Sabtu, 01 Desember 2018

Jenis Korelasi

Korelasi yang menyatakan tingkat hubungan variabel bebas dan variabel terikat dapat dibedakan berdasarkan banyaknya variabel bebas yang mempengaruhi nilai dari variabel terikat.
1.    Korelasi Linier
Angka yang digunakan untuk menggambarkan derajat hubungan ini disebut koefisien korelasi dengan lambang rxy. Teknik yang paling sering digunakan untuk menghitung koefisien korelasi selama ini adalah teknik Korelasi Product Moment Pearson. Teknik ini sebenarnya tidak terbatas untuk menghitung koefisien korelasi dari variabel dengan skala pengukuran interval saja, hanya saja interpretasi dari hasil hitungnya harus dilakukan dengan hati-hati.

Berikut rumus dari Korelasi Product Moment Pearson:

Pemikiran utama korelasi produk momen adalah seperti ini:
a. Jika kenaikan kuantitas dari suatu variabel diikuti dengan kenaikan kuantitas dari variabel lain, maka dapat kita katakan kedua variabel ini memiliki korelasi yang positif.
b. Jika kenaikan kuantitas dari suatu variabel sama besar atau mendekati besarnya kenaikan kuantitas dari suatu variabel lain dalam satuan SD, maka korelasi kedua variabel akan mendekati 1.
c.  Jika kenaikan kuantitas dari suatu variabel diikuti dengan penurunan kuantitas dari variabel lain, maka dapat kita katakan kedua variabel ini memiliki korelasi yang negatif.
d. Jika kenaikan kuantitas dari suatu variabel sama besar atau mendekati besarnya penurunan kuantitas dari variabel lain dalam satuan SD, maka korelasi kedua variabel akan mendekati -1.
e.  Jika kenaikan kuantitas dari suatu variabel diikuti oleh kenaikan dan penurunan kuantitas secara random dari variabel lain atau jika kenaikan suatu variabel tidak diikuti oleh kenaikan atau penurunan kuantitas variabel lain (nilai dari variabel lain stabil), maka dapat dikatakan kedua variabel itu tidak berkorelasi atau memiliki korelasi yang mendekati nol. Batas-batas nilai koefisien korelasi diinterpretasikan pada tabel berikut sebagai berikut:
Tabel 1. Batas-batas Nilai Koefisien Korelasi

Interval Koefisien
Tingkat Hubungan
0,00 - 0,199
sangat rendah
0,20 - 0,399
rendah
0,40 - 0,599
sedang
0,60 - 0,799
kuat
0,80 - 1,000
sangat kuat

2.    Korelasi berganda
Korelasi berganda merupakan korelasi di antara lebih dari dua variabel. Koefisien korelasi berganda merupakan angka yang menggambarkan arah dan kuatnya hubungan antara dua (lebih) variabel secara bersama-sama dengan variabel lainnya. Koefisien korelasi berganda didefinisikan sebagai berikut:

3. Korelasi parsial merupakan korelasi untuk mengetahui hubungan antara variabel independen dengan variabel dependen, dengan salah satu variabel independen dfianggap tetap (dikendalikan). Koefisien korelasi parsial didefinisikan sebagai berikut:

Tidak ada komentar:

Posting Komentar

Simulasi dengan Vensim

Simulasi dengan Vensim adalah perangkat lunak simulasi sistem dinamis yang digunakan untuk memodelkan, menganalisis, dan mensimulasikan ber...