SlideShare a Scribd company logo
1 of 19
paired t test (pre – post) 
uji beda dua mean 
data berpasangan satu sampel 
Oleh: Roni Saputra, M.Si
Kegunaan 
• Menguji perbedaan kondisi awal / sebelum dan 
setelah perlakukan
Rumus t 
 
d 
i 
2 2 
 
  
N d d 
i i 
N 
t 
• Keterangan : 
  
1 
 
 
– t=Nilai t 
– d=Selisih nilai post dan pre (nilai post – nilai pre) 
– N=Banyaknya sampel pengukuran
Ketentuan aplikasi 
• Data berskala interval atau rasio 
• Data memenuhi asumsi distribusi normal. 
• Data berpasangan (satu sampel diukur dua 
kali, yaitu keadaan awal sebelum perlakukan 
dan setelah perlakuan) 
• Signifikansi, nilai hasil hitung t dibandingkan 
dengan nilai tabel t, derajat bebas (N-1). Pada 
uji dua sisi daerah penerimaan Ho, jika , t0,5 < 
thitung < t0,5 , sedangkan pada uji satu sisi 
daerah penerimaan Ho, jika thitung < t
Contoh Aplikasi 1 
• Uji coba model penyuluhan dengan metode 
diskusi untuk meningkatkan pengetahuan 
masyarakat telah dilaksanakan didapat data di 
bawah. Sebelum penyuluhan dilakukan pre test 
dan setelah penyuluhan dilakukan post test 
dengan soal yang sama. 
• Selidikilah dengan  = 1%, apakah model 
penyuluhan mampu meningkatkan pengetahuan 
masyarakat ?
Data Hasil Penyuluhan 
NO SKOR PENGETAHUAN 
SEBELUM PENYULUHAN 
(PRE) 
SKOR PENGETAHUAN 
SETELAH PENYULUHAN 
(POST) 
1. 30 34 
2. 29 29 
3. 26 29 
4. 29 32 
5. 28 28 
6. 32 32 
7. 30 33 
8. 28 28 
9. 28 29 
10. 26 30 
11. 29 30 
12. 27 27
Penyelesaian : 
• Hipotesis 
– Ho : Ppost = Ppre ; tidak ada perbedaan 
pengetahuan antara sebelum dan setelah 
disuluh dengan metode diskusi 
– Ha : Ppost > Ppre ; ada peningkatan 
pengetahuan setelah disuluh dengan metode 
diskusi dibanding sebelumnya 
• Level signifikansi () 
–  = 1%
Rumus statistik penguji 
i 
  
1 
 
2 2 
N d  
d 
 
 
  
N 
d 
t 
i i
Hitung rumus statistik penguji 
NOMOR (PRE) (POST) d (post-pre) d2 
1. 30 34 4 16 
2. 29 29 0 0 
3. 26 29 3 9 
4. 29 32 3 9 
5. 28 28 0 0 
6. 32 32 0 0 
7. 30 33 3 9 
8. 28 28 0 0 
9. 28 29 1 1 
10. 26 30 4 16 
11. 29 30 1 1 
12. 27 27 0 0 
JUMLAH 19 61
Hitung rumus statistik penguji 
i 
  
 
N d d 
19 
2 2 
 
12.61 19 
3,27 
 
12 1 
1 
2 
 
 
 
 
 
  
t 
t 
N 
d 
t 
i i
• Df/db/dk 
– Df = N – 1 = 12 – 1 = 11 
• Nilai tabel 
– Nilai tabel t distribusi student. Uji satu sisi, =1%, 
df=11, nilai t tabel = 2,718 
• Daerah penolakan 
–  3,27  >  2,718  ; 
– berarti Ho ditolak, 
– Ha diterima 
• Kesimpulan 
– Ada peningkatan pengetahuan setelah disuluh 
dibanding sebelumnya, pada  = 1%.
Contoh Aplikasi 2 
• Uji coba pengaturan suhu ruangan perawatan 
rumah sakit diharapkan dapat menurunkan suhu 
penderita panas badan. Sebelum pengaturan 
suhu ruangan dilakukan pengukuruan suhu 
badan awal dan setelah pengaturan suhu 
ruangan dilakukan pengukuran suhu badan 
kembali, didapatkan data di bawah. 
• Selidikilah dengan  = 10%, apakah model 
pengaturan suhu ruangan mampu menurunkan 
suhu penderita panas ?
Kondisi Suhu Badan Penderita Sebelum dan 
Setelah Pengaturan Suhu Ruangan 
NOMOR (PRE) (POST) 
1. 39 38 
2. 38,5 38,5 
3. 38,5 37 
4. 37 39 
5. 37 37 
6. 38 38 
7. 37 38 
8. 38,5 38 
9. 38 37,5 
10. 38 37 
11. 37 37 
12. 38 38,5 
13. 39 38 
14. 37,5 37,5
Penyelesaian : 
• Hipotesis 
– Ho : Ppost = Ppre ; tidak ada perbedaan 
panas badan sebelum dan setelah 
pengaturan suhu ruangan. 
– Ha : Ppost < Ppre ; ada penurunan suhu 
badan setelah pengaturan suhu ruangan 
• Level signifikansi () 
–  = 10%
Rumus statistik penguji 
i 
  
1 
 
2 2 
N d  
d 
 
 
  
N 
d 
t 
i i
Hitung rumus statistik penguji 
NOMOR (PRE) (POST) d (post-pre) d2 
1. 39 38 -1 1 
2. 38,5 38,5 0 0 
3. 38,5 37 -1,5 2,25 
4. 37 39 2 4 
5. 37 37 0 0 
6. 38 38 0 0 
7. 37 38 1 1 
8. 38,5 38 -0,5 0,25 
9. 38 37,5 -0,5 0,25 
10. 38 37 -1 1 
11. 37 37 0 0 
12. 38 38,5 0,5 0,25 
13. 39 38 -1 1 
14. 37,5 37,5 0 0 
JUMLAH -2 11
Hitung rumus statistik penguji 
d 
 
  
N d d 
14.11  (  
2) 
14 1 
t 0,588 
2 
t 
N 1 
t 
2 
2 
i 
2 
i 
i 
  
 
 
 
 
 
 
 
 
 
• Df/db/dk 
– Df = N – 1 = 14 – 1 = 13 
• Nilai tabel 
– Nilai tabel t distribusi student. Uji satu sisi, =10%, 
df=13, nilai t tabel = 1,35 
• Daerah penolakan 
– - 0,588  <  1,35 ; 
– berarti Ho diterima 
– Ha ditolak, 
• Kesimpulan 
– tidak ada perbedaan suhu badan sebelum dan 
setelah pengaturan suhu ruangan, pada  = 10%.
Tingkat Signifikansi untuk tes satu sisi 
0,40 0,25 0,10 0,05 0,025 0,01 0,005 0,0025 0,001 0,0005 
Tingkat Signifikansi untuk tes dua sisi 
Df 0,80 0,50 0,20 0,10 0,05 0,02 0,01 0,005 0,002 0,001 
1 0,325 1,000 3,078 6,314 12,706 31,821 63,657 127,32 318,31 636,62 
2 0,289 0,816 1,886 2,920 4,303 6,965 9,925 14,089 22,327 31,598 
3 0,277 0,765 1,638 2,353 3,182 4,541 5,841 7,453 10,214 12,924 
4 0,271 0,741 1,533 2,132 2,776 3,747 4,604 5,598 7,173 8,610 
5 0,267 0,727 1,476 2,015 2,571 3,365 4,032 4,773 5,893 6,869 
6 0,265 0,718 1,440 1,943 2,447 3,143 3,707 4,317 5,208 5,959 
7 0,263 0,711 1,415 1,895 2,365 2,998 3,499 4,029 4,785 5,408 
8 0,262 0,706 1,397 1,860 2,306 2,896 3,355 3,833 4,501 5,041 
9 0,261 0,703 1,383 1,833 2,262 2,821 3,250 3,690 4,297 4,781 
10 0,260 0,700 1,372 1,812 2,228 2,764 3,169 3,581 4,144 4,587 
11 0,260 0,697 1,363 1,796 2,201 2,718 3,106 3,497 4,025 4,437 
12 0,259 0,695 1,356 1,782 2,179 2,681 3,055 3,428 3,930 4,318 
13 0,259 0,694 1,350 1,771 2,160 2,650 3,012 3,372 3,852 4,221 
14 0,258 0,692 1,345 1,761 2,145 2,624 2,977 3,326 3,787 4,140 
15 0,258 0,691 1,341 1,753 2,131 2,602 2,947 3,286 3,733 4,073 
16 0,258 0,690 1,337 1,746 2,120 2,583 2,921 3,252 3,686 4,015 
17 0,257 0,689 1,333 1,740 2,110 2,567 2,898 3,222 3,646 3,965 
18 0,257 0,688 1,330 1,734 2,101 2,552 2,878 3,197 3,610 3,922 
19 0,257 0,688 1,328 1,729 2,093 2,539 2,861 3,174 3,579 3,883 
20 0,257 0,687 1,325 1,725 2,086 2,528 2,845 3,153 3,552 3,850 
21 0,257 0,686 1,323 1,721 2,080 2,518 2,831 3,135 3,527 3,819 
22 0,256 0,686 1,321 1,717 2,074 2,508 2,819 3,119 3,505 3,792 
23 0,256 0,685 1,319 1,714 2,069 2,500 2,807 3,104 3,485 3,767 
24 0,256 0,685 1,318 1,711 2,064 2,492 2,797 3,091 3,467 3,745 
25 0,256 0,684 1,316 1,708 2,060 2,485 2,787 3,078 3,450 3,725 
26 0,256 0,684 1,315 1,706 2,056 2,479 2,779 3,067 3,435 3,707 
27 0,256 0,684 1,314 1,703 2,052 2,473 2,771 3,057 3,421 3,690 
28 0,256 0,683 1,313 1,701 2,048 2,467 2,763 3,047 3,408 3,674 
29 0,256 0,683 1,311 1,699 2,045 2,462 2,756 3,038 3,396 3,659 
30 0,256 0,683 1,310 1,697 2,042 2,457 2,750 3,030 3,385 3,646 
40 0,255 0,681 1,303 1,684 2,021 2,423 2,704 2,971 3,307 3,551

More Related Content

What's hot

Uji Beda Dua Mean Independen
Uji Beda Dua Mean IndependenUji Beda Dua Mean Independen
Uji Beda Dua Mean Independenmirzal tawi
 
Kuesioner penelitian-hipertensi
Kuesioner penelitian-hipertensiKuesioner penelitian-hipertensi
Kuesioner penelitian-hipertensiSi Om
 
Problem solving-kes-masy
Problem solving-kes-masyProblem solving-kes-masy
Problem solving-kes-masyDae Zhun
 
TEORI PERUBAHAN PERILAKU
TEORI PERUBAHAN PERILAKU TEORI PERUBAHAN PERILAKU
TEORI PERUBAHAN PERILAKU INDAHMAWARNI1
 
Presentasi Seminar hasil
Presentasi Seminar hasil Presentasi Seminar hasil
Presentasi Seminar hasil Porda Gusnedy
 
Penjelasan analisis regresi ms excel 2007
Penjelasan analisis regresi ms excel 2007Penjelasan analisis regresi ms excel 2007
Penjelasan analisis regresi ms excel 2007Bang Mohtar
 
Statistik deskriptif
Statistik deskriptifStatistik deskriptif
Statistik deskriptifUFDK
 
Penyuluhan kelompok
Penyuluhan kelompokPenyuluhan kelompok
Penyuluhan kelompokom_wiez
 
12 kul dan-responsi-uji-lanjut-multiple-comparison-tests
12 kul dan-responsi-uji-lanjut-multiple-comparison-tests12 kul dan-responsi-uji-lanjut-multiple-comparison-tests
12 kul dan-responsi-uji-lanjut-multiple-comparison-testsardillah15
 
MENGENAL METODE DAN TEHNIK (RRA) & (PRA) SEBAGAI PENDEKATAN PARTISIPATIF
MENGENAL METODE DAN TEHNIK (RRA) & (PRA) SEBAGAI PENDEKATAN  PARTISIPATIFMENGENAL METODE DAN TEHNIK (RRA) & (PRA) SEBAGAI PENDEKATAN  PARTISIPATIF
MENGENAL METODE DAN TEHNIK (RRA) & (PRA) SEBAGAI PENDEKATAN PARTISIPATIFriyanto apri
 
Tabel Nilai Kritis Distribusi Chi-Square
Tabel Nilai Kritis Distribusi Chi-SquareTabel Nilai Kritis Distribusi Chi-Square
Tabel Nilai Kritis Distribusi Chi-SquareTrisnadi Wijaya
 

What's hot (20)

Uji Beda Dua Mean Independen
Uji Beda Dua Mean IndependenUji Beda Dua Mean Independen
Uji Beda Dua Mean Independen
 
Kuesioner penelitian-hipertensi
Kuesioner penelitian-hipertensiKuesioner penelitian-hipertensi
Kuesioner penelitian-hipertensi
 
Evaluasi program stbm
Evaluasi program stbmEvaluasi program stbm
Evaluasi program stbm
 
Problem solving-kes-masy
Problem solving-kes-masyProblem solving-kes-masy
Problem solving-kes-masy
 
TEORI PERUBAHAN PERILAKU
TEORI PERUBAHAN PERILAKU TEORI PERUBAHAN PERILAKU
TEORI PERUBAHAN PERILAKU
 
Uji kolmogorov & chi square
Uji kolmogorov & chi squareUji kolmogorov & chi square
Uji kolmogorov & chi square
 
Presentasi Seminar hasil
Presentasi Seminar hasil Presentasi Seminar hasil
Presentasi Seminar hasil
 
Penjelasan analisis regresi ms excel 2007
Penjelasan analisis regresi ms excel 2007Penjelasan analisis regresi ms excel 2007
Penjelasan analisis regresi ms excel 2007
 
PHBS DI SEKOLAH DASAR
PHBS DI SEKOLAH DASARPHBS DI SEKOLAH DASAR
PHBS DI SEKOLAH DASAR
 
Statistik deskriptif
Statistik deskriptifStatistik deskriptif
Statistik deskriptif
 
Penyuluhan kelompok
Penyuluhan kelompokPenyuluhan kelompok
Penyuluhan kelompok
 
Display
DisplayDisplay
Display
 
12 kul dan-responsi-uji-lanjut-multiple-comparison-tests
12 kul dan-responsi-uji-lanjut-multiple-comparison-tests12 kul dan-responsi-uji-lanjut-multiple-comparison-tests
12 kul dan-responsi-uji-lanjut-multiple-comparison-tests
 
4. pengukuran tendensi sentral
4. pengukuran tendensi sentral4. pengukuran tendensi sentral
4. pengukuran tendensi sentral
 
MENGENAL METODE DAN TEHNIK (RRA) & (PRA) SEBAGAI PENDEKATAN PARTISIPATIF
MENGENAL METODE DAN TEHNIK (RRA) & (PRA) SEBAGAI PENDEKATAN  PARTISIPATIFMENGENAL METODE DAN TEHNIK (RRA) & (PRA) SEBAGAI PENDEKATAN  PARTISIPATIF
MENGENAL METODE DAN TEHNIK (RRA) & (PRA) SEBAGAI PENDEKATAN PARTISIPATIF
 
Probabilitas
ProbabilitasProbabilitas
Probabilitas
 
Perhitungan manual
Perhitungan manualPerhitungan manual
Perhitungan manual
 
Bab 6 uji beda
Bab 6 uji bedaBab 6 uji beda
Bab 6 uji beda
 
Tabel Nilai Kritis Distribusi Chi-Square
Tabel Nilai Kritis Distribusi Chi-SquareTabel Nilai Kritis Distribusi Chi-Square
Tabel Nilai Kritis Distribusi Chi-Square
 
Tabel statistik
Tabel statistikTabel statistik
Tabel statistik
 

Similar to Tes Paired t (Pre-Post

Uji Normalitas dan Homogenitas ppt-
Uji Normalitas dan Homogenitas ppt-Uji Normalitas dan Homogenitas ppt-
Uji Normalitas dan Homogenitas ppt-Aisyah Turidho
 
1.data & uk. pusat
1.data & uk. pusat1.data & uk. pusat
1.data & uk. pusatRie Aizawa
 
Tugas tmtt matematika statistika sapta
Tugas tmtt matematika statistika saptaTugas tmtt matematika statistika sapta
Tugas tmtt matematika statistika saptaHMTA
 
4. PERANCANGAN SISTEM KERJA & ERGONOMI - PENENTUAN WAKTU BAKU, PENGUKURAN LAN...
4. PERANCANGAN SISTEM KERJA & ERGONOMI - PENENTUAN WAKTU BAKU, PENGUKURAN LAN...4. PERANCANGAN SISTEM KERJA & ERGONOMI - PENENTUAN WAKTU BAKU, PENGUKURAN LAN...
4. PERANCANGAN SISTEM KERJA & ERGONOMI - PENENTUAN WAKTU BAKU, PENGUKURAN LAN...Universitas Qomaruddin, Gresik, Indonesia
 
04. Statistika Penyebaran Data.pptx
04. Statistika Penyebaran Data.pptx04. Statistika Penyebaran Data.pptx
04. Statistika Penyebaran Data.pptxHILAL779204
 
Statistika_1_Ukuran_Lokasi ekonomi pembangunan.pptx
Statistika_1_Ukuran_Lokasi ekonomi pembangunan.pptxStatistika_1_Ukuran_Lokasi ekonomi pembangunan.pptx
Statistika_1_Ukuran_Lokasi ekonomi pembangunan.pptxGagahPerkasa3
 
Ev.pend3 hp-df
Ev.pend3 hp-dfEv.pend3 hp-df
Ev.pend3 hp-dfMas Ragil
 
Ppt makalah konsep dasar_matematika[1]
Ppt makalah konsep dasar_matematika[1]Ppt makalah konsep dasar_matematika[1]
Ppt makalah konsep dasar_matematika[1]Maysy Maysy
 
Analisis butir soal hasil ujian
Analisis butir soal hasil ujianAnalisis butir soal hasil ujian
Analisis butir soal hasil ujianWisda Putri
 
Ppt singkat pengantar statistika
Ppt singkat pengantar statistikaPpt singkat pengantar statistika
Ppt singkat pengantar statistikaRizki Novaldi
 
materi-statistika.pptx
materi-statistika.pptxmateri-statistika.pptx
materi-statistika.pptxAryNugroho17
 
171050801029 ona dermawan
171050801029 ona dermawan171050801029 ona dermawan
171050801029 ona dermawanMuhajirin Hajir
 
Pertemuan 11 (uji normalitas dan homogenitas)
Pertemuan 11 (uji normalitas dan homogenitas)Pertemuan 11 (uji normalitas dan homogenitas)
Pertemuan 11 (uji normalitas dan homogenitas)reno sutriono
 
Laporan praktikum-sensori-6-uji-skoring
Laporan praktikum-sensori-6-uji-skoringLaporan praktikum-sensori-6-uji-skoring
Laporan praktikum-sensori-6-uji-skoringAurora Urbahillah
 

Similar to Tes Paired t (Pre-Post (20)

tugas7b.pdf
tugas7b.pdftugas7b.pdf
tugas7b.pdf
 
Uji Normalitas dan Homogenitas ppt-
Uji Normalitas dan Homogenitas ppt-Uji Normalitas dan Homogenitas ppt-
Uji Normalitas dan Homogenitas ppt-
 
1.data & uk. pusat
1.data & uk. pusat1.data & uk. pusat
1.data & uk. pusat
 
Tugas tmtt matematika statistika sapta
Tugas tmtt matematika statistika saptaTugas tmtt matematika statistika sapta
Tugas tmtt matematika statistika sapta
 
4. PERANCANGAN SISTEM KERJA & ERGONOMI - PENENTUAN WAKTU BAKU, PENGUKURAN LAN...
4. PERANCANGAN SISTEM KERJA & ERGONOMI - PENENTUAN WAKTU BAKU, PENGUKURAN LAN...4. PERANCANGAN SISTEM KERJA & ERGONOMI - PENENTUAN WAKTU BAKU, PENGUKURAN LAN...
4. PERANCANGAN SISTEM KERJA & ERGONOMI - PENENTUAN WAKTU BAKU, PENGUKURAN LAN...
 
Materi Seminar.pdf
Materi Seminar.pdfMateri Seminar.pdf
Materi Seminar.pdf
 
04. Statistika Penyebaran Data.pptx
04. Statistika Penyebaran Data.pptx04. Statistika Penyebaran Data.pptx
04. Statistika Penyebaran Data.pptx
 
P13_Uji Persyaratan Analisis Data.pdf
P13_Uji Persyaratan Analisis Data.pdfP13_Uji Persyaratan Analisis Data.pdf
P13_Uji Persyaratan Analisis Data.pdf
 
Statistika_1_Ukuran_Lokasi ekonomi pembangunan.pptx
Statistika_1_Ukuran_Lokasi ekonomi pembangunan.pptxStatistika_1_Ukuran_Lokasi ekonomi pembangunan.pptx
Statistika_1_Ukuran_Lokasi ekonomi pembangunan.pptx
 
Ev.pend3 hp-df
Ev.pend3 hp-dfEv.pend3 hp-df
Ev.pend3 hp-df
 
Ppt makalah konsep dasar_matematika[1]
Ppt makalah konsep dasar_matematika[1]Ppt makalah konsep dasar_matematika[1]
Ppt makalah konsep dasar_matematika[1]
 
Analisis butir soal hasil ujian
Analisis butir soal hasil ujianAnalisis butir soal hasil ujian
Analisis butir soal hasil ujian
 
Ppt singkat pengantar statistika
Ppt singkat pengantar statistikaPpt singkat pengantar statistika
Ppt singkat pengantar statistika
 
Penyebaran data
Penyebaran dataPenyebaran data
Penyebaran data
 
materi-statistika.pptx
materi-statistika.pptxmateri-statistika.pptx
materi-statistika.pptx
 
171050801029 ona dermawan
171050801029 ona dermawan171050801029 ona dermawan
171050801029 ona dermawan
 
Makalah Uji T
Makalah Uji TMakalah Uji T
Makalah Uji T
 
Pertemuan 11 (uji normalitas dan homogenitas)
Pertemuan 11 (uji normalitas dan homogenitas)Pertemuan 11 (uji normalitas dan homogenitas)
Pertemuan 11 (uji normalitas dan homogenitas)
 
Laporan praktikum-sensori-6-uji-skoring
Laporan praktikum-sensori-6-uji-skoringLaporan praktikum-sensori-6-uji-skoring
Laporan praktikum-sensori-6-uji-skoring
 
Makalah biostatistika
Makalah biostatistikaMakalah biostatistika
Makalah biostatistika
 

Recently uploaded

PPT Kelompok 7 Pembelajaran IPA Modul 7.pptx
PPT Kelompok 7 Pembelajaran IPA Modul 7.pptxPPT Kelompok 7 Pembelajaran IPA Modul 7.pptx
PPT Kelompok 7 Pembelajaran IPA Modul 7.pptxSDN1Wayhalom
 
Materi Makna alinea pembukaaan UUD .pptx
Materi Makna alinea pembukaaan UUD .pptxMateri Makna alinea pembukaaan UUD .pptx
Materi Makna alinea pembukaaan UUD .pptxIKLASSENJAYA
 
Power Point materi Mekanisme Seleksi Alam.pptx
Power Point materi Mekanisme Seleksi Alam.pptxPower Point materi Mekanisme Seleksi Alam.pptx
Power Point materi Mekanisme Seleksi Alam.pptxSitiRukmanah5
 
Konsep Agribisnis adalah suatu kesatuan kegiatan meliputi salah satu atau ...
Konsep	Agribisnis	adalah	suatu	kesatuan	kegiatan  meliputi		salah	satu	atau		...Konsep	Agribisnis	adalah	suatu	kesatuan	kegiatan  meliputi		salah	satu	atau		...
Konsep Agribisnis adalah suatu kesatuan kegiatan meliputi salah satu atau ...laila16682
 
materi+kuliah-ko2-senyawa+aldehid+dan+keton.pdf
materi+kuliah-ko2-senyawa+aldehid+dan+keton.pdfmateri+kuliah-ko2-senyawa+aldehid+dan+keton.pdf
materi+kuliah-ko2-senyawa+aldehid+dan+keton.pdfkaramitha
 
hormon Asam Jasmonat dan Lainnya, pengatur tumbuh tanaman
hormon Asam Jasmonat dan Lainnya, pengatur tumbuh tanamanhormon Asam Jasmonat dan Lainnya, pengatur tumbuh tanaman
hormon Asam Jasmonat dan Lainnya, pengatur tumbuh tanamanAprissiliaTaifany1
 
Modul ajar IPAS Kls 4 materi wujud benda dan perubahannya
Modul ajar IPAS Kls 4 materi wujud benda dan perubahannyaModul ajar IPAS Kls 4 materi wujud benda dan perubahannya
Modul ajar IPAS Kls 4 materi wujud benda dan perubahannyaAnggrianiTulle
 
CASE REPORT ACUTE DECOMPENSATED HEART FAILURE 31 Desember 23.pptx
CASE REPORT ACUTE DECOMPENSATED HEART FAILURE 31 Desember 23.pptxCASE REPORT ACUTE DECOMPENSATED HEART FAILURE 31 Desember 23.pptx
CASE REPORT ACUTE DECOMPENSATED HEART FAILURE 31 Desember 23.pptxresidentcardio13usk
 
Dampak Bioteknologi di Bidang Pertanian.pdf
Dampak Bioteknologi di Bidang Pertanian.pdfDampak Bioteknologi di Bidang Pertanian.pdf
Dampak Bioteknologi di Bidang Pertanian.pdfssuser4743df
 
TEMA 9 SUBTEMA 1 PEMBELAJARAN 1 KELAS 6.pptx
TEMA 9 SUBTEMA 1 PEMBELAJARAN 1 KELAS 6.pptxTEMA 9 SUBTEMA 1 PEMBELAJARAN 1 KELAS 6.pptx
TEMA 9 SUBTEMA 1 PEMBELAJARAN 1 KELAS 6.pptxSyabilAfandi
 

Recently uploaded (10)

PPT Kelompok 7 Pembelajaran IPA Modul 7.pptx
PPT Kelompok 7 Pembelajaran IPA Modul 7.pptxPPT Kelompok 7 Pembelajaran IPA Modul 7.pptx
PPT Kelompok 7 Pembelajaran IPA Modul 7.pptx
 
Materi Makna alinea pembukaaan UUD .pptx
Materi Makna alinea pembukaaan UUD .pptxMateri Makna alinea pembukaaan UUD .pptx
Materi Makna alinea pembukaaan UUD .pptx
 
Power Point materi Mekanisme Seleksi Alam.pptx
Power Point materi Mekanisme Seleksi Alam.pptxPower Point materi Mekanisme Seleksi Alam.pptx
Power Point materi Mekanisme Seleksi Alam.pptx
 
Konsep Agribisnis adalah suatu kesatuan kegiatan meliputi salah satu atau ...
Konsep	Agribisnis	adalah	suatu	kesatuan	kegiatan  meliputi		salah	satu	atau		...Konsep	Agribisnis	adalah	suatu	kesatuan	kegiatan  meliputi		salah	satu	atau		...
Konsep Agribisnis adalah suatu kesatuan kegiatan meliputi salah satu atau ...
 
materi+kuliah-ko2-senyawa+aldehid+dan+keton.pdf
materi+kuliah-ko2-senyawa+aldehid+dan+keton.pdfmateri+kuliah-ko2-senyawa+aldehid+dan+keton.pdf
materi+kuliah-ko2-senyawa+aldehid+dan+keton.pdf
 
hormon Asam Jasmonat dan Lainnya, pengatur tumbuh tanaman
hormon Asam Jasmonat dan Lainnya, pengatur tumbuh tanamanhormon Asam Jasmonat dan Lainnya, pengatur tumbuh tanaman
hormon Asam Jasmonat dan Lainnya, pengatur tumbuh tanaman
 
Modul ajar IPAS Kls 4 materi wujud benda dan perubahannya
Modul ajar IPAS Kls 4 materi wujud benda dan perubahannyaModul ajar IPAS Kls 4 materi wujud benda dan perubahannya
Modul ajar IPAS Kls 4 materi wujud benda dan perubahannya
 
CASE REPORT ACUTE DECOMPENSATED HEART FAILURE 31 Desember 23.pptx
CASE REPORT ACUTE DECOMPENSATED HEART FAILURE 31 Desember 23.pptxCASE REPORT ACUTE DECOMPENSATED HEART FAILURE 31 Desember 23.pptx
CASE REPORT ACUTE DECOMPENSATED HEART FAILURE 31 Desember 23.pptx
 
Dampak Bioteknologi di Bidang Pertanian.pdf
Dampak Bioteknologi di Bidang Pertanian.pdfDampak Bioteknologi di Bidang Pertanian.pdf
Dampak Bioteknologi di Bidang Pertanian.pdf
 
TEMA 9 SUBTEMA 1 PEMBELAJARAN 1 KELAS 6.pptx
TEMA 9 SUBTEMA 1 PEMBELAJARAN 1 KELAS 6.pptxTEMA 9 SUBTEMA 1 PEMBELAJARAN 1 KELAS 6.pptx
TEMA 9 SUBTEMA 1 PEMBELAJARAN 1 KELAS 6.pptx
 

Tes Paired t (Pre-Post

  • 1. paired t test (pre – post) uji beda dua mean data berpasangan satu sampel Oleh: Roni Saputra, M.Si
  • 2. Kegunaan • Menguji perbedaan kondisi awal / sebelum dan setelah perlakukan
  • 3. Rumus t  d i 2 2    N d d i i N t • Keterangan :   1   – t=Nilai t – d=Selisih nilai post dan pre (nilai post – nilai pre) – N=Banyaknya sampel pengukuran
  • 4. Ketentuan aplikasi • Data berskala interval atau rasio • Data memenuhi asumsi distribusi normal. • Data berpasangan (satu sampel diukur dua kali, yaitu keadaan awal sebelum perlakukan dan setelah perlakuan) • Signifikansi, nilai hasil hitung t dibandingkan dengan nilai tabel t, derajat bebas (N-1). Pada uji dua sisi daerah penerimaan Ho, jika , t0,5 < thitung < t0,5 , sedangkan pada uji satu sisi daerah penerimaan Ho, jika thitung < t
  • 5. Contoh Aplikasi 1 • Uji coba model penyuluhan dengan metode diskusi untuk meningkatkan pengetahuan masyarakat telah dilaksanakan didapat data di bawah. Sebelum penyuluhan dilakukan pre test dan setelah penyuluhan dilakukan post test dengan soal yang sama. • Selidikilah dengan  = 1%, apakah model penyuluhan mampu meningkatkan pengetahuan masyarakat ?
  • 6. Data Hasil Penyuluhan NO SKOR PENGETAHUAN SEBELUM PENYULUHAN (PRE) SKOR PENGETAHUAN SETELAH PENYULUHAN (POST) 1. 30 34 2. 29 29 3. 26 29 4. 29 32 5. 28 28 6. 32 32 7. 30 33 8. 28 28 9. 28 29 10. 26 30 11. 29 30 12. 27 27
  • 7. Penyelesaian : • Hipotesis – Ho : Ppost = Ppre ; tidak ada perbedaan pengetahuan antara sebelum dan setelah disuluh dengan metode diskusi – Ha : Ppost > Ppre ; ada peningkatan pengetahuan setelah disuluh dengan metode diskusi dibanding sebelumnya • Level signifikansi () –  = 1%
  • 8. Rumus statistik penguji i   1  2 2 N d  d     N d t i i
  • 9. Hitung rumus statistik penguji NOMOR (PRE) (POST) d (post-pre) d2 1. 30 34 4 16 2. 29 29 0 0 3. 26 29 3 9 4. 29 32 3 9 5. 28 28 0 0 6. 32 32 0 0 7. 30 33 3 9 8. 28 28 0 0 9. 28 29 1 1 10. 26 30 4 16 11. 29 30 1 1 12. 27 27 0 0 JUMLAH 19 61
  • 10. Hitung rumus statistik penguji i    N d d 19 2 2  12.61 19 3,27  12 1 1 2        t t N d t i i
  • 11. • Df/db/dk – Df = N – 1 = 12 – 1 = 11 • Nilai tabel – Nilai tabel t distribusi student. Uji satu sisi, =1%, df=11, nilai t tabel = 2,718 • Daerah penolakan –  3,27  >  2,718  ; – berarti Ho ditolak, – Ha diterima • Kesimpulan – Ada peningkatan pengetahuan setelah disuluh dibanding sebelumnya, pada  = 1%.
  • 12. Contoh Aplikasi 2 • Uji coba pengaturan suhu ruangan perawatan rumah sakit diharapkan dapat menurunkan suhu penderita panas badan. Sebelum pengaturan suhu ruangan dilakukan pengukuruan suhu badan awal dan setelah pengaturan suhu ruangan dilakukan pengukuran suhu badan kembali, didapatkan data di bawah. • Selidikilah dengan  = 10%, apakah model pengaturan suhu ruangan mampu menurunkan suhu penderita panas ?
  • 13. Kondisi Suhu Badan Penderita Sebelum dan Setelah Pengaturan Suhu Ruangan NOMOR (PRE) (POST) 1. 39 38 2. 38,5 38,5 3. 38,5 37 4. 37 39 5. 37 37 6. 38 38 7. 37 38 8. 38,5 38 9. 38 37,5 10. 38 37 11. 37 37 12. 38 38,5 13. 39 38 14. 37,5 37,5
  • 14. Penyelesaian : • Hipotesis – Ho : Ppost = Ppre ; tidak ada perbedaan panas badan sebelum dan setelah pengaturan suhu ruangan. – Ha : Ppost < Ppre ; ada penurunan suhu badan setelah pengaturan suhu ruangan • Level signifikansi () –  = 10%
  • 15. Rumus statistik penguji i   1  2 2 N d  d     N d t i i
  • 16. Hitung rumus statistik penguji NOMOR (PRE) (POST) d (post-pre) d2 1. 39 38 -1 1 2. 38,5 38,5 0 0 3. 38,5 37 -1,5 2,25 4. 37 39 2 4 5. 37 37 0 0 6. 38 38 0 0 7. 37 38 1 1 8. 38,5 38 -0,5 0,25 9. 38 37,5 -0,5 0,25 10. 38 37 -1 1 11. 37 37 0 0 12. 38 38,5 0,5 0,25 13. 39 38 -1 1 14. 37,5 37,5 0 0 JUMLAH -2 11
  • 17. Hitung rumus statistik penguji d    N d d 14.11  (  2) 14 1 t 0,588 2 t N 1 t 2 2 i 2 i i            
  • 18. • Df/db/dk – Df = N – 1 = 14 – 1 = 13 • Nilai tabel – Nilai tabel t distribusi student. Uji satu sisi, =10%, df=13, nilai t tabel = 1,35 • Daerah penolakan – - 0,588  <  1,35 ; – berarti Ho diterima – Ha ditolak, • Kesimpulan – tidak ada perbedaan suhu badan sebelum dan setelah pengaturan suhu ruangan, pada  = 10%.
  • 19. Tingkat Signifikansi untuk tes satu sisi 0,40 0,25 0,10 0,05 0,025 0,01 0,005 0,0025 0,001 0,0005 Tingkat Signifikansi untuk tes dua sisi Df 0,80 0,50 0,20 0,10 0,05 0,02 0,01 0,005 0,002 0,001 1 0,325 1,000 3,078 6,314 12,706 31,821 63,657 127,32 318,31 636,62 2 0,289 0,816 1,886 2,920 4,303 6,965 9,925 14,089 22,327 31,598 3 0,277 0,765 1,638 2,353 3,182 4,541 5,841 7,453 10,214 12,924 4 0,271 0,741 1,533 2,132 2,776 3,747 4,604 5,598 7,173 8,610 5 0,267 0,727 1,476 2,015 2,571 3,365 4,032 4,773 5,893 6,869 6 0,265 0,718 1,440 1,943 2,447 3,143 3,707 4,317 5,208 5,959 7 0,263 0,711 1,415 1,895 2,365 2,998 3,499 4,029 4,785 5,408 8 0,262 0,706 1,397 1,860 2,306 2,896 3,355 3,833 4,501 5,041 9 0,261 0,703 1,383 1,833 2,262 2,821 3,250 3,690 4,297 4,781 10 0,260 0,700 1,372 1,812 2,228 2,764 3,169 3,581 4,144 4,587 11 0,260 0,697 1,363 1,796 2,201 2,718 3,106 3,497 4,025 4,437 12 0,259 0,695 1,356 1,782 2,179 2,681 3,055 3,428 3,930 4,318 13 0,259 0,694 1,350 1,771 2,160 2,650 3,012 3,372 3,852 4,221 14 0,258 0,692 1,345 1,761 2,145 2,624 2,977 3,326 3,787 4,140 15 0,258 0,691 1,341 1,753 2,131 2,602 2,947 3,286 3,733 4,073 16 0,258 0,690 1,337 1,746 2,120 2,583 2,921 3,252 3,686 4,015 17 0,257 0,689 1,333 1,740 2,110 2,567 2,898 3,222 3,646 3,965 18 0,257 0,688 1,330 1,734 2,101 2,552 2,878 3,197 3,610 3,922 19 0,257 0,688 1,328 1,729 2,093 2,539 2,861 3,174 3,579 3,883 20 0,257 0,687 1,325 1,725 2,086 2,528 2,845 3,153 3,552 3,850 21 0,257 0,686 1,323 1,721 2,080 2,518 2,831 3,135 3,527 3,819 22 0,256 0,686 1,321 1,717 2,074 2,508 2,819 3,119 3,505 3,792 23 0,256 0,685 1,319 1,714 2,069 2,500 2,807 3,104 3,485 3,767 24 0,256 0,685 1,318 1,711 2,064 2,492 2,797 3,091 3,467 3,745 25 0,256 0,684 1,316 1,708 2,060 2,485 2,787 3,078 3,450 3,725 26 0,256 0,684 1,315 1,706 2,056 2,479 2,779 3,067 3,435 3,707 27 0,256 0,684 1,314 1,703 2,052 2,473 2,771 3,057 3,421 3,690 28 0,256 0,683 1,313 1,701 2,048 2,467 2,763 3,047 3,408 3,674 29 0,256 0,683 1,311 1,699 2,045 2,462 2,756 3,038 3,396 3,659 30 0,256 0,683 1,310 1,697 2,042 2,457 2,750 3,030 3,385 3,646 40 0,255 0,681 1,303 1,684 2,021 2,423 2,704 2,971 3,307 3,551