P Value

P Value atau nilai p adalah nilai yang digunakan untuk mengetahui seberapa besar kemungkinan hipotesis yang diajukan sesuai dengan hasil penelitian.

Data Analytics

Mau Belajar

Data Analytics

GRATIS?

Belajar di RevoU! Dapatkan skill digital paling in-demand langsung dari praktisi terbaik di bidangnya. Kelas online 100% LIVE, 1:1 career coaching, dan akses ke Community Hub dengan 6000+ member selamanya untuk support perkembangan karir kamu!

IKUT KURSUS GRATIS

Mau Belajar

Data Analytics

GRATIS?

Apa itu P Value?

p value (nilai p) adalah
Apa itu p value (nilai p)

Dalam statistika, istilah p value atau nilai P sangat sering disebut terutama ketika melakukan uji hipotesis. 

Dikutip dari Investopedia, p value adalah pengukuran statistika untuk memvalidasi hipotesis terhadap data yang diamati. P value mengukur kemungkinan hipotesis sesuai dengan pengujian yang diamati. 

P value dinyatakan sebagai desimal, tapi bisa diubah dalam bentuk persentase agar lebih mudah membaca probabilitas hipotesisnya. 

Misalnya, didapatkan p value suatu penelitian sebesar 0,0254. Jika diubah dalam bentuk persentase, maka probabilitasnya adalah 2,54%. 

P Value untuk Melihat Apa?

Terdapat dua jenis hipotesis, yaitu H0 (hipotesis nol/nihil) dan Ha atau H1 (hipotesis alternatif). 

H0 adalah hipotesis awal tentang hasil penelitian. Biasanya H0 menyatakan kemungkinan tidak ada perbedaan antara kelompok data atau tidak ada hubungan antar variabel. 

Sedangkan Ha adalah kebalikan dari H0, yang menyatakan kemungkinan terdapat perbedaan antar kelompok data.

P value berguna untuk melihat probabilitas H0 diterima atau ditolak. P value berada di kisaran 0 hingga 1, dan standar nilai yang dipakai adalah 0,05. 

Jika p value lebih kecil dari 0,05, maka H0 ditolak dan Ha diterima. Bagaimana jika p value lebih dari 0,05? Artinya H0 diterima dan Ha ditolak. 

Agar lebih mudah bisa melihat tabel di bawah ini.

Cara membaca p value

Namun perlu diketahui bahwa tidak semua nilai p < 0,05 menunjukkan terdapat perbedaan yang signifikan secara statistik. Peneliti juga perlu memperhatikan faktor-faktor seperti desain studi dan ukuran sampel.

P value biasanya dihitung secara manual menggunakan tabel p value, atau secara otomatis menggunakan software khusus penghitungan statistika seperti SPSS.

Cara menghitung nilai p tergantung pada uji statistik yang digunakan untuk menguji hipotesis, karena setiap uji statistik menggunakan uji asumsi yang berbeda.

Terlepas dari uji statistik yang digunakan, nilai p akan selalu menunjukkan hal yang sama.  

Contoh Kegunaan P Value

Salah satu contoh sederhana p value adalah untuk menentukan probabilitas bagian koin yang muncul selama proses pelemparan koin. 

Setiap koin memiliki dua bagian, yaitu kepala dan ekor. P value menentukan probabilitas jumlah kepala dan ekor yang muncul dalam sepuluh kali lemparan. 

Contoh kegunaan p value juga bisa terlihat dalam bidang investasi saham. 

Misalnya, Iqbal percaya kinerja portofolionya setara dengan indeks S&P 500, indeks acuan penting di AS yang terdiri dari 500 bursa saham terbesar di AS. Untuk menentukan hal tersebut, ia melakukan tes two-tailed. 

Hipotesis awalnya (H0) adalah return portofolionya setara dengan return S&P 500. Sedangkan hipotesis alternatifnya (Ha) dalah return portofolionya tidak setara dengan return S&P 500. 

Setelah dilakukan uji hipotesis, didapatkan hasil p value sebesar 0,01 atau kurang dari 0,05. Hal ini menunjukkan bahwa return portofolionya tidak setara dengan return S7P 500 (H0 ditolak, Ha diterima). 

FAQ (Frequently Asked Question)

Apakah nilai P value bisa lebih dari 1?  

P value merepresentasikan probabilitas hasil pengujian sama atau tidak dengan hipotesis yang diajukan. 

Sebagai probabilitas, p value berada di kisaran 0 hingga 1 dan nilai p tidak bisa lebih dari 1. Karena jika nilai p lebih dari 1, artinya probabilitas lebih dari 100%. 

Masih ragu? Coba dulu 3 hari, GRATIS
di Full-Stack Trial Class!

Rasakan pengalaman belajar di RevoU Full-Stack Program:

Kelas 100% LIVE, Mini portofolio lewat hands-on assignment, Bimbingan Team Lead & small group discussion.

Kalau cocok, kamu bisa lanjut daftar Full Program dengan kesempatan Fast-Track (skip semua tes seleksi masuk, langsung ke tahap akhir!)

Masih ragu? Coba dulu 3 hari, GRATIS
di Full-Stack Trial Class!

Rasakan pengalaman belajar di RevoU Full-Stack Program:
Kelas 100% LIVE, Mini portofolio lewat hands-on assignment, Bimbingan Team Lead & small group discussion.

Kalau cocok, kamu bisa lanjut daftar Full Program dengan kesempatan Fast-Track (skip semua tes seleksi masuk, langsung ke tahap akhir!)

Masih ragu? Coba dulu 3 hari, GRATIS
di Full-Stack Trial Class!

Rasakan pengalaman belajar di RevoU Full-Stack Program:

Kelas 100% LIVE, Mini portofolio lewat hands-on assignment, Bimbingan Team Lead & small group discussion.

Kalau cocok, kamu bisa lanjut daftar Full Program dengan kesempatan Fast-Track (skip semua tes seleksi masuk, langsung ke tahap akhir!)

Kata kunci lainnya

Mulai karirmu dalam

Data Analytics

Belajar di RevoU! Dapatkan skill digital paling in-demand langsung dari praktisi terbaik di bidangnya. Kelas online 100% LIVE, 1:1 career coaching, dan akses ke Community Hub dengan 6000+ member selamanya untuk support perkembangan karir kamu!
ikut kursus gratis
Menu