Name: Error Tipe 1 dan 2
Uploaded: 2023-05-13

Christian Freddy Naa, M.Si., M.Sc.

Video ini membahas konsep Error Tipe 1 dan 2 dalam uji hipotesis. Error Tipe 1 terjadi saat H0 benar namun kita reject, sedangkan Error Tipe 2 terjadi saat H0 salah namun kita fail to reject. Level of significance disimbolkan dengan alpha, sedangkan power disimbolkan dengan beta. Alpha menunjukkan seberapa besar risiko kita untuk salah analisis. Penjelasan ini memberikan pengantar tentang pentingnya memahami resiko dalam pengambilan keputusan statistik.

Oke setelah kita belajar ide dasar dari hipotesis dan mungkin sampai disini cukup bisa mengerti ya

apa yang disebut dengan uji hipotesis dan ide dasarnya seperti apa.

Nah sekarang kita akan coba juga berpikir tentang apa yang baru saja kita lakukan

dari ide dasar uji hipotesis tersebut bahwa tentu saja dalam segi probabilitas kita mengambil sampel

maka kesimpulan yang bisa kita ambil tentu saja bisa salah.

Misalkan salahnya adalah memang betul ya memang betul benar ya bahwa kita gak tahu beta benar atau salah

tapi kalau misalkan dia memang benar adalah keluarannya adalah 100 mili

lalu kita berkata bahwa dia adalah reject H0 nya padahal dia betul ya

nah kalau bingung di play ulang saja videonya maka kita sampai pada yang disebut dengan error

jadi kesalahan dalam mengambil kesimpulan.

Nah terdapat 2 jenis error, error tipe 1 dan error tipe 2

biasanya menggunakan 1 2 atau menggunakan tanda romawi ya itu berbeda dari tiap textbook.

Jadi kita kembali lagi pada contoh yang sudah kita turunkan sebelumnya

bahwa H0 nya adalah 100, HA nya bukan atau tidak sama dengan 100

lalu kita belajar sudah tentang yang namanya fail to reject

kemudian kita bisa reject ini adalah zona untuk kita reject

kemudian ini adalah zona untuk kita reject juga

untuk ekstrim yang lebih besar dan juga ekstrim yang lebih kecil

saya memberikan matrix ini supaya terlihat buat kalian yang memang suka

dalam misalnya lagi ngulik tentang machine learning

itu kan ada yang namanya confusion matrix ya kurang lebih demikian lah

jadi kita punya kemungkinan seperti ini bahwa H0 nya benar

sekali lagi kita tidak membuktikan bahwa H0 nya itu benar atau tidak

misalkan memang H0 nya benar artinya 100 mili

nah kita bersyukur kita baru saja melakukan 1 uji hipotesis yang benar

jadi dia nya memang salah lalu kita reject

atau sebaliknya juga bahwa memang 100 mili saya buktikan fail to reject

tapi terdapat kemungkinan untuk error yang disebut error tipe 1 dan tipe 2

kemudian kita lakukan uji statistik kemudian kita reject H0 nya

nah tipe 1 ini punya simbol yang disebut sebagai level of significance

untuk yang tipe 2 dia punya notasi beta yang disebut sebagai power

nah berarti yang correct ini adalah 1-beta

nah yang paling banyak digunakan adalah yang sebelah sini

untuk yang alpha kita akan banyak berurusan dengan banyak alpha

confidence artinya saya tidak bilang bahwa H0 nya benar

tapi saya yakin 95% misalnya bahwa fail to reject

itu tidak dijelaskan dalam video perkulian ini

tentunya kalian bisa baca dan belajar sendiri

kalau misalkan H0 nya benar tapi saya reject

maka betul nggak bahwa alpha ini menyatakan

nantinya alphanya kita akan belajar bahwa dia adalah

kita belajar bahwa ada error tipe 1 dan tipe 2

nah biasanya bahasan error tipe 1 dan tipe 2 ini

tapi dari penjelasan ini semoga bisa mengerti

nantinya kita akan melakukan uji statistik