ANALISIS KORELASI SEDERHANA


STATISTIK DAN PROBABILITAS
NAMA    :   JASMAN
NPM       :    17-630-002

ANALISIS KORELASI SEDERHANA

Analisis korelasi sederhana (Bivariate Correlation) digunakan untuk mengetahui keeratan hubungan antara dua variabel dan untuk mengetahui arah hubungan yang terjadi. Koefisien korelasi sederhana menunjukkan seberapa besar hubungan yang terjadi antara dua variabel. Dalam SPSS ada tiga metode korelasi sederhana (bivariate correlation) diantaranya Pearson Correlation, Kendall’s tau-b, dan Spearman Correlation.Pearson Correlation digunakan untuk data berskala interval atau rasio, sedangkan Kendall’s tau-b, dan Spearman Correlation lebih cocok untuk data berskala ordinal.
Pada bab ini akan dibahas analisis korelasi sederhana dengan metode Pearson atau sering disebut Product Moment Pearson. Nilai korelasi (r) berkisar antara 1 sampai -1, nilai semakin mendekati 1 atau -1 berarti hubungan antara dua variabel semakin kuat, sebaliknya nilai mendekati 0 berarti hubungan antara dua variabel semakin lemah. Nilai positif menunjukkan hubungan searah (X naik maka Y naik) dan nilai negatif menunjukkan hubungan terbalik (X naik maka Y turun).
Menurut Sugiyono (2007) pedoman untuk memberikan interpretasi koefisien korelasi sebagai berikut:
0,00    -   0,199    = sangat rendah
0,20    -   0,399    = rendah
0,40    -   0,599    = sedang
0,60    -   0,799    = kuat
0,80    -   1,000    = sangat kuat
Contoh kasus:
Seorang mahasiswa bernama Andi melakukan penelitian dengan menggunakan alat ukur skala. Andi ingin mengetahui apakah ada hubungan antara kecerdasan dengan prestasi belajar pada siswa SMU Negeri 1 Yogyakarta, dengan ini Andi membuat 2 variabel yaitu kecerdasan dan prestasi belajar. Tiap-tiap variabel dibuat beberapa butir pertanyaan dengan menggunakan skala Likert, yaitu angka 1 = Sangat tidak setuju, 2 = Tidak setuju, 3 = Setuju dan 4 = Sangat Setuju. Setelah membagikan skala kepada 12 responden didapatlah skor total item-item yaitu sebagai berikut:

                 Tabel. Tabulasi Data (Data Fiktif)
Subjek
Kecerdasan
Prestasi Belajar
1
33
58
2
32
52
3
21
48
4
34
49
5
34
52
6
35
57
7
32
55
8
21
50
9
21
48
10
35
54
11
36
56
12
21
47
                                          
Langkah-langkah pada program SPSS
Ø  Masuk program SPSS
Ø  Klik variable view pada SPSS data editor
Ø  Pada kolom Name ketik x, kolom Name pada baris kedua ketik y.
Ø  Pada kolom Decimals ganti menjadi 0 untuk variabel x dan y
Ø  Pada kolom Label, untuk kolom pada baris pertama ketik Kecerdasan, untuk kolom pada baris kedua ketik Prestasi Belajar.
Ø  Untuk kolom-kolom lainnya boleh dihiraukan (isian default)
Ø  Buka data view pada SPSS data editor, maka didapat kolom variabel x dan y.
Ø  Ketikkan data sesuai dengan variabelnya
Ø  Klik Analyze - Correlate - Bivariate
Ø  Klik variabel Kecerdasan dan masukkan ke kotak Variables, kemudian klik variabel Prestasi Belajar dan masukkan ke kotak yang sama (Variables).
Ø  Klik OK, maka hasil output yang didapat adalah sebagai berikut:

                  Tabel. Hasil Analisis Korelasi Bivariate Pearson


Dari hasil analisis korelasi sederhana (r) didapat korelasi antara kecerdasan dengan prestasi belajar (r) adalah 0,766. Hal ini menunjukkan bahwa terjadi hubungan yang kuat antara kecerdasan dengan prestasi belajar. Sedangkan arah hubungan adalah positif karena nilai r positif, berarti semakin tinggi kecerdasan maka semakin meningkatkan prestasi belajar.

-     Uji Signifikansi Koefisien Korelasi Sederhana (Uji t)
Uji signifikansi koefisien korelasi digunakan untuk menguji apakah hubungan yang terjadi itu berlaku untuk populasi (dapat digeneralisasi). Misalnya dari kasus di atas populasinya adalah siswa SMU Negeri 1 Yogyakarta dan sampel yang diambil dari kasus di atas adalah 12 siswa SMU Negeri 1 Yogyakarta, jadi apakah hubungan yang terjadi atau kesimpulan yang diambil dapat berlaku untuk populasi yaitu seluruh siswa SMU Negeri 1 Yogyakarta.

Langkah-langkah pengujian sebagai berikut:
1.   Menentukan Hipotesis
Ho : Tidak ada hubungan secara signifikan antara kecerdasan dengan prestasi belajar
Ha : Ada hubungan secara signifikan antara kecerdasan dengan prestasi belajar
2.   Menentukan tingkat signifikansi
            Pengujian menggunakan uji dua sisi dengan tingkat signifikansi a= 5%. (uji dilakukan 2 sisi karena untuk mengetahui ada atau tidaknya hubungan yang signifikan, jika 1 sisi digunakan untuk mengetahui hubungan lebih kecil atau lebih besar).
Tingkat signifikansi dalam hal ini berarti kita mengambil risiko salah dalam mengambil keputusan untuk menolak hipotesa yang benar sebanyak-banyaknya 5% (signifikansi 5% atau 0,05 adalah ukuran standar yang sering digunakan dalam penelitian)
3.   Kriteria Pengujian
Ho diterima jika Signifikansi > 0,05
            Ho ditolak jika Signifikansi < 0,05
4.   Membandingkan signifikansi
Nilai signifikansi 0,004 < 0,05, maka Ho ditolak.

 5.  Kesimpulan
Oleh karena nilai Signifikansi (0,004 < 0,05) maka Ho ditolak, artinya bahwa ada hubungan secara signifikan antara kecerdasan dengan prestasi belajar. Karena koefisien korelasi nilainya positif, maka berarti kecerdasan berhubungan positif dan signifikan terhadap pretasi belajar. Jadi dalam kasus ini dapat disimpulkan bahwa kecerdasan berhubungan positif terhadap prestasi belajar pada siswa SMU Negeri 1 Yogyakarta


Komentar

Posting Komentar

Postingan populer dari blog ini

UJI BEDA RATA-RATA

Gambar
Statistik dan Probabilitas Nama      :     JASMAN NPM       :     17-630-002 UJI BEDA RATA-RATA A.     Konsep Uji Beda Dua Rata-rata                 Uji beda rata-rata dikenal juga dengan nama uji-t (t-test ).  Konsep dari uji beda rata-rata adalah membandingkan nilai rata-rata beserta selang kepercayaan tertentu (confidenceinterval) dari dua populasi. Prinsip pengujian dua rata-rata adalah melihat perbedaan variasikedua kelompok data. Oleh karena itu dalam pengujian ini diperlukan informasi apakah varian kedua kelompok yang diuji sama atau tidak. Varian kedua kelompok data akan berpengaruh pada nilai standar error yang akhirnya akan membedakan rumus pengujiannya.Dalam menggunakan uji-t ada beberapa syarat yang harus dipenuhi. Syarat/asumsi utama yang harus dipenuhi dalam menggunakan uji-t adalah data harus...
Baca selengkapnya
Gambar
NAMA    :     JASMAN NPM        :     17-630-002 CONTOH SOAL UJI BEDA RATA-RATA Suatu kegiatan penelitian eksperimental, telah berhasil menemukan metode “ABG” sebagai metode baru untuk mengajarkan mata kuliah Statistika II. Dalam rangka uji coba terhadap efektifitas atau keampuhan metode baru itu, dilaksanakan penelitian lanjutan dengan mengajukan Hipotesis Nol (Nihil) yang mengatakan : Tidak terdapat perbedaan yang signifikan nilai Statistika II antara sebelum dan sesudah di terapkannya metode “ABG” sebagai metode mengajar mahasiswa UIB sem 6. Dalam rangka pengujian ini diambil sampel sebanyak 10   mahasiswa. Gunakan taraf kepercayaan 95 % (alfa=5% ) untuk menguji pernyataan (Hipotesis) tersebut. Datanya Sebagai berikut: Nama Nilai Statistika II Sebelum Sesudah La Inyo 70 67 Jasman 62 70 La Siandi 50 54 Yu...
Baca selengkapnya

UJI CHI KUADRAT

Gambar
STATISTIK DAN PROBABILITAS NAMA    :    JASMAN NPM       :    17-630-002 UJI CHI KUADRAT -           PENGERTIAN UJI CHI KUADRAT Uji chi (kai) kuadrat (dilambangkan dengan “χ2” dari huruf Yunani “Chi” dilafalkan “Kai”) digunakan untuk menguji dua kelompok data baik variabel independen maupun dependennya berbentuk kategorik atau dapat juga dikatakan sebagai uji proporsi untuk dua peristiwa atau lebih, sehingga datanya bersifat diskrit. Distribusi chi kuadrat merupakan metode pengujian hipotesa terhadap perbedaan lebih    dari 2 proporsi. Contoh:   Manajer pemasaran suatu perusahaan ingin mengetahui apakah perbedaan proporsi penjualan produk baru dari perusahaannya pada 3 daerah pemasaran yang berbeda disebabkan karena faktor kebetulan ataukah disebabkan karena faktor lain, sehingga preferensi terhadap produk baru pada 3 daerah ...
Baca selengkapnya