A. Uji
Statistika (Inferensi)
Inferensi
statistik adalah pengambilan kesimpulan tentang parameter populasi berdasarkan
analisa pada sampel. Fungsi inferensi adalah untuk menentukan hasil dari data
yang ada sama dengan hasil populasi. Beberapa kondisi yang mendorong peneliti
utuk melakukan inferensi adalah:
1. Keteratbasan
dana, tenaga, dan waktu merupakan alasan klasik yang sering dilakukan para
peneliti untuk menggunakan inferensi dalam analisis data
2. Menggunakan
konsep populasi dan sampel dalam kegiatan pengambilan data.
3. Melakukan
testing hipotesis.
4. Melakukan
generalisasi hasil yang diperoleh.
Beberapa hal yang perlu diketahui
berhubungan dengan inferensi statistik yaitu estimasi titik, estimasi interval
dan uji hipotesis. Estimasi titik adalah menduga nilai tunggal
parameter populasi. Estimasi Interval adalah menduga nilai
parameter populasi dalam bentuk interval. Uji hipotesis adalah
suatu proses untuk menentukan apakah dugaan tentang nilai
parameter/karakteristik populasi didukung kuat oleh data sampel atau tidak.
Hipotesis dalam inferensi statistik di bedakan menjadi
hipotesis nol (Ho), yaitu hipotesis yang akan diuji oleh suatu prosedur
statistik, biasanya berupa suatu pernyataan tidak adanya perbedaan atau tidak
adanya hubungan, dan hipotesis alternativ (H1), yaitu hipotesis yang
merupakan lawan dari Ho biasanya berupa pernyataan tentang adanya perbedaan
atau adanya hubungan, yang selanjutnya digunakan untuk menunjukan bahwa
pernyataan mendapat dukungan kuat dari data.
Tahap-tahap
uji hipotesis secara umum, yaitu:
1. Tentukan
model probabilitas yang cocok dari data,
2. Tentukan hipotesis Ho dan H1,
3. Tentukan
statistik penguji,
4. Tentukan
tingkat signifikansi,
5. Tentukan
daerah kritik berdasarkan tingkat signifikansi,
6. Hitung
statistik penguji,
7. Alternatif,
hitung p-value berdasarkan statistik penguji, dan
8. Ambil
kesimpulan berdasarkan poin 6 dan 7.
Inferensi
Data Satistik terbagi atas:
1.
Inferensi Statistik Mean
Satu Populasi
a.
Variansi Diketahui
Uji
hipotesis untuk mean jika variansi diketahui atau juga dikenal juga sebagai uji
Z yaitu:
Hipotesis
b.
Variansi
tidak diketahui
Uji
hipotesis untuk mean jika variansi tidak diketahui atau juga dikenal juga
sebagai uji t yaitu:
2.
Inferensi Proporsi
a.
Satu
Populasi
Uji
hipotesis untuk inferensi proporsi satu populasi yaitu:
Uji dua
sisi, H0 : P = P0
H1
: P > P0 H1 : P < P0
x = jumlah
sukses
n = ukuran
sampel
b.
Dua
populasi
Uji
hipotesis untuk inferensi proporsi dua populasi yaitu:
Uji dua
sisi, H0 : P1 – P2 = P0
H1
: P1 – P2 > P0 H1
: P1 – P2 < P0
jika P0 tidak
diketahui, maka P0 dianggap = 0,
3. Interferensi Dua Rata-rata
a. Uji Rata-rata 2 populasi Independent
Untuk data
yang saling independent satu sama lain, uji hipotesisnya yaitu:
Kesamaan variansi
|
Statistik Penguji
|
Keterangan
|
b.
Uji
Rata-rata 2 populasi Dependent
Uji
rata-rata 2 populasi yang saling dependent ini dilakukan untuk menyelesaikan
permasalahan dimana suatu sampel dikenai dua perlakuan yang berbeda, dan kita
akan melihat keterkaitan kedua perlakuan tersebut.
Uji
hipotesis untuk rata-rata 2 populasi dependent yaitu:
Daerah Kritis, Ho ditolak jika nilai Signifikansi yang diperoleh dari
penggunaan SPSS data editor (sig) atau P-value yang diperoleh dari penyelesaian
dengan minuitab <
B.
Interpretasi
Hasil Analisis Data
Interpretasi data merupakan suatu kegiatan yang
menggabungkan hasil analisis dengan pernyataan,
kriteria, atau
standar tertentu untuk menemukan makna dari data yang dikumpulkan untuk
menjawab permasalahan pembelajaran yang sedang diperbaiki.
Interpretasi
data perlu dilakukan peneliti untuk memberikan arti mengenai bagaimana tindakan
yang dilakukan. Interpretasi data juga penting untuk mengecek kebenaran asumsi
atau keyakinan yang dimiliki.
Ada berbagai teknik
dalam melakukan interpretasi data, antara lain dengan:
1)
menghubungkan data dengan pengalaman diri,
2)
mengaitkan temuan (data) dengan hasil
kajian pustaka atau teori terkait,
3)
memperluas analisis dengan mengajukan
pertayaan mengenai penelitian dan implikasi hasil penelitian, dan/atau
4)
meminta nasihat teman sejawat jika
mengalami kesulitan.
Nasihat
dari teman sejawat sangat diperlukan dalam meakukan interpretasi data ini. Karena
dengan adanya teman sejawat peneliti bisa bertukar pikiran sehingga dapat
melakukan interpretasi data dengan lebih baik lagi.