Pokok
Bahasan 4 :
PENGUJIAN
HIPOTESIS & ANALISA DATA
PENGUJIAN HIPOTESIS
Hipotesis : proposisi
(pernyataan tentang suatu konsep) yang masih bersifat sementara dan masih harus
diuji kebenarannya melalui penelitian ilmiah
Harus dibuat dalam
setiap penelitian yang bersifat analisis dan harus dirumuskan dalam setiap
kalimat positif
Kriteria hipotesis
yang baik :
1. hipotesis harus menspesifikasikan hubungan
antar variabel
2. hipotesis harus sesuai dengan fakta
|
terlihat dari konsep dan variabel yang digunakan
harus jelas
3. hipotesis harus sesuai dengan bidang
penelitian ynag dilakukan
4. hipotesis harus dapat diuji
dengan menggunakan metode-metode statistika
5. hipotesis harus sederhana
 |
dinyatakan dalam bentuk spesifik untuk
menghindari terjadinya kesalahpahaman pengertian
6. hipotesis harus dapat menerangkan fakta
|
hubungan fakta yang dikaitkan dengan teknik
pengujian yang dapat dikuasai
Pendapat lain kriteria
hipotesis yang baik :
1. jelas secara konseptual
2. mempunyai rujukan empiris
3. bersifat spesifik
4. dapat dihubungkan dengan teknik penelitian
yang ada
5. berkaitan dengan teori
Kegunaan hipotesis :
1. memberi batasan serta jangkauan penelitian
2. sebagai alat yang sederhana dalam memfokuskan
fakta dan hubungan antar fakta
A. BENTUK RUMUSAN HIPOTESIS
1. Berdasarkan
tingkat eksplanasi hipotesis yang akan diuji
a.
Hipotesis
deskriptif
R hipotesis mengenai nilai suatu variabel mandiri
R tidak membandingkan dan menghubungkan dengan
variabel lain
R dirumuskan
untuk menentukan titik peluang
R menjawab
permasalahan taksiran (estimasi)
Contoh :
Perumusan
masalah : Berapa lama daya tahan TV merek ‘P’
Hipotesis : Daya tahan TV merek ‘P’ = 11.500 jam
Notasi : H0 : μ = 11.500
jam
H1 : μ ‡ 11.500
jam
b.
Hipotesis
Komparatif
R memberikan
jawaban pada permasalahan yang bersifat membedakan atau perbandingkan antar
variabel dengan variabel lainnya
Contoh :
Perumusan
masalah : Bagaimana daya tahan TV merek ‘P’ dibandingkan merek ‘Q’
Hipotesis : Daya tahan TV merek ‘P’ > merek ‘Q’
Notasi : H0 : μp = μQ
H1 : μp > μQ
c.
Hipotesis
Asosiatif
R memberikan jawaban pada permasalahan yang
bersifat mempengaruhi atau hubungan antar variabel dengan variabel lainnya
Contoh :
Perumusan
masalah : Bagaimana bentuk hubungan antara inflasi dan harga saham
PT ‘A’
Hipotesis : Ada hubungan negatif antara inflasi dan harga saham PT ‘A’
Notasi : H0 : ρ = 0
H1 : ρ < 0
2. Berdasarkan
uji statistik
a. Hipotesis
nol / hipotesis nihil / H0
R suatu
pernyataan yang akan diuji secara statistik
R merupakan
pernyataan tentang parameter yang bertentangan dengan keyakinan peneliti
b. Hipotesis
alternatif / hipotesis kerja / H1 / Ha
R lawan
/ tandingan hipotesis nol
R merupakan
pernyataan tentang parameter yang diyakini oleh peneliti
Jika pengujian statistik diperoleh
keputusan yang mendukung atau setuju dengan H0 maka H0
diterima atau menolak H1.
Jika pengujian statistik diperoleh
keputusan yang bertentangan dengan H0 maka H0 ditolak
atau menerima H1.
B. PENGUJIAN HIPOTESIS
1. Analisis Deskriptif
a. Uji
2 pihak (two tailed test)
H0 : μ = μ0
H1 : μ ‡ μ0
 |
1
- α
α/2 α/2 |
-tα/2;db tα/2;db
Bandingkan
thitung dengan tα/2;db
Jika thitung < -tα/2;db
atau thitung > tα/2;db maka H0 ditolak atau
H1 diterima
Jika -tα/2;db ≤ thitung
≤ tα/2;db maka H0 diterima atau H1 ditolak
b. Uji
pihak kanan (one tailed test)
H0 : μ = μ0
H1 : μ > μ0
 |
1
- α
α |
tα;db
Bandingkan thitung dengan tα;db
Jika
thitung ≤ tα;db maka H0 diterima atau H1
ditolak
Jika thitung > tα;db
maka H0 ditolak atau H1 diterima
c. Uji
pihak kiri (one tailed test)
H0 : μ = μ0
H1 : μ < μ0
 |
1 - α
α |
-tα;db
Bandingkan
thitung dengan -tα;db
Jika thitung < -tα;db
maka H0 ditolak atau H1 diterima
Jika thitung ≥ -tα;db
maka H0 diterima atau H1 ditolak
Catatan :
1. Kemungkinan
H0 H0 : μ = μ0
H0 : p = p0
2. Rumus
untuk statistik uji (thitung) dan nilai tabel (tα;db)
tergantung pada skala pengukuran dari data dan ukuran sampelnya.
2. Analisis Komparatif
a. Uji
2 pihak (two tailed test)
H0 : μp = μQ
H1 : μp ‡ μQ
|
1
- α α/2 α/2 |
-tα/2;db tα/2;db
Bandingkan
thitung dengan tα/2;db
Jika thitung < -tα/2;db
atau thitung > tα/2;db maka H0 ditolak atau
H1 diterima
Jika -tα/2;db ≤ thitung
≤ tα/2;db maka H0 diterima atau H1 ditolak
b. Uji
pihak kanan (one tailed test)
H0 : μP = μQ
H1 : μP > μQ
 |
1
- α |
α |
tα;db
Bandingkan thitung dengan tα;db
Jika
thitung ≤ tα;db maka H0 diterima atau H1
ditolak
Jika thitung > tα;db
maka H0 ditolak atau H1 diterima
c. Uji
pihak kiri (one tailed test)
H0 : μP = μQ
H1 : μP < μQ
|
1
- α
α |
|||
 |
|||
-tα;db
Bandingkan
thitung dengan -tα;db
Jika thitung < -tα;db
maka H0 ditolak atau H1 diterima
Jika thitung ≥ -tα;db
maka H0 diterima atau H1 ditolak
Catatan :
Rumus untuk statistik uji (thitung)
dan nilai tabel (tα;db) tergantung pada skala pengukuran dari data
dan ukuran sampelnya.
3. Analisis Asosiatif
a. Uji
2 pihak (two tailed test)
H0 : ρ = 0
H1 : ρ ‡ 0
|
1 - α
α/2 α/2 |
-tα/2;db tα/2;db
Bandingkan
thitung dengan tα/2;db
Jika thitung < -tα/2;db
atau thitung > tα/2;db maka H0 ditolak atau
H1 diterima
Jika -tα/2;db ≤ thitung
≤ tα/2;db maka H0 diterima atau H1 ditolak
b. Uji
pihak kanan (one tailed test)
H0 : ρ = 0
H1 : ρ > 0
|
1
- α |
α |
tα;db
Bandingkan thitung dengan tα;db
Jika
thitung ≤ tα;db maka H0 diterima atau H1
ditolak
Jika thitung > tα;db
maka H0 ditolak atau H1 diterima
c. Uji
pihak kiri (one tailed test)
H0 : ρ = 0
H1 : ρ < 0
|
1 - α α |
||||
 |
||||
 |
||||
-tα;db
Bandingkan
thitung dengan -tα;db
Jika thitung < -tα;db
maka H0 ditolak atau H1 diterima
Jika thitung ≥ -tα;db
maka H0 diterima atau H1 ditolak
Catatan :
1. ρ menunjukkan hubungan antar 2 variabel
2. Rumus
untuk statistik uji (thitung) dan nilai tabel (tα;db)
tergantung pada skala pengukuran dari data dan ukuran sampelnya.
C. PROSEDUR PENGUJIAN HIPOTESIS
1. menentukan
H0 dan H1
2. menentukan
taraf nyata (α)
3. menentukan
kriteria pengujian
4. melakukan
uji statistik
5. membuat
kesimpulan
D. KESALAHAN PENGUJIAN
|
Kesimpulan
|
Keadaan
yang sebenarnya
|
|
|
/
keputusan
|
H0
benar
|
H0
salah
|
|
Terima
|
Benar
|
Salah (Kesalahan
jenis II, β)
|
|
Tolak
|
Salah (Kesalahan
jenis I, α)
|
Benar
|
Kesalahan jenis I (kesalahan α atau taraf
nyata)
Tingkat keyakinan = 1 – α Kesalahan jenis II (kesalahan β)
Kuasa pengujian = 1 - β
0 comments:
Post a Comment