Korelasi sendiri adalah salah satu teknik analisis untuk menemukan hubungan antara dua variabel, jadi dengan melakukan analisis korelasi kita dapat mengetahui hubungan variabel x dan y dengan kata lain seberapa besar variabel x dan y saling mempengaruhi, atau seberapa besar peran variabel x dalam membentuk nilai pada variabel y atau sebaliknya.
Salah satu uji korelasi yang sering digunakan adalah metode pearson product moment, dalam melakukan uji korelasi pearson product moment, data yang diuji berskala interval atau rasio.
sebenarnya ada beberapa metode korelasi lainya namun untuk kasus uji korelasi parametrik pearson product moment lah yang cukup sering digunakan, tapi tenang untuk korelasi non-parametrik akan segera diposting juga kok ditunggu saja.
oke kembali ke topik, dalam melakukan analisis korelasi pearson product moment kita menggunakan rumus
korelasi dilambangkan dengan r dengtan ketentuan nilai r tidak lebih dari 1 dan tidak kurang dari -1. apabila r = -1 maka dikatakan korelasinya negatif sempurna, r = 0 artinya tidak ada korelasi, dan r = 1 berarti korelasinya sempurna positif (sangat kuat) atau untuk kriteria lainya dapat dilihat sebagai berikut :
sedangkan untuk menyatakan seberapa besar sumbangan nilai variabel x kepada y atau sebaliknya maka dapat digunakan perhitungan sebagai berikut :
KP = r*r*100%
dimana KP adalah Koefisien penentu atau koefisien determinasi.
Langkah-langkah melakukan uji korelasi pearson product moment;
1. Buat hipotesis dalam bentuk kalimat, contoh :
H0 : Tidak terdapat hubungan antara variabel x dan variabel y
H1 : Terdapat hubungan antara variabel x dan variabel y
2. Buat hipotesis dalam bentuk matematis, contoh :
H0 : r = 0
H1 : r≠ 0
3. lakukan perhitungan dengan rumus korelasi diatas
4. menghitung koefisien penentu ( koefisien determinasi)
5. menguji signifikansi dengan rumus thitung :
jika thitung > ttabel maka signifikan, sebaliknya
jika thitung < ttabel maka tidak signifikan
6. tentukan tingkat signifikansi dengan rumus derajat bebas (db) = n-2
dengan melakukan langkah-diatas kita sudah dapat mengambil keputusan, tapi tenang sekarang sudah banyak program yang memudahkan kita dalam perhitungan, maka dari itu disini akan dijelaskan langkah-langkah uji korelas pearson product moment dengan Excel dan SPSS.
contoh kasus:
sebuah perusahaan ingin melihat hubungan antara motivasi kerja karyawan dan produktivitas kerja dengan signifikansi 0,05 kemudian didapat data sebagai berikut :
| Motivasi | Produktivitas |
| 60 | 450 |
| 70 | 475 |
| 75 | 450 |
| 65 | 470 |
| 70 | 475 |
| 60 | 455 |
| 80 | 475 |
| 75 | 470 |
| 85 | 485 |
| 90 | 480 |
UJI KORELASI PEARSON PRODUCT MOMENT DENGAN EXCEL
ada beberapa cara untuk melakukan uji korelasi di excel salah satunya dengan memasukan rumus-rumus diatas pada formula bar, tapi tenang disini yang akan diparktekan adalah cara mudahnya hehehe.
oke pertama masukan data ke excel seperti berikut :
lalu pada cell yang kosong ketikan =CORREL(A2:A11;B2:B11) atau bisa juga =PEARSON(A2:A11;B2:B11) keduanya akan memiliki hasil yang sama.
maka didapat angka 0,681583 angka tersebut adalah koefisien korelasi.
kemudian kita uji signifikansinya dengan memasukan formula berikut untuk mencari thitung : =(D2*SQRT(COUNT(A2:A11)-2))/SQRT(1-D2^2) ; D2 adalah cell dimana koefisen korelasi berada. ari formula tersebut didapat hasil 2,634548 kemudian angka ini harus dibandingkan dengan ttabel, untuk mendapakan nilai ttabel maka masukan rumus berikut : =TINV(0,05;(COUNT(A2:A11)-2))
dan didapat nilai 2,30600 dengan demikian dapat disimpulkan bahwa korelasi signifikan karena thitung > ttabel yaitu 2,634548 > 2,30600 atau terdapat hubungan antara motivasi dengan produktivitas dengan koefisien korelasi 0,681583, dengan sumbangan antar variabel atau koefisien determinasi :
0,681583*0,681583*100% = 46,46%.
UJI KORELASI PEARSON PRODUCT MOMENT DENGAN SPSS
langkah pertama sudah pasti masukan data ke spss seperti berikut :
jika sudah klick analyze --> Correlate --> Bivariate maka akan muncul tampilan berikut :
Kemudian masukan kedua variabel ke kolom kanan lalu klick ok maka output akan muncul seperti berikut :
didapat nilai korelasi 0,682 dan signifikansi 0,03, dikarenakan sig <0,05 maka diambil keputusan terdapat hubungan antara kedua variabel dengan nilai korelassi 0,682.
nah sekian dulu untuk posting ini~
No comments:
Post a Comment