Presentasi sedang didownload. Silahkan tunggu

Presentasi sedang didownload. Silahkan tunggu

PEARSON PRODUCT MOMENT & RANK SPEARMANN UJI KORELASI.

Presentasi serupa


Presentasi berjudul: "PEARSON PRODUCT MOMENT & RANK SPEARMANN UJI KORELASI."— Transcript presentasi:

1 PEARSON PRODUCT MOMENT & RANK SPEARMANN UJI KORELASI

2 Uji Hipotesis Korelasi Korelasi PEARSON PRODUCT MOMENT : - Tujuan : untuk mengetahui adanya hubungan / keterkaitan antara 2 variabel - Tidak mengharuskan adanya variabel bebas dan variabel terikat - Jenis hubungan: simetris (dapat dianalisisdari variabel manapun) - Analisis Korelasi : angka yg menunjukan arah dan eratnya hub. Antar 2 variabel. - Arah hubungan : positif(meningkat+meningkat), negatif (meningkat+menurun) - Kuatnya hub. Dinyatakan dlm koefisien regresi

3 Korelasi PEARSON PRODUCT MOMENT Koefisien Korelasi (r) : - Besar r : -1  r  1 = a) makin dekat -1 atau 1 : korelasi makin kuat b) makin dekat 0 : korelasi makin lemah c) r = 1 korelasi (+) sempurna d) r = -1 korelasi (-) sempurna e) r = 0 tidak berkorelasi f) -1  r  0 dan 0  r  korelasi tidak sempurna

4 Interpretasi Koefisien Korelasi 0,00 – 0,199: Sangat rendah 0,20 – 0,399: Rendah 0,40 – 0,599: Sedang 0,60 – 0,799: Kuat 0,80 – 1,00: Sangat Kuat

5 Korelasi PEARSON PRODUCT MOMENT - Diagram tebar (Scatter Plot) : digunakan untuk mengetahui adanya hubungan antara 2 variabel melalui diagram (grafik) r = -1 r = 1

6 Kapan PPM dpt di gunakan?? Syarat : Data mempunyai Skala Pengukuran Numerik (interval-Rasio) Sampel Jumlahnya besar (n ≥ 30) Distribusi data HARUS normal

7 Korelasi PEARSON PRODUCT MOMENT Hipotesis : Ho : Tidak ada hubungan antara 2 variabel Ha : Ada hubungan antara 2 variabel Pengujian hipotesis : harga probabilitas (p) p > 0,05 : Ho gagal ditolak, Ha ditolak p  0,05 : Ho ditolak, Ha diterima

8 Korelasi PEARSON PRODUCT MOMENT Rumus Perhitungan Koefisien Korelasi (r) : n  XY -  X  Y r =  {n  X 2 - (  X) 2 } {n  Y 2 – (  Y) 2 uji statistik : t (hitung) r  n-2 t =  1-r 2 I t hitungI  t tabel : Ho ditolak, Ha diterima

9 Langkah-langkah Menghitung Koefisien Korelasi Tulis Ho dan Ha dalam bentuk kalimat. Tulis Ho dan Ha dalam bentuk statistik. Buat tabel penolong sebagai berikut:

10 Cari r hitung. Tentukan taraf signifikansinya ( α ) Cari r tabel dengan dk = n-2 Tentukan kriteria pengujian Jika -rtabel≤r hitung≤+rtabel, maka Ho diterima Bandingkan thitung dengan ttabel Buatlah kesimpulan.

11 Contoh Tulis Ho dan Ha dalam bentuk kalimat. Ho : Tidak terdapat hubungan yang positip dan signifikan antara variabel Biaya Promosi dengan Nilai Penjualan. Ha : Terdapat hubungan yang positip dan signifikan antara variabel Biaya Promosi dengan Nilai Penjualan. Tulis Ho dan Ha dalam bentuk statistik. Ho : r = 0. Ha : r ≠ 0.

12 Buat tabel penolong sebagai berikut:

13

14 Taraf signifikansi ( α ) = 0,05. r tabel dengan dk = 8-2=6 adalah 0,707 Tentukan kriteria pengujian Jika –rtabel ≤ rhitung≤+rtabel, maka Ho diterima Bandingkan rhitung dengan rtabel r hitung (0,86) > r tabel (0,707), jadi Ho ditolak. Kesimpulan. Terdapat hubungan yang positip dan signifikan antara variabel Biaya Promosi dengan Nilai Penjualan

15 Latihan PEARSON PRODUCT MOMENT Permasalahan penelitian : “Apakah ada hubungan antara pendapatan keluarga dengan pengeluaran konsumsi rumah tangga?” Hipotesis : Ho : Tidak ada hubungan antara pendapatan dengan pengeluaran konsumsi rumah tangga Ha : Ada hubungan antara pendapatan dengan pengeluaran konsumsi rumah tangga

16 Korelasi PEARSON PRODUCT MOMENT X (10.000) YX2X2 Y2Y2 XY 18 23 28 32 41 59 86 99 17 20 23 27 32 46 63 74 324 529 784 1074 1681 3481 7396 9801 289 400 529 729 1024 2116 3969 5476 306 460 644 864 1312 2714 5418 7326  X  Y  X 2  XY 386302250201453219044

17 Cara penyelesaian : 1. Hitung koefisien korelasi (r) 2. Uji hipotesis dengan uji t 3. Bandingkan dengan t tabel 1% dan t tabel 5%

18 RANK SPEARMAN Uji Korelasi

19 Uji Rank Spearman digunakan untuk menguji hipotesis korelasi dengan skala pengukuran variabel minimal ordinal. dalam Uji Rank Spearman, skala data untuk kedua variabel yang akan dikorelasikan dapat berasal dari skala yang berbeda (skala data ordinal dikorelasikan dengan skala data numerik) atau sama (skala data ordinal dikorelasikan dengan skala data ordinal). Data yang akan dikorelasikan tidak harus membentuk distribusi normal. Merupakan uji alternatif bila syarat uji Pearson Product Moment tidak terpenuhi

20 Jadi Uji korelasi Rank Spearman adalah uji yang bekerja untuk skala data ordinal atau berjenjang atau rangking, dan bebas distribusi

21 Langkah-langkah Uji Rank Spearman 1. Berikan peringkat pada nilai-nilai variabel x dari 1 sampai n. Jika terdapat angka-angka sama, peringkat yang diberikan adalah peringkat rata-rata dari angka-angka yang sama. 2. Berikan peringkat pada nilai-nilai variabel y dari 1 sampai n. Jika terdapat angka-angka sama, peringkat yang diberikan adalah peringkat rata-rata dari angka-angka yang sama. 3. Hitung d i untuk tiap-tiap sampel (d i =peringkat x i - peringkat y i )

22 Langkah-langkah Uji Rank Spearman 4. Kuadratkan masing-masing d i dan jumlahkan semua d i 2 5. Hitung Koefisien Korelasi Rank Spearman ( ρ )  baca rho: 6. Bila terdapat angka-angka sama. Nilai-nilai pengamatan dengan angka sama diberi ranking rata-rata.

23 NoParameterNilaiInterpretasi 1.ρhitung dan ρtabel. ρtabel dapat dilihat pada Tabel J (Tabel Uji Rank Spearman) yang memuat ρtabel, pada berbagai n dan tingkat kemaknaan α ρhitung ≥ ρtabel Ho ditolak Ha diterima ρhitung < ρtabel Ho diterima Ha ditolak 2.Kekuatan korelasi ρhitung0.000-0.199Sangat Lemah 0.200-0.399Lemah 0.400-0.599Sedang 0.600-0.799Kuat 0.800-1.000Sangat kuat 3.Arah Korelasi ρhitung+ (positif)Searah, semakin besar nilai xi semakin besar pula nilai yi - (negatif)Berlawanan arah, semakin besar nilai xi semakin kecil nilai yi, dan sebaliknya Aturan mengambil keputusan

24 Contoh Sebuah penelitian dilakukan untuk mengetahui korelasi antara Kadar SGOT (Unit Karmen/100ml) dengan Kolesterol HDL (mg/100ml) pada 7 sampel yang diambil secara random. Hasil pengumpulan data dapat dilihat pada Tabel. Bagaimana kesimpulan yang dapat diambil dari data tersebut? α =0.01 SampelKadar SGOTKadar HDL 15,740,0 211,341,2 313,542,3 415,142,8 517,943,8 619,343,6 721,046,5 Ctt : Hasil uji normalitas, data tidak terdistribusi normal

25 Prosedur Uji 1. Tetapkan hipotesis H 0 : Tidak ada korelasi antara kadar SGOT dengan HDL H a : Ada korelasi antara kadar SGOT dengan HDL 2. Tentukan nilai ρ tabel pada n=7 α =0,01  0,8571 3. Hitung nilai ρ hitung

26 SampelKadar SGOT (xi) Ranking x Kadar HDL yi Ranking y didi 2 15,7140,0100 211,3241,2200 313,5342,3300 415,1442,8400 517,9543,861 619,3643,6511 721,0746,5700 ∑di2=2

27 P 6∑d i 2 1 - n 3 - n = 6 x 2 1 - 7 3 - 7 = 12 1 - 336 = 336 - 12 336 = =0,964 4.Kesimpulan Karena nilai ρ hitung (0,964) ≥ ρ tabel (0,8571), maka Ho ditolak Ha diterima berarti Ada korelasi yang sangat kuat dan positif antara Kadar SGOT dengan Kadar HDL.

28 Latihan Sebuah penelitian dilakukan untuk mengetahui korelasi antara Keotoriterian mahasiswa dengan Perjuangan untuk Status Sosial.. Hasil pengumpulan data dapat dilihat pada tabel dibawah. Bagaimana kesimpulan yang dapat diambil dari data tersebut? α =0.05 Hasil uji normalitas, data tidak terdistribusi normal

29 Prosedur Uji 1. Tetapkan hipotesis H 0 : Tidak ada korelasi antara kadar keotoriterian mahasiswa dengan perjuangan status sosialnya H a : Ada korelasi antara kadar keotoriterian mahasiswa dengan perjuangan status sosialnya 2. Tentukan nilai ρ tabel pada n=7 α =0,01  0,929 3. Hitung nilai ρ hitung

30 Maha sisw a Skor Keotoriterian Perjuangan Status Sosial Ranking x Ranking y didi di2di2 18242231 298466424 387395239 440371100 51166510824 611388911-24 711186810-24 8835636-39 9856247-39 101269212 00 11106547524 121178111924 ∑d i 2 = 52

31 P 6∑d i 2 1 - n 3 - n = 6 x 52 1 - 12 3 -12 = 312 1 - 1716 = 1716 - 312 1716 = =0,82 4.Kesimpulan Karena nilai ρ hitung (0,82) ≥ ρ tabel (0,591), maka Ho ditolak Ha diterima berarti Ada korelasi yang sangat kuat dan positif antara Keotoriterian mahasiswa dengan perjuangan status sosialnya.

32 TABEL NILAI-NILAI RHO N TarafSignif N TarafSignif 5%1%5%1% 51.000 160.5060.665 60.8861.000180.4750.626 70.7860.929200.4500.591 80.7380.881220.4280.562 90.6830.833240.4090.537 100.6480.794260.3920.515 120.5910.777280.3770.496 140.5440.715300.3640.478

33 Latihan: Berikut ini adalah data tentang hubungan antara X yaitu nilai UTS (Ujian Tengah Semester) dengan Y yaitu nilai UAS (Ujian Akhir Semester) dari 12 responden yang dinyatakan pada tabel. Akan diuji hipotesis yang menyatakan bahwa terdapat hubungan positif antara nilai UTS dan UAS.

34 Data

35 Kerjakan sekarang dan di kumpulkan!!!!


Download ppt "PEARSON PRODUCT MOMENT & RANK SPEARMANN UJI KORELASI."

Presentasi serupa


Iklan oleh Google