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