Bagi kamu para siswa sekolah menengah atau mahasiswa, atau justru yang pernah jadi mahasiswa, tentu sudah akrab dengan yang namanya penelitian. Kegiatan ini dilakukan untuk memahami, menjelaskan, dan meramal fenomena yang sedang diamati. Dengan melakukan penelitian, kita akan dilatih untuk berpikir secara ilmiah.
Umumnya di setiap penelitian, terdapat sebuah hipotesis yang dibuat untuk menjelaskan suatu fenomena. Keberadaannya menjadi elemen yang sangat penting dalam sebuah penelitian ilmiah, khususnya penelitian yang bersifat kuantitatif. Sebelum membahas lebih jauh mengenai hipotesis penelitian, kita pahami dulu apa itu hipotesis.
Pengertian Hipotesis
Secara harfiah, istilah hipotesis berasal dari bahasa Yunani, yaitu hupo yang berarti sementara, dan thesis yang berarti pernyataan atau teori. Dikutip dari buku Asas-Asas Penelitian Behavioral karya Fred. N. Kerlinger, hipotesis adalah pernyataan dugaan, suatu proposisi tentatif mengenai hubungan atau relasi antara dua fenomena ataupun variabel atau lebih.
Hipotesis dapat juga dianggap sebagai suatu penjelasan sementara tentang perilaku, fenomena, atau keadaan tertentu yang telah terjadi atau akan terjadi. Hipotesis merupakan pernyataan peneliti tentang hubungan antara variabel-variabel dalam penelitian, serta merupakan pernyataan yang paling spesifik. Namun kebenarannya harus diuji secara empiris.
Fungsi hipotesis dalam sebuah penelitian yaitu untuk memandu penelitian, memfokuskan penelitian, memperkecil jangkauan, dan membuat penelitian tetap pada jalur yang berhubungan dengan variabel. Ketika seorang peneliti menyusun sebuah hipotesis, ia tidak boleh secara mutlak bertahan kepada hipotesis yang telah disusun, melainkan mengumpulkan data untuk mendukung atau justru menolak hipotesis tersebut. Dengan kata lain, hipotesis merupakan jawaban sementara yang disusun oleh peneliti, yang kemudian akan diuji kebenarannya melalui penelitian yang dilakukan.
Karakteristik Hipotesis
Mudrajad Kuncoro dalam bukunya yang berjudul Metode Riset untuk Bisnis & Ekonomi, menyatakan bahwa ada beberapa karakteristik hipotesis yang baik, yaitu sebagai berikut.
Konsisten dengan Penelitian Sebelumnya
Sebuah hipotesis haruslah rasional. Peneliti harus konsisten (tidak berubah-ubah) mengenai isi hipotesisnya. Oleh karena itu, peneliti perlu melakukan kajian yang mendalam tentang teori yang digunakan dalam menyusun hipotesisnya, serta mengikuti penelitian yang telah ada dan mengundang penelitian berikutnya.
Penjelasan yang Masuk Akal
Hipotesis yang baik harus disusun dengan penjelasan yang masuk akal. Apabila suatu hari wilayah rumah kita kebanjiran, kita bisa saja menyusun hipotesis bahwa ada seekor kucing yang membuang kotoran sembarangan ke selokan sehingga menyebabkan penyumbatan aliran air. Namun demikian tentunya hipotesis tersebut kurang masuk akal. Contoh hipotesis yang baik dalam hal ini misalnya bahwa banjir terjadi karena banyak sampah menumpuk akibat kebiasaan membuang sampah sembarangan, sehingga menyumbat aliran air di selokan.
Perkiraan yang Tepat dan Terukur
Hipotesis disiapkan sebagai perkiraan yang terukur, tidak sekedar asumsi saja. Hipotesis yang sederhana namun jelas, akan mempermudah “konsumen penelitian” untuk mengerti, menyederhanakan pengujian yang perlu dilakukan, dan mempermudah formulasi kesimpulan dari analisis data.
Dapat Diuji
Hipotesis yang dinyatakan dengan formulasi yang baik akan dapat diuji melalui uji hipotesis. Berdasarkan data yang dikumpulkan, dapat dilakukan uji hipotesis sehingga dapat diketahui apakah hipotesis yang telah disusun dapat diterima atau ditolak. Hipotesis harus diuji kebenarannya melalui uji statistik dengan menggunakan teknik analisis yang tepat. Pemilihan teknik analisis statistik tersebut tergantung dari jenis penelitian, tujuan penelitian, dan jenis skala data pada masing-masing variabel.
Jenis Hipotesis
Dalam penelitian, hipotesis diklasifikasikan sebagai hipotesis penelitian dan hipotesis statistik. Hipotesis penelitian dinyatakan dalam bentuk pernyataan (deklaratif), sedangkan hipotesis statistik ditampilkan dalam bentuk hipotesis nol (Ho) dan hipotesis alternatif (Ha).
Hipotesis Nol
Jenis hipotesis ini sering dipakai dalam penelitian kuantitatif yang membutuhkan perhitungan statistik. Hipotesis nol atau null hypothesis menyatakan bahwa tidak ada (nol) hubungan atau perbedaan di antara dua variabel, dan jika terdapat hubungan atau perbedaan, adalah karena secara kebetulan semata. Contoh dari hipotesis ini yaitu: tidak ada hubungan antara nilai IPK mahasiswa dengan peluang memperoleh pekerjaan.
Hipotesis Alternatif
Hipotesis alternatif merupakan lawan/kebalikan dari hipotesis nol, yaitu sebuah pernyataan yang mengungkapkan hubungan antara dua variabel atau menunjukkan perbedaan antar kelompok. Jika hipotesis nol tidak terbukti, maka hipotesis alternatif dapat diterima. Sebaliknya jika hipotesis nol dapat dibuktikan kebenarannya, maka hipotesis alternatif tidak dapat diterima.
Hipotesis penelitian menyatakan perkiraan hubungan atau perbedaan antara dua variabel. Hipotesis ini bisa berupa directional dan non directional.
Hipotesis Tanpa Arah (Dua Arah)
Hipotesis tanpa arah (non directional hypothesis) hanya menyatakan bahwa terdapat hubungan atau perbedaan di antara dua variabel, tanpa menjelaskan arah hubungan di antara variabel yang diteliti, apakah berarah positif (+) atau berarah negatif (–). Contohnya, terdapat hubungan yang signifikan antara motivasi belajar dengan capaian prestasi belajar siswa.
Hipotesis Searah
Hipotesis searah (directional hypothesis) menunjukkan sifat dari hubungan atau perbedaan di antara dua variabel. Arah hubungannya bisa positif ataupun negatif. Sebagai contoh, bahwa semakin tinggi motivasi belajar, semakin tinggi prestasi siswa. Perlu diketahui bahwa peneliti sebaiknya tidak membuat directional hypothesis apabila terdapat alasan bahwa perkiraan hasil penelitian akan terjadi berkebalikan arahnya.
Cara Menyusun Hipotesis
Untuk merumuskan hipotesis, diperlukan landasan teori atau kajian ilmiah dari penelitian sebelumnya. Hipotesis penelitian dibuat tidak sekedar mengikuti dugaan, perkiraan, atau asumsi peneliti saja. Meski demikian, bisa saja dugaan peneliti menjadi titik tolak dalam telaah teori dan prediksi hasil penelitiannya kelak. Hipotesis umumnya berasal dari penguraian landasan teori yang disusun sebelumnya.
Hipotesis yang baik adalah hipotesis yang dinyatakan dengan jelas dan ringkas, menyatakan hubungan antara dua variabel, dan menjelaskan variabel tersebut dalam terminologi operasional yang terukur. Hipotesis tersebut juga sebaiknya dibuat atas dasar teori dan temuan penelitian yang relevan, sehingga mampu menjelaskan permasalahan dan menegakkan prediksi jawaban terhadap pernyataan penelitian.
Berdasarkan bentuknya, ada beberapa macam bentuk hipotesis yang bisa disusun.
Hipotesis Penelitian Deskriptif
Hipotesis deskriptif merupakan suatu jawaban yang bersifat sementara pada suatu masalah deskriptif, yakni yang memiliki hubungan dengan suatu variabel tunggal atau mandiri. Untuk membuktikan kebenaran suatu hipotesis deskriptif, seorang peneliti dapat dengan sengaja menciptakan suatu gejala, yakni melalui percobaan atau penelitian.
Pengujian hipotesis deskriptif pada dasarnya merupakan proses pengujian generalisasi hasil penelitian yang didasarkan pada satu sampel. Karena variabel bersifat mandiri, oleh karena itu hipotesis deskriptif tidak berbentuk perbandingan ataupun hubungan dua variabel atau lebih.
Contoh: Kita meneliti apakah bakso yang dijual di warung bakso sederhana mengandung pengawet?
Maka hipotesis penelitian yang bisa dibuat yaitu:
Ho : bakso di warung mengandung pengawet
Ha : bakso di warung tidak mengandung pengawet
Hipotesis Penelitian Asosiatif
Hipotesis asosiatif dapat diartikan sebagai dugaan atau jawaban sementara terhadap rumusan masalah yang mempertanyakan hubungan antara dua variabel penelitian.
Contoh: Kita akan meneliti apakah ada hubungan musim hujan dengan penjualan es krim di kota A.
Maka hipotesis yang bisa dibuat yaitu:
Ho : tidak ada hubungan musim hujan dengan penjualan es krim di kota A.
Ha : ada hubungan musim hujan dengan penjualan es krim di kota A.
Hipotesis Penelitian Komparatif
Hipotesis komparatif dapat diartikan sebagai dugaan atau jawaban sementara terhadap rumusan masalah yang mempertanyakan perbandingan (komparasi) antara dua variabel penelitian.
Contoh: Kita akan meneliti apakah ada perbedaan hasil belajar antara metode pembelajaran daring (online) dan metode pembelajaran tatap muka (offline) pada siswa kelas 12 sekolah A.
Maka hipotesis yang bisa dibuat yaitu:
Ho : tidak ada perbedaan hasil belajar antara metode pembelajaran daring dan metode pembelajaran tatap muka pada siswa kelas 12 sekolah A.
Ha : ada perbedaan hasil belajar antara metode pembelajaran daring dan metode pembelajaran tatap muka pada siswa kelas 12 sekolah A.
Hipotesis Kausal
Hipotesis kausal dapat diartikan sebagai dugaan atau jawaban sementara terhadap rumusan masalah yang mempertanyakan pengaruh faktor prediktor terhadap variabel repon. Hipotesis ini mengusulkan interaksi sebab dan akibat antara dua variabel atau lebih.
Contoh: Kita akan meneliti apakah promosi melalui iklan berpengaruh terhadap kenaikan omset perusahaan?
Maka hipotesis yang bisa dibuat yaitu:
Ho : tidak ada pengaruh promosi melalui iklan terhadap kenaikan omset perusahaan.
Ha : ada pengaruh promosi melalui iklan terhadap kenaikan omset perusahaan.
Pembuktian Hipotesis Penelitian
Uji hipotesis merupakan bagian yang sangat krusial di dalam sebuah penelitian. Tahap ini akan menentukan apakah penelitian yang dilakukan cukup ilmiah atau tidak. Untuk melakukan uji hipotesis, ada beberapa tahapan yang harus dilakukan, antara lain sebagai berikut.
Menentukan Formula Hipotesis
Pada tahap ini peneliti akan menentukan hipotesis statistik, yaitu hipotesis nol (Ho) dan hipotesis alternatif (Ha). Dalam menyusun hipotesis alternatif, timbul 3 keadaan berikut:
-
Ha menyatakan bahwa nilai parameter lebih besar daripada nilai yang dihipotesiskan. Pengujian ini disebut pengujian satu sisi (1 tail), atau pengujian sisi atau arah kanan.
-
Ha menyatakan bahwa nilai parameter lebih kecil daripada nilai yang dihipotesiskan. Pengujian ini disebut pengujian satu sisi (1 tail), atau pengujian sisi atau arah kiri.
-
Ha menyatakan bahwa nilai parameter tidak sama dengan nilai yang dihipotesiskan. Pengujian ini disebut pengujian dua sisi (2 tail), atau pengujian sisi kanan dan kiri sekaligus.
Menentukan Taraf Signifikansi
Dalam analisis yang menggunakan statistik, peneliti harus menentukan besarnya batas toleransi dalam menerima kesalahan hasil hipotesis terhadap nilai parameter populasinya. Batas toleransi ini dikenal juga dengan taraf signifikansi. Taraf signifikansi (sig) seringkali diberi simbol p atau simbol alpha (α) yang dinyatakan dalam proporsi atau persentase.
Taraf signifikansi menggambarkan besarnya peluang kesalahan dalam penolakan hipotesis nol. Atau dengan kata lain, nilai α merupakan batas toleransi peluang salah dalam menolak hipotesis nol. Dalam bahasa yang lebih sederhana, nilai α merupakan nilai batas maksimal kesalahan menolak Ho. Bila kita menolak Ho berarti menyatakan adanya perbedaan/hubungan. Dengan demikian, nilai α dapat diartikan pula sebagai batas maksimal kita salah menyatakan adanya perbedaan.
Perlu diketahui, kesimpulan penelitian yang disandarkan pada keputusan statistik, tidak dapat ditopang oleh taraf kepercayaan mutlak seratus persen. Karena itulah peneliti harus memberi sedikit peluang untuk salah dalam menolak hipotesis nol.
Menurut kesepakatan para ahli statistik, peluang kesalahan tertinggi yang masih dapat diterima adalah sebesar 0,05 atau 5%. Artinya toleransi kesalahan yaitu sebanyak 5 dari 100 kejadian. Dengan kata lain, taraf kepercayaan sebesar 95% atau 0,95. Dalam penelitian sosial, taraf signifikansi yang dipakai umumnya sebesar 5%, sedangkan dalam penelitian ilmu eksakta, taraf signifikansi yang dipakai umumnya sebesar 1%.
Sebenarnya penentuan nilai α tergantung dari tujuan dan kondisi penelitian. Nilai α yang sering digunakan yaitu 1%, 5%, atau bahkan 10%. Untuk bidang kesehatan masyarakat biasanya digunakan nilai α sebesar 5%. Sementara untuk pengujian obat-obatan digunakan batas toleransi kesalahan yang lebih kecil, misalnya 1%, karena mengandung risiko yang fatal.
Seorang peneliti yang akan menentukan apakah suatu insulin berkhasiat atau tidak, akan menetapkan α yang kecil sekali. Peneliti tersebut tidak akan mau mengambil risiko bahwa ketidakberhasilan insulin besar karena akan berhubungan dengan nyawa seseorang yang akan diberi insulin.
Menentukan Kriteria Pengujian
Kriteria pengujian adalah bentuk pembuatan keputusan dalam menerima atau menolak Ho dengan cara membandingkan nilai α tabel distribusinya (nilai kritis) dengan nilai uji statistiknya, sesuai dengan bentuk pengujiannya. Dalam analisis penelitian, sebaran hasil peluang kesalahan (sig) dibagi dalam tiga kelompok yaitu:
-
ρ ≤ 0,01, maka korelasi atau perbedaannya dinyatakan sangat signifikan. Maka hipotesis alternatif tidak dapat ditolak (diterima).
-
ρ ≤ 0,05 (antara 0,011 – 0,050), maka korelasi atau perbedaannya dinyatakan signifikan. Dengan demikian, hipotesis alternatif tidak dapat ditolak (diterima).
-
ρ > 0,05, maka korelasi atau perbedaannya dinyatakan tidak signifikan. Dengan demikian hipotesis nol diterima.
Menentukan Nilai Uji Statistik
Dalam ilmu statistik, uji statistik dilakukan untuk membuat generalisasi atau kesimpulan tentang populasi dari sampel yang diambil. Uji statistik adalah teknik formal yang mengandalkan distribusi probabilitas untuk mencapai kesimpulan tentang kewajaran hipotesis. Pengujian hipotesis sendiri diklasifikasikan menjadi dua jenis, yaitu pengujian parametrik dan non parametrik.
Uji statistik parametrik adalah uji statistik di mana asumsi spesifik dibuat tentang parameter populasi. Contoh statistik parametrik yang umum adalah uji Student T Test, yakni uji komparatif untuk menilai perbedaan antara nilai tertentu dengan rata-rata kelompok populasi.
Uji non parametrik didefinisikan sebagai uji hipotesis yang tidak didasarkan pada asumsi yang mendasarinya atau tidak mengharuskan distribusi populasi dilambangkan dengan parameter tertentu. Tes ini utamanya didasarkan pada perbedaan median. Oleh karena itu, secara umum dikenal juga sebagai uji bebas distribusi. Tes ini mengasumsikan bahwa variabel diukur pada tingkat nominal dan ordinal, digunakan untuk variabel independen non metrik.
Membuat Kesimpulan
Pembuatan kesimpulan merupakan penetapan keputusan dalam hal penerimaan atau penolakan hipotesis nol (Ho) yang sesuai dengan kriteria pengujiannya. Pembuatan kesimpulan dilakukan setelah membandingkan nilai uji statistik dengan nilai α tabel atau nilai kritis. Kesimpulannya:
-
Penerimaan Ho terjadi jika nilai uji statistik berada di luar nilai kritisnya.
-
Penolakan Ho terjadi jika nilai uji statistik berada di dalam nilai kritisnya.
Sebagai contoh, penelitian mengenai Pengaruh Motivasi Belajar Mahasiswa terhadap Pencapaian Hasil Belajar menghasilkan sig = 0,035, dan r square 0,674. Hal ini berarti bahwa dalam penelitian tersebut ada pengaruh yang signifikan dari motivasi belajar terhadap pencapaian hasil belajar. Dengan demikian, hipotesis yang berbunyi: “Ada pengaruh motivasi belajar terhadap pencapaian hasil belajar” dapat diterima. Perubahan hasil belajar mahasiswa dapat dijelaskan oleh motivasi belajar sebesar 67,4%, dan sisanya dijelaskan oleh variabel lain yang tidak diteliti.
Kesalahan Tipe I dan II
Dalam melakukan pengujian hipotesis, adakalanya peneliti melakukan kesalahan, yang kita kenal sebagai kesalahan tipe I (type I error) dan kesalahan tipe II (tipe II error). Kesalahan tipe I (α) adalah suatu kesalahan bila menolak hipotesis nol yang benar (seharusnya diterima). Artinya, peneliti menyimpulkan adanya perbedaan padahal sesungguhnya tidak ada perbedaan. Peluang kesalahan tipe I adalah α atau sering disebut tingkat signifikansi (significance level). Sebaliknya peluang untuk tidak membuat kesalahan tipe I adalah sebesar 1–α, yang disebut dengan tingkat kepercayaan (confidence level).
Kesalahan tipe II (β) merupakan kesalahan tidak menolak Ho padahal sesungguhnya Ho salah. Artinya peneliti menyimpulkan tidak ada perbedaan, padahal sesungguhnya ada perbedaan. Peluang untuk membuat kesalahan tipe II ini adalah sebesar β. Peluang untuk tidak membuat kesalahan tipe II yaitu sebesar 1–β, dan dikenal sebagai tingkat kekuatan uji (power of the test).
Kekuatan uji merupakan peluang untuk menolak hipotesis nol ketika Ho memang salah. Atau dengan kata lain, kemampuan untuk mendeteksi adanya perbedaan bermakna antara kelompok-kelompok yang diteliti ketika perbedaan-perbedaan itu memang ada.
Dalam pengujian hipotesis, dikehendaki nilai α dan β kecil atau (1–β) besar. Namun hal ini sulit dicapai karena bila α makin kecil, maka nilai β akan semakin besar. Berhubung harus dibuat keputusan menolak atau tidak menolak Ho, maka harus diputuskan untuk memilih salah satu saja yang harus diperhatikan, yaitu α atau β yang diperhatikan. Pada umumnya untuk amannya dipilih nilai α.