**ANALISIS DATA DENGAN R COMMANDER :**

Published in

Jurusan Statistika UII

8 min readNov 19, 2021

Uji Beda Rata-rata Dua Populasi

Assalamu’alaikum, Statisticians!

Sesuai janji aku yang ditulis di artikel sebelumnya (tentang Uji Hipotesis dan Uji Normalitas), kali ini aku mau bahas tentang uji beda rata-rata dua populasi dengan menggunakan R Commander.

So, selamat membaca, Statisticians! 😊

Uji t dikenal dengan uji parsial, yaitu untuk menguji bagaimana pengaruh masing-masing variabel bebasnya secara sendiri-sendiri terhadap variabel terikatnya (Hidayat, 2013). Uji t juga dikenal dengan salah satu metode pengujian antara dua kelompok terkait perbedaan rata-ratanya (mean). Misalnya, rata-rata populasi 1 berbeda dengan rata-rata populasi 2, rata-rata populasi lebih besar dari rata-rata populasi 2, rata-rata populasi 1 lebih kecil dari rata-rata populasi 2, dan sebagainya.

Ada beberapa hal yang harus diperhatikan sebelum melakukan uji t, di antaranya sebagai berikut.

1. Data harus beskala interval atau rasio.

2. Sampel dari populasi diambil secara acak.

3. Memenuhi asumsi normalitas.

Nah, untuk mengetahui apakah data yang akan dianalisis berdistribusi Normal atau bukan, kamu bisa baca artikelku sebelumnya yaa, yaitu (ANALISIS DATA DENGAN R COMMANDER : Uji Hipotesis dan Uji Normalitas).

Pengambilan keputusan dalam uji t dapat dilakukan dengan cara membandingkan T-hitung dengan T-tabel atau dengan melihat nilai P-value yang dihasilkan oleh software statistika.

Uji t dibagi menjadi 3 yaitu one sample t-test, two sample (independent) t-test, dan paired sample t-test.

1. One Sample T-Test (Uji Rata-rata Satu Sampel)

Dalam uji rata-rata satu sampel, teknik yang dilakukan adalah dengan membandingkan nilai rata-rata dari sampel dengan nilai rata-rata yang dihipotesiskan (Pramana, Yordani, Kurniawan, & Yuniarto, 2016).

2. Two Sample T-Test (Uji Rata-rata Dua Sampel Independen)

Dalam uji rata-rata dua sampel independen, kedua kelompok sampel harus saling tidak memengaruhi (Pramana, Yordani, Kurniawan, & Yuniarto, 2016). Misalnya, peneliti akan membandingkan rata-rata tinggi badan dan berat badan suatu kelompok manusia. Nah, antara data tinggi badan dan berat badan tersebut tidak saling memengaruhi.

3. Paired Sample T-Test

Dalam uji rata-rata dua sampel berpasangan, kedua kelompok sampel harus saling memengaruhi atau berkorelasi (Pramana, Yordani, Kurniawan, & Yuniarto, 2016). Misalnya, peneliti akan membandingkan rata-rata berat badan suatu kelompok populasi sebelum dan sesudah mengonsumsi makanan.

Setelah mempelajari materinya, sekarang kita langsung praktik aja yuk!

Latihan One Sample T-Test

Sebuah perusahaan bakso menerima pesanan ekspor ke Jepang dari sebuah perusahaan Jepang. Perusahaan Jepang tersebut mengajukan syarat bahwa tiap butir bakso harus memiliki berat 300 gram, oleh karena itu, pada satu kali produksi, bagian Quality Control mengambil 30 sampel bakso untuk ditimbang. Diperoleh data sebagai berikut.

Sumber data : Buku DASAR-DASAR STATISTIKA DENGAN Software R Konsep dan Aplikasi

Untuk melakukan pengujiannya, simak langkah-langkah berikut ini yaa!

1. Buka aplikasi R dan pastikan bahwa package Rcmdr telah ter-install.

2. Jika package Rcmdr belum ter-install, kamu bisa ikutin langkah-langkah di bawah ini, yaa.

1) Klik menu bar Packages dan klik Install package(s).

2) Pilih Negara Indonesia.

3) Cari dan klik package bernama Rcmdr, kemudian klik OK.

4) Tunggu beberapa saat sampai muncul pemberitahuan berhasil meng-install package Rcmdr.

3. Langkah selanjutnya yaitu membuka jendela R Commander. Caranya dengan ketik “library(Rcmdr)” pada R Console dan tekan Enter.

Maka akan muncul jendela R Commander.

4. Kemudian, input data pada Tabel 1 dengan cara:

1)blok data.

2) pada jendela R Commander, klik menu bar Data, kemudian klik Import data dan klik from text file, clipboard, or URL.

3) beri nama data set dengan mengetik “uji_1” pada Enter name for data set. (eits, bebas kok kamu mau namain apa :D) Kemudian pilih Clipboard pada Location of Data File dan pilih Other pada File Separator. Setelah itu klik OK.

Maka akan muncul sintaks mengimpor data tersebut pada bagian R Script dan Output.

4) untuk memastikan bahwa data telah ter-input, klik View data set.

Maka akan muncul data seperti pada gambar berikut ini.

5. Setelah data berhasil diimpor, sekarang kamu bisa melakukan langkah-langkah one sample t test dengan cara sebagai berikut.

1)Klik menu bar Statistics. Kemudian klik Means dan pilih Single-sample t-test.

2) Pastikan bahwa pada bagian Variable terisi oleh Berat, ketik “300” pada bagian Null hypothesis, dan pastikan bagian Confidence Level terisi dengan 0,95 (.95) karena kita akan menggunakan tingkat signifikansi sebesar 0,05.

Maka akan muncul hasilnya di bagian Output sebagai berikut.

6. Analisis data.

Latihan Two Sample (Independent) T-Test

Seorang mahasiswa melakukan penelitian apakah rata-rata nilai IPK saat kelulusan berbeda antara mahasiswa laki-laki dan perempuan. Sebelumnya diketahui bahwa kedua kelompok memiliki varians yang sama. Untuk itu diambil masing-masing 20 sampel saat kelulusan dan dicatat nilai IPK-nya sebagai berikut.

Nah kali ini, cara input datanya agak berbeda nih, jadi simak langkah-langkahnya yaa.

1. Input data pada Tabel 2 dengan cara:

1) buat tampilan data seperti pada gambar di bawah ini.

2) blok data dari kolom IPK dan Jenis_Kelamin, kemudian copy (tekan Ctrl + C).

3) pada jendela R Commander, klik menu bar Data, kemudian klik Import data dan klik from text file, clipboard, or URL.

4) beri nama data set dengan mengetik “uji_2” pada Enter name for data set. (bebas yaa kamu mau namain apa :D) Kemudian pilih Clipboard pada Location of Data File dan pilih Other pada File Separator. Setelah itu klik OK.

Maka akan muncul sintaks mengimpor data tersebut pada bagian R Script dan Output.

2. Setelah data berhasil diimpor, sekarang kamu bisa melakukan langkah-langkah two sample (independent) t-test dengan cara sebagai berikut.

1) Klik menu bar Statistics. Kemudian klik Means dan pilih Independent samples t-test.

2) Pastikan bahwa pada bagian Groups terisi oleh variabel Jenis_Kelamin, dan pada bagian Response terisi dengan variabel IPK, karena kita akan melakukan pengujian rata-rata IPK berdasarkan jenis kelamin.

3) Klik Options pada jendela Independent Samples t-Test. Kemudian pastikan memilih Two sided pada bagian Alternative Hypotesis, Confidence Level sebesar 0,95 (.95), dan memilih Yes pada bagian Assume equal variances. Setelah itu klik OK.

Maka akan muncul hasilnya sebagai berikut.

3. Analisis data.

Latihan Paired Sampels T Test

Sepuluh pasien penyakit gagal ginjal kronis diberikan suatu jenis obat baru selama dua minggu. Sebelum pemberian obat dan setelah dua minggu pemberian obat, kadar protein dalam urine mereka diukur, dan datanya adalah sebagai berikut.

Dari data tersebut ingin diketahui apakah jenis obat baru berhasil menurunkan kadar protein dalam urine atau sama saja.

Nah, ini adalah langkah-langkah pengujiannya. Simak dengan baik yaa!!

Input data pada Tabel 3 dengan cara:

1)blok variabel Sebelum dan Sesudah, kemudian klik Ctrl+C untuk melakukan copy.

2) pada jendela R Commander, klik menu bar Data, kemudian klik Import data dan klik from text file, clipboard, or URL.

3) beri nama data set dengan mengetik “uji_3” pada Enter name for data set. Kemudian pilih Clipboard pada Location of Data File dan pilih Other pada File Separator. Setelah itu klik OK.

Maka akan muncul sintaks mengimpor data tersebut pada bagian R Script dan Output.

2. Setelah data berhasil diimpor, sekarang kamu bisa melakukan langkah-langkah paired samples t-test dengan cara sebagai berikut.

1)Klik menu bar Statistics. Kemudian klik Means dan pilih Single-sample t-test.

2) Pada jendela Paired t-Test, First variable adalah Sebelum dan Second Variable adalah Sesudah. Kemudian klik Options.

3) Pilih Difference > 0 pada bagian Alternative hypothesis, dan pastikan bagian Confidence Level terisi dengan 0,95 (.95) karena kita akan menggunakan tingkat signifikansi sebesar 0,05. Kemudian klik OK.