Power analysis menjawab pertanyaan yang sering diabaikan skripsi: “Apakah sampel saya cukup besar untuk mendeteksi efek yang kita cari, jika efek itu memang ada?”

Cara Pakai

Pilih jenis analisis, masukkan ukuran efek yang diperkirakan, α, dan power target. Kalkulator menghitung n minimum. Untuk peneliti S1/S2, panduan umum: gunakan ukuran efek sedang dari literature jika tidak punya prior.

Rumus Kunci

t-test dua kelompok independen (Cohen’s d):

$$n_{per\ kelompok} = \frac{2(z_{\alpha/2} + z_\beta)^2}{d^2}$$

di mana $z_{\alpha/2}$ = 1,96 (α = 5% dua sisi), $z_\beta$ = 0,84 (power 80%), $d$ = Cohen’s d.

Regresi berganda (R² increment):

$$n = \frac{L}{f^2} + u + 1$$

di mana $L$ = tabel power (Faul dkk. G*Power tables), $u$ = jumlah prediktor, $f^2 = R^2/(1-R^2)$.

Contoh Angka

T-test dua kelompok, ukuran efek sedang (d = 0,5), α = 0,05, power = 0,80.

  • n = 2 × (1,96 + 0,84)² / 0,5²
  • n = 2 × (2,80)² / 0,25
  • n = 2 × 7,84 / 0,25 = 62,7 → 63 per kelompok → total 126 responden

Bandingkan dengan Slovin (N tak terbatas): tidak bisa! Slovin tidak mempertimbangkan power sama sekali — Slovin untuk survei deskriptif, power analysis untuk uji hipotesis komparatif.