Volume 4 Nomor 2 Desember 2023, pp. 182-196

## TREN DAN ISU PENELITIAN UJI-T DAN CHI KUADRAT DALAM BIDANG PENDIDIKAN
Dedi Wahyudi 1)* , Jamaluddin Idris 2) , dan Zainal Abidin 3)
1) Institut Agama Islam Negeri Metro, Jl. Ki Hajar Dewantara 15A, Lampung, Indonesia
2)3) Universitas Islam Negeri Ar-Raniry Aceh, Jl. Syeikh Abdul Rauf Kopelma Darussalam, Banda Aceh, Indonesia
* dedi.wahyudi@metrouniv.ac.id

## Abstrak
Penelitian  ini  membahas  tren  dan  isu  terkini  dalam  penggunaan  uji-t  dan  chi-kuadrat  dalam  bidang pendidikan.  Metode  statistik  ini  merupakan  alat  penting  dalam  menganalisis  data  pendidikan  untuk mengambil  keputusan  yang  lebih  informatif.  Penelitian  ini  mengidentifikasi  dua  isu  utama  yang  saat ini  mendominasi  penggunaan  uji-t  dan  chi-kuadrat  dalam  konteks  pendidikan.  Pemanfaatan  rumus statistik One-Sample T Test, Paired Sample T Test dan Independent-Sample T Test serta Chi Square berperan  positif  dalam  proses  penelitian  sosial  khususnya  di  dunia  pendidikan.  Proses  analisa  dapat dilakukan  secara  manual  dan  dengan  bantuan  aplikasi  modern  seperti  SPSS.  Banyak  penelitian  lain yang menggunakan uji-t dan chi square. Kemudian untuk mengolah data penelitian sebelumnya dapat menggunakan  berbagai  tools  seperti  SPSS.  Banyak  program  pengolahan  data  statistik  yang  tersedia untuk  digunakan,  namun  selain  menerjemahkan  hasil  program  ke  dalam  bentuk  kualitatif,  pengguna harus  menghubungkan  kesimpulan  dari  data  yang  diperoleh.  Terkadang  sulit  mengambil  kesimpulan dari  hasil  pengolahan  data  tersebut,  terutama  bagi  pengguna  yang  belum  paham  dengan  konsep statistika.
Kata Kunci: T-test, Chi Square, Statistik

## Abstract
This research discusses current trends and issues in the use of t-tests and chi-squared tests in the field of  education.  These  statistical  methods  are  essential  tools  for  analyzing  educational  data  to  make more informed decisions. The study identifies two main issues that currently dominate the use of t-tests and chi-squared tests in the educational context. Utilizing the statistical formulas One-Sample T Test, Paired Sample T Test and Independent-Sample T Test as well as Chi Square plays a positive  role in the  social  research  process,  especially  in  the  world  of  education.  The  analysis  process  can  be  done manually and with the help of modern applications such as SPSS. Many other studies use t tests and chi  square.  Then,  to  process  data  from  previous  research,  you  can  use  various  tools,  such  as  SPSS. Many  statistical  data  processing  programs  are  available  for  use,  but  in  addition  to  translating  the program  results  into  qualitative  form,  the  user  must  relate  the  conclusions  of  the  data  obtained. Sometimes it becomes difficult to draw conclusions from the results of this data processing, especially for users who are not familiar with statistical concepts.
Keywords : T-test, Chi Square, Statistics .
Tren dan Isu Penelitian Uji-t dan Chi Kuadrat Dalam Bidang Pendidikan…

## PENDAHULUAN
Beberapa  penelitian  dalam  wilayah  pendidikan  membandingkan  antara  dua  kondisi atau  populasi.  Perbandingannya  memakai  selisih  statistik  contohnya  selisih  rata-rata (MEAN) dan selisih proporsi. Seringkali penelitian dilakukan terhadap jumlah sampel yang tidak  terbatas  dan  kesimpulannya  akan  digeneralisir  ke  arah  populasinya.  Perbandingan mean sampel dan mean dari populasinya digunakan dalam uji–t -tes pada satu sampel.
Proses  penaksiran  selisih  memerlukan  asumsi  bahwa  variansnya  sama  pada  kedua populasi.  Variasi  homogen  adalah  populasi  yang  memiliki  tingkat  varians  yang  sama. Populasi  yang  memiliki  tingkat  varians  yang  berbeda  disebut  varians  heterogen  (cara-cara pendekatan  hanya  bisa  dilakukan  pada  varians  heterogen).  Maka  penting  sekali  untuk menguji  kesamaan  dua  varians  dari  dua  kelompok  sebelum  dilaksanakannya  uji–t  karena bentuk  rumus  uji–t  yang  akan  digunakan  tergantung  pada  homogenitas  atau  heterogenitas suatu varians.
Analisis  statistik  t-test  harus  memenuhi  dua  persyaratan.  Pertama,  sampel  untuk penelitian  harus  dipilih  secara  acak  dari populasi dengan  distribusi  normal;  kedua, sampel harus  berskala  interval  dan  rasionya  tidak  boleh  terdiri  dari  lebih  dari  satu  variabel.  Uji–t dapat  digunakan  untuk  menganalisis  data  satu  sampel  atau  dua  sampel,  atau  dua  sampel yang bebas atau berkorelasi. Untuk sampel bebas, uji–t dapat menganalisis varian heterogen dan homogen (Ergusni, 2015, p. 52) .
Artikel  ini  membahas  implikasi  uji–t  untuk  analisis  kasus  satu  dan  dua  sampel,  dan kasus  dua  sampel  terpisah.  Contoh  penelitian  menggunakan  uji–t  sebagai  bukti  bahwa model  pembelajaran Assurance,  Relevance,  Interest,  Assesment,  Satasfaction (ARIAS) mempengaruhi hasil belajar siswa (Khoiriyah & Rusimamto, 2016); Pelatihan keterampilan dasar  komputer  (seperti  Microsoft  Excel,  Microsoft  Word,  dan  Adobe  Photoshop)  serta teknologi informasi yang digunakan dalam penelitian dapat berdampak positif pada peserta (Montolalu  &  Langi,  2018);  penambahan  fasilitas  hotspot  baru  dapat  meningkatkan pemerataan trafik komunikasi dan menjaga kualitas jaringan telekomunikasi di tempat kerja (Rahayu I Mariati et al., 2020); dan penelitian yang menunjukkan bahwa ada perbedaan atau perbandingan yang signifikan dalam kinerja satu web server dan multi web server. (Ravis et al., 2019).
Beberapa riset terkait uji–t pernah dilakukan. Hasil penelitian dari tema yang relevan menunjukkan  bahwa  hasil  belajar  memiliki  perbedaan  rata-rata  sebelum  dan  setelah  tes, yang menunjukkan bahwa ada pengaruh materi yang diberikan pada pelatihan optimalisasi
pengelolaan  UMKM  di  Kelurahan  Prapatan  (Dwi  Laksono  et  al.,  2022).  Menurut  hasil penelitian Ernawati, ada perbedaan antara persepsi mahasiswa tentang kenyataan (prestasi) dan harapan (penting) tentang kualitas pembelajaran. (Ernawati, 2023, p. 5421). Selanjutnya penelitian Hutagalung meneliti hubungan yang jelas antara kedua variabel berdasarkan data yang dikumpulkan (Hutagalung et al., 2023). Dari ketiga penelitian tersebut, penelitian yang menggunakan  uji-t  biasanya  membahas  tentang  perbandingan  antara  dua  kelompok  atau lebih dalam hal rata-rata dari satu atau lebih variabel kontinu.
Uji-t  adalah  metode  statistik  yang  umum  digunakan  untuk  menguji  apakah  ada perbedaan  yang  signifikan  antara  rata-rata  kelompok-kelompok  ini.  Hasil  penelitian  uji-t menunjukkan  apakah  ada  perbedaan  yang  signifikan  antara  kelompok-kelompok  yang dibandingkan,  dan  jika  demikian,  penelitian  ini  dapat  membahas  implikasi  hasil  tersebut dalam  konteks  penelitian  dan  mungkin  memberikan  rekomendasi  atau  kesimpulan  yang sesuai.
Selanjutnya  Kai  Kuadrat  adalah  nama  lain  dari  Chi  Square.  Uji  komparatif  non parametris ini dilakukan pada dua variabel berskala nominal (Nadi et al., 2018, p. 92). Ada beberapa riset terdahulu yang membahas chi square. Penelitian selain menggunakan uji chi square  untuk  mengidentifikasi  hubungan  yang  positif  atau  negatif  perlu  juga  uji  lainnya misalnya uji kendal (Karina et al., 2020) . Uji Kendall juga dikenal sebagai uji Kendall's Tau atau  Koefisien  Kendall's  Tau,  adalah  metode  statistik  yang  digunakan  untuk  mengukur derajat  kesamaan  atau  perbedaan  dalam  hubungan  antara  dua  variabel  ordinal.  Variabel ordinal  adalah  variabel  yang  memiliki  tingkatan  atau  tingkat,  tetapi  tidak  memiliki  jarak antara  tingkat  tersebut.  Uji  Kendall  mengukur  korelasi  ordinal,  yang  berarti  ia  menilai apakah  ada  korelasi  atau  hubungan  antara  kedua  variabel  ordinal  tanpa  mengharuskan mereka  memiliki  hubungan  linear.  Penelitian  terkait  hubungan  antara  dukungan  orang  tua dan  tingkat  stres  anak  terhadap  belajar  online  (Tetiray  et  al.,  2022);  dan  penelitian  yang membutuhkan  uji  tambahan  (misalnya  uji  kendal)  selain  uji  chi  square  untuk  mengetahui apakah ada hubungan negatif atau positif (Yunus et al., 2019) .
Penelitian  yang  menggunakan  uji  chi-kuadrat  biasanya  bertujuan  untuk  menguji hubungan atau asosiasi antara dua variabel kategorikal dalam sampel data. Uji chi-kuadrat adalah  salah  satu  metode  statistik  yang  paling  umum  digunakan  dalam  analisis  data berdasarkan  tabulasi  silang  ( cross-tabulation )  antara  variabel-variabel  kategorikal. Biasanya,  penelitian  chi-kuadrat  akan  menghasilkan  nilai  statistik  chi-kuadrat  yang digunakan untuk menentukan apakah ada hubungan yang signifikan antara variabel-variabel
Tren dan Isu Penelitian Uji-t dan Chi Kuadrat Dalam Bidang Pendidikan…
kategorikal  yang  diteliti.  Hasil  ini  dapat  digunakan  untuk  mendukung  atau  menolak hipotesis  penelitian.  Penelitian  chi-kuadrat  seringkali  memiliki  dampak  yang  signifikan dalam pemahaman masalah dan pengambilan keputusan di berbagai bidang, karena mereka membantu mengidentifikasi asosiasi yang mungkin tidak terlihat secara kasual
Banyak penelitian lain menggunakan uji-t dan chi square. Kemudian, untuk mengolah data  dari  penelitian  sebelumnya,  dapat  menggunakan  berbagai  alat,  seperti  SPSS (Riani, 2022),  SAS  (Kurnianto  Asep  Setiaji,  2022),  Minitab  (Imro’ah  et  al.,  2022),  R  (S  et  al., 2023),  LISREL  (Purwanto  et  al.,  2021),  web  interaktif  uji-t  atau  R-Shiny  dengan  link https://perdana.shinyapps.io/paisal/  (Paisal  et  al.,  2021).  Banyak  program  pengolah  data statistik tersedia untuk digunakan, tetapi pengguna harus menjelaskan kesimpulan data yang diperoleh.  Kadang-kadang  menjadi  hal  yang  sulit  untuk  membuat  kesimpulan  dari  hasil mesin  pengolah  data  ini,  terutama  bagi  pengguna  yang  belum  terbiasa  dengan  konsep statistika.

## METODE PENELITIAN
Dalam penelitian ini, metode dokumentasi digunakan untuk mengumpulkan data. Data dikumpulkan dengan mencari atau menggali data dari berbagai  literatur yang relevan dengan rumusan  masalah.  Untuk  penelitian  ini,  database  Google  Scholar  digunakan  dengan  sebaran artikel dari tahun 2018 hingga 2023. Ketika peneliti mencari dokumen penelitian ini,  standar yang  ditetapkan  adalah  (1)  Artikel  harus  ditulis  dalam  bahasa  Indonesia  dan  diterbitkan sebagai  artikel  jurnal;  (2)  Topik  pencarian  harus  Statistik  dan  Uji-t  (Chi  Square);  (3)  dan semua  dokumen  yang  dicari  harus  mengandung  kata  "Statistik  dan  Uji-t  (Chi  Square)”. Sebanyak118 jurnal ditemukan melalui penelusuran database jurnal yang mencakup berbagai jenis artikel, termasuk jurnal, buku, bab buku, dan prosiding. Peneliti kemudian menetapkan kriteria eksklusif dan mengumpulkan 118 artikel dari hasil pencarian menggunakan database Google  Scholar.  118  artikel  ini  kemudian  dianalisis  dengan  mempertimbangkan  tren penelitian  yang  relevan  dari  tahun  2018  hingga  2023.  Pada  akhirnya,  22  artikel  jurnal diperoleh dan peneliti kemudian mencari referensi untuk 20 dokumen buku statistik. Analisis data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  analisis  anotasi  bibliografi  (annotated bibliography)

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Uji-t  dua  sampel  berpasangan  adalah  bagian  dari  analisis  statistik  parametrik. Tujuannya  adalah  untuk  menentukan  apakah  ada  perbedaan  rata-rata  antara  dua  kelompok atau sampel. (Wardana, 2007, p. 49). Penamaan "berpasangan" mengacu pada ketika data dari sampel  pertama  berubah  atau  berbeda  dari  sampel  kedua.  Dengan  kata  lain,  ketika  dua perlakuan diberikan kepada sampel yang sama,  hal ini dianggap berpasangan (Sheilliarika et al., 2021, p. 45).

## Uji-t
Uji-t berguna jika keragaman dan mean dua kelompok berbeda secara statistik. Bagian ini  mencakup: One-Sample  T  Test , Paired  Sample  T  Test dan Independent-Sample  T  Test (Ardianti & Fakhriyah, 2019, p. 99; Faradiba, 2020, p. 35; Mundir, 2012, p. 164)
One Sampel T-Test
Pengujian  rata-rata  satu  sampel  bertujuan  untuk  memastikan  bahwa  nilai  tengah  atau rata-rata populasi μ sama dengan nilai tertentu μ o . Ini bertentangan dengan hipotesis alternatif bahwa nilai tengah atau rata-rata populasi μ tidak sama dengan nilai tertentu μ o . Jadi kita akan menguji H 0 : µ = µ 0 lawan H 1 : µ ≠ µ 0 . Ho adalah hipotesis awal dan H 1 merupakan hipotesis alternatif atau  hipotesis  kerja  (Nuryadi  et  al.,  2017,  p.  95).  Rumus  t-test  satu  sampel  adalah sebagai berikut:
𝑡 ℎ𝑖𝑡 = 𝑥̅ − 𝜇 0 𝑠 √𝑛
Keterangan: t = nilai t hitung
𝜇 0 = nilai parameter 𝑥̅ = rata-rata sample
n = jumlah sampel
s = standar deviasi sampel
Interpretasi dari rumus tersebut adalah:
1) Pertama, t-test harus ditafsirkan:
a) Nilai signifikansi 
b) d f ( degree of freedom ) = N-k, khusus untuk one sample t-test d f = N - 1
2) Pertimbangkan nilai t hit dengan t tab , dimana t tab = 𝑡 𝛼 2 ; 𝑁−1
3) Jika:
Tren dan Isu Penelitian Uji-t dan Chi Kuadrat Dalam Bidang Pendidikan…
t hit > t tab berbeda secara signifikansi (H 0 ditolak)
t hit < t tab Tidak berbeda secara signifikansi (H 0 diterima)
Contoh kasus dalam one sample t-test ini adalah seorang guru melihat ransel siswanya, yang memiliki berat rata-rata 10 kilogram. Sampel diambil secara acak dari lima tas, dan data yang  ada  di  dalamnya  ditunjukkan  dalam  Tabel  1  berikut.  Dengan  taraf  signifikasi  =0,05 apakah ransel tas rata-rata 10 Kg?
Tabel 1. Data Sampel Uji-t Tas Volume 1 10 2 9,3 3 9,9 4 9,5 5 9,7
Contoh kasus di atas diselesaikan dengan melakukan analisis manual memperoleh hasil t  tabel 𝑡 𝛼 2 ; 𝑁−1 = 2.131  maka  t hit <  t tab tidak  berbeda  secara  signifikan  sehingga  H 0 diterima artinya  ransel  tas  rata-rata  10  kg.  Apabila  diuji  dengan  SPSS  (Nazaruddin,  2014,  p.  3) diperoleh hasil sebagai berikut.
Gambar 1 . Hasil Perhitungan SPSS One Sample T Test
Dari Gambar 1 diperoleh hasil Ho diterima karena sig = 0,067>0,05, yang berarti ransel rata-rata 10 kg.

## Paired Sample T Test
Hasil rata-rata sebelum dan sesudah proses diukur menggunakan Paired Sample T Test (Arifin  &  Aunillah,  2021,  p.  60). Perhitungan  dilakukan  dengan  membandingkan  dua  mean atau  rata-rata  dari  kelompok  sampel  atau  membandingkan  hasil  pre-test  (sebelum pembelajaran) dan post-test (setelah pembelajaran).

## Linear: Journal of Mathematics Education
Contoh kasus menggunakan uji ini adalah seorang dosen ingin mengetahui apakah ada perbedaan  nilai  test  evaluasi  dan  statistik  pendidikan  siswa  sebelum  dan  sesudah pembelajaran model quantum. Sampel yang digunakan adalah dua belas orang siswa dengan data pada Tabel 2.
Tabel 2. Data Sampel Uji Paired Sample T Test Siswa  Sebelum Sesudah 1 75 85 2 68 87 3 70 85 4 80 86 5 76 82 6 77 80 7 73 83 8 75 85 9 74 83 10 87 89 11 77 80 12 84 86
Jika menggunakan perhitungan manual, maka rumusnya sebagai berikut.
𝑡 ℎ𝑖𝑡 = 𝐷 ̅ 𝑆𝐷 √𝑛
Dengan mengingat
𝑣𝑎𝑟(𝑠 2 ) = 1 𝑛 − 1 ∑(𝑥 1 − 𝑥̅) 2 𝑛 𝑖−1 𝑆𝐷 =   √𝑣𝑎𝑟
Keterangan:
𝐷 ̅ = selisih  rata-rata pengukuran 1 dan 2
n
= jumlah sampel t = nilai t hitung SD = Simpangan baku.pengukuran 1 dan 2
Interpretasi dari rumus tersebut adalah
1) Uji t-test harus diinterpretasikan
a) Nilai signifikansi α
b) untuk paired sample t-test df = N-1, maka Df ( degree of freedom )= N-k
2) Lihat nilai t hit dengan t tab=  ; n-1
3) Apabila:
t hit  t tab maka berbeda secara signifikansi (H 0 ditolak)
Tren dan Isu Penelitian Uji-t dan Chi Kuadrat Dalam Bidang Pendidikan…
t hit  t tab maka tidak berbeda secara signifikansi (H 0 diterima)
Contoh kasus di atas diselesaikan dengan melakukan analisis manual memperoleh hasil 𝑡 ℎ𝑖𝑡 =  5,142  𝑡 0,05;11 = 2.200  sehingga  disimpulkan  untuk  menolak  H 0 ,  yang  berarti  bahwa perbedaan  rata-rata  sebelum  dan  sesudah  penerapan  pembelajaran  model  quantum  berbeda. Dengan  kata  lain,  dapat  dikatakan  bahwa  pembelajaran  model  quantum  berpengaruh  atau efektif terhadap prestasi belajar mata pelajaran evaluasi dan statistik pendidikan. Apabila diuji dengan SPSS maka hasilnya seperti Gambar 2.
Gambar 2 . Hasil Perhitungan SPSS Paired Sample T Test Gambar 2 menjelaskan hasil uji sampel berpasangan ( paired sample t test ). Hasil di atas menunjukkan bahwa nilai signifikansi (Sig 2-tailed) sebesar 0.000 dan bahwa Sig 2-tailed < 0.05.  Oleh  karena  itu,  dapat  disimpulkan  bahwa  ada  perbedaan  nilai  tes  yang  diperoleh sebelum  dan  sesudah  pembelajaran  model  quantum.  Nilai  t  hitung  diketahui  sebesar  -5.142 sehingga nilai –t hitung kurang dari nilai -t tabel (-5.142 kurang dari -2.200), sehingga dapat disimpulkan bahwa Ho ditolak. Singkatnya, nilai tes sebelum dan sesudah pelatihan berbeda. Akibatnya,  nilai  rata-rata  atau  mean  tes  setelah  pelatihan  lebih  tinggi  daripada  nilai  tes sebelum pelatihan. Ini menunjukkan bahwa instruksi yang diberikan kepada siswa BIB dapat meningkatkan nilai tes mereka.

## Independent Sample T Test
Uji  sampel  independen  juga  dikenal  sebagai  uji-t  bebas,  digunakan  untuk membandingkan  data  antar  waktu  dari  satu  atau  dua  kelompok  sampel  independen  rata-rata (mean).  Contoh  penggunaan  sampel  tes  independen  menggunakan  aplikasi  SPSS  adalah sebagai  berikut:  Seorang  guru  matematika  menyelidiki  perbedaan  nilai  tes  antara  siswa perempuan dan laki-laki di sekolah. Dalam sampel, peneliti mengumpulkan 16 siswa seperti pada  Tabel  3.  Jika  menggunakan  perangkat  manual,  perhitungan  yang  dihasilkan menggunakan rumus adalah sebagai berikut.
𝑡 ℎ𝑖𝑡 = 𝑀 1 − 𝑀 2 √ 𝑆𝑆 1 + 𝑆𝑆 2 𝑛 1 + 𝑛 2 − 2 ( 1 𝑛 1 + 1 𝑛 2 )
Keterangan: SS 1 = Sum of square kelompok 1 M 1 = Rata-rata skor kelompok 1
n 1 = Jumlah sampel/subjek kelompok 1 M 2 = Rata-rata skor kelompok 2 n 2 = Jumlah sampel/subjek kelompok 1
Dimana
𝑀 1 = ∑ 𝑋 1 𝑛 1 𝑆𝑆 1 = ∑ 𝑋 1 2 − (∑ 𝑋 1 ) 2 𝑛 1 𝑀 2 = ∑ 𝑋 2 𝑛 2 𝑆𝑆 2 = ∑ 𝑋 2 2 − (∑ 𝑋 2 ) 2 𝑛 2
Intrepretasi dari rumus di atas adalah:
1) Untuk mengintrepretasikan t-test terlebih dahulu harus ditentukan
a) Nilai signifikansi 
b) Interval confidence = 1- 
c) Df  ( degree  of  freedom )  =  N-k,  khusus  untuk  independent  sample  t  test  df=N-2 atau Df ( degree of freedom ) = (n 1 +n 2 )-2
2) Bandingkan nilai t hitung dan t tabel
3) Apabila:
t hit  t tabel berarti berbeda secara signifikansi (H 0 ditolak) t hit  t tabel Tidak berbeda secara signifikansi (H 0 diterima)
Tabel 3. Data Sampel Uji Independent Sample T Test Siswa  Nilai test Jenis Kelamin 1 95 Perempuan 2 90 Laki-Laki 3 85 Laki-Laki 4 85 Perempuan 5 80 Laki-Laki 6 75 Perempuan 7 87 Laki-Laki 8 78 Perempuan 9 86 Perempuan 10 90 Laki-Laki 11 85 Laki-Laki 12 88 Laki-Laki 13 84 Laki-Laki 14 83 Laki-Laki 15 90 Laki-Laki 16 92 Laki-Laki
Gambar 3 menunjukkan output yang diperoleh dari hasil uji Independent Sample Test .
Tren dan Isu Penelitian Uji-t dan Chi Kuadrat Dalam Bidang Pendidikan…
Gambar 3 . Hasil Perhitungan SPSS Independent Sample T Test
Gambar 3 menjelaskan hasil uji levene atau uji homogenitas dan uji sampel independen yang kemudian digunakan untuk mengetahui perbedaan nilai ujian matematika siswa laki-laki dan  perempuan.  Uji  homogenitas  dilakukan  sebelum  uji  sampel  independen  t  test  untuk menentukan  jenis  varian  data,  yaitu  data  yang  sama  atau  berbeda. Uji-t  Equal  variances assumed akan  digunakan  jika  data  yang  digunakan  sama,  dan uji-t  Equal  variances  not assumed akan digunakan jika varian data berbeda. Signifikansi dan nilai F menunjukkan inti uji Levene. Dari data SPSS di atas,  diketahui nilai F sebesar 3.605 dengan nilai signifikansi 0,078. Karena nilai signifikansinya lebih dari 0.05, maka dapat varian datanya sama.
Nilai  t  dan  signifikansi Equal  variance  assumed dapat  digunakan  untuk  menentukan keputusan  uji independent  sample  t test . siswa  laki-laki  dan  perempuan memiliki hasil  yang berbeda  dalam  ujian  matematika  jika  nilai  signifikansi  kurang  dari  0.05.  Karena  nilai signifikansi  lebih  dari  0.05  maka  tidak  ada  perbedaan  antara  siswa  laki-laki  dan  perempuan dalam nilai tes matematika, seperti yang ditunjukkan oleh nilai signifikansi 0,313 dan nilai t 1,046  dari  hasil  SPSS.  Dengan  demikian,  dapat  disimpulkan  bahwa  tidak  ada  perbedaan antara nilai ujian matematika siswa laki-laki dan perempuan.

## Uji Chi-Square
Dalam statistika nonparametrik, uji chi-square dapat digunakan untuk menguji hipotesis deskriptif  satu  sampel  dan  hipotesis  komparatif  dua  sampel  independen.  Berikut  ini  adalah ringkasan metode yang digunakan untuk menguji hipotesis dengan uji chi-square.(Hajaroh & Raehanah, 2022, p. 105; Nursalam, 2015, p. 200).
Uji  Hipotesis  Deskriptif  untuk  satu  sampel  penelitian  sering  dilakukan  untuk mengetahui  berbagai  kategori  subyek,  obyek,  dan  tanggapan  yang  diberikan  responden. Misalnya, sekelompok anak-anak dibagi menjadi kelompok berdasarkan jenis permainan yang mereka mainkan. Tujuan dari pembagian ini adalah untuk menguji hipotesis bahwa frekuensi permainan yang digunakan oleh satu kelompok anak berbeda dari frekuensi permainan yang digunakan oleh kelompok lain.
Chi-square  (χ2)  satu  sampel  adalah  metode  statistik  yang  digunakan  untuk  menguji hipotesis deskriptif dalam populasi yang terdiri dari dua atau lebih kelas, dengan data nominal dan  sampel  yang  besar  (Anwar,  2009,  p.  95;  Sugiyono,  2007,  p.  107).  Hipotesis  deskriptif bertujuan untuk memperkirakan apakah ada atau tidaknya perbedaan frekuensi dalam sampel mengenai suatu hal (Nursalam, 2015, p. 201) .
Hipotesis  untuk  dua  sampel  independen  digunakan  jika  dua  penelitian  terdiri  dari frekuensi dengan kategori diskrit, maka uji χ2 dapat digunakan untuk menentukan signifikansi perbedaan antara dua kelompok independen. Tabel kontingensi 2 X 2 dapat digunakan untuk melakukan perhitungan (Nursalam, 2015, p. 202) .
Ketergantungan antara variabel bebas dan variabel terikat berskala nominal atau ordinal dapat  dilihat  dengan  menggunakan  uji  Chi-square  atau  Kai-kuadrat  (χ2).  Uji  chi-square menggabungkan satu atau lebih variabel ke dalam kategori dan kemudian menghitung angka statistik chi-square. Uji keselarasan, atau goodness of fit , digunakan untuk satu variabel untuk membandingkan  frekuensi  yang  diamati  (fo)  dengan  frekuensi  yang  diharapkan  (fe).  Uji independensi digunakan untuk melihat hubungan antara dua variabel. Prosedur uji chi-square dikategorikan ke dalam kategori statistik uji non-parametrik karena sifatnya.
Setiap  variabel  yang  akan  dipelajari  harus  kategorikal,  nominal,  atau  berskala  ordinal. Uji  nonparametrik  tidak  membutuhkan  asumsi  bentuk  distribusi  yang  mendasar,  yang merupakan  dasar  dari  prosedur  ini.  Data  diperkirakan  diambil  dari  sampel  acak.  Semua pengamatan  dilakukan  secara  independen,  dan  sampel  idealnya  lebih  dari  empat  puluh. Rumus  berikut  dapat  digunakan  untuk  menemukan  nilai  Chi  kuadrat:  (Sudrajat,  2020,  pp. 168–175):
𝑋 2 = ∑ (𝑓 0 − 𝑓 𝑒 ) 2 𝑓𝑒
Keterangan: fe = frekuensi yang diharapkan ( expected frequency ) fo = frekuensi yang diperoleh ( obtained frequency ) X 2 = nilai empirik chi kuadrat
Sebagai  ilustrasi,  perspektif  yang  berbeda  akan  dilihat  dari  para  orang  tua  tentang bagaimana  mereka  ingin  memberikan  pendidikan  pra  sekolah  kepada  anak-anak  mereka. Hipotesis  nihil  yang  diusulkan  adalah  bahwa  tidak  ada  perbedaan  pendapat  di  antara  para orang tua tentang masalah ini. Untuk menganalisis data, orang tua dikelompokkan menjadi 3 kategori:  orang  tua  yang  berpendidikan  tingkat  dasar  (PTD),  orang  tua  yang  berpendidikan tingkat  menengah  (PTM),  dan  orang  tua  yang  berpendidikan  tingkat  tinggi  (PTT).  Namun,
Tren dan Isu Penelitian Uji-t dan Chi Kuadrat Dalam Bidang Pendidikan…
pendidikan  pra  sekolah  terdiri  dari  tiga  kategori:  pendidikan  pra  sekolah  umum  (JPU), pendidikan  pra  sekolah  agama  (JPA),  dan  pendidikan  pra  sekolah  gabungan  (JPG).  Tabel Frekuensi  Pilihan  Orang  Tua  pada  Pendidikan  Prasekolah  berikut  menunjukkan  frekuensi observasi (fo) setelah penelitian.
Tabel 4. Data Sampel Uji Chi Kuadrat Tingkat Pendidikan Jenis Pendidikan Pra Sekolah Jumlah JPU JPA JPG PTD 12 10 14 36 PTM 50 12 14 76 PTT 50 10 26 86 Jumlah 112 32 54 198
Untuk  sampai  ke  penghitungan  Chi-kuadrat,  frekuensi  yang  diharapkan  (fe)  harus ditentukan dengan menggunakan rumus sebagai berikut.
𝑓 𝑒 = 𝑓 𝑟 − 𝑓 𝑐 𝑁
Keterangan: f e = frekuensi yang diharapkan f r = ( row frequency ) adalah jumlah keseluruhan frekuensi baris masing-masing kategori.
Untuk  mengetahui  taraf  signifikansi  hasil  analisis  korelasi chi  kuadrat  empirik  sebesar 12.963, pertama-tama kita harus mengetahui derajat kebebasan (db) dari data yang dianalisis. Ini dapat dilakukan dengan menggunakan rumus berikut: db = (k -1) (b - 1), di mana k adalah jumlah kolom dan b adalah jumlah baris. Tabel kontingensi di atas memiliki tiga kolom dan tiga baris, sehingga db = (3 - 1) (3 - 1) = 4. Dalam tabel nilai-nilai chi kuadrat, angka 9,488 ditemukan  dengan  taraf  signifikansi  5%  (Sugiyono,  2013,  p.  334;  Supriadi,  2021,  p.  200; Yuliani & Hartanto, 2019, p. 174). Berdasarkan temuan ini, nilai chi kuadrat empirik sebesar 12,963  lebih  besar  dari  nilai  chi  kuadrat  teoretik  sebesar  9,488.  Oleh  karena  itu,  dapat disimpulkan  pada  taraf  signifikansi  5%  bahwa  ada  perbedaan  pandangan  yang  signifikan  di antara para orang tua tentang bagaimana mereka memilih pendidikan pra sekolah untuk anak- anak mereka.(Ananda & Fadhli, 2018, pp. 169–175).

## KESIMPULAN
Pemanfaatan  rumus-rumus  statistik One-Sample  T  Test , Paired  Sample  T  Test dan Independent-Sample  T  Test begitu  juga  dengan  Chi  Kuadrat  sangat  berperan  positif  dalam proses  penelitian  sosial  khususnya  dalam  dunia  pendidikan.  Proses  analisis  bisa  dilakukan dengan manual dan berbantuan aplikasi modern misalnya SPSS.

## DAFTAR PUSTAKA
Ananda, R., & Fadhli, M. (2018). Statistik Pendidikan . CV. Widya Puspita.
Anwar, A. (2009). Statistika untuk Penelitian Pendidikan dan Aplikasinya dengan SPSS dan Excel . IAIT Press.
Ardianti, S. D., & Fakhriyah, F. (2019). Statistik Pendidikan. In \ (Badan Pene).
Arifin, M. B. U. B., & Aunillah. (2021). Buku Ajar Statistik Pendidikan . UMSIDA Press.
Dwi Laksono, A., Haliq, R., Triana, Y., Rafli, M., Ayu Tri Ashshofiah, P., Setiani Putri, R., Studi Teknik Material dan Metalurgi, P., Teknologi Kalimantan, I., Studi Teknik Mesin, P.,  &  Studi  Sistem  Informasi,  P.  (2022).  Analisis  Hasil  Pelatihan  Manajemen  UMKM Kelurahan  Prapatan  dengan  Uji  Statistik  Chi  Square. Jurnal  Abdimas  PHB :  Jurnal Pengabdian Masyarakat Progresif Humanis Brainstorming , 5 (1), 73–82. https://doi.org/10.30591/JAPHB.V5I1.2700
Ergusni.  (2015).  Uji  Hipotesis  Analisis  Beda  Rerata  Dua  Sampel  (Uji-T  Dan T’). Prosiding Semnas Mat-PMat STKIP PGRI Sumatera Barat Padang , 1 (1).
Ernawati.  (2023).  Analisis  Pembelajaran  Daring  Mata  Kuliah  Praktek  dengan  Uji  T Berpasangan  dan  Matriks  Ipa. Syntax  Literate ;  Jurnal  Ilmiah  Indonesia , 8 (10),  5420– 5431. https://doi.org/10.36418/SYNTAX-LITERATE.V8I10.13702
Faradiba. (2020). Penggunaan Aplikasi Spss Untuk Analisis Statistika Program .
Hajaroh, S., & Raehanah. (2022). Statistik Pendidikan (Teori dan Praktik) . Sanabil.
Hutagalung, A. A., Rahayu, A., Anggitasyah, D., Yunisa, F. A., Andini, Q. P., & Sari, R. F. (2023). Mengukur Tingkat Efektivitas Google Drive Dengan Uji Chi Square Dan Cramer (C)  Dalam  Pengarsipan  Dokumen  Amdal. GABDIMAS  Jurnal  Garuda  Pengabdian Kepada
Masyarakat , 1 (1), 16–21. https://journal.aira.or.id/index.php/gabdimas/article/view/600
Imro’ah,  N.,  Kusnandar,  D.,  Debataraja, N.  N.,  Martha,  S.,  Andani,  W.,  Sulistianingsih,  E., Perdana, H., Satyahadewi, N., Tamtama, R., & Rizki, S. W. (2022). Pelatihan Software Minitab  pada  Evaluasi  Hasil  Belajar  Siswa. Jurnal  Pengabdian  Kepada  Masyarakat Nusantara (JPkMN) , 3 (2), 706–712.
Karina,  Efendi,  R.,  &  Chairani,  L.  (2020).  Hubungan  Sistem  Pembelajaran  Daring  Di  Era COVID-19  Terhadap  Kesehatan  Mental  Guru  SD:  Uji  Chi-Square  dan  Dependency Degree. Seminar  Nasional  Teknologi  Informasi  Komunikasi  Dan  Industri , 0 (0),  608. https://ejournal.uin-suska.ac.id/index.php/SNTIKI/article/view/11198
Khoiriyah,  N.,  &  Rusimamto,  P.  W.  (2016).  Implementasi  Model  Pembelajaran  Assurance, Relevance,  Interest,  Assessment,  Dan  Satisfaction  (Arias)  Untuk  Meningkatkan  Hasil Belajar  Pada  Kompetensi  Dasar  Macam-Macam  Rangkaian  Flip-Flop  Siswa  Kelas  X TEI  di  SMK  Negeri  2  Bangkalan. Jurnal  Pendidikan  Teknik  Elektro , 5 (1). https://doi.org/https://doi.org/10.26740/jpte.v5n1.p%25p
Kurnianto  Asep  Setiaji,  E.  (2022). Analisa  Data  Dengan  Paket  Program  Sas . www.indomediapustaka.com
Mahendra,  I.  W.  E.,  &  Parmithi,  N.  nyoman.  (2015). Statistik  Dasar  dalam  Penelitian Pendidikan . Paramita.
Tren dan Isu Penelitian Uji-t dan Chi Kuadrat Dalam Bidang Pendidikan…
Montolalu,  C.  E.  J.  C.,  &  Langi,  Y.  A.  R.  (2018).  Pengaruh  Pelatihan  Dasar  Komputer  dan Teknologi  Informasi  bagi  Guru-Guru  dengan  Uji-T  Berpasangan  (Paired  Sample  T- Test). D’Cartesian , 7 (1), 44–46. https://doi.org/10.35799/DC.7.1.2018.20113
Mundir. (2012). Statistik Pendidikan . STAIN Jember Press.
Nadi, M. A. B., Purba, A., & Zakaria, A. (2018). Analisis Pemilihan Moda Transportasi Rute Tanjung Karang – Bandara Radin Inten Ii . 90–99.
Nazaruddin,  Y.  Y.  (2014). Modul  Pembelajaran  SPSS  (Statistical  Package  for  the  Social Sciences) . Pusat Data dan Statistik Pendidikan Kementerian Pendidikan dan Kebudayaan Republik Indonesia. https://doi.org/10.1016/j.arbres.2008.09.002
Nursalam. (2015). Buku Daras Statistika Pendidikan . Alauddin University Press.
Nuryadi,  Astuti,  T.  D.,  Utami,  E.  S.,  &  Budiantara,  M.  (2017). Dasar-dasar  Statistik Penelitian . Sibuku Media.
Paisal,  P.,  Satyahadewi,  N.,  &  Perdana,  H.  (2021).  Pengembangan  Aplikasi  Statistika Berbasis  Web  Interaktif  Untuk  Analisis  Uji-T. Bimaster :  Buletin  Ilmiah  Matematika, Statistika Dan Terapannya , 10 (3). https://doi.org/10.26418/BBIMST.V10I3.47655
Purwanto, A., Asbari, M., Santoso, T. I., Sunarsi, D., & Ilham, D. (2021). Education Research Quantitative  Analysis  for  Little  Respondents. Jurnal  Studi  Guru  Dan  Pembelajaran , 4 (2), 335–350. https://doi.org/10.30605/jsgp.4.2.2021.1326
Putri, N. W. S., & Suryati, N. K. (2016). Modul Statitika Dengan SPSS .
Rahayu  I  Mariati,  F.,  Rachman  Waluyo,  M.,  &  Ekamila  Wahyundari,  T.  (2020).  Analisis Kepuasan  Optimalisasi  Kinerja  Jaringan  Berbasis  Load  Balancing  dan  Wifi-Offload Menggunakan Uji T Paired (Studi Kasus pada UPN Veteran Jakarta). Jurnal Teknologi Dan Manajemen Industri , 6 (2), 1–6. https://doi.org/10.36040/jtmi.v6i2.3010
Ravis,  M.,  Muhammad,  G.,  &  Arman,  M.  (2019).  Perbandingan  Performansi  Single  Web Server  Dan Multi Web Server Dengan Uji Coba  Paired Sample T Test. Jurnal Sisfokom (Sistem Informasi Dan Komputer) , 8 (2), 116–123. https://doi.org/10.32736/SISFOKOM.V8I2.668
Riani, N. (2022). Pemanfaatan Media Pembelajaran SPSS untuk Meningkatkan Keterampilan Mahasiswa  Mengolah  Data  Statistika. All  Fields  of  Science  Journal  Liaison  Academia and Sosiety , 2 (3), 33–38. https://doi.org/10.58939/afosj-las.v2i3.328
S,  D.  S.,  Rostikawati,  R.  T.,  &  Suryanti,  Y.  (2023).  Pelatihan  Penerapan  E-Modul  Berbasis Anyflip Dalam Meningkatkan Kompetensi Literasi Digital Guru Sekolah Dasar Di Kota Bogor. Community  Development  Journal :  Jurnal  Pengabdian  Masyarakat , 4 (1),  882– 887. https://doi.org/10.31004/CDJ.V4I1.12598
Sheilliarika, W. A., Maryani, S., & Efendi, H. (2021). Pengaruh Membatasi Mobilitas Kereta Api  Guna  Mencegah  Covid-19  Dengan  Uji-T  Berpasangan  (Paired  Sample  T-Test). Jurnal Ilmiah Matematika Dan Pendidikan Matematika , 12 (2), 43–48. https://doi.org/10.20884/1.JMP.2020.12.2.3741
Sudrajat, D. (2020). Pengantar Statistika Pendidikan Disertai Aplikasi Program SPSS . Pusat Kajian Bahasa dan Budaya.
Sugiyono. (2007). Statistika Untuk Penelitian . Alfabeta.
Sugiyono. (2013). Metode penelitian kuantitatif kualitatif dan R&D . Alfabeta.
Supriadi, G. (2021). Statistik Penelitian Pendidikan . UNY Press.
Tetiray, K. J., Nurafriani, & Yusnaeni. (2022). Hubungan Antara Dukungan Orang Tua Dan Tingkat  Stres  Anak  TerhadapBelajar  Online. JIMPK :  Jurnal  Ilmiah  Mahasiswa  & Penelitian Keperawatan , 2 (1), 35–40. https://doi.org/10.35892/JIMPK.V2I1.734
Wardana, A. (2007). Menggunakan SPSS dalam Penelitian Sosial (Modul Metode Penelitian Sosial Budaya).
Yuliani,  S.,  &  Hartanto,  D.  (2019). Statistik  Riset  Pendidikan;  Dilengkapi  Analisis  SPSS . Cahaya Fidaus. http://repository.uir.ac.id/id/eprint/1762
Yunus,  H.,  Barata,  G.,  &  Ibrahim,  A.  (2019).  Analisis  Hubungan  Pemanfaatan  Teknologi Informasi Sebagai Penunjang Prestasi Mahasiswa Fasilkom UNSRI melalui Metode Uji Chi-Square. POSITIF :  Jurnal  Sistem  Dan  Teknologi  Informasi , 5 (1),  28–33. https://doi.org/10.31961/POSITIF.V5I1.667