UJI T DUA SAMPEL BEBAS (INDEPENDENT)

Judul Penelitian

“Perbedaan Skor Pengetahuan tentang HIV/AIDS pada siswa yang pernah dan yang belum mendapat penyuluhan tentang HIV-AIDS”.

Uji analisis

Uji yang digunakan adalah uji t sampel bebas (independen)

Data yang diperoleh

No	Kelompok siswa A	Kelompok siswa B
1	80	68
2	90	57
3	70	46
4	86	57
5	82	44
6	88	51
7	91	62
8	93	54
9	80	49
10	79	48
11	89	64
12	88	48
13	85	58
14	79	55
15	91	52

Data diperoleh dari dua kelompok siswa yaitu siswa A (yang pernah mendapat penyuluhan tentang HIV/AIDS) dan siswa B (belum pernah mendapat penyuluhan tentang HIV/AIDS).

Download this on PDF Version --> http://adf.ly/1HnR4L

Analisis Data

1.    Langkah pertama:

Melihat apakah data yang diperoleh berdistribusi normal. Ada beberapa cara untuk melihat apakah data tersebut berdistribusi normal. Kita bisa menggunakan program SPSS.

1. Setelah masuk program SPSS dan telah menginput data pada data view dan variable  view dengan nama skor_pengetahuan dan Group_kelas dengan value 1 = siswa_A dan 2 = siswa_B
2. Selanjutnya klik Analyze – Descriptive Statistics –Explore - test Klik variabel skor_pengetahuan masukkan ke kotak Dependent List dan group_kelas pada kotak faktor list
3. Pada Plots, centang Normality plots with test, Continue
4. Klik OK, maka hasil output yang didapat adalah sebagai berikut:

 OUTPUT SPSS 

Descriptives
						Statistic		Std. Error
Siswa_A	Mean					84.73		1.620
	95% Confidence Interval for Mean			Lower Bound		81.26
				Upper Bound		88.21
	5% Trimmed Mean					85.09
	Median					86.00
	Variance					39.352
	Std. Deviation					6.273
	Minimum					70
	Maximum					93
	Range					23
	Interquartile Range					10
	Skewness					-.820		.580
	Kurtosis					.448		1.121
Siswa_B	Mean					54.20		1.784
	95% Confidence Interval for Mean			Lower Bound		50.37
				Upper Bound		58.03
	5% Trimmed Mean					54.00
	Median					54.00
	Variance					47.743
	Std. Deviation					6.910
	Minimum					44
	Maximum					68
	Range					24
	Interquartile Range					10
	Skewness					.467		.580
	Kurtosis					-.458		1.121
Tests of Normality
	Kolmogorov-Smirnova				Shapiro-Wilk
	Statistic	Df	Sig.		Statistic		Df		Sig.
Siswa_A	.165	15	.200*		.924		15		.220
Siswa_B	.107	15	.200*		.967		15		.812
*. This is a lower bound of the true significance.
a. Lilliefors Significance Correction

Dari hasil di atas kita lihat pada kolom Shapiro-Wilk dan dapat diketahui bahwa nilai signifikansi untuk Siswa_A adalah 0.220 dan untuk Siswa_B sebesar 0.812 maka dapat disimpulkan bahwa data pada variabel Siswa_A; dan untuk Siswa_B berdistribusi normal.

2.    Langkah Kedua:

Cara SPSS

Untuk melihat hasil uji T sampel bebas (independen):

·         Selanjutnya klik Analyze – Compare means – Independent-samples T test Klik variabel skor_pengetahuan masukkan ke kotak Dependent List dan group_kelas pada Grouping Variabels

·         Klik Define groups : klik angka satu pada group 1 dan angka 2 pada group 2, lalu continue

·         Klik OK, maka hasil output yang didapat adalah sebagai berikut:

OUTPUT SPSS

Group Statistics
	Kritera	N	Mean	Std. Deviation	Std. Error Mean
Scor_Pengeahuan	Siswa-A	15	84.73	6.273	1.620
	Siswa_B	15	54.20	6.910	1.784

Independent Samples Test
			Scor_Pengeahuan
			Equal variances assumed	Equal variances not assumed
Levene's Test for Equality of Variances	F		.105
	Sig.		.748
t-test for Equality of Means	T		12.671	12.671
	Df		28	27.743
	Sig. (2-tailed)		.000	.000
	Mean Difference		30.533	30.533
	Std. Error Difference		2.410	2.410
	95% Confidence Interval of the Difference	Lower	25.597	25.595
		Upper	35.469	35.471

Cara Manual

Sebelum kita melakukan uji t test, sebelumnya dilakukan uji kesamaan varian (homogenitas) dengan F test (Levene,s Test), artinya jika varian sama maka uji t menggunakan Equal Variance Assumed (diasumsikan varian sama) dan jika varian berbeda menggunakan Equal Variance Not Assumed (diasumsikan varian berbeda).

Langkah-langkah uji F sebagai berikut:

1.    Menentukan Hipotesis

Ho             :  Kedua varian adalah sama (varian kelompok kelas A dan kelas B adalah sama)

Ha             : Kedua varian adalah berbeda (varian kelompok siswa_A dan kelas siswa_B adalah berbeda).

2.    Kriteria Pengujian (berdasarkan probabilitas / signifikansi)

Ho diterima jika P value > 0.05

Ho ditolak jika P value < 0.05

3.    Membandingkan probabilitas / signifikansi

Nilai P value (0.748 > 0.05) maka Ho diterima

4.    Kesimpulan

      Oleh karena nilai probabilitas (signifikansi) dengan equal variance assumed (diasumsikan kedua varian sama) adalah 0.748 lebih besar dari 0.05 maka Ho diterima, jadi dapat disimpulkan bahwa kedua varian sama (varian kelompok Siswa_A dan Siswa_B adalah sama).  Dengan ini penggunaan uji t menggunakan equal variance assumed (diasumsikan kedua varian sama).

3.    Langkah ketiga : Pengujian independen sample t test

Langkah-langkah pengujian sebagai berikut:

a.    Menentukan Hipotesis

Ho    : Tidak ada perbedaan antara rata-rata skor pengetahuan tentang HIV/AIDS kelompok siswa_A dengan skor pengetahuan tentang HIV/AIDS kelompok siswa_B

Ha    : Ada perbedaan antara rata-rata skor pengetahuan tentang HIV/AIDS kelompok siswa_A dengan skor pengetahuan tentang HIV/AIDS kelompok siswa_B

b.    Menentukan tingkat signifikansi

         Pengujian menggunakan uji dua sisi dengan tingkat signifikansi a = 0.05. Tingkat signifikansi dalam hal ini berarti kita mengambil risiko salah dalam mengambil keputusan untuk menolak hipotesis yang benar sebanyak-banyaknya 5% (signifikansi 95% atau 0.05 adalah ukuran standar yang sering digunakan dalam penelitian).

c.    Menentukan t hitung

Dari tabel di atas didapat nilai t hitung (equal variance assumed) adalah 12.671

d.    Menentukan t tabel

         Tabel distribusi t dicari pada a = 95% (uji 2 sisi) dengan derajat kebebasan (df) n-2 atau 30-2  = 28. Dengan pengujian 2 sisi (signifikansi = 0.05) hasil diperoleh untuk t tabel sebesar 2.0484.

e.    Kriteria Pengujian

Ho diterima jika -t tabel < t hitung < t tabel

            Ho ditolak jika -t hitung < -t tabel atau t hitung > t table

               Berdasar probabilitas:

            Ho diterima jika P value > 0.05

            Ho ditolak jika P value < 0.05

f.     Membandingkan t hitung dengan t tabel dan probabilitas

         Nilai t hitung > t tabel (12.671> 2.0484) dan P value (0.000 < 0.05) maka Ho ditolak.

g.    Kesimpulan

            Oleh karena nilai t hitung > t tabel (12.671 > 2.0484) dan P value (0.000 < 0.05) maka Ho ditolak, artinya bahwa ada perbedaan antara skor pengetahuan tentang HIV/AIDS pada kelompok siswa_A dengan skor pengetahuan tentang HIV/AIDS kelompok siswa_B. Pada tabel Group Statistics terlihat rata-rata (mean) untuk kelompok siswa_A adalah 84.73 dan untuk kelas B adalah 54.20, artinya bahwa skor pengetahuan tentang HIV/AIDS tinggi daripada skor pengetahuan tentang HIV/AIDS pada kelompok siswa_B. Nilai t hitung positif, berarti rata-rata siswa_A lebih tinggi daripada siswa_B dan sebaliknya jika t hitung negatif berarti rata-rata siswa_A lebih tinggi daripada siswa_B. Perbedaan rata-rata (mean difference) sebesar 30.53 (84.73-54.20), dan perbedaan berkisar antara 25.597 sampai 35.469 (lihat pada lower dan upper).

By Run_Art