Memahami Uji Fisher’s Exact: Prinsip, Fungsi, dan Waktu Penggunaannya

Dalam penelitian dengan data kategorik, peneliti sering ingin mengetahui apakah dua variabel memiliki hubungan signifikan. Biasanya, uji Chi-Square digunakan. Namun, jika jumlah data kecil atau ada sel dengan frekuensi di bawah 5, hasil Chi-Square bisa kurang tepat. Di sinilah Uji Fisher’s Exact menjadi alternatif yang lebih akurat.

Apa yang Dimaksud dengan Uji Fisher’s Exact?

Uji Fisher’s Exact adalah uji statistik nonparametrik untuk menganalisis hubungan antara dua variabel kategorik dalam tabel kontingensi 2×2. Uji ini dikembangkan oleh Sir Ronald A. Fisher, seorang ahli statistik terkenal, sebagai solusi saat asumsi uji Chi-Square tidak terpenuhi. Berbeda dari Chi-Square yang menggunakan pendekatan teoritis, Uji Fisher’s Exact menghitung probabilitas eksak dari distribusi data yang diamati. Karena itu, hasilnya tetap akurat walau jumlah sampel kecil. Contohnya, uji ini bisa digunakan untuk menilai hubungan antara jenis kelamin dan kepatuhan terhadap terapi, atau antara status imunisasi dengan kejadian penyakit.

Kapan Menggunakan Uji Fisher’s Exact?

Secara umum, jenis uji ini digunakan dalam kondisi berikut:

1. Ukuran sampel kecil
   Jika jumlah total responden kurang dari 20 atau terdapat sel dengan nilai frekuensi <5, maka uji Chi-Square tidak lagi dapat diandalkan. Dalam kasus ini, Uji Fisher’s Exact memberikan hasil yang lebih valid.
2. Data dalam bentuk tabel 2×2
   Uji ini paling ideal digunakan untuk tabel kontingensi dua baris dan dua kolom. Meski dapat diperluas ke tabel yang lebih besar (misalnya 3×3), perhitungan menjadi jauh lebih kompleks dan sering kali membutuhkan perangkat lunak statistik.
3. Distribusi data tidak memenuhi asumsi Chi-Square
   Chi-Square mengasumsikan bahwa data cukup besar untuk mendekati distribusi normal. Ketika asumsi ini tidak terpenuhi, hasil uji bisa bias. Uji ini tidak membutuhkan asumsi tersebut, sehingga tetap akurat meskipun data sangat terbatas.

Sebagai contoh, bayangkan peneliti ingin menguji hubungan antara jenis kelamin (laki-laki/perempuan) dengan kejadian efek samping obat (ada/tidak ada). Jika jumlah sampel kecil, misalnya hanya ada 12 orang, maka uji Chi-Square bisa menghasilkan kesimpulan yang menyesatkan. Dalam kondisi ini, Fisher’s Exact menjadi pilihan yang paling tepat.

Bagaimana Prinsip Dasar dalam Penggunaannya?

Prinsip utama Uji Fisher’s Exact adalah menghitung probabilitas terjadinya kombinasi data yang diamati berdasarkan total baris dan kolom pada tabel kontingensi. Perhitungannya menggunakan distribusi hipergeometrik, yaitu peluang sejumlah keberhasilan tanpa pengembalian dalam sampel. Prinsip ini membantu menentukan seberapa besar kemungkinan pola data muncul secara kebetulan. Jika nilai probabilitas (p-value) lebih kecil dari tingkat signifikansi (misalnya 0,05), maka ada hubungan yang signifikan antara kedua variabel yang diuji.

Baca juga: Cara Menggunakan Uji Fisher Exact di SPSS

Mengapa Harus Menggunakannya?

Ada beberapa alasan penting mengapa peneliti sebaiknya menggunakan uji Fisher Exact, terutama pada beberapa kondisi tertentu:

1. Akurasi tinggi untuk data kecil
   Karena menghitung probabilitas eksak, hasilnya tetap valid bahkan untuk sampel yang sangat kecil.
2. Tidak memerlukan asumsi distribusi
   Uji ini tidak mengandalkan distribusi normal atau besar sampel tertentu, sehingga lebih fleksibel dalam berbagai kondisi data.
3. Mengurangi risiko kesimpulan salah
   Menggunakan uji Chi-Square pada data kecil dapat menimbulkan kesalahan tipe I (menyatakan ada hubungan padahal tidak ada). Uji Fisher membantu mencegah hal ini dengan hasil yang lebih konservatif dan realistis.
4. Mudah dilakukan dengan software statistik
   Saat ini, program seperti SPSS  atau Excel dengan plugin tambahan dapat menjalankan Uji Fisher’s Exact dengan cepat, tanpa perlu menghitung manual.

Uji Fisher’s Exact merupakan alat statistik yang sangat berguna untuk menganalisis hubungan antarvariabel kategorik ketika ukuran sampel kecil atau asumsi Chi-Square tidak terpenuhi. Prinsipnya sederhana yaitu menghitung probabilitas eksak dari distribusi data, namun hasilnya sangat kuat dalam memastikan validitas temuan penelitian.

Dengan memahami kapan dan mengapa uji ini digunakan, peneliti dapat memilih metode analisis yang paling tepat untuk datanya. Jadi, sebelum menggunakan uji Chi-Square secara otomatis, pastikan dulu apakah kondisi data sudah memenuhi syarat. Jika tidak, Uji Fisher’s Exact bisa menjadi alternatif terbaik.

Kamu tertarik dan ingin mengembangkan kemampuan menulis karya ilmiah serta memahami dunia riset lebih dalam? kunjungi laman kami di Ebizmark.id dan temukan informasi seputar pelatihan, webinar, bootcamp, dan artikel informatif seputar dunia pendidikan dan riset untuk mengembangkan wawasan serta keterampilanmu!