PENGUJIAN
HIPOTESIS
Hipotesis adalah asumsi atau dugaan mengenai sesuatu hal yang dibuat untuk menjelaskan hal itu yang sering dituntut untuk melakukan pengecekannya. (dalam penelitian hipotesis dapat diartikan jawaban sementara terhadap rumusan masalah penelitian). Jika asumsi itu atau dugaan itu dikhususkan mengenai populasi, umumnya mengenai nilai-nilai parameter populasi, maka hipotesis itu disebut hipotesis statistik. kecuali dinyatakan lain, di sini dengan hipotesis dimaksudkan hipotesis statistik. Setiap hipotesis bisa benar atau tidak benar dan karenanya perlu diadakan penelitian sebelum hipotesis itu diterima atau ditolak. Langkah atau prosedur untuk menentukan apakah menerima atau menolak hipotesis dinamakan pengujian hipotesis
Dalam dunia akademik,
suatu masalah terlebih dahulu dijawab
secara teoritik. Berdasarkan konsep teoritik tersebut maka dapat diajukan
suatu hipotesis. Dengan hipotesis tersebut suatu masalah sudah
dapat dijawab, tetapi jawaban masih bersifat
teoritik dan bersifat sementara. Oleh sebab itu, diperlukan
data lapangan untuk memastikan kebenaran hipotesis yang
diajukan. Kebenaran hipotesis tergantung pada
analisis data lapangan. Hipotesis yang diajukan dapat
diterima kebenarannya jika analisis data
lapangan sesuai dengan teori. Sebaliknya jika analisis data
lapangan bertolak belakang (berbeda) dengan teori,maka hipotesis yang
diajukan dapat ditolak.
Hipotesis dapat bersifat Kuantitatif
dan dapat bersifat Kualitatif. Secara statistik, hipotesis yang bersifat
kualitatif tidak dapat diuji, sedangkan yang dapat diuji adalah hipotesis yang
bersifat kuantitatif. Hipotesis yang demikian, disebut Hipotesis Statistik
(Statistical Hypothesis) karena selain harus disajikan dalam bentuk angka,
hipotesis statistik juga merupakan pernyataan tentang bentuk fungsi yang
menggambarkan hubungan antar variabel yang diteliti.
Secara statistika terdapat dua macam hipotesis, yaitu
:
• Hipotesis Nol (Null Hypothesis)
yang diberi symbol dengan Ho, dan
• Hipotesis Alternatif (Alternative
Hypothesis) yang diberi symbol dengan Ha.
Ho menyatakan tidak ada perbedaan
antara statistik sampel dengan parameter populasi atau tidak ada hubungan
antara dua variabel atau lebih. Ha menyatakan terdapat perbedaan antara
statistik sampel dengan parameter populasi atau terdapat hubungan antara dua
variabel atau lebih.Dalam merumuskan suatu hipotesis, agar hipotesis yang
diajukan dapat diuji atau dianalisis maka yang perlu mendapatkan perhatian
adalah bahwa hipotesis hendaknya :
a)Menyatakan hubungan antara dua variabel atau lebih;
b)Dinyatakan dalam kalimat pernyataan;
c)Dirumuskan secara jelas dan padat (sistematik); dan
d)Dapat diuji kebenarannya berdasarkan data lapangan.
Kesalahan
dalam Pengujian Hipotesis
Dalam melakukan pengujian hipotesis, ada dua macam kekeliruan yang dapat terjadi,
dikenal dengan nama-nama:
a)
Kekeliruan tipe I
: ialah menolak hipotesis yang seharusnya diterima,
b)
Kekeliruan tipe
II : ialah menerima hipotesis yang seharusnya ditolak.
Untuk meningkatkan hubungan antara hipotesis,
kesimpulan dan tipe kekeliruan, dapat dilihat dalam tabel di bawah ini.
DAFTAR VI (1)
TIPE KEKELIRUAN KETIKA MEMBUAT
KESIMPULAN
TENTANG HIPOTESIS
KESIMPULAN
|
KEADAAN SEBENARNYA
|
|
HIPOTESIS BENAR
|
HIPOTESIS SALAH
|
|
Terima Hipotesis
|
BENAR
|
KELIRU
(Kekeliruan Tipe II)
|
Tolak Hipotesis
|
KELIRU
(Kekeliruan Tipe I)
|
BENAR
|
Ketika merencanakan suatu penelitian dalam rangka
pengujian hipotesis, jelas kiranya bahwa kedua tipe kekeliruan itu harus dibuat
sekecil mungkin. Agar penelitian dapat dilakukan maka kedua tipe kekeliruan itu
kita nyatakan dalam peluang. Peluang membuat kekeliruan tipe I biasa dinyatakan
dengan a
(baca : alfa) dan peluang membuat kekeliruan tipe II dinyatakan dengan b
(baca : beta). Berdasarkan ini, kekeliruan tipe I dinamakan pula kekeliruan a
dan kekeliruan tipe II dikenal dengan kekeliruan
b.
Dalam penggunaanya, a disebut pula taraf signifikan atau taraf arti atau sering disebut pula taraf nyata. Besar kecilnya a dan b yang
dapat diterima dalam pengambilan kesimpulan bergantung pada akibat-akibat atas
diperbuatnya kekeliruan-kekeliruan itu. Selain daripada itu perlu pula dikemukakan
bahwa kedua kekeliruan itu saling berkaitan. Jika a diperkecil, maka b
menjadi besar dan sebaliknya. Pada dasarnya, harus dicapai hasil pengujian
hipotesis yang baik, ialah pengujian yang bersifat bahwa di antara semua
pengujian yang dapat dilakukan dengan harga a yang sama besar, ambillah
sebuah yang mempunyai kekeliruan b paling kecil.
Prinsip demikian memerlukan pemecahan matematik yang
sudah keluar dari tujuan buku ini. Karenanya, untuk keperluan praktis, kecuali
dinyatakan lain, a
akan diambil lebih dahulu dengan harga yang biasa digunakan, yaitu a =
0,01 atau a
= 0,05. Dengan a
= 0,05 misalnya, atau sering pula disebut taraf nyata 5%, berarti kira-kira 5
dari tiap 100 kesimpulan bahwa kita akan menolak hipotesis yang seharusnya
diterima. Dengan kata lain kira-kira 95% yakin bahwa kita telah membuat
kesimpulan yang benar. Dalam hal demikian dikatakan bahwa hipotesis telah ditolak pada taraf nyata 0,05 yang berarti kita
mungkin salah dengan peluang 0,05.
Cara Pengujian Hipotesis
1. Menentukan Formulasi Hipotesis
1. Menentukan Formulasi Hipotesis
Formulasi atau perumusan hipotesis
statistik dapat dibedakan atas dua jenis, yaitu sebagai berikut :
a. Hipotesis nol atau hipotesis nihil
Hipotesis nol, disimbolkan H0
adalah hipotesis yang dirumuskan sebagai suatu pernyataan yang akan diuji.
b. Hipotesis alternatif
atau hipotesis tandingan
Hipótesis alternatif disimbolkan
H1 atau Ha adalah hipotesis yang
dirumuskan sebagai lawan
atau tandingan dari hipotesis nol.
Secara umum, formulasi
hipotesis dapat dituliskan :
H0 : q = q0
H1 : q > q0
Pengujian ini disebut
pengujian sisi kanan
H0 : q = q0
H1 : q < q0
Pengujian ini disebut
pengujian sisi kiri
H0 : q = q0
H1 : q ¹ q0
Pengujian ini disebut
pengujian dua sisi
Taraf nyata adalah besarnya batas toleransi
dalam menerima kesalahan hasil
hipotesis terhadap nilai parameter populasinya. Taraf
nyata dilambangkan dengan a (alpha). Semakin tinggi taraf nyata yang
digunakan, semakin tinggi pula penolakan hipotesis nol atau hipotesis yang
diuji, padahal hipotesis nol benar. Besarnya nilai a bergantung pada keberanian
pembuat keputusan yang dalam hal ini berapa besarnya kesalahan yang akan
ditolerir. Besarnya kesalahan tersebut disebut sebagai daerah kritis pengujian
(critical region oftest) atau daerah penolakan (region of rejection).
Kriteria pengujian adalah bentuk pembuatan
keputusan dalam menerima atau menolak hipotesis nol (H0) dengan cara
membandingkan nilai a table distribusinya (nilai kritis) dengan nilai uji
statistiknya, sesuai dengan bentuk pengujiannya.
a. Penerimaan H0 terjadi
jika nilai uji statistiknya lebih kecil atau lebih
besar daripada nilai positif atau negatif dari a
tabel. Atau nilai uji
statistik berada di luar nilai kritis.
b. Penolakan H0 terjadi
jika nilai uji statistiknya lebih besar atau lebih
kecil daripada nilai positif atau negatif dari a
tabel. Atau nilai uji
statistik berada di dalam nilai kritis.
Uji statistik merupakan rumus-rumus yang
berhubungan dengan distribusi tertentu dalam pengujian hipotesis. Uji statistik
merupakan perhitungan untuk menduga parameter data sampel yang diambil secara
random dari sebuah populasi.
Pembuatan kesimpulan merupakan penetapan
keputusan dalam hal penerimaan atau penolakan hipotesis nol (H0), sesuai dengan
kriteria pengujiannya.
Pembuatan kesimpulan dilakukan setelah membandingkan
nilai uji statistik dengan nilai a tabel atau nilai kritis.
a.
Penerimaan H0 terjadi
jika nilai uji statistik berada diluar nilai kritisnya
b. Penolakan H0 terjadi jika nilai uji statitik
berada di dalam nilai kritisnya
Dalam penelitian,
hipotesis dapat diartikan sebagai jawaban sementara terhadap rumusan masalah
dalam penelitian. Jika dugaan itu dikhususkan mengenai populasi, maka umumnya
mengenai nilai-nilai parameterlah yang digunakan untuk menduganya atau
disebut hipotesis statistic.
Setiap hipotesis
bisa benar atau tidak benar dan karenanya perlu diadakan penelitian sebelum
hipotesis itu diterima atau ditolak. Langkah atau prosedur untuk menentukan
apakah menerima atau menolak hipotesis dinamakan pengujian hipotesis.
Cara penentuan
wilayah kritis
1. uji dua arah
Jika H1 ≠
parameter, maka dalam distribusi yang digunakan, normal untuk angka z, Student
untuk t, F, Chi-Square dan lainnya, diperoleh dua daerah kritis masing-masing
pada ujung-ujung distribusi. Luas daerah kritis atau daerah penolakan pada tiap
ujung adalah ½a. Karena adanya dua daerah penolakan ini, maka pengujian
hipotesis dinamakan uji dua arah.
Ho : µ = µo
Ho : µ = µo
H1 : µ ≠ µo
Ilustrasi penolakan uji dua arah
2. uji satu arah
(Kanan)
Untuk H1
> parameter, maka dalam distribusi yang digunakan didapat sebuah daerah
kritis yang letaknya di ujung sebelah kanan. Luas daerah kritis atau daerah
penolakan ini sama dengan a. Pengujian ini dinamakan uji satu pihak,
tepatnya pihak kanan.
Ho : µ = µo
Ho : µ = µo
H1 : µ > µo
Ilustrasi uji satu
arah (Kanan)
3. Uji satu arah
(Kiri)
Jika H1
< parameter, maka daerah kritis ada di ujung kiri dari distribusi yang
digunakan. Luas = a yang menjadi batas daerah terima Ho oleh
bilangan d yang didapat dari daftar distribusi yang bersangkutan. Peluang untuk
mendapatkan d ditentukan oleh taraf nyata a. Uji ini dinamakan uji satu
pihak, ialah pihak kiri.
Ho : µ = µo
H1 : µ < µo
Ho : µ = µo
H1 : µ < µo
Ilustrasi uji satu
arah (Kiri)
CONTOH :
Pernyataan yang
hendak diuji adalah : “berat isi semen 40 kg”. dalam pernyataan yang terkandung
pengertian kesamaan, yakni “target berat = 40kg”. jadi, pernyataan itu
merupakan hipotesis H0. alternative H1 berupa sanggahannya oleh karena itu,
a. Rumusan H0 dan H1 adalah sebagai
berikut :
H0 : Target berat = 40 kg
H1 :
Target berat ≠ 40 kg
b. Rumusan H0 dan H1 secara statistic
“Target berat” secara statistic berarti
“tyaraf populasi berat isi semen µ”. Jadi, terjemahan statistic untuk H0 dan H1
adalah H0 : µ = 40 dan H1 : µ ≠ 40
Kegunaan Hipotesis
Kegunaan
hipotesis antara lain :
- Hipotesis memberikan penjelasan sementara tentang gejala-gejala serta memudahkan perluasan pengetahuan dalam suatu bidang
- Hipotesis memberikan suatu pernyataan hubungan yang langsung dapat diuji dalam penelitian
- Hipotesis memberikan arah kepada penelitian
- Hipotesis memberikan kerangka untuk melaporkan lesimpulan penyelidikan
Ciri-ciri Hipotesis
Cirri-ciri
hipotesis yang baik :
- Hipotesis harus mempunyai daya penjelas
- Hipotesis harus menyatakan hubungan yang diharapkan ada diaantara variable-variabel
- Hipotesis harus dapat diuji
- Hipotesis hendaknya konsistensi dengan pengetahuan yang sudah ada
- Hipotesis hendaknya dinyatakan sederhana dan seringkas mungkin
Menggali dan Merumuskan
Hipotesis
Dalam
menggali hipotesis, peneliti harus :
- Mempunyai banyak informasi tentang masalah yang ingin dipecahkan dengan jalan banyak membaca literature-literatur yang ada hubungannya dengan penelitian yang sedang dilaksanakan.
- Mempunyai kemampuan untuk memeriksa keterangan tentang tempat-tempat, objek-objek serta hal-hal yang berhubungan satu sama lain dalam fenomena yang sedang diselidiki
- Mempunyai kemampuan untuk menghubungkan suatu keadaan dengan keadaan lainnya yang sesuai dengan kerangka teori ilmu dan bidang yang bersangkutan.
Sebagai kesimpulan, maka beberapa petunjuk
dalam merumuskan hipotesis dapat diberikan sebagai berikut :
- Hipotesis harus dirumuskan secara jelas dan padat serta spesifik
- Hipotesis sebaiknya dinyatakan dalam kalimat deklaratif dan berbentuk pernyataan
- Hipotesis sebaiknya menyatakan hubungan antara dua atau lebih variable yang dapat diukur
- Hendaknya dapat diuji
- Hipotesis sebaiknya mempunyai kerangka teori
Tidak ada komentar:
Posting Komentar