data kampus
Jumat, 28 Maret 2014
HUBUNGAN ANTAR VARIABEL (Teknik Analisis Korelasional)
BAB II
PEMBAHASAN
A. Pengerian Korelasi
Kata “korelasi” berasal dari bahasa Inggris correlation.
Dalam bahasa Indonesia sering diterjemahkan
dengan ‘hubungan’, ‘saling hubungan’, atau ‘hubungan timbal balik’.
Dalam ilmu statistik istilah ‘korelasi’ diberi
pengertian sebagai ‘hubungan antar dua variabel atau lebih’.
Korelasi
merupakan suatu hubungan antara satu variabel dengan variabel lainnya. Hubungan
antara variabel tersebut bisa bisa secara korelasional dan bisa juga secara kausal.
Jika hubungan tersebut tidak menunjukkan sifat sebab akibat, maka korelasi
tersebut dikatakan korelasional, artinya sifat hubungan variabel satu dengan
variabel lainnya tidak jelas mana variabel sebab dan mana variabel akibat.
Sebaliknya, jika hubungan tersebut menunjukkan sifat sebab akibat, maka
korelasinya dikatakan kausal artinya jika variabel yang satu merupakan sebab,
maka variabel lainnya merupakan akibat.[2]
Hubungan antara variabel dikenal dengan
istilah bivariate correlation, sedangkan hubungan antar lebih dari dua
variabel disebut multivariate correlation.
Hubungan antar variabel misalnya hubungan atau
korelasi antara prestasi studi (variabel X) dan kerajinan kuliah (variabel Y),
maksudnya: prestasi studi ada hubungan nya dengan kerajinan kuliah. Hubungan
antar lebih dari dua variabel misalnya hubungan antara prestasi studi (variabel
X1) dan kerajinan kuliah (variabel X2), keaktifan
mengunjungi perpustakaan (variabel X3), keaktifan berdiskusi
(variabel X4).[3]
Variabel
bebas (independent variable) adalah variabel yang nilai-nilainya
bergantung pada variabel lainnya, biasanya disimbolkan dengan X. variabel itu
digunakan untuk meramalkan atau menerangkan nilai variabel yang lain. Variabel
Terikat (dependent variable) adalah variabel yang nilai-nilainya bergantung pada variabel
lainnya, biasanya disimbolkan dengan Y. Variabel itu merupakan variabel yang
diramalkan atau diterangkan nilainya.[4]
Dalam contoh diatas variabel diatas dependent
variable, yaitu variabel yang dipengaruhi; sedangkan variabel kerajinan
kuliah, keaktifan mengunjungi perpustakaan, keaktifan berdiskusi disebut independent
variable yaitu variabel bebas, dalam arti : bermacam–macam variabel yang
dapat memberikan pengaruh terhadap prestasi studi.[5]
B. Arah Korelasi
Hubungan antar variabel itu jika di tilik dari segi arahnya, dapat
dibedakan menjadi dua macam, yaitu hubungan yang sifatnya satu arah, dan
hubungan yang sifatnya berlawanan arah.
Analisis korelasi akan mencari derajat
keeratan hubungan dan arah hubungan. Nilai korelasi berada dalam rentang 0 sampai
1 atau nol sampai -1. Tanda positif dan negative menunjukkan arah hubungan. Tanda
positif menunjukkan arah perubahan yang sama. Jika satu variabel naik, variabel
yang lain juga naik. Demikian pula sebaliknya. Tanda negative menunjukkan arah
perubahan yang berlawanan. Jika satu variabel naik, maka variabel yang lain
malah turun.[6]
Disebut Korelasi Positif, jika dua variabel (atau lebih) yang
berkorelasi, berjalan paralel; artinya bahwa hubungan antar dua variabel (atau
lebih) itu menunjukan arah yang sama. Jadi, apabila variabel X mengalami
kenaikan atau penambahan akan diikuti pula dengan kenaikan atau pertambahan
pada variabel Y; atau sebaliknya penurunan atau pengurangan pada variabel X
akan diikuti pula dengan penurunan atau pengurangan pada variabel Y.[7]
Contoh : kenaikan harga bahan bakar minyak (BBM) diikuti dengan kenaikan ongkos
angkutan; sebaliknya jika harga BBM rendah, maka ongkos angkutan pun murah
(rendah). Dalam dunia pendidikan misalnya, terdapat korelasi positif antara
nilai hasil belajar matematika dan nilai hasil belajar fisika, kimia, biologi
dan sebagainya.
Disebut Korelasi Negatif jika dua variabel (atau lebih) yang
korelasi berjalan itu berjalan dengan arah yang berlawanan, bertentangan, atau
berkebalikan. Ini berarti bahwa kenaikan atau pertambahan pada variabel X
misalnya, akan diikuti dengan penurunan atau pengurangan pada variabel Y.[8]
Contoh : makin meningkatnya kesadaran hukum di kalangan masyarakat diikuti dengan
makin menurunnya angka kejahatan atau pelanggaran; makin giat berlatih makin
sedikit kesalahan yang diperbuat oleh seseorang, makin meningkatnya jumlah
aseptor Keluarga Berencana diikuti dengan makin menurunnya angka kelahiran;
atau sebaliknya. Dalam dunia pendidikan misalnya, makin kurang dihayati dan
diamalkannya ajaran agam islam oleh para remaja akan diikuti oleh makin
meningkatnya frekuensi kenakalan remaja; atau sebaliknya.
Pernyataan diatas bila dibuat bagannya adalah sebagai berikut:
Var Var Var Var Var
Var Var Var
X Y
X Y X
Y X Y
C. Peta Korelasi
Arah hubungan variabel yang kita cari
korelasinya, dapat kita amati melalui sebuah peta atau diagram, yang dikenal
dengan nama Peta Korelasi. Dalam peta korelasi itu dapat kita lihat pencaran
titik atau momen dari variabel yang sedang kita cari korelasinya; karena itu
peta korelasi juga disebut Scatter Diagram (Diagram Pencaran Titik).[9]
Ciri yang terkandung dalam peta korelasi itu
adalah[10]:
1. Jika korelasi antara variabel X dan variabel Y
merupakan Korelasi Positif Maksimal, atau Korelasi Positif Tertinggi,
atau Korelasi Positif Sempurna, maka pencaran titik yang terdapat
pada Peta Korelasi apabila dihubungkan antara satu dengan yang lain, akan
membentuk satu buah garis lurus yang condong ke arah kanan (Lihat Diagram5.1)
2. Jika korelasi antara variabel X dan variabel Y
merupakan Korelasi Negatif Maksimal, atau Korelasi Negatif Tertinggi,
atau Korelasi Negatif Sempurna, maka pencaran titik yang terdapat
pada Peta Korelasi apabila dihubungkan antara satu dengan yang lain, akan
membentuk satu buah garis lurus yang condong ke arah kiri (Lihat Diagram5.2)
3. Jika korelasi antara variabel X dan variabel Y
merupakan Korelasi Positif yang tinggi atau kuat, maka pada Peta
Korelasi pencaran titiknya sedikit mulai menjauhi garis linear (garis
lurus seperti telah disebutkan di atas), yaitu titik tersebut terpencar atau
berada di sekitar garis lurus tersebut, dengan kecondongan ke arah kanan. (Lihat
Diagram5.3)
4. Jika korelasi antara variabel X dan variabel Y
merupakan Korelasi Negatif yang
tinggi atau kuat, maka pencaran titik yang terdapat pada Peta Korelasi itu
juga sedikit mulai menjauhi garis linear, dengan kecondongan ke arah kiri.
(Lihat Diagram5.4)
5. Baik Korelasi Positif maupun Korelasi Negatif dikatakan sebagai Korelasi yang Cukup atau
Sedang dan Korelasi Rendah atau Lemah, apabila pencaran titik pada Peta
Korelasi itu semakin jauh tersebar / menjauhi garis linear. (Lihat
Diagram5.5)
D. Angka Korelasi
1. Pengertian
Tinggi-rendah, kuat-lemah, atau besar-kecilnya
suatu korelasi dapat diketahui dengan melihat besar kecilnya suatu angka (koefisien)
yang disebut Angka Indeks Korelasi atau Coefficient of Correlation.
Y 1 2 3
4 5 6
7 8 9 10
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
10
9
8
7
6
5
4
3
2
1
0
1 2 3 4 5 6 7 8
9 10 X
DIAGRAM 5.1
Korelasi Positif Maksimal
Y
1
2 3 4
5 6 7
8 9 10
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
10
9
8
7
6
5
4
3
2
1
0
1 2 3 4 5
6 7 8 9
10 X
DIAGRAM 5.2
Korelasi Negatif Maksimal
Y
1 2 3
4 5 6
7 8 9
10
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
10
9
8
7
6
5
4
3
2
1
0
1 2 3 4
5 6 7 8 9
10 X
DIAGRAM 5.3
Korelasi Positif Tinggi
Y
1 2
3 4 5 6
7 8 9
10
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
10
9
8
7
6
5
4
3
2
1
0
1 2 3 4 5 6 7 8 9
10 X
DIAGRAM 5.4
Korelasi Positif Tinggi
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
10
9
8
7
6
5
4
3
2
1
0
1 2 3 4
5 6 7 8 9
10 X
DIAGRAM 5.5
Korelasi Positif Lemah
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
10
9
8
7
6
5
4
3
2
1
0
1 2
3 4
5 6
7 8
9 10 X
DIAGRAM 5.1
Korelasi Negatif Lemah
Jadi Angka Indeks Korelasi adalah sebuah angka
yang dapat dijadikan petunjuk untuk mengetahui seberapa besar kekuatan korelasi
di antara variabel yang sedang diselidiki korelasinya.[11]
2. Lambang
Angka korelasi biasa diberi lambang dengan
huruf tertentu; misalnya rxy sebagai lambang koefisien korelasi pada
Teknik Korelasi Product Moment, ρ (baca Rho) sebagai lambang koefisien
korelasi pada Teknik Korelasi Tata
Jenjang, ф (Baca Phi) sebagai lambang koefisien korelasi pada Teknik Korelasi
Phi C atau KK sebagai lambang koefisien korelasi pada Teknik Korelasi
Kontingensi, dan lain-lain.[12]
3. Besar
Angka korelasi itu besarnya berkisar antara 0
(nol) sampai dengan ±1,00 ; artinya bahwa angka korelasi itu paling tinggi
adalah ± 1,00 dan paling rendah adalah 0. Jika dalam perhitungan
diperoleh angka korelasi lebih dari 1,00 hal itu merupakan petunjuk bahwa dalam
perhitungan tersebut telah terjadi kesalahan.[13]
Uji
signifikansi koefisien korelasi dimaksudkan untuk menguji apakah besarnya atau
kuatnya hubungan antar-variabel yang di uji sama dengan nol. Apabila besarnya
hubungan sama dengan nol, hal tersebut menunjukkan bahwa hubungan
antar-variabel sangat lemah dan tidak berarti dan sebaliknya apabila hubungan
antar variabel secara signifikan berbeda dengan nol, maka hubungan tersebut
kuat dan berarti.[14]
4. Tanda
Korelasi antara variabel X dan variabel Y
disebut Korelasi Positif apabila angka indeks korelasinya bertanda “plus”
(+) misalnya: rxy = + 0,235 ; rxy = +0,751 dan
sebagainya. Sebaliknya, apabila angka indeks korelasi antara variabel X dan variabel Y bertanda “minus” (-)
; maka korelasi yang demikian itu disebut Korelasi Negatif, misalnya: rxy =
-0,115 ; rxy = -0,587[15]
Antara variabel X dan variabel Y dikatakan tidak
ada korelasinya jika indeks korelasinya = 0.
Perlu diingat di sini bahwa tanda “plus” dan
“minus” yang terdapat di depan angka indeks korelasi itu bukanlah tanda
aljabar.
Tanda plus yang terdapat di depan angka
indeks korelasi memberikan petunjuk
bahwa korelasi ittu adalah korelasi positiif (korelasi searah). Sedangkan tanda
minus yang terdapat di depan angka indeks korreelasi memberikan petunjuk bahwa korelasi itu adalah
korelasi negatif (korelasi berlawanan arah).[16]
Dengan
tanda minus di depan angka indeks korelasi ttidak berarti bbahwa
korelasi antar variabel ituu besarnyaa kurang dari nol, sebab angka
korelasi yang paling kecil adalah nol.
5. Sifat
Angka indeks korelasi yang diperoleh dari proses perhitungan itu sifatnya relatif,
yaitu angka yang fungsinya melambangkan indeks hubungan antar variabel yang dicari
korelasinya. Jadi angka indeks korelasi itu bukanlah angka yang bersifat eksak, atau angka yang merupakan ukuran pada skala
linear yang memiliki unit-unit yang sama besar, sebagaimana yang terdapat pada
mistar pengukur panjang (mistar penggaris).[17]
Sebagai contoh, misalkan angka
korelasi antara variabel X dan variabel Y = 0,75 (rxy = 0,75),
sedangkan angka korelasi antara variabel Y dan variabel Z = 0,25 (ryz =
0,25). Di sini kita tidak dapat menyatakan bahwa rxy = 3 kali lipatnya
RYZ atau menyatakan bahwa ryz = 1/3 rxy [18]
E.
Teknik Analisis
Korelasional
1.
Pengertian
Analisis
korelasional yang dimaksud disini adalah suatu kegiatan menganalisis data
tentang hubungan/kaitan antar variabel dalam suatu penelitian (khususnya
penelitian pendidikan) dengan menggunakan teknik-teknik statistik.
Sebagai
ilustrasi :
a. Di
sekolah X terdapat fenomena bahwa siswa yang prestasi belajar bahasa
Indonesianya baik umumnya memiliki prestasi matematika yang baik pula. Timbul
keinginan guru untuk meneliti apakah ada hubungan antara variabel prestasi
bahasa Indonesia dengan variabel prestasi matematika, dan seberapa besar
kekuatan hubungan itu. Jika penelitian itu dilakukan, penganalisisan hasilnya
tergolong pada teknik analisis korelasional, yaitu korelasional sejajar. Maksudnya,
kuat lemahnya hubungan yang diperoleh dari penelitian itu bukanlah hubungan
yang berupa sebab akibat. Baiknya prestasi matematika bukan disebabkan oleh
baiknya prestasi bahasa Indonesia, atau sebaliknya, melainkan adanya faktor
lain, seperti faktor kecerdasan anak, faktor penempatan jam pelajaran, dan
lain-lain.
b. Penelitian
di atas berbeda dengan penelitian korelasional berikut ini. Seseorang mahasiswa
S tingkat akhir akan meneliti hubungan minat baca dengan kecepatan efektif
mambaca para siswa SMU kelas III di sekolah Y. Sifat hubungan penelitian
tersebut memperlihatkan hubungan sebab akibat. Artinya, minat baca sebagai
variabel pertama diperkirakan akan menjadi sebab tinggi rendahnya kecepatan
efektif membaca sebagai variabel kedua. Jenis penelitian ini sering disebut korelasional sebab akibat.[19]
Analisis korelasi mencoba mengukur kekuatan hubungan antara dua
peubah demikian melalui sebuah bilangan yang disebut koefisien korelasi.[20] Koefisien
korelasi linear didefinisikan sebagai ukuran hubungan linear antara dua peubah
X dan Y, dan dilambangkan dengan r.[21]
Analisis korelasi biasanya digunakan dalam pengujian hipotesis yang
bersifat asosiatif yaitu dugaan adanya hubungan antar variabel dalam populasi.
Pada langkah awal, biasanya dihitung terlebih dahulu nilai koefisien korelasi
antar variabel dalam sampel, kemudian koefisien yang ditemukan diuji tingkat
signifikansinya.[22]
2.
Tujuan
Teknik
analisis korelasional memiliki tiga macam tujuan[23],
yaitu:
a.
Ingin mencari
bukti (berlandaskan pada data yang ada), apakah memang benar antara
variabel yang satu dan variabel yang lain terdapat hubungan atau korelasi.
b.
Ingin menjawab
pertanyaan apakah hubungan antar variabel itu (jika memang ada hubungannya),
termasuk hubungan yang kuat, cukupan, ataukah lemah.
c.
Ingin
memperoleh kejelasan dan kepastian (secara matematik) apakah hubungan variabel itu
merupakan hubungan yang berarti atau meyakinkan (signifikan), ataukah hubungan
yang tidak berarti atau tidak meyakinkan.
3.
Penggolongan
Teknik
Analisis Korelasional dapat dibedakan menjadi dua golongan, yaitu Teknik
Analisis Korelasional Bivariat dan Teknik Analisis Korelasional Multivariat.
Teknik Analisis Korelasi Bivariat
ialah teknik korelasi yang mendasarkan diri pada dua buah variabel.
Contoh: koralsi antara
prestasi belajar dalam bidang studi Agama Islam (Variabel X) dan sikap
keagamaan siswa (variabel Y).
Adapun Teknik Analisis Korelasional
Multivariat ialah teknik analisis korelasi yang mendasarkan diri pada lebih
dari dua variabel.
Contoh: korelasi antara Sikap
Keagamaan Siswa (variabel X1) dengan Suasana Kegamaan di
lingkungan Keluarga (Variabel X2), Lingkungan keagamaan siswa di
masyarakat (Variabel X3), Tingkat Pengetahuan Agama Orang Tua Siswa
(Variabel X4), dan Prestasi Belajar Siswa dalam bidng studi Agama
Islam (Variabel X5).
Dalam pembicaraan lebih lanjut hanya
akan dikemukakan salah satu dari dua macam teknik analisis korelasi tersebut,
yaitu Teknik Analisis Korelasional Bivariat.[24]
4.
Cara Mencari
Korelasi pada Teknik Analisis Korelasional Bivariat
Sebagaimana dikemukakan oleh Borg
dan Gall dalam bukunya Educational Research, terdapat 10 macam teknik
perhitungan korelasional Bivariat, yaitu:
1.
Teknik Korelasi
Produk Momen
2.
Teknik korelasi
tata jenjang
3.
Teknik Korelasi
Koefisien Phi
4.
Teknik korelasi
kontingensi
5.
Teknik korelasi
Poin Biserial
6.
Teknik korelasi
Biserial
7.
Teknik korelasi
Kendall Tau
8.
Teknik korelasi
rasio
9.
Teknik The
Widespread Correlation
10. Teknik korelasi Tetrakorik
Penggunaan teknik korelasi tersebut di atas akan sangat tergantung
kepada jenis data statistic yang akan dicari korelasinya, di samping
pertimbangan atau alas an tertentu yang harus dipenuhi.
Dalam buku ini hanya akan dikemukakan lima jenis teknik korelasi 10
macam teknik korelasi yang telah disebutkan di atas, yaitu teknik korelasi yang
tersebut pada nomor 1 sampai dengan 5.
Sedikit berbeda dengan teknik di atas, menurut Hartono dalam
bukunya Statistik untuk penelitian, teknik perhitungan korelasi adalah sebagai
berikut[25]:
1.
Teknik Korelasi
Produk Momen
Teknik ini digunakan bila datanya bersifat kontiniu, homogeny dan
regresinya linear.
2.
Teknik korelasi
tata jenjang
Teknik ini diguakan bila subyeknya sebagai sampel (N) jumlahnya
antara 10-29 orang. Data yang akan dikorelasikan adalah data ordinal atau data
tata jenjang misalnya kedudukan rangking 1, 2, 3, 4 dan seterusnya.
3.
Teknik Korelasi
Koefisien Phi
Teknik ini digunakan bila data yang akan dikorelasikan adalah data
yang benar-benar dikotomik (terpisah secara tajam) atau variabel diskrit murni.
Misalnya laki-laki – perempuan, lulus – tidak lulus dan lain-lain.
4.
Teknik korelasi
kontingensi
Teknik ini digunakan bila dua variabel yang akan dikorelasikan
berbentuk kategori atau gejala ordinal. Misalnya tingkat pendidikan terdiri
dari rendah, menengah, tinggi dan lain-lain.
5.
Teknik korelasi
Poin Biserial
Teknik ini digunakan bila dua variabel yang akan dikorelasikan
variabel pertama berbentuk variabel kontiniu, misalnya sekor hasil tes.
Sedangkan variabel kedua berbentuk variabel diskrik murni, misalnya betul –
salah.
6.
Teknik korelasi
Biserial
Teknik ini digunakan bila dua variabel yang akan dikorelasikan
variabel pertama berbentuk variabel berskala ordinal sedangkan variabel kedua
berbentuk interval. Misalnya korelasi prestasi belajar dengan keaktifan dalam
berdiskusi (aktif, sedang, pasif)
7.
Teknik korelasi
Point Serial
Teknik ini digunakan bila data
yang akan dikorelasikan variabel pertama merupakan gejala nominal
sedangkan variabel kedua variabel kedua gejala interval. Misalnya korelasi
antara jenis kelamin dengan kecakapan berbahasa.
BAB IV
PENUTUP
A.
KESIMPULAN
1. Pengerian Korelasi
Kata “korelasi” berasal dari bahasa Inggris correlation.
Dalam bahasa Indonesia sering
diterjemahkan dengan ‘hubungan’, ‘saling hubungan’, atau ‘hubungan timbal
balik’. Dalam ilmu statistik istilah ‘ korelasi’
diberi pengertian sebagai ‘ hubungan antar dua variabel atau lebih’.
2. Arah Korelasi
Hubungan antar variabel itu jika di tilik dari
segi arahnya, dapat dibedakan menjadi dua macam, yaitu hubungan yang sifatnya satu
arah, dan hubungan yang sifatnya berlawanan arah.
3. Peta Korelasi
Arah hubungan variabel yang kita cari
korelasinya, dapat kita amati melalui sebuah peta atau diagram, yang dikenal
dengan nama Peta Korelasi. Dalam peta korelasi itu dapat kita lihat
pencaran titik atau momen dari variabel yang sedang kita cari korelasinya;
karena itu peta korelasi juga disebut Scatter Diagram (Diagram Pencaran
Titik).
4. Angka Korelasi
Tinggi-rendah, kuat-lemah, atau besar-kecilnya
suatu korelasi dapat diketahui dengan melihat besar kecilnya suatu angka
(koefisien) yang disebut Angka Indeks Korelasi atau Coefficient of
Correlation.
5.
Teknik Analisis
Korelasional
Analisis
korelasional yang dimaksud disini adalah suatu kegiatan menganalisis data
tentang hubungan/kaitan antar variabel dalam suatu penelitian (khususnya
penelitian pendidikan) dengan menggunakan teknik-teknik statistik.
B.
SARAN
1. Bagi Pendidik
Seharusnya dapat memberikan penjelasan
tentang Hubungan Antar Variabel (Teknik Analisis Korelasional) dengan baik
dan tepat kepada peserta didik.
2. Bagi Peserta didik
Semestinya dapat mengaplikasikan atau menggunakan materi
tentang Hubungan Antar Variabel (Teknik Analisis Korelasional) dalam
kaitannya penelitian nantinya.
[2] Agus Irianto, Statisrik Konsep Dasar dan Aplikasinya. 2004
Jakarta: Prenada Media Group. 77.
[3] Anas Sudijono. 2010. Pengantar Statistik Pendidikan, Jakarta,
PT RajaGrafindo Persada. 179.
[4] M. Iqbal Hasan, Pokok-pokok Materi Statistik 1 (statistic
deskriptif), Jakarta: PT. Bumi Aksara 2005, Hal. 227.
[5] Anas Sudijono. . . . Hal 180
[6] Cornelius Trihendradi, SPSS 12
Statistik Inferen Teori dasar dan aplikasinya. Yogyakarta: ANDI, 2004. Hal. 77.
[7] Anas Sudijono. 2010. . . . Hal
180
[8] Ibid
[9] Ibid. Hal 181.
[10] Ibid
[11] Ibid 186
[12] Ibid
[13] Ibid.
[14] Suharyadi, Purwanto S.K, Statistika untuk ekonomi dan keuangan
modern, Jakarta: PT Salemba Emban Patria, 2004. Hal. 466.
[15] Anas Sudijono. 2010. . . . Hal
186
[16] Ibid
[17] Ibid 187
[18] Ibid
[19] Subana,dkk, Statistik Pendidikan, Bandung, CV Pustaka Setia, 2005, 135.
[20] Ronald E. Walpole, Pengantar Statistika edisi ke-3, Jakarta:
PT Gramedia Pustaka Utama, 1995. Hal. 370.
[21] Abdul Hamang, Metode Statistika, 2005. Yogyakarta:
Graha Ilmu. Hal. 160.
[22] Sugiyanto, Analisis Statistika Sosial, Malang: Bayumedia Publishing, 2004.
Hal. 176.
[23] Anas Sudijono. 2010. . . . 188
[24] [24]
Subana,dkk, Statistik Pendidikan,
Bandung, CV Pustaka Setia, 2005, 135.
[24] Ibid., 136.
[24] Anas Sudijono, Pengantar Statistik Pendidikan, Jakarta,
PT RajaGrafindo Persada, 2010, 188.
[25] Hartono. 2004. Statistik untuk Penelitian, Yogyakarta:
Pustaka Pelajar. Hal. 70
Langganan:
Postingan (Atom)