Mengenal Uji F dan Uji T dalam Penelitian Kuantitatif

Sebelumnya, pada artikel tentang penelitian kuantitatif, disebutkan bahwa salah satu tahapan pada metodenya adalah teknik pengumpulan dan analisis data. Dalam teknik analisis data sendiri, ada berbagai cara yang bisa dipilih dan digunakan, asalkan sesuai dengan sub-sub metode penelitianmu. Nah, di antaranya yang terkenal adalah uji F dan T.

Pengertian Uji F

Salah satu teknik pengujian statistika yang terkenal adalah uji koefisien regresi secara simultan serentak atau yang lebih akrab disapa dengan uji F. Uji F biasa digunakan untuk membandingkan 2/lebih perlakuan kelompok atau objek/data, yang masing-masing perlakuannya dilakukan ulangan.

Uji F digunakan dalam percobaan, group sampling dan sub group sampling. Nah, uji F ini dilakukan untuk melihat variabel independen secara serentak/bersama, berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen atau tidak. Uji F digunakan untuk menguji keberartian model regresi yang digunakan. Uji F juga akan berhubungan dengan uji ANAVA atau ANOVA.

Tahapan Uji F

Berikut tahapan dalam uji F yang biasa digunakan para peneliti:

• Buat hipotesis

Buatlah H₀ dan H_a sebagai hipotesis penelitianmu. H₀ inilah yang akan digunakan sampai akhir kriteria pengujian nantinya.

• Tentukan tingkat signifikansi

Tingkat signifikansi yang standar dan biasa digunakan adalah a= 5% (0,05).

• Tentukan nilai F hitung
• Tentukan F tabel
• Tentukan nilai signifikansi
• Kriteria pengujian

Rumus Uji F

Dalam Uji F dilakukan perumusan F_hitung yaitu

F = 

(Suharyadi dan Purwanto, 2014)

KR = JK / dk

dengan:

KR = kuadrat rata-rata

JK = jumlah kuadrat

dk atau db = derajat kebebasan

Uji F juga bisa dihitung dengan rumus berikut

KMA = 

KMK =

F =

JKA =

Dengan:

Tk²= kuadrat total kolom

n_k    = jumlah pengamatan setiap perlakuan (kolom)

X     = jumlah seluruh pengamatan

k      = jumlah perlakuan

N      = total jumlah sampel perlakuan

Syaratnya:

• Jika F hitung > F tabel maka H₀ ditolak dan H_a Artinya, semua variabel bebas adalah penjelas yang signifikan terhadap variabel terikat.
• Jika F hitung < F tabel maka H₀ diterima dan H_a Artinya, semua variabel bebas bukan penjelas yang signifikan terhadap variabel terikat.

Contoh Uji F

Langsung saja, berikut adalah contoh uji F.

Contoh 1

Uji F untuk parameter Total Solid (TS) Biogas Limbah Cair Tapioka dengan Starter Biodekstran

FK =

JKTotal =

= 0.104044 – 0.085 = 0.019044

JKPerlakuan =

=  = 0.0071

JKGalat = JKTotal – JKPerlakuan = 0.019044 – 0.0071 = 0.0119

KR Perlakuan =

KR Galat =

Fhitung =

Tabel ANAVA (sidik ragam)

Kesimpulan: F hitung < F tabel­ = Ho diterima, Ha ditolak.

Artinya, parameter Total Solid (TS) tidak berpengaruh nyata terhadap produktivitas biogas limbah cair tapioka.

Berikut tabel distribusi F untuk soal contoh 1. Kamu bisa amati cara mencari f tabelnya.

Contoh 2

Ada 5 siswa yang mengikuti ujian Bahasa Inggris yaitu listening, reading dan speaking. Mereka dinilai dengan skor 1 – 20. Berikut skor ujian kelima siswa tersebut.

dk pembilang = k – 1 = 3 – 1 = 2

dk penyebut = N – k = 15 – 3 = 12

Perhatikan tabel di atas. Nah, dari tabel distribusi F dengan α = 0,05 didapatkan F tabel 3,89

JKA   =

=

= 1858,8 – 1749,6 = 109,2

KMA      =

=   = 54,6

JKK         =

= 2044 

= 185,2

KMK      =

=   = 15,43

JKT         =

=

= 294,4

atau       JKT = JKA + JKK = 109,2 +185,2 = 294,4

F_hitung        =     =    = 3,54

F_hitung < F_tabel        maka H₀ diterima dan H_a ditolak.

Artinya, tidak ada pengaruh pada skor 3 jenis ujian Bahasa Inggris dari kelima siswa tersebut.

Baca juga: Metode Penelitian Kuantitatif

Pengertian Uji T

Uji signifikasi individual atau yang lebih dikenal dengan uji statistik T merupakan proses analisis data secara parsial. Uji T ini nantinya akan menunjukkan berapa banyak pengaruh variabel independen secara parsial, terhadap variabel dependen. Uji T tujuannya untuk melihat sejauh mana pengaruh secara parsial dari variabel bebas terhadap variabel terikat. Uji T lebih sering digunakan untuk data yang jumlahnya lebih sedikit yaitu kurang dari 30.

Selain itu, uji T digunakan jika nilai parameter sudah diketahui (ditentukan) dan data terdistribusi normal. Uji T dibagi menjadi 3 jenis yaitu uji T 1 sampel, 2 sampel berpasangan dan sampel bebas. Caranya dengan membandingkan t_tabel dengan t_hitung. Setiap nilai T hasil perhitungan, akan dibandingkan dengan T tabel yang didapatkan menggunakan taraf nyata (biasanya 0,05).

Rumus Uji T

Rumusnya:

t =

t =

(Suharyadi dan Purwanto, 2014)

Ket.:

t = nilai signifikan (t hitung) yang nantinya dibandingkan dengan t tabel

r = koefisien korelasi

n = banyaknya sampel

βn = koefisien regresi setiap variabel

Sβn = standar eror setiap variabel

Sedangkan untuk uji t dua sampel berhubungan (berpasangan), dihitung dengan:

t =

di mana

D = selisih nilai kelompok 1 dan kelompok 2

n = ukuran sampel

Kriteria uji dalam Uji t:

• Koefisien α = 0,5
• df (dk) = n-2

Syarat berikutnya adalah:

• Jika α < 0,05 dan t hitung > t tabel maka H₀ Artinya, terdapat pengaruh yang signifikan dari variabel independen terhadap dependen.
• Jika α > 0,05 dan t hitung < t tabel maka H₀ Artinya, terdapat pengaruh yang tidak signifikan pada variabel uji.

Contoh Soal Uji T

Ada 5 wanita berusia 30 tahun yang sedang menjalani program diet, dengan aturan makan yang sama. Berat badan mereka ditimbang di awal dan setelah 3 bulan diet berjalan.

t tabel = t_{(1-1/2α)(n-1)} = t_0,975(4) = 3,9

t    =

=

=          = 

t hitung = 4,83

t tabel = 3,9

t hitung > t tabel = H₀ ditolak

Kesimpulannya, tidak ada perbedaan berat badan wanita antara sebelum dan sesudah diet selama 3 bulan. Bisa diartikan juga, diet selama 3 bulan tidak berpengaruh nyata terhadap berat badan wanita (yang diuji).

Baca juga: Instrumen Penelitian Kuantitatif

Kesimpulan Uji F & Uji T

Berdasarkan pembahasan mengenai uji F dan uji T, dapat diambil beberapa kesimpulan sebagai berikut:

1. Uji F digunakan untuk membandingkan perlakuan kelompok atau objek/data yang dilakukan ulangan. Uji F bertujuan untuk melihat apakah variabel independen secara serentak berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen dalam sebuah model regresi. Uji F juga terkait dengan uji ANOVA.
2. Tahapan dalam uji F meliputi pembuatan hipotesis, penentuan tingkat signifikansi, perhitungan nilai F hitung, penentuan nilai F tabel, penentuan nilai signifikansi, dan kriteria pengujian.
3. Uji F dapat dihitung menggunakan rumus F = (JK / dk), di mana JK adalah jumlah kuadrat dan dk adalah derajat kebebasan. Kriteria pengujian adalah jika F hitung > F tabel, maka H0 ditolak, sedangkan jika F hitung < F tabel, maka H0 diterima.
4. Contoh uji F yang diberikan menunjukkan bahwa parameter Total Solid (TS) tidak berpengaruh secara signifikan terhadap produktivitas biogas limbah cair tapioka.
5. Uji T digunakan untuk menguji pengaruh variabel independen secara parsial terhadap variabel dependen. Uji T lebih sering digunakan untuk data dengan jumlah sampel kurang dari 30.
6. Terdapat tiga jenis uji T, yaitu uji T 1 sampel, uji T 2 sampel berpasangan, dan uji T sampel bebas. Setiap jenis uji T membandingkan nilai t hitung dengan t tabel menggunakan taraf signifikansi tertentu.
7. Kriteria uji T adalah jika nilai t hitung > t tabel, maka terdapat pengaruh yang signifikan dari variabel independen terhadap variabel dependen, sedangkan jika t hitung < t tabel, maka pengaruhnya tidak signifikan.
8. Contoh uji T yang diberikan menunjukkan bahwa tidak terdapat perbedaan yang signifikan pada berat badan wanita sebelum dan sesudah menjalani program diet selama 3 bulan.

Dalam penelitian kuantitatif, kedua uji ini merupakan alat yang berguna dalam menganalisis data dan mengambil kesimpulan mengenai hubungan antara variabel-variabel yang diteliti. Namun, penting untuk memperhatikan konteks penelitian dan memilih metode analisis yang sesuai dengan pertanyaan penelitian dan jenis data yang digunakan.