Rizqi Mochamad Iqbal, 2013 Pengaruh Kreatifiras Pengusaha Terhadap Keberhasilan Usaha Pengusaha Sepatu Di Sentra
Industri Kecil Persepatuan Cibaduyut Universitas Pendidikan Indonesia
| repository.upi.edu
Rendah Sedang Tinggi
Gambar 3.1 Garis Kontinum Variabel X dan Y
3.7.2 Methode Succesive Internet MSI
Merubah data ordinal ke interval. Mengingat data vaiabel penelitian seluruhnya diukut dalam bentuk skala ordinal sementara pengolahan data dengan
penerapan statistik parametik mensyaratkan data sekurang-kurangnya harus diukur dalam skala interval. Dengan demikian semua data ordinal yang terkumpul
terlebih dalam skala interval dengan menggunakan method of successive MSI. Langkah
–langkah untuk melakukan transformasi data tersebut adalah sebagai berikut :
1. Perhatikan setiap butir dan menetukan banyaknya frekuensi
berdasarkan banyaknya orang yang menjawab skor 1, 2, 3, 4, 5. 2.
Setiap frekuensi dibagi dengan banyaknya responden dan hasilnya disebut proprosisi.
3. Dengan menggunaka tabel distribusi normal, hitung nilai Z untuk
setiap proporsi kumulatif yang diperoleh. 4.
Tentukan nilai densitas untuk setiap nillai Z yang diperoleh. 5.
Menghitung Scala Value SV dengan rumus :
Rizqi Mochamad Iqbal, 2013 Pengaruh Kreatifiras Pengusaha Terhadap Keberhasilan Usaha Pengusaha Sepatu Di Sentra
Industri Kecil Persepatuan Cibaduyut Universitas Pendidikan Indonesia
| repository.upi.edu
sv = Desity lower limit
− Density at Upper limit area under upper limit
− area under liwer limit 6.
Tentukan nilai transformasi dengan menggunakan rumus
Y = NS + k K =
1 + Ns
min
3.7.3 Analisis Korelasi Sederhana
Setelah data yang terkumpul berhasil diubah menjadi data interval, maka langkah selanjutnya adalah menghitung dengan menggunakan analisis korelasi
yang bertujuan mencari hubungan antara kedua variabel yang diteliti. Hubungan dua variabel terdiri dari dua macam yaitu hubungan yang positif dan hubungan
yang negatif. Hubungan X dan Y dikatakan positif apabila kenaikan penurunan X pada umumnya diikuti oleh kenaikan penurunan Y. Ukuran yang dipakai
untuk mengetahui kuat atau tidaknya hubungan antara X dan Y disebut koefisien korelasi r. Nilai koefisien korelasi paling sedikit-1 dan paling besar -1
≤ r ≥ 1 artinya jika :
R = 1, hubungan antara X dan Y sempurna positif mendekati 1, hubungan sangat kuat dan positif
R = -1, huubungan X dan Y sempurna dan negatif mendekati -1, hubungan sangat kuat dan negatif
R = 0, hubungan X dan Y lemah sekali atau tidak ada hubungan Penentuan koefisien korelasi r dalam penelitian ini mennggunakan
koefesien korelasi pearson pearson ’s product moment coeeficient of correlation.
Rizqi Mochamad Iqbal, 2013 Pengaruh Kreatifiras Pengusaha Terhadap Keberhasilan Usaha Pengusaha Sepatu Di Sentra
Industri Kecil Persepatuan Cibaduyut Universitas Pendidikan Indonesia
| repository.upi.edu
Dalam hal ini r
yxi
adalah korelasi antara variabel X dan Y dengan menggunakan rumus sebagai berikut :
Suharsimi Arikunto, 2006 : 144 i-1,-2,-3,....,9 dan k = banyaknya variabel bebas
untuk mengetahui tingkat hubungan kedua variabel tersebut maka dapat dilihat pada tabel Guilford sebagai berikut
:
Tabel 3.6 Pedoman Untuk Memberikan Interpretasi Koefisien Korelasi
Besar Koefisien Klasifikasi
0,000 – 0,199
Sangat Rendah 0,200
– 0,399 Rendah
0,400 – 0,599
Sedang 0,600
– 0,799 Tinggi
0,800 – 1,000
Sangat Tinggi
Sumber:Sugiyono2007:183
3.7.4 Analisis Regresi Sederhana
