2.9 Korelasi dan Analisis Lintas
Nilai korelasi adalah nilai derajat keeratan hubungan antara dua sifat yang langsung diukur. Dalam peritungn korelasi akan didapat koefisien korelasi yang
menunjukkan keeratan hubungan antara dua variabe tersebut. Niai koefisien korelasi berkisar antara 0 sampai 1 atau 0 sampai -1. Jika nilai semakin
mendekati 1 atau -1, hubungan semakin erat, sebaliknya jika mendekati 0, hubungan semakin lemah Priyatno 2009. Siregar 2013 menambahkan bahwa
untuk kekuatan hubungan, nilai koefisien korelasi berada diantara -1 sampai 1, sedangkan untuk arah dinyatakan dalam bentuk positif + dan negatif -.
Tabel 2.1 Tingkat korelasi dan kekuatan hubungan Siregar 2013
No Koefisien korelasi r
Tingkat hubungan 1
0.00 – 0.199
Sangat lemah 2
0.20 – 0.399
Lemah 3
0.40 – 0.599
Cukup 4
0.60 – 0.799
Kuat 5
0.80 – 1.000
Sangat kuat Analisis korelasi digunakan untuk mengetahui derajat atau kekuatan dan
arah hubungan antara dua variabel. Ada beberapa teknik statistik yang dapat digunakan untuk menganalisis hubungan, salah satunya adalah koefisien korelasi
Pearson r. Manfaat korelasi Pearson Product Moment adalah untuk mencari hubungan variabel bebas X dengan variabel tak bebas Y dan data berbentuk
interval atau rasio Sugiyono 2003; Siregar 2013. Untuk data yang berskala interval dan atau rasio bersifat kuantitatifparametrik tipe analisis korelasi yang
digunakan adalah Pearson Correlation atau istilah lainnya adalah Product Moment Correlation. Sedangkan untuk yang berskala ordinal kita gunakan Spearman
Correlation Statistik Non-Parametrik. Korelasi Pearson Product Moment Pearson berguna untuk mengukur keeratan hubungan antara dua variabel yang
mempunyai distribusi data normal.
Korelasi antara dua sifat perlu diketahui karena perubahan yang terjadi akibat seleksi terhadap suatu sifat dapat secara simultan berpengaruh terhadap
sifat-sifat lain yang berkorelasi. Diketahuinya korelasi suatu sifat dengan sifat lain maka dapat diantisipasi perubahan sifat lain, apabila dilakukan seleksi terhadap
sifat tertentu. Korelasi yang tinggi di antara hasil dan komponen-komponen hasil umumnya mendukung studi heritabilitas dengan asumsi bahwa porsi terbesar dari
ragam genetik adalah aditif, sehingga seleksi untuk setipa komponen yang berkorelasi dengan hasil akan memberikan sumbangan untuk perbaikan sifat hasil
Poehlman 1975. Korelasi genetik antara dua sifat mungkin disebabkan adanya keterpautan antara gen-gen yang mengandalikan sifat-sifat itu, atau dengan gen
yang sama benar-benar mengendalikan sifat-sifat pleiotropy. Pengaruh pleiotropy dapat dijelaskan melalui hubungan fisiologi diantara sifat-sifat. Sebagai
contoh, tinggi tanaman dan biomassa dihasilkan dari ekspresi produk gen yang sama. Jika sifat ini dapat diukur pada level produk gen, korelasi genetik harus
ditunjukkan sebagai akibat keterpautan genetik Li 1998. Analisis korelasi memiliki kelemahan karena hanya mengukur keeratan hubungan linier antar
peubah dan tidak menjelaskan hubungan sebab akibat. Kendala ini dapat diatasi dengan menggunakan metode analisis lintas path analysis.
Analisis lintas dikembangkan oleh Sewall-Wright pada tahun 1934 sebagai metode untuk menelaah pengaruh langsung dan tidak langsung dari suatu peubah,
dimana beberapa peubah dianggap sebagai penyebab terhadap peubah lain yang dianggap sebagai peubah akibat Dillon Goldstein 1984. Melalui analisis ini
dapat diketahui kontribusi berupa pengaruh langsung direct effects dan pengaruh tidak langsung indirect effects antar karakter bebas terhadap karakter respon
Singh 2004. Pengaruh langsung adalah besarnya pengaruh dari suatu peubah terhadap peubah lain tanpa melalui perantara peubah lain di dalam model.
Pengaruh tidak langsung adalah pengaruh yang ditimbulkan dari suatu peubah terhadap peubah lain melalui perantara suatu peubah. Pengaruh total merupakan
total dari seluruh pengaruh, baik langsung maupun tidak langsung. Analisis lintas bukan merupakan metode untuk menemukan penyebab suatu hubungan,
melainkan suatu metode yang digunakan untuk mendefinisikan model kausal yang telah dirumuskan secara teoritis atas dasar pengetahuan sebelumnya Kerlinger
dan Pedhazur 1973.
Gaspersz 1992 menyatakan bahwa analisis koefisien lintas merupakan suatu bentuk regresi linier yang dilaksanakan pada sistem tertutup. Oleh karena itu
analisis koefisien lintas mempunyai keterbatasan seperti pada semua metode linier. Pada dasarnya metode analisis lintas path analysis merupakan bentuk
analisis regresi linier terstruktur berkenaan dengan variabel-variabel baku standardized variables dalam suatu sistem tertutup closed system yang secara
formal bersifat lengkap. Dengan demikian, analisis lintas dapat dipandang sebagai suatu analisis struktural yang membahas hubungan kausal di antara
variabel-variabel dalam sistem tertutup. Singh dan Chaudary 1979 menyatakan bahwa koefisien lintas merupakan perbandingan antara simpangan baku pengaruh
yang disebabkan oleh suatu sebab terhadap total simpangan baku faktor akibat, jika hubungan antara sebab dan akibat didefenisikan dengan baik, hal tersebut
memungkinkan untuk menyajikan seluruh sistem peubah dalam bentuk diagram. Hubungan antar variabel secara diagramatik diagram jalur yang bentuknya
ditentukan oleh proposisi teoritik yang berasal dari kerangka pemikiran tertentu dan perumusan hipotesis penelitian.
Singh dan Chaudhary 1979 memberikan acuan keterkaitan pengaruh langsung dan tidak langsung pada analisis lintas sebagai berikut : 1 Efektifitas
seleksi secara langsung akan dicapai apabila koefisien korelasi antara faktor penyebab kausal dan faktor yang dipengaruhi efek nilainya hampir sama
dengan pengaruh langsungnya sehingga seleksi tersebut dapat menjelaskan hubungan yang sebenarnya; 2 Jika koefisien korelasi bernilai negatif tetapi
pengaruh langsungnya bernilai negatif atau tak bernilai, maka pengaruh langsung merupakan penyebab adanya korelasi. Pada situasi tertentu penyebab faktor tidak
langsung perlu diperhatikan pada saat bersamaan; 3 Koefisien korelasi dapat pula bersifat negatif namun pengaruh langsungnya tinggi dan bernilai positif.
Kategori