HIPOTESIS TESTING ( UJI HIPOTESA)

HipotesIS TESTING ( UJI HIPOTESA)         Dalam penelitian, hipotesa diartikan sebagai jawaban sementara terhadap rumusan masalah penelitian. Rumusan masalah tersebut bisa berupa pernyataan hubungan dua variable atau lebih, perbandingan ( Comparasi) atau variable mandiri ( deskripsi).
         Sementara dalam statistic hipotesa diartikan pernyataan statistic tentang parameter populasi atau bisa dikatakan bahwa hipotesa adalah taksiran terhadap parameter populasi melalui data-data sample. Langkah-langkah untuk melakukan uji hipotesa adalah:
1.      Menentukan hipotesis
Dalam statistic dan penelitian ada 2 macam hipotesis  yaitu Hipotesis nol menyatakan “ tidak ada”  dan  hipotesis alternative ( Ha)  yang biasa di sebut H1 merupakan lawan Hipotesis nol ( Ho) yang berarti “ ada”Pertanyaannya, dari mana hipotesis itu diperoleh??
Hipotesis diperoleh dari teori yang akan di ujikan.                                      Contoh: (Horlock:1980) tentang kemandirian, menyatakan bahwa                        “Faktor-faktor yang mempengaruhi kemandirian adalah pola asuh orang tua, jenis kelamin, nomor urut kelahiran.”(Hurlock, Elizabeth B. Hurlock, Psikologi Perkembangan: Suatu Pendekatan Sepanjang Rentang Kehidupan, Trjmh. Istiwidayan, dan Soedjarwo, Jakarta: Erlangga, 2006.)
 Ho : Tidak ada hubungan antara kemandirian dengan pola asuh orang tuaHa : Ada hubungan antara kemandirian dengan pola asuh orang tua 2.      Menggunakan prosedur statistic yang digunakan apakah menggunakan Uji t, Anova, Uji F dan sebagainya.
3.      Menentukan statistic table
4.      Menentukan statistic hitung menggunakan SPSS
5.      Pengambilan keputusan
Pengambilan keputusan dilihat dari ringkasan data ringkasan data pada output SPSS. Teapi keputusan mengenai menerima atau menolak hipotesisi tidak tercantum secra langsung pada output, sehingga anda perlu menganalisis sendiri. Salah satu payokan untuk pengmabilan keputusan adalah jika nilai sig < 5% maka Ho diotolak yang berarti signifikan. Sedangkan, lawannya Ho diterima yg berarti tidak signifikan. Sig adalah perbedaaan antara distibusi teoritis dan distribusi empiric.
         Faktor yang menentukan untuk melakukan hipotesis adalah jumlah sample, deviasi standar populasi, varians populasi, metode yang digunakan. Dalam makalah ini dicontohkan uji hipotesis korelasi
         Contoh uji hipotesis untuk Analisis korelasi sederhana (Bivariate Correlation) digunakan untuk mengetahui keeratan hubungan antara dua variabel dan untuk mengetahui arah hubungan yang terjadi. Koefisien korelasi sederhana menunjukkan seberapa besar hubungan yang terjadi antara dua variabel. Dalam SPSS ada tiga metode korelasi sederhana (bivariate correlation) diantaranya Pearson Correlation (Product Monent Pearson), Kendall’s tau-b, dan Spearman Correlation. Pearson Correlation digunakan untuk data berskala interval atau rasio, sedangkan Kendall’s tau-b, dan Spearman Correlation lebih cocok untuk data berskala ordinal.
Pada bab ini akan dibahas analisis korelasi sederhana dengan metode Pearson atau sering disebut Product Moment Pearson. Nilai korelasi (r) berkisar antara 1 sampai -1, nilai semakin mendekati 1 atau -1 berarti hubungan antara dua variabel semakin kuat, sebaliknya nilai mendekati 0 berarti hubungan antara dua variabel semakin lemah. Nilai positif menunjukkan hubungan searah (X naik maka Y naik) dan nilai negatif menunjukkan hubungan terbalik (X naik maka Y turun).
Menurut Sugiyono (2007) pedoman untuk memberikan interpretasi koefisien korelasi sebagai berikut:0,00                                   -   0,199           = sangat rendah
0,20     -   0,399     = rendah0,40     -   0,599     = sedang0,60     -   0,799     = kuat0,80     -   1,000     = sangat kuat
     Contoh kasus:Seorang mahasiswa bernama Risa dan faila (RiFa) melakukan penelitian dengan menggunakan alat ukur skala. RiFa  ingin mengetahui apakah ada hubungan antara pola asuh orang tua dengan kemandirian Mahasiswa BKI , dengan ini RiFa membuat 2 variabel yaitu  Variabel X (Pola Asuh Orang Tua) dan Variabel Y (Kemandirian). Tiap-tiap variabel dibuat beberapa butir pertanyaan dengan menggunakan skala Likert, yaitu angka 1 = Tidak Pernah, 2 = Jarang , 3 = Kadang-kadang  4 = Sering. Setelah membagikan skala kepada 12 responden didapatlah skor total item-item yaitu sebagai berikut:
                 Tabel. Tabulasi Data (Data Fiktif)

Subjek	Pola Asuh	Kemandirian
1	33	58
2	32	52
3	21	48
4	34	49
5	34	52
6	35	57
7	32	55
8	33	50
9	21	48
10	35	54
11	36	56
12	21	47

                                         
Langkah-langkah pada program SPSS  Masuk program SPSS
  Klik variable view pada SPSS data editor
  Pada kolom Name ketik x, kolom Name pada baris kedua ketik y.
  Pada kolom Decimals ganti menjadi 0 untuk variabel x dan y
  Pada kolom Label, untuk kolom pada baris pertama ketik Kemandirian, untuk kolom pada baris kedua ketik Pola asuh orang tua.
  Untuk kolom-kolom lainnya boleh dihiraukan (isian default)
  Buka data view pada SPSS data editor, maka didapat kolom variabel x dan y.
  Ketikkan data sesuai dengan variabelnya
  Klik Analyze - Correlate - Bivariate
  Klik variabel Kemandirian  dan masukkan ke kotak Variables, kemudian klik variabel Pola asuh orang tua dan masukkan ke kotak yang sama (Variables).
  Klik OK, maka hasil output yang didapat adalah sebagai berikut:  Tabel. Hasil Analisis Korelasi Bivariate Pearson

Correlations
		Pola Asuh	Kemandirian
Kemandirian	Pearson Correlation	1	.731**
	Sig. (2-tailed)		.007
	N	12	12
Pola Asuh orang Tua	Pearson Correlation	.731**	1
	Sig. (2-tailed)	.007
	N	12	12

  Langkah-langkah pengujian sebagai berikut: a.      Menentukan Hipotesis
H0 : Tidak ada Korelasi antara Pola asuh Orang tua dengan Kemandirian
Ha :  ada Korelasi antara Pola asuh Orang tua dengan Kemandirian
 b.      Menentukan tingkat signifikansi
Pengujian menggunakan uji dua sisi dengan tingkat signifikansi a = 5%. Tingkat signifikansi dalam hal ini berarti kita mengambil risiko salah dalam mengambil keputusan untuk menolak hipotesis yang benar sebanyak-banyaknya 5% (signifikansi 5% atau 0,05 adalah ukuran standar yang sering digunakan dalam penelitian)
 c.       Menentukan t hitung
Dari tabel di atas didapat nilai t hitung adalah 0.731 d.      Menentukan t tabel
Tabel distribusi t dicari pada a = 5% : 2 = 2,5% (uji 2 sisi) dengan derajat kebebasan (df) n-1 atau 10-1 = 9. Dengan pengujian 2 sisi hasil diperoleh untuk t tabel sebesar 0. 007
 e.       Kriteria Pengujian
H0 diterima jika t hitung £ t tabel
H0 ditolak jika  t hitung > t tabel f.        Membandingkan t hitung dengan t tabel dan probabilitas
Dari hasil uji hipotesa didapatkan data , Nilai t hitung > t tabel (0.731 > 0.007)  maka H0 ditolak.
 g.      Kesimpulan
Oleh karena nilai t hitung > t tabel (0.731 > 0.007)  maka H0 ditolak, artinya bahwa ada korelasi antara Pola Asuh Orang Tua dengan Kemandirian . Hasil  olah data  SPSS Pearson, diperoleh  hasil ada korelasi yang significant  antara variable X dan Y pada angka significant  t-test 0.07 <  t-tabel 0.025. dengan demikian Ha di terima dan H0 di tolak.