Sejak 2010 · Mendukung 2 juta+ penggunaan alat setiap bulan
Sejak 2010
Tambahkan ke Chrome

Kotak Alat Saya

Mode Otomatis

Belum ada alat yang disimpan.

Tingkatkan ke Versi Premium
Alat terkait
Kalkulator Uji Kruskal-WallisKalkulator Uji Mann-Whitney UKalkulator Signifikansi Uji A/BKalkulator Uji Chi-SquareKalkulator ANOVAKalkulator Cohen's dKalkulator Interval Keyakinan
Beranda > Matematika > Statistik dan analisis data
 

Kalkulator Uji t

Lakukan uji t Welch untuk menentukan apakah ada perbedaan yang signifikan secara statistik antara mean dari dua kelompok independen.

Gratis digunakanTidak perlu mendaftarDiperbarui Jan 2026
Kalkulator Uji tCoba sekarang — gratis ▼
Contoh cepat
Grup 1 (Sampel A) min 2 nilai
Grup 2 (Sampel B) min 2 nilai
Parameter uji

Embed Kalkulator Uji t Widget

Tentang Kalkulator Uji t

Selamat datang di Kalkulator Uji t, alat analisis statistik komprehensif untuk membandingkan rata-rata dua kelompok independen. Kalkulator ini menjalankan uji t Welch yang robust terhadap varians dan ukuran sampel yang tidak sama, sehingga direkomendasikan untuk sebagian besar penggunaan praktis.

Apa itu uji t dan kapan saya harus menggunakannya?

Uji t adalah uji hipotesis statistik untuk menentukan apakah ada perbedaan yang signifikan antara rata-rata dua kelompok. Uji t dua sampel independen (juga disebut uji t tidak berpasangan) membandingkan dua kelompok observasi yang terpisah.

Gunakan uji t ketika:

Memahami rumus uji t

Statistik t Welch

Statistik t mengukur berapa banyak galat standar yang memisahkan rata-rata sampel:

$$t = \frac{\bar{X}_1 - \bar{X}_2}{\sqrt{\frac{s_1^2}{n_1} + \frac{s_2^2}{n_2}}}$$

Di mana $\bar{X}_1$ dan $\bar{X}_2$ adalah rata-rata sampel, $s_1^2$ dan $s_2^2$ adalah varians sampel, dan $n_1$ serta $n_2$ adalah ukuran sampel.

Derajat kebebasan (Welch-Satterthwaite)

Untuk uji t Welch, derajat kebebasan dihitung dengan:

$$df = \frac{\left(\frac{s_1^2}{n_1} + \frac{s_2^2}{n_2}\right)^2}{\frac{(s_1^2/n_1)^2}{n_1-1} + \frac{(s_2^2/n_2)^2}{n_2-1}}$$

Cara melakukan uji t dua sampel independen

  1. Masukkan data Grup 1: Masukkan nilai numerik untuk kelompok pertama. Nilai dapat dipisahkan dengan koma, spasi, atau baris baru.
  2. Masukkan data Grup 2: Masukkan nilai numerik untuk kelompok kedua dengan format yang sama.
  3. Pilih parameter uji: Pilih tingkat signifikansi (alpha), jenis uji (dua sisi atau satu sisi), dan presisi desimal.
  4. Jalankan analisis: Klik Hitung untuk menjalankan uji t dan melihat hasil lengkap (statistik t, nilai p, derajat kebebasan, dan ukuran efek).
  5. Interpretasikan hasil: Tinjau kurva distribusi t dan interpretasi untuk menentukan apakah perbedaan antar kelompok signifikan.

Menginterpretasikan hasil

Interpretasi nilai p

Nilai p adalah probabilitas mengamati data Anda (atau yang lebih ekstrem) jika hipotesis nol benar:

Ukuran efek: d Cohen

Sementara nilai p menunjukkan signifikansi statistik, d Cohen menunjukkan signifikansi praktis atau besar kecilnya perbedaan:

Nilai d Cohen Ukuran efek Interpretasi
|d| < 0.2 Dapat diabaikan Perbedaan sangat kecil
0.2 ≤ |d| < 0.5 Kecil Perbedaan kecil tetapi terasa
0.5 ≤ |d| < 0.8 Sedang Perbedaan moderat dan bermakna
|d| ≥ 0.8 Besar Perbedaan besar

Uji dua sisi vs. satu sisi

Uji dua sisi (default)

Menguji apakah rata-rata berbeda pada salah satu arah. Gunakan saat Anda tidak memiliki hipotesis arah yang spesifik. Hipotesis alternatif: $H_1: \mu_1 \neq \mu_2$

Uji satu sisi

Sisi kiri: menguji apakah rata-rata Grup 1 lebih kecil daripada Grup 2. Hipotesis alternatif: $H_1: \mu_1 < \mu_2$

Sisi kanan: menguji apakah rata-rata Grup 1 lebih besar daripada Grup 2. Hipotesis alternatif: $H_1: \mu_1 > \mu_2$

Rekomendasi

Gunakan uji dua sisi kecuali Anda memiliki alasan teoretis yang kuat untuk mengharapkan perbedaan hanya pada satu arah. Uji satu sisi lebih kuat tetapi kurang konservatif.

Apa itu uji t Welch?

Uji t Welch adalah varian uji t untuk sampel independen yang tidak mengasumsikan varians yang sama di antara dua kelompok. Uji ini lebih robust dan direkomendasikan sebagai pilihan default, terutama saat ukuran sampel atau varians berbeda.

Kelebihan uji t Welch:

Aplikasi praktis

Riset medis

Membandingkan efektivitas perlakuan antara kelompok eksperimen dan kontrol, menilai efektivitas obat, atau mengevaluasi hasil klinis.

Pendidikan

Menilai apakah metode pengajaran, kurikulum, atau intervensi yang berbeda menghasilkan hasil siswa yang berbeda.

Analitik bisnis

Uji A/B untuk kampanye pemasaran, membandingkan kepuasan pelanggan antar versi produk, atau menganalisis performa penjualan antar wilayah.

Kontrol kualitas

Membandingkan spesifikasi produk dari proses manufaktur, pemasok, atau periode waktu yang berbeda.

Pertanyaan yang sering diajukan

Apa itu uji t dan kapan saya harus menggunakannya?

Uji t adalah uji hipotesis statistik untuk menentukan apakah ada perbedaan yang signifikan antara rata-rata dua kelompok. Gunakan saat membandingkan dua sampel independen (misalnya kontrol vs perlakuan) dengan data kontinu yang kira-kira berdistribusi normal.

Apa perbedaan uji t dua sisi dan satu sisi?

Uji dua sisi memeriksa apakah rata-rata berbeda ke dua arah (lebih besar atau lebih kecil). Uji satu sisi memeriksa perbedaan hanya pada satu arah tertentu. Uji dua sisi lebih konservatif dan umumnya digunakan kecuali Anda memiliki hipotesis arah yang spesifik.

Apa arti nilai p dalam uji t?

Nilai p adalah probabilitas mengamati data Anda (atau yang lebih ekstrem) jika hipotesis nol benar. Nilai p di bawah tingkat signifikansi yang dipilih (biasanya 0.05) menunjukkan signifikansi statistik, artinya perbedaan yang diamati kecil kemungkinan terjadi karena kebetulan.

Apa itu d Cohen dan mengapa penting?

d Cohen adalah ukuran efek yang mengkuantifikasi besarnya perbedaan antara dua kelompok dalam satuan simpangan baku. Sementara nilai p menunjukkan signifikansi statistik, d Cohen menunjukkan signifikansi praktis. Nilai 0.2, 0.5, dan 0.8 masing-masing sering dianggap sebagai efek kecil, sedang, dan besar.

Apa itu uji t Welch?

Uji t Welch adalah varian uji t untuk sampel independen yang tidak mengasumsikan varians yang sama di antara dua kelompok. Uji ini lebih robust dan direkomendasikan sebagai pilihan default, terutama saat ukuran sampel atau varians berbeda.

Referensi

Kutip konten, halaman, atau alat ini sebagai:

"Kalkulator Uji t" di https://MiniWebtool.com/id/kalkulator-t-test/ dari MiniWebtool, https://MiniWebtool.com/

by miniwebtool team. Updated: Jan 13, 2026

API developer tersedia: Jalankan alat ini dari aplikasi, otomatisasi, atau agen Anda dengan satu permintaan HTTP JSON. Lihat dokumentasi API

Anda juga dapat mencoba Penyelesai Matematika AI GPT kami untuk menyelesaikan masalah matematika Anda melalui pertanyaan dan jawaban dalam bahasa alami.

Statistik dan analisis data:

Alat populer dan terbaru:

Kalkulator Uji Pasti FisherKalkulator Uji F dan Distribusi FKalkulator Ukuran Sampel Tes A/BLihat semua →
Beranda > Matematika > Statistik dan analisis data > Kalkulator Uji t