KORELASI

A.    KORELASI


KORELASI


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.


                     KORELASI
                        KORELASI

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

           KORELASI

                 KORELASI

      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.

Popular posts from this blog

ORGANISASI PENDIDIKAN : JENIS DAN STRATEGI PENGUATAN

DAULAH ABASYYIAH (AL MA"MUN & HARUN AL RASYID)