Cara pakai
- Pilih jenis uji t: satu sampel, dua sampel independen, atau berpasangan.
- Isi rata-rata, simpangan baku (SD), dan jumlah sampel. Gunakan koma atau titik untuk desimal.
- Hasil t hitung, df, t tabel, Sig. (2-tailed), dan Cohen's d muncul otomatis beserta kesimpulannya.
- Punya data mentah? Gunakan kalkulator khusus di bawah untuk output SPSS lengkap.
Uji t adalah…
Uji t adalah uji statistik parametrik untuk membandingkan rata-rata: rata-rata satu sampel dengan nilai acuan, rata-rata dua kelompok, atau rata-rata dua pengukuran pada subjek yang sama. Uji ini dikembangkan oleh William S. Gosset (“Student”, 1908) sehingga distribusinya disebut distribusi t Student.
Jenis-jenis uji t dan rumusnya
| Jenis | Rumus t | df | Contoh |
|---|---|---|---|
| Satu sampel | (x̄ − μ₀) / (s/√n) | n − 1 | Rata-rata nilai vs KKM |
| Independen | (x̄₁ − x̄₂) / √(s²ₚ(1/n₁ + 1/n₂)) | n₁ + n₂ − 2 | Kelas eksperimen vs kontrol |
| Berpasangan | d̄ / (sd/√n) | n − 1 | Pretest vs posttest |
| Parsial regresi | bᵢ / SE(bᵢ) | n − k − 1 | Pengaruh X₁ terhadap Y |
Cara mengambil keputusan uji t
- Berdasarkan signifikansi: Sig. (2-tailed) < 0,05 → H₀ ditolak (ada perbedaan/pengaruh signifikan).
- Berdasarkan t tabel: |t hitung| > t tabel → H₀ ditolak. Nilai t tabel dicari dengan df yang sesuai di tabel t; contoh df = 30 → 2,042 (α 0,05 dua sisi).
Contoh perhitungan uji t independen
Kelompok 1: x̄ = 72,5; s = 8,1; n = 20. Kelompok 2: x̄ = 79,3; s = 9,0; n = 22. s²ₚ = (19 × 65,61 + 21 × 81) / 40 = 73,69; SE = √(73,69 × (1/20 + 1/22)) = 2,652; t = −6,8 / 2,652 = -2,564, df = 40, t tabel = 2,021. Karena |-2,564| > 2,021, rata-rata kedua kelompok berbeda signifikan. Nilai ini adalah contoh bawaan pada kalkulator di atas (pilih “Dua sampel independen”).
Syarat uji t
- Data interval/rasio.
- Berdistribusi normal (cek uji normalitas); jika tidak, gunakan Mann-Whitney atau Wilcoxon.
- Untuk uji t independen: varians homogen (uji homogenitas Levene) — bila tidak, gunakan versi Welch.
Uji t dan uji F: apa bedanya?
Dalam regresi, uji t menguji pengaruh tiap variabel secara parsial, sedangkan uji F menguji semua variabel secara simultan. Dalam uji beda, uji t untuk dua kelompok dan ANOVA (uji F) untuk tiga kelompok atau lebih.
Pertanyaan yang sering diajukan
Uji t untuk apa?
Untuk menguji perbedaan rata-rata (satu sampel vs nilai acuan, dua kelompok, atau sebelum–sesudah) dan menguji pengaruh parsial variabel dalam regresi.
Apa itu t hitung dan t tabel?
t hitung adalah nilai statistik dari data Anda; t tabel adalah nilai kritis dari distribusi t pada α dan df tertentu. Jika |t hitung| > t tabel, hasilnya signifikan.
Bisakah uji t dihitung tanpa data mentah?
Bisa. Cukup rata-rata, simpangan baku, dan jumlah sampel tiap kelompok — seperti kalkulator di halaman ini.
Apa itu Cohen's d?
Ukuran efek yang menyatakan selisih rata-rata dalam satuan simpangan baku: 0,2 kecil, 0,5 sedang, 0,8 besar (Cohen, 1988).
Kapan memakai uji t satu sisi?
Bila hipotesis berarah (mis. “metode A lebih tinggi dari B”). Sig. satu sisi = Sig. dua sisi / 2 bila arah selisih sesuai hipotesis.
Apakah data saya di-upload ke server?
Tidak. Semua perhitungan berjalan di browser Anda. Data hanya disimpan sementara di perangkat (localStorage) agar tidak hilang saat halaman dimuat ulang.
Alat terkait
Referensi
- Student [W. S. Gosset]. (1908). The probable error of a mean. Biometrika, 6(1), 1–25.
- Welch, B. L. (1947). The generalization of "Student's" problem when several different population variances are involved. Biometrika, 34(1–2), 28–35.
- Cohen, J. (1988). Statistical Power Analysis for the Behavioral Sciences (2nd ed.). Hillsdale, NJ: Lawrence Erlbaum.
Privasi: data yang Anda masukkan tidak di-upload ke server — semua perhitungan berjalan di browser.