BAB II
PEMBAHASAN
KORELASI PEARSON PRODUCT
MOMENT
Pearson Product
Moment merupakan salah
satu ukuran korelasi
yang digunakan untuk mengukur kekuatan dan arah hubungan
linier dari dua variabel. Dua variabel dikatakan berkorelasi apabila perubahan
salah satu variabel disertai dengan perubahan variabel lainnya, baik dalam arah
yang sama atau pun arah yang sebaliknya.
Harus diingat bahwa nilai
koefisien korelasi yang kecil (tidak signifikan) bukan berarti kedua variabel
tersebut t tidak saling berhubungan.
Mungkin saja dua
variabel mempunyai keeratan hubungan yang kuat namun nilai koefisien
korelasinya mendekati nol, misalnya pada kasus hubungan non linier. Koefisien
korelasi hanya mengukur kekuatan hubungan linier dan tidak pada hubungan non
linier. Harus diingat pula bahwa adanya
hubungan linier yang kuat di antara variabel tidak selalu berarti ada hubungan
kausalitas, sebab-akibat.
Analisis korelasi banyak jenisnya, ada sembilan jenis korelasi yaitu :
1.
Korelasi
pearson Product Moment (r) ;
2.
Korelasi
Ration (y);
3.
Korelasi
Spearman Rank atau Rhi ( rs atau p);
4.
Korelasi
Berserial (rb);
5.
Korelasi
Korelasi Poin Berserial (rpb);
6.
Korelasi
Phi (0);
7.
Korelasi
Tetrachoric (rt);
8.
Korelasi
Kontigency (C);
9.
Korelasi
Kendall’s Tau (8),
Berdasarkan sembilan teknik analisis korelasi
tersebut, maka dipilih dan dibahas ialah Korelasi Pearson Product Moment (r)
karena sangat populer dan sering dipakai oleh mahasiswa dan peneliti. Korelasi
ini dikemukakan oleh Karl Pearson tahun 1900. Kegunaannya untuk mengetahui
derajat hubungan dan kontribusi variabel bebas (independen) dengan variabel
terikat (dependent).
Teknik analisis Korelasi PPM termasuk teknik
statistik para metrik yang menggunakan interval dan ratio dengan persyaratan
tertentu. Misalnya: data dipilih secara acak (random); datanya berdistribusi
normal; data yang dihubungkan berpola linier; dan data yang dihubungkan
mempunyai pasangan yang sama sesuai dengan subjek yang sama. Kalau salah satu
tidak terpunuhi persaratan tersebut analisis korelasi tidak dapat dilakukan.
Rumus Korelasi Pearson
Product Moment :
![]() |

Korelasi PPM dilambangkan (r) dengan ketentuan
nilai r tidak lebih dari harga (-1< r < + 1). Apabilah nilai r = -1
artinya korelasinya negatif sempurna; r = 0 artinya tidak ada korelasi dan r =
1 berarti korelasinya sangat kuat. Sedangkan arti harga r akan dikonsultasikan
dengan tabel interpretasi nilai r sebagai berikut.
Interpretasi Koefisien
Korelasi Nilai r :
Interval Koefisien
|
Tingkat Hubungan
|
0,80 – 1,000
0,60 – 0,799
0,40 – 0.599
0,20 – 0,399
0,00 – 0,199
|
Sangat Kuat
Kuat
Cukup Kuat
Rendah
Sangat Rendah
|
Selanjutnya untuk menyatakan besar kecilnya
sumbangan variabel X terhadap Y dapat ditentukan dengan rumus koefisien
diterminan sebagai berikut.
![]() |
KP = r2 x 100%
keterangan: KP = Nilai Koefisien Diterminan
r =
Nilai Koefisien Korelasi
Pengujian lanjutan yaitu uji signifikansi yang
berfungsi apabila peneliti ingin mencari makna hubungan variabel X terhadap Y,
maka hasil korelasi PPM tersebut diuji dengan uji Signifikansi dengan rumus :
![]() |

keterangan: thitung =
Nilai t
r = Nilai Koefisien korelasi
n = Jumlah Sampel
Contoh Soal 1 :
Suatu
penelitian yang ingin melihat apakah ada hubungan antara banyaknya kredit yang
diambil dengan indeks prestasi yanng dicapai mahasiswa dalam satu semester.
Setelah dilakukan pengumpulan data dari 10 mahasiswa ternyata penyebaran kredit
dan indeks prestasi yang dicapai sebagai berikut:
NOMOR URUT
MAHASISWA
|
JUMLAH
KREDIT YANG
DIAMBIL
|
INDEKS
PRESTASI
|
1
|
20
|
3,1
|
2
|
18
|
4,0
|
3
|
15
|
2,8
|
4
|
20
|
4,0
|
5
|
10
|
3,0
|
6
|
12
|
3,6
|
7
|
16
|
4,0
|
8
|
14
|
3,2
|
9
|
18
|
3,5
|
10
|
12
|
4,0
|
Cara Menghitung Korelasi Product Moment
Dengan Simpangan
Rumus
ini memerlukan suatu perhitungan rata-rata dari masing-masing kelompok, yang
selanjutnya perlu perhitungan selisih masing-masing skor dengan rata-ratanya,
serta kuadrat simpangan skor dengan rata-ratanya, maupun hasil kali simpangan
masing-masing kelompok. Cara menghitung Korelasi Product Moment dengan Simpangan
adalah sebagai berikut:
Tahapan
yang harus dilalui untuk menyelesaikan Rumus Korelasi Product Moment
dengan Simpangan adalah:
1.
Jika jumlah kredit mata kuliah yang
diambil mahasiswa merupakan variabel X, maka indeks prestasi merupakan variabel Y
2.
Buatlah tabel penolong yang mengandung
unsur-unsur atau faktor-faktor yang diperlukan dalam perhitungan korelasi
sesuai dengan kebutuhan tabel Korelasi Product Moment dengan Simpangan.
3.
Menjumlahkan subyek penelitian
4.
Menjumlahkan skor X dan skor Y
5.
Menghitung Mean variabel X dengan rumus:
dan hasilnya menjadi 155/10 = 15,5

6.
Menghitung Mean variabel Y dengan rumus:
dan hasilnya menjadi 35,2/10 = 3,52

7.
Menghitung deviasi masing-masing skor x
dengan rumus : x = X - M dan hasilnya menjadi 20 - 15,5 = 4,5, dan seterusnya.
8.
Menghitung deviasi masing-masing skor y
dengan rumus: y = Y – M dan hasilnya
menjadi y = 3,1 - 3,52 = -0,42 dan
seterusnya
9.
Mengalikan deviasi x dengan y
10. Menguadratkan
seluruh deviasi x dan menjumlahkannya
11. Menguadratkan
seluruh deviasi y dan menjumlahkannya
12. Menyelesaikan
rumus Korelasi Product Moment dengan Simpangan, yaitu:
SISWA
KE
|
X
|
Y
|
X
|
y
|
xy
|
![]() |
![]() |
1
|
20
|
3,1
|
4,5
|
-0,42
|
-1,89
|
20,25
|
0,1764
|
2
|
18
|
4,0
|
2,5
|
0,48
|
1,2
|
6,25
|
0,2304
|
3
|
15
|
2,8
|
-0,5
|
-0,72
|
0,36
|
0,25
|
0,5184
|
4
|
20
|
4,0
|
4,5
|
0,48
|
2,16
|
20,25
|
0,2304
|
5
|
10
|
3,0
|
-5,5
|
-0,52
|
2,86
|
30,25
|
0,2704
|
6
|
12
|
3,6
|
-3,5
|
0,08
|
-0,28
|
12,25
|
0,0064
|
7
|
16
|
4,0
|
0,5
|
0,48
|
0,24
|
0,25
|
0,2304
|
8
|
14
|
3,2
|
-1,5
|
-0,32
|
0,48
|
2,25
|
0,1024
|
9
|
18
|
3,5
|
2,5
|
-,02
|
-0,05
|
6,25
|
0,0004
|
10
|
12
|
4,0
|
-3,5
|
0,48
|
-1,68
|
12,25
|
0,2304
|
N=10
|
155
|
35,2
|
0
|
0
|
3,4
|
110,5
|
1,996
|
Hal yang perlu diingat (sebagai bahan koreksi perhitungan)
adalah jumlah simpangan masing-masing nilai dengan rata-ratanya adalah 0.
Disamping itu kita tidak perlu menghilangkan tanda negatif (-).
Jadi,



= 0,2289378023
=0,23
Cara Menghitung Korelasi
Product Moment Dengan Angka
Kasar
Tahapan yang harus
dilalui untuk menyelesaikan Rumus Korelasi Product Moment dengan angka besar adalah:
1.
Jika jumlah kredit mata kuliah yang
diambil mahasiswa merupakan variabel X, maka indeks prestasi merupakan variabel Y
2.
Buatlah tabel penolong yang mengandung
unsur-unsur atau faktor-faktor yang diperlukan dalam perhitungan korelasi
sesuai dengan kebutuhan tabel Korelasi Product Moment dengan angka besar.
3.
Menjumlahkan subyek penelitian
4.
Menjumlahkan variabel X dan variabel Y
5.
Mengalikan antara variabel X dan variabel
Y
6.
Mengkuadratkan variabel X dan
menjumlahkannya
7.
Mengkuadratkan variabel Y dan
menjumlahkannya
8.
Menyelesaikan rumus Korelasi Product
Moment dengan angka kasar untuk mencari
koefisien korelasinya, yaitu:
SISWA
KE
|
X
|
Y
|
XY
|
![]() |
![]() |
1
|
20
|
3,1
|
62
|
400
|
9,61
|
2
|
18
|
4,0
|
72
|
324
|
16
|
3
|
15
|
2,8
|
42
|
225
|
7,84
|
4
|
20
|
4,0
|
80
|
400
|
16
|
5
|
10
|
3,0
|
30
|
100
|
9
|
6
|
12
|
3,6
|
43,2
|
144
|
12,96
|
7
|
16
|
4,0
|
64
|
156
|
16
|
8
|
14
|
3,2
|
44,8
|
196
|
10,24
|
9
|
18
|
3,5
|
63
|
324
|
12,25
|
10
|
12
|
4,0
|
48
|
144
|
16
|
N=10
|
155
|
35,2
|
549
|
2513
|
125,90
|
Hal yang bisa diketahui berdasarkan pada
soal maupun tabel di atas adalah:
N =
10
Y = 549
= 155
= 35,2
= 2513
= 125,90





Setelah
kita inventarisir seluruh faktor yang diperlukan dalam rumus Korelasi Product
Moment dengan Angka Kasar, maka angka-angka tersebut kita masukkan dalam rumus
di bawah ini. Dengan demikian, maka hasil perhitungan Korelasi Product Moment
dengan Angka Kasar sebagai berikut:



= 0,2289378023
= 0,23
Dengan demikian telah terbukti bahwa menggunakan rumus pertama maupun kedua menghasilkan hasil yang
sama. Oleh karena kedua rumus korelasi product moment di atas benar-benar sama,
maka keduanya bisa dipakai pada kondisi yang sama, tetapi disarankan untuk
memakai rumus yang kedua karena lebih simpel perhitungannya.
Contoh Soal 2 : Hubungan Motivasi dengan Kinerja di Politeknik Citra Widya
Edukasi
Motivasi (X) : 60; 70; 75; 65; 70;
60; 80; 75; 85; 90; 70; dan 85
Kinerja (Y) : 450; 475; 450; 470; 475; 455; 475; 470; 485; 480; 475;dan 480.
Pertanyaan :
Berapakah besar hubungan motivasi dengan kinerja dosen?
Berapakah besar sumbangan (kontribusi) motivasi dengan kinerja dosen?
Buktikan apakah ada hubungan yang signifikan motivasi dengan kinerja dosen?
Langkah-langkah menjawab:
Langkah 1.
Membuat Ha dan Ho dalam bentuk kalimat :
Ha : ada hubungan yang signifikan motivasi dengan kinerja dosen.
Ho : Tidak ada hubungan yang signifikan motivasi dengan kinerja dosen.
Langkah 2.
Membuat Ha dan Ho dalam bentuk statistik;
Ha : r ≠ 0
Ho : r = 0
Langkah 3.
Membuat tabel penolong untuk menghitung Korelasi PPM:
No
|
X
|
Y
|
X2
|
Y2
|
XY
|
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
9.
10.
11.
12.
|
60
70
75
65
70
60
80
75
85
90
70
85
|
450
475
450
470
475
455
475
470
485
480
475
480
|
3600
4900
5625
4225
4900
3600
6400
5625
7225
8100
4900
7225
|
202500
225625
202500
220900
225625
207025
225625
220900
235225
230400
225625
230400
|
27000
33250
33750
30550
33250
27300
38000
35250
41225
43200
33250
40800
|
Statistik
|
X
|
Y
|
X2
|
Y2
|
XY
|
Jumlah
|
885
|
5640
|
66325
|
2652350
|
416825
|
Langkah 4.
Mencari rhitung dengan cara masukkan angka statistik dari tabel
penolong dengan rumus ;



Langkah 5.
Mencari besarnya sumbangan
(konstribusi) variabel X terhadap Y dengan rumus :
KP = r2 x 100% = 0,4652
x 100% = 21,62 %. Artinya motivasi memberikan konstribusi terhadap kinerja
dosen sebesar 21,62% dan sisanya 78,38% ditentukan oleh variabel lain.
Langkah 6.
Menguji signifikan dengan rumus thitung
:

Kaidah pengujian :
Jika thitung ≥ ttabel, maka tolak Ho
artinya signifikan dan
thitung
≤ ttabel, terima Ho artinya
tidak signifikan.
Berdasarkan
perhitungan di atas , α = 0,05 dan n = 12, uji dua pihak;
dk
= n - 2 = 12 – 2 = 10 sehingga diperoleh
ttabel = 2,228
Ternyata
thitung lebih besar dari ttabel, atau 3,329 > 2,228,
maka Ho ditolak, artinya ada hubungan yang signifikan motivasi dengan kinerja
dosen.
Langkah 7.
Membuat
kesimpulan
Berapakah
besar hubungan motivasi dengan kinerja dosen?
Jawab :
rxy sebesar 0,465 kategori cukup kuat.
Berapakah
besar sumbangan (konstribusi) motivasi dengan kinerja dosen?
Jawab :
KP = r2 x 100% = 0,4652 x 100% = 21,62%. Artinya motifasi
memberikan konstribusi terhadap kinerja dosen sebesar 21,62% dan sisanya 78,38%
ditentukan oleh variable lain.
Buktikan
apakah ada hubungan yang signifikan motivasi dengan kinerja dosen?
Jawab :
Terbukti bahwa ada hubungan yang signifikan motivasi dengan kinerja dosen.
Ternyata
thitung lebih besar dari ttabel,
atau 3,329 > 2,228, maka Ho ditolak, artinya ada hubungan
yang signifikan motivasi dengan kinerja dosen.
BAB III
PENUTUP
KESIMPULAN
Analisis Korelasi
Pearson Product Moment (PPM) suatu analisis yang digunakan untuk mengetahui
derajat hubungan dan kontribusi variabel bebas (independent) dengan variabel terikat (dependent). Teknik analisis Korelasi PPM tremasuk teknik statistik
parametric yang menggunakan data interval dan ratio dengan persyaratan
tertentu. Misalnya : data dipilih secara acak (random) ; datanya berdistribusi
normal; data yang dihubungkan berpola linier ; dan data yang dihubungkan
menpunyai pasangan yang sama sesuai dengann subjek yang sama. Kalau salah satu
tidak terpenuhi persyaratan tersebut analisis korelasi tidak dapat dilakukan.
SARAN
Kami membuat makalah ini untuk pembelajaran
bersama. Kami mengambil dari berbagai sumber, jadi apabila pembaca menemukan
kesalahan dan kekurangan, maka kami sarankan untuk mencari referensi yang lebih
baik. Apabila pembaca merasa ada kekurangan dapat membaca buku yang menjadi
referensi secara lengkap.
DAFTAR PUSUTAKA
Kenapa liverpool kalah finall??
BalasHapus