Metodologi

Uji t

Jawaban singkat

Uji t membandingkan rata-rata. Uji t satu sampel membandingkan rata-rata dengan nilai acuan; uji t sampel independen membandingkan dua kelompok yang berbeda; uji t berpasangan membandingkan dua pengukuran pada subjek yang sama, misalnya pretest dan posttest. Perbedaannya signifikan bila Sig. (2-tailed) < 0,05 atau |t hitung| > t tabel.

Diperbarui 11 Oktober 2026Tim Metodologi
Daftar isi
  1. Asumsi
  2. Rumus
  3. Contoh hitung (sampel independen)
  4. Langkah di SPSS
  5. Menuliskan hasilnya
  6. Bila asumsi tidak terpenuhi
  7. Pertanyaan umum

Uji t dipakai untuk menguji perbedaan rata-rata. Ada tiga jenis, dan memilih yang tepat bergantung pada asal datanya.

JenisPertanyaanContoh
Satu sampel (one sample)Apakah rata-rata berbeda dari suatu nilai acuan?Apakah rata-rata nilai siswa berbeda dari KKM 75?
Sampel independen (independent samples)Apakah rata-rata dua kelompok yang berbeda tidak sama?Kelas eksperimen vs kelas kontrol
Berpasangan (paired samples)Apakah rata-rata dua pengukuran pada subjek yang sama berbeda?Pretest vs posttest pada siswa yang sama

Asumsi

  • Data berskala interval atau rasio.
  • Data (atau selisih pasangan, untuk uji berpasangan) berdistribusi normal. Lihat uji normalitas.
  • Untuk sampel independen: varians kedua kelompok sama (uji homogenitas). Bila tidak sama, pakai uji t Welch.

Rumus

Satu sampel, dengan μ₀ sebagai nilai acuan:

t=xˉ−μ0s/n,df=n−1t = \frac{\bar{x} - \mu_0}{s / \sqrt{n}}, \qquad df = n - 1

Sampel independen dengan varians sama:

t=xˉ1−xˉ2sp1n1+1n2,sp2=(n1−1)s12+(n2−1)s22n1+n2−2,df=n1+n2−2t = \frac{\bar{x}_1 - \bar{x}_2}{s_p \sqrt{\dfrac{1}{n_1} + \dfrac{1}{n_2}}}, \qquad s_p^2 = \frac{(n_1 - 1)s_1^2 + (n_2 - 1)s_2^2}{n_1 + n_2 - 2}, \qquad df = n_1 + n_2 - 2

Berpasangan, dengan d sebagai selisih setiap pasangan:

t=dˉsd/n,df=n−1t = \frac{\bar{d}}{s_d / \sqrt{n}}, \qquad df = n - 1

Contoh hitung (sampel independen)

Kelas eksperimen dan kelas kontrol

Kelas eksperimen (n = 30) memiliki rata-rata 78,4 dengan simpangan baku 9,5. Kelas kontrol (n = 30) memiliki rata-rata 72,1 dengan simpangan baku 10,2.

  1. Varians gabungan: sp2=29(9,52)+29(10,22)58=97,145s_p^2 = \dfrac{29(9{,}5^2) + 29(10{,}2^2)}{58} = 97{,}145, jadi sp=9,856s_p = 9{,}856.
  2. t=78,4−72,19,8561/30+1/30=2,48t = \dfrac{78{,}4 - 72{,}1}{9{,}856\sqrt{1/30 + 1/30}} = 2{,}48, dengan df = 58.
  3. t tabel dua sisi α 5% dengan df 58 = 2,002. Nilai p = 0,016.
  4. Karena 2,48 > 2,002 (atau 0,016 < 0,05), H0 ditolak: rata-rata kelas eksperimen berbeda signifikan dari kelas kontrol.

Angka contoh ini rekaan untuk latihan, tetapi hasil hitungnya sudah dicocokkan dengan R.

Langkah di SPSS

  1. Satu sampel: Analyze → Compare Means → One-Sample T Test, isi Test Value dengan nilai acuan.
  2. Sampel independen: Analyze → Compare Means → Independent-Samples T Test. Masukkan variabel nilai ke Test Variable dan variabel kelompok ke Grouping Variable, lalu klik Define Groups (misalnya 1 dan 2).
  3. Berpasangan: Analyze → Compare Means → Paired-Samples T Test, masukkan pasangan variabel (misalnya pretest dan posttest).
  4. Baca nilai t, df, dan Sig. (2-tailed).

Laporkan nilai t, df, nilai p, rata-rata kedua kelompok, dan arah perbedaannya. Contoh: "Rata-rata hasil belajar kelas eksperimen (M = 78,4) lebih tinggi daripada kelas kontrol (M = 72,1), t(58) = 2,48, p = 0,016."

Bila asumsi tidak terpenuhi

  • Sampel independen, data tidak normal: uji Mann-Whitney.
  • Berpasangan, selisih tidak normal: uji Wilcoxon.
  • Sampel independen, varians tidak sama: uji t Welch (baris Equal variances not assumed).
  • Tiga kelompok atau lebih: jangan melakukan uji t berulang-ulang; pakai ANOVA.

Pertanyaan umum

Baris mana yang dibaca pada output Independent Samples Test?

Lihat dulu Levene's Test. Bila Sig. Levene > 0,05, varians dianggap sama, jadi baca baris Equal variances assumed. Bila Sig. Levene ≤ 0,05, baca baris Equal variances not assumed (uji t Welch).

Uji t di regresi sama dengan uji t ini?

Prinsipnya sama (membagi estimasi dengan galat bakunya), tetapi yang diuji berbeda. Uji t parsial di regresi menguji apakah koefisien satu variabel bebas berbeda dari nol. Lihat regresi linear berganda.

Data tidak normal, pakai apa?

Untuk dua kelompok independen pakai uji Mann-Whitney; untuk data berpasangan pakai uji Wilcoxon. Pada sampel cukup besar (sekitar 30 per kelompok atau lebih), uji t relatif tahan terhadap penyimpangan normalitas yang ringan.

Panduan terkait