Korelasi adalah suatu analisis yang
berkenaan dengan asosiasi (hubungan). Analisis korelasi digunakan untuk
mengetahui adanya hubungan antara dua variable (bivariat) atau lebih (multivariate
correlate). Sebelum memulai analisis kita perhatikan dahulu apakah data yang
akan kita peroleh berskala nominal, ordinal, interval atau rasio ? Sebab
perlakuan terhadap data-data tersebut akan berbeda ketika kita akan melakukan
analisis korelasi.
Untuk data yang berskala interval
dan atau rasio (bersifat kuantitatif/parametrik) tipe analisis korelasi yang
digunakan adalah Pearson Correlation atau istilah lainnya adalah Product Moment Correlation. Sedangkan untuk yang berskala
ordinal kita gunakan Spearman Correlation (Statistik Non-Parametrik).
a.
Analisis Korelasi
Dua Variable (Bivariat)
Contoh
dua variable misalnya hubungan antara tingkat pengetahuan kewarganegaraan seseorang dengan partisipasi
politik. Dari contoh ini maka variable tingkat pengetahuan kewarganegaraan seseorang merupakan variable
bebas dan partisipasi politik adalah variable terikatnya (dependent) yaitu
variable yang dipengaruhi.
Dari contoh di atas jika dipraktekkan kedalam spss, langkahnya :
1.
Buka spss versi
anda, tergantung versi, karena berbeda versi
menu yang ditampilkan akan
berbeda. Next
2.
Lakukan
penyesuaian nama variable dan jenis data
3.
Selanjutnya
klik tab data view dan masukkan data
TABEL SUDAH
JADI
No
Responden
|
Skor
Tingkat
Pengetahuan
Kewarganegaraan
|
Skor
Tingkat
Partisipasi
Politik
|
1
|
5
|
1
|
2
|
7
|
3
|
3
|
10
|
5
|
4
|
10
|
7
|
5
|
12
|
9
|
4. Jika sudah
nampak, dari menu utama SPSS, pilih menu Analyze. Kemudian pilih submenu
Correlate, dan pilih bivariate. Maka akan tampak di layar tampilan seperti
gambar berikut:
5. Selanjutnya
adalah mengisi menu-menu yang ada
sebagai berikut:
a.
Variable yang
akan dikorelasikan, pilih Citizenship dan Participation
b.
Correlation
Coeffitients atau alat hitung koefisien korelasi. Pilih Pearson.
c.
Test of
Significance yang akan digunakan, pilih Two-tailed untuk uji dua sisi.
d.
Flag
significant correlations pilih untuk diaktifkan, dengan cara mengkliknya.
e.
Kemudian tekan
tombol Options, hingga tampak di layar tampilan seperti ini.
f.
Lalu pada
pilihan statistics abaikan saja.
g.
Pada menu
missing values, pilih Exclude case
pairwise untuk aktif. Selanjutnya tekan Continue.
h.
Tekan OK untuk
mengakhiri pengisisian prosedur analisis. Selanjutnya SPSS melakukan pekerjaan
analisis yang hasilnya dapat terlihat pada bagian output berikut ini.
Analisis Output
1. Arti Angka Korelasi (Lihat Pearson
Correlation)
Ada dua hal dalam penafsiran
korelasi, yaitu tanda ‘+” atau ‘-“ yang berhubungan dengan arah korelasi, serta
kuat tidaknya korelasi.
Korelasi antara Citizenship dengan
Participation, didapat angka +0,969 (tanda “+” disertakan karena tidak ada
tanda “-“ pada output, jadi otomatis positif). Hal ini berarti :
·
Arah korelasi
positif, artinya semakin tinggi tingkat pengetahuan kewarganegaraan seseorang
maka partisipasi politiknya cenderung semakin besar. Demikian pula sebaliknya.
·
Besaran
korelasi (0,969) yang > 0,5, berarti tingkat pengetahuan kewarganegaraan
seseorang berkorelasi KUAT dengan partisipasi politiknya.
2. Signifikansi Hasil Korelasi (lihat Sig.
(2-tailed)
Bila kita
hendak merumuskan hipotesis bahwa antara dua variabel, yaitu tingkat
pengetahuan kewarganegaraan seseorang dengan partisipasi politiknya memiliki
hubungan (korelasi), maka secara statistik dapat dinyatakan seperti berikut:
H0: Tidak ada hubungan (korelasi)
antara dua variabel
Ha: Ada hubungan (korelasi) antara
dua variabel
Maka bila kita
ingin menguji hipotesis ini, kita misalnya dapat menguji dengan melakukan uji
dua sisi. Dasar pengambilan keputusannya adalah dengan dasar probabilitas
sebagai berikut:
·
Jika
probabilitas > 0,05 (atau 0,01) maka Ho diterima
·
Jika
probabilitas < 0,05 (atau 0,01) maka Ho ditolak
·
Catatan: 0,05
atau 0,01 adalah tergantung pilihan kita.
Keputusan pada
contoh kasus di atas pada keterangan Sig. (2-tailed) diperoleh angka
probailitasnya 0,007 maka kedua variabel tersebut memang SECARA NYATA
berkorelasi. Hal ini bisa dilihat juga dari adanya tanda ** pada angka
korelasi.
b.
Analisis
korelasi Parsial
Apabila
seseorang ingin menghitung dan mengetahui korelasi tingkat pengetahuan
kewarganegaraan seseorang dengan perilaku demokratisnya dimana partisipasi
politik menjadi variabel kontrol.
Langkah-langkahnya sebagai berikut :
1.
Buka spss versi
anda, tergantung versi, karena berbeda versi menu yang ditampilkan akan
berbeda. Next
2.
Lakukan
penyesuaian nama variable dan jenis data
3.
Selanjutnya
klik tab data view dan masukkan data
Analisis Output
“Arti Angka Korelasi (Lihat Correlation)”
Pada hasil
output ada dua bagian, yang pertama adalah Analsis Korelasi Pearson (Bivariat)
antara 3 variabel, yaitu Citizenship, Participation dan Democracy. Sedangkan
bagian yang kedua analisis korelasi antara Citizenship dengan Democracy dimana
Participation menjadi variabel pengontrolnya.
Bila
dibandingkan terlihat bahwa angka korelasi antara Citizenship dengan Democracy
dengan menggunakan variabel pengontrol nilainya menjadi turun, yaitu dari 0,968
menjadi 0,397. Sedangkan tandanya masih “positif’. Hal ini berarti bahwa dengan
memperhitungkan besarnya tingkat partisipasi politik seseorang, masih ada
korelasi positif antara tingkat pengetahuan kewarganegaraan dengan perilaku
demokratisnya. Sehingga, semakin tinggi tingkat partisipasi politik seseorang,
dan jika perilaku demokrasinya pun meningkat, maka ada kecenderungan
partisipasi politik orang tersebut akan semakin meningkat. Demikian pula
sebaliknya.
Comments
Post a Comment