Post on 16-Apr-2017
BAB IPENDAHULUAN
1.1 One Sample T test
Pengujian satu sampel pada prinsipnya ingin menguji apakah rata-rata
sampel berbeda secara nyata ataukah tidak dengan suatu nilai tertentu. Nilai
tertentu ini bisa jadi nilai rata-rata populasi yang sudah diketahui.
1.2 Independent Sample T test
Uji ini digunakan untuk menguji dua rata-rata dari dua sampel yang tidak
berhubungan satu dengan yang lain, apakah kedua sampel tersebut memiliki
rata-rta yang sama atau berbeda. Uji t dua sampel independen adalah jenis uji
statistika Parametrik yang bertujuan untuk menguji apakah terdapat perbedaan
rata-rata antara 2 kelompok data yang tidak berpasangan. Yang dimaksud
sampel tidak berpasangan adalah bila dua buah data yang akan dibandingkan
berasal dari individu sampel yang berbeda.
1.3 Paired Sample T test
Dua sampel yang berpasangan diartikan sebagai sebuah sampel dengan
subjek yang sama namun mengalami dua perlakuan atau pengukuran yang
berbeda. Sama seperti analisis sebelumnya uji ini bertujuan untuk mengetahui
apakah dua sampel berpasangan mempunyai nilai rata-rata yang sama atau
tidak.
1
BAB IIDESKRIPSI KERJA
Pada bab ini, praktikan akan menunjukkan langkah-langkah yang dikerjakan untuk menyelesaikan kasus yang ada. Persoalan yang dibahas pada praktikum kali ini adalah membandingkan rata-rata yang meliputi uji t pada sampel tunggal, sampel independen maupun sampel berpasangan dengan menggunakan software SPSS. Kasus yang akan diselesaikan sebagai berikut :1. Berdasarkan data dari suatu perusahaan A mengenai jumlah penjualan selama
sebulan ,ternyata dalam satu bulan tersebut rata – rata penjualan sebesar 67,
ujilah hipotesis apakah pernyataan itu benar !
Gambar 2.1 Table kasus 12. Berikut adalah data yang dihasilkan seorang mahasiswa pertanian yang ingin
membandingkan efektivitas sistem terasering dalam mereduksi laju erosi.
Mahasiswa tersebut melakukan pengukuran besaran erosi pada 15 unit lahan
2
pertanian tanpa sistem konservasi, dan lahan pertanian yang menggunakan
sistem konservasi terasering.
Gambar 2.2 Table kasus 23. Seorang kepala desain ingin mengetahui apakah ada pengaruh seorang petani
setelah mengikuti pelatihan dan sebelum terhadap hasil panen mereka, setelah
direkapitulasi diketahui hasil panen mereka sebagai berikut :
Gambar 2.3 Table kasus 3Adapun langkah-langkah yang dikerjakan untuk
menyelesaikan kasus diatas adalah sebagai berikut :1. Buka software SPSS dan siapkan agar tampilan awal spreadsheet muncul.
3
Gambar 2.4. Tampilan awal Microsoft Excel
2. Langkah selanjutnya yaitu mendefinisikan variabel data diatas pada lembar
variabel view seperti Gambar 2.5 berikut :
Gambar 2.5 Mendefinisikan variabel table kasus 1
3. Pada lembar data view, dari spss data editor masukkan data table kasus 1 ke
dalam spss.
4. Praktikkan akan membandingkan nilai tertentu pada data table kasus 1 dengan
uji t untuk satu sampel, maka lakukan pengujian dengan cara mengklik menu
analize compare means one sample t test seperti pada Gambar 2.6
berikut :
Gambar 2.6 Uji T untuk satu sampel
5. Setelah kotak dialog One Sample T Test muncul, klik “Jumlah Penjualan” dan
pindahkan ke dalam box Test Variable (s), kemudian ubah nilai Test Value
dari 0 (nol) menjadi 67 ( nilai 67 adalah nilai dari µ0 = 67 ).
6. Klik option dan pastikan nilai confidence interval sebesar 95%.7. Kemudian klik OK maka hasilnya seperti Gambar 2.7 seperti
di bawah ini :
4
Gambar 2.7 Memilih variabel yang dianalisis
8. Untuk menyelesaikan table kasus 2 siapkan lembar kerja kedua.
9. Langkah selanjutnya pada lembar variabel view definisikan variabel seperti
Gambar 2.8 berikut :
Gambar 2.8 Mendefinisikan variabel table kasus 2
10. Kemudian klik pada kolom values, masukkan angka dan pada label masukkan
penjelasan tentang angka itu sesuai pada data kasus 2. setelah itu klik ok.
Definisikan seperti Gambar 2.9 berikut ini :
Gambar 2.9 Memberikan value label variabel JenisLahan
11. Pada lembar data view, dari spss data editor masukkan data table kasus 2 ke
dalam spss caranya untuk variabel 1 menunjukkan ia masuk kelompok mana
sedangkan yang kedua mencakup nilai. Untuk jelasnya lihat Gambar 2.10 :
5
Gambar 2.10 Memberikan value label variabel JenisLahan12. Praktikkan akan membandingkan rata-rata dari dua sampel yang independen
pada data table kasus 2 dengan uji t untuk dua sampel independen, maka
lakukan pengujian dengan cara mengklik menu analize compare means
independent sample test seperti pada Gambar 2.11 berikut :
Gambar 2.11 Uji T untuk dua sampel independen13. Lakukan pendefinisian seperti Gambar 2.12 dibawah ini :
Gambar 2.12 Pendefinisian variabel yang dianalisis
14. Pilih Define Groups maka tampilannya seperti pada Gambar 2.13 dibawah :
Gambar 2.13 Define groups
15. Klik continue.
16. Klik option berisi confidence interval (defaultnya 95%).
17. Klik Ok.
6
18. Untuk menyelesaikan table kasus 3 siapkan lembar kerja ketiga.
19. Langkah selanjutnya pada lembar variabel view definisikan variabel
seperti Gambar 2.14 berikut :
Gambar 2.14 Mendefinisikan variabel table kasus 3
20. Pada lembar data view, dari spss data editor masukkan data table kasus 3 ke
dalam spss.
21. Praktikkan akan membandingkan rata-rata pada data table kasus 3 dengan uji t
untuk dua sampel berpasangan, maka lakukan pengujian dengan cara
mengklik menu analize compare means paired-samples test seperti pada
Gambar 2.15 berikut :
Gambar 2.15 Uji T untuk dua sampel berpasangan
22. Klik variabel sebelum kemudian klik sekali lagi variabel sesudah seperti
Gambar 2.16 dibawah ini :
Gambar 2.16 Pendefinisian variabel yang dianalisis
23. Klik option dan gunakan confidence interval 95%.24. Continue dan klik ok.
7
BAB III
PEMBAHASAN
Pada kasus yang telah disebutkan pada bagian bab deskripsi kerja, selanjutnya pada bab ini praktikkan akan menjelaskan hasil perhitungan dari kasus yang telah diselesaikan oleh praktikkan, berikut pemaparannya :1. One Sample T Test
Gambar 3.1 Output One-Sample T Test
Berdasarkan hasil one sample T test (Gambar 3.1) maka dapat dilakukan
pengujian hipotesis sebagai berikut :
1) Hipotesis
H0 : Rata-rata jumlah penjualan perusahaan A selama sebulan sama dengan 67
(µ=67)
H1 : Rata-rata jumlah penjualan perusahaan A selama sebulan tidak sama
dengan 67 (µ≠67)
2) Tingkat Signifikansi
Pengujian menggunakan uji dua sisi dengan tingkat signifikansi α = 5%
Tingkat signifikansi dalam hal ini berarti diambil risiko salah dalam mengambil
keputusan untuk menolak hipotesis yang benar sebanyak-banyaknya 5% dan
tingkat kepercayaan untuk menerima hipotesis yang benar sebanyak 95%.
3) Statistik uji
t= x−μs /√ n
= 61,96−67
21,772/√ 27
=−5,044,19
= -1,203
4) Menentukan daerah kritis
H0 ditolak jika P-value (Sig.2tailed) ≤ α atau jika T-hitung ≥ T-tabel
5) Keputusan
Karena p-value ≥ α atau 0,26 ≥ 0,05 maka gagal tolak H0
6) Kesimpulan
Dengan menggunakan tingkat kepercayaan 95 %, maka data yang ada
mendukung H0 atau gagal tolak H0 atau rata-rata jumlah penjualan perusahaan
A selama satu bulan sama dengan 67.
2. Independent Sample T Test
Gambar 3.2 Output Independent Sample T Test
Dari output diperoleh dua nilai uji :
1. Asumsi variansi kedua kelompok sama
2. Asumsi variansi kedua kelompok tidak sama
8
9
Sebelum dilakukan uji T test, sebelumnya dilakukan uji kesamaan variansi
(homogenitas) dengan F test. Artinya jika variansi sama, maka uji t menggunakan
Equal Variance Assumed (diasumsikan variansi sama) dan jika variansi berbeda
mengguna-kan Equal Variance Not Assumed (diasumsikan variansi berbeda).
Uji F :
1. Hipotesis
H0 : Kedua variansi adalah sama (variansi pengaruh efektivitas penggunaan lahan
tanpa sistem konservasi dalam mereduksi laju erosi = pengaruh efektivitas
penggunaan lahan dengan sistem terasering dalam mereduksi laju erosi.)
H1 : Kedua variansi adalah berbeda (variansi pengaruh efektivitas penggunaan
lahan tanpa sistem konservasi dalam mereduksi laju erosi ≠ pengaruh
efektivitas penggunaan lahan dengan sistem terasering dalam mereduksi laju
erosi.).
2. Tingkat signifikansi : α = 5%
3. Daerah kritis
H0 ditolak jika P-value (Sig.2tailed) ≤ α
Atau H0 ditolak jika nilai F-hitung ≥ F-tabel
4. Statistik uji
Dari tabel di atas didapat nilai P-value (Sig.2tailed) 0,00 ≤ α 0,05
5. Keputusan
H0 ditolak
6. Kesimpulan
Dengan menggunakan tingkat kepercayaan 95 %, data yang ada tidak
mendukung H0 atau tolak H0. Jadi kedua variansi berbeda (variansi pengaruh
efektivitas penggunaan lahan tanpa sistem konservasi dalam mereduksi laju erosi
≠ pengaruh efektivitas penggunaan lahan dengan sistem terasering dalam
mereduksi laju erosi). Dengan ini penggunaan uji t menggunakan Equal Variance
Not Assumed (diasumsikan variansi berbeda).
Pengujian independen sample T test. Langkah-langkah pengujiannya
sebagai berikut:
10
1) Hipotesis
H0 : Pengaruh efektivitas penggunaan lahan tanpa sistem konservasi dalam
mereduksi laju erosi = pengaruh efektivitas penggunaan lahan dengan
sistem terasering dalam mereduksi laju erosi.
H1 : Pengaruh efektivitas penggunaan lahan tanpa sistem konservasi dalam
mereduksi laju erosi ≠ pengaruh efektivitas penggunaan lahan dengan
sistem terasering dalam mereduksi laju erosi.
2) Tingkat Signifikansi
Pengujian menggunakan uji dua sisi dengan tingkat signifikansi α = 5%
Tingkat signifikansi dalam hal ini berarti diambil risiko salah dalam mengambil
keputusan untuk menolak hipotesis yang benar sebanyak-banyaknya 5% dan
tingkat kepercayaan untuk menerima hipotesis yang benar sebanyak 95%.
3) Statistik uji
t=( x1−x 2 )−(μ 1−μ2)
√ s1(kuadrat )√ n1
+√ s2(kuadrat )
√ n2
4) Menentukan daerah kritis
H0 ditolak jika P-value (Sig.2tailed) ≤ α atau jika T-hitung ≥ T-tabel
5) Keputusan
Dari tabel (equal variance not assumed) didapat nilai p-value ≤ α atau 0,000 ≤
0,05 maka tolak H0.
6) Kesimpulan
Dengan menggunakan tingkat kepercayaan 95 %, maka data yang ada
mendukung H1 atau tolak H0 yang artinya terdapat perbedaan antara rata-rata
pengaruh efektivitas penggunaan lahan tanpa sistem konservasi dalam
mereduksi laju erosi dan pengaruh efektivitas penggunaan lahan dengan sistem
terasering dalam mereduksi laju erosi.
3. Paired Sample T Test
11
Gambar 3.3 Output Paired Sample T Test
Interpretasi Output :
1. Output Bagian Pertama ( Group Statistics ) :
Pada bagian ini menyajikan deskripsi dari pasangan variabel yang
dianalisis, yang meliputi rata-rata hasil panen yang dihasilkan seorang
petani sebelum pelatihan sebesar 4,19 dengan standar deviasi 1,223 dan
sesudah diadakan pelatihan sebesar 6,63 dengan standar deviasi 1,746.
2. Output Bagian Kedua ( Correlations ) :
Pada bagian ini diperoleh hasil korelasi antar kedua variabel yang
menghasilkan angka 0,784 dengan nilai probabilitas (sig.) 0,000. Hal ini
menyatakan bahwa hubungan korelasi antara sebelum pelatihan dan
sesudah pelatihan berhubungan secara nyata karena nilai probabilitas <
0,05.
3. Output Bagian Ketiga ( Paired Simple Test ) :
Pada tabel ketiga, kolom Mean pada paired-samples t test table
menunjukkan rata-rata perbedaan antara sebelum pelatihan dan sesudah.
Kolom Std. Deviation menunjukkan dispersi rata-rata antara sebelum
pelatihan dan sesudah pelatihan. Kolom Std. Error Mean menunjukkan
index of the variability (indeks variabilitas) yang dapat diharapkan di
dalam pengulangan sampel acak untuk rata-rata hasil panen yang
dihasilkan petani. Kolom 95% Confidence Interval of the Difference
menyediakan suatu perkiraan menyangkut batasan-batasan antara
perbedaan rata-rata dalam 95% dari semua sampel acak yang mungkin
untuk rata-rata hasil panen yang dihasilkan petani.
Hipotesis :
*H0 : Kedua rata-rata populasi adalah identik ( rata-rata hasil panen
sebelum pelatihan dan sesudah pelatihan adalah sama )
12
*H1 : Kedua rata-rata populasi adalah tidak identik ( rata-rata hasil panen
sebelum pelatihan dan sesudah pelatihan adalah tidak sama )
Berdasarkan hasil analisis uji T sampel berpasangan seperti pada Gambar 3.3
diatas, maka dapat dilakukan pengujian hipotesis sebagai berikut:
1). Hipotesis :
H0 : Rata-rata hasil panen sebelum pelatihan dan sesudah pelatihan adalah
sama
H1 : Rata-rata hasil panen sebelum pelatihan dan sesudah pelatihan adalah
tidak sama
2) Tingkat Signifikansi
Pengujian menggunakan uji dua sisi karena akan diketahui apakah rata-
rata sebelum sama dengan sesudah atau tidak. Dengan tingkat signifikansi α =
5%. Tingkat signifikansi dalam hal ini berarti diambil risiko salah dalam
mengambil keputusan untuk menolak hipotesis yang benar sebanyak-banyaknya
5% dan tingkat kepercayaan untuk menerima hipotesis yang benar sebanyak
95%.
3) Statistik uji
t= σ−μnsd /√ n
= −2,3481,094/√ 16
= −2,3480,2735
= -8,58501
4) Menentukan daerah kritis
H0 ditolak jika P-value (Sig.2tailed) ≤ α atau jika T-hitung ≥ T-tabel
5) Keputusan
Karena p-value ≤ α atau 0,000 ≤ 0,05 maka tolak H0
6) Kesimpulan
13
Dengan menggunakan tingkat kepercayaan 95%, maka data yang ada mendukung H1 atau tolak H0 atau rata-rata hasil
panen sebelum pelatihan dan sesudah pelatihan adalah tidak sama ini berarti ada perbedaan yang signifikan antara rata-rata hasil panen (ton) sebelum pelatihan dan sesudah pelatihan.
BAB IV
PENUTUP
Berdasarkan praktikum yang telah dilakukan, praktikan dapat menarik kesimpulan bahwa :1. Uji T One-Sample untuk menguji mean tertentu. Paired-Sample untuk
menguji kesamaan mean, sementara uji Independent untuk menguji apakah
kedua variabel mempunyai variabel yang sama dengan variabel lainnya.
2. Analisis statatistik menggunakan SPSS sangat membantu dalam mengambil
keputusan.
3. Pada kasus ini uji t yang dilakukan menghasilkan :
- Pada uji one sample t-test, rata-rata jumlah penjualan perusahaan A
selama sebulan sama dengan 67 .
- Pada uji independent sample t-test, terdapat perbedaan antara rata-rata
pengaruh efektivitas penggunaan lahan tanpa sistem konservasi dalam
mereduksi laju erosi dan pengaruh efektivitas penggunaan lahan dengan
sistem terasering dalam mereduksi laju erosi.
- Pada uji paired-sample t-test, rata-rata hasil panen sebelum pelatihan
dan sesudah pelatihan adalah tidak sama ini berarti ada perbedaan yang signifikan antara rata-rata hasil panen (ton) sebelum pelatihan dan rata-rata hasil panen (ton) sesudah pelatihan.
14