Pengujian Hipotesis?? Makhluk apa Itu??

https://i1.wp.com/eugenieteasley.com/wp-content/uploads/2014/11/Hypothesis-pic.jpg

Secara sederhana hipotesis itu adalah sebuah pernyataan yang bisa saja benar atau salah. Nah, dalam statistika kita diajarkan cara bagaimana kita membuktikan kebenaran sebuah hipotesis sehingga kita bisa menerima atau menolaknya. Apakah anda pernah mendengar mungkin di sebuah berita bahwa rata-rata pendapatan masyarakat di sebuah kota adalah sebesar 5 juta rupiah. Anda mungkin bertanya, masa sih 5 juta rupiah?? Saat pertama kali pernyataan tersebut muncul, anda mungkin meragukan apakah informasi tersebut benar atau tidak. Biasanya seseorang cenderung akan langsung menolak atau menerima informasi tersebut tanpa harus membuktikan apakah pernyataan tersebut benar atau tidak.

Prosedur dalam melakukan pengujian hipotesis dalam statistika di desain untuk membuktikan klaim tersebut. Biasanya klaim yang ada di dalam hipotesis tersebut dibuat untuk menggambarkan keadaan parameter (angka yang menggambarkan populasi), padahal kita tahu bahwa keadaan populasi itu sangat sulit untuk diketahui. Biar lebih spesifik, kita ambil contoh rata-rata pendapatan sebuah kota di klaim 5 juta rupiah. Jika anda memiliki pendapat lain selain dari hipotesis tersebut, maka hal tersebut bisa dinamakan hipotesis alternatif. Tujuan anda adalah membuktikan bahwa hipotesis anda yang benar, bagaimana caranya? yup, tentunya dengan menggunakan data. Karena anda tidak mempunyai data populasi maka dengan sangat terpaksa anda menggunakan data sampel yang ada pada anda (teknik pengumpulannya ada di pembahasan sebelumnya).

Seperti pada penjelasan sebelumnya, kita memiliki dua jenis hipotesis. Hipotesis yang pertama adalah null hypothesis H0. Ciri-ciri H0 adalah selalu menyatakan bahwa nilai prameter selalu sama dengan nilai yang diklaim, pokoknya klo null hyopthesis selalu menggunakan tanda =, ≥, ≤ . Contohnya, rata-rata pendapatan masyarakat sebuah kota adalah 5 juta rupiah, maka penulisan null hipotesis nya menjadi H0: μ=5juta. Jika ada H0 tentu saja ada hipotesis tandingannya, yang dinamakan hipotesis alternatif lambangnya H1 atau Ha. Hipotesis ini berisi negasi atau kebalikan dari H0. Untuk contoh        H0: μ=5juta, apa H1 nya? Yup!! tentu saja H1: μ≠5juta.

Sebenarnya H1 bisa ada tiga jenis, tergantung anda tertarik ingin membuktikan apa.

  • Misalnya, anda hanya ingin membuktikan bahwa klaim media bahwa bahwa rata-rata pendapatan masyarakat adalah 5 juta, maka anda memiliki H0: μ=5juta dan H1: μ≠5juta
  • Namun jika ada contoh lain, dimana anda bekerja disebuah bank dan anda meyakini bahwa waktu pembukaan rekening bisa kurang dari 15 menit. bagaimana anda menyusun hipotesisnya? Yup, susunan hipotesisnya menjadi   H0: μ≥ 15 menit dan H1: μ<15 menit.

Secara umum H0 selalu mengandung unsur bahwa tidak ada hal yang baru/ sama saja/ keadaan sekarang yang tidak ada bedanya dkk. Pokoke, apa yang ada sekarang anggap bener aja dulu, sampai bener-bener kebukti bahwa klaim nya salah.

Pernah liat orang di adili gak? Nah, di pengadilan itu menggunakan konsep penyusunan hipotesis sama kayak yang dijelasin di atas. Apa hipotesis awal dari seorang hakim?? Bener, orang itu gak bersalah… tapiiii… hanya sampai jaksa membuktikan dengan bukti yang meyakinkan kalo dia bersalah. Got it?? Terus gimana kalo ternyata jaksa gak bisa membuktikan klo orang tersebut bersalah? Untuk kondisi ini hakim akan mengatakan bahwa “orang tersebut tidak terbukti melakukan ……” bukan mengatakan bahwa “orang ini terbukti benar atau terbukti orang baik-baik” karena bisa saja jika ada suatu hari ada bukti baru yang membuktikan bahwa orang ini benar-benar bersalah.

Ahhh… udah lumayan banyak nih pembahasannya… kita lanjut lain kali ya… please add komen di bawah yaaa… I am no perfect person.. just wanna share…

The 10th Men

Perjalanan dari rumah saya (Bogor) ke tempat Kerja (Sudirman-jakarta) memang cukup lama hampir setengah jam. Sebagian orang memilih tidur, namun saya mempunyai aktivitas lain yang cukup bisa mengisi waktu, yak nonton film. Sebenarnya bukan nonton filmnya yang ingin saya tulis hari ini, tapi mengenai sebaris kalimat yang menurut saya sangat inspiratif pada film tersebut.

Pagi ini saya menonton War World Z yang bintang utamanya Brad Pitt. Saat Gerry (Brad Pitt) mengunjungi Israel untuk menemukan penyebab utama dari menyebarnya virus zombie, seorang agen Mossad mengatakan sebuah kalimat ” Kami mempunyai filosofi orang kesepuluh, jika kami mempunyai sepuluh orang yang ahli dalam suatu hal dan sembilan orang diantara ahli tersebut setuju akan suatu hal, maka kami selalu memiliki orang kesepuluh yang harus tidak setuju dengan pendapat sembilan ahli tadi. Orang kesepuluh ini yang harus menemukan bukti untuk membuktikan bahwa pendapat sembilan orang ahli tadi salah”.

Filosofi ini sangat menarik, gagasan mengenai selalu terbukanya kemungkinan bahwa sebuah kesalahan terjadi walaupun mayoritas telah setuju dengan sebuah pendapat, tidak serta merta menjadikan pendapat tersebut sebagai kebenaran mutlak, namun menyediakan ruang untuk sebuah keraguan “doubt” bahwa boleh jadi pendapat tersebut salah. Adanya orang kesepuluh akan menjadikan sebuah keputusan menjadi lebih berimbang dan saat bukti bahwa pendapat sembilan orang tersebut memang salah ditemukan maka seluruh pendapat itu harus segera di kaji kembali sesegera mungkin, agar keputusan yang dibuat atas pendapat awal tadi segera direvisi.

Setiap hasil analisa data dengan menggunakan semua tools statistika selalu terikat pada dua faktor yakni ruang dan waktu. Untuk sebuah penelitian jika benar di suatu tempat dan suatu waktu belum tentu benar di waktu dan tempat yang lain. Untuk memperkuat kesimpulan dari penelitian pertama, kita butuh penelitian lain. Jika pun penelitian berikutnya kesimpulannya sama dengan penelitian pertama harus selalu ada ruang untuk pembuktian bahwa hasil tersebut mungkin saja salah.

 

Alat Penelitian (Research)-Non Probability Sampling Cont’d

Part 2
Kemaren-kemaren kita udah ngebahas masalah sampling secara general. Mudah2an udah pada ngerti ya… sekarang kita lanjut ke bagian non probability sampling. Yup. :).
Kan kemarin saya udah ngejelasin secara singkat kalau non probaility sampling ini adalah pengambilan sampel dari populasi tanpa menggunakan konsep peluang, jadi sifat sampling nya subjektif banget dari penelitinya. Tp harus keep in mind bahwa subjektifnya si peneliti ini harus punya dasar juga. Biasanya sih berdasarkan keilmuan masing-masing.

Sebenarnya apakah benar non probability sampling itu gak menggambarkan populasi?jawabannya. Kita bisa aja menggambarkan populasi lewat sample dari non probability ini, tp kita gak bisa menentukan seberapa besar error nya? karena untuk menghitung error itu ya kudu pake konsep peluang. Karena sampling errornya gak bisa di ukur maka setidaknya non sampling error kudu di beresin. SUmbernya antara lain, pembuatan kuesioner yang baik ( gak ngarahin responden), cara interview yang baik, kejujuran interviewer dll. (Ntar saya coba bikin post khusus masalah ini… klo inget :))

Dalam dunia social research banyak kondisi dimana kita tuh gak bisa mendapatkan daftar populasinya. contohnya, kalo mau neliti tentang pengguna narkoba di jakarta? emang siapa yang punya data lengkap pengguna narkoba? gak ada. Kalo ada ya keburu ketangkep lah penggunanya. Right??

Nah, karena ada kondisi-kondisi kayak gitu kita bisa menggunakan non prob sampling ini. Secara garis besar ada dua jenis non prob sampling ini yakni accidental atau purposive.

Accidental atau Convinience Sampling
Image
Pernah gak liat di acara-acara news gitu ada orang-orang yang ditanyain pendapatnya tentang suatu masalah? Nah, metode tanya orang asal ketemunya aja ini namanya accidental sampling. Jadi jelas dong, kita gak bisa menyimpulkan pendapat-pendapat orang-orang yang kita temui tadi sebagai pendapat populasi, iya kan? iya aja deh.

Purposive Sampling
Image
Namanya juga purposive artinya emang kita punya ‘tujuan’, so pasti kita butuh sampel yang bisa memenuhi tujuan kita tadi. Waktu saya kerja di marketing research dulu saya pernah mengadakan riset tentang preferensi peminum kopi terhadap beberapa jenis kopi yang kami hidangkan. Nah, tuh kan dari awal saya emang dah punya tujuan yaitu pengen tau kecenderungan para peminum kopi terhadap beberapa pilihan kopi yang disediakan. Jadi saya meminta field team saya untuk mencari responden dengan kriteria tertentu antara lain umur di atas 17 tahun, minum kopi (black, tubruk, 3 in 1 , 2 in 1 dll), gender 50:50 dan beberapa kriteria lain. Pokoknya gak bisa sembarangan milih sampel nya.

Teknik-teknik yang digunakan dalam purposive sampling ini bener-bener tergantung pada tujuan survey nya. Berikut beberapa teknik yang saya tau.

Image
Modal instance sampling ( milih dengan kriteria org kebanyakan) artinya kita memilih berdasarkan orang-orang itu kebanyakan kerja, umur, pendidikan dan pendapatannya kayak gimana? intinya milih org ‘kebanyakan’. Tp masalahnya gimana klo suku dan agama itu berpengaruh? nah lo… emang itu dia kelemahannya.

Image
Expert Sampling (milih berdasarkan pendapat ahli) yang harus diperhatikan adalah ahli yang kita jadikan dasar pengambilan sampel ini bener-bener harus ahli dibidangnya, klo gak ya jadinya bisa salah sasaran (keseringan sih salah..hehe)

Quota Sampling (Banyakan sih berkaitan dengan demografi)

Jenis sampling ini yang paling sering saya gunakan dulu saat kerja di marketing research. Sampling ini menggunakan data demografi (kependudukan) sebagai dasar penentuan kuotanya. Sebenarnya kuota sampling ini adalah lanjutan dari expert sampling. Pada expert sampling sering ditentukan kelompok tertentu yang ingin diteliti. Nah kelompok ini ditentukan jumlahnya sesuai demografinya. contoh jika kita ingin meneliti 100 orang, maka kriteria demografi yang mungkin akan dipertimbangkan adalah jenis kelamin (let say 50:50), pekerjaan (PNS (20%,Swasta(30%),Tidak bekerja(50%) dll. Jadi setiap kriteria demografinya harus ada wakilnya. Got it??

Snowball sampling
Pernah liat bola salju yang digelindingkan dar uncak gunung. Honestly saya liat salju aja gak pernah. hmmm… atau sering liat kartun tom n jerry kan? sering tuh bola salju nimpa si tom terus menggelinding kebawah… klo diperhatikan semakin lama bola salju tersebut makin besar. Nah… itu dia filosofi dari snowball sampling, kita mulai dari sedikit sample terus berdasarkan informasi sample kita sekarang kita cari sample lain yang sesuai dengan kriteria kita berdasarkan informasi dari sample kita. Repot amat sih? Ya emang repot. Karena emang penelitian kita memaksa kita melakukan itu. Di posting sebelumnya saya pernah share tentang riset tentang penggguna narkoba. Informasi pengguna narkoba ini kan sensitif banget, yang tahu juga dikit. Paling enak klo udah kenal dengan Bandar narkobanya, kita jadi tahu pelanggannya sapa aja, dari satu pemakai kita tanyakan pemakai yang lain siapa, terus sampai sample kita rasa cukup. Tentu aja sebagai peneliti kerahasiaan informasi sample kita gak boleh dibocorin karena emang kode etiknya emang gitu…

Segitu aja dulu psoting tentang non prob sampling.. kalo ada yang mau nambahin silahkan… Semoga berguna… cu= u in the next post….