Statistik Inferensial By Jappy P. FanggidaE, SE., M.Si., MBA

Bab 2 Analisa Korelasi

Definisi Analisis korelasi merupakan salah satu teknik statistik yang digunakan untuk menganalisis hubungan antara dua variabel atau lebih yang bersifat kuantitatif.

Dasar Pemikiran Analisis Korelasi Bahwa adanya perubahan sebuah variabel disebabkan atau akan diikuti dengan perubahan variabel lain. Berapa besar koefesien perubahan tersebut ? Dinyatakan dalam koefesien korelasi Semakin besar koefesien korelasi maka semakin besar keterkaitan perubahan suatu variabel dengan variabel yang lain.

Contoh Bentuk Korelasi Korelasi Positif: Hubungan antara harga dengan penawaran. Hubungan antara jumlah pengunjung dengan jumlah penjualan. Hubungan antara jam belajar dengan IPK. Korelasi Negatif: Hubungan antara harga dengan permintaan. Hubungan antara jumlah pesaing dengan jumlah penjualan. Hubungan antara jam “tanganga” dengan IPK.

Contoh Korelasi Pupuk dengan produksi panen Biaya iklan dengan hasil penjualan Berat badan dengan tekanan darah Pendapatan dengan konsumsi Investasi nasional dengan pendapatan nasional Jumlah akseptor dengan jumlah kelahiran Harga barang dengan permintaan barang Pendapatan masyarakat dengan kejahatan ekonomi

Kapan suatu variabel dikatakan saling berkorelasi ? Variabel dikatakan saling berkorelasi jika perubahan suatu variabel diikuti dengan perubahan variabel yang lain.

Analisa Hasil Korelasi Arah korelasi (positif/negatif) Besaran koefisien korelasi Signifikansi (membandingkan alpha dengan signifikansi)

1. Arah Korelasi Dibedakan menjadi: Korelasi Positif Jika arah hubungannya searah 2. Korelasi Negatif Jika arah hubunganya berlawanan arah 3. Korelasi Nihil Jika perubahan kadang searah tetapi kadang berlawanan arah.

Berapa Nilai Koefesien Korelasi ? Koefesien korelasi akan selalu sebesar : - 1 ≤ r ≤ + 1 - 1 +1

2. Besaran Koefisien Korelasi Kriteria besaran koefisien korelasi adalah sebagai berikut (dalam positif maupun negatif) : 0,0 – 0,199 = sangat lemah 0,2 – 0,399 = lemah 0,4 – 0,599 = Sedang 0,6 – 0,799 = kuat 0,8 – 1,000 = sangat kuat

3. Signifikansi Tingkat signifikansi menunjukkan seberapa yakin kita dengan hasil analisa korelasi yang dianalisa. Tingkat signifikansi diperoleh dengan cara membandingkan nilai alpha (0,05) dengan angka Sig. (2-tailed) pada hasil analisa korelasi. Sebelumnya perlu dibentuk hipotesis terlebih dahulu

Contoh: Korelasi Sederhana (SPSS)

Membentuk Hipotesa Penelitian Hipotesis Penelitian Ho : tidak ada hubungan signifikan antara variabel jumlah halaman dengan harga buku Ha : ada hubungan signifikan antara variabel jumlah halaman dengan harga buku Hipotesis Statistik Ho : p = 0 Ha : p ≠ 0

Kriteria Ho diterima jika p-value lebih besar daripada alpha (sig > alpha), sedangkan Ho ditolak jika p-value lebih kecil daripada alpha Alpha umumnya sebesar 5% (0,05)

Steps Masukkan data tersebut ke dalam lembar kerja SPSS Pada lembar Variabele View dari SPSS editor kita defenisikan variabel jumlah halaman dengan nama variabel halaman dan diberi variabel labels jumlah halaman. Untuk variabel harga textbook digunakan harga_tx dan diberi variabel labels.

Dari menu Analyze, pilih Correlate, Bivariate Pindahkan variabel Jumlah Halaman (halaman) dan variabel Harga Textbook (harga-tx) ke dalam box berjudul Variables (jangan lupa memberi tanda centang) pada correlation Coerfficients Pearson Kemudian Klik OK dan akan didapatkan hasil SPSS

Interpretasi Hasil ouput SPSS Dari tabel Correlations diatas terlihat bahwa korelasi pearson product moment r = 0, 934 dan P-value = 0,001 Arah korelasi = positif Besaran korelasi = 0,934 atau masuk dalam kategori sangat kuat. P-value = 0,001 atau lebih kecil dari α= 0,05 maka H0 ditolak. Kesimpulan ada hubungan yang signifikan antara jumlah Halaman buku dan Harga buku.

Practice: Analisa korelasi antara: Jelaskan masing-masing korelasi Umur (bulan) Berat badan (kg) Tinggi badan (cm) Lamanya berolahraga dalam seminggu (jam) Jelaskan masing-masing korelasi