## DIDAKTIKA JURNAL PEMIKIRAN PENDIDIKAN
http://journal.umg.ac.id/index.php/didaktika ISSN 1693-4318 (printed) and ISSN 2621-8941 (online) Vol. 28 No. 2(1)Tahun 2022 | 71 – 86 DOI: 10.30587/didaktika.v28i2(1).4166
Statistika  Inferensial  meliputi  Uji  Beda  dalam  Pendidikan  Jasmani:

## Sebuah Tinjauan

## Pinton Setya Mustafa
Universitas Islam Negeri Mataram, Indonesia
ARTICLE INFO ABSTRAK Keywords: Statistik  inferensial;  Uji  beda; Uji t; Pendidikan Jasmani Dalam  pendidikan  jasmani  dan  olahraga  tidak  lepas  dari variabel  yang  saling  berkaitan  dari  satu  dengan  lainnya.
Untuk  menguji  keterlibatan  variabel  dalam  melakukan gerakan  olahraga  diperlukan  perhitungan  dalam  bentuk statistik. Tujuan dari artikel ini adalah membahas tentang uji beda  yang  digunakan  dalam  penelitian  kuantitatif  dalam bidang  pendidikan  jasmani  dan  olahraga.  Metode  studi pustaka  dengan  sumber  sekunder  menjadi  pendekatan kualitatif yang diterapkan dalam penelitian ini. Stastistik yang digunakan dalam penelitian kuantitatif biasanya menggunakan  jenis  statistik  inferensial.  Dalam  statistik inferensial dapat dikelompokkan menjadi dua, yaitu statistik parametrik dan non parametrik. Uji t atau disebut dengan uji beda  merupakan  bagian  dari  statistika  dengan  jenis parametrik  atau  inferensial  yang  diperuntukkan  dalam mengungkap keberadaan perbedaan rata-rata skor antara dua sampel  atau  kelompok.  Terdapat  prosedur  yang  diperlukan dalam  menganalisis  data  dengan  menggunakan  uji  beda antara  lain:  (1)  membuat  hipotesis,  (2)  membuat  tabel penolong, (3) menghitung t hitung, (4) menguji dengan t tabel, dan (5) menarik kesimpulan. Uji beda cenderung digunakan dalam  penelitian  komparatif  maupun  eksperimental  dalam bidang  pendidikan  jasmani  berkaitan  tentang  tingkat signifikan  variabel  bebas  terhadap  variabel  terikat. Rekomendasi untuk menggunakan Uji beda, maka data harus memenuhi uji prasyarat normal dan homogen.
Article history:
Received 2022-7-2 Revised  2022-7-26
Accepted 2022-8-4
Corresponding Author: Pinton Setya Mustafa Universitas Islam Negeri Mataram; Indonesia pintonsetyamustafa@uinmataram.ac.id

## INTRODUCTION
Pada saat ini pembahasan mengenai analisis data merupakan telaah yang sangat menjadi titik dasar utama  dan  krusial  dalam  berbagai  bidang,  baik  pada  bidang  pendidikan  maupun  non  pendidikan. Kebermaknaan  data  itu  akan terjadi  apabila analisis  yang  dilaksanakan sangat  akurat  dan terpercaya. Data yang telah didapat kemudian akan menjadi titik tolak untuk mengestimasi di masa mendatang, baik
kesempatan,  hambatan,  atau  tantangan.  Hal  tersebut  dikarenakan  pada  hakikatnya  sebuah  fenomena yang berhubungan antara dengan lainnya saling mempengaruhi. Sehingga dibutuhkan sebuah cara yang tepat untuk dipakai supaya tujuan utama dapat dicapai. Secara umum dapat dikatakan, bahwa statistika bekerja  dengan  angka  bilangan  (numerik)  baik  dalam  bentuk  bilangan  kategori  maupun  dengan menggunakan  jenis  pendekatan  matematis  yang  merupakan  dasar  dari  perhitungan  serta  analisisnya (Mustafa, 2017:1; Rangkuti, 2017:1). Selain itu statistika juga membantu dalam perkembangan beragam keilmuan. Salah satunya dalam dunia olahraga yang menggunakan statistika untuk penelitian-penelitian kuantitatif  yang  berfungsi  untuk  membuktikan  terjadinya  gejala  tertentu  secara  signifikan  atau  tidak pada suatu populasi, atau dengan kata lain untuk pembuktian hipotesis penelitian.
Penelitian  kuantitatif  berperan  penting  dalam  dunia  penelitian  pendidikan  maupun  non- pendidikan. Oleh karena itu, konsep dan aplikasi analisis data penelitian kuantitatif perlu dipelajari lebih jauh oleh berbagai pihak yang berkecimpung dalam penelitian tersebut. Konsep dan aplikasi analisis data penelitian kuantitatif sangat berkaitan erat dengan ilmu statistika. Statistika inferensial adalah bagian dari cabang ilmu statistik yang memiliki tujuan dalam melaksanakan memprediksi parameter dan menguji hipotesis dalam sebuah penelitian untuk mendapatkan benang merah dari sebuah kesimpulan yang tepat (Rangkuti,  2017:2).  Selain  itu  statistik  inferensial  dapat  juga  disebut  sebagai  statistik  induktif  yaitu statistik  yang  berhubungan  dengan  analisis  data  dari  sebuah  sampel  untuk  selanjutnya  dilaksanakan penarikan kesimpulan dari ragam informasi yang digeneralisasikan secara umum terhadap dari subjek yang  memiliki  tempat  pengambilan  data  yang  masih  satu  populasi  (Nurgiyantoro  et  al.,  2017:8). Generalisasi perlu dilaksanakan sebab data yang dianalisis pada dasarnya merupakan data dari sebuah sampel yang mewakili populasi oleh sebab itu analisis tersebut juga dapat dipandang sebagai perwakilan dari  analisis  keseluruhan. Dalam  sudut  pandang  secara teknis bisa  disebut bahwa  statistik  inferensial merupakan statistik yang digunakan untuk menguji hipotesis, mulai hipotesis nol serta hipotesis kerja, mengenai keberadaan hubungan perbedaan serta fungsi estimasi atau prediksi di antara dari data yang diperoleh dalam berbagai variabel yang telah diuji. statistik inferensial memiliki dua jenis, antara lain: statistik parametrik dan nonparametrik. Dalam statistik parametrik diperuntukkan dalam menganalisis jenis  data  interval  dan  rasio  yang  didapat  dari  kelompok  keseluruhan  atau  populasi  yang  telah berdistribusi  normal.  Sedangkan  statistik  non  parametrik  diperuntukkan  dalam  menganalisis  data berjenis nominal dan ordinal dari kelompok atau populasi yang memiliki karakteristik distribusi norma maupun tidak normal (Sugiyono, 2015:23).
Statistika  inferensial  adalah  bekerja  berdasarkan  data  sampel  dan  kemudian  diputuskan  apakah hasil  analisis  dapat  digeneralisasikan  pada  populasi  atau  tidak.  Contohnya,  (1)  penelitian  tentang perbedaan  kapasitas  VO 2 max  pada  pemain  sepak  bola  yang  merokok  dan  tidak  merokok  (Pratama, 2014:iii),    (2)  riset  yang  mengkaji  tentang  perbedaan  besaran  IPK  mahasiswa  yang  ikut  aktif  dalam beragam  UKM  (Nurgiyantoro  et  al.,  2017:204),  (3)  penelitian  yang  mengenai    pengaruh  latihan  beban terhadap  kemampuan  servis  atas  pada  permainan  bola  voli.  penelitian  tentang  perbedaan  kapasitas (Kurniasih, 2013:vii).
Dari jenis penelitian kuantitatif yang diuraikan di atas merupakan penelitian yang bertujuan ingin mengetahui pengaruh atau perbedaan yang terjadi dari setiap variabel. Dalam pendidikan jasmani dan olahraga  tentunya  banyak  variabel  gerakan  teknik  dalam  variasi  latihan  yang  perlu  dikaji  dalam penelitian  (Mustafa,  2021;  Mustafa,  Winarno,  &  Asim,  2016,  p.  159).  Pendidikan  jasmani  merupakan kegiatan  pendidikan  yang  dilakukan  melalui  aktivitas  fisik  untuk  meraih  tujuan  kompetensi (Masgumelar  &  Mustafa,  2021:138).  Banyak  penelitian  dalam  pendidikan  jasmani  dan  olahraga  yang membandingkan antara dua keadaan. Misalnya, membandingkan dua cara latihan olahraga atau ingin mengetahui efektivitas suatu cara latihan. Salah satu cara untuk membandingkan dua keadaan tersebut digunakan  teknik  statistik  uji  beda  mean  atau  uji  t.  Teknik  analisis  uji  t  atau  t-tes  digunakan  untuk menguji perbedaan dua mean (Budiwanto, 2004:94). Sehingga dengan melakukan uji beda maka dapat mengetahui hasil dari hipotesis yang disajikan di awal penelitian.
Uji t merupakan bagian dari statistik inferensial yang berjenis parametrik serta diperlukan dalam mengungkap keberadaan perbedaan rata nilai antara dua kelompok sampel. Dalam uji t data yang diolah memiliki jenis skala interval atau rasio. Data baik berupa nilai atau skor yang dianalisis memakai  uji t
merupakan  data  yang  didapat  dari populasi  yang memiliki  distribusi  normal. Apabila salah  satu  dari kelompok  data  yang  dianalisis  tidak  berdistribusi  normal,  maka  uji  t  atau  uji  beda  bisa  dilakukan memakai  statistik  non  parametrik.  Uji  t  dapat  digunakan  untuk  penelitian  eksperimen  dan  non- eksperimen (Djudin, 2013:11). Adapun jenis penerapan uji t dalam penelitian, tergantung pada banyak dan  sifat  sampel,  yaitu  (1)  untuk  satu  sampel  (kelompok),  (2)  untuk  dua  sampel  (kelompok)  yang berkaitan,  dan  (3)  untuk  dua  sampel  (kelompok)  yang  saling  bebas  (Djudin,  2013:  12–13).  Dengan demikian dalam melakukan uji t maka perlu melakukan uji persyaratan dan memeriksa jenis data dari suatu sampel.
Di dalam sebuah penelitian, uji beda digunakan dalam rancangan penelitian eksperimen. rancangan Penelitian  eksperimen  memiliki  tujuan  dalam  mengetahui  keterkaitan  sebab-akibat  antar  beberapa variabel dengan cara melaksanakan manipulasi pada variabel bebas (Winarno, 2013:44–45). Rancangan jenis penelitian tersebut juga  digunakan  dalam bidang  pendidikan jasmani  dan olahraga. Jadi sebagai mahasiswa yang berkeinginan melakukan penelitian tentang eksperimental maka perlu mempelajari uji beda dalam statistik inferensial.

## METODE
Pendekatan  penelitian  ini  menggunakan  kualitatif  dengan  jenis  studi  kepustakaan.  Penyajian penelitian  studi  pustaka  yaitu  menelaah  beberapa  sumber  sekunder  dari  buku,  artikel,  dan  hasil penelitian  lain  untuk  dikaji  lebih mendalam guna mendapatkan benang  merah  dalam pengembangan ilmu pengetahuan (Budiwanto, 2017). Penelitian ini hanya menggunakan data dari penelitian terdahulu atau  sumber  sekunder.  Prosedur  penelitian  yang  dilakukan  terdiri  dari:  (1)  penyiapan  topik,  (2) pelaksanaan  dalam  mencari  ragam sumber  referensi  yang  kredibel  dan  relevan, (3) menguraikan  dari hasil temuan dalam studi pustaka (Creswell & Creswell, 2018). Langkah awal dalam penelitian ini adalah penyiapan  tentang  topik  yaitu  tentang  penerapan  uji  beda  dalam  statistik  yang  digunakan  bidang pendidikan  jasmani.  Kemudian  melaksanakan  pencarian  sumber  sekunder  dari  buku,  jurnal,  artikel maupun laporan dari hasil penelitian. Langkah akhir yaitu menguraikan hasil temuan studi kepustakaan yang telah dilakukan. Analisis kualitatif dilakukan  dalam menguraikan temuan pustaka yang relevan dengan topik bahasan yang terdiri dati reduksi data, penyajian data, dan penarikan kesimpulan (Miles, Huberman, & Saldaña, 2014). Reduksi data dilakukan dalam mengungkap data dari hasil studi pustaka melalui sumber sekunder dari beragam referensi. Uraian ragam rumus dan beberapa penjelasan dalam artikel ini disajikan dengan jelas dan singkat. Pada langkah akhir, akan ditemukan kesimpulan tentang topik bahasan mengenai statistika uji beda dalam pendidikan jasmani.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Statistika Inferensial
Statistik  inferensial  merupakan  komponen  atau  bagian  dari  ilmu  dalam  bidang  statistik  yang memiliki tujuan untuk menelaah bagaimana cara penarikan kesimpulan tentang keseluruhan data dari sebuah  populasi  yang  berlandaskan  dari  hasil  penelitian  dalam  sampel  yang  diteliti.  Di  dalamnya memiliki  isi  bagaimana  pola  menyusun  estimasi  tentang  parameter,  bagaimana  cara  dalam  menguji hipotesis,  serta  bagaimana  menyusun  prediksi  yang  berlandaskan  keterkaitan  perbedaan  antar beberapa  variabel  dan  analisis  derajat  hubungan  antar  variabel  tersebut  (Djarwanto,  2001:6). Selanjutnya saling komersial bertujuan dalam melaksanakan sebuah prediksi dari parameter dan dapat menguji  hipotesis dari sebuah penelitian  untuk mendapatkan kesimpulan  dari  variabel  yang diteliti tersebut (Rangkuti, 2017:2). Selain itu statistik inferensial merupakan serangkaian sebuah teknik yang diperuntukkan  dalam  menguji,  menafsirkan,  dan  menentukan  kesimpulan  yang  berlandaskan  data yang  didapat  melalui  sampel  yang  dapat  mewakili  karakteristik  populasi  yang  sama  untuk  diteliti (Siregar, 2015:2).
Jadi dari uraian yang telah dipaparkan statistik inferensial adalah bagian dari ilmu statistika yang bertujuan  untuk  menguji  hipotesis  yang  kemudian  digunakan  mengambil  kesimpulan  dari perhitungan variabel-variabel tersebut dengan berdasarkan data dari sampel penelitian.
Statistik inferensial dibutuhkan sebab peneliti tidak mungkin menyelidiki data yang berasal dari populasi  yang  besar  melainkan  hanya  mengambil  sampel  penelitian  sebagai  perwakilan  dari karakteristik  populasi  tersebut  (Djarwanto.  2001:7).  Statistika  inferensial  berperan  dalam  metode pengumpulan data, penyajian data, sampai kepada penarikan  kesimpulan (Rangkuti, 2017:2). Selain itu ilmu statistik inferensial berfungsi untuk menghasilkan analisis dan interpretasi sebuah data baik dalam bentuk kualitatif ataupun kualitatif (Siregar, 2015:3).
Jadi dengan demikian dapat dikatakan bahwa peranan statistik inferensial sangat penting dalam berbagai jenis penelitian, sebab mulai dari koleksi data, penyajian data, analisis data, sampai dengan penentuan keputusan didasarkan pada ilmu statistik.
Adapun  ruang  lingkup  dalam  kajiannya,  maka  statistik  inferensial  terdiri  dari:  (1)  teori kemungkinan atau probabilitas, (2) distribusi teoritis, (3) sampling, (4) teori populasi, (5) uji hipotesis rata-rata, (6) analisis korelasional, (7) analisis regresi untuk prediksi, (8) analisis varian, dan (9) analisis kovarians (Siregar, 2015:2).
Dalam  statistik  inferensial  dapat  dibagi  menjadi  dua  yaitu  statistik  parametrik  dan nonparametrik.  Adapun  yang  dimaksud  dengan  statistik  parametrik  ialah  asumsi  bahwa  data  yang dianalisis  telah  mewakili  dari  suatu  populasi  yang  memiliki  distribusi  normal  dan  jenis  penelitian berupa  data  dari  skala  interval  atau  skala  rasio  (Djarwanto.  2001:7-8).  Selanjutnya  parametrik merupakan statistik yang  mempertimbangkan ragam distribusi data secara normal dan mempunyai varian yang sejenis atau  homogen serta data yang dipakai pada statistik parametrik tersebut berjenis skala interval maupun rasio (Siregar, 2015:3).
Sedangkan  statistik  nonparametrik  yaitu  anggapan  bahwa  skor-skor  yang  dianalisis  telah ditentukan dari suatu populasi yang tidak memiliki distribusi normal serta berlaku dalam penelitian yang  memiliki  skala  nominal  maupun  ordinal  biasanya  sampel  yang  digunakan  berjumlah  sedikit (Djarwanto.  2001:7-8).  Selanjutnya  statistika  parametrik  adalah  bentuk  statistik  yang  memiliki parameter populasinya atau jenis katanya tidak menjadi distribusi yang perlu prasyarat atau distribusi bebas  dan  jenis  variannya  tidak  perlu  sejenis  atau  homogen  serta  dipakai  dalam  menganalisis  data berbentuk nominal atau ordinal (Siregar, 2015:3). Adapun perbedaan antara statistik parametrik dan nonparametrik dapat dilihat pada Tabel 1 berikut.
Table 1 . Perbedaan Statistik Parametrik dan Nonparametrik.
Aspek Statistika parametrik Statistika nonparametrik Jenis data Interval dan Rasio Nominal dan Ordinal Distribusi data Membentuk kurva normal Tidak perlu Asumsi Parametrik Terpenuhi sesuai dengan asumsi masing-masing pengujian Tidak perlu

## (Sumber: Rangkuti, 2017:2)

## Uji Beda
Analisis  perbedaan  atau  yang  disebut  dengan  komparatif  merupakan  sebuah  analisis  yang diperuntukkan  dalam  mengungkap  perbedaan  antar  dua  atau  lebih  variabel  dari  data  serta menggunakan uji statistik dalam menganalisis mengenai keberadaan perbedaan antar kelompok yang terdapat dalam variabel bergantung dari jenis penelitian tertentu. (Siregar, 2015:146). Selanjutnya  uji beda  dalam  bentuk  penelitian  berupa  jenis  skala  interval  dan  rasio  pada  dasarnya  bertujuan  dalam menguji sebuah perbedaan rata hitung di antara beberapa kelompok yang mempunyai standar yang dipersyaratkan  tertentu  dalam  penelitian  melalui  teknik  yang  secara  umum  disebut  dengan  t  tes, sedangkan  apabila  dalam  sampel  memiliki  lebih  dari  dua  kelompok  maka  menggunakan  teknik analisis varian atau Anova (Nurgiyantoro et al., 2017:191).
Uji t merupakan bagian dari statistika parametrik  dan juga termasuk  statistika inferensial  yang diperuntukkan  dalam  mengungkap  keberadaan  perbedaan  rata  skor  antara  dua  grup  sampel.  Data kemudian  diolah  memakai  uji  t  berskala  interval  atau  rasio.  Skor  yang  merupakan  data  kemudian dianalisis memakai uji t yang telah mewakili populasi dengan memiliki karakteristik distribusi normal.
apabila salah satu kelompok dari skor atau data yang didapat tidak termasuk distribusi normal, maka uji beda bisa memakai statistik nonparametrik, yaitu: Uji Wilcoxon pada kondisi sampel yang saling berhubungan, atau Uji Mann Withney pada  bentuk dua sampel  yang saling bebas. Uji t merupakan cara untuk mengungkap perbedaan dari variabel yang telah memiliki hipotesis (Riduwan & Sunarto., 2013:116). Selain itu uji t dapat digunakan untuk penelitian eksperimen dan non-eksperimen (Djudin, 2013:11).
Berdasarkan  jumlah  sampelnya  jenis  analisis  perbedaan  terdapat  dua  bagian  yaitu  meliputi: berjumlah dua variabel dan berjumlah lebih dari dua variabel atau disebut dengan k sampel. (Siregar, 2015:146).  selain  itu,  Kedua  bentuk  analisis  perbedaan  tersebut  bisa  diklasifikasikan  lagi  dengan karakteristik  sampel  yang  berkorelasi  atau  dependen  dan  sampel  yang  tidak  berkorelasi  atau independen (Siregar, 2015:146). Adapun kondisi dalam penggunaan jenis data pada variabel tersebut dan jenis statistik yang sesuai dalam analisis perbedaan disajikan dalam Tabel 2 berikut.
Tabel 2. Teknik Statistik dalam Analisis Perbedaan Dua Sampel
No Jenis Data Sifat Data (Sampel) Korelasi Tidak Berkorelasi 1 Nominal  McNemer  Fisher Exact  Chi Squire 2 Ordinal  Uji t  Wilcoxon Matched Pairs  Median Test  Mann-Whitney U Test 3 Interval/Rasio  t test paired  t test independent
(Sumber: Siregar, 2015:147)
Adapun jenis penerapan uji t dalam penelitian, tergantung pada banyak dan sifat sampel, yaitu (1) untuk satu kelompok, (2) untuk  dua kelompok yang berhubungan, dan (3) untuk dua kelompok yang saling bebas (Djudin, 2013:12-13).

## Uji t untuk Satu Kelompok (Sampel)
Uji t digunakan dalam kasus sebuah sampel yang bertujuan untuk menguji atau membandingkan mengenai merata populasi yang sudah memiliki  hipotesis ( 𝜇 0 )  kemudian dapat diuji kebenarannya dengan rata sampel yang telah didapat. Di samping itu, Uji t diperuntukkan dalam kondisi kasus yang bertujuan membandingkan dari rata-rata sampel yang telah mewakili populasi dengan kondisi yang sudah memiliki dugaan awal atau hipotesis (Djudin, 2013:12-13). Selanjutnya uji t tes sampel tunggal ( one sampel t test ) hanya melibatkan satu sampel yang lazimnya difungsikan dalam menguji perbedaan rerata  hitung  dari  sampel  terhadap  suatu  data  tertentu  yang  secara  sengaja  diberikan  pembanding. Jadi, pertanyaannya adalah apakah ada perbedaan yang signifikansi antar rerata hitung dari sampel dan nilai parameter yang telah ditetapkan itu (Nurgiyantoro et al., 2017:203-204). Adapun rumus uji -t dalam kasus dengan satu sampel adalah sebagai berikut (Djudin, 2013:13).
t = X ̅−μ 0 s √n ⁄
Keterangan: X ̅ = rata-rata dari skor sampel μ 0 = rata-rata pada populasi (telah dihipotesiskan) s = standar deviasi dari sampel n = banyaknya sampel
Adapun mean X ( X ̅ ) dan standar deviasi (s) dapat dihitung  dengan rumus berikut (Riduwan  & Sunarto, 2013:118). Berikut ini adalah rumus X ̅ dan s.
X ̅ = ∑X n dan s = √ ∑X 2 − (∑X)2 n n−1
Apabila standar deviasi populasi diketahui, maka menggunakan rumus z hitung , berikut ini adalah rumusnya (Riduwan & Sunarto, 2013:116).
Didaktika: Jurnal Pemikiran Pendidikan ,Vol. 28, 2(1) (September  2022): 71-86
z hitung = X ̅−μ 0 σ √N ⁄ Keterangan : X ̅ = rata-rata skor sampel yang diambil μ 0 = rata-rata populasi (yang dihipotesiskan) σ = standar deviasi populasi yang telah diketahui N = besar (ukuran) populasi

## Uji t pada Dua Kelompok (Sampel) yang Berhubungan
Sampel yang berasal dari dua kelompok yang saling berhubungan sebenarnya merupakan  data pada sampel yang dilaksanakan pengamatan atau perlakuan secara berulang atau datanya diambil dua kali  dengan  sampel  yang  sama  (Djudin,  2013:16).  Dalam  uji  t  tes  sampel  berhubungan  ( correlated samples,  paired  samples )  kelompok  subjek  sampel  yang  dikenai  perlakuan  itu  sama  (Nurgiyantoro, 2017:199). Oleh sebab itu, banyaknya subjek ketika pengamatan atau diberi perlakuan yang pertama sama  dengan  jumlah  subjek  pada  pengamatan  atau  diberi  perlakuan  pada  sesi  kedua.  Maksudnya, akan terjadi data lebih dari satu pada kelompok tersebut. Rerata dari dua kelompok tersebut kemudian dianalisis memakai uji t. Penelitian eksperimen yang diimplementasikan dalam menentukan dua data dari kelompok yang saling berhubungan disebut dengan one group pretest-posttest design atau rancangan satu  kelompok  sebelum  dan  sesudah  diambil  datanya  (Djudin,  2013:  16-17).  Uji  t  tes  untuk  sampel berhubungan, akan sama-sama menghasilkan dua kelompok data. Kedua kelompok data itulah yang kemudian diuji signifikansi perbedaan rata-rata hitungnya lewat uji t tes (Nurgiyantoro, 2017: 199). Adapun  rumus  uji  t  yang  dipakai  untuk  kasus  dua  kelompok  (sampel)  yang  berhubungan  adalah sebagai berikut (Djudin, 2013: 17-18).
t = X ̅ 1 −X ̅ 2 √ s1 2 n1 + s2 2 n2 −2r( s1 √n1 )( s2 √n2 ) atau t = D ̅ s D √n ⁄ atau t = ∑D √ n∑D2−(∑D)2 n−1
Keterangan : X ̅ 1 = rata-rata skor kelompok (sampel) 1 X ̅ 2 = rata-rata skor kelompok (sampel) 2 s 12 = varians kelompok 1 s 22 = varians kelompok 2 r = koefisien korelasi skor kelomopk 1 dan 2 s 1 = standar deviasi kelompok 1 s 2 = standar deviasi kelompok 2 n 1 = jumlah subjek kelompok 1 n 2 = jumlah subjek kelompok 2 D ̅ = rata-rata selisih (beda) skor kelompok l dan 2 s D = standar deviasi dari selisih skor kelompok 1 dan 2 n = jumlah subjek (yang berpasangan).
Selain itu dalam menentukan t hitung dari dua sampel yang berhubungan dapat menggunakan rumus dari (Budiwanto, 1993:66–67)
t = D ̅ √ ∑D2− (∑D)2 n n(n−1)
Keterangan : D = perbedaan antar skor yang berpasangan D ̅ = mean perbedaan tersebut ∑D 2 = jumlah skor perbedaan yang dikuadratkan n = jumlah sampel
Adapun dalam menentukan nilai varians kelompok (s 2 ) dapat dihitung dengan rumus dari Siregar (2015:148) dan koefisien korelasi (r) dapat dihitung dengan rumus dari Sugiyono (2015:274). Berikut ini adalah rumus s 2 dan r.
s 2 = ∑ (X−X ̅) 2 n−1 atau s 2 = ∑X 2 − (∑X)2 n n−1 dan r = n∑X 1 X 2 − (∑X 1 ) (∑X 2 ) √(n∑X 1 2 −(∑X 1 ) 2 ) (n∑X 2 2 −(∑X 2 ) 2 )
Namun  jika  data  lebih  dari  30  sampel,  maka  dapat  menggunakan  uji  z  (Sudaryono,  2012:232). Pengujian signifikansi dalam uji t dua sampel yang berhubungan yaitu perbandingan antara nilai t hitung dengan nilai t tabel pada taraf signifikansi yang telah ditetapkan dengan derajat kebebasan (dk) = n  – 1 (Budiwanto, 1993:67).

## Uji t untuk Dua Kelompok (Sampel) yang Saling Bebas
Uji  t  pada  sampel  dua  kelompok  yang  saling  bebas  merupakan  teknik  statistik  yang diperuntukkan  dalam  menguji  perbedaan  antara  dua  mean  sampel  bebas  atau  sampel  mandiri ( independent  sample ),  misalnya  peneliti  menarik  dua  sampel  acak  dari  satu  populasi,  kemudian memberikan  perlakuan  eksperimen  ( treatment )  khusus  kepada  masing-masing  kelompok,  sesudah selesai pemberian perlakuan, dilakukan pengukuran, kemudian dua mean kelompok tersebut dihitung perbedaannya  menggunakan  teknik  analisis  uji  t  (Budiwanto,  2004:94).  Ada  dua  rumus  uji  t  untuk kasus dua kelompok yang saling bebas ( independent ), adapun rumus perhitungannya adalah sebagai berikut (Djudin, 2013:22).
t = X ̅ 1 −X ̅ 2 √ s1 2 n1 + s2 2 n2 dan t = X ̅ 1 −X ̅ 2 s gab √ 1 n1 + 1 n2 dimana: s gab 2 = (n 1 −1)s 1 2 + (n 2 −1)s 2 2 n 1 +n 2 −2 , maka s gab = √ (n 1 −1)s 1 2 + (n 2 −1)s 2 2 n 1 +n 2 −2
Keterangan : X ̅ 1 = rerata skor kelompok  (sampel) 1 X ̅ 2 = rerata skor kelompok  (sampel) 2 s 12 = varians kelompok  1 s 22 = varians kelompok  2 s gab 2 = varians gabungan kelompok 1  dan kelompok  2 s gab = standar deviasi gabungan kelompok 1  dan kelompok  2 n 1 = jumlah subjek kelompok 1 n 2 = jumlah subjek kelompok 2
Selain  menggunakan  rumus  di  atas  dalam  menentukan  t hitung dua  sampel  saling  bebas  juga  dapat diperoleh dengan rumus dari Budiwanto (2004:95) berikut.
t = X ̅ 1 −X ̅ 2 √{ ∑x1 2+∑x 2 2 n1+n2−2 }{ 1 n1 + 1 n2 }
Keterangan : X ̅ 1 = rata-rata skor kelompok (sampel) 1 X ̅ 2 = rata-rata skor kelompok (sampel) 2 ∑x 12 = skor deviasi kelompok 1 (X1) dengan cara: ∑x 1 2 = ∑X1 2 − (∑X1) 2 n 1 ∑x 22 = skor deviasi kelompok 2 (X2) dengan cara: ∑x 2 2 = ∑X2 2 − (∑X2) 2 n 2 n 1 = jumlah subjek kelompok 1 n 2 = jumlah subjek kelompok 2
Setelah melakukan perhitungan mencari t hitung , selanjutnya dibandingkan dengan t tabel dengan dk = n 1 + n 2 - 2 dan tingkat signifikansi α =5% atau 1%. Jika  t hitung <  t tabel ,  maka  H 0 dapat  diterima,  mengakibatkan  rata-rata  skor  dari  dua  kelompok  sama. Sebaliknya,  jika  t hitung >  t tabel ,  maka  H 0 ,  ditolak  sehingga  rata-rata  dari  dua  kelompok  berbeda  secara signifikan (Djudin, 2013:22).
Apabila n1+ n2 – 2 > 30 maka menggunakan rumus z hitung , berikut ini adalah  rumusnya (Sudaryono, 2012:226).
z = X ̅ 1 −X ̅ 2 √ s1 2 n1 + s2 2 n2

## Prosedur Melakukan Uji Beda
Adapun langkah-langkah dalam melakukan uji t adalah sebagai berikut (Riduwan & Sunarto, 2013:116- 117).
(1) Menyusun  H a dan H 0 pada bentuk kalimat (2) Menyusun  H a dan H 0 pada model statistik
(3) Mencari t hitung atau z hitung
Adapun dalam menentukan nilai t hitung maka perlu melakukan tahapan berikut (Siregar, 2015:148). (a) Membuat tabel penolong
Tabel 3. Contoh Tabel Penolong Responden (X 1 ) (X 2 ) (X 1 – 𝐗 ̅ 1 ) 2 (X 2 – 𝐗 ̅ 2 ) 2
1
... ... ... ... 2 ... ... ... ... ... ... ... ... ... Jumlah ∑ = ...  ∑ = ... ∑ = ... ∑ = ...
(b) Menghitung nilai rata-rata dari tiap kelompok
(c) Menghitung nilai standar deviasi dan varians tiap kelompok
(d) Menghitung nilai t hitung
(4) Membuat kriteria atau kaidah pengujian melalui cara penentuan terlebih dahulu mengenai taraf signifikansinya, misalnya (α = 0,01 atau α = 0,05) kemudian dicari t tabel dengan ketentuan
 jika sampel tunggal dan dua mean saling berhubungan dk = n – 1,
 jika sampel dua mean saling bebas maka dk = n1 + n2 – 2 < 30, digunakan t tabel
 jika sampel dua mean saling bebas maka dk = n1 + n2 – 2 > 30, digunakan z tabel (Sudaryono, 2012:224)
Pada  kondisi tersebut tergantung bentuk  hipotesisnya. Dengan memakai  nilai kritis dari tabel t diperoleh t tabel serta rumuskan kriteria atau kaidah  pengujian. a. Adapun untuk uji dua pihak ( two tails ), kriteria H 0 adalah sebagai berikut (Djudin, 2013:15). Terima H 0 jika : -t tabel ≤ t hitung ≤ t tabel
Adapun dalam uji z, terima H 0 jika : -z 𝛼 2 ≤ z hitung ≤ + z 𝛼 2 (Sudaryono, 2012:224)
b. Adapun  untuk  uji  satu  pihak  uji  pihak  kanan,  kriteria  H 0 dan  H a adalah  sebagai  berikut (Djudin, 2013:16). Terima H 0 jika : t hitung ≤ t tabel
c. Adapun untuk uji satu pihak uji pihak kiri, kriteria H 0 dan H a adalah sebagai berikut (Djudin, 2013:16).
Terima H 0 jika : -t tabel ≤ t hitung
(5) Membandingkan t hitung dengan t tabel
(6) Membuat kesimpulan.

## Penggunaan Uji Beda dalam Penelitian
Uji  beda  dapat  digunakan  dalam  penelitian  eksperimental.  Rancangan  penelitian  eksperimen memiliki  tujuan  untuk  menunjukkan  hubungan  sebab-akibat  antara  variabel  dengan  memberikan intervensi pada variabel bebas (Winarno, 2013:44-45). Dalam penelitian pendidikan olahraga misalnya membandingkan dua cara latihan olahraga atau ingin mengetahui efektivitas suatu cara latihan. Salah
satu  cara  untuk  membandingkan  dua  keadaan  tersebut  digunakan  teknik  statistik  uji  beda  dalam menguji perbedaan dua mean (Budiwanto, 2004:94). Jadi penggunaan uji beda dalam penelitian bidang pendidikan  olahraga  salah  satunya  dengan  desain  penelitian  eksperimen.  Adapun  contoh  dari penelitian eksperimen dalam pendidikan olahraga adalah sebagai berikut.
(1) Untuk  uji  beda  pada  kelompok  satu  sampel,  misalnya  penelitian  yang  bermaksud  mengetahui perbedaan rata-rata IPK mahasiswa yang aktif di  beragam UKM. Orang  umumnya berpendapat bahwa  mahasiswa  yang  aktif  di  berbagai  kegiatan  kemahasiswaan  justru  lebih  berprestasi daripada  yang  tidak  aktif  dengan  alasan  berbagai  macam  juga.  Karena  mereka  dinilai  lebih prestasi, harapannya IPKnya juga lebih tinggi. IPK yang dijadikan parameter adalah 3,45; IPK ini dianggap sebagai μ 0 populasi. Untuk itu, penelitian tersebut ingin menemukan jawaban, benarkah ada  perbedaan  yang  signifikan  antara  rata-rata  hitung  IPK  kelompok  sampel  dan  parameter tersebut (Nurgiyantoro et al., 2017:204).
(2) Untuk  uji  beda  pada  kelompok  dua  sampel  berhubungan,  misalnya  penelitian  dengan  judul “Pengaruh Latihan Beban Terhadap Hasil Servis Atas Pada Peserta Ekstrakurikuler Bolavoli Putra SMP Negeri 1 Mandiraja Kabupaten Banjarnegara” (Kurniasih, 2013:vii).
(3) Untuk  uji  beda  pada  kelompok  dua  sampel  saling  bebas,  misalnya  penelitian  dengan  judul “Perbedaan Kapasitas VO2max pada Pemain Sepakbola Perokok dan Tidak Perokok di PS FKIP Universitas Bengkulu” (Pratama, 2014:iii)

## Penelitian Uji Beda dengan Sampel Tunggal

## Paparan Data Uji Beda dengan Sampel Tunggal
Adapun  uji  beda  dengan  sampel  tunggal  dapat  dilakukan  dalam  penelitian  yang  bermaksud mengetahui  perbedaan  rata-rata  IPK  mahasiswa  yang  aktif  di  berbagai  UKM.  Orang  umumnya berpendapat bahwa mahasiswa yang aktif di berbagai kegiatan kemahasiswaan justru lebih berprestasi daripada yang tidak aktif dengan alasan berbagai macam juga. Karena mereka dinilai lebih prestasi, harapannya  IPKnya  juga  lebih  tinggi.  IPK  merupakan  (X)  dan  jumlah  sampel  (n)  =  20,  IPK  yang dijadikan parameter adalah 3,45; IPK ini dianggap sebagai μ 0 populasi. Untuk itu, penelitian tersebut ingin  menemukan  jawaban,  benarkah  ada  perbedaan  yang  signifikan  antara  rata-rata  hitung  IPK kelompok sampel dan parameter tersebut (Nurgiyantoro et al., 2017:204). Adapun paparan data dari penelitian tersebut disajikan dalam Tabel 4 berikut.
Tabel 4 Paparan Data Uji Beda Sampel Tunggal
No X X 2 1 3,48 12,1104 2 3,36 11,2896 3 3,55 12,6025 4 3,35 11,2225 5 3,52 12,3904 6 3,54 12,5316 7 3,62 13,1044 8 3,26 10,6276 9 3,32 11,0224 10 3,46 11,9716 11 3,66 13,3956 12 3,52 12,3904 13 3,38 11,4244 14 3,6 12,96 15 3,48 12,1104 16 3,55 12,6025 17 3,38 11,4244 18 3,58 12,8164 19 3,42 11,6964
No X X 2 20 3,44 11,8336 ∑ 69,47 241,5271 Mean 3,4735 12,07636 s 0,10835
(Sumber: Nurgiyantoro et al., 2017:204)

## Hasil Analisis Data Uji Beda dengan Sampel Tunggal
Sebelum  melakukan  analisis  uji  beda  maka  perlu  menyusun  hipotesis.  Adapun  bunyi  hipotesis yang dibuat oleh Nurgiyantoro et al. (2017:204), yaitu sebagai berikut.
 H 0 : Tidak terdapat perbedaan secara signifikan antar rerata hitung dari sampel dan nilai parameter populasi.
 H a :  Terdapat    perbedaan  secara  signifikan  antar  rerata  hitung  dari  sampel  dan  nilai  parameter populasi.
Dari Tabel 4 diketahui n = 20, ∑X = 69, 47, ∑X 2 = 241,5271,  IPK parameter (μ 0 ) = 3,45, maka diperoleh perhitungan sebagai berikut.
Mean = ∑X n = 69,47 20 = 3,4735 s = √ ∑X 2 − (∑X)2 n n−1 = √ 241,5271− (69,47)2 20 20−1 = 0,10835
t = X ̅−μ 0 s √n ⁄ = 3,4735−3,45 0,10835 √20 ⁄ = 0,96996 (dibulatkan: 0,970 )
Uji signifikansi besaran harga t hitung = 0,970 di atas dilakukan dengan konsultasi tabel: Tabel nilai- nilai kritis t dengan db (= n – 1 = 20 – 1 = 19), pada taraf signifikansi 5% = 2,093. Jadi t hitung (0,970) < t tabel (2,093).
Dengan  demikian  H 0 yang  berbunyi:  “Tidak  ada  perbedaan  yang  signifikan  antara  rata-rata hitung sampel dan nilai parameter populasi” diterima. Artinya, lewat uji lapangan, sampel IPK rata- rata  mahasiswa  yang  aktif  pada  berbagai  kegiatan  UKM  tidak  berbeda  dengan  rata-rata  hitung populasinya (Nurgiyantoro et al., 2017:205).

## Penelitian Uji Beda dengan Dua Sampel Berhubungan

## Paparan Data Uji Beda dengan Dua Sampel Berhubungan
Adapun  uji  beda  dengan  dua  sampel  yang  berhubungan  dapat  dilakukan  dalam  penelitian dengan  judul  “Pengaruh  Latihan  Beban  Terhadap  Hasil  Servis  Atas  Pada  Peserta  Ekstrakurikuler Bolavoli  Putra  SMP  Negeri  1  Mandiraja  Kabupaten  Banjarnegara”  (Kurniasih,  2013:vii).    Dengan variabel X1 adalah pretest servis atas bolavoli dengan jumlah sampel (n1) adalah 20, sedangkan variabel X2  adalah posttest servis  atas  bolavoli  dengan  jumlah  sampel  dengan  jumlah  sampel  (n2)  adalah  20. Adapun paparan data dari penelitian tersebut disajikan dalam Tabel 5 berikut.
Tabel 5. Paparan Data Uji Beda Dua Sampel Berhubungan No Nama Pretest (X1) Posttest (X2) X1 2 X2 2 X1.X2 D D 2 1 Hd 13 22 169 484 286 9 81 2 Ns 13 19 169 361 247 6 36 3 Sg 16 18 256 324 288 2 4 4 Rn 11 19 121 361 209 8 64 5 Mt 13 18 169 324 234 5 25 6 Dd 16 18 256 324 288 2 4 7 Ang 11 15 121 225 165 4 16 8 Ab 14 17 196 289 238 3 9 9 Ek 14 16 196 256 224 2 4 10 An 13 15 169 225 195 2 4 11 Nv 17 15 289 225 255 2 4 12 Nr 8 15 64 225 120 7 49
No Nama Pretest (X1) Posttest (X2) X1 2 X2 2 X1.X2 D D 2 13 Dn 12 17 144 289 204 5 25 14 Jr 10 13 100 169 130 3 9 15 Iy 8 16 64 256 128 8 64 16 Fj 10 13 100 169 130 3 9 17 Ad 10 16 100 256 160 6 36 18 Ct 13 16 169 256 208 3 9 19 By 13 13 169 169 169 0 0 20 Ed 12 15 144 225 180 3 9 ∑ 247 326 3165 5412 4058 83 461 Mean 12,35 16,3 158,25 270,6 202,9 4,15 23,05 S 2,455 2,273 2,477 S 2 6,027 5,167 6,136 r (X1.X2)
0,301
(Sumber: Kurniasih, 2013)

## Hasil Analisis Data Uji Beda dengan Dua Sampel Berhubungan
Sebelum  melakukan  analisis  uji  beda  maka  perlu  menyusun  hipotesis  yang  diajukan  dalam penelitian Kurniasih (2013:34), yaitu sebagai berikut.
 H 0 :  Tidak  terdapat  pengaruh  beban  terhadap  kualitas  hasil  servis  atas  bolavoli  pada  peserta ekstrakulikuler bolavoli putra di SMP Negeri  1 Mandiraja,  Banjarnegara.
 H a :  Terdapat  pengaruh  beban  terhadap  kualitas  hasil  servis  atas  bolavoli  pada  peserta ekstrakulikuler bolavoli putra di SMP  Negeri  1 Mandiraja, Banjarnegara.
Dari Tabel 5 diketahui variabel X1 yaitu: ∑X1 = 247, ∑X1 2 = 3165, n1 = 20, variabel X2 yaitu: ∑X2 = 326, ∑X2 2 = 5412, n2 = 20, ∑X1.X2 = 4058 dan perbedaan (D) yaitu: ∑D = 83, ∑D 2 = 461, nD = 20, maka diperoleh perhitungan sebagai berikut.
X1 ̅̅̅̅ = ∑X1 n1 = 247 20 = 12,35 dan X2 ̅̅̅̅ = ∑X2 n2 = 326 20 = 16,3 dan D ̅ = ∑D nD = 83 20 = 4,15
s 1 = √ ∑X1 2 − (∑X1)2 n1 n1−1 = √ 3165− (247)2 20 20−1 = 2,455, maka s 12 = (2,455) 2 = 6,027
s 2 = √ ∑X2 2 − (∑X2)2 n2 n2−1 = √ 5412− (326)2 20 20−1 = 2,273, maka s 22 = (2,273) 2 = 5,167
s D = √ ∑D 2 − (∑D)2 nD nD−1 = √ 461− (83)2 20 20−1 = 2,477, maka s D2 = (2,477) 2 = 6,136
r (X1.X2) = n∑X 1 X 2 − (∑X 1 ) (∑X 2 ) √(n∑X 1 2 −(∑X 1 ) 2 ) (n∑X 2 2 −(∑X 2 ) 2 ) r (X1.X2) =
20(4058)−(247)(326) √(20(3165)−(247) 2 ) (20(5412)−(326) 2 ) = 81160−80522 √(2291) (1964) = 638 √4499524
r (X1.X2) = 638 2121,208 = 0,301
Cara menentukan nilai t hitung adalah sebagai berikut.
(a) Rumus 1
t = |X ̅̅̅ 1 −X ̅ 2 | √ s1 2 n1 + s2 2 n2 −2r( s1 √n1 )( s2 √n2 ) = |12,35−16,3| √ 6,027 20 + 5,167 20 −2(0,301)( 2,455 √20 )( 2,273 √20 ) t = 3,95 √0,301+0,258−(0,602)(0,549)(0,508) =
3,95 √0,560−0,168 = 3,95 √0,392 = 3,95 0,626 = 6,311
(b) Rumus 2 t = D ̅ s D √n ⁄ = 4,15 2,477 √20 ⁄ = 4,15 2,477 4,472 ⁄ = 4,15 0,554 = 7,493
(c) Rumus 3 t = ∑D
√ n∑D2−(∑D)2 n−1 = 83 √ 20(461)−(83)2 20−1 = 83 √ 9220−6889 19 = 83 √122,684 = 83 11,076 = 7,493
Didaktika: Jurnal Pemikiran Pendidikan ,Vol. 28, 2(1) (September  2022): 71-86

## (d) Rumus 4
t = D ̅ √ ∑D2− (∑D)2 n n(n−1) = 4,15 √ 461− (83)2 20 20(20−1) = 4,15 √ 461− 344,45 380 = 4,15 √ 116,55 380 = 4,15 √0,307 = 4,15 0,554 = 7,493
Dalam t tabel dengan dk = n – 1 = 20 – 1 = 19 dan taraf kepercayaan (α) 5% diperoleh t tabel = 2,093. Berdasarkan dari perhitungan dengan rumus 1 maka diperoleh hasil uji t yaitu thitung (6,311) > ttabel (2,093)  atau  apabila  menggunakan  rumus  2,3,4  diperoleh    thitung  (7,493)  > ttabel  (2,093), hasil  yang demikian memiliki arti bahwa H a : diterima dan H 0 : ditolak, sehingga bisa disimpulkan bahwa terdapat pengaruh  latihan  beban  terhadap  kualitas  hasil  servis  atas  bolavoli    pada  peserta  ekstrakurikuler bolavoli putra SMP Negeri 1 Mandiraja Kabupaten Banjarnegara (Kurniasih, 2013:48).

## Penelitian Uji Beda dengan Dua Sampel Saling Bebas

## Paparan Data Uji Beda dengan Dua Sampel Saling Bebas
Adapun uji beda dengan dua sampel saling bebas dapat dilakukan dalam penelitian dengan judul “Perbedaan  Kapasitas  VO2max  pada  Pemain  Sepakbola  Perokok  dan  Tidak  Perokok  di  PS  FKIP Universitas Bengkulu” (Pratama, 2014:iii).  Dengan variabel X1 adalah volume maksimum oksigen per mililiter (VO2max) bagi Pemain Sepakbola Perokok di PS FKIP Universitas Bengkulu dengan jumlah sampel (n1) adalah 10, sedangkan variabel X2 adalah VO2max pada Pemain Sepakbola Tidak Perokok di  PS  FKIP  Universitas  Bengkulu  dengan  jumlah  sampel  (n2)  adalah  10.  Adapun  paparan  data  dari penelitian tersebut disajikan dalam Tabel 6 berikut.
Tabel 6. Paparan Data Uji Beda Dua Sampel Saling Bebas No VO2max Olahragawan Perokok (X1) VO2max Olahragawan Tidak Perokok X2 X1 2 X2 2 1 47,9 52,5 2294,41 2756,25 2 48,5 52,9 2352,25 2798,41 3 47,1 56,5 2218,41 3192,25 4 50,8 54,8 2580,64 3003,04 5 50,3 55,4 2530,09 3069,16 6 47,4 54,3 2246,76 2948,49 7 50,3 54,5 2530,09 2970,25 8 47,9 55,1 2294,41 3036,01 9 50 57,6 2500 3317,76 10 48,4 52,9 2342,56 2798,41 ∑ 488,6 546,5 23889,62 29890,03 Mean 48,86 54,65 2388,962 2989,003 s 1,359 1,626 s 2 1,847 2,645
(Sumber: Pratama, 2014)

## Hasil Analisis Data Uji Beda dengan Dua Sampel Saling Bebas
Sebelum  melakukan  analisis  uji  beda  maka  perlu  menyusun  hipotesis  yang  diajukan  dalam penelitian Pratama (2014:26), yaitu sebagai berikut.
 H 0 : Tidak terdapat perbedaan secara signifikan bagi pemain sepakbola perokok dan tidak perokok.  H a : Terdapat perbedaan secara signifikan bagi  pemain  sepakbola perokok dan tidak perokok. Dari Tabel 6 diketahui variabel X1 yaitu: ∑X1 = 488,6, n1 = 10, ∑X1 2 = 23889,62. Sedangkan variabel X2 yaitu: ∑X2 = 546,5, n2 = 10, ∑X2 2 = 29890,03, maka diperoleh perhitungan sebagai berikut.
Mean X1 = ∑X1 n1 = 488,6 10 = 48,86 sedangkan Mean X2 = ∑X2 n2 = 546,5 10 = 54,65
s 1 = √ ∑X1 2 − (∑X1)2 n1 n1−1 = √ 23889,62− (488,6)2 10 10−1
= 1,359, maka s 12 = (1,359) 2 = 1,847
s 2 = √ ∑X2 2 − (∑X2)2 n2 n2−1 = √ 29890,03− (546,5)2
10 10−1 = 1,626, maka s 22 = (1,626) 2 = 2,645
∑x 1 2 = ∑X1 2 − (∑X1) 2 n 1 = 23889,62 − (488,6) 2 10 = 16,624 ∑x 2 2 = ∑X2 2 − (∑X2) 2 n 2 = 29890,03 − (546,5) 2 10 = 23,805
Cara menentukan nilai t hitung adalah sebagai berikut.
(a) Rumus 1 t = |X ̅ 1 −X ̅ 2 | √ s1 2 n1 + s2 2 n2 = |48,86−54,65| √ 1,847 10 + 2,645 10 = 5,79 √0,1847+0,2645 = 5,79 0,6702 = 8,639
(b) Rumus 2
t = |X ̅ 1 −X ̅ 2 | s gab √ 1 n1 + 1 n2 dimana s gab = √ (n 1 −1)s 1 2 + (n 2 −1)s 2 2 n 1 +n 2 −2
s gab = √ (10−1) (1,847) + (10−1)2,645 10+10−2 = √ 16,624 + 23,805 18 = √ 40,429 18 = 1,4987
t = |X ̅ 1 −X ̅ 2 | s gab √ 1 n1 + 1 n2 = |48,86−54,65| 1,4987√ 1 10 + 1 10 = 5,79 1,4987√0,2 = 5,79 1,4987 (0,447) = 5,79 0,6702 = 8,639
(c) Rumus 3
t = |X ̅ 1 −X ̅ 2 | √{ ∑x1 2+∑x 2 2 n1+n2−2 }{ 1 n1 + 1 n2 } = |48,86−54,65| √{ 16,624+23,805 10+10−2 }{ 1 10 + 1 10 } = 5,79 √{2,246}{0,2} = 5,79 √0,449 = 5,79 0,6702 = 8,639
Dalam t tabel dengan dk = n1 + n2 – 2 = 10 + 10 – 2 = 18 dan taraf kepercayaan (α) 5% diperoleh t tabel = 2,101. Dengan demikian berdasarkan uji t terbukti thitung (8,639) > ttabel (2,101). Olehsebab itu, bisa disimpulkan  bahwa  hipotesis  yang  ditawarkan  (H a )  dapat  diterima.  Jadi  ada  perbedaan  secara signifikan  antar  kapasitas  VO2max  bagi  olahragawan  yang  perokok  dan  olahragawan  yang      tidak perokok (Pratama, 2014:45).

## Meta-Analisis Penggunaan Uji Beda dalam Pendidikan Jasmani
Meta-Analisis  merupakan  upaya  untuk  mengungkap  sintesis  dari  berbagai  penelitian  yang relevan dari topik tertentu (Retnawati, Apino, Kartianom, Djidu, & Anazifa, 2018). Meta-Analisis dalam penelitian ini hanya menganalisis tiga hasil penelitian yang menggunakan uji beda dalam analisis data dalam  bidang  pendidikan  jasmani.  Adapun  hasil  analisis  meta  dalam  Uji  beda  bidang  pendidikan jasmani disajikan pada Tabel 7 berikut.
Tabel 7. Meta-Analisis penggunaan Uji Beda dalam Penelitian
Peneliti Judul Penelitian Jumlah Sampel Jenis Sampel Jenis Penelitian Rumus Uji Beda Nurgiyantoro, B., Gunawan, & Marzuki. (2017) Perbedaan rata- rata IPK mahasiswa yang aktif di berbagai UKM 20 Sampel Tunggal Kausal Komparatif t = X ̅−μ 0 s √n ⁄
Kurniasih, N. D. (2013) Pengaruh Latihan Beban Terhadap Hasil Servis Atas Pada Peserta Ekstrakurikuler Bolavoli 20 Dua Sampel Berhubu ngan Eksperimental Rumus 1 t = |X ̅̅̅ 1 −X ̅ 2 | √ s1 2 n1 + s2 2 n2 −2r( s1 √n1 )( s2 √n2 )
Rumus 2 t = D ̅ s D √n ⁄ Rumus 3 t = ∑D √ n∑D2−(∑D)2 n−1 Rumus 4
Peneliti Judul Penelitian Jumlah Sampel Jenis Sampel Jenis Penelitian Rumus Uji Beda t = D ̅
√ ∑D2− (∑D)2 n n(n−1) Pratama, O. (2014). Perbedaan Kapasitas VO2max pada Pemain Sepakbola Perokok dan Tidak Perokok 20 Dua Sampel Saling Bebas Komparatif Rumus 1 t = |X ̅ 1 −X ̅ 2 | √ s1 2 n1 + s2 2 n2 Rumus 2 t = |X ̅ 1 −X ̅ 2 | s gab √ 1 n1 + 1 n2 s gab = √ (n 1 −1)s 1 2 + (n 2 −1)s 2 2 n 1 +n 2 −2 Rumus 3 t= |X ̅ 1 −X ̅ 2 | √{ ∑x1 2+∑x 2 2 n1+n2−2 }{ 1 n1 + 1 n2 }
Berdasarkan  Tabel  7  dapat  dilihat  bahwa  setiap  jenis  sampel  memiliki  karakteristik  yang berbeda dalam melakukan Uji Beda. Pada jenis sampel tunggal yang mengungkap sebab akibat hanya dapat menggunakan satu jenis rumus dalam melakukan Uji beda. Sedangkan pada jenis sampel dua yang saling berhubungan dapat menggunakan empat  rumus dalam Uji beda. Kemudian Apabila jenis sampel dua yang saling bebas, maka dapat menggunakan tiga rumus. Selain itu jenis penelitian juga menjadi penyebab lain, penggunaan rumus uji beda yang mana yang lebih tepat.

## KESIMPULAN
Statistik  inferensial  adalah  bagian  dari  ilmu  statistika  yang  memiliki  bertujuan  untuk  menguji hipotesis  yang  kemudian  digunakan  mengambil  kesimpulan  dari  perhitungan  variabel-variabel tersebut dengan berdasarkan data dari sampel penelitian. Statistik inferensial dapat dibedakan menjadi dua yakni statistik parametrik dan nonparametrik. Statistik parametrik yaitu memiliki makna  bahwa skor  dari  sebuah  data  yang  dianalisis  dari  perwakilan  populasi  melalui  teknik  sampling  atau pengambilan sampel, dengan mempunyai bentuk distribusi tertentu, dan biasanya dilaksanakan pada penelitian  dengan  jenis  data  skala  interval  atau  skala  rasio.  Uji t  merupakan  bagian  dari    salah  satu statistika  parametrik  pada  jenis  statistika  inferensial  yang  diperuntukkan  dalam  mengungkap keberadaan  perbedaan  rerata  skor  antar  dua  sampel  dari  kelompok.  Adapun  jenis  penerapan  uji  t dalam penelitian, tergantung pada banyak dan sifat sampel, yaitu (1) untuk satu kelompok, (2) untuk dua kelompok yang berhubungan, dan (3) untuk dua kelompok yang saling bebas. Uji t dilakukan pada data  yang  berdistribusi  normal  dan  homogen.  Adapun  langkah-langkah  dalam  melakukan  uji  t dimulai  antara  lain:  (1)  menentukan  hipotesis,  (2)  membuat  tabel  penolong,  (3)  menghitung  nilai  t hitung,  (4)  menguji  dengan  t  tabel,  dan  (5)  terakhir  membuat  kesimpulan.  Uji  beda  cenderung digunakan dalam penelitian  kuantitatif komparatif maupun  eksperimental. Setiap  jenis sampel dan jenis penelitian memiliki alternatif penggunaan rumus uji beda yang beragam. Oleh sebab itu peneliti hendak cermat dalam menentukan rumus yang tepat dalam melakukan uji beda. Di samping itu, data yang  akan  dianalisis  dengan  uji  beda  hendak  memenuhi  prasyarat,  yaitu  data  wajib  normal  dan homogen.
Dalam melakukan analisis  uji beda dapat menggunakan  uji t yang tergantung jenis sampelnya. Namun dalam melakukan uji t data harus berdistribusi normal dan homogen. Uji t tersebut cenderung digunakan  dalam  penelitian  eksperimental,  yaitu  penelitian  yang  mengungkap  sebab  akibat  antar variabel  dengan  memanipulasi  pada  variabel  bebas.  Dalam  lingkup  pendidikan  olahraga  uji  beda dapat digunakan dalam menguji ada tidaknya pengaruh model latihan atau model pembelajaran yang telah  dilakukan.  Dengan  demikian  sebagai  mahasiswa  atau  peneliti  yang  berkeinginan  melakukan penelitian  eksperimental  jika  berkeinginan  menguji  suatu  perbedaan  dari  teori  maka  dapat menggunakan analisis uji beda dengan uji t.

## REFERENCES
Budiwanto, S. (1993). Analisis Data Menggunakan Tehnik Statistik (S. Budihadi, Ed.). Malang: Proyek OPF IKIP Malang. Budiwanto, S. (2004). Teknik Analisis Statistika . Malang: FIK UM. Budiwanto, S. (2017). Metode Statistika untuk Mengolah Data Keolahragaan . Malang: FIK UM. Creswell,  J.  W.,  &  Creswell,  J.  D.  (2018). Research  Design:  Qualitative,  Quantitative,  and  Mixed  Methods Approaches (5th ed.). California: SAGE Publications, Inc. Djarwanto. (2001). Mengenal Beberapa Uji Statistik dalam Penelitian . Yogyakarta: Liberty Yogyakarta. Djudin, T. (2013). Statistika Parametrik - Dasar Pemikiran dan Penerapannya dalam Penelitian . Yogyakarta: Tiara Wacana.
Kurniasih, N. D. (2013). Pengaruh Latihan Beban Terhadap Hasil Servis Atas Pada Peserta Ekstrakurikuler Bolavoli Putra SMP Negeri 1 Mandiraja Kabupaten Banjarnegara . Yogyakarta: FIK UNY. Masgumelar,  N.  K.,  &  Mustafa,  P.  S.  (2021).  Pembelajaran  Pendidikan  Olahraga  Berbasis  Blended Learning  untuk Sekolah Menengah Atas. Jurnal Kejaora (Kesehatan Jasmani Dan Olah Raga) , 6 (1), 133–144. https://doi.org/https://doi.org/10.36526/kejaora.v6i1.1222
Miles, M. B., Huberman, A. M., & Saldaña, J. (2014). Qualitative data analysis: a methods sourcebook (3rd ed.). Los Angeles: SAGE Publications.
Mustafa, P. S. (2017). Analisis Uji R Berganda dan Uji Lanjut dalam Statistik Inferensial pada Penelitian Pendidikan Jasmani. Pascasarjana Universitas Negeri Malang , 1–23.
Mustafa,  P.  S.  (2021).  Implementation  of  Behaviorism  Theory-based  Training  Learning  Model  in Physical  Education  in  Class  VII  Junior  High  School  Football  Game  Materials. COMPETITOR: Jurnal Pendidikan Kepelatihan Olahraga , 13 (1), 39–60.
https://doi.org/https://doi.org/10.26858/cjpko.v13i1.18131 Mustafa,  P.  S.,  Winarno,  M.  E.,  &  Asim.  (2016).  Pengembangan  Variasi  Latihan  Service  Atas  untuk Peserta Ekstrakurikuler Bolavoli di SMK Negeri 4 Malang. Jurnal Pendidikan Jasmani , 26 (1), 159– 175. https://doi.org/http://dx.doi.org/10.17977/pj.v26i1.7740
Nurgiyantoro,  B.,  Gunawan,  &  Marzuki.  (2017). Statistik Terapan  untuk  Penelitian Ilmu  Sosial  (Teori  & Praktik dengan IBM SPSS Statistic 21) . Yogyakarta: Gadjah Mada University Press. Pratama, O. (2014). Perbedaan Kapasitas VO2max pada Pemain Sepakbola Perokok dan Tidak Perokok di PS FKIP Universitas Bengkulu . Bengkulu: FKIP Universitas Bengkulu. Rangkuti, A. A. (2017). Statistik Inferensial untuk Psikologi Pendidikan . Jakarta: Kencana Pranada Media. Retnawati,  H.,  Apino,  E.,  Kartianom,  Djidu,  H.,  &  Anazifa,  R.  D.  (2018). Pengantar  Analisis  Meta . Yogyakarta: Parama Publishing.
Riduwan, & Sunarto. (2013). Pengantar Statistika untuk Penelitian Pendidikan, Sosial, Ekonomi, Komunikasi, dan Bisnis . Bandung: Alfabeta. Siregar, S. (2015). Statistika Terapan untuk Perguruan Tinggi . Jakarta: Prenadamedia Group. Sudaryono. (2012). Statistika Probabilitas: Teori & Aplikasi . Yogyakarta: Andi Yogyakarta. Sugiyono. (2015). Statistika untuk Penelitian . Bandung: Alfabeta. Winarno,  M.  E.  (2013). Metodologi  Penelitian  dalam  Pendidikan  Jasmani .  Malang:  Universitas  Negeri Malang.