Uji T Dua Sampel Tidak Berpasangan: Hasil Panen Tomat BioSubur vs NutriPrima

Memasukkan Data

# Data hasil panen masing-masing kelompok (dalam kg per petak)
bio_subur <- c(4.0, 5.5, 4.2, 5.3, 4.5, 5.0, 4.6, 5.1)
nutri_prima <- c(5.2, 4.5, 5.5, 4.8, 5.0, 5.3, 4.6, 5.4, 4.7, 5.0)
alpha <- 0.10

# Tampilkan data
data.frame(
  Kelompok = c(rep("BioSubur", length(bio_subur)), rep("NutriPrima", length(nutri_prima))),
  Hasil_Panen = c(bio_subur, nutri_prima)
)

##      Kelompok Hasil_Panen
## 1    BioSubur         4.0
## 2    BioSubur         5.5
## 3    BioSubur         4.2
## 4    BioSubur         5.3
## 5    BioSubur         4.5
## 6    BioSubur         5.0
## 7    BioSubur         4.6
## 8    BioSubur         5.1
## 9  NutriPrima         5.2
## 10 NutriPrima         4.5
## 11 NutriPrima         5.5
## 12 NutriPrima         4.8
## 13 NutriPrima         5.0
## 14 NutriPrima         5.3
## 15 NutriPrima         4.6
## 16 NutriPrima         5.4
## 17 NutriPrima         4.7
## 18 NutriPrima         5.0

Melakukan Uji T Dua Sampel Tidak Berpasangan

# Lakukan uji t dua sampel tidak berpasangan (satu sisi: BioSubur < NutriPrima)
hasil_uji <- t.test(bio_subur, nutri_prima, alternative = "less", var.equal = FALSE)

# Ekstrak hasil uji
t_hitung <- hasil_uji$statistic
p_value <- hasil_uji$p.value
df <- hasil_uji$parameter

# Hitung t-kritis (karena uji satu sisi, lower tail)
t_kritis <- qt(p = alpha, df = df, lower.tail = TRUE)

Interpretasi Hasil

cat("--- Hasil Uji & Interpretasi Lengkap ---\n\n")

## --- Hasil Uji & Interpretasi Lengkap ---

cat("Data Sampel BioSubur:", paste(bio_subur, collapse = ", "), "\n")

## Data Sampel BioSubur: 4, 5.5, 4.2, 5.3, 4.5, 5, 4.6, 5.1

cat("Data Sampel NutriPrima:", paste(nutri_prima, collapse = ", "), "\n")

## Data Sampel NutriPrima: 5.2, 4.5, 5.5, 4.8, 5, 5.3, 4.6, 5.4, 4.7, 5

cat(sprintf("Rata-rata BioSubur (x̄₁): %.2f\n", mean(bio_subur)))

## Rata-rata BioSubur (x̄₁): 4.78

cat(sprintf("Rata-rata NutriPrima (x̄₂): %.2f\n", mean(nutri_prima)))

## Rata-rata NutriPrima (x̄₂): 5.00

cat("--------------------------------------------\n")

## --------------------------------------------

cat("Hipotesis Nol (H0): μ_BioSubur ≥ μ_NutriPrima\n")

## Hipotesis Nol (H0): μ_BioSubur ≥ μ_NutriPrima

cat("Hipotesis Alternatif (H1): μ_BioSubur < μ_NutriPrima\n")

## Hipotesis Alternatif (H1): μ_BioSubur < μ_NutriPrima

cat("--------------------------------------------\n")

## --------------------------------------------

cat(sprintf("Tingkat Signifikansi (α): %.3f\n", alpha))

## Tingkat Signifikansi (α): 0.100

cat(sprintf("T-Hitung (t-statistic): %.4f\n", t_hitung))

## T-Hitung (t-statistic): -1.0310

cat(sprintf("T-Kritis (t-critical): %.4f\n", t_kritis))

## T-Kritis (t-critical): -1.3597

cat(sprintf("P-value: %.4f\n", p_value))

## P-value: 0.1619

cat("--------------------------------------------\n\n")

## --------------------------------------------

# Keputusan berdasarkan P-Value
cat("Keputusan berdasarkan P-Value:\n")

## Keputusan berdasarkan P-Value:

if (p_value <= alpha) {
  cat(sprintf("Karena P-value (%.4f) <= alpha (%.3f), maka Hipotesis Nol DITOLAK.\n", p_value, alpha))
} else {
  cat(sprintf("Karena P-value (%.4f) > alpha (%.3f), maka Hipotesis Nol GAGAL DITOLAK.\n", p_value, alpha))
}

## Karena P-value (0.1619) > alpha (0.100), maka Hipotesis Nol GAGAL DITOLAK.

# Keputusan berdasarkan T-Statistik
cat("\nKeputusan berdasarkan T-Statistik:\n")

## 
## Keputusan berdasarkan T-Statistik:

if (t_hitung <= t_kritis) {
  cat(sprintf("Karena T-Hitung (%.4f) <= T-Kritis (%.4f), maka Hipotesis Nol DITOLAK.\n", t_hitung, t_kritis))
} else {
  cat(sprintf("Karena T-Hitung (%.4f) > T-Kritis (%.4f), maka Hipotesis Nol GAGAL DITOLAK.\n", t_hitung, t_kritis))
}

## Karena T-Hitung (-1.0310) > T-Kritis (-1.3597), maka Hipotesis Nol GAGAL DITOLAK.

# Kesimpulan Akhir
cat("\nKESIMPULAN:\n")

## 
## KESIMPULAN:

if (p_value <= alpha) {
  cat("Dengan tingkat kesalahan 10%, terdapat cukup bukti statistik bahwa rata-rata hasil panen tomat dengan pupuk BioSubur lebih rendah dibandingkan dengan NutriPrima.\n")
} else {
  cat("Dengan tingkat kesalahan 10%, tidak terdapat cukup bukti statistik bahwa rata-rata hasil panen BioSubur lebih rendah dari NutriPrima.\n")
}

## Dengan tingkat kesalahan 10%, tidak terdapat cukup bukti statistik bahwa rata-rata hasil panen BioSubur lebih rendah dari NutriPrima.