Uji T-test adalah metode statistik yang digunakan untuk menguji apakah terdapat perbedaan signifikan antara dua kelompok atau populasi Atribut yang diuji secara spesifik adalah rata-rata Uji T-test mengasumsikan bahwa data yang diuji memiliki distribusi normal (atau mendekati normal) dan memiliki varian yang sama. Data yang diukur memiliki skala pengukuran interval/rasio

1. Statistika Parametrik
UJI BEDA (t-Test)
Sesi 9-10

2. Uji T (t-test)
 Uji T-test adalah metode statistik yang digunakan untuk
menguji apakah terdapat perbedaan signifikan antara
dua kelompok atau populasi
 Atribut yang diuji secara spesifik adalah rata-rata
 Uji T-test mengasumsikan bahwa data yang diuji
memiliki distribusi normal (atau mendekati normal)
dan memiliki varian yang sama.
 Data yang diukur memiliki skala pengukuran
interval/rasio

3. Jenis Uji-T
 SATU SAMPEL (one sample t-test)
 Digunakan untuk membandingkan rata-rata suatu sampel
dengan suatu nilai konstanta tertentu
 DUA SAMPEL (two samples t-test)
 Dua Sampel Berpasangan (Paired samples t-test)
 Membandingkan rata-rata dua kelompok yang berpasangan,
yaitu subjek yang sama dengan dua perlakuan beda
 Dua Sampel Bebas (Independent sample t-test)
 Membandingkan rata-rata dua kelompok yang tidak saling
berpasangan, yaitu dua subjek yang berbeda

4. Jenis Uji-T (contoh penggunaan)
 SATU SAMPEL (one sample t-test)
 Membandingkan rata-rata berat badan mahasiswa kelas CA
(65kg) dengan suatu konstanta tertentu
 DUA SAMPEL (two samples t-test)
 Dua Sampel Berpasangan (Paired samples t-test)
 Membandingkan rata-rata berat badan mahasiswa kelas CA
sebelum covid (65kg) dan setelah covid (70kg)
 Dua Sampel Bebas (Independent sample t-test)
 Membandingkan rata-rata berat badan mahasiswa kelas CA
(65kg) dan rata-rata berat badan mahasiswa kelas CB (72kg)

5. SPSS
One-Sample T-Test
 Tentukan hipotesis yang akan digunakan!
 Lakukan uji normalitas parametrik terlebih dahulu
(untuk memastikan sample yang digunakan memiliki distribusi normal)
Analyze desc. Statistics explore
 Lakukan uji-T
Analyze Compare Means One-Sample T-Test
 Bandingkan hasil dengan t-tabel atau dengan
 Kesimpulan.

6. SPSS
Paired-Samples T-Test
 Tentukan hipotesis yang akan digunakan!
 Lakukan uji normalitas parametrik terlebih dahulu
(untuk memastikan sample yang digunakan memiliki distribusi normal)
Analyze desc. Statistics explore
 Lakukan uji-T
Analyze Compare Means Paired-Sample T-Test
 Bandingkan hasil dengan t-tabel atau dengan
 Kesimpulan.

7. SPSS
Independent Samples T-Test
 Tentukan hipotesis yang akan digunakan!
 Lakukan uji homogenitas data terlebih dahulu (untuk
memastikan sample yang digunakan homogen/ memiliki varian yang sama)
 Lakukan uji-T
Analyze Compare Means Independent-Sample T-Test
(command ini untuk uji homogenitas sekaligus uji T)
 Bandingkan hasil dengan t-tabel atau dengan
 Kesimpulan.

8. Case 1 (one-sample T-Test)
Seorang peneliti ingin mengetahui efektivitas penggunaan
pupuk AXA terhadap produktivitas pangan. Peneliti tersebut
melakukan pengujian dengan menggunakan 20 sampel area
dan produktivitas masing-masing area diukur menggunakan
satuan Ton/Ha. Berikut datanya.
--data sample ada di excel, sheet 1—
Diketahui produktivitas nasional adalah 5 Ton/Ha. Dengan
Aplha 5%, peneliti ingin mengetahui apakah rata-rata
produktivitas pangan dengan menggunakan pupuk AXA sama
dengan rata-rata produktivitas nasional.

9. Jawab Case 1
 Tentukan pengujian tentang normalitas sample data.
Sig. pada Kolmogorov-Smirnov dan Shapiro-Wilk > alpha
 sample data memiliki distribusi normal
 Tentukan hipotesis tentang pengujian rata-rata (t-test)
Ho :  rata-rata produktivitas pangan area yang menggunakan pupuk AXA sama
dengan produktivitas nasional
Ha :  rata-rata produktivitas pangan area yang menggunakan pupuk AXA tidak
sama dengan sama dengan produktivitas nasional
Tolak Ho apabila:
Sig. (2-tailed) < alpha

10. Kesimpulan Case 1
 Karena sig. (2-tailed) > alpha maka Ho diterima
 Berdasarkan hasil tersebut maka dapat disimpulkan
bahwa rata-rata produktivitas pangan area yang
menggunakan pupuk AXA sama dengan rata-rata nasional

11. Case 2 (Paired-samples T-Test)
Suatu perusahaan ingin meneliti tentang perbedaan
penjualan motor ZED yang diproduksinya sebelum dan
setelah adanya kebijakan kenaikan pajak di suatu daerah.
Sample data diambil dari 20 dealer resmi motor ZED yang
beroperasi pada daerah tersebut. Berikut datanya.
--data sample ada di excel, sheet 2—
Dengan alpha 5%, apakah terdapat perbedaan penjualan
motor ZED sebelum dan sesudah berlakunya kebijakan
kenaikan pajak kendaraan bermotor di daerah tersebut?

12. Jawab Case 2
 Tentukan pengujian tentang normalitas sample data.
Sig. pada Kolmogorov-Smirnov dan Shapiro-Wilk > alpha
 sample data memiliki distribusi normal
 Tentukan hipotesis tentang pengujian rata-rata (t-test)
Ho :  rata-rata penjualan motor ZED di suatu daerah sebelum dan sesudah
diberlakukannya kebijakan kenaikan pajak adalah sama
Ha : rata-rata penjualan motor ZED di suatu daerah sebelum dan sesudah
diberlakukannya kebijakan kenaikan pajak adalah tidak sama
Tolak Ho apabila:
Sig. (2-tailed) < alpha

13. Kesimpulan Case 2
 Karena sig. (2-tailed) > alpha maka Ho diterima
 Berdasarkan hasil tersebut maka dapat disimpulkan
bahwa rata-rata penjualan motor ZED pada suatu daerah
sebelum dan sesudah diberlakukannya kebijakan kenaikan
pajak adalah sama

14. Case 3 (Independent-samples T-Test)
Seorang dosen statistika ingin mengetahui apakah terdapat
perbedaan nilai ujian mahasiswa yang diampunya pada
kelas CA dan kelas CB. Dosen tersebut mengambil sample
sebanyak 20 mahasiswa dari masing-masing kelas. Berikut
datanya.
--data sample ada di excel, sheet 3—
Dengan alpha 5%, apakah terdapat perbedaan nilai ujian
statistika antara kelas CA dan kelas CB?

15. Jawab Case 3
 Tentukan pengujian tentang homogenitas sample data.
Sig. pada Levene’s Test for Equality of Variance > alpha
 sample data adalah homogen
 Tentukan hipotesis tentang pengujian rata-rata (t-test)
Ho :  rata-rata nilai ujian statistika kelas CA sama dengan nilai ujian statistika
kelas CB
Ha : rata-rata nilai ujian statistika kelas CA tidak sama dengan nilai ujian statistika
kelas CB
Tolak Ho apabila:
Sig. (2-tailed) T-test for Equality of Means < alpha

16. Kesimpulan Case 3
 Sig. (2-tailed) T-test for Equality of Means > alpha
maka Ho diterima
 Berdasarkan hasil tersebut maka dapat disimpulkan
bahwa rata-rata nilai ujian statistika kelas CA sama dengan
rata-rata nilai ujian statistika kelas CB