Oleh : Deandra Denidaulia [SRK 2018]
Salah satu cabang ilmu statistik adalah statistika inferensia yang digunakan untuk menarik kesimpulan dalam menghadapi ketidakpastian. Kapan pun kita mengambil sampel, kita tidak dapat sepenuhnya yakin bahwa sampel kita benar-benar mencerminkan populasi yang diambilnya. Para ahli statistik menangani ketidakpastian ini dengan mempertimbangkan faktor-faktor yang dapat memengaruhi perkiraan, mengukur ketidakpastiannya, dan melakukan uji statistik untuk menarik kesimpulan dari data yang tidak pasti. Ahli statistik menggunakan interval kepercayaan [confidence interval] untuk menentukan rentang nilai yang kemungkinan mengandung mean populasi “sebenarnya” berdasarkan sampel, dan mengungkapkan tingkat kepastian mereka melalui tingkat kepercayaan [confidence level]. Istilah tingkat kepercayaan [confidence level] dan tingkat signifikansi [significance level] sering digunakan pada banyak bahasan di ilmu statistik.
Tingkat kepercayaan atau disebut juga confidence level atau risk level didasarkan pada gagasan yang berasal dari Teorema Batas Sentral [Central Limit Theorem]. Tingkat kepercayaan dinotasikan dengan 100[1 – α]% sebagai gagasan pokok yang berasal dari teorema tersebut ialah apabila suatu populasi secara berulang-ulang ditarik sampel, maka nilai rata-rata atribut yang diperoleh dari sampel-sampel tersebut sejajar dengan nilai populasi yang sebenarnya. Lebih lanjut, nilai-nilai yang diperoleh tersebut yang berasal dari sampel-sampel yang sudah ditarik didistribusikan secara normal dalam bentuk nilai benar/nyata. Bentuk nilai-nilai tersebut akan menjadi nilai-nilai sampel yang lebih tinggi atau lebih rendah jika dibandingkan dengan nilai populasinya. Dalam suatu distribusi normal, sekitar 95% nilai-nilai sampel berada dalam dua simpangan baku [standard deviation] dari nilai populasi sebenarnya. Dengan kata lain, jika tingkat kepercayaan sebesar 95% dipilih, maka 95 dari 100 sampel akan mempunyai nilai populasi yang sebenarnya dalam jangkauan ketepatan sebagaimana sudah dispesifikasi sebelumnya.
Sedangkan tingkat signifikansi [1- α] menunjukkan α probabilitas atau peluang kesalahan yang ditetapkan peneliti dalam mengambil keputusan untuk menolak atau mendukung hipotesis nol, atau dapat diartikan juga sebagai tingkat
kesalahan atau tingkat kekeliruan yang ditolerir oleh peneliti, yang diakibatkan oleh kemungkinan adanya kesalahan dalam pengambilan sampel [sampling error]. Tingkat signifikansi dinyatakan dalam persen dan dilambangkan dengan α. Misalnya α ditetapkan tingkat signifikansi = 5% atau = 10%. Artinya, keputusan peneliti untuk menolak atau mendukung hipotesis nol memiliki probabilitas kesalahan sebesar 5% atau 10%. Dengan tingkat kepercayaan yang digunakan adalah 95%, artinya tingkat
kepastian statistik sampel mengestimasi dengan benar parameter populasi adalah 95%, atau tingkat kepercayaan untuk menolak atau mendukung hipotesis nol dengan benar adalah 95%. Berikut kurva yang menggambarkan distribusi dari confidence interval sebesar 95%.
Confidence coefficient [1 – α] | Confidence level 100[1 – α]% |
0.90 | 90 % |
0.95 | 95 % |
0.99 | 99 % |
Sumber :
Bluman, Allan G. 2012. Elementary Statistics A Step by Step Approach Eight Edition. New York: McGraw-Hill.
Beyer, W. H. 2002. CRC Standard Mathematical Tables 31st Edition. Boca Raton. FL: CRC Press, pp. 536 and 571
Vogt, W.P. 2005. Dictionary of Statistics & Methodology: A Nontechnical Guide for the Social Sciences. SAGE.
Sarwono, Jonathan. 2017. Mengenal Prosedur-Prosedur
Populer dalam SPSS 23. Jakarta: Elex Media Komputindo