Panduan ini Saya buat karena masih banyak pengunjung M Jurnal yang bertanya-tanya tentang Kenapa Nilai T Hitung Negatif yang menyebabkan tidak berpengaruh Signifikan ?
Padahal sebelumnya, Saya menjelaskan bahwa pengujian hipotesis dari t hitung vs t table akan sama hasilnya dengan sig. vs alpha penelitian.
Nah faktanya, jika t hitung bernilai negatif, sudah pasti Anda akan menerima H0 (tidak signifikan). Sementara itu, dalam keadaan tertentu, bisa jadi sig vs alpha penelitian menolak H0 (signifikan).
Hasilnya jadi tidak sama bukan ? Nah… untuk itulah Panduan ini Saya susun…
T HITUNG NEGATIF, BUKAN BERARTI TIDAK SIGNIFIKAN
ROLAN MARDANI
Daftar Isi Konten:
Hasil t hitung vs t tabel Sudah Pasti Sama dengan Hasil Sig vs Alpha Penelitian
Pada dasarnya, pengujian hipotesis bisa menggunakan 2 cara yaitu membandingkan t hitung vs t tabel dan membandingkan nilai sig vs alpha penelitian (dalam sofware E-Views Prob. vs Alpha).
Kedua metode ini SUDAH PASTI memberikan hasil yang sama ! Tidak mungkin beda…
Hanya saja ada kekeliruan pengambilan nilai t table dan menggunakan nilai t hitung yang salah apabila t hitung bernilai negatif.
Hasil Sig. vs Alpha SUDAH PASTI sama dengan t hitung vs t tabel
rolan mardani
Jadi jika hasil Sig. vs Alpha adalah menolak H0 (signifikan), maka sudah pasti hasil t hitung vs t tabel juga menolak H0 (signifikan).
Permasalahannya, Tidak Ada T Tabel yang Bernilai Negatif…
Bagaimana bisa jika t hitung bernilai negatif sedangkan t tabel bernilai positif memberikan hasil “Signifikan” ? Ternyata inilah sumber masalahnya…
Coba Anda lihat pada Tabel Distribusi T. Tidak ada satupun angka negatif disana. Semua bernilai positif meskipun Anda menggunakan Alpha 5% ataupun 1% sekalipun.
Sebelumnya pada SUB-BAB Hipotesis (lihat Pintasan Panduan), Saya sudah menjelaskan bahwa ada 2 jenis Pengujian Hipotesis yaitu Uji 1 sisi dan Uji 2 sisi.
Coba pahami konsep kedua jenis pengujian ini terlebih dahulu…
Pahami Uji 1 Sisi (One Tailed) dan 2 Sisi (Two Tailed)
Pengujian 2 sisi (Two-Tailed Test) dilakukan terhadap 2 sisi kurva (kiri dan kanan). Jika alpha penelitian Anda 5%, maka 2.5% akan berada disisi kiri dan 2.5% sisanya di sisi kanan.
Penting! Pastikan Anda memahami makna dari Alpha pada penelitian. Sebelumnya sudah Saya bahas pada SUB-BAB Kesalahan Uji Hipotesis (Lihat Pintasan Panduan)
Sementara itu, pengujian 1 sisi (One-Tailed Test) dilakukan terhadap 1 sisi kurva. Mudah-mudahan gambar berikut dapat menjelaskan maksud uji ini:
Dengan uji 1 sisi, Anda akan mengalokasikan seluruh alpha (0.05 jika Anda menggunakan Alpha 5%) ke salah satu sisi pengujian.
FYI, pengambilan nilai t tabel pada tabel distribusi T untuk uji 1 sisi tidak sama dengan uji 2 sisi. Ini akan tergantung dengan Alpha penelitian yang Anda gunakan.
Okee… yang diatas adalah teori nya… Dari pada bingung, sekarang kita coba praktikkan, bagaimana cara pengujian hipotesis jika t hitung bernilai negatif.
Cara Pengujian Hipotesis Jika t Hitung Bernilai Negatif ?
Misalnya, Saya melakukan penelitian dengan judul Pengaruh Kurs, Inflasi, dan CPO terhadap IHSG. Periode penelitian = 30 Bulan. Berarti ada 30 sample per masing-masing variabel. Dan hasil uji t tampak seperti gambar berikut:
Ada 2 variabel dengan t hitung bernilai negatif (Variabel Kurs dan Inflasi). Sedangkan variabel CPO memiliki t hitung bernilai positif.
Saya akan bahas 1 per 1…
#1 Jika T hitung Negatif < T Tabel dan Sig < Alpha (Variabel Kurs)
Pertama-tama, fokus dahulu ke hasil uji t variabel Kurs. Pada Kolom Sig. Hasil uji t variabel Kurs menunjukkan ada pengaruh signifikan antara Kurs dengan IHSG (0.014 < 0.05) atau Tolak H0.
Sementara t hitung Variabel Kurs bernilai negatif yaitu -2.638. Selanjutnya, tentu Anda mengambil nilai t tabel dengan df = 30 – 3 = 27 pada alpha 0.05 yaitu sebesar 2.052.
Jika Anda langsung membandingkan t hitung vs t tabel, tentu hasilnya t hitung < t tabel (-2.638 < 2.052). Dengan kata lain, Kurs tidak berpengaruh Signifikan terhadap IHSG.
Tentu hasilnya bertolak belakang dengan hasil sig. vs alpha. Jika Anda menemukan t hitung negatif seperti ini, sedangkan sig < alpha, maka solusinya lakukan uji 1 sisi seperti berikut:
Total Waktu: 1 menit
Tentukan Degree of Freedom (df) dengan rumus =n-k.
yang mana n adalah jumlah sample (dalam contoh ini 30). Dan k adalah jumlah variabel bebas (dalam contoh ini ada 3). Sehingga degree of freedom untuk contoh ini = 30 – 3 = 27. Simpan dulu angka ini.
Ambil nilai t table berdasarkan probabilitas One-Tailed test
Dalam tabel distribusi t, Anda akan menemukan 2 baris header yang membedakan antara uji 1 sisi dengan 2 sisi seperti gambar berikut:
Baris pertama = Alpha untuk One-Tailed. Sedangkan baris ke dua = Alpha untuk Two-Tailed. Nah, t hitung negatif menggunakan uji 1 sisi. Jadi, gunakan nilai berdasarkan header kolom One-Tailed. Misalnya Alpha penelitian adalah 0.05, maka gunakan t tabel pada Kolom 0.05 berdasarkan One-Tailed (lingkaran biru).
Sementara jika menggunakan uji 2 sisi (t hitung positif), gunakan nilai pada Kolom 0.05 berdasarkan Two-Tailed (lingkaran merah).
Ambil nilai berdasarkan degree of freedom
Dalam contoh ini, df = 27. Jadi nilai t table One-Tailed yang tepat adalah 1.703. Jangan bingung ! Cara membandingkannya ada pada tahap ke 4.
Gunakan Nilai Absolute dari t hitung dan bandingkan dengan t tabel
Dalam contoh ini, t hitung = -2.638. Anda hanya perlu menggunakan angkanya saja (abaikan simbol negatif) sehingga t hitung menjadi = 2.638. Ini berlaku untuk uji 1 sisi.
Sudah terlihat jelas kesimpulannya… t hitung > t tabel 2.638 > 1.703, artinya tolak H0. Dengan kata lain, terdapat pengaruh signifikan antara variabel Kurs terhadap IHSG.
Jadi apa kesimpulannya ? Hasil pengujian: Sig < Alpha dan t hitung > t tabel = Sama-sama Signifikan.
#2 Jika T hitung Negatif < T Tabel dan Sig > Alpha (Variabel Inflasi)
Jika dipikir lagi, tidak ada masalah dengan hasil uji t variabel ini. Hasilnya sama-sama tidak signifikan (terima H0).
Namun perlu Saya tekankan… Ketika membandingkan nilai t hitung vs t tabel, Anda harus menggunakan nilai absolute dari t hitung tersebut dan gunakan nilai pada Kolom Alpha One-Tailed sesuai dengan Alpha Penelitian Anda serta sesuaikan pula dengan df.
Jadi pada pengujian hipotesis pada variabel Inflasi ini adalah…
- t hitung -0.612 menjadi 0.612.
- t tabel pada Kolom Alpha 0.05 One-Tailed dengan df 27 = 1.703
Kesimpulannya, t hitung vs t tabel = 0.612 < 1.703. Sedangkan berdasarkan sig. vs alpha = 0.546 > 0.05. Artinya, variabel Inflasi tidak berpengaruh signifikan terhadap IHSG (terima H0).
#3 Jika T hitung > T Tabel dan Sig < Alpha (Variabel CPO)
Tidak banyak yang bisa Saya bahas untuk variabel CPO. Karena Saya rasa tidak ada hal-hal yang menjadi kekeliruan dalam uji hipotesis variabel ini.
Dari contoh, t hitung = 2.314. Sedangkan Sig = 0.029.
Berhubung t hitung bernilai positif, Anda bisa menggunakan Uji 2 sisi.
Selanjutnya, bandingkan dengan nilai T Tabel berdasarkan Kolom Alpha Two-Tailed 0.05 yang sesuai dengan nilai df pada contoh ini (27). Jadi didapatlah nilai t tabel sebesar 2.052 (Alpha Two-Tailed).
Kesimpulannya:
- t hitung vs t tabel = 2.314 > 2.052
- sig vs alpha = 0.029 < 0.05
Artinya: Tolak H0. Dengan kata lain, variabel CPO berpengaruh signifikan terhadap IHSG.
Note: Saya harap hasil pengujian dari ketiga contoh di atas dapat memberikan gambaran kepada Anda bahwa Hasil Uji t berdasarkan t hitung vs t tabel akan sama dengan hasil berdasarkan sig vs alpha.
Jadi tidak mungkin hasil pengujian dari ke dua metode tersebut memberikan hasil yang berbeda. Karena memang tujuan ke dua metode tersebut sama-sama untuk mengetahui signifikan atau tidak.
Dan Anda bebas memilih menggunakan metode yang mana.
Mau menggunakan t hitung vs t tabel ? Boleh…
Mau menggunakan sig vs alpha ? Juga boleeh… Pilih saja salah satu.
Yang terpenting, tau prosedurnya seperti apa. Terutama yang selama ini menjadi kekeliruan: perbandingan t hitung vs t tabel jika t hitung bernilai negatif.
Pintasan Panduan Problem dan Solusi Skripsi
- Tidak Signifikan ?: Apakah penelitian harus signifikan ? Lihat jawaban dan solusinya.
- Variable Dominan: Cara menentukan Variable Paling Dominan dalam Penelitian Regresi Linier (Sederhana, Berganda, Data Time Series, Cross Section maupun Data Panel).
- Kesalahan Uji Hipotesis: Belajar Dasar-dasar Kesalahan Dalam Pengambilan Keputusan dari Pengujian Hipotesis (uji 1 sisi atau 2 sisi).
- t hitung Negatif: (Anda Disini).
- Positif / Negatif Signifikan: Apa maksud dari Positif / Negatif Signifikan ? (Wajib Pahami Materi ini).
- R Square Rendah: Solusi jika nilai R Square terlalu rendah.
- Normalitas: Cara menyembuhkan Normalitas
- Multikolinearitas: Cara menyembuhkan Multikolinearitas
- Autokorelasi: Cara menyembuhkan Autokorelasi
- Heterokedastisitas: Cara menyembuhkan Heterokedastisitas
Apabila t negatif dan menggunakan one tailed, lalu bagaimana dengan B yang juga bernilai negatif?
Itu arah hubungan.
Saya rasa kakak udah sering nemu hasil seperti ini: “Variabel X berpengaruh positif signifikan terhadap Y” atau “X berpengaruh negatif signifikan terhadap Y”.
Atau sejenis nya yang menyertakan arah hubungan (Positif / Negatif).
Berarti jika t dirubah menggunakan one tailed apakah arah hubungan tetap negatif?
Lalu bagaimana nilai koefisien regresinya? Apakah tetap atau bagaimana? Jika kasusnya sama dengan variabel kurs diatas
t hitung menentukan apakah berpengaruh signifikan atau tidak
Arah hubungan dilihat dari nilai Beta.
Nilai Beta ini yang dimasukkan kedalam persamaan regresi Y = a + B1X1 +B2X2 …..
Sesuai variabel KURS di atas… Jadi…
KURS berpengaruh negatif terhadap IHSG (-0.047). Artinya: Apabila KURS naik 1% (dengan asumsi variabel lain tetap), maka IHSG menurun sebesar 0.047%.
Hasil ini signifikan pada alpha 5% berdasarkan hasil uji t (t hitung > t tabel = 2.638 > 1.703).
Kurang lebih gitu kesimpulannya.
Salam kak, mau nanya dong kak. Skripsi saya betanya negatif tapi ga berpengaruh signifikan. harusnya secara logika betanya positif kak, jadi semakin tinggi tingkat maturitas pemerintahan elektronik, kinerja pemda semakin baguuus. Nah, saya gada referensi penelitian sebelumnya juga karna ini penelitian pertama yg mengaitkan antara maturitas pemerintahan elektronik dengan kinerja pemda. H1 saya terdapat pengaruh signifikan maturitas terhadap kinerja pemda (tidak pakai arah negatif positifnya kak), tapi ttp aja di model regresinya negatif. saya mau kasih alasan di kesalahan pemilihan sampel kak, tapi masalahnya variabel satunya, yg transparansi signifikan positif jadi dia fine2 aja kak. Saya bikin penjelasannya gimana ya kak? terus kalo beta negatif tapi ga signifikan bisa dimaafkan kah kak?
Terimakasih kak 😀
Bukan masalah juga Kakak… kan ga berpengaruh juga… Jadi pengaruh negatif itu ga bisa digunakan.
Tapi… kalo seandainya hasilnya berpengaruh negatif signifikan… juga ga masalah…
Mudah-mudahan ini bisa jadi tambahan wawasan baru…
“Harusnya secara logika betanya positif kak, jadi semakin tinggi tingkat maturitas pemerintahan elektronik, kinerja pemda semakin baguuus”
Ini sama saja dengan sebuah hipotesis yang harus dibuktikan kebenarannya.
Untuk membuktikan kebenaran dari hipotesis kan harus pake salah satu uji statistik. Salah satunya uji t.
Terus ketika uji t sudah memberikan hasil, kenapa Kita malah tidak terima ? Padahal udah jelas bahwa uji t ini yang akan digunakan untuk membuktikan kebenaran dari hipotesis.
Uji t itu perhitungannya berdasarkan data loh kak. Bukan seperti logika kita yang akan mempertimbangkan teori yang ada atau keadaan yang dipahamai benar selama ini.
Regresi, uji t, uji F dsb. ga akan mempertimbangkan teori apa yang kita gunakan atau variabel apa yang kita gunakan. Mereka hanya mengolah data…
Kalo data mengatakan itu hasilnya… yaa itu lah hasilnya…
Kalo mau tau apa sih yang membuat hasilnya berbeda dengan teori (misalnya menjadi pengaruh negatif), yaaa dari data nya… Kan data nya yang diolah… Termasuk juga itu… pemilihan sample. Meskipun hasil variabel X2 fine2 aja (menurut kakak).
Orang yang menemukan teori tersebut menggunakan data apa sehingga teori ini bisa terbentuk ? Tentu data nya beda dengan data yang kakak gunakan.
Note: Data itu bukan variabel loh ya…
Terus, sample nya sama ga ? Biasanya teori-teori baru akan terbentuk dari penelitian yang menggunakan sample besar.
Karena kata kakak tidak ada penelitian terdahulu yang mendukung… Cari aja justifikasinya, kenapa itu hasilnya…
Cara yang paling mudahnya, bisa lihat dari trend data X1 dan bandingkan dengan data Y.
Pengaruh negatif biasanya terbentu karena variabel X dan Y memiliki trend yang berlawanan. Seperti ini:
X cenderung meningkat dan Y cenderung menurun.
Atau…
X cenderung menurun dan Y cenderung meningkat.
Hallo ka mau bertanya terkait hasill skripsiku juga.
Hasil regresi analisis berganda coefficent beta adalah 0,090 (positif), namun untuk hasil uji t, t hitung < t tabel yaitu 0,982<1,976. Untuk manarik kesimpulan nya seperti apa ya menurut kk?. Saya masih bingung.
Sedangkan Asumsi saya saat ini berpengaruh positif namun tidak signifikan.
Apakah itu asumsi yg tepat ya ka?. Dan terus H0 diterima atau ditolak ya ka?
Berpengaruh positif tidak signifikan.
H0 diterima.
Kan bunyi H0 tidak signifikan.
Mungkin Panduan Interpretasi Model Regresi SPSS bisa ngebantu.
Ka saya ingin bertanya kalau t hitung saya -1,963 dan t tabel 1,660 menggunakan one tailed berarti itu tetap berpengaruh ya ka dan juga untuk argumen kuat ke dosennya seperti apa ya ka dan gambar kurvanya berarti gimana ka
Kak kalau Thitung saya -0,406 dan Ttabel saya 1,98525 dan sig saya 0.686 > 0.05 pembahasanya seperti apa ya kak? Saya bingung apakah tidak berpengaruh positif dan tidak signifikan?
Udah jelas…
sig > alpha (0.686 > 0.05)
t hitung < t tabel (0.406 < 1.98525). Tidak Berpengaruh Signifikan.
Negatif / positif dari t hitung bukan menunjukkan arah hubungan.
Jadi ga ada bahas positif atau negatif dari sana.
Liat positif / negatif dari nilai coefficient B (kalo SPSS). Kalo E-Views dari nilai Coefficient.
Ka izin bertanya dengan kasus kurs diatas.. Dgn permsalahan yg bgtu.. Kalau ditanya bersumber dr buku mana ya ka? Semoga djwb ya ka .. Terimkasih
ka mau tanya t hitung> t tabel tapi nilai sig nya 0,097 yg mana lebih besar dari 0,05 dan nilai coefficient beta nya positf. nah ini gimana ya interpretasi nya?
0,097 > 0,05. Jadi tidak signifikan.
Seharusnya t hitung < t tabel. Berapa nilai t hitung dan t tabel nya ?
Kak, kalau bunyi hipotesisnya seperti ini “faktor jaminan berpengaruh positif dan signifikan terhadap kepuasan pelanggan” berarti menggunakan uji 1 arah atau 2 arah kak? kemudian kalau nanti didapatkan nilai t hitungnya negatif, berarti kesimpulannya menjadi berpengaruh negatif dan signifikan ya kak?
Iya uji 1 sisi. Tapi hipotesisnya mesti disesuaikan lagi kak.
Jika Hipotesis Alternatif menyatakan “Ada pengaruh positif dan signifikan”, maka Hipotesis N0l (H0) harus menyatakan “Tidak ada pengaruh positif signifikan”. Jadi bukan berpengaruh negatif signifikan atau semacamnya.
Kalau hasil uji statistik (misal uji t) menyatakan berpengaruh signifikan tapi negatif, maka terima H0. Jadi variabel X tidak berpengaruh positif signifikan terhadap Y.
Atau jika hasilnya menyatakan x berpengaruh positif signifikan terhadap Y, maka Tetap terima H0, yaitu tidak ada pengaruh positif signifikan. Meskipun hasilnya menyatakan berpengaruh signifikan. Ini dalam hipotesis disertakan arah hubungan (positif / negatif).
Jadi, H0 hanya akan di tolak jika hasil uji statistik menunjukkan Berpengaruh Positif Signifikan.
Bang bisa sertain penjelasanya beradasarkan para ahli atau link bukunya please
Kk izin bertanya ?bagaimana solusi terbaik ya jika setelah dlakukan uji t slah satu dri hipotesis tidak berpengaruh secara signifikan atau sig > 0,05 serta t hitung < t tabel ? gimana pencerahannya ya kk?
Ga signifikan ga masalah kak. Cari aja alasan atau justifikasi kenapa itu bisa terjadi.
hai kak, izin bertanya. kalau Hipotesis yang saya ajukan H1 = X1 berpengaruh positif terhdap Y. lalu setelah saya uji T, ternyata menunjukkan hasil X1 berpengaruh negatif terhadap Y. kalau egitu bagaimana hipotesis nya ya kak? apakah h0 diterima dan H1 di tolak atau Ho di tolak dan H1 di terima?
terimakasih sebelumnya
H0 diterima – H1 ditolak… Meskipun hasilnya berpengaruh signifikan.
Seharusnya kalau menyertakan arah hubungan dalam hipotesis alternatif atau H1, maka H0 harus berbunyi arah sebaliknya. Jadi H0 hanya akan ditolak jika hasil penelitian benar-benar sama dengan H1. Selain dari itu, Terima H0.
Kak klau :
T-hitung > T-tabel (-1,806998 > 1,66140)
Sig > alpha (0,0752 > 0,05)
Jdi itu gimana ya kk..saya bingung.. klau diliat dri ttabel dan thitungnya..itu signifikan karena yg negative itu kan gk di pake trus klau liat dri pengaruhnya ..itu gk berpengaruh krena nilainya lbh dri 0.05
Jdi, apa itu tidak berpengaruh dan signifikan..atau gimana ya kk?
t hitung vs t tabel, tujuan nya sama aja dengan Sig vs Alpha, yaitu mencari tahu apakah “Berpengaruh signifikan” atau “tidak berpengaruh signifikan”.
Oh ya, itu kan hasil perbandingan dari kakak di atas kan bertentangan tuh. Seharus nya hasil ny bakal sama aja. Coba cek lagi bener2 nilai t tabel nya. Atau coba screenshot hasil uji t sama nilai degree of freedom nya. Terus upload ke google drive. Ntar link gambar nya share ke sini. Biar Saya bantu cek.
https://drive.google.com/file/d/1syfug52iM5KgaFheNPHSxotLhpbf52Mu/view?usp=drivesdk
https://drive.google.com/file/d/1t0Sl-dHoLXKv4Ce_xM6_GUiCNtfg_WIQ/view?usp=drivesdk
Itu kak.. mohon bantuannya🙏
Saya minta akses nya ya
ka boleh minta penjelasannya beradasarkan para ahli atau bukunya tidak?
Halo kak,Selamat malam
Izin bertanya kak
Jika awalnya nilai t hitung (-2600) 0.05 dan jika saya menggunakan
Jika T hitung Negatif Alpha menjadi nilai t hitung – 2600 = 2600
Maka menjadi nilai t hitung 2600 > t tabel (1.997)seharus nya kan sudah berpengaruh signifikan kak tapi lihat dari
Nilai signifikansi nya 0.012 > 0.05
Jadi itu bagaimana ya kak,mohon bantuannya kak🙏
0.012 lebih kecil dari 0.05 kak (0.012 <0.05).
0.05 itu sama aja dengan 0.050 atau 0.0500 atau 0.05000 dst.
Coba aja kurangi 0.05 dengan 0.012 pake Kalkulator Scientific M Jurnal.
Hasilnya pasti sisa 0.038.
Kalo hitung 0.050 – 0.012, hasil nya juga sama 0.038. Gitu juga 0.0500 – 0.012 = 0.038. Itu konsep bilangan desimal. Ga sama dengan satuan, puluhan, maupun ribuan dst.
Berarti yang awal nya tidak berpengaruh signifikan jadi bisa berpengaruh dengan cara ini kan kak?
Kalau dibuat dalam skripsi itu gimana kak,boleh minta referensi nya ga kak?
Terimakasih sebelumnya kak🙏
Hallo kak, izin tanya. Utk hasil uji f aku, t hitung -1,637, t tabel 1,997138. Dengan nilai sig 0,107. Dan nilai beta negatif.Utkk kesimpulannya itu bagaimana kak? Dosenku minta utk ada hasil positif/negatifnya.
Untuk kak Siti…
Ya ga perlu pake referensi apapun. Wong arti bilangan desimal dalam matematika kan emang gitu.
0.012 itu lebih kecil dari 0.05.
Jadi ini bukan cara bikin yg ga berpengaruh jadi berpengaruh.
Emang udah dari awal penelitian kakak ini berpengaruh.
Coba tambahin aja kata2 nya kak Lina
X berpengaruh negatif tidak singifikan terhadap y
Maksud saya ada ga kak referensi atau buku yang menjelaskan bahwa jika menggunakan uji 1 sisi (one-tailed) itu yg awalnya t hitung negatif tapi dengan menggunakan uji itu jadi positif .
Sama satu lagi kak jika dalam skripsi saya menggunakan 5 variabel independent, terdapat 3 variabel bernilai t hitung positif menggunakan uji 2 sisi dan 2 variabel t hitung nya negatif menggunakan uji 1 sisi,nantinya kan t tabel nya jadi berbeda kak,itu gapapa kak dalam skripsi?
Maaf banyak tanya ya kak😂
Walaupun itu tidak berpengaruh, kesimpulannya jadi berpengaruh negatif tidak signifikan kak?
Bukan tidak berpengaruh positif tidak signifikan?
Kak, kenapa ini jawabannya berpengaruh negatif tidak signifikan? Dari hasil t hitung -1,637, t tabel 1,997138. Dengan nilai sig 0,107. Dan nilai beta negatif. Kenapa tuh kak?
Hallo kak, mau tanya kalau hasil t hitung sebesar -12.784 dan sih sebesar 0.000, dan t tabel adalah 2.03452 ini cara jelasinnya gimana ya kak?? Apakah berpengaruh negatif dan signifikan?? Bagaimana penjelasan yang bagus untu ini kak:)
Pengaruh negatif atau positif bisa dilihat dari nilai beta. Kalo signifikan atau tidak signifikan, gunakan perbandingan t hitung vs t tabel atau nilai sig vs alpha penelitian
Cara hitung nilai sig itu gimana ka?
Halo kak, aku lagi penelitian pake sempls. Untuk hasil pengujian didapatkan nilai koefisien 0,462 dengan nilai p-value <0,001, dimana hasil tersebut bertentangan dengan hipotesis yang ada yang menghendaki memiliki nilai yang positif. Untuk hal tersebut hipotesis yang ada dapat diterim atau tidak ya kak? Terimakasih banyak kak
Maaf kak izin bertanya, hipotesis saya berbunyi X3 berpengaruh negatif terhadap Y. Hasil regresi, t hitung > t tabel ( 3.238 > 1.660 ) dan sig. < 0.05 ( 0.0018 < 0.05 ) yang berarti x berpengaruh terhadap y. Tetapi nilai koefisien nya itu positif. Apakah itu kesimpulannya x berpengaruh positif dan signifikan terhadap y atau gimana kak?
Terima Kasih
Halo kak, saya menggunakan uji satu arah positif. Kalau nilai t hitung > t tabel dan prob<signifikansi berarti kan keputusannya berpengaruh positif signifikan. Tapi coefficient nya berlambang negatif. Jadi kesimpulannya bagaimana ya? apakah tetap berpengaruh positif atau menjadi negatif? Terima kasih kak sebelumnya
Izi bertanya kak, apabila uji t menggunakan one tailed apakah untuk uji yg lainnya harus sama menggunakan one tailed??
izin untuk bertanya kak, untuk penelitian saya uji t nilai t hitungnya minus kak yaitu sebesar -3,072 tetapi nilai f tabelnya sebesar 1,987 jadi kesimpulannya tetap sama t hitung>t tabel (-3,072>1,987) hanya saja nilai t hitungnya minus kak, itu bagaimana ya kak untuk kesimpulannya?sedangkan nilai signifikannya sebesar 0,003 yaitu lebih kecil dari 0,05
Hallo kak.. izin bertanya,. kenapa nilai T Statistik dan nilai P Value tidak ada ya? masalahnya apa ya? mohon bantuannya..
Hallo kak,. mohon bantuan.. nilai P Value dan T Statistik tidak ada nilainya itu sebabnya apa yah?
Halo, Kak. Bagaimana bila menggunakan variabel pemoderasi dengan koefisien regresi diperoleh B negatif, dan alpha signifikan. Saya menggunakan WarpPLS.
Maaf izin bertanya kak, Variabel X saya memiliki
sig 0,005 < 0,05 dan
Nilai t hitung -2,883 < t tabel 1,97852. Coeficients Beta positif. Itu hasilnya jdi gmn ya?
Maf ralat kak, Variabel X saya memiliki
sig 0,005 < 0,05 dan
Nilai t hitung -2,883 < t tabel 1,97852. Coeficients Beta negatif. Itu hasilnya jdi gmn ya?
© MJURNAL.COM | Jangan lupa menyertakan sumber: https://mjurnal.com/skripsi/t-hitung-negatif-signifikan/#comment-4193
Kak minta sumber literatur dr buku atau jurnal mana ya? Terimakasih sebelumnya
Kak ijin bertanya jadi permasalahan pada penelitian saya sama dengan variabel kurs pada artikel ini, tetapi saya menggunakan rumus df = n-k-1 jadi nantinya menggunakan sisi two tailed, jadi thitung saya -2,049, sedangkan t tabelnya 2,013 dengan sig 0,046<0,05, apakah nanti nilai thitung saya langsung bisa jadi positif dengan teori pada artikel ini, apa harus mengganti dengan pengujian sisi (one tailed)?
izin bertanya kak:
X1 nya
thitung > ttabel yaitu -6.553 < 1.97214
probabilitas signifikansi 0,000 < 0,05
apakah ini maksudnya berpengaruh secara negatif signifikan?
X2 dan X3 positif signifikan
untuk hipotesis secara simultannya seperti apa ya kak kira2?
terus ada referensi jurnal yang serupa kah?
makasih pencerahannya kak
Siang kak, kak mau tanya nih tentang skripsiku.. Jadi skripsiku ini judulnya “pengaruh investasi dan tingkat partisipasi angkatan kerja terhadap pertumbuhan ekonomi di provinsi sulteng periode 2017-2021” saya pakai panel kak dan klu menurut teori dua variabel independen searah dengan variabel dependen…
Jadi kak saya olah data menggunakan e views dan hasilnya dua2 probabilitasnya sama2 di bawah 0,5 artinya signifikan dan berpengaruh tapi kak klu kita liat pada nilai Koefisiennya yg investasi positif artinya sejalan dg teori tapi yg TPAK nilai koefisiennya negatif kak jadi dia berlawanan dg teori.. Pembimbingu tdk terima kak dan hasil saya harus sesuai dengan teori.. Jadi ku bingung kak..ini yang tdk faham saya atau pembimbingku?? Gimana yahh kak kira2 jalan keluarnya klu kasus kek punyaku gini kak?
Btw makasih yahh kak sebelumnya…
kak saya ingin bertanya. t hitung (-0,950) 0,05. ini cara menulis kesimpulannya gimana ya kk? Ho diterima Ha ditolak / Ho ditolak Ha diterima?
kak saya ingin bertanya. t hitung (-0,950) 0,05. ini cara menulis kesimpulannya gimana ya kk? Ho diterima Ha ditolak / Ho ditolak Ha diterima? tolong bantuannya ya kk