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
penulisan dan berbagai pengetahuan lain
yang mungkin dapat meningkatkan
pengetahuan ataupun keterampilan kalian
di video yang membahas statistik
Sebelumnya kita telah mempelajari
berbagai formula atau rumus dasar dalam
statistika deskriptif yang nantinya
dapat digunakan atau menjadi dasar
perhitungan berbagai uji hipotesis di
dalam statistika
inferensia nah pada video kali ini kita
akan memasuki uji hipotesis pertama yang
paling sederhana di statistika
inferensia khususnya uji hipotesis untuk
menguji beda rerata dua kelompok yaitu
Uji T berpasangan di video kali ini Mari
kita pelajari Bagaimana caranya
menghitung secara manual Uji T
berpasangan ini Bila kalian ingin
mempelajari Uji T berpasangan Namun
bukan dalam hitungan manual tapi
menggunakan software silakan lihat video
saya yang lain
oke Sebelum kita belajar bagaimana
menghitung uji perpasangan Mari kita
mengenal lebih dalam apa itu itu uji t
berpasangan dan kapan kita menggunakan
uji hipotesis ini
Uji T berpasangan sendiri Kita kenal
juga dengan nama lain yaitu dependent
ttest atau pair samples ttest sehingga
ketika kita membaca referensi lain
ataupun membaca berbagai artikel jurnal
yang mungkin menggunakan bahasa Inggris
Maka terkadang kita akan menemukan
istilah dependeny test ataupun sample
tites kedua istilah ini sama-sama
merujuk pada uji hipotesis yang sama
yaitu Uji T
berpasangan analisis ini uji hipotesis
ini kita gunakan untuk
membandingkan dua rerata di antara dua
kelompok yang saling berkaitan nah kata
kuncinya di sini berkaitan sehingga
berpasangan nama uji hipotesisnya maksud
nya berkaitan itu apa misalkan kita
memiliki dua kelompok data setiap item
data kelompok satu dengan kelompok du
dapat kita pasangkan satu persatu
jadinya ada kaitan antara satu item di
kelompok satu dengan satu item di
kelompok satunya misalkan saja kita
melakukan penelitian pada satu kelas
atau satu sekelompok hewan kita
mengambil data awal kemudian kita beri
perlakuan kemudian kita ambil data akhir
kita ingin membandingkan kita ingin tahu
Adakah peningkatan signifikan sebelum
dan setelah memberikan perlakuan jadinya
kita bandingkan Apakah ada perbedaan
signifikan antara data sebelum perlakuan
dengan data setelah perlakuan misalkan
saja kita beri contoh di kelas misalkan
di satu kelas kita melibatkan 10 siswa
sebelum kita beri perlakuan pembelajaran
tertentu kita beri pretes kemudian kita
beri perlakuan pembelajaran tertentu
selama 5 pertemuan kemudian pertemuan
keenam kita kasih
postes jadinya kita memiliki data pretes
10 siswa kita juga memiliki data postes
seluruh siswa misalkan siswa pertama
namanya Ani Nah kita bisa memasangkan
data pretest Ani dengan data postes
Ani siswa kedua misal kan Budi maka data
pretest Budi kita pasangkan dengan data
postes Budi jadinya di sini ada
indikator yang digunakan untuk
memasangkan kedua item dari kedua
kelompok data tadi yaitu nama-nama siswa
ya jadinya prinsipnya Uji T berpasangan
itu kita gunakan untuk membandingkan dua
kelompok data yang bisa kita
pasangkan-pasangkan tadi prites siswa
pertama dengan postes siswa pertama
prites siswa kedua dengan postes siswa
kedua hingga prites siswa ke-10
dipasangkan dengan postes siswa ke-10
prinsip dasarnya seperti
itu Nah ciri data yang dapat kita
analisis ketika kita ingin melakukan
analisis ujite berpasangan adalah
terdiri atas satu variabel bebas saja
kemudian kita hanya bisa membandingkan
dua kelompok data saja dan memiliki satu
Variabel terikat saja contohnya tadi itu
kita ingin melakukan penelitian pengaruh
perlakuan pembelajaran terhadap hasil
belajar yang kita bandingkan dua
kelompok data adalah data sebelum
perlakuan dan data setelah perlakuan
variabel bebasnya cuma satu yaitu bentuk
pembelajaran variabel terkatnya pun juga
cukup satu yaitu hasil
belajar Nah seperti di video sebelumnya
kita pernah mempelajari bahwasanya di
dalam statistika inferensia sebelum kita
melakukan analisis uji hipotesis seperti
Uji T ada beberapa asumsi yang harus
kita cek nah asumsi-asumsi yang harus
kita cek sebelum kita melakukan uji it
perpasangan adalah yang pertama kita
harus mengecek Apakah variabel trikat
kita merupakan data kontinu data kontinu
itu bisa berasal dari skala interval
ataupun
rasio rasio itu Misalkan berat badan
tinggi badan kalau interval itu
Misalkan
kepintaran yang tidak bisa ada nol
mutlaknya itu interval kalau rasio ada
nol mutlaknya ya jadinya variabel
trikatnya harus kita cek sudah termasuk
data kue atau tidak kalau datanya Bukan
ktinue data kategoris misalkan dari
skala ordinal tingkat kesukaan sangat
suka sampai sangat tidak suka ataupun
bahkan data nominal misalkan nama kota
itu tidak bisa kita gunakan untuk
dianalisis menggunakan uji t
berpasangan asumsi selanjutnya yang
perlu kita cek adalah variabel bebasnya
kebalikannya dengan Variabel terikat
kalau Variabel terikat harus data
kontinu kalau variabel bebasnya harus
data
kategoris sehingga data kategoris
tersebut menyebabkan kita memiliki dua
kelompok yang saling
berkaitan seperti tadi variabel bebas
nya misalkan pembelajaran ya dan yang
diambil datanya sebelum dan sesudah
jadinya kan data kita terbagi menjadi
dua kelompok pretes dan
postes jadinya sebelum perlakuan
pembelajaran dan setelah perlakuan
pembelajaran jadinya ada dua kelompok
dan datanya harus saling
berkaitan kemudian asumsi yang lain
adalah tidak ada outliayer pada nilai
selisih nah outliayer juga pernah kita
singgung di video sebelumnya outlier itu
nilai yang tidak mengikuti sebaran
distribusi normal data yang terpencal
pencilan data kalau kita belajar
distribusi normal ya di video sebelumnya
Ternyata mungkin saja data yang kita
kumpulkan itu ada data yang terlampau
jauh berbeda sangat jauh dengan data
yang lain misalkan kita mengumpulkan
data IQ IQ rata-rata yang kita kumpulkan
misalkan 110 distribusi normalnya itu
sebarannya misalkan dari 90 sampai 130
ternyata ada satu anak yang amat sangat
jenius dengan IQ 190 Nah itu outlier 190
outlier itu harus kita singkirkan
terlebih dahulu sebelum kita melakukan
ujit
berpasangan
kemudian nilai selisih terdistribusi
secara normal Nah kita juga sudah
belajar ya kurva normal jadinya data
kita itu harus terdis ribusi normal
kalau tidak normal kita tidak bisa
lanjut ke uji berpasangan kurang
diperkenankan ketika datanya tidak
normal maka kita tidak menggunakan uji t
berpasangan tetapi kita alihkan dengan
uji non parametrik pengganti Uji T
berpasangan yaitu S test namanya dan di
sini bisa kita lihat yang kita check out
layernya maupun distribusi datanya
adalah nilai
selisih bukan nilai pres Bu bukan nilai
postes bukan nilai sebelum bukan nilai
sesudah tapi nilai selisih selisih
antara dua kelompok data tadi jadinya
postest dikurangi pretest per item data
misalkan ada 10 anak maka kita
mengurangkan data anak pertama postes
dikurangi pretes anak kedua postes
dikurangi pretes sampai anak ke-10
postes dia dikurangi pretes dia sehingga
kita mendapatkan kolom baru yaitu kolom
nilai selisih nah nilai selisih inilah
yang kita cek ada gak sih layer
distribusinya Normal atau tidak Begitu
nilai selisih sendiri dalam Uji T
berpasangan kita singkat sebagai D
singkatan dari difference difference itu
selisih begitu ya Nah pada video ini
kita tidak akan belajar mengecek cara
untuk melihat normalitas data tetapi
kita langsung belajar bagaimana cara
menghitung Uji T berpasangan jadinya
kita anggap saja data yang nanti kita
gunakan untuk membel aran di video ini
adalah data yang sudah terdistribusi
normal khususnya data selisihnya dan
tidak ada outlier
Oke misalkan seperti ini kita telah
melakukan penelitian di satu kelas dan
kebetulan kelas tersebut di sekolah
terpencil ya Sehingga satu kelas hanya
terdiri atas lima misalkan Tapi
sebaiknya nanti kalau penelitian jangan
terlalu sedikit sampelnya ya misalkan
ada lima di kelas tersebut nah di kelas
kelas tersebut sebelum kita memberikan
pembelajaran dengan model tertentu Kita
ambil data
pretes setelah itu kemudian kita beri
perlakuan setelah diberi perlakuan
selama misalkan 10 pertemuan kita ambil
data postes pretes dan postes hasil
belajar kita menggunakan instrumen soal
yang terdiri atas 10 item soal ketika
siswa salah semua jawabannya misalkan
Budi mendapat kan skor nol itu artinya
dia salah semua si sebaliknya kalau ada
siswa yang jawabannya benar semua di
setiap soal maka dia mendapatkan nilai
10 jadinya nilai terendah 0 nilai
tertinggi 10 nah ini datanya pritesnya
Ini postesnya ini terus kita ingin
mengetahui apakah ada peningkatan
signifikan antara sebelum dan sesudah
kita memberikan pembelajaran dengan
model tertentu tadi maka kita perlu
membandingkan data pretes dengan data
poes ini ada beda signifikan tidak ada
beda nyata atau tidak Nah di sini bisa
kita lihat kita ingin membandingkan dua
kelompok
data variabel bebas kita adalah data
kontinu hasil belajar ini kan skor hasil
belajar itu termasuk kontinu kemudian
kita lihat kelompok data ini bisa saling
dipasangkan ini Prit siswa pertama di
pasangkan postes siswa pertama prites
siswa kedua dipasangkan dengan postes
siswa kedua prites siswa ketiga
dipasangkan dengan postes siswa ketiga
prites siswa keempat dipasangkan dengan
postes siswa keempat dan yang terakhir
prites siswa kelima dipasangkan dengan
poes siswa
keelima di sini maka kita bisa
menganalisis ada tidaknya peningkatan
signifikan atau tidak ada tidaknya
perbedaan signifikan antara prites
dengan pres dengan menggunakan
Uji T
berpasangan nah prinsip dalam analisis
statistika inferensia adalah kita
mencari nilai hitungnya Kalau Uji T kita
mencari T hitungnya kalau uji F kita
mencari F
hitungnya korelasi kita mencari r
hitungnya Nah setelah nilai hitung
tersebut kita peroleh nanti kita
bandingkan dengan nilai tabelnya Kalau
Uji T T tabel kalau uji f f tabel kalau
r r tabel nanti kita lihat kalau t
hitungnya lebih kecil dari t tabel maka
tidak ada perbedaan signifikan jadinya
h0-nya diterima sebaliknya kalau t
hitung yang kita peroleh dari proses
perhitungan lebih besar dari t tabel
maka
disimpulkan ada perbedaan signifikan di
antara dua kelompok yang kita bandingkan
alias h0-nya
ditolak begitu ya nanti kita lihat di
bagian akhir Bagaimana caranya membaca T
tabel untuk mendapatkan nilai T tabel
tersebut tetapi sebelum kita membaca T
tabel Mari Sekarang kita cari t
hitungnya terlebih
dahulu nah rumus dari t hitung adalah
ini D bar ini ada barnya ya bar itu kan
menunjukkan rerata D sendiri saya
sampaikan tadi merupakan nilai selisih
dierence dibagi SD
bar ya di sini SD bar ini pernah kita
singgung juga di video sebelumnya
berkaitan dengan rumus-rumus atau
formula-formula dasar yang menjadi dasar
statistika
inferensia yaitu formula-formula di
dalam statistika
deskriptif ya kalau masih ingat SD bar
ini
merupakan nil ee standar deviasi dari
sebaran nilai tengah
kita nanti kita hitung bersama-sama
Oke sekarang kita cari D barnya terlebih
dahulu D bar sendiri saya katakan tadi
merupakan rerata dari nilai
Selisih rerata dari nilai selisihnya
adalah 15 / 5 loh 15 ini berasal dari
mana 5ma ini dari mana debar itu kan
tadi kan rerata rerata itu kan jumlah a
item keseluruhan dibagi jumlah data 15
ini dari mana dari selisih satu persatu
jadinya 6 ke del itu selisihnya 2 5 ke9
selisihnya 4 6 Keu selisihnya 1 6 ke8
selisihnya 2 4 ke 10 selisihnya 6
kemudian kita jumlahkan semua tadi 2 + 4
+ 1 + 2 + 6 hasilnya
15 sehingga untuk menghitung d bar ini
kita boleh menggunakan kolom pembantu di
sini bisa kita tambahkan kolom baru kita
tulis sebagai nilai selisih atau D Nah
di kolom ini kita tulis selisih baris
pertama ada dua selisih baris kedua 9 -
5 4 selisih baris ketig 7 - 6 1 selisih
baris keemp 8 - 6 2 selisih baris kelima
10 ke4 itu 6 totalnya itu 15 kemudian 15
Dibi n karena rata itu kan rumusnya
jumlah keseluruhan item dibagi n n-nya
berapa di sini ada 5 1 2 3 4 5 ada 5
siswa sehingga D barnya adalah sejumlah
3 begitu ya kita sudah mendapatkan D bar
sekarang kita perlu mencari standar
deviasi dari sebaran nilai Tengah dari
data selisih
tadi Nah caranya bagaimana Nah kita
hitung terlebih dahulu kita lihat
formula SD bar itu adalah SD Dib ak n ya
kita masih mengingat formula ini di
video sebelumnya SD sendiri itu kan
simpangan baku kemudian ak n agar
mempermudah kita cari simpangan bakunya
terlebih
dahulu nah ini rumus simpangan baku yang
telah kita pelajari sebelumnya ya yaitu
akar jumlah kuadrat/db atau akar jumlah
kuadrat - n
-1 sekarang kita Terjemahkan jumlah
kuadrat sendiri kan formulanya Sigma x²
- Sigma x² kan dibagi
n ya kita juga sudah belajar ya di video
sebelumnya JK itu seperti ini rumusnya
sigmax² - Sigma X yang dikuadratkan
dibagi n tetap nanti dibagi n -1 Nah
sekarang tinggal kita masukkan saja
ingat ini D SD bar jadinya d-nya di sini
ya SD d d itu nilai selisih maka
data-data yang kita masukkan di sini
merupakan data selisih
semua nah Sigma x^ itu kan kalau kita
masih ingat cara mencari sigma x^ itu
adalah Jumlah item yang dikuadratkan
jadinya item-itemnya dikuadrat terlebih
dahulu kemudian dijumlahkan item Apa
item dari skor selisih nah ini kita
masukkan 6 - 8 nilai selisihnya kan 2 2
dikuadratkan kemudian data kedua 5 - 9
itu -4 -4 dikuadrat 6 - 7 itu -1 -1
dikuadratkan kemudian 6 - 8 itu -2 -2
dikuadratkan 4 - 10 itu -6 -6 itu
dikuadratkan
itu mencari sigma x^ kemudian dikurangi
fk-nya ini kan Sigma X dikuadratkan
dibagi n itu kan FK nama lainnya faktor
koreksi Sigma X dikuadratkan jadya kita
jumlahkan terlebih dahulu data-data
selisih tadi baru dikuadratkan tadi kita
tahu jumlah selisih itu kan 15 Nah di
sini kan juga muncul ya 15 tadi data
data selisih kita total jumlahnya adalah
15 alias -15 kemudian baru di kuadratkan
kemudian dibagi n jumlah data kita
jumlah data kita ada 5 sehingga di sini
diisi 5 dibagi n -1 n-nya 5 - 1 ingat ya
n -1 itu
DB sekarang kita lihat -2² = 4 -4² 16
-1² itu 1 -2² itu = 4 -6² = 3 36
dikurangi -15 berangkat eh -15 ku itu
225 Dibi 5 kemudian dibagi 4 4 ini
berasal dari 5 - 1 sehingga total 4 + 16
+ 1 + 4 + 36 adalah
61 sehingga Sigma x^ dari data selisih
adalah 61 ya ini sigma x^ ini sebesar 61
sedangkan fk-nya 225 / 5 adalah
45 sehingga di sini 61 - 45 / 4 sehingga
61 - 45 itu 16 dalam artian lain jk-nya
ini sama dengan 16 nah 16 / 4 itu = 4
jangan lupa ini kita akar tadi √4 adalah
2 sekarang kita sudah memperoleh SD
sd-nya ama 2 SD itu simpangan baku ya
Nah kalau kita lihat di t hitung
rumusnya adalah D bar dibag SD bar SDB
sendiri merupakan standar deviasi dari
sebaran nilai Tengah rumusnya adalah
simpangan baku dibagi ak n jadinya ini
masih harus dibagi ak n dulu agar bisa
dimasukkan ke rumus t hitung Mari kita
lanjutkan ya SD bar tadi saya katakan
rumusnya SD / √n sd-nya sudah kita kita
peroleh yaitu 2 kemudian n-nya sendiri
jumlah Datanya ada 5 ya bukan 10 loh ya
tapi 5 kan ada 5 siswa ya
2/√5 karena rumus SD bar SD Dib ak√n
jadiad ini √5
√5 sendiri adalah
2,24 sehingga 2 / 2,4 sebesar
0,89 inilah SD bar yang kita cari di
sini kita sudah memperoleh d bar-nya
adalah 3 SD bar-nya
0,89 tinggal kita masukkan ke formula t
hitung ini Nah di sini t hitung sama D
bar dikur eh dibagi SD bar d bar-nya 3
SD bar-nya
0,89 hasilnya
3,354 inilah t hitung yang kita cari ini
termasuk hitungan yang paling sederhana
di dalam statistika inferensia cukup
segini kita sudah memperoleh t hitung
kalau di analisis yang lain bisa sampai
berlembar-lembar t hitung sudah kita
peroleh sekarang apa yang perlu kita
lakukan kita harus membandingkan t
hitung ini dengan t
tabel sehingga kita harus mencari T
tabelnya terlebih
dahulu nah T tabel yang perlu kita cari
adalah T
0,05 4 0,05 ini merupakan probabilitas
ya taraf signifikansi dari penelitian
kita nah pada umumnya pada penelitian
itu nilai signifikansinya kita cari
sebesar 0,05 nanti di video lain akan
saya bahas Kenapa harus
0,05 sehingga nanti Ketika kita melihat
t tabel kita mencari probabilitas yang
0,05 nanti kita lihat t tabelnya Seperti
apa kemudian 4 ini apa 4 ini DB derajat
bebas n -1 tadi kan ada 5 siswa ada 5
data selisih 5 - 1 = 4 jadinya begitu ya
rumus mencari ttabel adalah didasarkan
pada DB data kita derajat bebas data
kita Nah ttabel dari 0,05 db4 adalah
sebesar
2,776 dari mana angka ini nanti kita cek
di t tabelnya
langsung sehingga ketika kita bandingkan
antara t hitung dengan t tabel t
hitungnya sebesar
3,354 sedangkan t tabelnya sebesar
2,776 maka kita simpulkan t hitung lebih
besar dari t tabel karena t hitung lebih
besar dari t tabel maka h0 ditolak
sehingga dapat disimpulkan ada perbedaan
signifikan sehingga pretes dan postes
ini memiliki perbedaan yang
signifikan kalau sebaliknya misalkan t
hitung kurang dari t tabel maka dapat
dikatakan pretest sama postes tidak
berbeda signifikan begitu ya Nah
sekarang kita lihat seperti apa sih T
tabel itu nah ini merupakan tabel t
sebetulnya ini potongan ya kalian bisa
mencari di Google Googling saja download
T tabel atau download tabel t Nanti
banyak tinggal dipilih salah satu masuk
ke bisa blogsp bisa ke WordPress bisa ke
situs kelembagaan nanti tinggal
diownload di halaman tersebut bisa
berlembar-lembar nah ini saya potong nah
bagaimana caranya agar kita mendapatkan
T tabel sebesar
2,776 Nah di sini ada ini termasuk tabel
2 Way ya di sini ada kepala tabel
kemudian di sini ada baris pertama Nah
di sini probabilitasnya seperti yang
saya katakan probabilitas di penelitian
biasanya menggunakan 0,05 alasannya apa
Akan saya jelaskan di kesempatan lain
kemudian DF ini bahasa Inggris dari DB
Freedom bahasa Indonesianya derajat
bebas seperti yang saya katakan tadi
probabilitynya kita cari yang
0,05 kita lihat yang bawah yang baris
kedua bukan baris pertama baris pertama
kita gunakan pada kondisi lain
Insyaallah akan saya bahas di video yang
lain ya jadinya lihat yang di baris
kedua ini kita cari yang
0,05 df-nya tadi n -1 kita memiliki data
sejumlah
n n-nya tadi sebesar 5 sehingga DF atau
db-nya 5 - 1 yaitu 4 nah kemudian
tinggal kita tarik saja sehingga kita
menemukan angka di sini ya 0,05 4 ketemu
2,77645 dibulatkan
2,776 Sehingga tadi t hitung yang kita
peroleh 3 koma sekian t tabelnya
2,776 t hitungnya tadi lebih besar dari
ini sehingga h0 ditolak ya demikian
penjelasan saya berkaitan dengan Apa itu
UJT berpasangan Kapan kita gunakan dan
bagaimana caranya menghitung Uji T
berpasangan secara manual serta
pengambilan
keputusannya demikian penjelasan saya
mohon maaf bila ada kesalahan di video
selanjutnya Mari kita belajar menghitung
uji t yang tidak
berpasangan Terima kasih asalamualaikum
warahmatullahi wabarakatuh