P-Value: Pengertian, Fungsi, Rumus & Contoh Penggunaannya

Pernah denger soal P-Value, Warga Bimbingan? Atau mungkin langsung pusing pas denger istilah ini muncul di pelajaran statistik? Nggak heran sih, P-Value emang suka bikin bingung, terutama buat yang baru belajar statistik atau data science.

Masalahnya, kalau nggak ngerti cara kerja P-Value, hasil penelitian atau eksperimen bisa aja salah ditafsirkan. Ujung-ujungnya? Hipotesis yang udah disusun rapi bisa mental ke luar jendela. Nah, nggak mau kan udah kerja keras eh ternyata salah baca datanya?

Tenang, kali ini MinDi bakal jelasin P-Value mulai dari apa sih artinya, kenapa dia penting banget, sampai cara menghitungnya biar kamu nggak salah langkah. Yuk, simak terus artikel ini, biar hasil analisis data kamu jadi makin jago dan anti gagal paham!

Apa Itu P Value?

P-Value adalah ukuran dalam statistik yang digunakan untuk menentukan seberapa besar kemungkinan hasil dari sebuah uji coba terjadi secara kebetulan, jika hipotesis nol benar.

P-Value ini kayak indikator buat ngecek apakah hasil penelitian atau eksperimen kita signifikan secara statistik atau cuma kebetulan aja. Semakin kecil P-Value, semakin besar kemungkinan bahwa hasil yang kita temukan bukan sekadar kebetulan.

Bayangin P-Value ini seperti alarm yang bunyi kalau ada "sesuatu" yang penting di dalam data. Kalau nilainya kecil, alarmnya bunyi keras, artinya hasil penelitian kita punya signifikansi. Tapi kalau P-Value gede, ya alarmnya diem aja, seolah bilang, “Ah, ini mah biasa aja, nggak ada yang spesial.”

Dalam konteks penelitian, P-Value bantu kita buat bikin keputusan: apakah kita harus percaya sama hasilnya atau anggap aja itu cuma kebetulan belaka.

Baca juga : Apa itu Value? Pengertian, Cara Meningkatkan & Contohnya

Fungsi P Value

Sumber : Canva

Warga Bimbingan penasaran gimana sih sebenarnya fungsi P-Value dalam statistik dan pengambilan keputusan? Simak yuk, penjelasan lengkapnya yang udah MinDi siapkan di bawah ini!

1. Menentukan Signifikansi Hasil Penelitian

P-Value berfungsi untuk menentukan apakah hasil penelitian atau eksperimen yang dilakukan memiliki signifikansi secara statistik atau tidak. 

Jika P-Value lebih kecil dari tingkat signifikansi yang ditetapkan (biasanya 0,05), maka hasilnya dianggap signifikan secara statistik, artinya ada bukti cukup kuat untuk menolak hipotesis nol (H0).

2. Menolak atau Menerima Hipotesis Nol

P-Value membantu dalam pengambilan keputusan terkait hipotesis nol. Hipotesis nol adalah pernyataan yang menyatakan tidak ada efek atau perbedaan dalam sebuah penelitian. 

Jika P-Value rendah, maka kita dapat menolak hipotesis nol dan menyimpulkan bahwa ada efek atau perbedaan yang signifikan. Sebaliknya, jika P-Value tinggi, kita tidak memiliki bukti cukup untuk menolak hipotesis nol.

3. Membandingkan Hasil Eksperimen

P-Value memungkinkan kita untuk membandingkan hasil dari beberapa eksperimen atau uji coba yang berbeda. 

Dengan menggunakan P-Value, kita dapat menentukan apakah perbedaan antara kelompok atau variabel yang diuji adalah signifikan atau hanya terjadi secara kebetulan.

4. Alat Evaluasi Pengambilan Keputusan

Dalam banyak bidang, seperti bisnis dan kesehatan, P-Value digunakan sebagai alat evaluasi untuk membantu pengambilan keputusan berbasis data. 

Dengan P-Value, para peneliti dan pengambil keputusan dapat membuat keputusan yang lebih objektif berdasarkan bukti statistik yang ada, mengurangi kemungkinan bias atau kesalahan subjektif.

Baca juga : Value Proposition (VP): Definisi, Tujuan, Komponen, dan Contohnya

Tabel P Value

Oke, Warga Bimbingan! Sekarang kita masuk ke pembahasan soal tabel P-Value. Jadi, tabel P-Value ini tuh kayak peta harta karun buat bantu kamu nentuin apakah hasil eksperimen atau penelitian punya signifikansi statistik atau nggak. 

Nah, biar lebih jelas, MinDi udah siapkan contoh tabel sederhana yang bisa bantu kamu memahami gimana cara membaca P-Value.

Cara Membaca Tabel P Value

1. Nilai P > 0,05

Kalau nilai P-Value lebih besar dari 0,05, artinya hasil yang kamu temukan nggak signifikan. Hipotesis nol tidak bisa ditolak, yang berarti nggak ada bukti cukup untuk menyatakan bahwa ada perbedaan atau efek yang nyata. Jadi, untuk sementara, terima hipotesis nol ya, Warga Bimbingan.

2. Nilai P < 0,05

Kalau nilai P-Value kurang dari 0,05, nah ini dia! Hasil penelitian kamu punya signifikansi statistik, artinya ada bukti cukup untuk menolak hipotesis nol. Kamu bisa bilang, “Yes! Ada yang beda nih, ada sesuatu yang menarik di sini.”

3. Nilai P < 0,01

Wah, kalau P-Value sampai di bawah 0,01, ini tandanya hasil penelitianmu sangat signifikan. Bukan cuma beda biasa, tapi perbedaannya kuat banget. Hipotesis nol bisa langsung ditolak, dan hipotesis alternatif layak didukung.

Jadi, Warga Bimbingan, dengan tabel ini, kamu bisa cepat tahu apakah hasil eksperimenmu penting atau cuma sekedar kebetulan belaka. Makin kecil P-Value, makin besar kemungkinan hasil kamu bener-bener bermakna!

Baca juga : Employee Value Proposition: Definisi, Contoh, Cara Membuatnya

Rumus P Value dan Cara Menghitung P Value

Kita tahu bahwa P-Value itu ukuran penting banget buat ngecek apakah hipotesis kita benar atau nggak. 

Jadi, P-Value ini tuh angka yang ada di antara 0 dan 1. Biasanya, tingkat signifikansi (alias ambang batas buat bilang hasil kita signifikan) itu ditetapkan di angka 0,05. Nah, kalau P-Value kamu lebih kecil dari 0,05, itu tandanya hasilnya signifikan!

Gimana cara ngitungnya? Gampang, ikuti langkah-langkah ini:

Langkah 1: Hitung nilai Z dengan rumus berikut:

Keterangan:

1. p​ = proporsi sampel yang kamu amati
2. p0 = proporsi yang kamu harapkan berdasarkan hipotesis nol (H0)
3. N = ukuran sampel yang kamu uji

Langkah 2: Setelah dapet nilai Z, kamu tinggal cek tabel Z untuk cari P-Value yang sesuai.

Intinya, langkah pertama kamu hitung Z-score dulu pakai rumus di atas, terus cari P-Value-nya dari tabel Z. Kalau P-Value yang kamu dapet kecil (di bawah 0,05), bisa siap-siap deh buat tolak hipotesis nol. Gampang kan, Warga Bimbingan?

Baca juga: Rumus NPV: Cara Menghitung, Contoh, & Istilah Pentingnya

Contoh Soal P Value

Warga Bimbingan! Kali ini MinDi mau kasih contoh soal buat bantu kalian lebih ngerti soal P-Value. Kita akan buat ini semudah mungkin biar nggak bikin kening berkerut, ya. Let’s go!

Soal: Seorang ahli statistik ingin menguji hipotesis H₀: μ = 120 menggunakan hipotesis alternatif Hₐ: μ > 120 dengan tingkat signifikansi α = 0,05. Dia mengambil sampel dengan data sebagai berikut:

1. n = 40,
2. σ = 32,17,
3. xˉ\bar{x}xˉ = 105,37.

Tentukan kesimpulan dari hipotesis ini!

Penyelesaian:

Kita tahu bahwa rumus standar error adalah:

Sekarang, masukkan nilai yang sudah diberikan:

Sekarang, menggunakan rumus uji-t, kita hitung nilai t:

Langkah selanjutnya:

Sekarang kita cari P-Value dari nilai t menggunakan tabel Z atau tools online.

Dari tabel Z, kita dapatkan bahwa:

P(t<−2,8762)= P(t>2,8762)= 0,003

Karena ini adalah uji satu sisi (karena Hₐ: μ > 120), kita ambil 1 - P untuk mendapatkan nilai P-Value:

P=1−0,003=0,997

Kesimpulan:

Karena P-Value = 0,997 lebih besar dari tingkat signifikansi α = 0,05, maka kita gagal menolak hipotesis nol (H₀).

Artinya, berdasarkan data yang ada, tidak ada cukup bukti untuk menyatakan bahwa rata-rata (μ) lebih besar dari 120.

Yuk, Upgrade Skill di Data Science Bootcamp Dibimbing.id!

Warga Bimbingan, udah makin paham kan pentingnya P-Value dalam statistik? Nah, kalau kamu pengen serius memahami analisis data dan cara menerapkannya secara profesional, saatnya ambil langkah lebih jauh di Data Science Bootcamp dibimbing.id!

Di bootcamp ini, kamu bakal diajarin nggak cuma teori, tapi langsung praktek dari dasar sampai mahir, termasuk cara menghitung dan menginterpretasi P-Value serta metode statistik lainnya yang sering dipakai dalam industri. Dapatkan bimbingan dari mentor-mentor berpengalaman, belajar dengan modul lengkap, dan bangun portfolio yang bisa kamu tunjukin ke perusahaan.

Dengan lebih dari 700+ hiring partner, 90% alumni kita udah berhasil dapet pekerjaan impian mereka. Jadi, kalau kamu pengen jadi data scientist profesional yang diincar banyak perusahaan, ini kesempatan emas buat kamu!

Jangan tunggu lagi, yuk gabung di Data Science Bootcamp dibimbing.id! Kalau masih ragu, konsultasi dulu gratis aja disini. #BimbingSampeJadi

Referensi: 

1. P-Value: What It Is, How to Calculate It, and Examples [Buka]
2. p-value [Buka]