Minggu, 18 Mei 2014
BAB 7 PENGUJIAN HIPOTESIS
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 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