Cara Membaca T Tabel pada Uji T

Uji T adalah salah satu uji statistik yang secara umum membandingkan nilai t hitung dengan T Tabel. Uji dapat dipergunakan untuk menguji hipotesis berdasarkan nilai t yang diperoleh dari perhitungan statistik (T Hitung) lalu dibandingkan dengan nilai t yang terdapat pada tabel (T Tabel). Adapun Tabel T dapat diperoleh di buku-buku statistik yang Anda punyai. Biasanya di lampiran ada Tabel T dan juga tabel-tabel lain yang lazim dipakai dalam uji statistik. Salah satu contohnya adalah sebagai berikut:

Contoh Tabel T

Perhatikan tabel di atas, Tabel yang Anda miliki mungkin berbeda, tetapi sebenarnya esensinya adalah sama. Sebagai contoh, di kiri atas ada tulisan dk, itu adalah derajad kebebasan, ada juga yang tertulis df atau degree of freedom. Keduanya adalah sama yang dihitung dengan N - 1 untuk one tail dan N - 2 untuk two tail, di mana N adalah jumlah sampel. 

Sebagai contoh, dalam suatu perhitungan, menggunakan sampel sebanyak 30 dengan uji dua arah dan memberikan nilai t hitung sebesar 2,404. Untuk melihat nilai T tabelnya, pertama dihitung nilai df yaitu sebesar 30 - 2 = 28. Di mana 30 adalah jumlah sampel dan 2 adalah dua arah. Lalu silahkan pada kolok paling kiri dicari nilai dk sebesar 28.

Pada baris paling atas tertulis  untuk uji satu fihak, ini untuk satu arah dan di bawahnya lagi ada yang dua arah. Karena contoh ini menggunakan hipotesis dua arah, maka gunakan yang dua arah pada tingkat signifikansi 5% atau 0,05 sehingga akan diperoleh nilai T Tabel 

Nilai T Tabel untuk dk 28 pada tingkat signifikansi 5% uji dua arah

Tampak bahwa nilai T tabel adalah sebesar 2,048. Jika dibandingkan T hitung > T tabel atau 2,404 > 2,048 yang menunjukkan bahwa Hipotesis nol ditolak dan hipotesis alternatif diterima. Atau ada yang latah menyebutnya bahwa hipotesis diterima.

Silahkan dicoba untuk latihan, misalnya dengan N 40 atau jumlah yang lain.

Jika diperhatikan maka jumlah dk tidak urut. Tetapi di tabel lain mungkin akan urut dari 1 sd 100 atau bahkan lebih. Sebenarnya nilai tersebut bisa diinterpolasikan jika memang diperlukan. Misal untuk dk 100 maka letaknya adalah antara 2,000 sampai dengan 1,980 dengan dk antara 60 sampai dengan 120. Jadi 100 jika ditinjau dari 60 adalah 40 atau (40/60) atau 2/3. Sedangkan antara 2,000 dan 1,98 adalah sebesar 0,020. Dengan persamaan sederhana dapat diperoleh nilainya adalah sebesar (2/3) x 0,020 = 0,0133. Sehingga nilai T Tabelnya adalah sebesar 2,000 - 0,0133 = 1,9877. Banyak yang menuliskan sebesar 1,98 saja untuk memudahkan. 

Baris paling bawah adalah tanda tidak hingga, yang berarti bahwa untuk nilai df yang banyak sekali atau besar maka nilai T Tabel adalah sebesar 1,96. Ini sering dipergunakan pada SmartPLS atau LISREL atau AMOS yang sering muncul pertanyaan dari mana kok nilai T hitung dibandingkan dengan 1,96. Itu adalah nilai T Tabel untuk dk tak hingga atau banyak.

Menghilangkan Display Pengunjung Minggu Lalu pada Blog

Pada tampilan blog ini di sebelah kanan, terdapat gadget berupa jumlah pengunjung pada minggu lalu. Menu itu terdapat pada pilihan blogger sehingga kami tampilkan di situ. Tampilannya kurang lebih adalah sebagai berikut:


Kami memang awam di bidang blog, sehingga kami menampilkan apa adanya. Tujuan kami adalah memberikan informasi bahwa ada sekian pengunjung sehingga pengunjung blog yang baru pertama kali tidak ragu-ragu untuk menyimak lebih lanjut. Akan tetapi, ada beberapa pesan yang masuk bahwa itu tidak riil atau ada rekayasa. Oleh karena itu kami hilangkan saja agar tidak menimbulkan perdebatan. Akan tetapi di bawahnya ada script yang kami copas dari situs https://whos.amung.us/stats/vc9s68rjng/  Script itu menampilkan jumlah pengunjung saat sekarang yang sedang online.

Kami tetap menampilkan itu karena berasal dari situs yang lain sehingga tidak ada kecurigaan rekayasa. Tampilan kurang lebih adalah sebagai berikut:

Di situ sudah tidak ada tampilan pengunjung minggu kemarin, tetapi ada informasi berapa orang yang sedang online bersamaan dengan Anda yang sedang online di sini. Jika Anda klik di situ, maka akan diarahkan kepada situs penyedia jasa script tersebut. 

Mudah-mudahan bisa memberikan gambaran seberapa banyak pengunjung blog ini.

Salam Statistik.







 

Uji Reliabilitas Split-Half dengan SPSS Versi 23

Uji reliabilitas adalah untuk melihat apakah suatu instrumen (rangkaian kuesioner) cukup dapat dipercaya untuk digunakan sebagai sarana untuk mengumpulkan data. Kuesinoer yang baik tidak akan bersifat tendensius atau mengarahkan responden untuk memilih jawaban-jawaban tertentu. Salah satu metode yang akan dibahas di artikel ini adalah uji reliabilitas menggunakan rumus Spearman-Brown atau juga sering disebut dengan Split-half.

Dari namanya, split-halt sepertinya sudah bisa  dikira-kira atau ditebak bahwa metode ini membagi data menjadi dua bagian (atau setengahnya). Iya memang benar. Metode ini memang dilakukan dengan membelah atau membagi dua jawaban-jawaban yang telah diberikan oleh responden lalu diuji reliabilitasnya. Cara membelahnya memang tidak ada aturan pasti, bisa diambil setengah di awal dan setengah akhir, atau nomor indikator yang genap dengan yang ganjil. Setelah itu kedua data tadi dicari korelasinya, lalu hasil korelasinya dimasukkan ke dalam persamaan Spearman Brown, yaitu sebagai berikut:

Dengan r11 adalah reliabilitas yang dicari dan r1/2 adalah korelasi antara belahan pertama dengan belahan kedua. Korelasi tersebut dihitung dengan Korelasi Pearson.

Sebagai ilustrasi, perhatikan tampilan SPSS Versi 23 berikut:

Gambar 1 Menu Uji Reliabilitas


Klik menu Analyze, lalu pilih pada Scale, arahkan kursor pada Relibilitas Analyisis, setelah klik, maka akan diarahkan ke menu sebagai berikut:

Gambar 2 Menu Split-Half


Masukan indikator X11 sampai dengan X16 ke box di sebelah kanan. Lalu pilih sub menu Model di kiri bawah. Paling atas model adalah Cronbach Alpha, yang mungkin lebih populer. Lalu di bawahnya ada pilihan Split half, klik di situ lalu klik OK.

Maka akan keluar Output sebagai berikut:

Gambar 3 Output Uji Reliabilitas dengan Split-Half


Baris atas pada output adalah nilai Cronbach's Alpha yaitu sebesar 0,529 untuk part 1 (belahan pertama) dan sebesar 0,283 untuk part 2. Untuk N of items, maka ada nilai  a3 yang berarti bahwa kelompok pertama adalah x11, x12 dan x13, lihat di bawah kiri tabel. Anda akan dengan mudah menentukan bahwa belahan kedua adalah x14, x15 dan x16. Defaultnya memang belahan seperti itu. 

Lalu ada Correlation Between Forms, di mana bisa dipastikan bahwa itu adalah nilai korelasi pearson antara belahan pertama dan kedua. Baris berikutnya adalah nilai r11 atau Spearman-Brown Coefficient yaitu sebesar 0,692. Jadi jika Anda menggunakan batas 0,6 maka model telah dinyatakan reliabel.

Mungkin ada pertanyaan, itu Equal Length dan Unequal apa ya? Itu nilainya kok sama. Nah, kedua nilai itu akan berguna jika jumlah indikator adalah ganjil. Sebagai contoh, kita ambil 5 indikator saja sehingga outputnya akan sebagai berikut:

Gambar 4 Output Uji Reliabilitas Jumlah Indikator Ganjil


Tampak bahwa nilai Alpha part 1 adalah sama yaitu sebesar 0,529. Akan tetapi, untuk part 2 menjadi berbeda yaitu (bahkan negatif) -0,085. Part 2 hanya terdiri dari 2 indikator saja yaitu x14 dan x15. Korelasi antara kedua belahan itu adalah sebesar 0,405. Nilai Equal adalah jika dianggap part 2 terdiri dari 3 indikator juga yaitu x13, x14 dan x15. Jadi x13 digunakan dua kali untuk kedua belahan. Sepertinya di sini sudah ada clue yang jelas. OK.

Mungkin masih ada pertanyaan, apakah bisa membelah dengan menggunakan indikator ganjil dan genap. Tentu saja bisa. Untuk hasilnya mungkin bisa berbeda. Terus kita harus menggunakan yang mana? Menurut pendapat para ahli, karena ini hanya metode, maka kita bisa menggunakan hasil yang terbaik. Ini seperti banyaknya metode uji normalitas, kita mau pakai yang mana. Jadi jika metode ganjil genap memberikan hasil yang lebih baik, silahkan dipergunakan. Untuk mencobanya, Anda bisa menggunakan Microsoft Excel.

Layanan Olah Data Gratis

Olah data gratis? Iya benar, Anda tidak salah. Ini memang layanan olah data gratis. Khusus untuk analisis regresi linear berganda dengan SPSS. Layanan ini sudah dibuka beberapa waktu yang lalu melalui channel youtube kami. Silahkan simak di sini:

Layanan Jasa Olah Data Gratis

Silahkan simak video di atas sampai habis agar lebih jelas. Prosedurnya juga sudah dituliskan di deskripsi video di atas.Jadi mohon diikuti agar data Anda dapat dianalisis secara gratis. Untuk videonya telah kami rilis di 1 Desember 2020 yaitu seperti di bawah ini:

Tayangan 1 Desember 2020


Juga untuk yang kedua, yaitu 8 Desember 2020 juga sudah dirilis. Setiap Selasa siang sekitar jam 11.00 WIB akan ada rilis baru yaitu seperti video di bawah:

Rilis kedua di 8 Desember 2020

Dan untuk selanjutnya ada di playlist berikut ini:


Jika Anda menginginkannya, simak di deskripsi di bawah video tersebut. Isi formulir, kirimkan data Anda ke alamat yang akan munculs setelah Anda mengisi formulir. Nama boleh disamarkan, tetapi kota mohon diisi yang sebenarnya. Data dikirim dalam Excel saja, biar kami kami yang mengubah ke SPSS. Khusus analisis regresi linear berganda dan mohon disertai motode uji asumsi klasik yang dipergunakan. Pastikan juga Anda telah subscribe, atau like atau share video tersebut. 

Banyak yang mengisi dan mengirim formulir tetapi tidak bisa dijadikan video karena tidak memenuhi syarat-syarat di atas.

Terima kasih.

Ranking Alexa Anjlok Drastis?

Rangking Alexa adalah satu satu indikator performa sebuah blog atau website pada umumnya. Demikian juga kami, tim yang ada di blog ini juga sering melihat rangkin alexa secara rutin. Memang sempat vakum untuk beberapa lama, bahkan blog ini pernah di banned oleh gugel :) Tapi mulai sekitar pertengahan Oktober 2020 ini, kami kembali intens mengelola blog ini, bahkan agak tancap gas :).

Ranking alexa kami sekitar 700 ribuan pada pertengahan Oktober 2020. Mulai beranjak naik pada minggu-minggu berikutnya. Pada akhir November 2020 telah mencapai sekitar 600 ribuan. Lumayan untuk orang-orang yang sama sekali tidak paham tentang SEO, SERP dan segala tetek bengeknya. Tetapi yang aneh adalah ketika tanggal 2 Desember 2020, kami melihat ranking alexa dan ternyata turun drastis, cukup drastis seperti pada gambar di bawah:

Gambar Ranking Alexa


Cukup dalam anjloknya, dari 612 ribuan menjadi 800 ribuan hanya dalam satu malam. Untuk ranking Indonesia tidak terlalu dalam, karena hanya turun sekitar 100 san saja. Kami semua kurang tahu penyebabnya. Kami coba browsing ke sana kemari, tetapi ternyata tidak ada hasil memuaskan yang bisa kami adopsi. Mungkin kami yang kurang paham atau bagaimana kami kurang tahu.

Salah satu yang mungkin menjadi penyebabnya adalah banyaknya broken link. Kami coba chek ke beberapa situs ternyata memang ribuan broken link di blog ini. Cukup banyak sehingga kami tidak sanggup untuk menghapusnya satu persatu. Broken link tersebut muncul dari komentar dari para pemerhati blog ini. Ada yang mengatakan efek dari ditutupnya G+ atau mungkin dari netizen yang kurang tepat dalam meletakkan link pada kolom komentar. Apapun itu kami tidak sanggup menghapus satu persatu broken link karena jumlahnya lebih dari 6000 dan itu  pun belum selesai menghitung jumlah broken link. Kami sudah mengakhiri perhitungan di suatu situs penghitung broken link, meskipun belum selesai. Jadi pasti lebih dari 6000 broken link.

Memang tidak semua pertanyaan kami jawab. Mengapa? Anda bisa lihat di sini. Akan tetapi alasannya tentu bukan karena penyebab broken link. Sangat mungkin yang mengajukan pertanyaan juga (maaf) kurang paham tentang hal ini, meskipun kami akui banyak juga yang sangat jago. Jadi kami tetap putuskan untuk berusaha menjawab pertanyaan yang masuk, selama masih memenuhi kriteria kami, dan tentu saja bukan karena broken link.

Sebagai informasi, blog ini juga menggunakan iklan pop under, yaitu ketika pengunjung mengklik link tertentu, maka akan diarahkan ke situs iklan. Jadi pengunjung harus mengklik dua kali untuk menuju ke link yang dimaksud, mudah-mudahan tidak mengganggu. Apakah ini juga menjadi salah satu penyebab anjloknya ranking Alexa? Kami kurang tahu juga.

Ada saran untuk mengganti domain jika broken link terlalu banyak. Ini juga sangat sulit kami lakukan. Blog ini sudah lebih dari 10 tahun dengan domain yang sama. Dan ada rahasia kecil yaitu bahwa yang melakukan setting custom domain blogspot adalah pihak gugel sendiri. Waktu itu mereka menyediakan jasa setting karena kami juga kurang paham tentang hal itu.

Apapun itu, kami akan tetapi berusaha menjawab pertanyaan yang ada. Ranking alexa mungkin penting, tetapi interaksi dengan pengunjung jauh lebih penting. 

Salam Statistik.

Statistik Corona Kasus Positif Covid-19 di Indonesia sampai dengan November 2020

Kasus Covid-19 di Indonesia sampai saat ini masih terus bertambah. Belum ada tanda-tanda ada penurunan. Dalam artikel tentang Covid-19 sebelumnya, sudah disampaikan perkembangan kasus sampai dengan Oktober 2020. Berikut adalah perkembangan sampai dengan 30 November 2020.

Kasus Covid-19 di Indonesia sampai dengan 30 November 2020


Tampak bahwa meskipun di awal November ada penurunan kasus harian, akan tetapi di pertengahan dan akhir November 2020 terlihat sangat meningkat, bahkan memecahkan rekor. Enam ribuan kasus per hari telah terjadi di akhir November 2020 ini. Sedangkan jika digunakan Moving Average 7 harian, maka memberikan hasil sebagai berikut:

Moving Average 7 harian Kasus Covid-19 di Indonesia 


Tampak juga bahwa di awal November 2020 memang ada penurunan kasus, tetapi meningkat tajam di akhir November 2020. Di artikel ini, akan ditambahkan jumlah kasus per bulan selama masa pandemi ini yaitu sebagai berikut:

Kasus Bulanan Covid-19 di Indonesia


Tampak bahwa memang selalu terjadi peningkatan jumlah kasus bulanan di Indonesia dari Maret sampai dengan November 2020.

Disclaimer:

Ini bukan rujukan resmi tentang pandemi yang terjadi. Silahkan menggunakan rujukan resmi untuk pengambilan keputusan.

Cari Materi

Berlangganan Gratis Lewat Email ?