Metode Penelitian Ilmiah Session 10

Objective Materi kuliah Hari ini : Buku yang dipergunakan : Drs. Husein Umar, SE, MM, MBA, Riset Akuntansi Dilengkapi dengan panduan membuat skripsi dan empat bahasan kasus bidang akuntansi, Penerbit Gramedia Drs. Husein Umar, SE, MM, MBA, Metode Penelitian Untuk Skripsi dan Tesis Bisnis Panduan Penulisan Ilmiah yang diterbitkan oleh bagian Penulisan Ilmiah ST ASIA Malang

Hipotesa Hipotesa adalah pernyataan spesifik yang bersifat prediksi dari hubungan antara dua atau lebih variabel Mendeskripsikan secara kongkrit apa yang ingin dicapai/diharapkan terjadi dalam penelitian.

Apakah semua penelitian ilmiah perlu membuat hipotesa ? Ya, jika berkenaan dengan verifikasi suatu teori atau masalah Tidak, jika penelitian masih bersifat eksploratif dan deskriptif

Hipotesis menurut pengertian statistik dengan penelitian memiliki perbedaan : Dalam penelitian, hipotesis merupakan jawaban sementara terhadap rumusan masalah penelitian. Rumusan masalah bisa berupa pernyataan tentang hubungan antar variabel, perbandingan(komparasi), atau variabel mandiri (deskripsi)

Kegunaan Hipotesa Memberikan batasan serta memperkecil jangkauan penelitian dan kerja penelitian Mensiagakan peneliti kepada kondisi fakta dan kaitan antarfakta, yang kadangkala hilang begitu saja dari perhatian peneliti Alat yang sederhana untuk memfokuskan fakta yang bercerai-berai kedalam suatu kesatuan penting dan menyeluruh Sebagai panduan dalam pengujian serta penyesuaian dengan fakta dan antarfakta

Perumusan hipotesa Dirumuskan secara jelas, padat dan spesifik Dinyatakan dalam kalimat deklaratif atau pernyataan Sebaiknya menyatakan hubungan antardua atau lebih variabel Hendaknya dapat diuji Sebaiknya mempunyai kerangka teori

Jenis hipotesa Hipotesa Alternatif (Alternative Hypothesis) Hipotesa yang mendukung prediksi Diterima jika hasil penelitian mendukung hipotesa Dinyatakan dengan H1 atau HA Hipotesa Nul (Null Hypothesis) Hipotesa yang mendeskripsikan keluaran selain dari hipotesa alternatif Biasanya mendeskripsikan tidak ada hubungan/pengaruh antara variabel yang diuji Dinyatakan dengan H0

Dalam statistik : H0 : tidak adanya perbedaan antara parameter dgn statistik, atau tidak adanya perbedaan antara ukuran populasi dgn ukuran sampel. HA : adanya perbedaan. Dalam statistik yang diuji adalah H0, karena diharapkan tidak ada perbedaan data populasi dgn sampel sehingga hasil penelitian diharapkan sudah sesuai harapan.

Dalam penelitian H0 : tidak adanya hubungan antara satu variabel dengan variabel lainnya, atau tidak ada perbedaan Ha : ada perbedaan, atau ada hubungan

Hipotesa satu arah Secara spesifik mendeskripsikan hipotesa yang berarah (direction) Hipotesa Nul adalah tidak ada perbedaan antara variabel dan diprediksikan kearah yang berlawanan Hipotesa pada hipotesis satu arah akan menyatakan prediksi satu arah antar kelompok atau variabel.

Bila mengenai perbedaan, hipotesis satu arah akan mengatakan, misalnya, bahwa kelompok I lebih agresif daripada kelompok II. Bila mengenai hubungan, misalnya, hipotesis akan mengatakan bahwa variabel X berkorelasi negatif dengan variabel Y.

Contoh hipotesa satu arah Problem: pengaruh hasil program training terhadap tingkat absen pegawai, dimana kita yakin bahwa program training akan menurunkan tingkat absen pegawai H0: Program training pada perusahaan ABC tidak berpengaruh terhadap tingkat absen pegawai atau menyebabkan tingkat absen pegawai meningkat secara signifikan H1:Program training pada perusahaan ABC menyebabkan tingkat absen pegawai menurun secara signifikan

One-Tailed Hypothesis Example

Hipotesa Dua arah Prediksi yang tidak berarah Hipotesa Nul adalah tidak ada perbedaan/pengaruh/hubungan antara variabel Hipotesis dua arah berisi semata-mata pernyataan mengenai adanya perbedaan atau adanya hubungan

Bila mengenai perbedaan, maka hipotesis dua arah akan menyatakan bahwa kelompok I berbeda dari kelompok II tanpa mengatakan kelompok mana yang lebih dari yang lainnya. Bila mengenai hubungan, maka hipotesis dua arah akan menyatakan bahwa variabel X berkorelasi atau memiliki hubungan dengan variabel Y tanpa mengatakan apakah hubungan tersebut negatif atau positif.

Contoh Problem: pengaruh pemakaian obat baru terhadap tingkat depresi pasien, dimana kita yakin bahwa pemakaian obat baru tersebut akan berpengaruh terhadap tingkat depresi pasien H0: Pemakaian obat ABC sebesar 300 mg/hari tidak berpengaruh terhadap tingkat depresi pasien H1:Pemakaian obat ABC sebesar 300 mg/hari berpengaruh terhadap tingkat depresi pasien

Two-Tailed Hypothesis

Tipe Kesalahan Setiap hipotesis hendaknya dapat diuji. Dalam melakukan pengujian harus diperhatikan tingkat kesalahan (Error) Hal ini dikarenakan keputusan penolakan atau penerimaan hipotesis tentu mengandung kemungkinan terjadinya kesalahan.

Ada dua macam Error atau tingkat kesalahan : Error tipe I (kesalahan alpha) Menyangkal hipotesis yang benar, atau menolak hipotesis Null yang seharusnya diterima Berada dalam kontrol peneliti Error tipe II (kesalahan betha) Menyangkal hipotesis yang salah, atau menerima hipotesis Null yang seharusnya ditolak Tidak dalam kontrol peneliti

Seharusnya Hal yang Dilakukan Keputusan untuk Menerima H0 Menolak H0 Error Tipe I (Taraf kepercayaan) (Power of the test) Error tipe II

Pengujian hipotesis Pengujian hipotesis dilakukan dengan menguji hipotesis Null (H0) Apabila hipotesis nol ditolak, maka hipotesis alternatif diterima. Begitu juga sebaliknya. Dalam menguji hipotesis harus dipertimbangkan adanya kemungkinan kesalahan.

Langkah-langkah pengujian hipotesis Penetapan hipotesis nol (H0) Pemilihan alat uji secara statistik Tergantung pada bentuk dan jumlah data yang dikumpulkan, pengukuran yang digunakan, dan lain lain Spesifikasi tingkat signifikansi (alpha) Berapa kemungkinan suatu hipotesis nol akan ditolak Melakukan perhitungan menggunakan rumus atau formula yang dipergunakan dalam pengujian, untuk mendapatkan nilai.

Mencari nilai kritis Menarik kesimpulan Dengan cara mencari di tabel statistik yang dipergunakan, misalnya tabel distribusi t dengan menggunakan tingkat signifikansi tertentu. Menarik kesimpulan Dengan cara membandingkan nilai hasil dari perhitungan menggunakan rumus tertentu dengan nilai kritis dari tabel statistik. Bila nilai hasil perhitungan lebih besar dari nilai kritis, berarti H0 ditolak dan Ha diterima.

Pengujian Hipotesis Ada dua cara untuk melakukan pengujian signifikansi : Uji Parametrik Uji Nonparametrik

Pengujian Parametrik Pengujian terhadap satu sampel Pengujian terhadap dua sampel Pengujian dua sampel yang berkorelasi Korelasi liner bivariate Pengujian kuadrat kecil

Pengujian satu jenis sampel Pengujian satu jenis sampel bisa dilakukan dengan Uji satu pihak (one tail test) atau Dua pihak (Two tail test) Two tail test digunakan bila H0 berbunyi “sama dengan” dan Ha berbunyi “tidak sama dengan” One tail test digunakan bila H0 berbunyi “lebih besar atau sama dengan” dan Ha berbunyi “lebih kecil”

Rumus yang dipergunakan untuk menguji hipotesis satu sampel t = Nilai t yg dihitung X = rata rata X μ0 = nilai yg dihipotesiskan s = simpangan baku n = jumlah anggota sampel X – μ0 t = s /  n

Diambil sampel 31 orang secara random dari total populasi. Hipotesis : daya tahan karyawan bekerja didepan komputer secara terus menerus adalah 4 jam sehari. Diambil sampel 31 orang secara random dari total populasi. Data yg dikumpulkan adalah : 3 2 3 4 5 6 7 8 5 3 4 5 6 6 7 8 8 5 3 4 5 6 2 3 4 5 6 3 2 3 3 Jika ditotal maka data tersebut = 144 Diketahui : n = 31, µ0 = 4 jam/hari Rata-rata X = 144/31 = 4,645 Simpangan baku = 1,81

Jadi rata-rata karyawan utk berada didepan komputer tanpa behenti adalah 4,645/hari Selanjutnya rata-rata tersebut akan diuji apakah ada perbedaan secara signifikan atau tidak dgn nilai yg dihipotesiskan yaitu 4 jam/hari

Menggunakan rumus : t = 1,98 X – μ0 t = s /  n 4,645 - 4 t = 1,81 /  31

Selanjutnya dilihat tabel t Dgn melihat dk(derajat kebebasan) yaitu n-1, yaitu 31-1 = 30 Dgn taraf kesalahan 5% dgn menggunakan uji dua pihak maka nilai tabel t = 2,042

Untuk membuat keputusan apakah hipotesis diterima atau tidak maka dibandingkan antara t hitung dengan t tabel. T hitung = 1,98 T tabel = 2,042 Kesimpulan, karena t hitung lebih kecil dari t tabel, atau karena t hitung berada di dalam daerah penerimaan Ho (lihat gambar), maka hipotesis (Ho) diterima. Berarti hipotesis yang menyatakan bahwa daya tahan pegawai bekerja di depan komputer tanpa tergangu sama sekali adalah 4 jam dapat dipergunakan untuk semua populasi.