memberikan suatu ukuran tingkat asosiasi atau korelasi antara kedua himpunan ranking itu.
Koefisien korelasi rank kendall adalah rasio:
� =
skor nyata ������ Maksimum skor kemungkinan
Pada umumnya nilai maksimum skor ditentukan oleh susunan ��
2 � , yang
dapat diuraikan menjadi
1 2
�� − 1. Dengan demikian hasil penyesuaian ini merupakan pembagi terhadap skor nyata. Sebagai pembilang yang merupakan
penjumlahan skor dari pasangan-pasangan selanjutnya diberi simbol S. Dengan demikian
� =
�
1 2
��−1
dengan:
�
= koefisien korelasi rank kendall. N = jumlah objek atau individu yang di rank pada X dan Y.
S = penjumlahan skor dari pasangan-pasangan. Sidney Siegel, 2011
1.6 Metodologi Penelitian
Metode yang digunakan dalam studi perbandingan dua korelasi ini adalah: 1.
Dengan melakukan studi literatur terlebih dahulu mengenai apakah metodologi analisis korelasi rank Spearman lebih baik dari pada analisis
korelasi rank Kendall dalam hal pengukuran jenis data ordinal. 2.
Menjelaskan apa itu analisis korelasi rank Spearman, analisis korelasi rank Kendall, dan data ordinal secara terperinci.
3. Memaparkan langkah-langkah penyelesaian penggunaan koefisien korelasi
rank Spearman dan korelasi rank Kendall pada contoh data-data ordinal.
Universitas Sumatera Utara
4. Membandingkan hasil dari penggunaan analisis korelasi rank Spearman dan
korelasi rank Kendall. 5.
Membuat kesimpulan.
Universitas Sumatera Utara
BAB 2
LANDASAN TEORI
2.1 Metode Statistik Nonparametrik
Metode statistik nonparametrik adalah metode yang modelnya tidak menetapkan syarat-syarat mengenai parameter-parameter populasi yang merupakan induk
sampel penelitiannya. Beberapa asumsi yang berhubungan erat dengan metode statistika nonparametrik adalah bahwa pengamatan tersebut bebas dan variabel
yang diamati kontinu, tetapi asumsi yang dibuat adalah lebih lemah dan kurang teliti bila dibandingkan dengan uji parametrik. Uji nonparametrik tidak
membutuhkan suatu pengukuran dengan tingkat ketelitian yang tinggi seperti uji parametrik. Uji nonparametrik dipakai untuk menganalisis data dalam skala
ordinal dan nominal Sidney Siegel, 2011.
2.2 Skala Pengukuran
Teori pengukuran dapat dibedakan menurut perbedaan dalam tingkat pengukurannya yang dapat dibagi dalam skala-skala yaitu:
Skala Nominal
Skala nominal dapat didefinisikan sebagai pengukuran dengan taraf paling rendah, terjadi bila angka-angka atau simbol-simbol yang dipakai untuk mengelompokkan
suatu objek, orang atau suatu karakteristik. Penyusunan skala dalam kelas-kelas merupakan suatu gugus atau rangkaian yang terpisah-pisah atau bebas. Satu-
satunya hubungan yang terdapat di antaranya adalah sifat kesamaan, tiap anggota sub.
Universitas Sumatera Utara
Skala Ordinal
Skala ordinal dapat didefinisikan sebagai objek-objek dalam suatu kategori mungkin tidak berbeda dengan objek yang lain, tetapi masing-masing objek
tersebut tergabung dalam satu hubungan. Hubungan tersebut berupa suatu sifat atau keadaan lebih tinggi, lebih sukar, lebih disukai, lebih menderita, lebih masak,
dan sebagainya. Keadaan ini disimbolkan dengan tanda “carat” yang
mengartikan suatu sifat “lebih”. Skala ordinal digunakan pada suatu hubungan yang mempunyai sifat selalu sama.
Skala Interval
Skala interval dapat didefinisikan sebagai suatu pengukuran terhadap selisih dari tiap-tiap angka dalam skala ordinal yang diketahui besarnya dengan lebih teliti.
Dalam penggunaan skala interval, tiap angka pengamatan dalam skala tidak terpengaruh kalau dikalikan dengan suatu angka positif yang tetap dan kemudian
ditambahkan suatu konstanta pada hasil perkalian tersebut.
Skala Rasio
Skala rasio dapat didefinisikan bila suatu interval mempunyai titik nol yang nyata. Dalam skala rasio perbandingan dari tiap titik pada unit pengukuran tidak akan
mengalami perubahan bila seluruh angka dalam perubahan tersebut dikalikan dengan bilangan positif, sehingga tidak akan mengubah maksud atau keterangan
yang terkandung skala tersebut.
Universitas Sumatera Utara
2.3 Metode Korelasi Rank Spearman
