Upload presentasi
Presentasi sedang didownload. Silahkan tunggu
1
TEMU 6 KORELASI
2
Tujuan Instruksional Umum Mahasiswa mampu melakukan analisis komparatif dua sampel yang berhubungan dengan penggunaan perangkat lunak Excell
3
Tujuan Instruksional Khusus Mahasiswa mampu mengetahui pemanfaatan uji korelasi dan regrasi Mahasiswa mampu melakukan pengisian data untuk analisis asosiatif pada perangkat lunak Excell Mahasiswa mampu melakukan analisis data dengan menggunakan uji korelasi dan regrasi pada perangkat lunak Excell
4
PENGERTIAN Merupakan hubungan antara variabel satu dengan variabel lainnya. Hubungan bisa dalam bentuk korelasional dan juga kausal. Hubungan korelasional : Sifat hubungan variabel satu dengan lainnya tidak jelas mana variabel sebab dan variabel akibat. Hubungan kausal : Sifat hubungan variabel satu dengan lainnya jelas mana variabel sebab dan variabel akibat.
5
Pembahasan tentang korelasi minimal menyangkut dua kelompok nilai atau dua variabel. Variabel-variabel bisa berasal pada subjek penelitian yang sama dan bisa juga tidak. Misal : Pada penelitian mahasiswa Kesmas di UIEU khususnya pengukuran tinggi badan dan tinggi lompatan, sehingga setiap satu subyek akan memberikan dua macam nilai yaitu tinggi badan dan tinggi lompatan.
6
Sedangkan nilai yang dapat dicari hubungannya, tetapi subyeknya berbeda adalah pengukuran tinggi badan ayah dengan tinggi badan anaknya setelah dewasa. Data diperoleh pada subyek yang berbeda untuk mengetahui apakah ada hubungan tinggi badan ayah dengan tinggi badan anaknya.
7
Pemahaman Konsep Korelasi Perhatikan diagram dibawah ini : MahasiswaABCDE T. Badan 150160165170175 T. Loncatan 170175180185190 Tinggi Badan Tinggi Loncatan
8
Korelasi Pearson Analisis Asosiatif Menggunakan data Interval atau rasio Hubungan dapat berbentuk positif dan berbentuk negatif Pengambilan sample dari populasi harus bersifat acak (random) Varian sama Distribusi skor variabel yang dicari korelasinya hendaknya berdistribusi normal.
9
Untuk mempermudah melakukan interpretasi atas hasil perhitungan maka dibuat panduan berikut ini : Jika nilai koefisien korelasi / r : –KK = 0, tidak ada hubungan –0 < KK ≤ 0,20, korelasi sangat rendah / lemah –0,20 < KK ≤ 0,40, korelasi rendah / lemah tapi pasti –0,40 < KK ≤ 0,70, korelasi yang cukup berarti –0,70 < KK ≤ 0,90, korelasi yang tinggi / kuat –0,90 < KK < 1,00, Korelasi sangat tinggi –KK = 1, korelasi sempurnah.
10
Secara umum sebenarnya korelasi dapat dikelompokkan menjadi 3 kelompok besar: –Korelasi positif kuat, apabila hasil perhitungan korelasi mendekati +1 atau sama dengan +1. Ini berarti bahwa setiap kenaikan skor/nilai pada variabel X akan diikuti dengan kenaikan skor/nilai pada variabel Y. Sebaliknya, jika variabel X mengalami penurunan, maka akan diikuti dengan penurunan pada variabel Y. –Korelasi negatif kuat, apabila hasil perhitungan korelasi mendekati -1 atau sama dengan -1. Ini berarti bahwa setiap kenaikan skor/nilai pada variabel X akan diikuti dengan penurunan skor/nilai pada variabel Y. Sebaliknya, jika variabel X mengalami penurunan, maka akan diikuti dengan kenaikan nilai pada variabel Y. –Tidak ada korelasi, Apabila hasil perhitungan mendekati nilai 0 atau sama dengan 0. Hal ini bahwa nik turunnya nilai pada satu variabel tidak diikuti atau tidak mempunyai kaitan dengan naik turunnya nilai pada variabel lainnya.
11
Rumus korelasi pearson Selain itu dapat juga menggunakan rumus berikut :
12
Contoh Suatu penelitian yang ingin melihat apakah ada hubungan antara banyaknya kredit yang diambil dengan indeks prestasi yang dicapai mahasiswa dalam satu semester. Setelah dilakukan pengumpulan data dari 10 mahasiswa ternyata penyebaran kredit yang diambil dan indeks prestasi yang dicapai sebagai berikut :
13
NO Jml Kredit IP 12345678910201815201012161418123,14,02,84,03,03,64,03,23,54,0
14
APLIKASI DENGAN EXCEL Entry Data
20
Interpretasi Dari tabel diatas menunjukkan nilai koefisien korelasi ( r ) = 0,22 yang berarti bahwa antara variabel jumlah kredit dengan IP terdapat korelasi rendah
Presentasi serupa
