumus dapat ditulis sebagai berikut:
Rata-rata sample pertama – rata-rata sample kedua
T=
Standar error perbedaan rata-rata kedua sample
Standar error perbedaan dalam nilai rata-rata terdistributi secara normal. Jadi uji beda t-test
adalah membandingkan rata-rata dua grup yang tidak berhubungan satu dengan yang lain.
Apakah kedua grup tersabut mempunyai nilai rata-rata yang sama ataukah tidak sama secara
signifikan. Sebagai misal kita ingin mengetahui apakah apakah rata-rata pengalaman kerja
sebelumnya berbeda untuk responden laki-laki dan wanita.
Analisis
Output bagian pertama adalah Groups Statistics, misal rata-rata pengalaman kerja
sebelumnya berbeda antara laki-laki dan wanta, untuk melihat apakah perbedaan ini memang
nyata secara statistik maka kita harus melihat otput bagian kedua (independent sample test).
Output bagian kedua. Ada dua tahapan analisis yang harus dilakukan, pertama kita harus
mengujii dahulu asumsi apakah variance populasi kedua sample tersebut
sama (equel
variance assumed) ataukah berbeda (equel variances not assumed) dengan melihat nilailevene
test.setelah kita mengetahui apakah variance sama atau tidak, langkah kedua adalah melihat
nilai t-test untuk menentukan apakah terdapat perbedaan nila rata-rata secara signifikan.
Mengetahui apakah varians populasi identik ataukah tidak dengan hipotesis sebagai berikut :
H0 : variance populasi pengalaman kerja sebelumnya antara responden lakilaki dan
wanita adalah sama.
HA : variance populasi pengalaman kerja sebelumnya antara responden laki-laki dan
wanita adalah berbeda.
Pengambilan keputusan :
Jika probabilitas > 0.05, maka H0 tidak dapat ditolak jadi variance sama
Jika probabilitas < 0.05 maka H0 ditolak jadi variance berbeda
Uji beda T-test dengan sample berhubungan (related samples)
Kadangkalakita ingin menguji apakah ada perbedaan rata-rata dua sample yang
berhubungan. Sebagai misal kita ingin mengetahu apakah terdapat perbedaan kinerja (yang
diukur dengan ratio-ratio keuangan perusahaan ) perusahaan sebelum dan sesudah publik.

2. Dalam hal ini sample tetap perusahaan yang sama hanya bedanya adalah kasus sebelum dan
sesudah publik.
B. Ujia Korelasi
Analisis korelasi bertujuan untuk mengukur kekuatan asosiasi (hubungan) linear antara
dua variabel. Korelasi tidak menunjukkan hubungan fungsional atau dengan kata lain analisis
korelasi tidak membedakan antara variabel dependen dengan variabel independen.
Uji korelasi bertujuan untuk mengetahui arah dan kekuatan hubungan antara variabel
numerik dan numerik, contoh untuk mengetahuai hubungan berat badan (numerik) dan tekanan
darah (numerik).
Arah hubungan dalam korelasi ada dua, yaitu :
•
•
Bila kenaikan suatu variabel diikuti oleh kenaikan variabel lain, arah ini disebut arah
positif.
Bila kenaikan variabel diikuti penurunan oleh variabel lain, ini disebut arah negatif.
Untuk mengetahui korelasi pada uji parametrik digunakan Koefisien Korelasi Pearson (r),
dengan rumus sebagai berikut :
Keterangan :
n = banyaknya sampel
X = variabel independen (prediktor)
Y = variabel dependen (outcome)
Nilai “r” berkisar antara 0.0 yang berarti tidak ada korelasi, sampai dengan 1.0 yang berarti
adanya korelasi yang sempurna. Semakin kecil nilai “r” semakin lemah korelasi, sebaliknya
semakin besar nilai “r” semakin kuat korelasi.
Berikut pembagian kekuatan korelasi menurut Colton :
r = 0,00 - 0,25 --> tidak ada hubungan/hubungan lemah
r = 0,26 - 0,50 --> hubungan sedang
r = 0,51 - 0,75 --> hubungan kuat
r = 0,76 - 1,00 --> hubungan sangat kuat/sempurna