Hipotesis

Signifikansi / Probabilitas (Significance Level)

Signifikansi atau disebut juga probabilitas merupakan tingkat ketepatan (presisi) dalam kaitannya dengan kesalahan pengambilan sampel (sampling error), merupakan jangkauan dimana nilai populasi yang tepat diperkirakan. Jangkauan ini sering diekspresikan dengan menggunakan poin-poin persentase, misalnya 1% atau 5%. Oleh karena itu jika seorang peneliti menemukan bahwa 60% pegawai perusahaan tertentu yang digunakan sebagai sampel sudah mengadopsi suatu metode bekerja yang direkomendasikan dengan tingkat ketepatan sebesar  ±1%, maka peneliti tersebut dapat menyimpulkan bahwa antara 59% dan 61% dari pegawai perusahaan tersebut yang menjadi  populasi sudah mengadopsi metode tersebut. Dalam SPSS signifikansi ditulis secara default sebagai 0,05 (5%).

 

Pengertian Hipotesis Serta Uji Hipotesis  Satu Sisi (One Tailed) dan Uji Dua Sisi (Two Tailed)

Bagian ini akan memberikan pengertian dasar mengenai hipotesis, cara membuat hipotesis dan pengujian hipotesis.

Pengertian

Setelah masalah dirumuskan, maka langkah berikutnya ialah merumuskan hipotesis. Apakah hipotesis itu? Ada banyak definisi hipotesis yang pada hakikatnya mengacu pada pengertian yang sama. Diantaranya ialah hipotesis adalah jawaban sementara terhadap masalah yang sedang diteliti.

Menurut Prof. Dr. S. Nasution definisi hipotesis  ialah “pernyataan tentative yang merupakan dugaan mengenai apa saja yang sedang kita amati dalam usaha untuk memahaminya”.  (Nasution:2000)

Zikmund (1997:112) mendefinisikan hipotesis sebagai: “Unproven proposition or supposition that tentatively explains certain facts or phenomena; a probable answer to a research question”.  Menurut Zimund hipotesis merupakan proposisi atau dugaan yang belum terbukti yang secara tentative menerangkan fakta-fakta atau fenomena tertentu dan juga merupakan jawaban yang memungkinkan terhadap suatu pertanyaan riset.

 Pertimbangan dalam  Merumuskan Hipotesis

Dalam merumuskan hipotesis peneliti perlu pertimbangan- pertimbangan diantaranya:

1.        Harus mengekpresikan hubungan antara dua variabel atau lebih, maksudnya dalam merumuskan hipotesis seorang peneliti harus setidak-tidaknya mempunyai dua variabel yang akan dikaji. Kedua variabel tersebut adalah variabel bebas dan variabel tergantung. Jika variabel lebih dari dua, maka biasanya satu variabel tergantung dua variabel bebas.

2.        Harus dinyatakan secara jelas dan tidak bermakna ganda, artinya rumusan hipotesis harus bersifat spesifik dan mengacu pada satu makna tidak boleh menimbulkan penafsiran lebih dari satu makna. Jika hipotesis dirumuskan secara umum, maka hipotesis tersebut tidak dapat diuji secara empiris.

3.        Harus dapat diuji secara empiris, maksudnya ialah memungkinkan untuk diungkapkan dalam bentuk operasional yang dapat dievaluasi berdasarkan data yang didapatkan secara empiris. Sebaiknya hipotesis jangan mencerminkan unsur-unsur moral, nilai-nilai atau sikap.

Jenis-Jenis Hipotesis

Secara garis besar ada dua jenis hipotesis didasarkan pada tingkat   abstraksi dan bentuknya.  

Menurut tingkat abstraksinya hipotesis dibagi menjadi:

 a) Hipotesis yang menyatakan adanya kesamaan-kesamaan dalam dunia empiris: hipotesis jenis ini berkaitan dengan pernyataan-pernyataan yang bersifat umum yang kebenarannya diakui oleh orang banyak pada umumnya, misalnya “orang jawa halus budinya dan sikapnya lemah lembut”, “jika ada bunyi hewan tenggeret maka musim kemarau mulai tiba, “ jika hujan kota Jakarta Banjir”.  Kebenaran-kebenaran umum seperti di atas yang sudah diketahui oleh orang banyak pada umumnya,  jika diuji secara ilmiah belum tentu benar.

 b)  Hipotesis yang berkenaan dengan model ideal: pada kenyataannya dunia ini sangat kompleks, maka untuk mempelajari kekomplesitasan dunia tersebut kita memerlukan bantuan filsafat, metode, tipe-tipe yang ada. Pengetahuan mengenai otoriterisme akan membantu kita memahami, misalnya dalam dunia kepemimpinan, hubungan ayah dalam mendidik anaknya. Pengetahuan mengenai ide nativisme akan membantu kita memahami munculnya seorang pemimpin.

 c) Hipotesis yang digunakan untuk mencari hubungan antar variabel: hipotesis ini merumuskan hubungan antar dua atau lebih variabel-variabel yang diteliti. Dalam menyusun hipotesisnya, peneliti harus dapat mengetahui variabel mana yang mempengaruhi variabel lainnya sehingga variabel tersebut berubah.

Menurut bentuknya, hipotesis  dibagi menjadi tiga:

a)  Hipotesis penelitian / kerja: hipotesis penelitia merupakan anggapan dasar peneliti terhadap suatu masalah yang sedang dikaji. Dalam hipotesis ini peneliti mengaggap benar hipotesisnya yang kemudian akan dibuktikan secara empiris melalui pengujian hipotesis dengan mempergunakan data yang diperolehnya selama melakukan penelitian. Misalnya: Ada hubungan antara krisis ekonomi dengan jumlah orang stress

b)    Hipotesis operasional: hipotesis operasional merupakan hipotesis yang bersifat obyektif. Artinya peneliti merumuskan hipotesis tidak semata-mata berdasarkan anggapan dasarnya, tetapi  juga berdasarkan obyektifitasnya, bahwa hipotesis penelitian yang dibuat belum tentu benar setelah diuji dengan menggunakan data yang ada. Untuk itu peneliti memerlukan hipotesis pembanding yang bersifat obyektif dan netral atau secara teknis disebut hipotesis nol (H0). H0 digunakan untuk memberikan keseimbangan pada hipotesis penelitian karena peneliti meyakini dalam pengujian nanti benar atau salahnya hipotesis penelitian tergantung dari bukti-bukti yang diperolehnya selama melakukan penelitian. Contoh:

H0: Tidak ada hubungan antara jumlah jam kerja dengan jumlah pegawai yang mengalami stress.

c)    Hipotesis statistik: Hipotesis statistik merupakan jenis hipotesis yang dirumuskan dalam bentuk notasi statistik. Hipotesis ini dirumuskan berdasarkan pengamatan peneliti terhadap populasi dalam bentuk angka-angka (kuantitatif). Misalnya: H0: r = 0; atau H0: p = 0

Cara Merumuskan Hipotesis

Cara merumuskan hipotesis  ialah dengan tahapan sebagai berikut: rumuskan hipotesis  penelitian, hipotesis operasional, dan hipotesis statistik.

Hipotesis penelitian ialah hipotesis yang kita buat dan dinyatakan dalam bentuk kalimat dan didasarkan oleh asumsi.

Contoh 1: Hipotesis asosiatif

Rumusan masalah:

·    Adakah hubungan antara gaya kepemimpininan dengan kinerja pegawai?

Hipotesis penelitian:

·             Ada hubungan antara gaya kepemimpininan dengan kinerja pegawai

Hipotesis operasional ialah mendefinisikan hipotesis secara operasional variabel-variabel yang ada di dalamnya agar dapat dioperasionalisasikan. Misalnya “gaya kepemimpinan” dioperasionalisasikan sebagai cara memberikan instruksi terhadap bawahan. Kinerja pegawai dioperasionalisasikan sebagai tinggi rendahnya pemasukan perusahaan. Hipotesis operasional dijadikan menjadi dua, yaitu hipotesis 0 yang bersifat netral dan hipotesis 1 yang bersifat tidak netral

Maka bunyi hipotesis operasionalnya:

H0: Tidak ada hubungan antara cara memberikan instruksi terhadap bawahan dengan tinggi – rendahnya revenue perusahaan

H1: Ada hubungan antara cara memberikan instruksi terhadap bawahan dengan tinggi – rendahnya revenue perusahaan

Hipotesis statistik ialah hipotesis operasional yang diterjemahkan kedalam bentuk angka-angka statistik sesuai dengan alat ukur yang dipilih oleh peneliti. Dalam contoh ini asumsi kenaikan revenue sebesar 30%, maka hipotesisnya berbunyi sebagai berikut:

H0: r= 0,3

H1: r ¹ 0,3

Contoh 2: Hipotesis deskriptif

Rumusan masalahnya:

o        Berapa besar tingkat kenaikan suku bunga di Bank X?

Hipotesis penelitian:

o        Tingkat kenaikan suku bunga di Bank X  kurang dari  standar

Hipotesis operasional bunyinya:

o        H0 = Tingkat kenaikan suku bunga di Bank X   sama dengan standar

o        H1 = Tingkat kenaikan suku bunga di Bank X   tidak sama dengan standar

Hipotesis statistik

o                        H0: r = 5% (0,05)

o                        H1: r ¹ 5% (0,05)

Diasumsikan standar kenaikan sama dengan 5%.

Contoh 3: Hipotesis komparatif

Rumusan masalahnya:

o            Bagaimana sikap konsumen  di Bandung terhadap kenaikan tarif kereta api  dibandingkan dengan sikap konsumen di Yogyakarta

Hipotesis penelitian:

o            Ada perbedaan sikap konsumen  di Bandung terhadap kenaikan tarif kereta api  jika dibandingkan dengan sikap konsumen di Yogyakarta

Hipotesis operasional:

o            H0 = Tidak ada perbedaan  persentase antara sikap konsumen  di Bandung terhadap kenaikan tarif kereta api  dengan sikap konsumen di Yogyakarta

o            H1 = Ada perbedaan persentase antara sikap konsumen  di Bandung terhadap kenaikan tarif kereta api  dengan sikap konsumen di Yogyakarta

Hipotesis Statistik:

H0: r Bandung = r Yogyakarta

H1: : r Bandung ¹ r Yogyakarta

Uji Hipotesis

Pengujian hipotesis dapat didasarkan dengan menggunakan dua hal, yaitu: tingkat signifikansi atau probabilitas (α) dan tingkat kepercayaan atau confidence interval. Didasarkan tingkat signifikansi pada umumnya orang menggunakan 0,05. Kisaran tingkat signifikansi mulai dari 0,01 sampai dengan 0,1. Yang dimaksud dengan tingkat signifikansi adalah probabilitas melakukan kesalahan tipe I, yaitu kesalahan menolak hipotesis ketika hipotesis tersebut benar. Tingkat kepercayaan pada umumnya ialah sebesar 95%, yang dimaksud dengan tingkat kepercayaan ialah tingkat dimana sebesar 95% nilai sample akan mewakili nilai populasi dimana sample berasal. Dalam melakukan uji hipotesis terdapat dua hipotesis, yaitu:

• H0 (hipotessis nol)  dan H1 (hipotesis alternatif)

Contoh uji hipotesis misalnya rata-rata produktivitas pegawai sama dengan 10 (μ x= 10), maka bunyi hipotesisnya ialah:

• H0: Rata-rata produktivitas pegawai sama dengan 10
• H1: Rata-rata produktivitas pegawai tidak sama dengan 10

Hipotesis statistiknya:

• H0: μ x= 10
• H1: μ x > 10 Untuk uji satu sisi (one tailed) atau
• H1: μ x < 10
• H1: μ x ≠ 10 Untuk uji dua sisi (two tailed)

Beberapa hal yang harus diperhatikan dalam uji hipotesis ialah;

·         Untuk pengujian hipotesis kita menggunakan data sample.

·         Dalam pengujian akan menghasilkan dua kemungkinan, yaitu pengujian signifikan secara statistik jika kita menolak H0 dan pengujian tidak signifikan secara statistik jika kita menerima H0.

·         Jika kita menggunakan nilai t, maka jika nilai t yang semakin besar atau menjauhi 0, kita akan cenderung menolak H0; sebaliknya jika nila t semakin kecil atau mendekati 0  kita akan cenderung menerima H0.