Kind: captions
Language: id
Assalamualaikum warahmatullahi
wabarakatuh berjumpa lagi dengan saya di
channel YouTube saya
ensiklopedia Ahmad Fauzi channel yang
menjelaskan berbagai hal yang berkaitan
dengan analisis data penelitian
publikasi dan berbagai pengetahuan lain
yang mungkin dapat meningkatkan
pengetahuan ataupun keterampilan kalian
di video statistik Sebelumnya kita telah
mempelajari bagaimana caranya menghitung
manual Uji T berpasangan dan di video
kali ini kita akan mempelajari bagaimana
caranya menghitung manual Uji T tidak
berpasangan Bila kalian ingin
mempelajari cara menghitung Uji T tidak
berpasangan namun ingin menggunakan
software sehingga tidak manual silakan
lihat video saya yang
lain oke Sekarang mari kita mengenal
lebih dahulu Apa itu uji berpasangan dan
kapan kita dapat menggunakan uji t tidak
berpasangan
Uji T berpasang tidak berpasangan
sendiri memiliki nama lain yaitu
independent t test atau mungkin di
referensi lain dituliskan sebagai
unpired samples t
test ketika kita membaca berbagai
artikel jurnal yang mungkin ditulis di
dalam bahasa Inggris mungkin kita
mengenal atau menemukan istilah
independenti test di artikel yang lain
mungkin ada yang menulis sebagai unpired
sample
ttest namun meskipun tulisannya berbeda
sebetulnya kedua nama ini merujuk pada
uji hipotesis yang sama yaitu Uji T
tidak
berpasangan nah tujuan kita menggunakan
uji t tidak berpasangan adalah untuk
menganalisis ada tidaknya perbedaan
signifikan dua rerata di antara dua
kelompok yang tidak saling berkaitan ini
merupakan perbedaan mendasar antara Uji
T berpasangan dengan uji t tidak
berpasangan keduanya sama-sama
membandingkan dua kelompok data namun
bila uji berpasangan kita membandingkan
dua kelompok data yang bisa saling
dihubungkan antar item-item datanya
sedangkan pada Uji T tidak berpasangan
kita membandingkan dua kelompok yang
memang benar-benar tidak saling
berkaitan sehingga kita tidak bisa
memasangkan item data di kelompok satu
dengan item data di kelompok yang
lain dan ciri data yang bisa kita
gunakan untuk dianalisis menggunakan uji
t tidak berpasangan adalah Dia memiliki
satu variabel bebas dua kelompok dan
satu variabel
terikat misalkan saja kita ingin
membandingkan dua kelas yang satu kelas
berakademik tinggi yang satu kelas
berakademik rendah kita ingin lihat
keterampilan berpikir di antara kedua
kelas tersebut di sini ada dua kelompok
yaitu kelompok akademik tinggi dan
kelompok akademik
rendah dan itu merupakan variabel
bebasnya yaitu tingkat
akademik variabel terikatnya ada adalah
keterampilan berpikir satu kelas dengan
kelas yang lain tidak ada hubungan kita
tidak bisa memasangkan siswa di kelas
akademik rendah kita pasangkan dengan
siswa di akademik tinggi tanpa parameter
yang jelas oleh karena itu bila kita
langsung mengambil dua kelompok kita
ingin bandingkan tanpa
memasang-masangkan item atau anggota di
dua kelompok tersebut maka kita
menggunakan uji t tidak
berpasangan dan sama seperti uji
hipotesis yang lain sebelum kita
melakukan uji t tidak berpasangan
tentunya sebaiknya dan seharusnya kita
mengecek ke terpenuhan asumsi data
kita yang pertama adalah Variabel
terikat kita harus berupa skala interval
atau rasio dalam artian lain data kita
merupakan data kontinu misalkan tinggi
badan berat badan skor tes jarak
kota begitu ya itu variabel trikatnya
wajib berupa skala interval atau rasio
bila skalanya ordinal atau nominal kita
tidak boleh menggunakan uji t tidak
berpasangan di sisi lain variabel
bebasnya berupa data kategoris sehingga
membagi data kita menjadi dua kelompok
yang tidak saling berkaitan jadinya bisa
berupa nominal ataupun ordinal misalkan
nominal itu adalah status PNS nah
sehingga kelompok data kita menjadi dua
PNS dan non PNS itu kan nominal atau
ordinal Tetapi hanya terdiri atas dua
Susah ya kalau ordinal tetapi dua
misalkan suka dan tidak suka tidak bisa
kita Urutkan oke yang penting adalah
variabel bebas kita berupa data
kategoris sehingga data kita terbagi
menjadi du bukan data ktinu kalau data
ktinue variabel bebas kita kita tidak
bisa menggunakan uji t tidak
berpasangan kemudian adanya independensi
nah ini asumsi yang tidak kita temukan
di uji berpasangan independensi itu
bebas observasi itu pengamatan jadinya
pengamatannya bebas tidak saling
berkaitan Maksudnya bagaimana misalkan
kita membandingkan dua kelompok maka
siswa atau anggota kelompok di satu
kelompok tidak memiliki keterkaitan
dengan kelompok selanjutnya berbeda
dengan UJ berpasangan Maka kalau UJ
berpasangan malah harus saling
berpasangan saling berka ka Itan Tetapi
kalau ujit tidak berbahasa kan tidak
boleh berkaitan satu anggota satu sampel
tidak boleh
memiliki hubungan secara jelas di dalam
penelitian atau dalam arti yang lain
tidak akan mempengaruhi hasil dari
kelompok lain Hasil dari data kelompok
lain begitu ya jadinya independensi
observasi kemudian tidak ada outlier
yang signifikan sama dengan uji t
berpasangan kemarin ya kita harus
mengecek keberadaan out layer data yang
tidak mengikuti distribusi normal satu
dua data yang terlalu jauh dari
distribusi tersebut kita katakan out
layer bedanya kalau di Uji T berpasangan
out layer yang kita cek adalah out layer
data selisih data D difference nah pada
Uji T tidak berpasangan yang kita cek
adalah data mentah bukan data selisih
misalkan kita membandingkan hasil
belajar kelas A dan kelas B yang kita
cek adalah ada tidaknya siswa yang hasil
belajarnya itu terlalu mencelat terlalu
terpencal dari distribusi data yang
lain kemudian setiap kelompok memiliki
data yang terdistribusi normal lagi-lagi
harus terdistribusi normal namun berbeda
dengan uji t berpasangan kalau Uji T
berpasangan yang kita cek normalitasnya
adalah data selisih sedangkan pada Uji T
tidak berpasangan yang kita cek
distribusi normalnya adalah data kedua
kelompok kita membandingkan dua kelompok
maka kita cek kelompok a datanya
distribusi Normal atau tidak kelompok B
terdistribusi Normal atau tidak bila
tidak terdistribusi normal maka
sebaiknya kita
mengalihkan uji hipotesis kita ke uji
nonparametrik pengganti Uji T tidak
berpasangan misalkan saja manwitni utes
dan yang terakhir varians kedua kelompok
homogen kita bisa mengeceknya
menggunakan uji
homogenitas nah pengecekan normalitas
dan homogenitas akan kita bahas di video
yang lain di video kali ini kita fokus
mempelajari perhitungan manual uji
hipotesis khususnya uji hipotesis berupa
Uji T tidak
berpasangan Oke Misalkan seperti ini
kita memiliki dua kelas yaitu kelas A
dan kelas B dan kita singkat saja siswa
di kelas A hanya 5 dan siswa di kelas B
hanya 5 sebetulnya kalau kita melakukan
penelitian Janganlah sampel yang terlalu
sedikit seperti ini ya tetapi karena ini
contoh kita buat sederhana saja kita
mengumpulkan data misalkan data hasil
belajar hasil belajar kelas A dengan
kelas B sama kita menggunakan skor hasil
belajar yang diperoleh dari instrumen
tes sejumlah 10 item ketika siswa salah
semua jawabannya dari nomor 1 sampai
Nomor 10 dia akan mendapatkan skor nol
namun kalau ada siswa yang menjawab
dengan tepat nomor 1 hingga Nomor 10 dia
akan mendapatkan skor 10 kemudian guru
atau peneliti ingin melihat Apakah ada
perbedaan signifikan di antara kedua
kelas ini nah kedua kelas ini tidak bisa
dipasangkan Siswa A dipasangkan dengan
siswa B siswa presensi sat dengan siswa
presensi sat di dua kelas dipasangkan
itu tidak boleh berbeda dengan kalau
kita membandingkan pretes dan postes
jelas pretes dan postes berasal dari
satu siswa yang sama sehingga prites
siswa tersebut dipasangkan dengan postes
siswa tersebut tetapi di kasus ini ada
dua kelompok kelompok itu berbeda memang
sampelnya berbeda yang satunya di kelas
A satunya di kelas B ya sudah kita tidak
bisa
memasangkan sehingga kita ingin
membandingkan dua kelompok ini kita bisa
menggunakan uji t tidak berpasangan
nah rumus dari Uji T khususnya untuk
mencari T hitung adalah dengan
menggunakan rumus seperti ini
Oke seperti di Uji T berpasangan Kita
harus mencari T hitungnya terlebih
dahulu kemudian nanti kita cek t
tabelnya kemudian kita bandingkan Apakah
t hitung itu lebih besar atau lebih
kecil dari t tabel ketika t hitungnya
lebih besar dari t tabel maka h0-nya
ditolak tidak ada perbedaan signifikan
namun kalau t hitungnya lebih kecil dari
t tabel maka h0-nya gagal ditolak
sehingga tidak ada perbedaan signifikan
di antara kedua kelompok yang kita
bandingkan Nah sekarang kita cari t
hitungnya terlebih dahulu ini rumas
rumusnya AB bar - B bar Dib √s a k per
na + sb^ + Eh per NB kalau bacanya
secara tulisan secara notasi di sini
kita bacanya seperti itu ya tetapi kalau
kita dalam statistik a bar bar itu kan
rerata jadinya ini rerata kelas A
dikurangi rerata kelas B kemudian dibagi
akar
sa²at ini kan
sebetulnya rumus atau simbol dari
varians
sedangkan na adalah jumlah data di kelas
A ya jadinya sa^ ini sebetulnya variansi
varians dari kelas A sedangkan na-nya
adalah jumlah data di kelas A begitu
juga sb^rat ini kan sebetulnya variansi
ya xx^ itu kan simbol dari variansi J
jadinya ini variansi dari kelas B dibagi
jumlah data di kelas
B Mari kita hitung terlebih dahulu yang
mudah yaitu a bar - B bar nah ini ya
untuk mencari rerata Seperti yang saya
katakan tadi Kalau ada bar itu kan
berarti rerata rerata itu kan
penjumlahan seluruh item dibagi jumlah
item yang kita miliki maka rerata dari
kelas A Ya sudah kita jumlahkan keesemua
item ini kemudian kita bagi dengan
jumlah item kita jumlahkan 6 + 5 + 6 + 6
+ 4 ini ya kemudian dibagi jumlah data
yaitu 5 begitu juga B bar rerata di
kelas B kita jumlahkan satu persatu 8 +
9 + 7 + 8 + 10 ini ya kemudian dibagi
jumlah data yaitu
5 nah kemudian kita hitung totalnya
adalah 27 Sedangkan ini 8 + 9 + 7 + 8 +
10 adalah 42 sehingga di sini 27 dib 5 -
42 / 5 27/5 = 5,4 sedangkan 42/5 =
8,4 hasilnya adalah -3 negatif di sini
tidak masalah Nanti bisa kita hiraukan
sehingga di sini kita sudah bisa
mendapatkan
pembilangnya di sini bisa kita simpulkan
nanti kita isi sebagai negatif3 a bar -
B bar rerata a - rerata di kelas B = -3
Nah sekarang kita perlu menghitung
penyebutnya penyebutnya ini ada banyak
komponen ya jadinya Mari kita preteli
kita pecah satu persatu agar lebih mudah
kita hitung variansi dari kelas a
terlebih dahulu yaitu yang simbolnya ini
sa^ kita sudah belajar di dua video
sebelumnya cara mencari variansi adalah
dengan menggunakan rumus
jka/db DB sendiri adalah jumlah data
di-ur 1 JK adalah Jumlah
kuadrat JK sendiri rumusnya adalah Sigma
x² - Sigma X yang dikuadratkan dibagi n
per tetap DB na - 1 Sekarang mari kita
hitung dan kita isi formula ini Sigma x²
ya Dan ini Sigma X dikuadratkan ingat
bedanya kalau Sigma x² kita
menguadratkan 1u peratu baru kita
jumlahkan kalau Sigma X yang
dikuadratkan kita jumlahkan terlebih
dahulu baru
dikuadratkan sekarang kita masukkan yang
kelas a terlebih dahulu Sigma x² jadinya
kita menguadratkan 1u peratu 6² + 5² +
6² + 6² + 4²
ini Sedangkan ini Sigma X dikuadratkan
jumlahnya keseluruhan ini 6 + 5 + 6 + 6
+ 4 adalah 27 baru dikuadratkan kemudian
dibagi
5 nah ini jadinya 6² = 36 5² = 25 6² =
36 6² lagi = 36 4² = 16 di- 27² adalah
729 tetap dibagi 5 kemudian bawahnya 5 -
1 =
4 Oke kemudian ini kita total untuk
mendapatkan Sigma x² 36 + 25 + 3 3 6 +
36 + 16 =
149 dikurangi
729/5 adalah
145,8 tetap dibagi 4 hasilnya adalah 149
-
145,8 sebesar 3,2
/ 4 =
0,8 sehingga di sini Kita sudah
memperoleh varians dari kelas A ya sa² =
0,8 Sekarang kita cari yang
sb^ sama rumusnya jumlah kuadrat kelas
b/db Mohon maaf ini bukan na Ya tapi NB
karena jumlah data di kelas B dikurangi
1 sama rumusnya Sigma x² - Sigma X yang
dikuadratkan dibagi
n kemudian tetap per NB
-1 kemudian tinggal kita masuk itu kan
Sigma x²-nya 8² + 9² + 7² + 8² +
10² dikurangi Sigma X yang dikuadratkan
8 + 9 + 7 + 8 + 10 itu = 42 42-nya yang
dikuadratkan kemudian dibagi n n-nya
adalah 5 NB -1 sendiri nb-nya kan 5 -
1 8² = 64 9² = 81 7² = 49 8² adalah 64
10^ adalah 100 42 ku sendiri adalah
1764 nah penjumlahan dari 64 + 81 + 49 +
64 + 100 adalah
358 sedangkan hasil pembagian antara 100
1764// 5 adalah 352,
8 tetap dibagi db-nya yaitu
4 30 358
-
352,8 seb 5,2 / 4 = 1,3 inilah variansi
dari kelas B sb^nya adalah
1,3 variansinya adalah
1,3 kita sudah mendapatkan variansi
kelas A kita juga sudah mendapatkan
variansi kelas B Nah sekarang tinggal
kita masukkan ke rumus t hitung ini ya
tadi a bar - B bar = -3 negatifnya kita
herokan saja tidak masalah jadya di sini
kita tulis 3 per sa^-nya
0,8 dibagi jumlah dari kelas A yaitu 5
kemudian sb^nya adalah 1,3 kita masukkan
ke sini dibagi NB yaitu 5 jangan lupa
akarnya sehingga di sini tetap 3 atasnya
dibagi ak 0,8/5 = 0,16
1,3/5 =
0,26 sehingga 0,16 + 0,26 = 0,42
0,42 adalah
0,648 dengan demikian 3 /
0,648 adalah sebesar
46,2 mohon maaf
4,629 nah angka
4,629 inilah yang dinamakan t hitung
jadinya t Hitung dari kedua kelas ini
adalah sebesar
4,629 kita telah mendapatkan t
hitung langkah selanjutnya sama dengan
uji t berpasangan Kita harus mencari T
tabelnya nah T tabel yang perlu kita
cari adalah T tabel di probabilitas sama
dengan 0,05 seperti t berpasangan namun
db-nya adalah
8 Kenapa kok db-nya 8 karena ini
merupakan penjumlahan DB kelas A dengan
DB kelas B ingat ya DB itu derajat bebas
derajat bebas itu n -1 di sini ada dua
kelas ya jadinya DB kelas A itu 5 - 1 DB
kelas B 5 - 1 yaitu 4 + 4 sehingga
db-nya 8
berapa
yaitu T tabel dari db8 di probabilitas
0,05 adalah sebesar
2,306 bila kita bandingkan antara t
hitung dengan t tabel maka t hitung
sebesar
4,629 itu jelas lebih besar dari t tabel
yang hanya sebesar
2,306 dengan demikian t hitung lebih
besar dari t tabel Nti hitung lebih
besar dari t tabel H 0 ditolak sehingga
dapat kita simpulkan ada perbedaan
signifikan di antara kedua kelas ini
namun bila perhitungan kalian sebaliknya
t hitungnya kurang dari t tabel maka
h0-nya gagal ditolak sehingga dapat
disimpulkan kedua kelas yang kalian
bandingkan tidak berbeda
signifikan Sekarang mari kita cek Kok
bisa t tabelnya
2,306 kita cek di sini ya Sekarang mari
kita lihat Bagaimana caranya mencari T
tabelnya nah ini
merupakan tabel t ya bisa Kalian cari di
Google sendiri banyak yang menyediakan
Silakan masuk ke situs-situs seperti
situs pemerintahan situs Universitas
atau situs lain atau mungkin blogspot
yang menyediakan downloadan tabel t nah
bagaimana caranya tadi kita menemukan
angka
2,30 sekian Tadi
Nah kita bisa mendapatkannya dari
potongan tabel t ini sebetulnya ini
panjang dan lebar ya tetapi saya potong
Nah di sini ada
dua jalur ya ini tabel 2W ya di sini PR
ini probability DF itu degree of Freedom
degree of Freedom itu bahasa
Indonesianya derajat bebas atau DB nah
Seperti yang saya sampaikan tadi
probability yang kita pilih adalah
0,05 yang ini kenapa kok kita pilih 0,05
akan saya jelaskan secara mendetail di
video saya yang lain kemudian degree of
Freedom atau derajat bebas yang kita
dapatkan tadi adalah sebesar 8 Kenapa
karena 8 ini merupakan penjumlahan
derajat bebas kelas A dengan kelas B
derajat bebas kelas A adalah 4 5 - 1 ya
derajat bebas kelas B juga 4 5 - 1 4 + 4
= 8 pr-nya 0,05 ya probabil asnya 0,05
db-nya 8 tinggal kita tarik saja
sehingga kita menemukan angka
2,306 inilah T tabel yang kita temukan
tadi dan setelah kita bandingkan
ternyata t hitungnya lebih besar dari t
tabel sehingga kita simpulkan ada
perbedaan signifikan di antara dua kelas
yang kita
bandingkan ya demikian penjelasan saya
terkait Bagaimana caranya kita melakukan
perhitungan manual untuk mendapatkan t
hitung ketika kita melakukan uji t tidak
berpasangan di video
selanjutnya Mari kita bahas dan kita
pelajari cara menghitung secara manual
uji t yang lain ataupun maksudnya uji t
yang lain adalah Uji T pada kondisi yang
lain ya ataupun uji hipotesis yang lain
uji Anova dan sebagainya namun sekali
lagi Bila kalian ingin belajar analisis
Namun bukan dalam hitungan manual kalian
bisa melihat video saya yang lain di
playlist tutorial SPSS terima kasih atas
perhatiannya Mohon maaf bila ada
kesalahan asalamualaikum warahmatullahi
wabarakatuh