Mengapa menguji suatu Hipotesis dalam ilmu Statistik itu dianggap sangat penting?

   Orang bijak menasehati kita agar tidak terlalu banyak berprasangka buruk alias terlalu banyak menduga-duga,  mengapa demikian?? Karena apabila prasangka atau dugaan tersebut salah maka pasti akan menimbulkan banyak permasalahan, contoh akan merusak suatu hubungan baik, mencemarkan nama baik seseorang, bahkan akibat banyak berprasangka bisa menimbulkan kekisruhan dan peperangan. Dalam bidang bisnis kesalahan dalam menduga suatu permasalahan bisa menyebabkan pengambilan keputusan yang salah yang mengakibatkan pemborosan biaya, kerugian, bahkan kebangkrutan perusahaan.  Jadi dugaan merupakan sesuatu yang penting yang dapat menimbulkan suatu efek baik dan buruk sehingga perlu adanya pembuktian agar kita tidak salah dalam mengambil suatu keputusan.  Dugaan atau persangkaan, dalam ilmu statistik disebut hipotesis.

   Hipotesis statistik adalah pernyataan atau dugaan mengenai satu atau lebih populasi yang akan dibuktikan lewat penelitian. Benar atau salahnya suatu hipotesis tidak akan pernah diketahui secara pasti, kecuali bila kita memeriksa seluruh populasi. Tentu saja, dalam kebanyakan situasi hal itu tidak mungkin dilakukan. Oleh karena itu, kita dapat mengambil suatu contoh acak dari populasi tersebut dan menggunakan informasi yang dikandung contoh itu untuk memutuskan apakah hipotesis tersebut kemungkinan besar  benar atau salah. Apabila bukti yang dimiliki kurang atau tidak konsisten dengan hipotesis yang dinyatakan maka hipotesis tersebut kita tolak. Sedangkan apabila buktinya cukup kuat maka kita menerima hipotesis tersebut. Perlu ditegaskan, bahwa penerimaan hipotesis mengandung arti bahwa tidak cukup bukti untuk menolak hipotesis tersebut, dan tidak berimplikasi bahwa hipotesis itu benar.

   Misalnya dalam pelemparan sekeping uang logam sebanyak 100 kali, kita menduga atau memiliki hipotesis bahwa uang tersebut setimbang, yang artinya peluang p=0.5.  Setelah dilakukan pelemparan 100 kali ternya jumlah sisi gambar yang muncul sebanyak 48 kali, walaupun nilainya tidak 50, namun kita dapat mengatakan bahwa kita menerima hipotesis bahwa uang tersebut dalam keadaan setimbang, tapi kalua misalnya jumlah sisi gambar nya Cuma muncul sebanyak 35 kali, maka kita  dapat menyatakan bahwa uang tersebut mungkin tidak setimbang, karena kurangnya bukti yang menyatakan bahwa peluang p=0.5.

   Pada kebanyakan penelitian, hipotesis memegang peran penting sebagai petunjuk penelitian yang akan dilakukan. Pengujian hipotesis mungkin merupakan bidang yang paling penting dalam inferensia statistik.

 Secara ringkas ada beberapa langkah untuk melakukan uji hipotesis dari suatu penelitian, yaitu.

1.     Merumuskan hipotesis

Rumusan hipotesis biasanya dinyatakan dalam bentuk hipotesis null dan hipotesis alternatif. Hipotesis null adalah hipotesis yang akan diuji kebenarannya, sedangkan hipotesis alternatif adalah hipotesis yang akan diterima jika hipotesis null ditolak.

Misal H₀ : µ= Rp. 450.000

           H_a : µ≠ Rp. 450.000

 

2.    Menentukan jenis alat analisis yang digunakan, misalnya untuk mengukur nilai rata-rata dari suatu populasi kita menggunakan  uji  skor z, uji t, atau  uji sebaran binom apabila kita ingin menguji apakah koin uang yang kita lemparkan dalam keadaan setimbang sehingga akan menghasilkan peluang p=0.5.

 

3.   Menentukan model pengambilan keputusan, apakah model satu sisi atau model dua sisi, kalau dalam H_a memuat tanda tidak sama dengan (≠) maka model pengambilan keputusannya adalah model dua sisi, sedangkan apabila H_a memuat tanda lebih besar atau lebih kecil maka model pengambilan keputusannya adalah model satu sisi. Untuk model uji dua sisi, kita membagi nilai alpha dengan dua untuk mencari nilai pada tabel.

 

Gambar:  Contoh model dua sisi, nilai alpha dibagi dua untuk contoh H₀ : µ= Rp. 450.000

                 H_a : µ≠ Rp. 450.000

 

              Gambar:   Contoh model satu sisi yang H_a  memuat tanda lebih besar

       Menentukan titik kritis untuk pengambilan keputusan, sebagai landasan untuk menerima atau menolah hipotesis tersebut. Yaitu dengan membandingkan hasil yang kita dapat berdasarkan perhitungan dengan nilai yang terdapat dalam tabel. Misal nilai z hitung dengan nilai z tabelnya. Berdasarkan hasil tersebut kita selanjutnya menyimpulkan apakah kita menerima H₀ atau menolaknya.

Untuk lebih jelasnya silahkan lihat contoh aplikasinya.