STATISTIKA 1 Jurusan Ekonomi Syariah IAIN Antasari Banjarmasin Disampaikan oleh Hafiez Sofyani, SE., M.Sc. Pertemuan 7: UJI BEDA (t-test)

Presentasi berjudul: "STATISTIKA 1 Jurusan Ekonomi Syariah IAIN Antasari Banjarmasin Disampaikan oleh Hafiez Sofyani, SE., M.Sc. Pertemuan 7: UJI BEDA (t-test)"— Transcript presentasi:

1 STATISTIKA 1 Jurusan Ekonomi Syariah IAIN Antasari Banjarmasin Disampaikan oleh Hafiez Sofyani, SE., M.Sc. Pertemuan 7: UJI BEDA (t-test)

2 Uji t Untuk Dua Sampel Uji “t” untuk dua sampel berpasangan (Paired)
Uji “t” untuk dua sampel independent (Terpisah)

3 Uji “t” untuk dua sampel berpasangan (Paired)
Dua sampel berpasangan artinya sampel dengan subjek yang sama namun mengalami dua perlakuan atau pengukuran yang berbeda. Contoh : A akan mendapatkan perlakuan I kemudian perlakuan II. 1. A mempunyai PC, di lihat hasil belajar sebelum dan sesudah punya PC. 2. Hasil belajar mahasiswa sebelum dan sesudah di terapkan metode metode mengajar tertentu.

4 Rumus: Where,

5 Uji Signifikansi (Uji Hipotesis)
Langkah-langkah: 1. Tetapkan H0 dan H1 2. Tetapkan titik kritis (tingkat kepercayaan 95 %) atau (tingkat kepercayaan 99 %) yang terdapat pada tabel “t”. 3. Tentukan daerah kritis, dengan db = n -1. 4. Tentukan t hitung dengan menggunakan rumus. 5. Lakukan uji signifikansi dengan membandingkan besarnya “ t” hitung dengan “t” tabel.

6 Contoh: Suatu kegiatan penelitian eksperimental, telah berhasil menemukan metode “ABG” sebagai metode baru untuk mengajarkan mata kuliah Statistika II. Dalam rangka uji coba terhadap efektifitas atau keampuhan metode baru itu, dilaksanakan penelitian lanjutan dengan mengajukan Hipotesis Nol (Nihil) yang mengatakan : Tidak terdapat perbedaan yang signifikan nilai Statistika II antara sebelum dan sesudah di terapkannya metode “ABG” sebagai metode mengajar mahasiswa UIB sem 6. Dalam rangka pengujian ini diambil sampel sebanyak 20 mahasiswa. Gunakan taraf kepercayaan 95 % untuk menguji pernyataan (Hipotesis ) tersebut.

7 Nilai 20 mahasiswa Statistika II semester 5, UIB. Nama
Nilai Statistika II Sebelum sesudah A 78 75 B 60 68 C 55 59 D 70 71 E 57 63 F 49 54 G 66 H 74 I 81 89 J 30 33 K 51 Nama Nilai Statistika II Sebelum sesudah L 40 50 M 63 68 N 85 83 O 70 77 P 62 69 Q 58 73 R 65 S 75 76 T 86

8 Penyelesaian: 3. db = n -1 =20 -1 =19 .
(Tidak terdapat perbedaan yang signifikan antara hasil belajar sebelum dan sesudah ) (Terdapat perbedaan yang signifikan hasil belajar sebelum dan sesudah ) 3. db = n -1 =20 -1 =19 .

9 4. Tentukan t hitung Sebelum (x1) Sesudah (x2) D= x1-x2 D2 78 75 3 9
60 68 -8 64 55 59 -4 16 70 71 -1 1 57 63 -6 36 49 54 -5 25 66 2 4 74 81 89 30 33 -3 51 40 50 -10 100 85 83 77 -7 62 69 58 73 -15 225 65 76 86 -17 289 Jumlah  -90 1002

10

11 5. Uji signifikansi. Daerah tolak H0 Daerah tolak H0 Daerah terima H0 . . Kesimpulan : Ho ditolak , sehingga disimpulkan bahwa terdapat perbedaan yang signifikan antara hasil belajar statistika II sebelum dan sesudah diterapkannya Metode “ABG”.

12 OUTPUT SPSS

13 Exercises 1. Seorang peneliti ingin mengetahui apakah PC yang dimiliki mahasiswa benar-benar mempunyai efek terhadap semangat belajar mahasiswa. Untuk itu sebuah sampel yang terdiri dari 10 mahasiswa masing-masing di ukur semangat belajarnya (dengan skala Likert), Dari data di bawah ini ujilah apakah PC tersebut dapat mempengaruhi semangat belajar mahasiswa Gunakan

14 A 76 B 77 C 78 79 D 80 E 82 F 88 G 92 H 96 I 84 85 J Nama Sebelum
Sesudah A 76 B 77 C 78 79 D 80 E 82 F 88 G 92 H 96 I 84 85 J

15 OUTPUT SPSS

16 2. Uji “t” untuk dua sampel independent (Terpisah)
Dua sampel independen artinya tidak ada hubungan antara dua sampel yang akan di uji. Contoh : 1. Hasil belajar statistika 2 lelaki dan perempuan. 2. Minat baca orang kota dan desa.

17 Rumus:

18 Uji Signifikansi (Uji Hipotesis)
Langkah-langkah: 1. Tetapkan H0 dan H1 2. Tetapkan titik kritis (tingkat kepercayaan 95 %) atau (tingkat kepercayaan 99 %) yang terdapat pada tabel “t”. 3. Tentukan daerah kritis, dengan db = n1 +n2-2. 4. Tentukan t hitung. 5. Lakukan uji signifikansi dengan membandingkan besarnya “ t” hitung dengan “t” tabel.

19 Contoh : Dari suatu kegiatan penelitian dengan menggunakan sampel 10 orang mahasiswa tidak bekerja dan 10 orang mahasiswa bekerja, telah berhasil dihimpun data berupa skor yang melambangkan hasil nilai mata kuliah Analisis Basis Data. Dari data tersebut. Ujilah apakah secara signifikan terdapat perbedaan nilai Analisis Basis Data antara mahasiwa tidak bekerja dengan mahasiswa bekerja?

20 Mahasiswa Tidak Bekerja
8 7 9 6 5 4

21 Penyelesaian: (Tidak terdapat perbedaan nilai mahasiswa tdk kerja & bekerja ) (Terdapat perbedaan nilai mahasiswa tdk kerja & bekerja 3. db = =18 .

22 4. Perhitungan t hitung. 8 7 1 9 2 4 6 5 -1 -2 70 60 18 Jumlah

23 Db = 18

24 5. Uji signifikansi. -2.101 0 2.101 Two critical values of t 1.581
Reject H0 Do not reject H0 Reject H0 Two critical values of t

25 Kesimpulan : Karena t hit < t tabel . Maka H0 diterima. H1 ditolak. Jadi: Tidak terdapat perbedaan hasil belajar (nilai Analisis Basis Data) antara mahasiswa tidak bekerja dengan mahasiswa bekerja. Atau dengan kata lain, adanya perbedaan antara mahasiswa tidak bekerja dengan mahasiswa bekerja yang sedang di teliti, tidak memberikan perbedaan yang signifikan terhadap hasil belajar analisis Basis Data nya.

26 OUTPUT SPSS

27 EXERCISES Seorang peneliti ingin mengetahui apakah ada perbedaan antara tinggi dan berat badan seorang pria dan wanita. Untuk itu, 7 pria dan 7 wanita masing-masing di ukur tinggi dan berat badannya, seperti pada tabel di bawah ini. Ujilah: 1. Apakah terdapat perbedaan yang signifikan antara tinggi lelaki dan perempuan? 2. Apakah terdapat perbedaan yang signifikan antara berat lelaki dan berat perempuan?.

28 Tabel Berat dan tinggi lelaki dan perempuan
Gender 174 65 Pria 178 62 170 66 168 68 159 67 167 165 154 48 Wanita 152 45 155 46 43 157 58 156 54 49

29 OUTPUT SPSS 1.

30 OUTPUT SPSS 2.

31 Kesimpulan Output