Ekstrakurikuler Detail Berita Ekstrakurikuler

Perbedaan Nilai Alpha Dengan Nilai Signifikansi

            Bagi anda yang sedang melakukan penelitian / tugas akhir dengan menggunakan teknik kuantitatif maka tidak akan mungkin terhindar dari yang namanya metode statistik. Mendengar nama statistik saja pasti yang terbayang di benak anda adalah “statistik itu rumit, ribet, susah, banyak hitungannnya”.. Tapi anda tidak perlu cemas ketika berhadapan dengan metode statistik. Di era yang sudah sangat modern ini, segala macam metode statistik dapat dengan mudah dan cepat dianalisis dengan bantuan software statistik tanpa perlu menghitung. Yang menjadi kendala adalah bagaimana menginterpretasi atau memaknai hasil output yang telah diperoleh dari hasil analisis.

           Tentunya anda pernah atau bahkan sering mendengar istilah alpha 5%, alpha 1% dan nilai p (sig) baik dalam analisis regresi, analisis korelasi, uji t, ANOVA, uji chi-sqaure dan masih banyak lagi. Masih kaitannya dengan alpha dan nilai p (sig), banyak juga dijumpai pernyataan bahwa ketika nilai p (sig) < 0.05 maka Tolak H0 dan sebaliknya jika nilai p (sig) > 0.05 maka Terima H0. Sebetulnya apa pengertian dari alpha dan nilai p (sig) dan apa kaitannya dengan pengambilan keputusan (tolak / terima H0) ????

            Perlu anda ketahui bahwa statistik merupakan sebuah alat bantu, jadi tidak semata-mata semua hasil analisis statistik 100% benar. Oleh karena itu, pasti terdapat kesalahan. Namun, statistik memiliki patokan seberapa besar kesalahan tersebut dapat ditolerir yang kita kenal dengan istilah alpha. Jadi, nilai alpha adalah batas maksimal kesalahan yang dijadikan patokan oleh si peneliti. Sedangkan nilai p (p-value) atau sig adalah nilai kesalahan yang di dapat peneliti dari hasil perhitungan statistik. Jadi, ketika dari hasil output misal diperoleh nilai p (p-value) atau sig = 0.025, itu artinya kesalahan penelitian secara statistik adalah 2,5 (0.025*100). Kalau nilai p kita bandingkan dengan alpha 5% (0.05) maka otomatis nilai p lebih kecil dari alpha. Karena, dengan alpha 5% berarti paling besar 5 kesalahan yang dapat ditolerir oleh si peneliti. Singkatnya, jika 5 kesalahan saja masih dapat ditolerir apalagi yang hanya 2,5 bukan??? Makanya peluang untuk menolah H0 semakin besar.

            Sebaliknya, misal kita punya nilai p sebesar 0.15 itu artinya dari hasil perhitungan statistik kita punya 15 kesalahan (0.15*100), jika nilai 0.15 kita bandingkan dengan 0.05 maka nilai p lebih besar dari alpha. Itu artinya semakin besar pula peluang kita untuk menerima H0.

Secara ringkas dapat saya ringkas :

Tolak H0 jika nilai p (p-value) atau sig < 0.05

Terima H0 jika nilai p (p-value) atau sig > 0.05

Semua sudah paham ya kapan saatnya kita terima H0 dan kapan saatnya kita tolak H0?? Selamat belajar...

By : Deva Rizky Yuniana

Trainer FNI Statistics


Komentar Pengunjung

Silahkan Tinggalkan Pesan

BUTUH JASA ANALISIS DATA / PELATIHAN STATISTIK Hubungi kami di 085755387029 (WA) / LINE : fni_official / BBM. D5ABD8BF
Selengkapnya