KORELASI DAN ASOSIASI

Transkripsi

1 KORELASI DAN ASOSIASI Kata korelasi diambil dari bahasa Inggris, yaitu correlation artinya saling hubungan atau hubungan timbal balik. Dalam ilmu statistika istilah korelasi diberi pengertian sebagai hubungan antara dua variabel atau lebih. Hubungan antara dua variabel disebut bivariate correlation misalnya: hubungan antara motivasi kerja dengan kinerja. Hubungan antara lebih dari dua variabel disebut multivariate correlation, misalnya: hubungan antara motivasi kerja dan disiplin kerja dengan kinerja. Korelasi untuk Skala Pengukuran Ordinal Apabila terdapat dua buah variabel X dan Y yang kedua duanya memiliki tingkat pengukuran ordinal, maka koefisien korelasi yang dapat digunakan adalah koefisien korelasi Spearman atau Spearman s Coefficient of (Rank) Correlation. Contoh: Seorang peneliti hendak meneliti apakah ada hubungan antara sikap indispliner seorang pegawai dengan kinerjanya. Peneliti tersebut kemudian mengukur sikap disiplin kerja dan kinerja dengan alat ukur Likert Attitudinal Items yang memberikan skala numerik dalam skala ordinal kepada 10 orang karyawan. Skor yang didapat untuk sikap indisipliner dan kinerja adalah sebagai berikut: Nama Karyawan Sikap Indisipliner (X) Kinerja (Y) A B C D E F G H I J 39 59

2 Jawab: 1. Siapkan Lembar kerja SPSS 2. Buka variabel view, dan definisikan variabel seperti berikut ini: 3. Tabulasikan data variabel disiplin dan kinerja pada data view 4. Klik menu Analyze, Correlate, Bivariate

3 5. Klik dua variabel yang dikorelasikan, dan pindahkan ke kotak variables. 6. Aktifkan pilihan Spearman, kemudian klik Ok. Berikut adalah hasilnya: Correlations disiplin kinerja Spearman's rho disiplin Correlation Coefficient ** Sig. (2-tailed)..001 N kinerja Correlation Coefficient ** Sig. (2-tailed).001. N **. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed). SPSS memberikan hasil berupa tabel Correlations. Terlihat bahwa korelasi Spearman adalah rs = -0,891. Karena P-Value adalah 0,010 lebih kecil dari α = 0,05, maka dapat disimpulkan bahwa ada hubungan antara indisipliner dengan kinerja.

4 Korelasi Untuk Skala Pengukuran Interval Koefisien korelasi untuk dua buah variabel x dan y yang kedua duanya memiliki tingkat pengukuran interval, dapat dihitung dengan menggunakan korelasi product moment atau product moment coefficient yang dikembangkan Karl Pearson. Contoh: Seorang peneliti ingin mengetahui hubungan antara motivasi kerja dengan produktivitas kerja. Hasil perolehan skor dari 12 orang yang dijadikan responden adalah sebagai berikut: Nama Skor Motivasi Kerja (X) Skor Produktivitas Kerja (Y) A B C D E F G H I J K L Jawab: 1. Siapkan lembar kerja SPSS 2. Buat definisi (nama) variabel pada variabel view.

5 3. Isikan skor data masing masing variabel. 4. Klik menu Analyze, Correlate, Bivariate

6 5. Isikan Variabel X dan Y di kotak Variables, 6. Aktifkan pilihan Pearson, kemudian klik OK. Berikut adalah hasilnya: Correlations Skor Motivasi Kerja Skor Produktivitas Kerja Skor Motivasi Kerja Pearson Correlation * Sig. (2-tailed).014 N Skor Produktivitas Kerja Pearson Correlation.684 * 1 Sig. (2-tailed).014 N *. Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed). SPSS memberikan hasil berupa tabel Correlations. Terlihat bahwa korelasi Pearson adalah 0,684. Karena P-Value adalah 0,014 lebih kecil dari α = 0,05, maka dapat disimpulkan bahwa ada hubungan antara motivasi kerja dengan produktivitas kerja.

7 Tingkat Keeratan Hubungan Untuk mengetahui kuat lemahnya tingkat atau derajat keeratan hubungan, secara sederhana dapat diterangkan berdasarkan tabel nilai koefisien korelasi dari Guilford Emperical Rules berikut: Nilai Korelasi Keterangan 0,00 < 0,20 Hubungan sangat lemah (diabaikan, dianggap tidak ada) 0,20 < 0,40 Hubungan rendah 0,40 < 0,70 Hubungan sedang / cukup 0,70 < 0,90 Hubungan kuat/tinggi 0,90 1,00 Hubungan sangat kuat / tinggi Korelasi Parsial dan Ganda Korelasi Parsial (Partial Correlation) adalah suatu nilai yang memberikan kuatnya hubungan dua variabel atau lebih variabel X dengan variabel Y, yang salah satu bagian variabel bebasnya dianggap konstan atau dibuat tetap. Contoh: Seorang peneliti ingin mengetahui hubungan antara Kepemimpinan Kepala Bagian (X 1 ) dan motivasi kerja (X 2 ) dengan kinerja pegawai (Y). Sejumlah angket kemudian disebar kepada 50 orang pegawai sebagai responden untuk tujuan penelitian di atas, dan diperoleh rekapitulasi skor hasil pengumpulan data sebagai berikut: Res X 1 X 2 Y Res X 1 X 2 Y

8 Diminta: I. Koefisien Korelasi Parsial II. Koefisien Korelasi Ganda Jawab: I. Koefisien Korelasi Parsial a. Hubungan antara Kepemimpinan Kepala Bagian (X 1 ) dengan Kinerja Pegawai (Y) Berikut adalah langkah langkahnya: 1. Berikan definisi variabel dan isikan skor masing masing variabel dalam lembar kerja spss. 2. Klik Menu Analyze, Correlate, dan Partial. 3. Pada kotak dialog, klik variabel yang dikorelasikan, yaitu kepemimpinan dan kinerja, kemudian pindahkan ke kotak variables. Sedangkan variabel motivasi, pindahkan ke kotak Controlling for.

9 4. Kemudian klik OK, maka akan menghasilkan: Correlations Control Variables pimpinan kinerja motivasi pimpinan Correlation Significance (2-tailed)..002 df 0 47 kinerja Correlation Significance (2-tailed).002. df 47 0 Lakukan Uji yang sama untuk korelasi antara motivasi dengan kinerja. Catatan: input variabel kepemimpinan pada kotak controlling for pada windows Partial Correlations (langkah ke 3 di atas). Jika benar, maka korelasi antara motivasi dan kinerja akan menghasilkan tabel correlations sebagai berikut:

10 Correlations Control Variables motivasi kinerja pimpinan motivasi Correlation Significance (2-tailed)..000 df 0 47 kinerja Correlation Significance (2-tailed).000. df 47 0 Lakukan Uji yang sama untuk korelasi antara kepemimpinan dengan motivasi. Catatan: input variabel kinerja pada kotak controlling for pada windows Partial Correlations. Jika benar, maka korelasi antara motivasi dan kinerja akan menghasilkan tabel correlations sebagai berikut: Correlations Control Variables pimpinan motivasi kinerja pimpinan Correlation Significance (2-tailed)..522 df 0 47 motivasi Correlation Significance (2-tailed).522. df 47 0 II. Koefisien Korelasi Ganda Untuk mengetahui korelasi pimpinan dan motivasi secara bersama sama dengan kinerja pegawai, maka lakukan langkah langkah sebagai berikut: 1. Pilih menu Analyze, Regression, Linear

11 2. Input variabel kinerja ke dependent, sedangkan variabel pimpinan dan motivasi ke independent, kemudian klik ok.

12 Berikut adalah Model Summary dan ANOVA Model Summary Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate a a. Predictors: (Constant), motivasi, pimpinan ANOVA b Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression a Residual Total a. Predictors: (Constant), motivasi, pimpinan b. Dependent Variable: kinerja Signifikansi bernilai 0,000, berarti bahwa terdapat hubungan yang signifikan antara kedua variabel yaitu motivasi dan pimpinan secara bersama sama dengan kinerja pegawai. Jika Nilai R semakin mendekati 1, maka hubungan antara variabel independen dengan dependen akan semakin baik/kuat.