A. Sekilas tentang Pengujian Hipotesis
Hai sobat semua, dalam tulisan kali ini saya ingin berbagi tentang apa yang dimaksud dengan pengujian hipotesis serta bagaimana prosedurnya. Hipotesis berasal dari bahasa Yunani, yaitu hupo dan thesis. Hupo artinya lemah, kurang, atau di bawah. Sedangkan thesis bermakna teori, proposisi, atau pernyataan yang diajukan sebagai bukti. Dengan kata lain, kita bisa mengartikan hipotesis sebagai suatu pernyataan yang kebenarannya masih perlu dibuktikan atau diuji karena masih bersifat lemah. Hipotesis sering pula disebut sebagai dugaan sementara.
Uji hipotesis ini sering digunakan dalam statistika inferensial (statistika induktif) yang berkaitan dengan penarikan kesimpulan umum dari data atau penelitian yang dilakukan. Dalam pengujian hipotesis, terdapat hipotesis statistik yang merupakan pernyataan atau dugaan sementara mengenai keadaan populasi yang masih perlu diuji kebenarannya. Hipotesis statistik ini dapat berbentuk suatu variabel (binomial, Poisson, dan normal) atau nilai dari suatu data tentang populasi (parameter) seperti rata-rata, simpangan baku, variansi dan ragam. Hipotesis statistik akan diuji apakah ditolak atau diterima. Hipotesis akan diterima jika hasil pengujian membenarkan hipotesis, begitu pula sebaliknya.
Uji hipotesis ini sering digunakan dalam statistika inferensial (statistika induktif) yang berkaitan dengan penarikan kesimpulan umum dari data atau penelitian yang dilakukan. Dalam pengujian hipotesis, terdapat hipotesis statistik yang merupakan pernyataan atau dugaan sementara mengenai keadaan populasi yang masih perlu diuji kebenarannya. Hipotesis statistik ini dapat berbentuk suatu variabel (binomial, Poisson, dan normal) atau nilai dari suatu data tentang populasi (parameter) seperti rata-rata, simpangan baku, variansi dan ragam. Hipotesis statistik akan diuji apakah ditolak atau diterima. Hipotesis akan diterima jika hasil pengujian membenarkan hipotesis, begitu pula sebaliknya.
Lalu apa yang dimaksud dengan pengujian hipotesis? Pengujian hipotesis adalah suatu tahapan yang bertujuan untuk memberikan suatu keputusan tentang hipotesis statistik yang berupa penerimaan atau penolakan hipotesis. Keputusan yang diambil dalam pengujian hipotesis memiliki ketidakpastian yang bisa saja benar atau salah. Hal ini kemudian menimbulkan resiko. Nah, bagaimana resiko dalam pengujian hipotesis diukur? Besar kecilnya resiko atau kesalahan dalam pengambilan keputusan dinyatakan dalam bentuk probabilitas atau peluang.
B. Langkah-Langkah Pengujian Hipotesis
Berikut ini adalah langkah-langkah yang perlu kita lakukan dalam melakukan pengujian statistik.
1. Menyusun hipotesis
Langkah pertama yang kita lakukan adalah menentukan hipotesis statistik yang ingin kita uji. Dalam statistika inferensia, hipotesis statistik dibedakan menjadi dua jenis, yaitu hipotesis nol dan hipotesis alternatif.
Hipotesis nol atau biasa disebut hipotesis nihil (disimbolkan H0) adalah hipotesis yang dinyatakan sebagai pernyataan yang ingin diuji. Mengapa disebut hipotesis nol? Karena hipotesis ini tidak mempunyai perbedaan (perbedaannya nol) dengan hipotesis sebenarnya.
Selanjutnya, hipotesis alternatif atau hipotesis tandingan (simbol: H1 atau Ha) adalah hipotesis yang diberikan sebagai tandingan atau lawan bagi hipotesis nol.
Dalam menentukan hipotesis alternatif ini, terdapat tiga kemungkinan yang bisa saja terjadi:
a. H1 menyatakan bahwa parameter lebih besar daripada nilai yang dihipotesiskan. Pengujian ini disebut pengujian satu sisi atau satu arah, yakni pengujian sisi atau arah kanan.
b. H1 menyatakan bahwa parameter lebih kecil daripada nilai yang dihipotesiskan. Pengujian ini disebut pengujian satu sisi atau satu arah, yakni pengujian sisi atau arah kiri.
c. H1 menyatakan bahwa parameter tidak sama dengan nilai yang dihipotesiskan. Pengujian ini disebut pengujian dua sisi atau dua arah, yakni pengujian sisi atau pengujian dua arah (kanan dan kiri sekaligus).
2. Menentukan nilai taraf nyata (significant level)
Langkah yang kedua adalah menentukan besaran nilai taraf nyata pengujian. Taraf nyata merupakan batas toleransi dalam menerima kesalahan (error) dari hasil pengujian hipotesis terhadap nilai parameter populasinya. Taraf nyata disimbolkan dengan notasi α (dibaca alpha) dan dinyatakan dalam %. Besaran nilai alpha yaitu 1% (0.01), 5% (0.05) atau 10% (0.1). Semakin besar nilai taraf nyata yang digunakan, semakin tinggi pula penolakan hipotesis nol padahall hipotesis nol benar. Umumnya, taraf nyata yang digunakan adalah 5%.
Nilai α yang gunakan sebagai taraf nyata dalam pengujian hipotesis akan berguna dalam menentukan nilai distribusi yang digunakan dalam pengujian (mis. distribusi normal (Z), distribusi t dan lain sebagainya. Nilai ini kemudian disebut nilai kritis.
3. Menentukan Kriteria Pengujian
Langkah selanjutnya adalah menetukan kriteria pengujian. Kriteria pengujian adalah bentuk keputusan dalam menerima atau menolak hipotesis nol (H0). Tahapan ini dilakukan dengan membandingkan nilai alpha tabel distribusi atau nilai kritis dengan nilai uji statistiknya berdasarkan jenis pengujiannya (satu arah atau dua arah).
4. Menghitung nilai Uji Statistik
Nilai uji statistik dihitung berdasarkan formulasi dari distribusi tertentu yang digunakan dalam pengujian hipotesis seperti contoh distribu normal, distribusi t dan lain-lain.
5. Menarik kesimpulan
Langkah yang terakhir adalah menarik kesimpulan atau menetapkan keputusan, apakah menerima atau menolak hipotesis nol (H0) berdasarkan kriteria pengujian.
Terima H0, jika nilai uji statistik berada di luar nilai kritisnya.
Terima H1, jika nilai uji statistik berada di dalam nilai kritisnya.
Demikianlah pembahasan saya seputar uji hipotesis beserta tahapan-tahapannya. Semoga bermanfaat
Tidak ada komentar:
Posting Komentar