Kita awali dengan soal sebagai contoh. Tenang, tidak ada hitung-hitungan kok.
Pak Blangkon seorang penjual baso. Pak Blangkon salah seorang penjual baso yang sukses. Rata-rata dalam sehari Pak Blangkon bisa menjual 300 porsi baso. Suatu hari Pak Blangkon menemukan artikel yang menyebutkan bahwa micin itu merusak. Maka sejak hari itu Pak Blangkon memutuskan untuk tidak menggunakan micin pada basonya. Lima hari sejak Pak Blangkon tidak menggunakan micin, penjualan Baso Pak Blangkon rata-rata per hari menjadi 350 porsi. Pak Blangkon yakin bahwa penjualan baso tanpa micin lebih baik daripada dengan micin dalam masalah penjualan. Pertanyaannya, apakah pernyataan Pak Blangkon benar? Diketahui variansi penjualan baso saat menggunakan micin adalah 250.
Salah satu cara untuk menyelesaikan kasus ini adalah dengan menggunakan statistik diantaranya uji-Z. Biasanya, langkah pertama untuk melakukan uji statistik kita menentukan hipotesis nol (H0) dan hipotesis alternatif (H1). Dari kasus di atas maka dirancanglah Ho dan H1 sebagai berikut :
H0 : = (rata-rata penjualan baso saat tanpa menggunakan micin sama dengan saat menggunakan micin.)
H1 : > (rata-rata penjualan baso saat tanpa menggunakan micin lebih tinggi daripada saat menggunakan micin.)
Masalahnya adalah, saya selalu bingung mana yang harus ditaruh di H0 mana yang harus di H1. Apakah anda bingung juga seperti saya? kenapa bukan begini ?
H0 : >
H1 : =
atau begini ?
H0 : <
H1 : =
Setelah saya telusuri, ternyata H0 dan H1 ini adalah sesuatu untuk menyatakan bahwa pada data ada efek atau belum ditemukan efek. Kata kuncinya adalah efek. Kata kunci ini saya temukan di sejumlah paper. Paper-paper tersebut tidak menggunakan kata “hipotesis” tapi lebih sering menggunakan kata “efek”. Lalu dimanakah peran kata “efek” ini pada H0 dan H1? Hipotesis nol (H0) merupakan kondisi untuk menyatakan bahwa data yang ada tidak cukup untuk menunjukan ada efek pada data. Kasarnya tidak ada efek pada data***. Sedangkan hipotesis satu (H1) atau alternatif digunakan untuk menyatakan bahwa ada efek. Lalu, kenapa namanya hipotesis nol dan hipotesis alternatif?
Dari sejarahnya, ternyata hubungan H0 dan H1 ini berangkat dari pemikiran skeptis. Berawal dari skema berikut. Seorang peneliti A punya data X, lalu datang peneliti lain, B, punya data Y dimana Y merupakan data yang sumbernya hampir sama dengan X tapi telah dipengaruhi kondisi sesuatu. Peneliti B mengaku bahwa jika X dilakukan sesuatu maka akan memiliki suatu efek, hasilnya diantaranya adalah Y. Tapi A skeptis, sehingga peneliti A berpendirian bahwa tidak ada efek pada data milik B. Pendirian peneliti A yang skeptis ini disebut sebagai H0, hipotesis nol, hipotesis awal, yaitu sebuah asumsi atau pendirian awal bahwa tidak efek pada data milik B. Pendirian A akan berubah jika B dapat membuktikan bahwa jika X dikenai sesuatu maka akan ada efek seperti yang terjadi pada data Y yang merupakan pendirian B. Ketika B dapat membuktikan pada A, maka A harus mengakui pendirian B. Pendirian B ini harus diakui oleh A, makanya disebut hipotesis alternatif.
Kembali lagi ke kasus Pak Blangkon di atas, kenapa H0 adalah “=” sedangkan H1 adalah “>” ? Karena H0 merupakan hipotesis kita di awal dengan dasar skeptis, sedangkan H1 jika ada pembuktian bahwa ada efek.
Jika memang berangkat dari skeptis, maka H0 kasus Pak Blangkon adalah TIDAK ADA EFEK pencabutan micin pada jumlah penjualan baso. Kemudian untuk H1 adalah ADA EFEK pencabutan micin pada jumlah penjualan baso YAITU MENJADI LEBIH TINGGI.
Kesimpulannya :
H0 : Tidak ada efek pada data***.
H1 : Ada efek pada data.
***Ohya, sebenarnya penggunaan kata “tidak ada efek” itu belum benar, yang benar adalah.
H0 : Data yang ada tidak cukup untuk membuktikan ada efek pada data.
H1 : Ada efek pada data.
Ohya lagi, di metode pengujian yang lain kalian akan menemukan H0 dan H1 kebalik. Itu ada penjelasan lebih lanjut.
Terima kasih, selamat berbingung ria.
You must be logged in to post a comment.