Dokumen tersebut membahas tentang pengertian taraf signifikansi dalam statistika. Taraf signifikansi menunjukkan kemungkinan hasil penelitian yang didapat adalah benar dan bukan karena kebetulan. Semakin kecil nilai taraf signifikasinya, semakin kuat bukti bahwa hasil penelitian tersebut benar dan tidak terjadi secara kebetulan.

1. TARAF SIGNIFIKANSI
Pengertian Taraf Signifikansi
Istilah signifikan (significant) itu dalam bahasa Inggris umum (sehari-hari)
artinya penting. Dalam statistika, signifikan itu artinya berkemungkinan atau
berpeluang betul-betul benar, bukan benar karena secara kebetulan). Bahasa
Inggerisnya “probably true (not due to chance).”
Taraf signifikansi lazim dinyatakan dengan tanda .05 (diindonesiakan jadi
0,05) atau .01 (diindonesiakan jadi 0,01). Taraf signifikansi (sig.) ini sering
diubah istilahnya menjadi taraf kepercayaan (p.value) dilambangkan dengan
bilangan 95% atau 99%. Jadi, sig. 0,05 = p.value 95%, sedangkan sig. 0,01 =
p.value 95%.
Dalam buku-buku statistika tersedia daftar yang menunjukkan angka-angka
(bilangan) tertentu pada taraf signifikansi tertentu. Lazimnya berkaitan pula
dengan jumlah sampelnya ada berapa banyak.
Angka-angka itu merupakan standar (patokan) untuk menentukan apakah
hasil penelitian (data penelitian) signifikan atau tidak. Angka itu menunjukkan
angka minimal yang harus dicapai oleh data dari penelitian agar disebut
berkorelasi secara signifikan (meyakinkan). Dalam contoh korelasi di atas,
korelasi antara kerajinan kuliah dan prestasi belajar itu, signifikan (benar-
benar meyakinkan bahwa benar) atau tidak.
Jika angka (hasil analisis komputer) yang didapat dari analisis statistik itu
lebih besar dari angka standar pada taraf signifikansi .05 atau .01 (misalnya
standarnya 1,5 sedangkan bilangan yang diperoleh dari analisis 1,9; jadi 1,9 >
1,5), maka dikatakanlah bahwa ada korelasi yang signifikan. Sebelum
penjelasan lebih lanjut, dalam bahasa keseharian istilah itu dapat kita beri
makna korelasi yang meyakinkan, tegasnya yakin benar-benar berkorelasi
(berhubungan: bahwa X “mempengaruhi” Y–Perhatikan: istilah
“mempengaruhi” dalam tanda petik).

2. Keyakinan yang sepenuh-penuhnya dalam bahasa keseharian lazim
dibahasakan dengan “yakin 100%.” Jadi, kalau yakin 99% ya sudah sangat
dekat dengan 100%, begitu pula 95%. Tapi kalau “50% yakin,” itu artinya
masih ragu-ragu, antara yakin dan tidak yakin. Jika hanya 25% saja tingkat
keyakinannya, jadinya ya tidak yakin, gitu aja koq repot.
SIGNIFIKANSI HASIL PENELITIAN
Tatang M. Amirin, 20 Maret 2010; 10 Mei 2010; 4 Januari 2011
Ada yang bertanya, apakah jika penelitian dilakukan terhadap populasi (seluruh “anggota populasi” diteliti,
bukan studisampling, penelitian terhadap sebagian anggota populasi) harus ada uji signifikansi? Pertanyaan
itu muncul karena umumnya dalam buku-buku statistika dan metodologi penelitian uji signifikansi itu
berkaitan dengan generalisasi (pemberlakukan secara umum) hasil penelitian dari sampel ke populasinya.
Dalam kalimat lain disebut dari “statistik” (hasil penelitian terhadap sampel) ke “paramater” (keadaan
populasinya).
STOP! Harus diulang dulu apa itu populasi dan sampel. Jika yang akan diteliti 100 orang murid, maka
keseluruhan 100 orang murid itu disebut populasi. Tiap-tiap murid merupakan subjek penelitian dan disebut
pula sebagai anggota populasi. Jadi, populasi murid itu beranggotakan 100 orang. Jika keseratus orang itu
semuanya diteliti (jika diangketi, ya semuanya dikirimi angket), maka disebutlah penelitiannya sebagai studi
populasi. Jika yang akan diteliti (diangketi) hanya sebagian saja dari 100 orang itu, maka yang diteliti atau
disebari angket itu disebut sampel. Penelitiannya disebut studi sampling.
Hasil penelitian terhadap sampel (misalnya dari 100 orang siswa yang diteliti 25 orang saja sebagai sampel)
disebut sebagai “statistik.” Keadaan sebenarnya populasinya disebut sebagai “paramater.” “Statistik” (“data”
dari sampel) itu kemudian digeneralisasikan (diberlaku-umumkan) kepada populasinya. Jadi, jika misalnya
data dari 25 orang murid menunjukkan semuanya rajin, maka semua murid (100 orang itu) dianggap rajin
semua. Ingat ceritera mencicipi sayur sepanci. Sayur sepanci itu dicicipi sesendok makan tak penuh. Sayur
sesendok makan itu ternyata kurang asin. Lalu, disimpulkan bahwa seluruh sayur sepanciitu kurang asin. Itu
namanya generalisasi. Sampel (25 orang murid, sayur sesendok makan) diteliti, datanya (“statistik”) dari
sampel (cicipan) tadi dipakai untuk “menaksir” keadaan (parameter) populasinya. Contohnya: ditaksir 100
murid rajin semua, ditaksir sayur sepanci kurang asin semua.
Kembali ke pertanyaan semula. Pertanyaan itu sangat menarik dan menggelitik. Saya terpaksa harus buka-buka
“literatur,” mengecek apakah memang itu hanya berkait dengan sampel dan populasinya, dalam hal ini berkait
dengan menggeneralisasikan data dari sampel (statistik) ke populasinya (paramater)? Nah, untuk
menjawabnya, akan lebih baik jika dibahas apa sih sebenarnya makna signifikansi itu.
Tunggu. Rasanya para pembaca perlu ada apersepsi (pengetahuan awal) terlebih dahulu, perlu dibawa ke
dasar-dasarnya dulu. Nah, berikut dipaparkan dasar-dasar pengetahuan dimaksud.
Misalkan seseorang melakukan penelitian korelasi (mengkorelasikan variabel independen Xdengan variabel
dependen Y). Contohnya kerajinan kuliah dan prestasi belajarnya. Penelitian (pengumpulan data) bersifat
kuantitatif (mengukur, datanya berupa bilangan), yaitu mengukur kerajinan kuliah (dicatat presensikuliahnya,
misalnya) dan mengukur prestasi (hasil) belajar (dicatat nilai hasil ujiannya, misalnya). Data hasil mengukur
tersebut, yang berupa bilangan, dianalisis dengan teknik analisis statistika. Salah satu yang harus “dilihat” dari
hasil analisis itu adalah apakah hasilnya signifikan pada taraf tertentu. Signifikan itu arti mudahnya –nanti
dijelaskan lebih panjang lebar–meyakinkan bahwa benar atau tidak benar.
Taraf signifikansi (t.s.) itu lazim dinyatakan dengan tanda .05 (diindonesiakan jadi 0,05) atau .01
(diindonesiakan jadi 0,01). Taraf signifikansi ini sering diubah menjadi taraf kepercayaan(t.p.),
dilambangkan dengan bilangan 95% atau 99%. Jadi, t.s. 0,05 = t.p. 95%, sedangkan t.s. 0,01 = t.p. 95%.
Maksudnya apa, nanti dijelaskan.

3. Dalam buku-buku statistika tersedia daftar yang menunjukkan angka-angka (bilangan) tertentu pada taraf
signifikansi tertentu. Lazimnya berkaitan pula dengan jumlah sampelnya ada berapa banyak. Angka-angka itu
merupakan standar (patokan) untuk menentukan apakah hasil penelitian (data penelitian) signifikan atau tidak.
Angka itu menunjukkan angka minimal yang harus dicapai oleh data dari penelitian agar disebut berkorelasi
secara signifikan (meyakinkan). Dalam contoh korelasi di atas, korelasi antara kerajinan kuliah dan prestasi
belajar itu, signifikan (benar-benar meyakinkan bahwa benar) ataukah tidak.
Jika angka (hasil analisis komputer) yang didapat dari analisis statistik itu lebih besar dari angka standar pada
taraf signifikansi .05 atau .01 (misalnya standarnya 1,5 sedangkan bilangan yang diperoleh dari analisis 1,9;
jadi 1,9 > 1,5), maka dikatakanlah bahwa ada korelasi yang signifikan. Sebelum penjelasan lebih lanjut, dalam
bahasa keseharian istilah itu dapat kita beri makna korelasi yang meyakinkan, tegasnya yakin benar-benar
berkorelasi (berhubungan: bahwa X “mempengaruhi” Y–Perhatikan: istilah “mempengaruhi” dalam tanda
petik).
Keyakinan yang sepenuh-penuhnya dalam bahasa keseharian lazim dibahasakan dengan “yakin 100%.” Jadi,
kalau yakin 99% ya sudah sangat dekat dengan 100%, begitu pula 95%. Tapi kalau “50% yakin,” itu artinya
masih ragu-ragu, antara yakin dan tidak yakin. Jika hanya 25% saja yakinnya, ya jadinya tidak yakin, gitu.
Nah, apa itu maksudnya? Mari kita bahas dengan meminjam uraian Creative Reserch Systems(CRS)–online.
Istilah signifikan (significant) itu dalam bahasa Inggris umum (sehari-hari) artinya penting.Dalam statistika,
signifikan itu artinya berkemungkinan atau berpeluang betul-betul benar, bukan benar karena secara
kebetulan). Bahasa Inggerisnya “probably true (not due to chance).”
Apa pula itu? Begini. Ambil contoh murid-murid yang mengerjakan ujian cekpoin. Si Anu bisa menjawab
benar seluruh soal. Si B bisa menjawab benar seluruh soal juga. Demikian pula Si C dan Si D. Pertanyaannya,
apakah “kebenaran” menjawab soal (bisa menjawab soal dengan benar) itu karena benar-benar tahu jawaban
yang benar, ataukah hanya secara kebetulan menjawab (memilih dari pilihan ganda) jawaban yang benar? Itu
kira-kira yang dimaksud “berkemungkinan benar” (benar-benar menjawab dengan benar–karena tahu jawaban
yang benar) dan secara kebetulan benar (kebetulan menjawab atau memilih jawaban yang benar, padahal
sejatinya tidak tahu mana jawaban yang benar dan mana yang salah). Soal cek poin kan bisa seperti itu!
Dalam penelitian pun, jawaban responden (yang ditanyai) itu bisa benar-benar (sungguh-sungguh) menjawab
itu, bisa hanya kebetulan. Jelasnya asal menjawab, tetapi kebetulan pilihan jawaban yang “dihitami” dalam
lembar jawaban justru yang benar.
Taraf signifikansi (significance levels) itu, menurut CRS, menunjukkan kepada kita seberapa mungkin itu
terjadi karena kebetulan saja. Jelasnya begini. Bilangan yang ditunjukkan untuk taraf signifikansi itu 0,05 atau
0,01. Itu artinya ada kemungkinan sebanyak 0,05 = 5% (atau 0,01 = 1%) responden (yang ditanyai dalam)
penelitian secara kebetulan menjawab benar, begitu. Jadi, jika ada 100 orang responden, ada 5 orang (atau 1
orang) yang menjawab benar, tapi hanya secara kebetulan menjawab benar.
Taraf kepercayaan yang umum digunakan dalam penelitian, sepertitelah disinggung di muka, yang
menunjukkan hasil penelitian itu seberapa dapat dipercaya kebenarannya adalah .95 (indonesianya 0,95). Itu
artinya bahwa hasil penelitian itu kebenarannya 95% bisa diyakini (yakin 95%; dekat dengan bisa dipercaya
100%).
Dalam penulisan komputasi statistika sebenarnya tidak ada penulisan taraf kepecayaan itu dengan angka .95
(atau 0,95)–Saya tuliskan dalam tanda kurung plus tulisan “atau,” sebab jika langsung dituliskan .95 (0,95)
siapa tahu nanti ada yang membacanya menjadi .95 kali 0,95(Hehehe)–Yang akan tertuliskan adalah bilangan
.05 (atau 0,05). Bilangan tersebut, seperti telah disinggung di atas, mengandung arti bahwa dalam hasil
penelitian itu terkandung kemungkinan ada 5%-nya yang tidak betul-betul benar, yaitu yang hanya karena
kebetulan saja benar. Ini sebenarnya “pembalikan” dari kemungkinan benarnya 95%. Jelasnya: kemungkinan
yang benar 95%, kemungkinan yang tidak benar 5%–dari 100% jawaban responden.

4. Untuk mendapatkan persentase kemungkinan hasil penelitian benar, kurangkan bilangan 1,0 dengan bilangan
“taraf signifikansi” tersebut. Jadi, bilangan 0,05 (atau .05) akan menjadi 1,0 – 0,05 = 0,95. Jika membacanya
dengan cara lain, bukan dengan “nol koma …”, maka akan berbunyi: satu (100 per 100 –> 100 dibagi 100 kan
sama dengan 1) dikurangi 5 per seratus (100/100 – 5/100) = 95 per seratus (95/100), alias 95 per sen (sen =
seratus). Maksudnya 95% hasil penelitian itu dapat diyakini benarnya.
Ini contoh hasil penelitian (dari CRS) yang mencoba mengetahui apakah ada perbedaanpembelian BBM jenis
X menurut kota dan jenis kendaraan bermotor. Analisis menggunakan teknik chi square (baca “kay
skwer” alias kay kuadrat).
Di bagian bawah, sejajar tulisan “Chi Square” ada bilangan 0.07 (indonesianya 0,07) dan 24.4 (indonesianya
24,4). Itu adalah bilangan hasil analisis statistika yang menunjukkan kay skwernya.
Di bawahnya ada bilangan .795 dan .001. Itu bilangan taraf signifikansinya. Maksudnya bilangan sebesar 0,07
itu hanya “signifikan” pada taraf signifikansi 0,795, dan bilangan 24,4 signifikan pada taraf signifikansi 0,001.
Lebih jelasnya, bilangan 0,07 sebagai hasil analisis data penelitian tentang perbedaan pembeli BBM X antara
penduduk kota dan pinggiran kota itu kebenarannya (bahwa benar-benar ada perbedaan), yang ditunjukkan
pada taraf 0,795 ( = 795/10 = 79,5/100 = 79,5%), itu mengandung arti bahwa hanya bisa diyakini sebesar
100% – 79,5% = 20,5% saja. Jadi, jauh sekali dari yakin 100% benar ada perbedaan.
Bilangan 24,4 hasil analisis tentang adanya perbedaan pembeli BBM X antar pemilik berbagai kendaraan
(beda mobil, beda beli) berada pada taraf signifikansi .001 (atau 0,001). Itu berartiberada pada taraf
kepercayaan 1,000 – 0,001 (= 1000/1000 – 1/1000 = 100/100 – 1/100 = 100% – 0,1%) = 99,9%. Artinya, yakin
99,9% bahwa ada perbedaan pembelian BBM X di antara pemilik berbagai mobil.
Nah, jadi jelaslah bahwa taraf signifikansi itu berkaitan dengan taraf “kemeyakinkanan” adanya korelasi (jika
penelitian korelasi–misalnya antara kerajinan kuliah dan prestasibelajar) atau adanya perbedaan (jika
perbandingan–misalnya perbandingan efektivitas teknik A berbanding teknik B, atau perbandingan “kesukaan
membeli sesuatu” antara orang desa berbanding orang kota).
Tradisional (manual) uji signifikansi itu dilakukan dengan cara membandingkan bilangan yang diperoleh dari
analisis data hasil penelitian (misal 0,07) dengan bilangan standar pada taraf signifikansi tertentu (misal pada
taraf signifikansi 0,05 bilangannya 12,08). Bilangan 0,07 lebih kecil daripada 12,08 (lazim dituliskan 0,07 <

5. 12,08). Itu maknanya korelasi (jika korelasi) antara X dan Y tidak signifikan (tidak meyakinkan), alias tidak
ada korelasi.
Tampak dengan demikian bahwa uji signifikansi itu yang pokok bukan soal generalisasi hasil penelitian yang
dilakukan terhadap sampel kepada populasinya, melainkan soal “kemeyakinkanan kebenaran” hasil penelitian
(yakin ada korelasi atau tidak, yakin ada perbedaan atau tidak).
Selain taraf signifikansi .05 (atau 0,05), sepertitelah disebutkan di muka, lazim pula digunakan taraf
signifikansi .01 (atau 0,01). Akan tetapi dalam penelitian sosial yang disepakati (ingat, hanya berupa
kesepakatan para ahli–di buku-buku statistik lazim diutarakan begitu) taraf signifikansi adalah taraf .05 (atau
0,05), alias taraf kepercayaannya 95% (yakin 95% benar; yang 5% diasumsikan secara kebetulan saja benar).
Kata Bijak Hari Ini
3 RUMUS SUKSES
Rumus 1 :
Man Jadda Wajada
(Siapa yang bersungguh-sungguh akan berhasil)
Rumus 2 :
Man Shobaro Zhafira
(Siapa yang bersabar akan beruntung)
Rumus 3 :
Man Saro 'Aladdarbi Washola
(Siapa yang berjalan di jalur-Nya akan sampai)
Apa Arti Angka Taraf/Tingkat Signifikansi 1%, 5%, atau 10% dalam
Statistika
23 Februari 2013 22.55 By Arsyil Statistikawan
Ilustrasi
Saya buka lagi mahasiswa nih sekarang. Tapi alhamdulillah masih ada paling tidak ilmu kuliah yang dasar di
kepala saya. Nah salah satunya angka taraf signifikansi. Dalam statistika, wajib deh ada angka taraf/tingkat
signifikansi untuk pengujian. Angka ini biasanya berupa 1%, 5%, atau 10%. Kalau arsyil biasanya pakai
5%. Nah karena ada teman yang bertanya tentang ini, kali ini saya mau menjelaskan.

6. Dulu waktu kuliah ada sih pengertian angka ini, pengertian dengan bahasa statistika. Tapi sekar ang aku
lupa pengertian persisnya gimana. Kira-kira begini pengertiannya. Angka taraf signifikansi ini adalah angka
yang menunjukkan seberapa besar tingkat kepercayaan penelitian kita alias angka batas hasil nilai uji kita
diperbolehkan seberapa besar. Dalam pengujian, angka ini menentukan apakah pengujian kita diterima atau
tidak.
Gimana ngerti gak? Kalau begitu saya mau menganalogikan sebuah kelas aja deh semoga ngerti:
Ada seorang guru dan murid-murid di kelas. Lalu guru mengadakan ujian dengan ketentuan yang
memperoleh nilai sama dengan atau di atas 6 lulus dan yang dibawah 6 tidak lulus. Kemudian guru ini
berkata kepa murid-murid, "Jika sebanyak 5% atau kurang di antara kalian yang tidak lulus maka kita akan
jalan-jalan ke Kalimantan, tetapi kalau yang tidak lulus lebih dari 5% maka kita tidak jalan-jalan ke
Kalimantan." Begitulah analoginya menurut saya. Artinya misalnya di kelas tersebut yang tidak lulus hanya
3% maka mereka akan ke Kalimantan (karena kurang dari 5%. Tetapi jika misalnya yang tidak l ulus
sebanyak 8% (lebih dari 5%) maka mereka tidak jadi ke Kalimantan. Berbeda halnya jika guru tersebut
menggunakan angka 10% artinya walau sebanyak 8% yang tidak lulus maka mereka akan tetap ke
Kalimantan. Dengan kata lain semakin besar angka tersebut maka semakin besar peluang untuk pergi ke
Kalimantan. Namun perlu dipahami bahwa semakin banyak yang tidak lulus maka semakin tidak baik kelas
tersebut, makin sedikit yang tidak lulus semakin baik kelas tersebut.
Begitu juga angka taraf signifikasi, semakin kecil angka taraf signifikansi maka semakin baik untuk
penelitian, tetapi semakin kecil peluang untuk menerima pengujian. Yang jelas besar angka signifikansi ini
ditentukan oleh peneliti. Biasanya digunakan angka 5%. Namun untuk bidang kesehatan (karena
menyangkut nyawa manusia) digunakan angka 1%. Tidak pula menutup kemungkinan angka lain misalnya
10%. Tetapi semakin besar angka ini semakin kecil tingkat kepercayaannya. Jika digunakan 1% maka
tingkat kepercayaan 99%. Jika 5% tingkat kepercayaan 95%. Jika digunakan 10% maka tingkat
kepercayaan 90%.
Signifikansi dan Probabilitas
Signifikansi
Signifikan artinya meyakinkan atau berarti, dalam penelitian mengandung arti
bahwa hipotesis yang telah terbukti pada sampel dapat diberlakukan pada populasi.
Jika tidak signifikan berarti kesimpulan pada sampel tidak berlaku pada populasi (tidak
dapat digeneralisasi). Tingkat signifikansi 5% atau 0,05 artinya kita mengambil resiko
salah dalam mengambil keputusan untuk menolak hipotesis yang benar ebanyak-
banyaknya 5% dan benar dalam mengambil keputusan sedikitnya
95% (tingkat kepercayaan). Atau dengan kata lain kita percaya bahwa 95% dari keputusan untukmenolakhipotesa
yang salah adalah benar.Ukuran 0,05 atau 0,01 adalah ukuran yang umum sering digunakan dalam penelitian.
Taraf kesalahan yang lebih kecil atau lebih teliti biasanyadigunakan untukpenelitian-penelitian tertentu,
misalnya untukmeneliti makanan,miuman atau obat; dibutuhkan ketelitian tingkat tinggi yang biasa
menggunakan taraf signifikansi seperti 0,005 atau 0,001.
Probabilitas
Probabilitas (P value) adalah peluang munculnya kejadian. Besarnya peluang
melakukan kesalahan disebut taraf signifikansi (tingkat signifikansi), jadi taraf
signifikansi bisa dinyatakan dengan probabilitas (nilainya sama). Misal ada 100 kejadian
dengan probabilitas 5%, artinya bahwa peluang munculnya kesalahan akan terjadi
sebanyak 5 kali dalam 100 kejadian.

7. Makna nilai signifikansi dari suatu uji hipotesis
Posted by: Muji Gunarto on: 25 Desember 2008
 In: Uncategorized
 2 Comments
Dalam bahasa Inggris umum, kata, “significant” mempunyai makna penting; sedang dalam pengertian
statistik kata tersebut mempunyai makna “benar” tidak didasarkan secara kebetulan. Nilai signifikansi
dari suatu hipotesis adalah nilai kebenaran dari hipotesis yang diterima atau ditolak.
Hasil penelitian dapat benar tapi tidak penting. Signifikansi/probabilitas/α memberikan gambaran
mengenai bagaimana hasil penelitian itu mempunyai kesempatan untuk benar. Jika kita memilih
signifikansi sebesar 0,01, maka artinya kita menentukan hasil penelitian nanti mempunyai
kesempatan untuk benar sebesar 99% dan untuk salah sebesar 1%.
Secara umum kita menggunakan angka signifikansi sebesar 0,01; 0,05 dan 0,1. Pertimbangan
penggunaan angka tersebut didasarkan pada tingkat kepercayaan (confidence interval) yang
diinginkan oleh peneliti. Angka signifikansi sebesar 0,01 mempunyai pengertian bahwa tingkat
kepercayaan atau bahasa umumnya keinginan kita untuk memperoleh kebenaran dalam penelitian
kita adalah sebesar 99%. Jika angka signifikansi sebesar 0,05, maka tingkat kepercayaan adalah
sebesar 95%. Jika angka signifikansi sebesar 0,1, maka tingkat kepercayaan adalah sebesar 90%.
engertian Nilai Alfha (α) dalam Statistika
4/13/2013 11:22:00 AM Pengertian Nilai Alfha (α) dalam Statistika No comments
Uraian tentang Alfha (α) dan penggunaannya.
Uraian / Pengertian
Alfha atau sering dilambangkan dengan α adalah nilai yang dijadikan sebagai tolak ukur untuk menentukan taraf
kepercayaan atau generalisasi dari objek yang diteliti setelah dilakukan analisa dan interpretasi data.
Alfha sering juga disebut dengan istilah “Taraf signifikansi (t.s.)”. Umumnya, dalam sebuah penelitian taraf
signifikansi (α) yang digunakan adalah 1% (0,01) atau 5% (0,05), disamping juga terdapattarafsignifikansi yang lain.
Taraf signifikansi ini sering diubah menjadi taraf kepercayaan (t.p.), dilambangkan dengan bilangan 95% atau 99%.
Dengan kata lain t.s. 0,05 = t.p. 95%, atau t.s. 0,01 = t.p. 95%.
Jadi, nilai alfha t.s. 5% (0,05) = t.p. 95% (0,95) digunakan dalam penelitian yang menghendaki taraf kesalahan
sebesar 5% dan kepercayaan/kebenarannya 95%. Dan nilai 5% biasanya digunakan dalam penelitian dibidang
pendidikan.
Sedangkan nilai alfha t.s.1% (0,01) = t.p. 99% (0,99) digunakan dalam penelitian yang menghendaki tarafkesalahan
sebesar 1% dan kepercayaan/kebenarannya 99%. Dan nilai 1% biasanya digunakan dalam penelitian dibidang
kesehatan/kedokteran.
Kegunaan

8. Nilai alfha (taraf signifikansi) baik 1% maupun 5% digunakan untuk menentukan nilai tabel baik itu untuk nilai t, z, f,
chi, atau nilai distribusi statistika lainnya melaui dk (derajat kebebasan) yang ditentukan dari jumlah sampel atau
populasi (n) dalam sebuah penelitian.
Contohnya, nilai dk untuk t tabel menggunakan df = n1 + n2 -2.