Pengertian dan Jenis Hipotesis dalam Penelitian Menurut Para Ahli
Pengertian dan Jenis Hipotesis dalam Penelitian Menurut Para Ahli - Hipotesis atau hipotesa berasal dari 2 penggalan kata, yaitu "hypo" yang artinya "di bawah" dan "thesa" yang artinya “kebenaran". Jadi hipotesis, yang kemudian cara menuliskannya disesuaikan dengan Ejaan Bahasa Indonesia menjadi hipotesa, dan berkembang menjadi hipotesis.
Apabila peneliti telah mendalami permasalahan penelitiannya dengan seksama serta menetapkan anggapan dasar, maka lalu membuat suatu teori sementara, yang kebenarannya masih perlu diuji. Inilah hipotesis peneliti akan bekerja berdasarkan hipotesis ini. Peneliti mengumpulkan data-data yang paling berguna untuk membuktikan hipotesis. Berdasarkan data yang terkumpul, peneliti akan menguji apakah hipotesis yang dirumuskan dapat naik status menjadi teas, atau sebaliknya. Tumbang sebagai hipotesis, apabila ternyata tidak terbukti.
Hal yang sangat perlu diperhatikan oleh peneliti adalah bahwa ia tidak boleh mempunyai keinginan kuat agar hipotesisnya terbukti dengan cara mengumpulkan data yang hanya bisa membantuk memenuhi keinginannya, atau memanipulasi data sedemikan rupa sehingga mengarah keterbuktian hipotesis. Peneliti harus bersikap objektif terhadap data yang terkumpul. Terhadap hipotesis yang sudah dirumuskan peneliti dapat bersikap 2 hal:
Apabila peneliti mengambil hal kedua, maka di dalam laporan penelitian harus dituliskan proses penggantian ini. Dengan demikian peneliti telah bertindak jujur dan tegas, sesuatu yang memang sangat diharapkan dari seorang peneliti. Bagaimana mengetahui kedudukan suatu hipotesis?
Apabila ketiga hal tersebut dapat dibuktikan, maka hipotesis yang dirumuskan mempunyai kedudukan yang kuat dalam penelitian. Walaupun hipotesis ini sangat penting sebagai pedoman kerja dalam penelitian, namun tidak selalu semua penelitian harus berorientasikan hipotesis. Jenis penelitian eksploratif, survey, atau kasus dan penelitian development biasanya justru tidak berhipotesis. Tujuan penelitian jenis ini bukan untuk menguji hipotesis tetapi mempelajari tentang gejala-gejala sebanyak-banyaknya.
Sehubungan dengan hal in G.E.R. Burrrough mengatakan bahwa penelitian berhipotesis (penelitian hipotesis) penting dilakukan bagi:
Ahli lain yaitu Deobold Van Dalen menguraikan adanya 3 bentuk inter relationship studies yang termasuk penelitian hipotesis yaitu:
Jenis-Jenis Hipotesis
Pada umumnya hipotesis dirumuskan untuk menggambarkan hubungan antara dua variable akibat. Namun demikian ada hipotesis yang menggambarkan perbandingan satu variable dari dua sampel, misalnya membandingkan perasaan takut antara penduduk tepi pantai dan penduduk pegunungan terhadap penyesuaian diri.
Hipotesis merupakan suatu pernyataan yang penting kedudukannya dalam penelitian. Oleh karena itulah maka dari peneliti dituntut kemampuannya untuk dapat merumuskan hipotesis ini dengan jelas. Seorang ahli bernama Borg yang dibantu oleh temannya Gall (1979: 61) mengajukan adanya prasyarat untuk hipotesis sebagai berikut:
1. Hipotesa Kerja, atau disebut dengan hipotesis alternative disingkat Ha. Hipotesa kerja menyatakan adanya hubungan antara variable X dan Y, atau adanya perbedaan antara dua kelompok.
2. Hipotesa Nol (null hyphotheses) disingkat Ho sering juga disebt hipotesis statistik, karena biasanya dipakai dalam penelitian yang bersifat statistik, yaitu diuji dengan perhitungan statistik. Hipotesis nol menyatakan tidak adanya perbedaan antara dua variable, atau tiak adanya pengaruh variable X terhadap variable Y.
Dalam pembuktian, hipotesis alternative (Ha) diubah menjadi Ho, agar peneliti tidak mempunyai prasangka. Jadi peneliti diharapkan jujur, tidak terpengaruh pernyataan Ha. Kemudian dikembalikan lagi ke Ha pada rumusan akhir pengetesan hipotesis.
Kekeliruan yang Terjadi dalam Pengujian Hipotesis
Telah berkali-kali disebutkan bahwa perumusan hipotesis dilakukan secara hati-hati setelah peneliti memperoleh bahan yang lengkap berdasarkan landasan teori yang kuat. Namun demikian rumusan hipotesis tidak selamanya benar. Benar tidaknya hipotesa tidak ada hubungannya dengan terbukti dan tidaknya hipotesis tersebut. Mungkin seorang peneliti merumuskan hipotesis yang isinya benar, tetapi setelah data terkumpul dan dianalis, ternyata bahwa hipotesis tersebut ditolah atau tidak terbukti. Sebaliknya mungkin seorang peneliti merumuskan sebuah hipotesis yang salah, tetapi setelah dicocokkan denga datanya, hipotesis yang salah tersebut terbukti. Keadaan ini akan berbahaya apabila mengenai hipotesis tentang sesuatu yang berbahaya.
Contoh: belajar tidak mempengaruhi prestasi. Dari data yang terkumpul, memang ternyata anak-anak yang tidak belajar dapat lulus. Maka ditarik kesimpulan bahwa hipotesis tersebut terbukti
Tentu saja kesimpulan ini salah menurut norma umum. Pembuktian hipotesis mungkin benar. Akibatnya bisa berbahaya apabila disimpulkan oleh siswa atau mahasiswa bahwa tidak ada gunanya mereka belajar. Yang salah adalah perumusan hipotesisnya. Dalam hal lain dapat terjadi perumusan hipotesisnya benar tetapi ada kesalahan dalam penarikan kesimpulan. Apabila terjadi hal yang demikian kita tidak boleh menyalahkan hipotesanya.
Kesalahan penarikan kesimpulan tersebut barangkali disebabkan karena kesalahan sampel, kesalahan perhitungan ada pada variable lain yang mengubah hubungan antara variable belajar dan variable prestasi yang pada saat pengujian hipotesis ikut berperan.
Misalnya: faktor untung-untungan, faktor soal tes yang sudah bocor, faktor menyontek dan sebagainya
Untuk memperjelas keterangan, berikut ini disampaikan matriks macam kekeliruan ketika membuat kesimpulan tentang hipotesis pada umumnya.
Selanjutnya ditentukan bahwa probabilitas melakukan kekeliruan macam I dinyatakan dengan α (alpha), sedangkan melakukan kekeliruan macam II dinyatakan dengan β (Beta). Nama- nama ini akhirnya digunakan untuk menentukan jenis kesalahan. Misalnya: peneliti menetapkan kesalahan α= 1% berarti bahwa jika kita menerapkan kesimpulan penelitian kita, aka nada penyimpangn sebanyak 1 %. Besar kecilnya risiko kesalahan kesimpulan itu tergantung dari keberanian peneliti, atau kesediaan peneliti mengalami kesalahan tipe I.
Kesalahan tipe I ini disebut taraf signifikansi pengetesan, artinya kesediaan yang berwujud besarnya probabilitas jika hasil penelitian terhadap sampel akan diterapkan pada populasi. Besarnya taraf signifikansi ini pada umumnya sudah diterapkan terlebih dahulu nilainya 0,15; 0,5; 0,01 dan sebagainya.
Pada umumnya untuk penelitian-penelitian di bidang ilmu pendidikan digunakan taraf signifikansi 0.05 atau 0.01, sedangkan untuk penelitian obat-obatan yang risikonya menyangkut jiwa manusia, diambil 0.005 atau 0.001 bahkan mungkin 0.0001. apabila peneliti menolak hipotesis atas dasar taraf signifikansi 5% berarti sama dengan menolak hipotesis atas dasar taraf kepercayaan 5% berarti sama dengan menolak hipotesis atas dasar kepercayaan 95%, artinya apabila kesimpulan tersebut diterapkan pada populasi yang terdiri dari 100 orang, akan cocok untuk 95 orang dan bagi 5 orang lainnya terjadi penyimpangan.
Cara Menguji Hipotesis
Apabila peneliti telah mengumpulkan dan mengolah data bahan pengujian hipotesis, tentu akan sampai kepada suatu kesimpulan menerima atau menolak hipotesis tersebut. Di dlaam menentukan penerimaan dan penolakan hipotesis maka hipotesis alternative (Ha) diubah menjadi hipotesis tersebut. Di dalam menentukan penerimaan dan penolakan hipotesis maka hipotesis alternative (Ha) diubah menjadi hipotesis nol (Ho).
Untuk keperluan ini dicontohkan penerapannya pada sebuah populasi bedistribusi normal, yang digambarkan dengan grafik seperti berikut ini.
Dengan asumsi bahwa populasi tergambar dalam kurva normal, maka jika kita menentukan taraf kepercayaan 95% dengan pengetesan 2 ekor, maka akan terdapa dua daerah kritik, yaitu di ekor kanan dan di ekor kiri kurva, masing-masing 21/2 % . Penjelasan mengenai masalah ini lebih lanjut akan diberkan pada langkah menarik kesimpulan.
Daerah kritik merupakan daerah penolakan hipotesis (hipotesis nihil) dan disebut daerah signifikansi. Sebaliknya daerah yang terletak di antara dua daerah kritis, yang tidak diarsir, dinamakan daerah penerimaan hipotesis, atau daerah non-signifikansi. Apabila kita mengetes nilai Z-score, dari N= 120, dan dari perhitungan Z-score dengan rumus:
Apakah semua penelitian harus berhipotesis? Untuk memberikan jawaban atas pertanyaan ini kita tidak boleh berpikir pada hal yang benar dan tidak benar secara mutlak. Ada dua alternatif jawaban dan masing-masing mendasarkan diri pada argumentasi yang kuat.
Pendapat pertama mengatakan, semua penelitian pasti berhipotesis. Semua peneliti diharapkan menentukan jawaban sementara, yang akan diuji berdasarkan data yang diperoleh. Hipotesis harus ada karena jawaban penelitian juga harus ada, dan butir-butirnya sudah disebut dalam problematika maupun tujuan penelitian.
Pendapat kedua mengatakan, hipotesis hanya dibuat jika yang dipermasalahkan menunjukkan hubungan antara dua variable atau lebih. Jawaban untuk satu variable yang sifatnya deskriptif, tidak perlu dihipotesiskan. Penelitian eksploratif yang jawabannya masih dicari dan sukar diduga, tentu sukar ditebak apa saja, atau bahkan tidak mungkin dihipotesiskan.
Berdasarkan pendapat kedua ini maka mungkin sekali di dalam sebuah penelitian, banyaknya hipotesis tidak sama dengan banyaknya problematika dan tujuan penelitian. Mungkin problematika unsure 1 dan 2 yang sifatnya deskriptif tidak diikuti dengna hipotesis, tetapi problematika nomor 3 dihipotesiskan.
Contoh:
Hubungan antara motivasi berprestasi dengna etos kerja para karyawan kantor A.
Problematika1:
Seberapa tinggi motivasi berprestasi karyawan kantor A? (tidak dihipotesiskan)
Problematika 2:
Seberapa tinggi etos kerja karyawan kantor A? (tidak dihipotesiskan)
Problematika 3:
Apakah ada, dan seberapa tinggi hubungan antara morivasi beprestasi dengan etos kerja karyawan kantor A?
Hipotesis:
Ada hubungan yang tinggi antara motivasi berprestasi dengan etos kerja karyawan kantor A
Pengujian Hipotesis
Langkah pertama dalam pengujian hipotesis adalah membuat asumsi bahwa tidak ada perbedaan kinerja antara kondisi yang berbeda yang Anda belajar, dalam hal ini antara imbalan langsung dan tertunda. Asumsi ini disebut hipotesis nol (null = tidak ada), dilambangkan H0 dan diucapkan '' h Suboh. '' The hipotesis penelitian, hasil yang Anda berharap untuk fi nd (uji coba belajar lebih sedikit untuk tikus menerima hadiah langsung), disebut alternatif hipotesis atau H1. Dengan demikian, dalam studi Anda, Anda berharap untuk dapat menyangkal atau menolak H0, sehingga mendukung (tapi tidak membuktikan) H1, hipotesis dekat di hati Anda.
Jika bahasa ini terdengar aneh bagi Anda, menganggapnya sebagai analog dengan apa yang terjadi di pengadilan hukum. Ada, orang yang dituduh awalnya dianggap tidak bersalah. Artinya, asumsi adalah bahwa terdakwa telah melakukan apa-apa (null-hal) yang salah. Tugas jaksa adalah untuk meyakinkan juri dari hipotesis alternatif, yaitu, bahwa terdakwa melakukan kejahatan. Seperti jaksa, peneliti harus menunjukkan bahwa sesuatu yang memang terjadi, yaitu, bahwa keterlambatan penguatan dipengaruhi belajar di kami contoh labirin-learning.
Hanya ada dua hasil untuk analisis inferensial. Perbedaan Anda menemukan antara dua kelompok tikus bisa disebabkan beberapa asli, nyata, jujur-untuk-kebaikan efek (misalnya, penguatan delay) atau mereka bisa karena kebetulan. Jadi perbedaan sampel mungkin mencerminkan perbedaan yang benar atau mereka mungkin tidak. Oleh karena itu, sebuah hasil analisis statistik inferensial hanya dua hasil-Anda dapat menolak H0 atau gagal untuk menolaknya. Gagal menolak H0 berarti Anda percaya bahwa setiap perbedaan dalam cara (dan studi hampir selalu menemukan beberapa perbedaan antara kelompok) perbedaan-Anda kesempatan kemungkinan besar telah gagal menemukan efek asli yang dapat digeneralisasi di luar sampel Anda. Menolak H0 berarti bahwa Anda percaya bahwa efek yang benar-benar terjadi dalam studi Anda dan bahwa hasil dapat digeneralisasi. Dalam contoh labirin, menolak H0, yaitu, menemukan perbedaan yang signifikan secara statistik, berarti bahwa itu benar-benar tampaknya menjadi kasus yang penguatan segera belajar bantu labirin.
Peneliti hipotesis (H1) tidak pernah terbukti benar secara mutlak, seperti terdakwa tidak pernah benar-benar terbukti bersalah: Rasa bersalah dikatakan dibuktikan hanya tanpa keraguan. Dengan demikian, H hanya dapat ditolak (dan pada saat yang sama H1 didukung) dengan beberapa derajat kepercayaan diri, yang diatur oleh apa yang disebut alpha (α) tingkat. Secara teknis, alpha mengacu pada probabilitas hasil tertentu jika H0 (ada perbedaan yang benar) benar-benar benar. Dengan konvensi, alpha ditetapkan sebesar 0,05 (α = 0,05), tetapi dapat diatur di lain, lebih ketat, tingkat juga (misalnya α = 0,01). IfH0 ditolak ketika alpha sama dengan 0,05, itu berarti bahwa Anda percaya probabilitas sangat rendah (5 dari 100) yang hasil penelitian Anda adalah hasil dari faktor kebetulan. Jika tidak karena kebetulan, maka harus karena sesuatu yang lain, yaitu (Anda berharap), fenomena Anda belajar, kedekatan penguatan dalam hal ini. Pilihan 0,05 sebagai level alpha berkaitan dengan pembahasan sebelumnya karakteristik kurva normal. Ingat bahwa untuk distribusi normal skor, probabilitas bahwa nilai yang diberikan akan lebih dari dua standar deviasi dari rata-rata rendah, 5% atau kurang. Seperti acara langka. Demikian pula, ketika membandingkan dua set nilai, seperti dalam studi labirin, salah bertanya tentang kemungkinan perbedaan diperoleh antara sarana terjadi jika kebenaran adalah bahwa tidak ada perbedaan nyata ada (yaitu, jika H0 benar). Jika probabilitas yang cukup rendah, kita menolak H0 dan memutuskan bahwa beberapa perbedaan nyata harus terjadi. The '' cukup rendah '' adalah probabilitas dari 5%, atau 0,05. Cara lain untuk menempatkan itu adalah untuk mengatakan bahwa perbedaan diperoleh antara sampel berarti akan begitu tak terduga (yaitu, jarang) jika H0 adalah benar bahwa kita tidak bisa percaya bahwa H0 benar-benar benar. Kami percaya bahwa sesuatu yang lain terjadi (yaitu, penguatan delay benar-benar memperlambat pembelajaran), sehingga kita menolak H0 dan menyimpulkan bahwa '' statistik signifikan '' ada perbedaan antara kelompok.
Kesalahan Tipe I dan Tipe II
Jelas dari pembahasan sebelumnya adalah kenyataan bahwa ketika Anda memutuskan apakah atau tidak untuk menolak H0, Anda bisa saja salah. Sebenarnya, ada dua jenis kesalahan yang Anda bisa membuat. Pertama, Anda mungkin menolak H0 dan H1 mendukung, mendapatkan semua bersemangat tentang membuat beberapa terobosan penemuan baru, tetapi salah. Menolak H0 ketika infact benar disebut kesalahan Tipe I. Kesempatan ini terjadi adalah sama dengan nilai alpha, biasanya 0,05. Artinya, pengaturan alpha pada 0,05 dan menolak H0 berarti bahwa ada kemungkinan 5% dari membuat kesalahan Tipe I-kesempatan 5% berpikir Anda memiliki efek yang nyata tetapi menjadi salah. Saya kesalahan jenis kadang-kadang dicurigai bila hasil penelitian gagal beberapa usaha di replikasi.
Jenis lain dari kesalahan Anda bisa membuat disebut kesalahan tipe II. Hal ini terjadi ketika Anda gagal untuk menolak H0 tapi Anda salah. Artinya, Anda tidak fi nd efek yang signifikan dalam studi Anda, secara alami merasa tertekan tentang hal itu, tetapi sebenarnya dalam kesalahan. Benar-benar ada efek yang benar dalam populasi; Anda hanya belum menemukannya dalam sampel Anda belajar. II kesalahan jenis kadang-kadang terjadi ketika pengukuran yang digunakan tidak sangat handal atau tidak cukup sensitif untuk mendeteksi perbedaan sejati antara kelompok. Seperti yang akan Anda lihat dalam Bab 10, ini kadang-kadang terjadi dalam penelitian evaluasi program. Suatu program memang mungkin memiliki yang signifikan tetapi efek kecil pada orang-orang di dalamnya, tetapi langkah-langkah yang digunakan terlalu lemah untuk mengambil efek halus ini. Tabel 4.3 merangkum empat kemungkinan hasil dari analisis statistik inferensial membandingkan dua kondisi percobaan. Seperti yang Anda lihat, keputusan yang benar hasil dari menolak H0 ketika itu adalah palsu dan tidak menolak H0 ketika itu benar. Keliru menolak H0 menghasilkan kesalahan Tipe I; kegagalan untuk menolak H0 ketika
H0 adalah palsu adalah kesalahan Tipe II. Jika itu membuat lebih mudah untuk memahami terminologi, Anda dapat membuat substitusi berikut dalam Tabel 4.3:
Untuk ''Gagal Tolak H0'' pengganti:
Untuk ''Tolak H0'' pengganti:
Untuk ''H0 benar'' pengganti:
Untuk ''H0 adalah palsu'' pengganti:
Dengan substitusi dalam pikiran, keputusan yang benar berarti baik bahwa (a) tidak ada perbedaan nyata ada, yang OK karena Anda tidak fi nd satu lagi pula, atau (b) perbedaan nyata ada dan Anda menemukan itu (eksperimen surga). Tipe I kesalahan berarti tidak ada perbedaan yang nyata, tetapi Anda berpikir ada karena hasil penelitian tertentu. Sebuah kesalahan Tipe II berarti memang ada perbedaan, tetapi Anda gagal untuk fi nd dalam studi Anda.
Apabila peneliti telah mendalami permasalahan penelitiannya dengan seksama serta menetapkan anggapan dasar, maka lalu membuat suatu teori sementara, yang kebenarannya masih perlu diuji. Inilah hipotesis peneliti akan bekerja berdasarkan hipotesis ini. Peneliti mengumpulkan data-data yang paling berguna untuk membuktikan hipotesis. Berdasarkan data yang terkumpul, peneliti akan menguji apakah hipotesis yang dirumuskan dapat naik status menjadi teas, atau sebaliknya. Tumbang sebagai hipotesis, apabila ternyata tidak terbukti.
|
| image source: biologyeoc.wikispaces.com |
Hal yang sangat perlu diperhatikan oleh peneliti adalah bahwa ia tidak boleh mempunyai keinginan kuat agar hipotesisnya terbukti dengan cara mengumpulkan data yang hanya bisa membantuk memenuhi keinginannya, atau memanipulasi data sedemikan rupa sehingga mengarah keterbuktian hipotesis. Peneliti harus bersikap objektif terhadap data yang terkumpul. Terhadap hipotesis yang sudah dirumuskan peneliti dapat bersikap 2 hal:
- Menerima keputusan seperti apa adanya seandainya hipotesisnya tidak terbukti (pada penelitian).
- Mengganti hipotesis seandainya melihat tanda-tanda bahwa data yang terkumpul tidak mendukung teorinya hipotesis (pada saat penelitian berlangsung)
Apabila peneliti mengambil hal kedua, maka di dalam laporan penelitian harus dituliskan proses penggantian ini. Dengan demikian peneliti telah bertindak jujur dan tegas, sesuatu yang memang sangat diharapkan dari seorang peneliti. Bagaimana mengetahui kedudukan suatu hipotesis?
- Perlu diuji apakah ada data yang menunjukkan hubungan antara variable penyebab dan variable akibat?
- Adanya data yang menunjukkan bahwa akibat yang ada, memang ditimbulkan oleh penyebab itu.
- Adanya data yang menunjukkan bahwa tidak ada penyebab lain yang bisa menimbulkan akibat tersebut.
Apabila ketiga hal tersebut dapat dibuktikan, maka hipotesis yang dirumuskan mempunyai kedudukan yang kuat dalam penelitian. Walaupun hipotesis ini sangat penting sebagai pedoman kerja dalam penelitian, namun tidak selalu semua penelitian harus berorientasikan hipotesis. Jenis penelitian eksploratif, survey, atau kasus dan penelitian development biasanya justru tidak berhipotesis. Tujuan penelitian jenis ini bukan untuk menguji hipotesis tetapi mempelajari tentang gejala-gejala sebanyak-banyaknya.
Sehubungan dengan hal in G.E.R. Burrrough mengatakan bahwa penelitian berhipotesis (penelitian hipotesis) penting dilakukan bagi:
- Penelitian menghitung banyak sesuatu (magnitude)
- Penelitian tentang perbedaan (differencies)
- Penelitian hubungan
Ahli lain yaitu Deobold Van Dalen menguraikan adanya 3 bentuk inter relationship studies yang termasuk penelitian hipotesis yaitu:
- Case studies
- Causal comparative studies
- Correlations studies
Jenis-Jenis Hipotesis
Pada umumnya hipotesis dirumuskan untuk menggambarkan hubungan antara dua variable akibat. Namun demikian ada hipotesis yang menggambarkan perbandingan satu variable dari dua sampel, misalnya membandingkan perasaan takut antara penduduk tepi pantai dan penduduk pegunungan terhadap penyesuaian diri.
Hipotesis merupakan suatu pernyataan yang penting kedudukannya dalam penelitian. Oleh karena itulah maka dari peneliti dituntut kemampuannya untuk dapat merumuskan hipotesis ini dengan jelas. Seorang ahli bernama Borg yang dibantu oleh temannya Gall (1979: 61) mengajukan adanya prasyarat untuk hipotesis sebagai berikut:
- Hipotesis harus dirumuskan dengan singkat tetapi jelas.
- Hipotesis harus dengan nyata menunjukkan adanya hubungan antara dua atau lebih variable.
- Hipotesis harus didukung oleh teori teori yang dikemukakan oleh para ahli atau hasil penelitian yang relevan.
1. Hipotesa Kerja, atau disebut dengan hipotesis alternative disingkat Ha. Hipotesa kerja menyatakan adanya hubungan antara variable X dan Y, atau adanya perbedaan antara dua kelompok.
- Jika…maka…
- Ada perbedaan antara…dan…
- Ada pengaruh…terhadap…
2. Hipotesa Nol (null hyphotheses) disingkat Ho sering juga disebt hipotesis statistik, karena biasanya dipakai dalam penelitian yang bersifat statistik, yaitu diuji dengan perhitungan statistik. Hipotesis nol menyatakan tidak adanya perbedaan antara dua variable, atau tiak adanya pengaruh variable X terhadap variable Y.
Dalam pembuktian, hipotesis alternative (Ha) diubah menjadi Ho, agar peneliti tidak mempunyai prasangka. Jadi peneliti diharapkan jujur, tidak terpengaruh pernyataan Ha. Kemudian dikembalikan lagi ke Ha pada rumusan akhir pengetesan hipotesis.
Kekeliruan yang Terjadi dalam Pengujian Hipotesis
Telah berkali-kali disebutkan bahwa perumusan hipotesis dilakukan secara hati-hati setelah peneliti memperoleh bahan yang lengkap berdasarkan landasan teori yang kuat. Namun demikian rumusan hipotesis tidak selamanya benar. Benar tidaknya hipotesa tidak ada hubungannya dengan terbukti dan tidaknya hipotesis tersebut. Mungkin seorang peneliti merumuskan hipotesis yang isinya benar, tetapi setelah data terkumpul dan dianalis, ternyata bahwa hipotesis tersebut ditolah atau tidak terbukti. Sebaliknya mungkin seorang peneliti merumuskan sebuah hipotesis yang salah, tetapi setelah dicocokkan denga datanya, hipotesis yang salah tersebut terbukti. Keadaan ini akan berbahaya apabila mengenai hipotesis tentang sesuatu yang berbahaya.
Contoh: belajar tidak mempengaruhi prestasi. Dari data yang terkumpul, memang ternyata anak-anak yang tidak belajar dapat lulus. Maka ditarik kesimpulan bahwa hipotesis tersebut terbukti
Tentu saja kesimpulan ini salah menurut norma umum. Pembuktian hipotesis mungkin benar. Akibatnya bisa berbahaya apabila disimpulkan oleh siswa atau mahasiswa bahwa tidak ada gunanya mereka belajar. Yang salah adalah perumusan hipotesisnya. Dalam hal lain dapat terjadi perumusan hipotesisnya benar tetapi ada kesalahan dalam penarikan kesimpulan. Apabila terjadi hal yang demikian kita tidak boleh menyalahkan hipotesanya.
Kesalahan penarikan kesimpulan tersebut barangkali disebabkan karena kesalahan sampel, kesalahan perhitungan ada pada variable lain yang mengubah hubungan antara variable belajar dan variable prestasi yang pada saat pengujian hipotesis ikut berperan.
Misalnya: faktor untung-untungan, faktor soal tes yang sudah bocor, faktor menyontek dan sebagainya
Untuk memperjelas keterangan, berikut ini disampaikan matriks macam kekeliruan ketika membuat kesimpulan tentang hipotesis pada umumnya.
Kesalahan tipe I ini disebut taraf signifikansi pengetesan, artinya kesediaan yang berwujud besarnya probabilitas jika hasil penelitian terhadap sampel akan diterapkan pada populasi. Besarnya taraf signifikansi ini pada umumnya sudah diterapkan terlebih dahulu nilainya 0,15; 0,5; 0,01 dan sebagainya.
Pada umumnya untuk penelitian-penelitian di bidang ilmu pendidikan digunakan taraf signifikansi 0.05 atau 0.01, sedangkan untuk penelitian obat-obatan yang risikonya menyangkut jiwa manusia, diambil 0.005 atau 0.001 bahkan mungkin 0.0001. apabila peneliti menolak hipotesis atas dasar taraf signifikansi 5% berarti sama dengan menolak hipotesis atas dasar taraf kepercayaan 5% berarti sama dengan menolak hipotesis atas dasar kepercayaan 95%, artinya apabila kesimpulan tersebut diterapkan pada populasi yang terdiri dari 100 orang, akan cocok untuk 95 orang dan bagi 5 orang lainnya terjadi penyimpangan.
Cara Menguji Hipotesis
Apabila peneliti telah mengumpulkan dan mengolah data bahan pengujian hipotesis, tentu akan sampai kepada suatu kesimpulan menerima atau menolak hipotesis tersebut. Di dlaam menentukan penerimaan dan penolakan hipotesis maka hipotesis alternative (Ha) diubah menjadi hipotesis tersebut. Di dalam menentukan penerimaan dan penolakan hipotesis maka hipotesis alternative (Ha) diubah menjadi hipotesis nol (Ho).
Untuk keperluan ini dicontohkan penerapannya pada sebuah populasi bedistribusi normal, yang digambarkan dengan grafik seperti berikut ini.
Daerah kritik merupakan daerah penolakan hipotesis (hipotesis nihil) dan disebut daerah signifikansi. Sebaliknya daerah yang terletak di antara dua daerah kritis, yang tidak diarsir, dinamakan daerah penerimaan hipotesis, atau daerah non-signifikansi. Apabila kita mengetes nilai Z-score, dari N= 120, dan dari perhitungan Z-score dengan rumus:
Z= X- XPenelitian Tanpa Hipotesa
SD
Apakah semua penelitian harus berhipotesis? Untuk memberikan jawaban atas pertanyaan ini kita tidak boleh berpikir pada hal yang benar dan tidak benar secara mutlak. Ada dua alternatif jawaban dan masing-masing mendasarkan diri pada argumentasi yang kuat.
Pendapat pertama mengatakan, semua penelitian pasti berhipotesis. Semua peneliti diharapkan menentukan jawaban sementara, yang akan diuji berdasarkan data yang diperoleh. Hipotesis harus ada karena jawaban penelitian juga harus ada, dan butir-butirnya sudah disebut dalam problematika maupun tujuan penelitian.
Pendapat kedua mengatakan, hipotesis hanya dibuat jika yang dipermasalahkan menunjukkan hubungan antara dua variable atau lebih. Jawaban untuk satu variable yang sifatnya deskriptif, tidak perlu dihipotesiskan. Penelitian eksploratif yang jawabannya masih dicari dan sukar diduga, tentu sukar ditebak apa saja, atau bahkan tidak mungkin dihipotesiskan.
Berdasarkan pendapat kedua ini maka mungkin sekali di dalam sebuah penelitian, banyaknya hipotesis tidak sama dengan banyaknya problematika dan tujuan penelitian. Mungkin problematika unsure 1 dan 2 yang sifatnya deskriptif tidak diikuti dengna hipotesis, tetapi problematika nomor 3 dihipotesiskan.
Contoh:
Hubungan antara motivasi berprestasi dengna etos kerja para karyawan kantor A.
Problematika1:
Seberapa tinggi motivasi berprestasi karyawan kantor A? (tidak dihipotesiskan)
Problematika 2:
Seberapa tinggi etos kerja karyawan kantor A? (tidak dihipotesiskan)
Problematika 3:
Apakah ada, dan seberapa tinggi hubungan antara morivasi beprestasi dengan etos kerja karyawan kantor A?
Hipotesis:
Ada hubungan yang tinggi antara motivasi berprestasi dengan etos kerja karyawan kantor A
Pengujian Hipotesis
Langkah pertama dalam pengujian hipotesis adalah membuat asumsi bahwa tidak ada perbedaan kinerja antara kondisi yang berbeda yang Anda belajar, dalam hal ini antara imbalan langsung dan tertunda. Asumsi ini disebut hipotesis nol (null = tidak ada), dilambangkan H0 dan diucapkan '' h Suboh. '' The hipotesis penelitian, hasil yang Anda berharap untuk fi nd (uji coba belajar lebih sedikit untuk tikus menerima hadiah langsung), disebut alternatif hipotesis atau H1. Dengan demikian, dalam studi Anda, Anda berharap untuk dapat menyangkal atau menolak H0, sehingga mendukung (tapi tidak membuktikan) H1, hipotesis dekat di hati Anda.
Jika bahasa ini terdengar aneh bagi Anda, menganggapnya sebagai analog dengan apa yang terjadi di pengadilan hukum. Ada, orang yang dituduh awalnya dianggap tidak bersalah. Artinya, asumsi adalah bahwa terdakwa telah melakukan apa-apa (null-hal) yang salah. Tugas jaksa adalah untuk meyakinkan juri dari hipotesis alternatif, yaitu, bahwa terdakwa melakukan kejahatan. Seperti jaksa, peneliti harus menunjukkan bahwa sesuatu yang memang terjadi, yaitu, bahwa keterlambatan penguatan dipengaruhi belajar di kami contoh labirin-learning.
Hanya ada dua hasil untuk analisis inferensial. Perbedaan Anda menemukan antara dua kelompok tikus bisa disebabkan beberapa asli, nyata, jujur-untuk-kebaikan efek (misalnya, penguatan delay) atau mereka bisa karena kebetulan. Jadi perbedaan sampel mungkin mencerminkan perbedaan yang benar atau mereka mungkin tidak. Oleh karena itu, sebuah hasil analisis statistik inferensial hanya dua hasil-Anda dapat menolak H0 atau gagal untuk menolaknya. Gagal menolak H0 berarti Anda percaya bahwa setiap perbedaan dalam cara (dan studi hampir selalu menemukan beberapa perbedaan antara kelompok) perbedaan-Anda kesempatan kemungkinan besar telah gagal menemukan efek asli yang dapat digeneralisasi di luar sampel Anda. Menolak H0 berarti bahwa Anda percaya bahwa efek yang benar-benar terjadi dalam studi Anda dan bahwa hasil dapat digeneralisasi. Dalam contoh labirin, menolak H0, yaitu, menemukan perbedaan yang signifikan secara statistik, berarti bahwa itu benar-benar tampaknya menjadi kasus yang penguatan segera belajar bantu labirin.
Peneliti hipotesis (H1) tidak pernah terbukti benar secara mutlak, seperti terdakwa tidak pernah benar-benar terbukti bersalah: Rasa bersalah dikatakan dibuktikan hanya tanpa keraguan. Dengan demikian, H hanya dapat ditolak (dan pada saat yang sama H1 didukung) dengan beberapa derajat kepercayaan diri, yang diatur oleh apa yang disebut alpha (α) tingkat. Secara teknis, alpha mengacu pada probabilitas hasil tertentu jika H0 (ada perbedaan yang benar) benar-benar benar. Dengan konvensi, alpha ditetapkan sebesar 0,05 (α = 0,05), tetapi dapat diatur di lain, lebih ketat, tingkat juga (misalnya α = 0,01). IfH0 ditolak ketika alpha sama dengan 0,05, itu berarti bahwa Anda percaya probabilitas sangat rendah (5 dari 100) yang hasil penelitian Anda adalah hasil dari faktor kebetulan. Jika tidak karena kebetulan, maka harus karena sesuatu yang lain, yaitu (Anda berharap), fenomena Anda belajar, kedekatan penguatan dalam hal ini. Pilihan 0,05 sebagai level alpha berkaitan dengan pembahasan sebelumnya karakteristik kurva normal. Ingat bahwa untuk distribusi normal skor, probabilitas bahwa nilai yang diberikan akan lebih dari dua standar deviasi dari rata-rata rendah, 5% atau kurang. Seperti acara langka. Demikian pula, ketika membandingkan dua set nilai, seperti dalam studi labirin, salah bertanya tentang kemungkinan perbedaan diperoleh antara sarana terjadi jika kebenaran adalah bahwa tidak ada perbedaan nyata ada (yaitu, jika H0 benar). Jika probabilitas yang cukup rendah, kita menolak H0 dan memutuskan bahwa beberapa perbedaan nyata harus terjadi. The '' cukup rendah '' adalah probabilitas dari 5%, atau 0,05. Cara lain untuk menempatkan itu adalah untuk mengatakan bahwa perbedaan diperoleh antara sampel berarti akan begitu tak terduga (yaitu, jarang) jika H0 adalah benar bahwa kita tidak bisa percaya bahwa H0 benar-benar benar. Kami percaya bahwa sesuatu yang lain terjadi (yaitu, penguatan delay benar-benar memperlambat pembelajaran), sehingga kita menolak H0 dan menyimpulkan bahwa '' statistik signifikan '' ada perbedaan antara kelompok.
Kesalahan Tipe I dan Tipe II
Jelas dari pembahasan sebelumnya adalah kenyataan bahwa ketika Anda memutuskan apakah atau tidak untuk menolak H0, Anda bisa saja salah. Sebenarnya, ada dua jenis kesalahan yang Anda bisa membuat. Pertama, Anda mungkin menolak H0 dan H1 mendukung, mendapatkan semua bersemangat tentang membuat beberapa terobosan penemuan baru, tetapi salah. Menolak H0 ketika infact benar disebut kesalahan Tipe I. Kesempatan ini terjadi adalah sama dengan nilai alpha, biasanya 0,05. Artinya, pengaturan alpha pada 0,05 dan menolak H0 berarti bahwa ada kemungkinan 5% dari membuat kesalahan Tipe I-kesempatan 5% berpikir Anda memiliki efek yang nyata tetapi menjadi salah. Saya kesalahan jenis kadang-kadang dicurigai bila hasil penelitian gagal beberapa usaha di replikasi.
Jenis lain dari kesalahan Anda bisa membuat disebut kesalahan tipe II. Hal ini terjadi ketika Anda gagal untuk menolak H0 tapi Anda salah. Artinya, Anda tidak fi nd efek yang signifikan dalam studi Anda, secara alami merasa tertekan tentang hal itu, tetapi sebenarnya dalam kesalahan. Benar-benar ada efek yang benar dalam populasi; Anda hanya belum menemukannya dalam sampel Anda belajar. II kesalahan jenis kadang-kadang terjadi ketika pengukuran yang digunakan tidak sangat handal atau tidak cukup sensitif untuk mendeteksi perbedaan sejati antara kelompok. Seperti yang akan Anda lihat dalam Bab 10, ini kadang-kadang terjadi dalam penelitian evaluasi program. Suatu program memang mungkin memiliki yang signifikan tetapi efek kecil pada orang-orang di dalamnya, tetapi langkah-langkah yang digunakan terlalu lemah untuk mengambil efek halus ini. Tabel 4.3 merangkum empat kemungkinan hasil dari analisis statistik inferensial membandingkan dua kondisi percobaan. Seperti yang Anda lihat, keputusan yang benar hasil dari menolak H0 ketika itu adalah palsu dan tidak menolak H0 ketika itu benar. Keliru menolak H0 menghasilkan kesalahan Tipe I; kegagalan untuk menolak H0 ketika
Untuk ''Gagal Tolak H0'' pengganti:
''Anda melakukan penelitian, Anda pergi melalui semua analisis yang tepat, dan apa yang Anda datang dengan itu nihil, tidak ada, zippo, tidak ada signi fi perbedaan tidak bisa, dan ya, Anda memiliki alasan yang baik untuk menjadi bingung, terutama jika ini adalah Anda proyek tesis!''
Untuk ''Tolak H0'' pengganti:
'' Anda melakukan penelitian, Anda pergi melalui semua analisis yang tepat, dan perbedaan keluar signifikan pada tingkat 0,05, dan ya, hidup Anda sekarang memiliki makna dan Anda akan dapat kesan teman-teman Anda dan terutama Anda Direktur tesis karena Anda pergi melalui semua pekerjaan ini dan Anda benar-benar menemukan sesuatu! ''
Untuk ''H0 benar'' pengganti:
'' Terlepas dari apa yang mungkin terjadi dalam studi Anda, tidak ada perbedaan yang benar ada. ''
Untuk ''H0 adalah palsu'' pengganti:
"Terlepas dari apa yang mungkin terjadi dalam studi Anda, perbedaan yang benar-benar ada."
Dengan substitusi dalam pikiran, keputusan yang benar berarti baik bahwa (a) tidak ada perbedaan nyata ada, yang OK karena Anda tidak fi nd satu lagi pula, atau (b) perbedaan nyata ada dan Anda menemukan itu (eksperimen surga). Tipe I kesalahan berarti tidak ada perbedaan yang nyata, tetapi Anda berpikir ada karena hasil penelitian tertentu. Sebuah kesalahan Tipe II berarti memang ada perbedaan, tetapi Anda gagal untuk fi nd dalam studi Anda.
Sekian artikel tentang Pengertian dan Jenis Hipotesis dalam Penelitian Menurut Para Ahli.
Posting Komentar untuk "Pengertian dan Jenis Hipotesis dalam Penelitian Menurut Para Ahli"