KORELASI

KORELASI

Terdapat tiga bentuk hubungan antar variable, yaitu:

1. Hubungan Simestris.

2. Hubungan Sebab Akibat(Kausal).

3. Hubungan Interaktif(Saling Mempengaruhi).

Untuk mencari hubungan antara dua variable atau lebih dilakukan dengan menghitung korelasi antar variable yang akan dicari hubungannya. Korelasi merupakan angka yang menunjukan arah dan kuatnya  hubungan antar variable atau lebih. Artinya dalam bentuk hubungan positif atau negatif, sedangkan kuatnya hubungan dinyatakan daam koefisien korelasi.

    Hubungan dua variable dinyatakan positif apabila nilai satu variable ditingkatkan, maka akan meningkatkan variable yang lain, dan sebaliknya bila nilai variable diturunkan maka akan menurunkan variable yang lain. sebagai Contoh, ada hibungan positif antara tinggi badan dengan kecepatan lari. berarti semakin tnggi badan orang maka akan semakin cepat larinya, dan semakin pendek orang maka semakin lambat larinya.

     Hubungan dua variable dinyatakan negarif apabila satu variable dinaikan maka akan menurunkan nilai variable yang lain , dan juga sebaliknya bila nilai satu variable diturunkan, maka akan menaikan nilai variable yang lain. Contoh, ada hubungan negatif antara curah hujan dengan es yang terjual, maka semakin sedikit curah hujan maka semakin banyak es yang terjual.

                                                                      

                                                                         Tabel 1

                                PEDOMAN UNTUK MEMILIH TEKNIK KORELASI

                                            DALAM PENGUJIAN HIPOTESIS

A. Statistik Parametris

1. Korelasi Product Moment

Teknik korelasi ini digunakan untk mencari hubungan dan membuktikan hipotesis hubungan dua variable bila data kedua variable berbentuk interval atau ratio, dan sumber data dari dua variable atau lebih adalah salam.

Koefisien korelasi

untuk populasi diberi simbol rho () dan untuk sampel diberi simbol r dan untuk korelasi ganda diberi simbol R.

Dimana :

rxy = korelasi antara variabel x dan y

x = (Xi - X )

y = (Yi - Y )

2. Korelasi Ganda

Korelasi pada (multyple correlation) merupakan angka yang menunjukkan arah dan kuatnya hubungan antara dua variabel secara bersama-sama atau lebih dengan variabel yang lain. Pemahaman tentang korelasi ganda dapat dilihat melalui gambar 7.4a, 7.4b berikut. Simbol korelasi ganda adalah R.

Rumus korelas ganda dua variable:

Ry.x1x2   =  korelasi ganda antara variabel X1 dan X2 secara bersama-sama dengan variabel Y

ryx1         =  korelasi Product Moment antara X1 dengan Y

ryx2         =  korelasi Product Moment antara X2 dengan Y

rx1x2       =  korelasi Product Moment antara X1 dengan X2

3. Korelasi Parsial

Korelasi parsial digunakan untuk menganalisis bila peneliti bermaksud mengetahui pengaruh atau mengetahui hubungan antara variabel independen dan dependen, dimana salah satu variabel independennya dibuat tetap/dikendalikan. Jadi korelasi parsial merupakan angka yang menunjukkan arah dan kuatnya hubungan antara dua variabel setelah satu variabel yang diduga dapat mempengaruhi hubungan variabel tersebut dikendalikan untuk dibuat tetap keberadaannya.

Rumus Korelasi Parsial :

Dapat dibaca : korelasi antara X1 dengan Y, bila variabel X2 dikendalikan atau Korelasi antara X1 dan Y bila X2 tetap.

Untuk memudahkan membuat rumus baru, bila variabel kontrolnya dirubah rubah, maka dapat dipandu dengan gambar 7.5 dan 7.6 berikut.

Bila X1 yang dikendalikan, maka rumusnya adalah seperti rumus 7.7.

Uji koefisien korelasi parsial dapat dihitung dengan rumus 7.8

t tabel dicari dengan dk = n -1

Contoh 2 :

1. Korelasi antara IQ dengan Nilai Kuliah = 0,58;

2. Korelasi antara Nilai Kuliah dengan Waktu Belajar = 0,10;

3. Korelasi antara IQ dengan Waktu Belajar = -0,40.

Untuk orang yang waktu belajarnya sama (diparsialkan) berapa korelasi antara IQ dengan nilai Kuliah. Dengan rumus 7.6 dapat dihitung.

Sebelum waktu belajar digunakan sebagai variabel kontrol, korelasi antara IQ dengan nilai Kuliah = 0,58. Setelah waktu belajarnya dibuat sama (dikontrol) untuk seluruh sampel, maka korelasinya = 0,68.Jadi setiap subyek dalam sampel bila waktu belajarnya sama, maka hubungan antara IQ dengan nilai kuliah menjadi lebih kuat. Hal ini berarti bila orang yang IQ-nya tinggi dan waktu belajarnya sama dengan yang IQ-nya rendah maka nilai kuliahnya akan jauh lebih tinggi. Apakah koefisien korelasi parsial yang ditemukan itu signifikan atau tidak, maka perlu diuji dengan rumus 7.8. Bila jumlah sampel 25.

Sekian Penjelasaan Korelasi Dari Saya

                                                                                                                  Della Anastiya Putri

                                                                                                                     181011401023