Langkah Uji Independent Samples T-Test Menggunakan Software IBM SPSS 21

Pada artikel sebelumnya, kita telah membahas beberapa persyaratan sebelum melakukan Uji Independent Samples T-Test, artikelnya bisa dilihat di sini. Kali ini kita akan melanjutkan artikel tersebut, yaitu tentang “Langkah Uji Independent Samples T-Test Menggunakan Software IBM SPSS 21”.

Artikel lain yang berkaitan dengan artikel ini adalah "Perbedaan Independent Samples T-Test dengan Paired Samples T-Test". Apabila anda masih bingung dalam menentukan alat analisis, anda bisa membaca artikel tersebut, sebelum melanjutkan mempelajari artikel ini.

Meskipun kita menggunakan SPSS versi 21, namun langkah-langkah yang akan kita uraikan nanti juga bisa diterapkan di SPSS versi sebelumnya, seperti SPSS 20, 19 bahkan 17.

Contoh kasusnya adalah sebagai berikut:

Kita akan menguji apakah terdapat perbedaan prestasi belajar mata kuliah Pengantar Ilmu Ekonomi antara mahasiswa lulusan SMA dengan mahasiswa lulusan SMK. Misalkan ada 15 mahasiswa yang mengikuti mata kuliah Pengantar Ilmu Ekonomi. Lima belas mahasiswa tersebut terdiri dari mahasiswa lulusan SMA dan SMK. Adapun data prestasi belajar mata kuliah Pengantar Ilmu Ekonomi tersebut adalah sebagai berikut:

Data tersebut langsung kami tampilkan dalam software SPSS 21, karena kami asumsikan anda sudah bisa melakukan input data ke dalam software SPSS 21.

Untuk menjawab pertanyaan dalam kasus tersebut di atas, kita akan mengujinya menggunakan Uji Independent Samples T-Test dengan langkah-langkah sebagai berikut:

1. Klik Analyze --> Compare Means --> Independent Samples T-Test

2. Masukkan Variabel Nilai ke Dalam ‘Test Variable (s)’ dan Variabel Sekolah ke Dalam ‘Grouping Variable’ (Nama mahasiswa bisa diabaikan). Kemudian Klik ‘Define Groups’

3. Ketikkan ‘SMA’ ke Dalam ‘Group 1’ dan ‘SMK’ ke Dalam ‘Group 2’. Kemudian Klik ‘Continue’. Langkah Terakhir Klik ‘OK’

4. Output yang Dihasilkan adalah Seperti Di Bawah ini:

5. Interpretasi

Bagian paling penting dan mungkin juga paling sulit adalah interpretasi hasil analisis. Output di atas bisa diinterpretasikan sebagai berikut:

a. Tabel ‘Group Statistics’

Tabel ini menunjukkan deskripsi data yang kita analisis. Kita bisa lihat bahwa jumlah mahasiswa yang berasal dari lulusan SMA adalah 9, sedangkan yang berasal dari lulusan SMK adalah 6 mahasiswa. Perlu diingat, karena jumlah sampelnya berbeda sehingga satu-satunya kolom yang dapat diabndingkan antara kedua sampel adalah kolom ‘Std. Deviation’ atau Standar Deviasi.

Standar Deviasi atau simpangan baku nilai mahasiswa yang berasal dari lulusan SMK lebih besar dari mahasiswa yang berasal dari lulusan SMA. Sehingga, bisa diinterpretasikan bahwa nilai Pengantar Ilmu Ekonomi mahasiswa lulusan SMK lebih bervariasi daripada mahasiswa lulusan SMA.

b. Tabel ‘Independent Samples T-Test’

Untuk Tabel ‘Independent Samples T-Test’ ini dibagi menjadi 2 (dua) bagian, yaitu: 1) Kolom ‘Levene’s Test For Equality of Variances’ dan 2) Kolom ‘t-test for Equality of Means’. Dua bagian ini menyatakan bahwa pada kolom pertama adalah Uji Levene, yaitu untuk menguji homogenitas variance, sedangkan kolom kedua adalah uji beda rerata.

Dalam kolom Uji Levene, bisa kita ketahui bahwa nilai signifikansi (Sig.) adalah 0,684. Nilai tersebut lebih besar dari 0,05 sehingga bisa diinterpretasikan bahwa kedua populasi (Mahasiswa lulusan SMA dan Mahasiswa lulusan SMK) mempunyai variance yang homogen (sama).

Untuk kolom ‘t-test for Equality of Means’ atau uji beda means (rerata), yang kita perhatikan adalah nilai t-hitung (t) dan nilai signifikansi (Sig.)-nya. Karena kedua populasi mempunyai variance yang sama maka yang digunakan adalah nilai (t) dan (Sig.) pada baris ‘Equal Variances Assumed’.

Kita bisa memilih salah satu dari nilai t-hitung atau nilai signifikansi atau lebih baiknya dua-duanya digunakan. Untuk nilai t-hitung dibandingkan dengan nilai t-tabel untuk tingkat signifikansi 5% dan degree of freedom (df) 13.

Pada kolom ‘t-test for Equality of Means’ bisa kita lihat bahwa nilai t-tabel adalah 0,878; sedangkan nilai t-tabel (α=5% dan df=13) adalah 2,160. Karena t-hitung lebih kecil dari t-tabel (0,878 < 2,160) maka rata-rata nilai Pengantar Ilmu Ekonomi mahasiswa lulusan SMA dan SMK adalah sama.

Sekarang kita lihat dari nilai signifikansi (Sig.) kemudian kita bandingkan dengan taraf signifikansi yang digunakan, yaitu 5% atau 0,05. Nilai signifikansi dalam kolom ‘t-test for Equality of Means’ adalah 0,415. Nilai ini lebih besar dari 0,05 sehingga interpretasinya adalah bahwa rata-rata nilai Pengantar Ilmu Ekonomi mahasiswa lulusan SMA dan SMK adalah sama.

6. Kesimpulan Uji

Kesimpulannya adalah bahwa “tidak terdapat perbedaan yang signifikan antara nilai Pengantar Ilmu Ekonomi mahasiswa lulusan SMA dengan lulusan SMK”.