Dalam regresi linier, uji-t adalah teknik pengujian hipotesis statistik yang digunakan untuk menguji linieritas hubungan antara variabel bebas (Independent) dengan variabel terikat (Dependent), baik regresi linear sederhana ataupun regresi linear multipes (berganda). Dengan kata lain, digunakan untuk menentukan ada tidaknya korelasi linier antara variabel bebas (Independent) dan variabel terikat (Dependent).
Uji-t membantu menentukan apakah hubungan linier ini signifikan secara statistik. Sebagai ilmuwan data, sangat penting untuk memahami mengapa t-statistik digunakan untuk menentukan koefisien model regresi linier.
Mengapa uji-t digunakan dalam model regresi linier? Linearitas hubungan linier dapat ditentukan dengan menghitung statistik uji-t. Statistik uji-t membantu menentukan seberapa linier, atau nonlinier, hubungan linier ini. Model regresi linier digunakan untuk memprediksi nilai suatu variabel kontinu, berdasarkan nilai variabel kontinu lainnya.
Dalam kebanyakan kasus, regresi linier adalah alat yang sangat baik untuk prediksi. Namun, dalam beberapa kasus, linearitas hubungan linier mungkin tidak sesuai. Ini dapat ditentukan dengan memeriksa statistik uji-t.
Dasar Pengambilan Keputusan Uji t Parsial dalam Analisis Regresi
Pertama, berdasarkan nilai Signifikansi (Sig.).
- Jika nilai Sig. < Probabilitas 0,05, artinya ada pengaruh variabel Independent terhadap variabel dependent.
- Jika nilai Sig. > Probabilitas 0,05, artinya tidak ada pengaruh variabel Independent terhadap variabel dependent.
Kedua, berdasarkan perbandingan Nilai t hitung dengan tabel.
- Jika nilai t hitung > t tabel, artinya ada pengaruh variabel Independent terhadap variabel dependent.
- Jika nilai t hitung < t tabel, artinya ada pengaruh variabel Independent terhadap variabel dependent.
Contoh kasus, kita ingin mengetahui apakah ada pengaruh variabel Motivasi (X1) dan variabel Minat (X2) terhadap variabel prestasi (Y). Data penelitian ini mempunyai sampel sebanyak 12 orang. Berikut data dari 12 orang tersebut.
| No | Motivasi (X1) | Minat (X2) | Prestasi (Y) |
| 1 | 75 | 75 | 80 |
| 2 | 60 | 70 | 75 |
| 3 | 65 | 70 | 75 |
| 4 | 75 | 80 | 90 |
| 5 | 65 | 75 | 85 |
| 6 | 80 | 80 | 85 |
| 7 | 65 | 85 | 95 |
| 8 | 80 | 88 | 95 |
| 9 | 65 | 75 | 80 |
| 10 | 80 | 75 | 90 |
| 11 | 60 | 65 | 75 |
| 12 | 67 | 70 | 75 |
Langkah melakukan uji t parsial dalam analisis regresi menggunakan aplikasi SPSS 21, berikut tahapannya:
Langkah Pertama, Melakukan setting pada tab “Variabel View”, pada bagian “Name” tulis Motivasi, Minat, dan Prestasi. Pada bagian “Decimals” ubah menjadi “0 (angkat nol)”, bagian “Label” tuliskan Motivasi (X1), Minat (X2), dan Prestasi (Y). Pada bagian “Measure” pilih “Scale”.
Langkah Kedua, Input nilai masing-masing data Motivasi, Minat, dan Prestasi pada tab “Data View”, berikut setelah data diinput pada tab “Data VIew”.
Langkah Ketiga, Pada menu SPSS pilih Analyze > Regression > Linear.
Akan muncul kotak dialog “Linear Regression”, berikut tampilan dari kota dialog “Linear Regression”.
Langkah Keempat, Pada kota dialog “Linear Regression”, input variabel motivasi (X1) dan Minat (X2) kedalam kotak “Independent(s)”. Sedangkan untuk variabel Prestasi (Y) pada kota “Dependent”. Pada bagian “Method” pilih “Enter”, selanjutnya klik “Statistics …” akan muncul kotak dialog “Linear Regression: Statistics”.
Langkah Kelima, Pada kotak dialog “Linear Regression: Statistics”, centang “Estimates” dan “Model Fit” kemudian klik “Continue”. Anda akan kembali pada kotak dialog “Linear Regression”.
Langkah Keenam, Klik “Ok” pada kotak dialog “Linear Regression”.
Hasil output SPSS
Variables Entered/Removeda
Model Summary
ANOVAa
Coefficientsa
Uji T Parsial Variabel Motivasi (X1)
Uji t pertama dilakukan untuk mengetahui apakah ada pengaruh Motivasi (X1) terhadap Prestasi (Y). Berdasarkan tabel output SPSS “Coeddicientsa” diperoleh nilai Sig. 0,669 dan t hitung 0,441, dapat disimpulkan bahwa tidak ada pengaruh motivasi (X1) terhadap prestasi (Y). Hal ini dikarenakan
- Nilai Sig. 0,669 > Probabilitas 0,05
- T hitung 0,441 < T tabel 2,262.
Uji T Parsial Variabel Minat (X2)
Uji t pertama dilakukan untuk mengetahui apakah ada pengaruh Motivasi (X1) terhadap Prestasi (Y). Berdasarkan tabel output SPSS “Coefficientsa” diperoleh nilai Sig. 0,001 dan t hitung 4,932, dapat disimpulkan bahwa ada pengaruh minat (X2) terhadap prestasi (Y). Hal ini dikarenakan
- Nilai Sig. 0,001 < Probabilitas 0,05
- T hitung 4,932 > T tabel 2,262.
Kesimpulan, berdasarkan hasil uji t parsial variabel Motivasi (X1) dan Minat (X2) dapat kita simpulkan bahwa:
- Variabel Motivasi (X1) tidak berpengaruh terhadap Pretasi (Y)
- Variabel Minat (X2) berpengaruh terdapat Prestasi (Y)