Tugas Statistika BAB 7 Pengujian Hipotesis
BAB 7
PENGUJIAN HIPOTESIS
A. Pengertian 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
2. Menentukan Taraf Nyata (Significant Level)
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).
3. Menentukan
Kriteria Pengujian
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.
4. Menentukan
Nilai Uji Statistik
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.
5. Membuat
Kesimpulan
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 dinamakanuji 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 :
1.
Hipotesis memberikan penjelasan sementara tentang gejala-gejala serta
memudahkan perluasan pengetahuan dalam suatu bidang
2.
Hipotesis memberikan suatu pernyataan hubungan yang langsung dapat diuji
dalam penelitian
3.
Hipotesis memberikan arah kepada penelitian
4.
Hipotesis memberikan kerangka untuk melaporkan lesimpulan penyelidikan
Ciri-ciri Hipotesis
Cirri-ciri hipotesis yang baik :
1.
Hipotesis harus mempunyai daya penjelas
2.
Hipotesis harus menyatakan hubungan yang diharapkan ada diaantara
variable-variabel
3.
Hipotesis harus dapat diuji
4.
Hipotesis hendaknya konsistensi dengan pengetahuan yang sudah ada
5.
Hipotesis hendaknya dinyatakan sederhana dan seringkas mungkin
Menggali dan Merumuskan Hipotesis
Dalam menggali hipotesis, peneliti harus
:
1.
Mempunyai banyak informasi tentang masalah yang ingin dipecahkan dengan
jalan banyak membaca literature-literatur yang ada hubungannya dengan
penelitian yang sedang dilaksanakan.
2.
Mempunyai kemampuan untuk memeriksa keterangan tentang tempat-tempat,
objek-objek serta hal-hal yang berhubungan satu sama lain dalam fenomena yang
sedang diselidiki
3.
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 :
1.
Hipotesis harus
dirumuskan secara jelas dan padat serta spesifik
2.
Hipotesis sebaiknya
dinyatakan dalam kalimat deklaratif dan berbentuk pernyataan
3.
Hipotesis sebaiknya
menyatakan hubungan antara dua atau lebih variable yang dapat diukur
4.
Hendaknya dapat diuji
5.
Hipotesis sebaiknya mempunyai kerangka teori
Tidak ada komentar:
Posting Komentar