Presentasi sedang didownload. Silahkan tunggu

Presentasi sedang didownload. Silahkan tunggu

EKONOMETRIKA, SAYYIDA,S.Si,M.Si1 ANALISIS KORELASI 1EKONOMETRIKA, SAYYIDA,S.Si,M.Si.

Presentasi serupa


Presentasi berjudul: "EKONOMETRIKA, SAYYIDA,S.Si,M.Si1 ANALISIS KORELASI 1EKONOMETRIKA, SAYYIDA,S.Si,M.Si."— Transcript presentasi:

1 EKONOMETRIKA, SAYYIDA,S.Si,M.Si1 ANALISIS KORELASI 1EKONOMETRIKA, SAYYIDA,S.Si,M.Si

2 2 ANALISIS KORELASI tujuan  Untuk mengetahui hubungan linier antara variabel dengan variabel yang lainnya.  Untuk mengetahui arah hubungan 2 variabel

3 EKONOMETRIKA, SAYYIDA,S.Si,M.Si3 positif Arah perubahan positif negatif Arah perubahan negatif

4 SIFAT-SIFAT KOEFISIEN KORELASI  Hanya untuk hubungan linier  Koefisien korelasi => menunjukkan besarnya perubahan suatu variabel yang diikuti variabel lain (keeratan hubungan dua variabel).  Nilainya berkisar antara -1 sampai 1  Jika koef. Korelasi semakin mendekati -1 atau 1 maka semakin kuat  Jika nilai korelasi = 0 maka tidak ada korelasi  Korelasi menunjukkan keeratan hubungan bukan pengaruh EKONOMETRIKA, SAYYIDA,S.Si,M.Si4

5 KRITERIA KOEFISIEN KORELASI: NILAI Rkorelasi 0,0 – 0,29Sangat lemah 0,3 – 0,49Lemah 0,5 – 0,69Cukup 0,7 – 0,79Kuat 0,8 – 1,00Sangat kuat EKONOMETRIKA, SAYYIDA,S.Si,M.Si5

6 Macam-macam analisis korelasi:  Product moment (koefisien pearson) => interval atau rasio  Kendall tau / rank kendall => ordinal  Rank spearman =>ordinal  Koefisien contigency (chi-square) => kategorik EKONOMETRIKA, SAYYIDA,S.Si,M.Si6

7 Skala data NOMINAL  Kategori tanpa tingkatan (contoh: lk = 1, pr = 2) ORDINAL  kategori dengan tingkatan (contoh: besar = 1, sedang = 2, kecil = 3) INTERVAL  tidak memiliki 0 mutlak (contoh: suhu 36 0 C) RASIO  memiliki 0 mutlak (contoh: BB = 45 kg) EKONOMETRIKA, SAYYIDA,S.Si,M.Si7

8 8 Product moment (koefisien pearson)

9 KONSEP DASAR: Perubahan antar variabel Artinya: jika suatu variabel berubah yang diikuti oleh variabel lain, maka kedua variabel tersebut saling berkorelasi. EKONOMETRIKA, SAYYIDA,S.Si,M.Si9

10 Rumus: Ket: R xy = koef. Korelasi product moment n = jml pengamatan ∑X = jml dari pengamatan nilai X ∑Y = jml dari pengamatan nilai Y EKONOMETRIKA, SAYYIDA,S.Si,M.Si10

11 Langkah-langkah pengujian: a.Hipotesis H0 : tidak terdapat korelasi antara X dan Y H1 : terdapat korelasi antara X dan Y b.Kriteria pengujian Tolak H0 jika:  r hit > r tabel, atau  t hit > t tabel, atau  Sig ≤ α (jika pakai SPSS) c.Analisis data Hitung nilai r xy EKONOMETRIKA, SAYYIDA,S.Si,M.Si11

12 Transformasi r hit ke t hit EKONOMETRIKA, SAYYIDA,S.Si,M.Si12

13 Contoh: Seorang peneliti melakukan penelitian dgn tujuan untuk menganalisis hubungan antara pendapatan karyawan dgn besarnya tabungan. Untuk keperluan tersebut diambil sampel sebanyak 12 orang karyawan. Berdasarkan hasil survei diperoleh data sebagai berikut EKONOMETRIKA, SAYYIDA,S.Si,M.Si13 Pendapatan tabungan

14 Tabel untuk membentu menghitung: EKONOMETRIKA, SAYYIDA,S.Si,M.Si14

15 EKONOMETRIKA, SAYYIDA,S.Si,M.Si15 Dengan SPSS o Buka file “data” o Klik analize, correlate, bivariate o Masukkan variabel “data” o Correlation coefisien : pearson o Pilih test of significance o ok EKONOMETRIKA, SAYYIDA,S.Si,M.Si15

16 EKONOMETRIKA, SAYYIDA,S.Si,M.Si16 KORELASI RANK kendall /kendall tau

17 KONSEP DASAR: probabilitas dari Rangking Artinya: Perbedaan antara probabilitas data dua variabel dalam urutan yang sama dengan probabilitas dua variabel pada urutan yang berbeda EKONOMETRIKA, SAYYIDA,S.Si,M.Si17

18 RUMUS: Keterangan: Ʈ = koefisien korelasi kendall tau N = ukuran sampel N c = jml angka pasangan concordant N d = jml angka pasangan discordant EKONOMETRIKA, SAYYIDA,S.Si,M.Si18

19 Cara manual: a.Buat rangking untuk kedua variabel b.Urutkan variabel pertama dari rangking 1 c.Hitung concordant (>) d.Hitung discordant (<) e.Hitung Ʈ EKONOMETRIKA, SAYYIDA,S.Si,M.Si19

20 contoh X1X2Concordantdiscordant EKONOMETRIKA, SAYYIDA,S.Si,M.Si20

21 RUMUS: Keterangan: N = 10 N c = 32 N d = 13 EKONOMETRIKA, SAYYIDA,S.Si,M.Si21

22 EKONOMETRIKA, SAYYIDA,S.Si,M.Si22 Dengan SPSS o Buka file “data” o Klik analize, correlate, bivariate o Masukkan variabel “data” o Correlation coefisien : Kendall’s tau-b o Pilih test of significance o ok EKONOMETRIKA, SAYYIDA,S.Si,M.Si22

23 EKONOMETRIKA, SAYYIDA,S.Si,M.Si23 KORELASI RANK SPEARMAN

24 KONSEP DASAR: Rangking yang paling banyak digunakan Artinya: Jika sebuah nilai dlm satu variabel memiliki kesesuaian dgn rangking nilai pd variabel yg lain, maka kedua variabel tsb saling berkorelasi. EKONOMETRIKA, SAYYIDA,S.Si,M.Si24

25 RUMUS: Keterangan: ρ xy = koefisien korelasi rank spearman d = selisih antar rangking 2 variabel N = jumlah pasangan pengamatan EKONOMETRIKA, SAYYIDA,S.Si,M.Si25

26 Cara membuat rangking: Urut dari yg terkecil (1,2,3,...) Jika 1 ada 3 maka rangking = (1+2+3)/3=2 Jika 2 ada 2 maka rangking = (4+5)/2 =4,5 dst EKONOMETRIKA, SAYYIDA,S.Si,M.Si26

27 Langkah-langkah pengujian: a.Hipotesis H0 : tidak terdapat korelasi antara X dan Y H1 : terdapat korelasi antara X dan Y b.Kriteria pengujian Tolak H0 jika:  ρ hit > ρ tabel, atau  t hit > t tabel, atau  Sig ≤ α (jika pakai SPSS) c.Analisis data Hitung nilai ρ xy EKONOMETRIKA, SAYYIDA,S.Si,M.Si27

28 Transformasi ρ hit ke t hit EKONOMETRIKA, SAYYIDA,S.Si,M.Si28

29 EKONOMETRIKA, SAYYIDA,S.Si,M.Si29

30 EKONOMETRIKA, SAYYIDA,S.Si,M.Si30 Dengan SPSS o Buka file “data” o Klik analize, correlate, bivariate o Masukkan variabel “data” o Correlation coefisien : Spearman o Pilih test of significance o ok EKONOMETRIKA, SAYYIDA,S.Si,M.Si30

31 EKONOMETRIKA, SAYYIDA,S.Si,M.Si31 Koefisien kontingensi (chi-square)

32 KONSEP DASAR: Frekuensi kategori Artinya: Frekuensi kategori dalam satu variabel memiliki frekuensi yg dominan, disisi lain frekuensi kategori variabel yg lain juga memiliki frekuensi yg dominan shg kedua variabel tsb memiliki korelasi yg positif; demikian sebaliknya. EKONOMETRIKA, SAYYIDA,S.Si,M.Si32

33 CROSTAB/ TABULASI SILANG EKONOMETRIKA, SAYYIDA,S.Si,M.Si33 Pendidikan * Kesejahteraan Crosstabulation Count Kesejahteraan Total JelekCukupBaik Pendidik an Rendah Sedang Tinggi Total

34 EKONOMETRIKA, SAYYIDA,S.Si,M.Si34

35 EKONOMETRIKA, SAYYIDA,S.Si,M.Si35

36 EKONOMETRIKA, SAYYIDA,S.Si,M.Si36

37 RUMUS: Keterangan: χ 2 = nilai chi-square f 0 = frekuensi observasi f e = frekuensi harapan = (tot.baris)(tot.kolom)/tot.nilai pengamatan EKONOMETRIKA, SAYYIDA,S.Si,M.Si37

38 Transformasi χ 2 ke CC EKONOMETRIKA, SAYYIDA,S.Si,M.Si38 Keterangan: CC = koefisien kontigensi χ 2 = nilai chi-square N = jumlah pengamatan

39 Langkah-langkah pengujian: a.Hipotesis H0 : tidak terdapat korelasi antara X dan Y Ha : terdapat korelasi antara X dan Y b.Kriteria pengujian Tolak H0 jika:  χ 2 hit > χ 2 tabel, atau  Sig ≤ α (jika pakai SPSS) c.Analisis data Hitung nilai χ 2 dan CC EKONOMETRIKA, SAYYIDA,S.Si,M.Si39

40 EKONOMETRIKA, SAYYIDA,S.Si,M.Si40 Dengan SPSS o Buka file “data” o Klik analize, Descriptive Statistics, Crosstabs o Masukkan variabel “data” ke Column(s) dan Row(s) o Klik Statistics : Chi-Square o Nominal : Contigency coefficient o ok EKONOMETRIKA, SAYYIDA,S.Si,M.Si40

41 EKONOMETRIKA, SAYYIDA,S.Si,M.Si41 REFERENSI: Dr. Suliyanto, Ekonometrika terapan EKONOMETRIKA, SAYYIDA,S.Si,M.Si41


Download ppt "EKONOMETRIKA, SAYYIDA,S.Si,M.Si1 ANALISIS KORELASI 1EKONOMETRIKA, SAYYIDA,S.Si,M.Si."

Presentasi serupa


Iklan oleh Google