STATISTIKA TERAPAN

STATISTIKA TERAPAN

statistik telah dipakai untuk menyatakan kumpulan fakta, umumnya berbentuk angka yang disusun dalam tabel atau diagram, yang melukiskan atau menggambarkan suatu persoalan. Statistik yang menjelaskan sesuatu hal biasanya diberi nama statistik mengenai hal yang bersangkutan. Misalnya kita mengenal :statistik penduduk, statistik kelahiran, statistik pendidikan, statistik produksi, statistik pertanian, statistik kesehatandan lain sebagainya.

Statistika adalah penegetahuan yang berhubungan dengan cara-cara pengumpulan fakta, pengolahan serta penganalisisannya, penarik kesimpulan serta pembuat keputusan yang cukup beralasan berdasarkan fakta dan penganalisan yang dilakukan.

Metode Statistika

Metode statistika tidak mempersoalkan bagaimana aturan-aturan sifat-sifat dan sebagainya yang telah diciptakan statistika matematis, melainkan bagimana prosedur pengumpulan, perhitungan, penyajian, penganalisan dan penarik kesimpulan dan pengambilan keputusanyang cukup beralasan berdasarkan fakta dan pengeanalisan yang dilakukan, maka disebut metode statistika.

Metode dibedakan menjadi metode statistika deskriptif (descriptive statistic) dan statistika penanfsiran (statistical infrence).

Ø Statistika deskriptif adalah metode statistika yang berkaitan pengumpulan, perhitungan dan penyajian data sehingga dapat memberikan informasi yang berghuna, informasi hanya terbatas pada yang disajikan dan sama sekali tidak melakukan penganalisisan, penarik kesimpulan dan pembuat keputusan.

Ø Statistika penafsiran adalah semua metode yang berhubungan dengan cara-cara pengumpulan fakta, pengolahan serta penganalisisannya, penarik kesimpulan serta pembuat keputusan yang cukup beralasan berdasarkan fakta dan penganalisan yang dilakukan.

Tabel 1.1 Curah Hujan Rata-rata DPS Citarum (mm)

Bulan	Sub DPS Nanjung (luas:1718 km3)	Sub DPS Nanjung-Palumbon (luas: 2343 km3)	Sub DPS Palumbon-Jatiluhur (luas:539 km3)
Januari Februari Maret April Mei Juni Juli Agustus September Oktober November Desember	289 262 308 267 285 98 73 64 83 177 276 302	283 260 307 294 219 128 99 101 134 237 306 290	325 306 338 223 308 148 108 98 123 283 337 325
Tahunan	2.384	2.658	2.877

Sumber: UNDP/WMO Project INS/78/038 data Tahun 1879-1978

Contoh: Dari Tabel 1.1

·         Sub DPS Nanjung bulan Agustus sebesar 64 mm, merupakan suatu nilai yang termasuk statistika deskriptif. Tidak dikatakan besar curah hujan setelah tahun 1978, atau lainnya, kecuali tercatat dari tahun 1879-1978.

·        Tetapi, jika rata-rata curah hujan bulan Agustus tahun 1879-1978 yang sebesar 64 mm, dan dibuat pernyataan bahwa pada bulan Agustus tahun depan diharapkan terjadi curah hujan antara 60 mm – 65 mm, maka telah dibuat generalisasi, berarti telah berada dalam statistika penafsiran.

·         Kesimpulan yang berhubungan dengan statistika penafsiran bersifat tidak pasti, karena analisanya hanya berdasarkan sebagian data. Maka diperlukan tiori peluang (probability).

http://syahrial63itp.blogspot.com/

Statistik and Probabilitas ( spss)

Statistik merupakan bagian dasar dari sebuah ilmu pengetahuan yang berguna di bidang penelitian dalam suatu laporan, tugas, skripsi, dan lain-lain.
Sekarang statistik dapat ditentukan melalui alat penghitung yang memudahkan kita dalam menetukan jumlah suatu contoh (sample) dalam sebuah penelitian dengan menggunakan software SPSS.

Pengertian SPSS dapat anda lihat dibawah ini:

           SPSS adalah sebuah program komputer yang digunakan untuk membuat analisis statistika. SPSS dipublikasikan oleh SPSS Inc. SPSS (Statistical Package for the Social Sciences atau Paket Statistik untuk Ilmu Sosial) versi pertama dirilis pada tahun 1968, diciptakan oleh Norman Nie, seorang lulusan Fakultas Ilmu Politik dari Stanford University, yang sekarang menjadi Profesor Peneliti Fakultas Ilmu Politik di Stanford dan Profesor Emeritus Ilmu Politik di University of Chicago. SPSS adalah salah satu program yang paling banyak digunakan untuk analisis statistika ilmu sosial. SPSS digunakan oleh peneliti pasar, peneliti kesehatan, perusahaan survei, pemerintah, peneliti pendidikan, organisasi pemasaran, dan sebagainya. Selain analisis statistika, manajemen data (seleksi kasus, penajaman file, pembuatan data turunan) dan dokumentasi data (kamus metadata ikut dimasukkan bersama data) juga merupakan fitur-fitur dari software dasar SPSS.
Statistik yang termasuk software dasar SPSS:

·                     Statistik Deskriptif: Tabulasi Silang, Frekuensi, Deskripsi, Penelusuran, Statistik Deskripsi Rasio

·                     Statistik Bivariat: Rata-rata, t-test, ANOVA, Korelasi (bivariat, parsial, jarak), Nonparametric tests

·                     Prediksi Hasil Numerik: Regresi Linear

·                     Prediksi untuk mengidentivikasi kelompok: Analisis Faktor, Analisis Cluster (two-step, K-means, hierarkis), Diskriminan.

Berbagai fitur dalam SPSS dapat diakses melalui menu pull-down atau dapat diprogram dengan bahasa perintah sintaks proprietary 4GL. Pemrograman perintah sintaks memiliki keuntungan di bidang reproduktivitas serta pengendalian manipulasi data kompleks dan analisis. Perhubungan menu pull-down juga menghasilkan sintaks perintah, walaupun pengaturan awalnya harus diubah terlebih dahulu agar sintaks dapat dilihat oleh user. Program dapat berjalan secara interaktif, atau tanpa pengendalian menggunakan Fasilitas Kerja Produksi. Sebagai tambahan, bahasa makro juga dapat digunakan untuk menulis perintah subrutin dan ekstensi program Python dapat mengakses informasi di dalam kamus data dan data, kemudian secara dinamis membuat program perintah sintaks.
Ekstensi program Phyton, yang diperkenalkan pada SPSS 14, menggantikan skrip SAX Basic yang kurang fungsional, walaupun SAX Basic juga masih dapat digunakan. Ekstensi Phyton menyebabkan SPSS dapat menjalankan statistik mana pun dalam paket free software R. Sejak versi 14 dan seterusnya, SPSS dapat diatur secara eksternal melalui Phyton pada program VB.NET menggunakan “plug-ins” yang telah disediakan.
SPSS meletakkan batasan-batasan pada struktur file internal, tipe data, pengolahan data dan pencocokan file, yang memudahkan pemrograman. SPSS datasets memiliki struktur tabel 2 dimensi dimana bagian baris menunjukkan kasus-kasus (seperti pribadi atau rumah tangga) dan bagian kolom menampilkan ukuran-ukuran (seperti umur, jenis kelamin, pendapatan rumah tangga). Hanya 2 tipe data yang digambarkan : numerik dan teks (string). Seluruh pengolahan data dilakukan berurutan kasus per kasus melalui file. File dapat dipasangkan satu per satu atau satu-banyak, tapi tidak dapat banyak per banyak.
User interface grafis memiliki 2 jenis tampilan yang dapat dipilih dengan cara meng-klik salah satu dari dua tombol di bagian bawah kiri dari window SPSS. Tampilan ‘Data View’ menampilkan tampilan spreadsheet dari kasus-kasus (baris) dan variabel (kolom). Tampilan ‘Variable View’ menampilkan kamus metadata di mana setiap baris mewakili sebuah variabel dan menampilkan nama variabel, label variabel, label nilai, lebar cetakan, tipe pengukuran dan variasi dari karakteristik-karakteristik lainnya. Sel-sel di kedua tampilan dapat diedit secara manual, memungkinkan pengaturan struktur file dan pemasukan data tanpa harus menggunakan sintaks perintah. Hal ini cukup untuk dataset-dataset kecil. Dataset yang lebih besar, seperti survei statistik, lebih sering dibuat menggunakan software data entry, atau dimasukkan selama computer-assisted personal interviewing, dengan pemindaian dan menggunakan software pengenalan karakter optikal, atau dengan pengambilan langsung dari kuesioner online. Dataset-dataset ini kemudian dimasukkan ke dalam SPSS.

Statistik dapat dibedakan menjadi dua, yaitu Statistik Deskriptif dan Statistik Inferensial. Selanjutnya Statistik Inferensial dapat dibedakan menjadi Statistik Parametris dan Non Parametris.

Statistik Deskriptif adalah statistik yang digunakan untuk menggambarkan atau menganalisis suatu statistik yang digunakan untuk menggambarkan atau menganalisis suatu statistik hasil penelitian, tetapi tidak digunakan untuk membuat kesimpulan yang lebih luas (generalisasi/inferensi), Penelitian yang tidak menggunakan sampel, analisisnya akan menggunakan Statistik Deskrisptif. Demikian juga penelitain yang menggunakan sampel, tetapi peneliti tidak bermaksud untuk membuat kesimpulan untuk populasi darimana sampel diambil, maka statistik yang digunakan adalah Statistic Deskriptif. Dalam hal ini teknik korelasi dan regresi juga dapat berperan sebagai Statistik Deskriptif.

Statistik Inferensial adalah statistik yang digunakan untuk menganalisis data sampel, dan hasilnya akan digeneralisasikan (diinferensikan) untuk populasi dimana sampel diambil. Terdapat dua macam Statistic Inferensial yaitu Satitistik Parametris danNonparametris.
Statistik Parametris terutama digunakan untuk menganalisis data interval atau rasio, yang diambil dari populasi yang berdistribusi normal. Sedangkan Statistik Nonparametris terutama digunakan untuk menganalisis data nominal, dan ordinal dari populasi yang bebas terdistribusi. Jadi tidak harus normal. Dalam hal ini teknik korelasi dan regresi dapat berperan sebagai Statistik Inferensial.

http://edwardpgultom.blogspot.com/p/statistik-dan-probabilitas-spss.html

Nama : Fauzan Habibi
NRP  : 3112030092

Read More

Aplikasi Statistika dalam Bidang Psikologi

Definisi Statistika adalah ilmu yang mempelajari bagaimana merencanakan, mengumpulkan, menganalisis, menginterpretasi, dan mempresentasikan data. Secara singkat, definisi statistika adalah ilmu yang berkenaan dengan data.

•      Statistika banyak diterapkan dalam berbagai disiplin ilmu, seperti :

1.    Ilmu-ilmu alam (seperti astronomi dan biologi).
2.    Ilmu-ilmu sosial (seperti sosiologi dan psikologi).
3.    Bidang bisnis, ekonomi, dan industri.

Dalam bidang pemerintahan, Statistika juga digunakan untuk berbagai macam tujuan, seperti sensus penduduk. Aplikasi statistika lainnya yang sekarang populer adalah prosedur jajak pendapat atau polling (misalnya dilakukan sebelum pemilihan umum), serta jajak cepat (perhitungan cepat hasil pemilu) atau quick count. Di bidang komputasi, statistika dapat pula diterapkan dalam pengenalan pola maupun kecerdasan buatan.

Penggunaan statistika pada masa sekarang dapat dikatakan telah menyentuh semua bidang ilmu pengetahuan, mulai dari astronomi hingga linguistika. Bidang-bidang ekonomi, biologi dan cabang-cabang terapannya, serta psikologi banyak dipengaruhi oleh statistika dalam metodologinya. Akibatnya lahirlah ilmu-ilmu gabungan seperti ekonometrika, biometrika (biostatistika), dan psikometrika, dll.

•      Beberapa kontributor statistika, yaitu :

-       Carl Gauss
-       Blaise Pascal
-       Sir Francis Galton
-       William Sealey Gosset (dikenal dengan sebutan "Student")
-       Karl Pearson
-       Sir Ronald Fisher
-       Gertrude Cox
-       Charles Spearman
-       Pafnuty Chebyshev
-       Aleksandr Lyapunov
-       Isaac Newton
-       Abraham De Moivre
-       Adolph Quetelet
-       Florence Nightingale
-       John Tukey
-       George Dantzig
-       Thomas Bayes

A.  ISTILAH DALAM STATISTIKA

Banyak istilah-istilah dalam statistika, tetapi saya mengambil beberapa istilah saja yang bisa saya pahami, seperti dibawah ini :

1.    Populasi adalah totalitas unit analisis yang sedang diteliti (keseluruhan unit analisis).

2.    Sampel adalah bagian dari populasi atau bagian yang dipilih secara sengaja atau tidak disengaja yang dianggap mewakili populasi.

3.    Subjek adalah unit dari sampel.

4.    Construct adalah faktor yang akan dianalisis atau diukur.

Dalam mengaplikasikan statistika terhadap permasalahan sains, industri, atau sosial, atau bidang lainnya pertama-tama dimulai dari mempelajari populasi. Makna populasi dalam statistika dapat berarti populasi benda hidup, benda mati, ataupun benda abstrak. Populasi juga dapat berupa pengukuran sebuah proses dalam waktu yang berbeda-beda (deret waktu).

Sebelum melakukan pendataan (pengumpulan data), dalam statistika seringkali dilakukan pengambilan sampel (sampling), yakni sebagian kecil dari populasi, yang dapat mewakili seluruh populasi. Analisis data dari sampel nantinya digunakan untuk menggeneralisasi seluruh populasi.

Jika sampel yang diambil cukup representatif, inferensial (pengambilan keputusan) dan simpulan yang dibuat dari sampel dapat digunakan untuk menggambarkan populasi secara keseluruhan. Metode statistika tentang bagaimana cara mengambil sampel yang tepat dinamakan teknik sampling.

Analisis statistik banyak menggunakan probabilitas sebagai konsep dasarnya hal terlihat banyak digunakannya uji statistika yang mengambil dasar pada sebaran peluang. Sedangkan matematika statistika merupakan cabang dari matematika terapan yang menggunakan teori probabilitas dan analisis matematika untuk mendapatkan dasar-dasar teori statistika.

•      Contoh penggunaan istilah statistik dalam ilmu Psikologi :

Kita ingin melakukan penelitian untuk mengetahui “Faktor yang Menyebabkan Kenakalan pada Remaja” di kalangan siswa/i Sekolah Menengah Atas (SMA). Kenakalan remaja disebut dengan construct, yaitu faktor yang akan dianalisis. Sedangkan siswa/i SMA itu disebut dengan  populasi, yaitu keseleluruhan unit yang ingin diteliti. Selanjutnya,  kita memilih subjek yaitu siswa/i kelas 12 SMA sebagai sample untuk pengambilan data (survei), dan proses dari pengambilan data tersebut dapat menggunakan jenis statistik yang sesuai dengan permasalahan.

B.  JENIS STATISTIKA

1.    Statistika Deskriptif, yaitu data dapat digambarkan (dideskripsikan) atau disimpulkan, baik secara numerik (misalnya : menghitung rata-rata dan deviasi standar) atau secara grafis (dalam bentuk tabel atau grafik), untuk mendapatkan gambaran sekilas mengenai data tersebut, sehingga lebih mudah dibaca dan bermakna.

•      Contoh :

Seorang mahasiswi sedang mengerjakan tugas skripsinya mengenai “Pengaruh Tindak Asusila terhadap Tingkat Kecerdasan Anak ”. Dan mahasiswi tersebut menggunakan jenis statistika deskriptif untuk penelitiannya. Dalam menggunakan jenis ini, kita dapat menggunakan tabel atau grafik untuk mempermudah menghitung tingkat kecerdasan sang anak, dan dengan tabel atau grafik juga dapat mempermudah dalam pembacaannya.

2.    Statistika Inferensial, yaitu melakukan pengambilan keputusan berdasarkan analisis data, misalnya melakukan pengujian hipotesis, melakukan estimasi pengamatan masa mendatang (estimasi atau prediksi), membuat permodelan hubungan (korelasi, regresi, ANOVA, deret waktu), dan sebagainya.

Dalam statistika inferensial terdapat permodelan hubungan, salah satunya adalah teknik korelasi. Korelasi adalah teknik analisis yang melihat kecenderungan pola dalam satu variabel berdasarkan kecenderungan pola dalam variabel yang lain. ketika satu variabel memiliki kecenderungan untuk naik maka kita melihat kecenderungan dalam variabel yang lain apakah juga naik atau turun atau tidak menentu. Jika kecenderungan dalam satu variabel selalu diikuti oleh kecenderungan dalam variabel lain, kita dapat mengatakan bahwa kedua variabel ini memiliki hubungan atau korelasi.

•      Contoh korelasi :

Seorang mahasiswa yang sedang mengerjakan tugas PI ingin mengambil judul “Pengaruh Kekerasan dalam Rumah Tangga dengan Perkembangan Mental Anak”. Judul tersebut memiliki 2 variabel, yakni kekerasan dan perkembangan mental. Telah dijelaskan dalam definisinya, antara variabel 1 dengan variabel lainnya terdapat keterkaitan. Misalnya, apabila tingkat kekerasan orang tua terhadap anak terus meningkat, perkembangan mental anak akan bertambah buruk, sebaliknya jika kekerasan dalam rumah tangga dikurangi, maka perkembangan mental anak akan lebih membaik. Kenaikan dan penurunan variabel 1 mengikuti variabel yang lain menandakan bahwa adanya hubungan antara variabel tersebut.

C.  METODE STATISTIKA

Metode dalam statistika dibagi menjadi dua jenis penelitian, yaitu :

1.    Eksperimen
2.    Survei

Tujuan umum bagi suatu penelitian berbasis statistika adalah menyelidiki hubungan sebab-akibat, dan lebih khusus menarik suatu simpulan akan perubahan yang timbul pada variabel (peubah) respon akibat berubahnya variabel penjelas. Eksperimen dan survei sama-sama mendalami pengaruh perubahan pada peubah penjelas dan perilaku peubah respon akibat perubahan itu. Beda keduanya terletak pada bagaimana kajiannya dilakukan.

Eksperimen melibatkan pengukuran terhadap sistem yang dikaji, memberi perlakuan terhadap sistem, dan kemudian melakukan pengukuran lagi dengan cara yang sama terhadap sistem yang telah diperlakukan untuk mengetahui apakah perlakuan mengubah nilai pengukuran. Bisa juga perlakuan diberikan secara simultan dan pengaruhnya diukur dalam waktu yang bersamaan pula. Metode statistika yang berkaitan dengan pelaksanaan suatu eksperimen dipelajari dalam rancangan percobaan (desain eksperimen). Penelitian tipe eksperimen banyak dilakukan pada ilmu-ilmu rekayasa, misalnya teknik, ilmu pangan, agronomi, farmasi, pemasaran (marketing), dan psikologi eksperimen.

Survei tidak melakukan manipulasi terhadap sistem yang dikaji. Data dikumpulkan dan hubungan (korelasi) antara berbagai peubah diselidiki untuk memberi gambaran terhadap objek penelitian. Teknik-teknik survai dipelajari dalam metode survei. Penelitian tipe observasi paling sering dilakukan di bidang ilmu-ilmu sosial atau berkaitan dengan perilaku sehari-hari, misalnya ekonomi, psikologi dan pedagogi, kedokteran masyarakat, dan industri.

D.  SKALA PENGUKURAN

Terdapat 4 tipe pengukuran atau skala pengukuran yang digunakan di dalam statistika, yaitu nominal, ordinal, interval, dan rasio. Keempat skala pengukuran tersebut memiliki tingkat penggunaan yang berbeda dalam penelitian statistik.

1.    Skala nominal hanya bisa membedakan sesuatu yang bersifat kualitatif (misalnya: jenis kelamin, agama, warna kulit).

2.    Skala ordinal selain membedakan juga menunjukkan tingkatan (misalnya: pendidikan, tingkat kepuasan).

3.    Skala interval berupa angka kuantitatif namun tidak memiliki nilai nol mutlak (misalnya: tahun, suhu dalam Celcius).

4.    Skala rasio berupa angka kuantitatif yang memiliki nilai nol mutlak.

•      Contoh skala interval :

Salah satu penelitian yang menggunakan skala interval adalah pengisian kuisioner. Seorang mahasiswi menulis skripsi biasanya menggunakan kuisioner untuk melengkapkan data skripsinya. Misalnya kuisioner yang akan diajukan mengenai “Pengaruh  Kegemukan terhadap Rasa Percaya Diri pada Wanita Dewasa”. Biasanya kuisioner mengajukan beberapa pertanyaan tertulis berdasarkan judul, seperti :
“Apakah anda merasa malu untuk berkaca didepan cermin?”
“Apakah anda merasa puas dengan berat badan anda sekarang?”

Dalam kuisioner, untuk menjawab pertanyaan tersebut adalah menggunakan kata :

SANGAT SETUJU
SETUJU
TIDAK SETUJU
SANGAT TIDAK SETUJU

Biasanya kuisioner berbentuk tabel, dan untuk pengisiannya adalah dengan cara men-ceklis jawaban yang mereka inginkan. Tiap jawaban diberi nilai, misalnya :

SANGAT SETUJU diberi nilai 4
SETUJU diberi nilai 3
TIDAK SETUJU diberi nilai 2
SANGAT TIDAK SETUJU diberi nilai 1

Tujuan pemberian nilai ini adalah agar kita dapat mengkategorikan data untuk diri kita dari nilai-nilai tersebut. Apabila jumlah dari semua datanya sekian, berarti kita masuk dalam kategori sesuai dengan data yang telah diperoleh.

E.  TEKNIK STATISTIKA

Beberapa pengujian dan prosedur yang banyak digunakan dalam penelitian antara lain :

1.    Analisis regresi dan korelasi
2.    Analisis varians (ANOVA)
3.    Khi-kuadrat
4.    Uji t-Student


F.   STATISTIKA TERAPAN

Bebebarapa ilmu pengetahuan menggunakan statistika terapan sehingga mereka memiliki terminologi yang khusus. Disiplin ilmu tersebut antara lain :

1.    Aktuaria (penerapan statistika dalam bidang asuransi)
2.    Biostatistika atau biometrika (penerapan statistika dalam ilmu biologi)
3.    Statistika bisnis
4.    Ekonometrika
5.    Psikometrika
6.    Statistika sosial
7.    Statistika teknik atau teknometrika
8.    Fisika statistik
9.    Demografi
10.Eksplorasi data (pengenalan pola)
11.Literasi statistik
12.Analisis proses dan kemometrika (untuk analisis data kimia analis dan teknik kimia)

Statistika memberikan alat analisis data bagi berbagai bidang ilmu. Kegunaannya bermacam-macam, seperti mempelajari keragaman akibat pengukuran, mengendalikan proses, merumuskan informasi dari data, dan membantu pengambilan keputusan berdasarkan data. Statistika, karena sifatnya yang objektif, sering kali merupakan satu-satunya alat yang bisa diandalkan untuk keperluan-keperluan di atas.

•      Bentuk dari grafik dari perhitungan Statistik, yaitu :

-       Linieritas
-       Kurvilinier
-       Output

Setelah penjelasan diatas, dapat kita simpulkan bahwa dengan adanya penerapan statistika dalam bidang psikologi, dapat membantu permasalahan dengan meode statistik yang ada. Karena statistika itu dilihat sebagai hal yang realibilitas dan validitas. Kapan saja akan digunakan, datanya akan tetap saja


http://vinnifebrina.blogspot.com/2011/02/aplikasi-statistika-dalam-ilmu.html
NAMA : FERDY ARBIANTO
NRP : 3112030083

Read More

TABEL "T", BESERTA PENGHITUNGANNYA

TABEL "T"

Tabel T Statistika – Dalam statistika di kenal namanya tabel distribusi normal. Tabel ini digunakan untuk membantu kita menentukan hipotesis. Hal ini dilakukan dengan cara perbandingan antara statistik hitung dengan statistik uji. Kalau statistik hitung bisa mudah saja diperoleh dari perhitungan sendiri. Nah untuk statistik uji, kita perlu tabel distribusi. Lalu, tabel distribusi apa yang mau dipakai? Ini tergantung statistik uji yang mau dipakai. Kalau pakai statistik uji F, maka kita harus menggunakan tabel distribusi F. jika statistik uji t yang kita gunakan, maka tabel distribusi t yang harus kita pakai sebagai perbandingan. Begitu juga untuk uji hipotesis dengan menggunakan statistik untuk uji Z, maupun Chi-Square. Berikut ini tabel t untuk uji statistik t

Tabel T

d.f.	TINGKAT SIGNIFIKANSI
dua sisi	20%	10%	5%	2%	1%	0,2%	0,1%
satu sisi	10%	5%	2,5%	1%	0,5%	0,1%	0,05%
1	3,078	6,314	12,706	31,821	63,657	318,309	636,619
2	1,886	2,920	4,303	6,965	9,925	22,327	31,599
3	1,638	2,353	3,182	4,541	5,841	10,215	12,924
4	1,533	2,132	2,776	3,747	4,604	7,173	8,610
5	1,476	2,015	2,571	3,365	4,032	5,893	6,869
6	1,440	1,943	2,447	3,143	3,707	5,208	5,959
7	1,415	1,895	2,365	2,998	3,499	4,785	5,408
8	1,397	1,860	2,306	2,896	3,355	4,501	5,041
9	1,383	1,833	2,262	2,821	3,250	4,297	4,781
10	1,372	1,812	2,228	2,764	3,169	4,144	4,587
11	1,363	1,796	2,201	2,718	3,106	4,025	4,437
12	1,356	1,782	2,179	2,681	3,055	3,930	4,318
13	1,350	1,771	2,160	2,650	3,012	3,852	4,221
14	1,345	1,761	2,145	2,624	2,977	3,787	4,140
15	1,341	1,753	2,131	2,602	2,947	3,733	4,073
16	1,337	1,746	2,120	2,583	2,921	3,686	4,015
17	1,333	1,740	2,110	2,567	2,898	3,646	3,965
18	1,330	1,734	2,101	2,552	2,878	3,610	3,922
19	1,328	1,729	2,093	2,539	2,861	3,579	3,883
20	1,325	1,725	2,086	2,528	2,845	3,552	3,850
21	1,323	1,721	2,080	2,518	2,831	3,527	3,819
22	1,321	1,717	2,074	2,508	2,819	3,505	3,792
23	1,319	1,714	2,069	2,500	2,807	3,485	3,768
24	1,318	1,711	2,064	2,492	2,797	3,467	3,745
25	1,316	1,708	2,060	2,485	2,787	3,450	3,725
26	1,315	1,706	2,056	2,479	2,779	3,435	3,707
27	1,314	1,703	2,052	2,473	2,771	3,421	3,690
28	1,313	1,701	2,048	2,467	2,763	3,408	3,674
29	1,311	1,699	2,045	2,462	2,756	3,396	3,659
30	1,310	1,697	2,042	2,457	2,750	3,385	3,646
31	1,309	1,696	2,040	2,453	2,744	3,375	3,633
32	1,309	1,694	2,037	2,449	2,738	3,365	3,622
33	1,308	1,692	2,035	2,445	2,733	3,356	3,611
34	1,307	1,691	2,032	2,441	2,728	3,348	3,601
35	1,306	1,690	2,030	2,438	2,724	3,340	3,591
36	1,306	1,688	2,028	2,434	2,719	3,333	3,582
37	1,305	1,687	2,026	2,431	2,715	3,326	3,574
38	1,304	1,686	2,024	2,429	2,712	3,319	3,566
39	1,304	1,685	2,023	2,426	2,708	3,313	3,558
40	1,303	1,684	2,021	2,423	2,704	3,307	3,551
41	1,303	1,683	2,020	2,421	2,701	3,301	3,544
42	1,302	1,682	2,018	2,418	2,698	3,296	3,538
43	1,302	1,681	2,017	2,416	2,695	3,291	3,532
44	1,301	1,680	2,015	2,414	2,692	3,286	3,526
45	1,301	1,679	2,014	2,412	2,690	3,281	3,520
46	1,300	1,679	2,013	2,410	2,687	3,277	3,515
47	1,300	1,678	2,012	2,408	2,685	3,273	3,510
48	1,299	1,677	2,011	2,407	2,682	3,269	3,505
49	1,299	1,677	2,010	2,405	2,680	3,265	3,500
50	1,299	1,676	2,009	2,403	2,678	3,261	3,496
51	1,298	1,675	2,008	2,402	2,676	3,258	3,492
52	1,298	1,675	2,007	2,400	2,674	3,255	3,488
53	1,298	1,674	2,006	2,399	2,672	3,251	3,484
54	1,297	1,674	2,005	2,397	2,670	3,248	3,480
55	1,297	1,673	2,004	2,396	2,668	3,245	3,476
56	1,297	1,673	2,003	2,395	2,667	3,242	3,473
57	1,297	1,672	2,002	2,394	2,665	3,239	3,470
58	1,296	1,672	2,002	2,392	2,663	3,237	3,466
59	1,296	1,671	2,001	2,391	2,662	3,234	3,463
60	1,296	1,671	2,000	2,390	2,660	3,232	3,460
61	1,296	1,670	2,000	2,389	2,659	3,229	3,457
62	1,295	1,670	1,999	2,388	2,657	3,227	3,454
63	1,295	1,669	1,998	2,387	2,656	3,225	3,452
64	1,295	1,669	1,998	2,386	2,655	3,223	3,449
65	1,295	1,669	1,997	2,385	2,654	3,220	3,447
66	1,295	1,668	1,997	2,384	2,652	3,218	3,444
67	1,294	1,668	1,996	2,383	2,651	3,216	3,442
68	1,294	1,668	1,995	2,382	2,650	3,214	3,439
69	1,294	1,667	1,995	2,382	2,649	3,213	3,437
70	1,294	1,667	1,994	2,381	2,648	3,211	3,435
71	1,294	1,667	1,994	2,380	2,647	3,209	3,433
72	1,293	1,666	1,993	2,379	2,646	3,207	3,431
73	1,293	1,666	1,993	2,379	2,645	3,206	3,429
74	1,293	1,666	1,993	2,378	2,644	3,204	3,427
75	1,293	1,665	1,992	2,377	2,643	3,202	3,425
76	1,293	1,665	1,992	2,376	2,642	3,201	3,423
77	1,293	1,665	1,991	2,376	2,641	3,199	3,421
78	1,292	1,665	1,991	2,375	2,640	3,198	3,420
79	1,292	1,664	1,990	2,374	2,640	3,197	3,418
80	1,292	1,664	1,990	2,374	2,639	3,195	3,416
81	1,292	1,664	1,990	2,373	2,638	3,194	3,415
82	1,292	1,664	1,989	2,373	2,637	3,193	3,413
83	1,292	1,663	1,989	2,372	2,636	3,191	3,412
84	1,292	1,663	1,989	2,372	2,636	3,190	3,410
85	1,292	1,663	1,988	2,371	2,635	3,189	3,409
86	1,291	1,663	1,988	2,370	2,634	3,188	3,407
87	1,291	1,663	1,988	2,370	2,634	3,187	3,406
88	1,291	1,662	1,987	2,369	2,633	3,185	3,405
89	1,291	1,662	1,987	2,369	2,632	3,184	3,403
90	1,291	1,662	1,987	2,368	2,632	3,183	3,402
91	1,291	1,662	1,986	2,368	2,631	3,182	3,401
92	1,291	1,662	1,986	2,368	2,630	3,181	3,399
93	1,291	1,661	1,986	2,367	2,630	3,180	3,398
94	1,291	1,661	1,986	2,367	2,629	3,179	3,397
95	1,291	1,661	1,985	2,366	2,629	3,178	3,396
96	1,290	1,661	1,985	2,366	2,628	3,177	3,395
97	1,290	1,661	1,985	2,365	2,627	3,176	3,394
98	1,290	1,661	1,984	2,365	2,627	3,175	3,393
99	1,290	1,660	1,984	2,365	2,626	3,175	3,392
100	1,290	1,660	1,984	2,364	2,626	3,174	3,390

Cara Membaca Tabel T

Kita lihat dulu bagian-bagian dari tabel T masing-masing kolom mulai dari kolom kedua (angka yang dicetak tebal) dari tabel tersebut adalah nilai probabilita atau tingkat signifikansi. Nilai yang lebih kecil menunjukkan probabilita satu arah (satu sisi) sedangkan nilai yang lebih besar menunjukkan probabilita kedua arah (dua sisi). Misalnya pada kolom kedua, angka 0,25 adalah probabilita satu arah sedangkan 0,50 adalah probabilita dua arah.

Probabilita Pada Tabel T
Sebelum melakukan pengujian hipotesis terlebih dahulu kita tetapka apa yang disebut dengan probabilita. Probabilita itu adalah taraf signifikansi atau sering disebut alpha α.
Probabilita 1 arah dan probabilita 2 arah

Jenis probabilita tergantung pada rumusan hipotesis yang akan kita uji. Misal kita ingin menguji suatu hipotesis ” Dari sisi ini, pengujian hipotesis memiliki dua bentuk pengujian yaitu pengujian satu arah dan pengujian dua arah. Pengujian satu arah atau dua arah tergantung pada perumusan hipotesis yang akan kita uji. Misalnya jika hipotesis kita berbunyi, “ pendidikan berpengaruh positif terhadap pendapatan”. Artinya semakin tinggi pendidikan semakin besar pendapatan”. Maka pengujiannya menggunakan uji satu arah. Atau, misalnya “ umur berpengaruh negatif terhadap pendapatan”. Artinya semakin tua umur semakin rendah pendapatan”. Ini juga menggunakan pengujian satu arah.

Tetapi jika hipotesisnya berbunyi, “ terdapat pengaruh umur terhadap pendapatan”. Artinya umur bisa berpengaruh positif , tetapi juga bisa berpengaruh negatif terhadap pendapatan. Maka, pengujiannya menggunakan uji dua arah.

Kalau kita melakukan pengujian satu arah. Maka pada tabel t, lihat pada judul kolom bagian paling atasnya (angka yang kecilnya). Sebaliknya kalau kita  melakukan pengujian dua arah, lihat pada judul kolom angka yang besarnya.

Selanjutnya bagaimana menentukan  derajat bebas atau degree of freedom (df) tersebut ?

Dalam pengujian hipotesis untuk model regresi, derajat bebas ditentukan dengan rumus n – k. Dimana n = banyak observasi sedangkan k = banyaknya variabel (bebas dan terikat). (Catatan: untuk pengujian lain misalnya uji hipotesis rata-rata dllnya rumus ini bisa berbeda).

Contoh soal (menggunakan tabel t)
Misalnya kita punya persamaan regresi yang memperlihatkan pengaruh  pendidikan (X1) dan umur (X2) terhadap pendapatan (Y). Jumlah observasi (responden) yang kita gunakan untuk membentuk persamaan ini sebanyak 10 responden (jumlah sampel yang sedikit ini hanya untuk penyederhanaan saja).  Pengujian hipotesis dengan α = 5%. Sedangkan derajat bebas pengujian adalah n – k = 10 – 3 = 7.

Hipotesis pertama: Pendidikan berpengaruh positif terhadap pendapatan. Pengujian dengan α = 5 %. Hipotesis kedua: Umur berpengaruh terhadap pendapatan.   Pengujian juga dengan α = 5 %. Untuk hipotesis pertama, karena uji satu arah, maka lihat pada kolom ke empat tabel diatas, sedangkan df nya lihat pada angka tujuh. Nilai tabel t = 1,895. Untuk hipotesis kedua, karena uji dua arah, maka lihat pada kolom ke lima tabel diatas, dengan df = 7 maka nilai tabel t = 2,365

http://rumusmenghitung.com/tabel-t-dan-cara-menggunakannya

www.rumusmenghitung.com

NRP :3112030090

 

Read More