Perbandingan Uji-t dan Bootstrap pada Uji Hipotesis

Salah satu penyebab kurang tepatnya suatu kesimpulan hipotesis adalahkecilnya ukuran sampel yang digunakan. Sehingga hal ini menyebabkan penelitisalah menyimpulkan hasil penelitian yang dilakukan. Uji- yang digunakandalam uji hipotesis mengalami permasalahan dengan sampel ukuran kecil. Hal initerlihat dari banyaknya kesalahan tipe I yang terjadi dalam pengujian. Untuk itudibutuhkan suatu metode yang dapat melakukan uji hipotesis yang lebih tepatpada sampel berukuran kecil. Salah satu metode yang dapat dilakukan adalahdengan menggunakan metode Bootstrap. Metode Bootstrap merupakan salah satupendekatan empirik yang dikembangkan pertama kali oleh Bradley Efron. Tujuandari metode ini adalah untuk menduga ragam dugaan parameter dari populasiterbatas dan distribusi populasi yang tidak diketahui. Salah satu aplikasi Bootstrapadalah dalam pengujian hipotesis.Dalam penelitian ini digunakan data simulasi dengan bantuan program R.Dengan membangkitkan beberapa kemungkinan pasangan sampel (pembangkitandata), dilakukan pengujian hipotesis terhadap pasangan sampel tersebut. Daripengujian hipotesis yang dilakukan, dihitung persentase kesalahan tipe I yangterjadi pada masing-masing metode. Dan selanjutnya dilihat metode mana yanglebih tepat dalam melakukan uji hipotesis dengan melihat besarnya presentasekesalahan tipe I yang terjadi.Hasil penelitian menunjukkan bahwa pada metode Bootstrap lebih sedikitterjadi kesalahan tipe I dibandingkan dengan uji- . Sehingga dapat disimpulkanpengujian hipotesis dengan menggunakan metode Bootstrap lebih baik dari padapengujian hipotesis dengan menggunakan uji- pada sampel berukuran kecil.Kata kunci : metode Bootstrap, sampel acak,uji hipotesis, uji-t