Analisis Korelasi Repository UNIKAMA

Analisis Korelasi
Bertujuan untuk mengetahui
hubungan dua variabel atau lebih.
Korelasi sederhana: jika variabel ada 2
Korelasi berganda: jika variabel lebih dari
2

Koefisien Korelasi
Di dalam perhitungan/ analisis
korelasi akan didapatkan
koefisien korelasi,
yang digunakan untuk
mengetahui keeratan
hubungan, arah hubungan,
dan berarti atau tidaknya
hubungan tersebut.

Contoh:
• Penelitian tentang hubungan antara

kontrol diri dengan perilaku.

• Penelitian tentang hubungan antara
kepribadian siswa dengan prestasi belajar.
• Penelitian tentang hubungan antara nilai
statistik dengan nilai matematika.
• Penelitian tentang hubungan antara jenis
kelamin dengan kinerja

Uji korelasi tidak membedakan jenis
variabel

Korelasi = Hubungan
Analisis korelasi: suatu
analisis yang digunakan untuk
melihat hubungan antar
variabel.
Analisis korelasi tidak
mempersoalkan pengaruh
antar variabel.

Uji korelasi tidak membedakan jenis

variabel

Analisis signifikansi hubungan
(uji korelasi) bertujuan untuk
menguji hubungan antar
variabel yang tidak
menunjukkan hubungan
fungsional (berhubungan
bukan berarti disebabkan)

Pengelompokan Nilai
Korelasi
• 0,00-0,20 korelasi keeratan sangat lemah
• 0,21-0,40 korelasi keeratan lemah
• 0,41-0,70 korelasi keeratan kuat
• 0,71-0,90 korelasi keeratan sangat kuat
• 0.91-0,99 korelasi keeratan sangat kuat
sekali
• 1 berarti korelasi keeratan sempurna

Macam Analisis Korelasi
Dalam SPSS, analisis korelasi yang
banyak digunakan antara lain:
Korelasi Product Moment (Pearson),
Korelasi Kendall’s Tau, Korelasi
Spearman.
Pemilihan tergantung ukuran/ jenis data:
nominal, ordinal, atau scale (interval
atau rasio)

Macam Analisis Korelasi
Korelasi

Product
Momen
(Pearson)
Kendall’s Tau
Spearman
Parsial
Kontingensi

Ukuran
Variabel
1
scale

Data
Variabel
2
scale

ordinal
ordinal
scale
nominal

ordinal
ordinal
scale
nominal

Syarat penting Korelasi Product
Moment (Pearson)
• Asumsi yang mendasari analisis

Korelasi Product Moment adalah
bahwa distribusi data kedua variabel
adalah normal.
• Pada Korelasi Kendall’s Tau dan
Spearman tidak mensyaratkan
distribusi data normal

Korelasi Product Moment
Karena korelasi product
moment mensyaratkan
distribusi data normal, maka
dilakukan uji normalitas data
terlebih dahulu
Uji normalitas dapat
menggunakan uji KolgomorovSmimov

KORELASI PARSIAL
Hubungan antara dua variable
dengan mengendalikan variabel lain
yang dianggap mempengaruhi.
Mengendalikan = menganggap
konstan.
Hal ini dimaksudkan agar hubungan
kedua variabel tidak dipengaruhi
oleh faktor lain.

KORELASI KONTINGENSI
Digunakan untuk menunjukkan
keeratan antara dua variabel yang
berskala nominal.