Pengambilan Keputusan dengan P-Value

Dalam ilmu statistika, para peneliti harus menggunakan kriteria uji untuk memutuskan apakah menolak H₀ atau menerima  H₀. Dalam perkembangannya, banyak peneliti yang sering menggunakan P-Value untuk  kriteria ujinya. P-value lebih disukai dibandingkan kriteria uji lain seperti tabel distribusi dan selang kepercayaan. Hal ini disebabkan karena p-value memberikan 2 informasi sekaligus, yaitu disamping petunjuk apakah H₀ pantas ditolak, p-value juga memberikan informasi mengenai peluang terjadinya kejadian yang disebutkan di dalam H₀ (dengan asumsi H₀ dianggap benar). Definisi p-value adalah tingkat keberartian terkecil sehingga nilai suatu uji statistik yang sedang diamati masih berarti (Kurniawan, 2008).

P-value dapat pula diartikan sebagai besarnya peluang melakukan kesalahan apabila kita memutuskan untuk menolak H₀ (Kurniawan, 2008). Pada umumnya, p-value dibandingkan dengan suatu taraf nyata α tertentu, biasanya 0.05 atau 5%. Taraf nyata α diartikan sebagai peluang kita melakukan kesalahan untuk menyimpulkan bahwa H₀ salah, padahal sebenarnya statement H₀ yang benar. Kesalahan semacam ini biasa dikenal dengan galat/kesalahan jenis I (type I error, baca = type one error). Misal α yang digunakan adalah 0.05, jika p-value sebesar 0.021 (< 0.05), maka kita berani memutuskan menolak H₀ . Hal ini disebabkan karena jika kita memutuskan menolak H₀ (menganggap statement H₀ salah), kemungkinan kita melakukan kesalahan masih lebih kecil daripada α = 0.05, dimana 0.05 merupakan ambang batas maksimal dimungkinkannya kita salah dalam membuat keputusan.

Cara menghitung p–value adalah mendapatkan luasan daerah di bawah kurva normal. Misalkan dalam pengujian satu sisi, H₀­ : µ < 0.10 dan H₁ : 0.10 dan nilai uji statistik Z sampel = 1.41. Dengan demikian nilai p-value­ untuk pengujian ini adalah probabilitas observasi suatu nilai Z yang lebih dari 1.41. Nilai ini merupakan luas daerah di bawah kurva normal di sebelah kanan Z = 1. 41. Dari tabel nilai Z kita dapatkan bahwa luas daerah di bawah kurva normal di antara Z = 0 dan Z = 1.41 adalah 0.4207. Dengan demikian luas daerah di bawah kurva normal di sebelah kanan Z = 1.41, yaitu p-value = 0.5 – 0.4207 = 0.0793 (E-Learning Gunadarma, 2011).

(rezamubarak)

 

Daftar Pustaka:

1. Kurniawan, Deny. 2008. Regresi Linier (Linear Regression): Forum Statistika.
2. E-Learning Gunadarma, 2011. Bagian 4 Uji Hipotesis. http://elearning.gunadarma.ac.id. Diakses Kamis, 27 Okteber 2011 pukul 22.10.