Nilai Signifikansi: Pengertian, Fungsi, dan Contoh dalam Statistik
Pendahuluan
Dalam penelitian kuantitatif dan analisis statistik, salah satu konsep yang sering muncul adalah istilah nilai signifikansi. Istilah ini sering muncul dalam laporan penelitian, skripsi, tesis, artikel jurnal ataupun laporan praktikum. Meskipun banyak digunakan, namun makna sebenarnya dari nilai signifikansi, fungsi penggunaannya, serta bagaimana cara menafsirkannya seringkali kurang dipahami dengan baik oleh peneliti pemula atau mahasiswa. Oleh karena itu, penting untuk memahami konsep nilai signifikansi secara mendalam, mulai dari definisi umum, bagaimana lihatnya dalam kamus resmi (seperti Kamus Besar Bahasa Indonesia/KBBI), hingga bagaimana para ahli statistik mendefinisikannya dan mengaplikasikannya dalam analisis statistik.
Dengan pemahaman yang baik, peneliti dapat menggunakan hasil uji statistik dengan benar, menghindari kesalahan interpretasi (misalnya menyebut “bermakna” hanya karena p-value < 0,05 tanpa mempertimbangkan konteks), serta dapat menjelaskan hasil penelitian secara jelas kepada pembaca. Artikel ini akan membahas secara komprehensif tentang pengertian nilai signifikansi, fungsi penggunaannya dalam statistik, disertai contoh penerapannya, agar Anda mendapatkan gambaran yang utuh dan aplikatif.
Definisi Nilai Signifikansi
Definisi Nilai Signifikansi Secara Umum
Secara umum, istilah “signifikansi” atau “significant” dalam bahasa Indonesia mengacu pada sesuatu yang penting, berarti, bermakna atau cukup besar untuk diperhatikan. Misalnya, sebuah perubahan dikatakan “signifikan” jika perubahan tersebut tidak sekadar kebetulan ataupun sangat kecil sehingga dapat diabaikan. Menurut artikel dari Liputan6 yang mengulas arti kata ‘signifikan’, dalam kamus istilah sehari-hari, “signifikan” didefinisikan sebagai “penting; berarti; mempunyai makna” (bahkan dinyatakan sebagai “mempunyai arti yang sangat penting (dalam statistik)”). [Lihat sumber Disini - liputan6.com]
Dalam konteks penelitian atau statistik, penggunaan istilah ini sudah berkembang menjadi istilah teknis yang berkaitan dengan probabilitas, uji hipotesis, dan generalisasi hasil penelitian dari sampel ke populasi. Misalnya, artikel dari Roegan menyebut bahwa “data dikatakan memiliki signifikansi statistik ketika dianggap dapat mencerminkan efek yang sama pada seluruh populasi tempat sampel berasal” (yakni bukan semata kebetulan). [Lihat sumber Disini - roegan.com]
Definisi Nilai Signifikansi dalam KBBI
Menurut KBBI (melalui artikel yang mengutip definisi KBBI) kata “signifikan” berarti “penting atau berarti”. [Lihat sumber Disini - kumparan.com] Dengan demikian, dalam pemakaian bahasa Indonesia biasa, kata ini tidak secara langsung menunjuk metode statistik, melainkan sekadar menggambarkan bahwa sesuatu memiliki arti atau dampak yang cukup besar. Namun dalam dunia statistik, istilah “signifikansi” berkembang menjadi istilah teknis yang diukur dengan angka-probabilitas dan uji hipotesis.
Definisi Nilai Signifikansi Menurut Para Ahli
Berikut ini beberapa definisi yang dikemukakan oleh para ahli atau penulis buku statistik, yang dapat memperkaya pemahaman kita:
- A. Tawe (2022) dalam “Analisis Statistik Parametrik” menyatakan bahwa nilai signifikansi (sig) ≤ α merupakan kriteria apakah hasil uji statistik dianggap cukup bukti untuk menolak hipotesis nol. [Lihat sumber Disini - eprints.unm.ac.id]
- Sugiyono (2019:37) dalam metode penelitian menyebut bahwa taraf signifikansi merupakan probabilitas yang direncanakan untuk mengambil keputusan apakah hipotesis nol ditolak atau tidak. [Lihat sumber Disini - repository.stei.ac.id]
- Dalam buku statistik dari R. Ananda (2018) disebut bahwa tingkat signifikansi dalam pengujian hipotesis menunjukkan apakah hasil statistik dapat memiliki signifikansi jika hipotesis nol benar. [Lihat sumber Disini - repository.uhamka.ac.id]
- Menurut artikel di RevoEdu (2025) “Tingkat Signifikansi: Konsep, Peran, dan Implementasi dalam Analisis Statistik”, tingkat signifikansi (α) menggambarkan probabilitas dari kesalahan tipe I , yaitu menolak hipotesis nol padahal benar. [Lihat sumber Disini - revoedu.org]
Dari keempat definisi tersebut dapat ditarik kesimpulan bahwa: nilai signifikansi dalam konteks statistik adalah angka probabilitas (sering dilambangkan dengan α) yang menjadi batas keputusan dalam uji hipotesis,apabila nilai p (atau signifikansi statistik) hasil uji kurang dari α maka hipotesis nol dapat ditolak. Konsep ini menjadi inti dari interpretasi statistik inferensial.
Fungsi Nilai Signifikansi dalam Statistik
Nilai signifikansi memiliki berbagai fungsi dalam analisis statistik dan penelitian, di antaranya:
Pertama, sebagai alat pengambilan keputusan dalam pengujian hipotesis. Ketika peneliti menetapkan α (misalnya 0,05) sebelum melakukan uji statistik, nilai signifikansi ini menjadi patokan untuk memutuskan apakah hasil pengujian cukup kuat untuk menolak hipotesis nol atau tidak. Jika nilai p < α, maka hasil dianggap “signifikan secara statistik” dan hipotesis nol ditolak. Misalnya artikel MindTheGraph menjelaskan bahwa tingkat signifikansi (α) mewakili ambang batas di mana hasil yang diamati dianggap signifikan. [Lihat sumber Disini - mindthegraph.com]
Kedua, sebagai kontrol terhadap kesalahan tipe I (false positive). Dengan menetapkan α, peneliti mengendalikan probabilitas kesalahan untuk menolak hipotesis nol padahal sebenarnya benar. Sebagai contoh, jika α = 0,05, berarti secara teoritis 5% kemungkinan bahwa peneliti akan menolak H₀ padahal H₀ benar. RevoEdu menyebut bahwa tingkat signifikansi adalah probabilitas melakukan kesalahan tipe I. [Lihat sumber Disini - revoedu.org]
Ketiga, sebagai indikator kekuatan bukti dari data. Nilai p yang sangat kecil (contoh p < 0,01) menunjukkan bahwa data sangat tidak mungkin menghasilkan hasil seperti yang diamati jika hipotesis nol benar, sehingga menunjukkan bahwa efek atau hubungan yang diamati kemungkinan besar nyata (bukan kebetulan). Namun demikian, harus diingat bahwa nilai p kecil bukan otomatis berarti efek besar atau relevan secara praktis. Artikel EditVerse mengingatkan tentang pentingnya membedakan signifikansi statistik dengan signifikansi praktis. [Lihat sumber Disini - editverse.com]
Keempat, sebagai landasan generalisasi sampel ke populasi. Dalam statistik inferensial, tujuan utamanya adalah menarik kesimpulan yang berlaku untuk populasi berdasarkan data sampel. Nilai signifikansi membantu menentukan apakah hasil sampel cukup mewakili populasi agar hipotesis populasi dapat diterima atau ditolak. Sebagai contoh, buku dari R. Ananda menyebut bahwa tingkat signifikansi dalam pengujian hipotesis menunjukkan apakah hasil statistik dapat memiliki signifikansi jika hipotesis nol benar. [Lihat sumber Disini - repository.uhamka.ac.id]
Kelima, sebagai komunikasi hasil penelitian. Dalam laporan penelitian atau artikel ilmiah, peneliti sering mencantumkan “hasil signifikan secara statistik (p < 0,05)” sebagai bagian dari temuan mereka. Hal ini menjadi cara standar untuk menunjukkan bahwa hasil bukan hanya kebetulan. Namun, seperti dijelaskan sebelumnya, interpretasi yang tepat tetap harus disertai dengan ukuran efek, interval kepercayaan, dan konteks penelitian.
Dengan demikian, fungsi nilai signifikansi sangat vital dalam penelitian kuantitatif,mulai dari pengambilan keputusan melalui uji hipotesis, kontrol terhadap kesalahan, memperkuat validitas hasil penelitian, hingga memfasilitasi generalisasi dan komunikasi temuan penelitian.
Contoh nilai signifikansi dalam Statistik
Untuk lebih memahami bagaimana nilai signifikansi diterapkan, berikut beberapa contoh dan skenario dalam konteks statistik penelitian:
Contoh 1: Uji-t antara dua kelompok
Seorang peneliti ingin meneliti apakah terdapat perbedaan rerata skor antara kelompok eksperimen yang menggunakan metode pembelajaran A dan kelompok kontrol yang tidak. Setelah melakukan uji-t, diperoleh nilai p (sig) = 0,003. Karena p < 0,05 maka hasil dikatakan signifikan, dan hipotesis nol (tidak ada perbedaan) ditolak. Dalam literatur penelitian Indonesia ditemukan bahwa kriteria umum adalah: jika nilai signifikansi < 0,05 maka H₀ ditolak dan Hₐ diterima. [Lihat sumber Disini - repository.unib.ac.id]
Contoh 2: Uji normalitas menggunakan Kolmogorov-Smirnov
Dalam suatu penelitian mahasiswa, hasil uji normalitas menunjukkan nilai signifikansi (Asymp. Sig.) = 0,074 yang lebih besar dari 0,05. Karena nilai signifikansi > 0,05, maka dapat dikatakan bahwa data berdistribusi normal dan H₀ (data berdistribusi normal) diterima. Hal ini sebagaimana ditemukan dalam penelitian mahasiswa di Indonesia. [Lihat sumber Disini - jonedu.org]
Contoh 3: Interpretasi signifikansi vs efek praktis
Misalkan sebuah uji regresi menghasilkan nilai p = 0,001 (sangat signifikan secara statistik). Namun, koefisien regresinya sangat kecil sehingga pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen dalam praktik hampir tidak terasa. Dalam kasus ini, hasil memang signifikan secara statistik, tetapi kurang bermakna secara praktis. Artikel EditVerse menekankan bahwa signifikansi statistik tidak sama dengan signifikansi praktis. [Lihat sumber Disini - editverse.com]
Contoh 4: Penetapan tingkat signifikansi sebelum analisis
Dalam proyek penelitian, peneliti menetapkan tingkat signifikansi α = 0,01 karena bidangnya medis dan risiko pengambilan kesimpulan salah harus sangat kecil. Setelah analisis, diperoleh p = 0,008. Karena p < α maka hipotesis nol ditolak. Ini adalah contoh bagaimana peneliti memilih α sesuai konteks dan bukan selalu 0,05. Referensi RevoEdu menyebut bahwa meskipun 0,05 umum digunakan, α = 0,01 atau 0,10 bisa lebih tepat tergantung konteks. [Lihat sumber Disini - revoedu.org]
Dari keempat contoh di atas, dapat dilihat bagaimana nilai signifikansi menjadi parameter yang sangat penting dalam analisis statistik penelitian: menetapkan keputusan, menginterpretasi hasil, mempertimbangkan konteks, dan menghindari kekeliruan dalam interpretasi.
Kesimpulan
Nilai signifikansi adalah salah satu konsep kunci dalam statistik inferensial yang membantu peneliti menarik kesimpulan dari data sampel terhadap populasi. Dalam pengertian umum, istilah “signifikan” mengacu pada “penting” atau “berarti”, namun dalam konteks statistik, ia diartikan sebagai probabilitas yang menjadi ambang batas keputusan dalam uji hipotesis (sering dilambangkan α) dan dibandingkan dengan nilai p hasil uji. Fungsi nilai signifikansi meliputi pengambilan keputusan, kontrol kesalahan tipe I, indikator kekuatan bukti data, mendukung generalisasi sampel ke populasi, dan memfasilitasi komunikasi temuan penelitian.
Dalam penerapannya, peneliti perlu cermat: menetapkan α sesuai konteks, menghitung nilai p, membandingkan p dengan α, kemudian menginterpretasikan hasil dengan memperhatikan baik signifikansi statistik maupun signifikansi praktis. Jika hanya terpaku pada p < 0,05 tanpa memperhatikan ukuran efek atau relevansi praktis, maka risiko misinterpretasi cukup besar. Untuk penelitian yang kuat dan berkualitas, pemahaman yang matang terhadap nilai signifikansi adalah hal yang krusial.