“Solution FRAME” dalam Statistika

“Solution FRAME” dalam Statistika

Sebagai suatu keumuman bahwa suatu pemecahan masalah membutuhkan skema yang runut, selain untuk memudahkan pembaca juga memudahkan peneliti dalam melewati suatu proses penelitan. Pada bahasan sebelumnya sedikit banyak telah dibahas terkait dengan ancang-ancang dalam melakukan penelitian. Nah, setelah penelitian dilakukan dan diperoleh data penelitian, ada baiknya merunut penyelesaian statistic secara sistematik. Berikut cara sederhana menggunakan sistematika statistika untuk mendapatkan gambaran sederhana dari hasil penelitian yang dilakukan.

  1. Tuliskan Hipotesis

Hipotesis atau asumsi dasar merupakan sintesa peneliti dalam mengambil kesimpulan awal atas fenomena yang sedang diamati. Hipotesis biasanya sudah ditentukan oleh peneliti pada awal penelitian ketika merumuskan masalah. Umumnya hipotesis terdapat 2 bagian yaitu hipotesis 0 (nol) dan hipotesis 1 (satu). Hipotesis 0 (nol) merupakan merupakan jawaban sementara dari penelitian yang umumnya bersifat netral dalam artian dari fenomena yang diteliti akan terjadi sesuai keumuman atau tidak bertolak belakang dengan konteks kondisi keumuman. Sedangkan hipotesis 1 (satu) merupakan jawaban sementara dari penelitian yang umumnya bersifat berkebalikan dalam artian dari fenomena yang diteliti akan terjadi berkebalikan dengan konteks keumuman.

Sebagai contoh apabila kita berbicara terkait dengan menguji perbedaan atau hubungan ataupun pengaruh atas suatu fenomena, hipoteis 0 (nol) biasa distatementkan bahwa “tidak terdapat perbedaan atau tidak terdapat hubungan atau tidak terdapat pengaruh” dari konteks keumuman fenomena yang sedang terjadi yang diteliti oleh peneliti. Sedangkan hipotesis 1 (satu) biasa distatementkan bahwa “terdapat perbedaan atau terdapat hubungan atau terdapat pengaruh” dari konteks keumuman fenomena yang sedang terjadi yang diteliti oleh peneliti.

Jika kita buat notasi pada konteks pengujian rata-rata sebagai misal maka rumusan hipotesis 0 (nol) dan hipotesis 1 (satu) akan menjadi :

H0 : μ = 0, diartikan bahwa tidak terdapat perbedaan rata-rata diantara satu atau lebih rata-rata dari kelompok data yang diteliti (fenomena sesuai dengan konteks keumuman)

H1 : μ ≠ 0, diartikan bahwa terdapat perbedaan rata-rata diantara satu atau lebih rata-rata dari kelompok data yang diteliti (ada perbedaan fenomena yang tidak sejalan dengan konteks keumuman)

  1. Derajat Kepercayaan

Penentuan derajat kepercayaan atas suatu penelitian sangat penting. Ini akan mengukur seberapa yakin peneliti atas hasil dari penelitiannya mengacu pada konteks hipotesis yang diajukan dalam penelitian. Semakin tinggi derajat kepercayaan yang ditetapkan peneliti maka akan meningkatkan kepercayaan khalayak dalam menerima dan memaknai hasil dari penelitian yang dilakukan.

Dalam statistika untuk mengukur tingkat kepercayaan atas kesimpulan hasil penelitian biasanya dilakukan dengan penetapan nilai alpha atas suatu penelitian. Alpha atau sering disebut sebagai peluang kekeliruan penelitian, merupakan suatu ukuran peluang dimana menolak hipotesis yang seharusnya diterima. Penentuan nilai alpha relatif kepada ke_PEDE_an dari peneliti, sebagai panduan sederhana biasanya untuk penelitian medis digunakan nilai alpha dibawah 5% kenapa dikarenakan penelitian yang biasa dilakukan berkaitan dengan “nyawa atau kehidupan” sehingga semakin kecil nilai alpha yang ditetapkan akan memperkecil tingkat resiko dan meningkatkan tingkat presisi dari penelitian yang dilakukan oleh peneliti. Sedangkan untuk penelitian sosial biasanya digunakan nilai alpha antara 5% s.d 10% kenapa dikarenakan dalam penelitian sosial relatif lebih longgar dan lebih tidak berresiko menyangkut “nyawa atau kehidupan” sehingga tingkat toleransi atas ukuran kegagalannya relatif dapat diperbesar. Meskipun demikian tetap pada prinsip bahwa semakin kecil alpha yang ditetapkan akan semakin menigkatkan presisi dari hasil penelitian.

  1. Metode Statistik

Metode statistik atau alat statistik merupakan formula matematika yang digunakan untuk memproses data hasil penelitian untuk menghasilkan suatu ukuran nilai dari data penelitian yang merupakan hasil pendekatan dari suatu distribusi data. Maka dalam dunia statistik dan penelitian dikenal dengan adanya nilai t yang dihasilkan dari pendekatan distribusi student, nilai F yang dihasilkan dari pendekatan distribusi F, nilai chi-square yang dihasilkan dari pendekatan distribusi chi-square dan yang lainnya.

Akan tetapi dalam penggunaan secara praktis pada penelitian-penelitan biasanya diidentifikasi langsung dari statement masalah yang dituliskan. Sebagai misal jika stetment masalah yang dinyatakan mencari perbedaan, kemungkinan pendekatan adalah dengan nilai t untuk 2 kelompok data atau nilai F untuk lebih dari 2 kelompok data pada rumpun statistik kategori parametrik. Atau jika statement masalah dinyatakan mencari hubungan atau pengaruh, kemungkinan pendekatan dengan menggunakan nilai t dan nilai F pada pengujian signifikansi dari alat statistik korelasi dan regresi, dan sebagainya.

  1. Kriteria Uji

Setelah kita memahami penggunaan metode statistik dan menghasilkan nilai statistik dari metode atau alat statistik yang digunakan baik itu berupa nilai t, F atau yang lainnya, tahapan selanjutnya ada memastikan apakah nilai yang diperoleh tersebut mendukung untuk menerima atau menolak hipotesis yang dinyatakan bedasarkan batasan-batasan yang menjadi panduan.

Secara sederhana, kriteria uji adalah berupa rentang atau interval toleransi nilai statistik yang dihasilkan dari data penelitian apakah masuk pada nilai peluang gagal yang telah ditetapkan (definisi nilai alpha). Biasanya dipakai 2 pendekatan untuk mendefinisikan kriteria uji dari nilai statistik yang dihasilkan. Pertama, membandingkan nilai statistik yang dihasilkan melalui pendekatan distribusi data penelitian yaitu nilai t, F atau yang lainnya yang dihasilkan melalui perhitungan dengan nilai t, F atau yang lainnya yang telah ditentukan berdasarkan besaran nilai kekeliruan (nilai alpha) yang ditetapkan. Kedua, membandingkan nilai peluang kekeliruan yang dihasilkan dari perhitungan pada data penelitian (mengkonversikan nilai t, F atau yang lainnya menjadi nilai peluang), langsung dengan batas nilai kekeliruan yang telah ditetapkan (nilai alpha).

Jika sudah dipahami penjelasan sebelumnya, sebagai panduan umum bahwa untuk menolak H0 , maka nilai statistik t, F atau yang lainnya harus lebih besar dari nilai statistik t, F atau yang lainnya yang diperoleh dengan alpha yang telah ditentukan. Jika nilainya lebih kecil maka hasil penelitian tersebut dikatakan menerima H0. Atau cara yang kedua, menolak H0 jika nilai peluang yang dihasilkan dari data penelitian lebih kecil dari nilai kekeliruan (nilai alpha) yang telah ditetapkan.

  1. Kesimpulan

Untuk membuat kesimpulan relatif lebih mudah ketika kita memahami konsep Hipotesis dan Kriteria Uji. Inti dari kesimpulan adalah beruapa uraian dalam rangka menjawab statemen permasalahan dan sekaligus menjawab hipotesis yang tetapkan. Pastikan kesimpulan yang dinyatakan sinkron antara statement masalah dengan hipotesis yang diajukan. Uniknya ketika kita membuat kesimpulan berdasarkan Hipotesis dan adanya Alpha yang ditetapkan, kedua komponen tersebut dapat saling menguatkan pada penjabaran kesimpulan dan dapat terukur seberapa yakin peneliti pada hasil penelitiannya sehingga dapat memudahkan kepada khalayak dalam mempercayai sebuah hasil dari penelitian dan ini merupakan poin penting dalam memotivasi para peneliti untuk melakukan lebih banyak lagi penelitian yang bermanfaat dan aplikatif.

———————————————————————————————————————————————————-

  1. Jika rekan peneliti memerlukan bantuan survey lapangan, data entry ataupun olahdata dapat menghubungi mobilestatistik.com :
  1. Klik “Konsultasi Gratis” untuk mendapatkan informasi atau solusi terkait dengan pertanyaan-pertanyaan seputar metodologi penelitian, aplikasi software statistik ataupun olahdata.
  • “1st Kirim Pertanyaan, Pasti Kami Jawab . . . InsyaAllah”

———————————————————————————————————————————————————-