|
Telaah Statistik : Uji Hipotesis |
|
Ditulis Oleh: Dr. Brodjol Sutijo Suprih Ulama MS
|
|
Wednesday, 10 September 2008 |
Dalam kehidupan sehari-hari, sering kita dihadapkan pada situasi akibat adanya kenaikan maupun penurunan. Misal kenaikan BBM, harga Sembako, jumlah pemudik, penurunan nilai tukar rupiah, daya beli masyarakat dan lain-lain. Pemerintah juga sering menyampaikan bahwa kenaikan atau penurunan yang terjadi tidak signifikan.
Untuk menyatakan ada kenaikan atau penurunan haruslah didasarkan pada
data yang ada dan untuk bisa menjawab atau menyatakan itu semua harus
didasarkan pada prosedur yang obyektif.
Pengujian secara statistik dapat digunakan sebagai alat untuk menilai keadaan tersebut.
Hal ini perlu dilakukan untuk menghindari penarikan kesimpulan terlalu dini.
Proses pengujian statistik bertumpu pada hipotesis (dugaan) awal. Sudah
barang tentu hipotesis tersebut akan dismpulkan berdasarkan data yang
dikumpulkan, yaitu hipotesis didukung oleh data atau tidak didukung
data.
Pendekatan formal dalam pengujian secara statistik adalah diawali
dengan perumusan masalah, penyusunan hipotesis awal, pengamatan
terhadap populasi sasaran dan menghitung statistik-uji serta diakhiri
dengan menetapkan hipotesis awal didukung oleh data atau tidak.
Nilai-nilai statistik yang memenuhi kriteria untuk menolah hipotesis awal disebut daerah kritis dari pengujian hipotesis awal.
Telah banyak ditulis dalam buku-buku teks statistik bahwa ada dua
kesalahan yang mungkin terjadi pada pengujian hipotesis, yaitu
kesalahan tipe I (α) dan kesalahan tipe II (β). Pada pengujian
hipotesis lebih mudah mendapatkan nilai α dibandingkan dengan
mendapatkan nilai β.
Dengan berdasarkan nilai α inilah baru disusun prosedur untuk
mendapatkan nilai β. Karena untuk mendapatkan nilai β prosedurnya agak
panjang sehingga kurang mendapatkan perhatian. Padahal nilai β
berhubungan dengan sensitivitas atau kekuatan pengujian dari hipotesis
yang diajukan. Alangkah indahnya bila dalam pengujian hipotesis juga
melihat berapa nilai β disamping nilai α.
Sebagian besar pengguna statistik jarang merinci nilai hipotesis tandingan apalagi memperhitungkan nilai β.
Dalam kajian-kajian ilmiah sering ditemukan suatu kesimpulan yaitu
tidak ada atau ada perbedaan yang nyata (signifikan) antara dua
rata-rata atau perlakuan, akan tetapi tidak ada penjelasan lebih lanjut
tentang makna dari kesimpulan tersebut dan tindakan yang harus
dilakukan atau disarankan.
Penentuan nilai α berdasarkan hipotesis awal adalah merupakan nilai
peluang hipotesis awal adalah benar, sedangkan nilai β berfungsi
sebagai alat untuk melihat arah dari penolakan hipotesis awal.
Ada tidaknya perbedaan secara nyata (signifikan) dari suatu hipotesis
menunjukkan seberapa kuat petunjuk atau kecenderungan yang diperoleh
dari pengamatan untuk melemahkan hipotesis awal. Oleh karenanya, hasil
pengujian yang mempunyai daerah kritis dengan peluang 1% lebih kuat
disbanding daerah kritis yng mempunyai peluang 5%.
Apabila pada suatu pengujian hipotesis menunjukkan adanya perbedaan
yang nyata secara statistic (menurut prosedur statistic) tidak lain dan
tidak bukan adalah petunjuk untuk menolak hipotesis awal yang diajukan.
Hal yang sering terjadi adalah salah penafsiran dari kata ada beda
nyata, yaitu menafsirkan ada perbedaan secara harafiah
(sesungguhnya/nyata), padahal ada beda disini harus diartikan sebagai
peluang munculnya kejadian atau resiko melakukan kesalahan dalam
penarikan kesimpulan.
|