Kesalahan dalam Pengujian Hipotesis

Dua Kesalahan dalam Menguji Hipotesis

Sugiyono (2008: 88) menyatakan bahwa dalam menaksir populasi berdasarkan data sampel kemungkinan akan terdapat dua kesalahan, yaitu:

o   Kesalahan Tipe I adalah suatu kesalahan bila menolak hipotesis nol (Ho) yang benar (seharusnya diterima). Dalam hal ini tingkat kesalahan dinyatakan dengan a.

o   Kesalahan tipe II, adalah kesalahan bila menerima hipotesis yang salah (seharusnya ditolak). Tingkat kesalahan untuk ini dinyatakan dengan b.

Berdasarkan hal tersebut, maka hubungan antara keputusan menolak atau menerima hipotesis dapat digambarkan sebagai berikut:

Tabel I

Hubungan Antara Keputusan Menolak atau Menerima Hipotesis

Keputusan	Keadaan Sebenarnya
	Hipotesis Benar	Hipotesis Salah
Terima hipotesis	Tidak membuat kesalahan	Kesalahan tipe II (b)
Tolak hipotesis	Kesalahan tipe I (a)	Tidak membuat kesalahan

Dari tabel di atas dapat dijelaskan sebagai berikut:

q  Keputusan menerima hipotesis nol yang benar, berarti tidak membuat kesalahan.

q  Keputusan menerima hipotesis nol yang salah, berarti terjadi kesalahan tipe II.

q  Keputusan menolak hipotesis nol yang benar, berarti terjadi kesalahan tipe I.

q  Keputusan menolak hipotesis nol yang salah, berarti tidak membuat kesalahan.

Tingkat kesalahan ini kemudian disebut level of significant atau tingkat signifikansi. Dalam prakteknya tingkat signifikansi telah ditetapkan oleh peneliti terlebih dahulu sebelum hipotesis diuji. Biasanya tingkat signifikansi (tingkat kesalahan) yang diambil adalah 1% dan 5%. Suatu hipotesis terbukti dengan mempunyai kesalahan 1% berarti bila penelitian dilakukan pada 100 sampel yang diambil dari populasi yang sama, maka akan terdapat satu kesimpulan salah yang dilakukan untuk populasi.

Dalam pengujian hipotesis kebanyakan digunakan kesalahan tipe I yaitu berapa persen kesalahan untuk menolak hipotesis nol (Ho) yang benar (yang seharusnya diterima). Prinsip pengujian hipotesis yang baik adalah meminimalkan nilai α dan β. Dalam perhitungan, nilai α dapat dihitung sedangkan nilai β hanya bisa dihitung jika nilai hipotesis alternatif sangat spesifik. Pada pengujian hipotesis, kita lebih sering berhubungan dengan nilai α. Dengan asumsi, nilai α yang kecil juga mencerminkan nilai β yang juga kecil. Menurut Furqon (2004:167), kedua tipe kekeliruan tersebut berhubungan negatif (berlawanan arah). Para peneliti biasanya, secara konservatif menetapkan sekecil mungkin (0,05 atau 0,01) sehingga meminimalkan peluang kekelliruan tipe I. Dalam hal ini, mereka beranggapan bahwa menolak hipotesis nol yang seharusnya diterima merupakan kekeliruan yang serius mengingat akibat yang ditimbulkannya. Namun perlu diingat dalam menetapkan taraf signifikansi kita harus melihat situasi penelitian.