Januari 2016

<br />
<div class="WordSection1">
<br /><div class="Stylebl-subbab">
4.1 Mengenal Korelasi</div>
<div class="Stylebl-bodytext">
Apa sebenarnya korelasi itu? Korelasi merupakan
teknik analisis yang<span style="mso-spacerun: yes;">  </span>termasuk dalam
salah satu teknik pengukuran asosiasi / hubungan (<i style="mso-bidi-font-style: normal;">measures of association</i>). Pengukuran asosiasi<span style="mso-spacerun: yes;">   </span>merupakan istilah umum yang mengacu pada
sekelompok teknik dalam statistik bivariat yang digunakan untuk mengukur
kekuatan hubungan antara dua variabel. Diantara sekian banyak teknik-teknik
pengukuran asosiasi, terdapat dua teknik korelasi yang sangat populer sampai sekarang,
yaitu Korelasi Pearson Product Moment dan Korelasi Rank Spearman. Pengukuran
asosiasi mengenakan nilai numerik untuk mengetahui tingkatan asosiasi atau
kekuatan hubungan antara variabel. Dua variabel dikatakan berasosiasi jika
perilaku variabel yang satu mempengaruhi variabel yang lain. Jika tidak terjadi
pengaruh, maka kedua variabel tersebut disebut independen.</div>
<div class="Stylebl-bodytext">
Korelasi bermanfaat untuk mengukur kekuatan hubungan
antara dua variabel (kadang lebih dari dua variabel) dengan skala-skala
tertentu, misalnya Pearson data harus berskala interval atau rasio; Spearman
dan Kendal menggunakan skala ordinal. Kuat lemah hubungan diukur menggunakan
jarak (range) 0 sampai dengan 1. Korelasi mempunyai kemungkinan pengujian
hipotesis dua arah (<i style="mso-bidi-font-style: normal;">two tailed</i>).
Korelasi searah jika nilai koefesien korelasi diketemukan positif; sebaliknya
jika nilai koefesien korelasi negatif, korelasi<span style="mso-spacerun: yes;"> 
</span>disebut tidak searah. Yang dimaksud dengan koefesien korelasi ialah
suatu pengukuran statistik kovariasi atau asosiasi antara dua variabel. Jika
koefesien korelasi diketemukan tidak sama dengan nol (0), maka terdapat
hubungan antara dua variabel tersebut. Jika<span style="mso-spacerun: yes;"> 
</span>koefesien korelasi diketemukan +1. maka hubungan tersebut disebut
sebagai korelasi sempurna atau hubungan linear sempurna dengan kemiringan
(slope) positif.<span style="mso-spacerun: yes;">  </span>Sebaliknya. jika<span style="mso-spacerun: yes;">  </span>koefesien korelasi diketemukan -1. maka
hubungan tersebut disebut sebagai korelasi sempurna atau hubungan linear
sempurna dengan kemiringan (slope) negatif. Dalam korelasi sempurna tidak
diperlukan lagi pengujian hipotesis mengenai signifikansi antar variabel yang
dikorelasikan, karena kedua variabel mempunyai hubungan linear yang sempurna.
Artinya variabel X mempunyai hubungan sangat kuat dengan variabel Y. Jika
korelasi sama dengan nol (0), maka tidak terdapat hubungan antara kedua
variabel tersebut.</div>
<div class="Stylebl-bodytext">
<br /></div>
<div class="Stylebl-subbab">
4.2 Kegunaan Korelasi</div>
<div class="Stylebl-bodytext">
Pengukuran asosiasi berguna untuk mengukur kekuatan (<i style="mso-bidi-font-style: normal;">strength</i>) dan arah hubungan hubungan
antar dua variabel atau lebih. Contoh: mengukur hubungan antara variabel: 1)
Motivasi kerja dengan produktivitas; 2)Kualitas layanan dengan kepuasan
pelangga; 3)Tingkat inflasi dengan IHSG</div>
<div class="Stylebl-bodytext">
Pengukuran ini hubungan antara dua variabel untuk
masing-masing kasus akan menghasilkan keputusan, diantaranya: a) Hubungan kedua
variabel tidak ada; b) Hubungan kedua variabel lemah; c) Hubungan kedua
variabel cukup kuat; d) Hubungan kedua variabel kuat; dan e) Hubungan kedua
variabel sangat kuat.Penentuan tersebut didasarkan pada kriteria yang
menyebutkan jika hubungan mendekati 1, maka hubungan semakin kuat; sebaliknya jika
hubungan mendekati 0, maka hubungan semakin lemah</div>
<div class="Stylebl-subbab">
4.3 Konsep Linieritas dan Korelasi</div>
<div class="Stylebl-bodytext">
Terdapat hubungan erat antara pengertian korelasi dan
linieritas. Korelasi Pearson, misalnya, menunjukkan adanya kekuatan hubungan
linier dalam dua variabel. Sekalipun demikian jika asumsi normalitas salah maka
nilai korelasi tidak akan memadai untuk membuktikan adanya hubungan linieritas.
Linieritas artinya asumsi adanya hubungan dalam bentuk garis lurus antara
variabel. Linearitas antara dua variabel dapat dinilai melalui observasi <i style="mso-bidi-font-style: normal;">scatterplots</i> bivariat. Jika kedua
variabel berdistribusi normal dan behubungan secara linier, maka<span style="mso-spacerun: yes;">  </span>scatterplot berbentuk oval; jika tidak
berdistribusi normal scatterplot tidak berbentuk oval. </div>
<div class="Stylebl-bodytext">
Dalam praktinya kadang data yang digunakan akan
menghasilkan korelasi tinggi tetapi hubungan tidak linier; atau sebaliknya
korelasi rendah tetapi hubungan linier. Dengan demikian agar linieritas
hubungan dipenuhi, maka data yang digunakan harus mempunyai distribusi normal.
Dengan kata lain, koefesien korelasi hanya merupakan statistik ringkasan
sehingga tidak dapat digunakan sebagai sarana untuk memeriksa data secara
individual. </div>
<div class="Stylebl-bodytext">
<br /></div>
<div class="Stylebl-subbab">
4.4 Asumsi – Asumsi Dalam Korelasi</div>
<div class="Stylebl-bodytext">
Asumsi – asumsi dasar korelasi diantaranya ialah: Kedua
variabel bersifat independen satu dengan lainnya, artinya masing-masing
variabel berdiri sendiri dan tidak tergantung satu dengan lainnya. Tidak ada
istilah variabel bebas dan variabel tergantung. Data untuk kedua variabel
berdistribusi normal. Data yang mempunyai distribusi normal artinya data yang
distribusinya<span style="mso-spacerun: yes;">  </span>simetris sempurna. Jika
digunakan bahasa umum disebut berbentuk kurva bel. </div>
<div class="Stylebl-subbab">
4.5 Karakteristik Korelasi</div>
<div class="Stylebl-bodytext">
Korelasi mempunyai karakteristik-karakteristik
diantaranya:</div>
<div class="Stylebl-bodytext">
Kisaran Korelasi: Kisaran (<i style="mso-bidi-font-style: normal;">range</i>) korelasi mulai dari 0 sampai dengan 1. Korelasi dapat
positif<span style="mso-spacerun: yes;">  </span>dan dapat pula negatif. </div>
<div class="Stylebl-bodytext">
Korelasi Sama Dengan Nol: Korelasi sama dengan 0
mempunyai arti tidak ada hubungan antara dua variabel. </div>
<div class="Stylebl-bodytext">
Korelasi Sama Dengan Satu: Korelasi sama dengan + 1
artinya kedua variabel mempunyai hubungan linier sempurna (membentuk garis
lurus) positif. Korelasi sempurna seperti ini mempunyai makna jika nilai X
naik, maka Y juga naik. </div>
<div class="Stylebl-bodytext">
Korelasi sama dengan minus satu: artinya kedua
variabel mempunyai hubungan linier sempurna (membentuk garis lurus) negatif.
Korelasi sempurna seperti ini mempunyai makna jika nilai X naik, maka Y turun
dan berlaku sebaliknya. </div>
<div class="Stylebl-bodytext">
<span style="mso-tab-count: 1;">            </span></div>
<div class="Stylebl-subbab">
4.6 Pengertian Koefesien Korelasi</div>
<div class="Stylebl-bodytext">
Koefesien korelasi ialah pengukuran statistik
kovarian atau asosiasi antara dua variabel. Besarnya koefesien korelasi
berkisar antara +1 s/d -1. Koefesien korelasi menunjukkan kekuatan (<i style="mso-bidi-font-style: normal;">strength</i>) hubungan linear dan arah
hubungan dua variabel acak. Jika koefesien korelasi positif, maka kedua
variabel mempunyai hubungan searah. Artinya jika nilai variabel X tinggi, maka
nilai variabel Y akan tinggi pula. Sebaliknya, jika koefesien korelasi negatif,
maka kedua variabel mempunyai hubungan terbalik. Artinya jika nilai variabel X
tinggi, maka nilai variabel Y akan menjadi rendah dan berlaku sebaliknya. Untuk
memudahkan melakukan interpretasi mengenai kekuatan hubungan antara dua
variabel penulis memberikan kriteria sebagai berikut (Sarwono:2006):</div>
<div class="Stylebl-bodytext" style="margin-left: 36.0pt; mso-list: l9 level1 lfo3; text-indent: -18.0pt;">
<span style="font-family: Symbol; mso-bidi-font-family: Symbol; mso-bidi-font-weight: bold; mso-fareast-font-family: Symbol;"><span style="mso-list: Ignore;">·<span style="font: 7.0pt "Times New Roman";">        
</span></span></span>0 : Tidak ada korelasi antara dua variabel<span style="mso-bidi-font-weight: bold;"></span></div>
<div class="Stylebl-bodytext" style="margin-left: 36.0pt; mso-list: l9 level1 lfo3; text-indent: -18.0pt;">
<span style="font-family: Symbol; mso-bidi-font-family: Symbol; mso-bidi-font-weight: bold; mso-fareast-font-family: Symbol;"><span style="mso-list: Ignore;">·<span style="font: 7.0pt "Times New Roman";">        
</span></span></span>>0 – 0,25: Korelasi sangat lemah <span style="mso-bidi-font-weight: bold;"></span></div>
<div class="Stylebl-bodytext" style="margin-left: 36.0pt; mso-list: l9 level1 lfo3; text-indent: -18.0pt;">
<span style="font-family: Symbol; mso-bidi-font-family: Symbol; mso-bidi-font-weight: bold; mso-fareast-font-family: Symbol;"><span style="mso-list: Ignore;">·<span style="font: 7.0pt "Times New Roman";">        
</span></span></span>>0,25 – 0,5: Korelasi cukup<span style="mso-bidi-font-weight: bold;"></span></div>
<div class="Stylebl-bodytext" style="margin-left: 36.0pt; mso-list: l9 level1 lfo3; text-indent: -18.0pt;">
<span style="font-family: Symbol; mso-bidi-font-family: Symbol; mso-bidi-font-weight: bold; mso-fareast-font-family: Symbol;"><span style="mso-list: Ignore;">·<span style="font: 7.0pt "Times New Roman";">        
</span></span></span>>0,5 – 0,75: Korelasi<span style="mso-spacerun: yes;">  </span>kuat<span style="mso-bidi-font-weight: bold;"></span></div>
<div class="Stylebl-bodytext" style="margin-left: 36.0pt; mso-list: l9 level1 lfo3; text-indent: -18.0pt;">
<span style="font-family: Symbol; mso-bidi-font-family: Symbol; mso-bidi-font-weight: bold; mso-fareast-font-family: Symbol;"><span style="mso-list: Ignore;">·<span style="font: 7.0pt "Times New Roman";">        
</span></span></span>>0,75 – 0,99: Korelasi<span style="mso-spacerun: yes;">  </span>sangat kuat<span style="mso-bidi-font-weight: bold;"></span></div>
<div class="Stylebl-bodytext" style="margin-left: 36.0pt; mso-list: l9 level1 lfo3; text-indent: -18.0pt;">
<span style="font-family: Symbol; mso-bidi-font-family: Symbol; mso-bidi-font-weight: bold; mso-fareast-font-family: Symbol;"><span style="mso-list: Ignore;">·<span style="font: 7.0pt "Times New Roman";">        
</span></span></span>1: Korelasi sempurna<span style="mso-bidi-font-weight: bold;"></span></div>
<div class="Stylebl-bodytext">
<br /></div>
<div class="Stylebl-subbab">
4.7 Signifikansi / Probabilitas / Alpha</div>
<div class="Stylebl-bodytext">
Apa sebenarnya signifikansi itu? Dalam bahasa Inggris
umum, kata, "<i style="mso-bidi-font-style: normal;">significant</i>"
mempunyai makna penting; sedang dalam pengertian statistik kata tersebut mempunyai
makna “benar” tidak didasarkan secara kebetulan. Hasil riset dapat benar tapi
tidak penting. Signifikansi / probabilitas / <span style="font-family: "Times New Roman","serif"; mso-bidi-font-family: "Times New Roman"; mso-bidi-theme-font: minor-bidi;">α</span><span style="mso-bidi-font-family: Korinna;"> memberikan gambaran mengenai bagaimana
hasil riset itu mempunyai kesempatan untuk benar. Jika kita memilih
signifikansi sebesar 0,01, maka arti</span>nya kita menentukan hasil riset
nanti mempunyai kesempatan untuk benar sebesar 99% dan untuk salah sebesar 1%.
99% itu disebut tingkat kepentingan (<i style="mso-bidi-font-style: normal;">confidence
interval</i>); sedang 1% disebut toleransi kesalahan.</div>
<div class="Stylebl-bodytext">
<span style="mso-spacerun: yes;"> </span>Secara umum
kita menggunakan angka signifikansi sebesar 0,01; 0,05 dan 0,1. Pertimbangan
penggunaan angka tersebut didasarkan pada tingkat kepercayaan (<i style="mso-bidi-font-style: normal;">confidence interval</i>) yang diinginkan
oleh peneliti. Angka signifikansi sebesar 0,01 mempunyai pengertian bahwa
tingkat kepercayaan atau bahasa umumnya keinginan kita untuk memperoleh
kebenaran dalam riset kita adalah sebesar 99%. Jika angka signifikansi sebesar
0,05, maka tingkat kepercayaan adalah sebesar 95%. Jika angka signifikansi
sebesar 0,1, maka tingkat kepercayaan adalah sebesar 90%.</div>
<div class="Stylebl-bodytext">
Pertimbangan lain ialah menyangkut jumlah data
(sample) yang akan digunakan dalam riset. Semakin kecil angka signifikansi,
maka ukuran sample akan semakin besar. Sebaliknya semakin besar angka
signifikansi, maka ukuran sample akan semakin kecil. Unutuk memperoleh angka
signifikansi yang baik, biasanya diperlukan ukuran sample yang besar. Untuk
pengujian dalam IBM SPSS digunakan kriteria sebagai berikut:</div>
<div class="Stylebl-bodytext" style="margin-left: 36.0pt; mso-list: l3 level1 lfo13; text-indent: -18.0pt;">
<span style="font-family: Symbol; mso-bidi-font-family: Symbol; mso-fareast-font-family: Symbol;"><span style="mso-list: Ignore;">·<span style="font: 7.0pt "Times New Roman";">        
</span></span></span>Jika angka signifikansi hasil riset < 0,05,
maka hubungan kedua variabel signifikan.</div>
<div class="Stylebl-bodytext" style="margin-left: 36.0pt; mso-list: l3 level1 lfo13; text-indent: -18.0pt;">
<span style="font-family: Symbol; mso-bidi-font-family: Symbol; mso-fareast-font-family: Symbol;"><span style="mso-list: Ignore;">·<span style="font: 7.0pt "Times New Roman";">        
</span></span></span>Jika angka signifikansi hasil riset > 0,05,
maka hubungan kedua variabel tidak signifikan</div>
<div class="Stylebl-bodytext">
<br /></div>
<div class="Stylebl-subbab">
4.8 Membuat Interpretasi Dalam Korelasi</div>
<div class="Stylebl-bodytext">
Ada tiga penafsiran hasil analisis korelasi,
meliputi: pertama, melihat kekuatan hubungan dua variabel; kedua, melihat
signifikansi hubungan; dan ketiga, melihat arah hubungan. </div>
<div class="Stylebl-bodytext">
Untuk melakukan interpretasi kekuatan hubungan antara
dua variabel dilakukan dengan melihat angka koefesien korelasi hasil
perhitungan dengan menggunakan kriteria sbb: a) Jika angka koefesien korelasi
menunjukkan 0, maka kedua variabel tidak mempunyai hubungan; b) Jika<span style="mso-spacerun: yes;">  </span>angka koefesien korelasi mendekati 1, maka
kedua variabel mempunyai hubungan semakin kuat; c) Jika<span style="mso-spacerun: yes;">  </span>angka koefesien korelasi mendekati 0, maka
kedua variabel mempunyai hubungan semakin lemah; d) Jika angka koefesien
korelasi sama dengan 1, maka kedua variabel mempunyai hubungan linier sempurna
positif; e)Jika angka koefesien korelasi sama dengan -1, maka kedua variabel
mempunyai hubungan linier sempurna negatif.</div>
<div class="Stylebl-bodytext">
Interpretasi berikutnya melihat signifikansi hubungan
dua variabel dengan didasarkan pada angka signifikansi yang dihasilkan dari
penghitungan dengan ketentuan sebagaimana sudah dibahas di atas. Interpretasi
ini akan membuktikan apakah hubungan kedua variabel tersebut signifikan atau
tidak.</div>
<div class="Stylebl-bodytext">
Interpretasi ketiga melihat arah korelasi. Dalam
korelasi ada dua arah korelasi, yaitu searah dan tidak searah. Pada IBM SPSS
hal ini ditandai dengan pesan <i style="mso-bidi-font-style: normal;">two tailed.</i><span style="mso-spacerun: yes;">  </span>Arah korelasi dilihat dari angka koefesien
korelasi. Jika koefesien korelasi positif, maka hubungan kedua variabel searah.
Searah artinya jika variabel X nilainya tinggi, maka variabel Y juga tinggi.
Jika koefesien korelasi negatif, maka hubungan kedua variabel tidak searah.
Tidak searah artinya jika variabel X nilainya tinggi, maka variabel Y akan
rendah.</div>
<div class="Stylebl-bodytext">
Dalam kasus, misalnya hubungan antara kepuasan pelanggan
dan loyalitas sebesar 0,86 dengan angka signifikansi sebesar 0 akan mempunyai
makna bahwa hubungan antara<span style="mso-spacerun: yes;">  </span>variabel
kepuasan pelanggan dan loyalitas sangat kuat, signifikan dan searah. Sebaliknya
dalam kasus hubungan antara variabel harga dengan minat beli sebesar -0,86,
dengan angka signifikansi sebesar 0;<span style="mso-spacerun: yes;"> 
</span>maka hubungan kedua variabel sangat kuat, signifikan dan tidak searah.</div>
<div class="Stylebl-bodytext">
<br /></div>
<div class="Stylebl-subbab">
4.9 Menguji Hipotesis Dalam Korelasi</div>
<div class="Stylebl-bodytext">
Pengujian hipotesis uintuk korelasi digunakan uji T.
Rumusnya sebagai berikut:</div>
<div class="Stylebl-bodytext">
<span style="mso-tab-count: 4;">                                                </span><img alt="a_corr1" height="34" src="http://www.jonathansarwono.info/korelasi/korelasi_files/image002.jpg" width="100" /><span style="mso-bidi-font-weight: bold;"><span style="mso-tab-count: 1;">           </span></span></div>
<div class="Stylebl-bodytext">
<span style="mso-bidi-font-weight: bold;">Pengambilan
keputusan menggunakan<span style="mso-spacerun: yes;">  </span>angka pembanding t
tabel dengan kriteria sebagai berikut:</span></div>
<div class="Stylebl-bodytext" style="margin-left: 36.0pt; mso-list: l11 level1 lfo14; text-indent: -18.0pt;">
<span style="font-family: Symbol; mso-bidi-font-family: Symbol; mso-bidi-font-weight: bold; mso-fareast-font-family: Symbol;"><span style="mso-list: Ignore;">·<span style="font: 7.0pt "Times New Roman";">        
</span></span></span><span style="mso-bidi-font-weight: bold;">Jika t
hitung > t table H0 ditolak; H1 diterima</span></div>
<div class="Stylebl-bodytext" style="margin-left: 36.0pt; mso-list: l11 level1 lfo14; text-indent: -18.0pt;">
<span style="font-family: Symbol; mso-bidi-font-family: Symbol; mso-bidi-font-weight: bold; mso-fareast-font-family: Symbol;"><span style="mso-list: Ignore;">·<span style="font: 7.0pt "Times New Roman";">        
</span></span></span><span style="mso-bidi-font-weight: bold;">Jika t
hitung < t table H0 diterima; H1 ditolak<span style="mso-spacerun: yes;"> 
</span></span></div>
<div class="Stylebl-bodytext">
<span style="mso-bidi-font-weight: bold;">Kriteria ini
hanya berlaku untuk nilai t hitung yang positif (+).</span></div>
<div class="Stylebl-bodytext">
<span style="mso-bidi-font-weight: bold;">Contoh:
Hubungan antara kepuasan kerja dengan loyalitas pegawai</span></div>
<div class="Stylebl-bodytext">
<span style="mso-bidi-font-weight: bold;">Hipotesis
berbunyi sbb:</span></div>
<div class="Stylebl-bodytext">
<span style="mso-bidi-font-weight: bold;">H0: Tidak ada
hubungan antara kepuasan kerja dengan loyalitas pegawai</span></div>
<div class="Stylebl-bodytext">
<span style="mso-bidi-font-weight: bold;">H1: Ada
hubungan antara kepuasan kerja dengan loyalitas pegawai</span></div>
<div class="Stylebl-bodytext">
<span style="mso-bidi-font-weight: bold;">Sebagai
contoh hasil t hitung sebesar 3,6 . T table dengan ketentuan </span><span style="font-family: "Times New Roman","serif"; mso-bidi-font-family: "Times New Roman"; mso-bidi-font-weight: bold; mso-bidi-theme-font: minor-bidi;">α</span><span style="mso-bidi-font-family: Korinna; mso-bidi-font-weight: bold;">= 0,05 Degree of
freedom: n-2, dan n = 30 diketemukan sebesar: 2,048. Didasarkan ketentuan di
atas, maka t hitung 3,6 > t table 2,048. Dengan demikian H0 ditolak dan H1
diterima. Artinya<span style="mso-spacerun: yes;">  </span>ada hubungan antara
kepuasan kerja dengan </span><span style="mso-bidi-font-weight: bold;">loyalitas
pegawai </span></div>
<div class="Stylebl-bodytext">
<span style="mso-bidi-font-weight: bold;">Cara
pengujian berikutnya ialah menggunakan kurva. Penggunaan kurva bermanfaat
sekali jika<span style="mso-spacerun: yes;">      </span>nilai t hitung negatif
(-). Jika nilai t hitung negatif (-) maka pengujian dilakukan disisi kiri;
sedang nilai t hitung positif (+),maka pengujian dilakukan disisi kanan. Kurva
pengujian akan seperti dibawah ini:</span></div>
<div class="Stylebl-bodytext">
<span style="mso-bidi-font-weight: bold;"><span style="mso-spacerun: yes;"> </span><span style="mso-tab-count: 1;">           </span></span></div>
<div class="Stylebl-bodytext">
<span style="mso-bidi-font-weight: bold;"><img height="93" src="http://www.jonathansarwono.info/korelasi/korelasi_files/image004.jpg" width="367" /></span></div>
<div class="Stylebl-bodytext">
<span style="mso-bidi-font-weight: bold;">Untuk
melakukan pengujian hipotesis dilakukan disisi kiri kurva jika t hitung
diketemukan negative (-). Bilangan negatif t tidak bermakna minus (hitungan)
tetapi mempunyai makna bahwa pengujian hipotesis dilakukan di sisi kiri.<span style="mso-spacerun: yes;">  </span>Caranya ialah sebagai contoh hasil t hitung
sebesar -3,6 . T table dengan ketentuan </span><span style="font-family: "Times New Roman","serif"; mso-bidi-font-family: "Times New Roman"; mso-bidi-font-weight: bold; mso-bidi-theme-font: minor-bidi;">α</span><span style="mso-bidi-font-family: Korinna; mso-bidi-font-weight: bold;">= 0,05 Degree of freedom: n-2, dan n = 30 diketemukan
sebesar: 2,048</span><span style="mso-bidi-font-weight: bold;">. Letakkan
nilai-nilai tersebut di kurva seperti di bawah ini:</span></div>
<div class="Stylebl-bodytext">
<span style="mso-bidi-font-weight: bold;"><img height="164" src="http://www.jonathansarwono.info/korelasi/korelasi_files/image006.jpg" width="391" /></span></div>
<div class="Stylebl-bodytext">
<span style="mso-bidi-font-weight: bold;">Kurva di atas
menunjukkan bahwa t hitung jatuh di area H0 ditolak; dengan demikian H1
diterima. Oleh karena itu kesimpulannya ialah ada hubungan antara kepuasan
kerja dengan loyalitas pegawai.</span></div>
<div class="Stylebl-bodytext">
<span style="mso-bidi-font-weight: bold;">Jika nilai t
hitung positif (+),maka pengujian dilakukan disisi kanan. Kurva pengujian akan
seperti dibawah ini:</span></div>
<div class="Stylebl-bodytext">
<span style="mso-bidi-font-weight: bold;">Sebagai
contoh hasil t hitung sebesar 3,6 . T table dengan ketentuan </span><span style="font-family: "Times New Roman","serif"; mso-bidi-font-family: "Times New Roman"; mso-bidi-font-weight: bold; mso-bidi-theme-font: minor-bidi;">α</span><span style="mso-bidi-font-family: Korinna; mso-bidi-font-weight: bold;">= 0,05 Degree of
freedom: n-2, dan n = 30 diketemukan sebesar: 2,048</span><span style="mso-bidi-font-weight: bold;">. Letakkan nilai-nilai tersebut di kurva
seperti di bawah ini:</span></div>
<div class="Stylebl-bodytext">
<span style="mso-bidi-font-weight: bold;"><img height="119" src="http://www.jonathansarwono.info/korelasi/korelasi_files/image008.jpg" width="380" /></span></div>
<div class="Stylebl-bodytext">
<span style="mso-bidi-font-weight: bold;">Kurva di atas
menunjukkan bahwa t hitung jatuh di area H0 ditolak; dengan demikian H1
diterima. Oleh karena itu kesimpulannya ialah ada hubungan antara kepuasan
kerja dengan loyalitas pegawai.</span></div>
<div class="Stylebl-bodytext">
<span style="mso-bidi-font-weight: bold;">Disamping
menggunakan cara diatas, cara ketiga ialah menggunakan angka signifikansi.
Caranya sebagai berikut:</span></div>
<div class="Stylebl-bodytext">
<span style="mso-bidi-font-weight: bold;">Hipotesis
berbunyi sbb:</span></div>
<div class="Stylebl-bodytext">
<span style="mso-bidi-font-weight: bold;">H0: Tidak ada
hubungan signifikan antara kepuasan kerja dengan loyalitas pegawai</span></div>
<div class="Stylebl-bodytext">
<span style="mso-bidi-font-weight: bold;">H1: Ada
hubungan signifikan antara kepuasan kerja dengan loyalitas pegawai</span></div>
<div class="Stylebl-bodytext">
<span style="mso-bidi-font-weight: bold;">Sebagai
contoh angka signifikansi hasil perhitungan sebesar 0,03. Bandingkan dengan
angka signifikansi sebesar 0,05. Keputusan menggunakan kriteria sbb:</span></div>
<div class="Stylebl-bodytext">
Jika angka signifikansi hasil riset < 0,05, maka
H0 ditolak.</div>
<div class="Stylebl-bodytext">
Jika angka signifikansi hasil riset > 0,05, maka
H0 diterima<span style="mso-bidi-font-weight: bold;"></span></div>
<div class="Stylebl-bodytext">
<span style="mso-bidi-font-weight: bold;">Didasarkan
ketentuan diatas maka signifikansi hitung sebesar 0,03 < 0,05, maka H0
ditolak dan H1 diterima. Artinya<span style="mso-spacerun: yes;">  </span>Ada
hubungan signifikan antara kepuasan kerja dengan loyalitas pegawai.</span></div>
<div class="Stylebl-bodytext">
<span style="mso-bidi-font-weight: bold;">Dalam IBM SPSS
pengujian dilakukan dengan menggunakan angka signifikansi. Oleh karena itu
dalam contoh analisis pada bab berikutnya akan hanya menggunakan angka
signifikansi.</span></div>
<div class="Stylebl-bodytext">
<br /></div>
<div class="Stylebl-subbab">
4.10 Perbedaan Dasar Antara Korelasi dan Kausalitas</div>
<div class="Stylebl-bodytext">
Ada perbedaan mendasar antara korelasi dan
kausalitas. Jika kedua variabel dikatakan berkorelasi, maka kita tergoda untuk
mengatakan bahwa variabel yang satu mempengaruhi variabel yang lain atau dengan
kata lain terdapat hubungan kausalitas. Kenyataannya belum tentu. Hubungan
kausalitas terjadi jika variabel X mempengaruhi Y. Jika kedua variabel
diperlakukan secara simetris (nilai pengukuran tetap sama seandainya peranan
variabel-variabel tersebut ditukar)<span style="mso-spacerun: yes;">  </span>maka
meski kedua variabel berkorelasi tidak dapat dikatakan mempunyai hubungan
kausalitas. Dengan demikian, jika terdapat dua variabel yang berkorelasi, tidak
harus terdapat hubungan kausalitas. </div>
<div class="Stylebl-bodytext">
Terdapat dictum yang mengatakan “<i style="mso-bidi-font-style: normal;">correlation does not imply causation</i>”. Artinya korelasi tidak dapat
digunakan secara valid untuk melihat<span style="mso-spacerun: yes;"> 
</span>adanya hubungan kausalitas dalam variabel-variabel. Dalam korelasi
aspek-aspek yang melandasi terdapatnya hubungan antar variabel mungkin tidak
diketahui atau tidak langsung. Oleh karena itu dengan menetapkan korelasi dalam
hubungannya dengan variabel-variabel yang diteliti tidak akan memberikan
persyaratan yang memadai untuk menetapkan hubungan kausalitas kedalam
variabel-variabel<span style="mso-spacerun: yes;">  </span>tersebut. Sekalipun
demikian bukan berarti bahwa korelasi tidak dapat digunakan sebagai indikasi
adanya hubungan kausalitas antar variabel. Korelasi dapat digunakan sebagai
salah satu bukti adanya kemungkinan terdapatnya hubungan kausalitas tetapi
tidak dapat memberikan indikasi hubungan kausalitas seperti apa jika memang itu
terjadi dalam variabel-variabel yang diteliti, misalnya model <i style="mso-bidi-font-style: normal;">recursive</i>, dimana X mempengaruhi Y atau <i style="mso-bidi-font-style: normal;">non-recursive</i>, misalnya X mempengaruhi Y
dan Y mempengaruhi X. Dengan untuk mengidentifikasi hubungan kausalitas tidak
dapat begitu saja dilihat dengan kaca mata korelasi tetapi sebaiknya
menggunakan model-model yang lebih tepat, misalnya regresi, analisis jalur atau
<i style="mso-bidi-font-style: normal;">structural equation modeling.</i></div>
<div class="Stylebl-bodytext">
<br /></div>
<div class="Stylebl-subbab">
4.11 Kisaran Korelasi</div>
<div class="Stylebl-bodytext">
Kisaran (<i style="mso-bidi-font-style: normal;">range</i>)
korelasi mulai dari 0 sampai dengan 1. Korelasi dapat positif<span style="mso-spacerun: yes;">  </span>dan dapat pula negatif. </div>
<div class="Stylebl-bodytext">
<b style="mso-bidi-font-weight: normal;">Korelasi Sama
Dengan Nol</b></div>
<div class="Stylebl-bodytext">
Korelasi sama dengan 0 mempunyai arti tidak ada
hubungan antara dua variabel. Jika dilihat dari sebaran data, maka gambarnya
akan seperti terlihat di bawah ini:</div>
<div class="Stylebl-bodytext">
<br /></div>
<div class="Stylebl-bodytext">
<span style="mso-tab-count: 4;">                                                </span><img height="187" src="http://www.jonathansarwono.info/korelasi/korelasi_files/image010.jpg" width="268" /></div>
<div class="gambar">
Gambar 4.1 Korelasi dimana r = 0</div>
<div class="Stylebl-bodytext">
<br /></div>
<div class="Stylebl-bodytext">
<br /></div>
<div class="Stylebl-bodytext">
<b style="mso-bidi-font-weight: normal;">Korelasi Sama
Dengan Satu</b></div>
<div class="Stylebl-bodytext">
Korelasi sama dengan + 1 artinya kedua variabel
mempunyai hubungan linier sempurna (membentuk garis lurus) positif. Korelasi
sempurna seperti ini mempunyai makna jika nilai X naik, maka Y juga naik
seperti pada gambar yang tertera di bawah ini:</div>
<div class="Stylebl-bodytext">
<br /></div>
<div class="Stylebl-bodytext">
<span style="mso-tab-count: 3;">                                    </span><img height="222" src="http://www.jonathansarwono.info/korelasi/korelasi_files/image012.jpg" width="297" /></div>
<div class="gambar">
<span style="mso-tab-count: 4;">                                          </span>Gambar
4.2 Korelasi dimana r = + 1</div>
<div class="Stylebl-bodytext">
<b style="mso-bidi-font-weight: normal;">Korelasi Sama
Dengan Minus Satu</b></div>
<div class="Stylebl-bodytext">
Korelasi sama dengan -1 artinya kedua variabel
mempunyai hubungan linier sempurna (membentuk garis lurus) negatif. Korelasi
sempurna seperti ini mempunyai makna jika nilai X naik, maka Y turun dan
sebaliknya seperti pada gambar yang tertera di bawah ini:</div>
<div class="Stylebl-bodytext">
<img height="220" src="http://www.jonathansarwono.info/korelasi/korelasi_files/image014.jpg" width="322" /></div>
<div class="gambar">
Gambar 4.3 Korelasi dimana r = - 1</div>
<div class="Stylebl-subbab">
4.12 Korelasi Pearson</div>
<div class="sub-sub-bab">
4.12.1 Pengertian</div>
<div class="Stylebl-bodytext">
Korelasi Pearson Product Moment, yang merupakan
pengukuran parametrik,<span style="mso-spacerun: yes;">  </span>akan menghasilkan
koefesien korelasi yang berfungsi untuk mengukur kekuatan hubungan linier
antara dua variable. Jika hubungan dua variable tidak linier, maka koefesien
korelasi Pearson tersebut tidak mencerminkan kekuatan hubungan dua variable
yang sedang diteliti; meski kedua variable mempunyai hubungan kuat. Simbol
untuk korelasi Pearson adalah "<span class="mi11">p</span>" jika diukur
dalam<span style="mso-spacerun: yes;">  </span>populasi dan "<span class="mi11">r</span>" jika diukur dalam<span style="mso-spacerun: yes;"> 
</span>sampel. Korelasi Pearson mempunyai jarak antara -1 sampai dengan + 1.
Jika koefesien korelasi adalah -1, maka kedua variable yang diteliti mempunyai
hubungan linier sempurna negatif. Jika koefesien korelasi adalah +1, maka kedua
variable yang diteliti mempunyai hubungan linier sempurna positif. Jika koefesien
korelasi menunjukkan angka 0, maka tidak terdapat hubungan antara dua variable
yang dikaji. Jika hubungan dua variable linier sempurna, maka sebaran data<span style="mso-spacerun: yes;">  </span>tersebut akan membentuk garis lurus.
Sekalipun demikian pada kenyataannya kita akan sulit menemukan data yang dapat
membentuk garis linier sempurna. </div>
<div class="Stylebl-bodytext">
Data yang digunakan dalam Korelasi Pearson sebaiknya
memenuhi persyaratan, diantaranya ialah: a) Berskala interval / rasio, b)
Variabel X dan Y harus bersifat independen satu dengan lainnya, c) Variabel
harus kuantitatif simetris. Asumsi dalam Korelasi Pearson, diantaranya ialah:
a) Terdapat hubungan linier antara X dan Y, b)Data berdistribusi normal, c)
Variabel X dan Y simetris. Variabel X tidak berfungsi sebagai variabel
bebas<span style="mso-spacerun: yes;">  </span>dan Y sebagai variable tergantung,
d)Sampling representative, c)Varian kedua variable sama</div>
<div class="sub-sub-bab">
4.12.2 Prosedur Korelasi Pearson</div>
<div class="Stylebl-bodytext">
Pada kasus ini kita akan melihat hubungan antara
variabel jumlah kunjungan ke titik layanan penyelenggara telpon selular X
dengan tingkat kepuasan. Untuk melihat hubungan tersebut kita membuat
langkah-langkah seperti di bawah ini:</div>
<div class="Stylebl-bodytext">
Pertama: siapkan data </div>
<div class="Stylebl-bodytext">
<img height="279" src="http://www.jonathansarwono.info/korelasi/korelasi_files/image016.jpg" width="172" /><span style="mso-spacerun: yes;"> </span></div>
<div class="Stylebl-bodytext">
Kedua: membuat desain variabelnya</div>
<div class="Stylebl-bodytext">
<img height="77" src="http://www.jonathansarwono.info/korelasi/korelasi_files/image018.jpg" width="573" /></div>
<div class="Stylebl-bodytext">
Ketiga : memasukkan data mulai nomor 1 sampai 11
seperti di bawah ini</div>
<div class="Stylebl-bodytext">
<img height="117" src="http://www.jonathansarwono.info/korelasi/korelasi_files/image020.jpg" width="156" /></div>
<div class="Stylebl-bodytext">
Keempat: melakukan prosedur analisis seperti di bawah
ini:</div>
<div class="Stylebl-bodytext" style="margin-left: 36.0pt; mso-list: l0 level1 lfo15; text-indent: -18.0pt;">
<span style="font-family: Symbol; mso-bidi-font-family: Symbol; mso-fareast-font-family: Symbol;"><span style="mso-list: Ignore;">·<span style="font: 7.0pt "Times New Roman";">        
</span></span></span>Analyse>Correlate>Pilih sub menu Bivariate</div>
<div class="Stylebl-bodytext" style="margin-left: 36.0pt; mso-list: l0 level1 lfo15; text-indent: -18.0pt;">
<span style="font-family: Symbol; mso-bidi-font-family: Symbol; mso-fareast-font-family: Symbol;"><span style="mso-list: Ignore;">·<span style="font: 7.0pt "Times New Roman";">        
</span></span></span>Pindahkan variablel kunjungan dan kepuasan ke
kolom Variable</div>
<div class="Stylebl-bodytext" style="margin-left: 36.0pt; mso-list: l0 level1 lfo15; text-indent: -18.0pt;">
<span style="font-family: Symbol; mso-bidi-font-family: Symbol; mso-fareast-font-family: Symbol;"><span style="mso-list: Ignore;">·<span style="font: 7.0pt "Times New Roman";">        
</span></span></span>Correlation Coefficient: pilih Pearson</div>
<div class="Stylebl-bodytext" style="margin-left: 36.0pt; mso-list: l0 level1 lfo15; text-indent: -18.0pt;">
<span style="font-family: Symbol; mso-bidi-font-family: Symbol; mso-fareast-font-family: Symbol;"><span style="mso-list: Ignore;">·<span style="font: 7.0pt "Times New Roman";">        
</span></span></span>Test of Significance: pilih Two Tailed > Cek Flag
significant correlation</div>
<div class="Stylebl-bodytext" style="margin-left: 36.0pt; mso-list: l0 level1 lfo15; text-indent: -18.0pt;">
<span style="font-family: Symbol; mso-bidi-font-family: Symbol; mso-fareast-font-family: Symbol;"><span style="mso-list: Ignore;">·<span style="font: 7.0pt "Times New Roman";">        
</span></span></span>Option: Missing Values, pilihan: Exclude cases
pairwise, tekan Continue </div>
<div class="Stylebl-bodytext" style="margin-left: 36.0pt; mso-list: l0 level1 lfo15; text-indent: -18.0pt;">
<span style="font-family: Symbol; mso-bidi-font-family: Symbol; mso-fareast-font-family: Symbol;"><span style="mso-list: Ignore;">·<span style="font: 7.0pt "Times New Roman";">        
</span></span></span>Klik Ok </div>
<div class="Stylebl-bodytext">
Setelah diproses, maka keluaran (output) hasil
analisis sebagai berikut:</div>
<div class="Stylebl-bodytext">
<img height="156" src="http://www.jonathansarwono.info/korelasi/korelasi_files/image022.jpg" width="413" /></div>
<div class="Stylebl-bodytext">
Kelima: membuat interpretasi</div>
<div class="Stylebl-bodytext">
<span style="font-family: "Times New Roman","serif"; font-size: 12.0pt; mso-bidi-font-family: "Times New Roman"; mso-bidi-theme-font: minor-bidi;">Cara
melakukan interpretasi sebagai berikut:</span></div>
<div class="Stylebl-bodytext">
<span style="font-family: "Times New Roman","serif"; font-size: 12.0pt; mso-bidi-font-family: "Times New Roman"; mso-bidi-theme-font: minor-bidi;">Pertama:
Melihat kekuatan hubungan antara variable produk dan penjualan. Angka
didapatkan dengan membuat tabulasi silang antara Produk dan Penjualan seperti
di bawah ini:</span></div>
<div class="Stylebl-bodytext">
<br /></div>
<div class="Stylebl-bodytext">
<span style="font-family: "Times New Roman","serif"; font-size: 12.0pt; mso-bidi-font-family: "Times New Roman"; mso-bidi-font-weight: bold; mso-bidi-theme-font: minor-bidi;"><img height="151" src="http://www.jonathansarwono.info/korelasi/korelasi_files/image024.jpg" width="386" /></span></div>
<div class="Stylebl-bodytext">
<span style="font-family: "Times New Roman","serif"; font-size: 12.0pt; mso-bidi-font-family: "Times New Roman"; mso-bidi-theme-font: minor-bidi;">Dari
table di atas, terlihat angka koefesien korelasi Pearson sebesar .881**.
Artinya besar korelasi antara variable jumlah kunjungan dan tingkat kepuasan
ialah sebesar 0,881 atau sangat kuat karena mendekati angka 1. Tanda dua
bintang (**) artinya korelasi signifikan pada angka signifikansi sebesar 0,01
dan mempunyai kemungkinan dua arah (2-tailed). (Catatan: Jika tidak ada tanda dua
bintang, maka secara otomatis signifikansinya sebesar 0,05)</span></div>
<div class="Stylebl-bodytext">
<span style="font-family: "Times New Roman","serif"; font-size: 12.0pt; mso-bidi-font-family: "Times New Roman"; mso-bidi-theme-font: minor-bidi;">Kedua:
Melihat signifikansi hubungan kedua variable. Angkanya ialah sebagai berikut:</span></div>
<div class="Stylebl-bodytext">
<br /></div>
<div class="Stylebl-bodytext">
<span style="font-family: "Times New Roman","serif"; font-size: 12.0pt; mso-bidi-font-family: "Times New Roman"; mso-bidi-font-weight: bold; mso-bidi-theme-font: minor-bidi;"><img height="153" src="http://www.jonathansarwono.info/korelasi/korelasi_files/image026.jpg" width="411" /></span></div>
<div class="Stylebl-bodytext">
<span style="font-family: "Times New Roman","serif"; font-size: 12.0pt; mso-bidi-font-family: "Times New Roman"; mso-bidi-font-weight: bold; mso-bidi-theme-font: minor-bidi;">Didasarkan pada kriteria yang ada<span style="mso-spacerun: yes;">  </span>Hubungan kedua variable signifikan karena
angka signifikansi sebesar 0,000 < 0,001. </span><span style="font-family: "Times New Roman","serif"; font-size: 12.0pt; mso-bidi-font-family: "Times New Roman"; mso-bidi-theme-font: minor-bidi;">(Jika tidak ada tanda dua bintang, maka secara
otomatis signifikansinya sebesar 0,05). Hubungan kedua variable mempunyai dua
arah (2-tailed), yaitu dapat searah dan tidak searah.</span></div>
<div class="Stylebl-bodytext">
<span style="font-family: "Times New Roman","serif"; font-size: 12.0pt; mso-bidi-font-family: "Times New Roman"; mso-bidi-theme-font: minor-bidi;">Ketiga:
Melihat arah korelasi antara dua variable. Arah korelasi dilihat dari angka
koefesien korelasi hasilnya positif atau negatif. Karena angka koefesien
korelasi hasilnya positif, yaitu 0,881; maka korelasi kedua variable bersifat
searah. Maksudnya jika nilai jumlah kunjungan tinggi, maka nilai tingkat
kepuasan akan tinggi pula. </span></div>
<div class="Stylebl-bodytext">
<span style="font-family: "Times New Roman","serif"; font-size: 12.0pt; mso-bidi-font-family: "Times New Roman"; mso-bidi-theme-font: minor-bidi;">Kesimpulannya:
Korelasi antara variable jumlah kunjungan dan tingkat kepuasan sangat kuat,
signifikan dan searah.</span></div>
<div class="Stylebl-bodytext">
<br /></div>
<div class="Stylebl-bodytext">
<br /></div>
<div class="Stylebl-subbab">
4.13 Korelasi Spearman</div>
<div class="sub-sub-bab">
4.13.1 Pengertian </div>
<div class="Stylebl-bodytext">
Korelasi Spearman merupakan pengukuran
non-parametrik. Koefesien korelasi ini mempuyai simbol r<span style="mso-spacerun: yes;">   </span>(rho). Pengukuran dengan menggunakan
koefesien korelasi Spearman digunakan untuk menilai adanya seberapa baik fungsi
monotonik (suatu fungsi yang sesuai perintah) arbitrer<span style="mso-spacerun: yes;">  </span>digunakan untuk menggambarkan hubungan dua
variabel dengan tanpa membuat asumsi distribusi frekuensi dari
variabel-variabel yang diteliti. Nilai koefesien korelasi dan kriteria
penilaian kekuatan hubungan dua variabel sama dengan yang digunakan dalam
korelasi Pearson. Penghitungan dilakukan dengan cara yang sama dengan korelasi
Pearson, perbedaan terletak pada pengubahan data kedalam bentuk ranking sebelum
dihitung koefesien korelasinya. Itulah sebabnya korelasi ini disebut sebagai
Korelasi Rank Spearman</div>
<div class="sub-sub-bab">
4.13.2 Syarat dan Asumsi Penggunaan Korelasi Rank Spearman</div>
<div class="Stylebl-bodytext">
Data yang digunakan untuk korelasi Spearman harus
berskala ordinal. Berbeda dengan Korelasi Pearson, Korelasi Spearman tidak
memerlukan asumsi adanya hubungan linier dalam variable-variabel<span style="mso-spacerun: yes;">  </span>yang diukur dan tidak perlu menggunakan data
berskala interval, tetapi cukup dengan menggunakan data berskala ordinal.
Asumsi yang digunakan dalam korelasi ini ialah<span style="mso-spacerun: yes;"> 
</span>tingkatan (rank) berikutnya harus menunjukkan posisi jarak yang sama
pada variable-variabel yang diukur. Jika menggunakan skala Likert, maka jarak
skala yang digunakan harus sama. Juga, data tidak harus berdistribusi normal.</div>
<div class="sub-sub-bab">
4.13.3 Prosedur Korelasi Spearman</div>
<div class="Stylebl-bodytext">
Pada kasus ini kita akan melihat hubungan antara
variabel sikap terhadap pekerjaan dengan kinerja. Untuk melihat hubungan
tersebut kita membuat langkah-langkah seperti di bawah ini:</div>
<div class="Stylebl-bodytext">
Pertama: siapkan data </div>
<div class="Stylebl-bodytext">
<img height="370" src="http://www.jonathansarwono.info/korelasi/korelasi_files/image028.jpg" width="130" /><span style="mso-spacerun: yes;"> </span></div>
<div class="Stylebl-bodytext">
Kedua: membuat desain variabelnya</div>
<div class="Stylebl-bodytext">
<img height="92" src="http://www.jonathansarwono.info/korelasi/korelasi_files/image030.jpg" width="532" /></div>
<div class="Stylebl-bodytext">
* Berilah Values dengan ketentuan sebagai berikut:
sikap sangat negatif beri kode 1, negatif beri kode 2, netral beri kode 3,
positif beri kode 4 dan sangat positif beri kode 5</div>
<div class="Stylebl-bodytext">
** Berilah Values dengan ketentuan sebagai berikut:
sikap sangat rendah beri kode 1, rendah beri kode 2, cukup beri kode 3, tinggi
beri kode 4 dan sangat tinggi beri kode 5</div>
<div class="Stylebl-bodytext">
Ketiga : memasukkan data mulai nomor 1 sampai 30
seperti di bawah ini</div>
<div class="Stylebl-bodytext">
<img height="122" src="http://www.jonathansarwono.info/korelasi/korelasi_files/image032.jpg" width="120" /></div>
<div class="Stylebl-bodytext">
Keempat: melakukan prosedur analisis seperti di bawah
ini:</div>
<div class="Stylebl-bodytext" style="margin-left: 36.0pt; mso-list: l5 level1 lfo16; text-indent: -18.0pt;">
<span style="font-family: Symbol; mso-bidi-font-family: Symbol; mso-fareast-font-family: Symbol;"><span style="mso-list: Ignore;">·<span style="font: 7.0pt "Times New Roman";">        
</span></span></span>Analyse>Correlate>Pilih sub menu Bivariate</div>
<div class="Stylebl-bodytext" style="margin-left: 36.0pt; mso-list: l5 level1 lfo16; text-indent: -18.0pt;">
<span style="font-family: Symbol; mso-bidi-font-family: Symbol; mso-fareast-font-family: Symbol;"><span style="mso-list: Ignore;">·<span style="font: 7.0pt "Times New Roman";">        
</span></span></span>Pindahkan variablel sikap dan kinerja ke kolom Variable</div>
<div class="Stylebl-bodytext" style="margin-left: 36.0pt; mso-list: l5 level1 lfo16; text-indent: -18.0pt;">
<span style="font-family: Symbol; mso-bidi-font-family: Symbol; mso-fareast-font-family: Symbol;"><span style="mso-list: Ignore;">·<span style="font: 7.0pt "Times New Roman";">        
</span></span></span>Correlation Coefficient: pilih Spearman</div>
<div class="Stylebl-bodytext" style="margin-left: 36.0pt; mso-list: l5 level1 lfo16; text-indent: -18.0pt;">
<span style="font-family: Symbol; mso-bidi-font-family: Symbol; mso-fareast-font-family: Symbol;"><span style="mso-list: Ignore;">·<span style="font: 7.0pt "Times New Roman";">        
</span></span></span>Test of Significance: pilih Two Tailed > Cek Flag
significant correlation</div>
<div class="Stylebl-bodytext" style="margin-left: 36.0pt; mso-list: l5 level1 lfo16; text-indent: -18.0pt;">
<span style="font-family: Symbol; mso-bidi-font-family: Symbol; mso-fareast-font-family: Symbol;"><span style="mso-list: Ignore;">·<span style="font: 7.0pt "Times New Roman";">        
</span></span></span>Option: Missing Values, pilihan: Exclude cases
pairwise, tekan Continue > Klik Ok </div>
<div class="Stylebl-bodytext">
Setelah diproses, maka keluaran (output) hasil
analisis sebagai berikut:</div>
<div class="Stylebl-bodytext">
<img height="149" src="http://www.jonathansarwono.info/korelasi/korelasi_files/image034.jpg" width="427" /></div>
<div class="Stylebl-bodytext">
Kelima: menginterpretasi hasil</div>
<div class="Stylebl-bodytext">
<span style="font-family: "Times New Roman","serif"; font-size: 12.0pt; mso-bidi-font-family: "Times New Roman"; mso-bidi-theme-font: minor-bidi;">Cara
melakukan interpretasi sebagai berikut:</span></div>
<div class="Stylebl-bodytext">
<span style="font-family: "Times New Roman","serif"; font-size: 12.0pt; mso-bidi-font-family: "Times New Roman"; mso-bidi-theme-font: minor-bidi;">Pertama:
Melihat kekuatan hubungan antara variable sikap terhadap pekerjaan dengan kinerja
pegawai. Angka didapatkan dengan membuat tabulasi silang antara kedua variabel
tersebut seperti di bawah ini:</span></div>
<div class="Stylebl-bodytext">
<img height="149" src="http://www.jonathansarwono.info/korelasi/korelasi_files/image035.jpg" width="427" /><span style="font-family: "Times New Roman","serif"; font-size: 12.0pt; mso-bidi-font-family: "Times New Roman"; mso-bidi-font-weight: bold; mso-bidi-theme-font: minor-bidi;"></span></div>
<div class="Stylebl-bodytext">
<br /></div>
<div class="Stylebl-bodytext">
<span style="font-family: "Times New Roman","serif"; font-size: 12.0pt; mso-bidi-font-family: "Times New Roman"; mso-bidi-theme-font: minor-bidi;">Dari
table di atas, terlihat angka koefesien korelasi Spearman sebesar .329. Artinya
besar korelasi antara variable variable sikap terhadap pekerjaan dengan kinerja
pegawai ialah sebesar 0,329 atau cukup kuat. Korelasi mempunyai kemungkinan dua
arah (2-tailed). </span></div>
<div class="Stylebl-bodytext">
<span style="font-family: "Times New Roman","serif"; font-size: 12.0pt; mso-bidi-font-family: "Times New Roman"; mso-bidi-theme-font: minor-bidi;">Kedua:
Melihat signifikansi hubungan kedua variable. Angkanya ialah sebagai berikut:</span></div>
<div class="Stylebl-bodytext">
<img height="149" src="http://www.jonathansarwono.info/korelasi/korelasi_files/image036.jpg" width="427" /><span style="font-family: "Times New Roman","serif"; font-size: 12.0pt; mso-bidi-font-family: "Times New Roman"; mso-bidi-font-weight: bold; mso-bidi-theme-font: minor-bidi;"></span></div>
<div class="Stylebl-bodytext">
<br /></div>
<div class="Stylebl-bodytext">
<span style="font-family: "Times New Roman","serif"; font-size: 12.0pt; mso-bidi-font-family: "Times New Roman"; mso-bidi-font-weight: bold; mso-bidi-theme-font: minor-bidi;">Didasarkan pada kriteria yang ada<span style="mso-spacerun: yes;">  </span>hubungan kedua variable tidak signifikan
karena angka signifikansi sebesar 0,076 > 0,05. </span><span style="font-family: "Times New Roman","serif"; font-size: 12.0pt; mso-bidi-font-family: "Times New Roman"; mso-bidi-theme-font: minor-bidi;">(Jika tidak ada tanda dua
bintang, maka secara otomatis signifikansinya sebesar 0,05). Hubungan kedua
variable mempunyai dua arah (2-tailed), yaitu dapat searah dan tidak searah.</span></div>
<div class="Stylebl-bodytext">
<span style="font-family: "Times New Roman","serif"; font-size: 12.0pt; mso-bidi-font-family: "Times New Roman"; mso-bidi-theme-font: minor-bidi;">Ketiga:
Melihat arah korelasi antara dua variable. Arah korelasi dilihat dari angka
koefesien korelasi hasilnya positif atau negatif. Karena angka koefesien
korelasi hasilnya positif, yaitu 0,329; maka korelasi kedua variable bersifat
searah. Maksudnya jika sikap terhadap pekerjaan positif (4), maka kinerja akan
tinggi (4). </span></div>
<div class="Stylebl-bodytext">
<span style="font-family: "Times New Roman","serif"; font-size: 12.0pt; mso-bidi-font-family: "Times New Roman"; mso-bidi-theme-font: minor-bidi;">Kesimpulannya:
Korelasi antara variable variable sikap terhadap pekerjaan dengan kinerja
pegawai cukup kuat, tidak signifikan dan searah.</span></div>
<div class="Stylebl-subbab">
4.14 Korelasi Kendall’s Tau</div>
<div class="sub-sub-bab">
4.14.1 Pengertian <span class="apple-style-span"><span style="background: white; font-family: "Korinna","serif"; font-size: 10.0pt; font-weight: normal; mso-bidi-font-family: Arial;"></span></span></div>
<div class="Stylebl-bodytext">
<span class="apple-style-span"><span style="background: white; mso-bidi-font-family: Arial;">Korelasi Kendall’s Tau digunakan untuk mengukur
kekuatan hubungan dua variabel. Korelasi ini sama dengan Korelasi Sperman yang
dikategorikan sebagai statistik non-parametrik. Data yang digunakan berskala
ordinal dan tidak harus berdistribusi normal.</span></span></div>
<div class="Stylebl-bodytext">
<br /></div>
<div class="sub-sub-bab">
4.14.2 Prosedur Korelasi Kendall’s Tau</div>
<div class="Stylebl-bodytext">
<br /></div>
<div class="Stylebl-bodytext">
Pada kasus ini kita akan melihat hubungan antara
variabel sikap terhadap pekerjaan dengan kinerja. Untuk melihat hubungan
tersebut kita membuat langkah-langkah seperti di bawah ini:</div>
<div class="Stylebl-bodytext">
Pertama: siapkan data </div>
<div class="Stylebl-bodytext">
<img height="406" src="http://www.jonathansarwono.info/korelasi/korelasi_files/image038.jpg" width="143" /></div>
<div class="Stylebl-bodytext">
Kedua: membuat desain variabelnya</div>
<div class="Stylebl-bodytext">
<img height="112" src="http://www.jonathansarwono.info/korelasi/korelasi_files/image040.jpg" width="563" /></div>
<div class="Stylebl-bodytext">
Ketiga : memasukkan data mulai nomor 1 sampai 30
seperti di bawah ini</div>
<div class="Stylebl-bodytext">
<img height="135" src="http://www.jonathansarwono.info/korelasi/korelasi_files/image042.jpg" width="151" /></div>
<div class="Stylebl-bodytext">
Keempat: melakukan analisis dengan prosedur sebagai
berikut:</div>
<div class="Stylebl-bodytext" style="margin-left: 36.0pt; mso-list: l10 level1 lfo17; text-indent: -18.0pt;">
<span style="font-family: Symbol; mso-bidi-font-family: Symbol; mso-fareast-font-family: Symbol;"><span style="mso-list: Ignore;">·<span style="font: 7.0pt "Times New Roman";">        
</span></span></span>Analyse>Correlate>Pilih sub menu Bivariate</div>
<div class="Stylebl-bodytext" style="margin-left: 36.0pt; mso-list: l10 level1 lfo17; text-indent: -18.0pt;">
<span style="font-family: Symbol; mso-bidi-font-family: Symbol; mso-fareast-font-family: Symbol;"><span style="mso-list: Ignore;">·<span style="font: 7.0pt "Times New Roman";">        
</span></span></span>Pindahkan variablel harga dan membeli ke kolom Variable</div>
<div class="Stylebl-bodytext" style="margin-left: 36.0pt; mso-list: l10 level1 lfo17; text-indent: -18.0pt;">
<span style="font-family: Symbol; mso-bidi-font-family: Symbol; mso-fareast-font-family: Symbol;"><span style="mso-list: Ignore;">·<span style="font: 7.0pt "Times New Roman";">        
</span></span></span>Correlation Coefficient: pilih Kendall’s Tau</div>
<div class="Stylebl-bodytext" style="margin-left: 36.0pt; mso-list: l10 level1 lfo17; text-indent: -18.0pt;">
<span style="font-family: Symbol; mso-bidi-font-family: Symbol; mso-fareast-font-family: Symbol;"><span style="mso-list: Ignore;">·<span style="font: 7.0pt "Times New Roman";">        
</span></span></span>Test of Significance: pilih Two Tailed > Cek Flag
significant correlation</div>
<div class="Stylebl-bodytext" style="margin-left: 36.0pt; mso-list: l10 level1 lfo17; text-indent: -18.0pt;">
<span style="font-family: Symbol; mso-bidi-font-family: Symbol; mso-fareast-font-family: Symbol;"><span style="mso-list: Ignore;">·<span style="font: 7.0pt "Times New Roman";">        
</span></span></span>Option: Missing Values, pilihan: Exclude cases
pairwise, tekan Continue</div>
<div class="Stylebl-bodytext" style="margin-left: 36.0pt; mso-list: l10 level1 lfo17; text-indent: -18.0pt;">
<span style="font-family: Symbol; mso-bidi-font-family: Symbol; mso-fareast-font-family: Symbol;"><span style="mso-list: Ignore;">·<span style="font: 7.0pt "Times New Roman";">        
</span></span></span>Klik Ok </div>
<div class="Stylebl-bodytext">
Setelah diproses, maka keluaran (output) hasil
analisis sebagai berikut:</div>
<div class="Stylebl-bodytext">
<br /></div>
<div class="Stylebl-bodytext">
<br /></div>
<div class="Stylebl-bodytext">
<img height="199" src="http://www.jonathansarwono.info/korelasi/korelasi_files/image044.jpg" width="391" /></div>
<div class="Stylebl-bodytext">
Kelima: membuat interpretasi</div>
<div class="Stylebl-bodytext">
<span style="font-family: "Times New Roman","serif"; font-size: 12.0pt; mso-bidi-font-family: "Times New Roman"; mso-bidi-theme-font: minor-bidi;">Cara
melakukan interpretasi sebagai berikut:</span></div>
<div class="Stylebl-bodytext">
<span style="font-family: "Times New Roman","serif"; font-size: 12.0pt; mso-bidi-font-family: "Times New Roman"; mso-bidi-theme-font: minor-bidi;">Pertama:
Melihat kekuatan hubungan antara variable sikap terhadap harga dan keputusan
membeli. Angka didapatkan dengan membuat tabulasi silang antara variable sikap
terhadap harga dan keputusan membeli seperti di bawah ini:</span></div>
<div class="Stylebl-bodytext">
<img height="199" src="http://www.jonathansarwono.info/korelasi/korelasi_files/image045.jpg" width="391" /><span style="font-family: "Times New Roman","serif"; font-size: 12.0pt; mso-bidi-font-family: "Times New Roman"; mso-bidi-font-weight: bold; mso-bidi-theme-font: minor-bidi;"></span></div>
<div class="Stylebl-bodytext">
<span style="font-family: "Times New Roman","serif"; font-size: 12.0pt; mso-bidi-font-family: "Times New Roman"; mso-bidi-theme-font: minor-bidi;">Dari
table di atas, terlihat angka koefesien korelasi Pearson sebesar .459**.
Artinya besar korelasi antara variable jumlah kunjungan dan tingkat kepuasan
ialah sebesar 0,459 atau cukup kuat. Tanda dua bintang (**) artinya korelasi
signifikan pada angka signifikansi sebesar 0,01 dan mempunyai kemungkinan dua
arah (2-tailed). (Catatan: Jika tidak ada tanda dua bintang, maka secara
otomatis signifikansinya sebesar 0,05)</span></div>
<div class="Stylebl-bodytext">
<span style="font-family: "Times New Roman","serif"; font-size: 12.0pt; mso-bidi-font-family: "Times New Roman"; mso-bidi-theme-font: minor-bidi;">Kedua:
Melihat signifikansi hubungan kedua variable. Angkanya ialah sebagai berikut:</span></div>
<div class="Stylebl-bodytext">
<img height="199" src="http://www.jonathansarwono.info/korelasi/korelasi_files/image046.jpg" width="391" /><span style="font-family: "Times New Roman","serif"; font-size: 12.0pt; mso-bidi-font-family: "Times New Roman"; mso-bidi-font-weight: bold; mso-bidi-theme-font: minor-bidi;"></span></div>
<div class="Stylebl-bodytext">
<span style="font-family: "Times New Roman","serif"; font-size: 12.0pt; mso-bidi-font-family: "Times New Roman"; mso-bidi-font-weight: bold; mso-bidi-theme-font: minor-bidi;">Didasarkan pada kriteria yang ada<span style="mso-spacerun: yes;">  </span>Hubungan kedua variable signifikan karena angka
signifikansi sebesar 0,006 < 0,001. </span><span style="font-family: "Times New Roman","serif"; font-size: 12.0pt; mso-bidi-font-family: "Times New Roman"; mso-bidi-theme-font: minor-bidi;">(Jika tidak ada tanda dua bintang, maka secara
otomatis signifikansinya sebesar 0,05). Hubungan kedua variable mempunyai dua
arah (2-tailed), yaitu dapat searah dan tidak searah.</span></div>
<div class="Stylebl-bodytext">
<span style="font-family: "Times New Roman","serif"; font-size: 12.0pt; mso-bidi-font-family: "Times New Roman"; mso-bidi-theme-font: minor-bidi;">Ketiga:
Melihat arah korelasi antara dua variable. Arah korelasi dilihat dari angka
koefesien korelasi hasilnya positif atau negatif. Karena angka koefesien
korelasi hasilnya positif, yaitu 0,459; maka korelasi kedua variable bersifat
searah. Maksudnya jika sikap terhadap harga tinggi, maka keputusan membeli akan
tinggi pula. </span></div>
<div class="Stylebl-bodytext">
<span style="font-family: "Times New Roman","serif"; font-size: 12.0pt; mso-bidi-font-family: "Times New Roman"; mso-bidi-theme-font: minor-bidi;">Kesimpulannya:
Korelasi antara variable sikap terhadap harga dan keputusan membeli cukup kuat,
signifikan dan searah.</span></div>
<div class="Stylebl-bodytext">
<br /></div>
<div class="Stylebl-subbab">
4.15 Korelasi Parsial</div>
<div class="sub-sub-bab">
4.15.1 Pengertian </div>
<div class="Stylebl-bodytext">
Korelasi partial merupakan korelasi antara dua
variabel ketika pengaruh dari satu atau lebih variabel yang berhubungan yang
berperan sebagai variabel ketiga dikendalikan atau diparsialkan. Tujuannya
ialah untuk memperoleh varian unik dalam hubungan antara kedua variabel yang
dikorelasikan dan menghilangkan varian variabel ketiga yang dapat berpengaruh terhadap
hubungan kedua variabel tersebut. Variabel yang diteliti harus kontinus dan
berskala interval. Hubungan antar variabel bersifat linier dan data harus
berdistribusi normal. Korelasi partial hanya digunakan jika variabel ketiga
mempunyai keterkaitan dengan salah satu variabel yang kita korelasikan. </div>
<div class="Stylebl-bodytext">
<br /></div>
<div class="sub-sub-bab">
4.15.2 Prosedur Korelasi Parsial</div>
<div class="Stylebl-bodytext">
Pada kasus ini kita akan melihat hubungan antara
variabel kunjungan terhadap titik layanan pada penyelenggara telepon selular X
dengan tingkat kepuasan saat mendapatkan layanan dengan mengontrol variabel
tanggapan yang diberikan oleh pihak pegawai titik layanan. Untuk melihat
hubungan tersebut kita membuat langkah-langkah seperti di bawah ini:</div>
<div class="Stylebl-bodytext">
Pertama: siapkan data </div>
<div class="Stylebl-bodytext">
<img height="278" src="http://www.jonathansarwono.info/korelasi/korelasi_files/image048.jpg" width="190" /></div>
<div class="Stylebl-bodytext">
Kedua: membuat desain variabelnya</div>
<div class="Stylebl-bodytext">
<img height="131" src="http://www.jonathansarwono.info/korelasi/korelasi_files/image050.jpg" width="489" /></div>
<div class="Stylebl-bodytext">
Ketiga : memasukkan data mulai nomor 1 sampai 11
seperti di bawah ini</div>
<div class="Stylebl-bodytext">
<img height="129" src="http://www.jonathansarwono.info/korelasi/korelasi_files/image052.jpg" width="201" /></div>
<div class="Stylebl-bodytext">
Keempat: melakukan analisis dengan prosedur sebagai
berikut:</div>
<div class="Stylebl-bodytext">
Untuk melakukan analisis lakukankanlah
langkah-langkah sebagai berikut:</div>
<div class="Stylebl-bodytext" style="margin-left: 36.0pt; mso-list: l12 level1 lfo18; text-indent: -18.0pt;">
<span style="font-family: Symbol; mso-bidi-font-family: Symbol; mso-fareast-font-family: Symbol;"><span style="mso-list: Ignore;">·<span style="font: 7.0pt "Times New Roman";">        
</span></span></span>Analyse > Correlate >Partial</div>
<div class="Stylebl-bodytext" style="margin-left: 36.0pt; mso-list: l12 level1 lfo18; text-indent: -18.0pt;">
<span style="font-family: Symbol; mso-bidi-font-family: Symbol; mso-fareast-font-family: Symbol;"><span style="mso-list: Ignore;">·<span style="font: 7.0pt "Times New Roman";">        
</span></span></span>Pindahkan variabel <span style="mso-bidi-font-weight: bold;">kunjungan</span> dan <span style="mso-bidi-font-weight: bold;">kepuasan</span><span style="mso-spacerun: yes;">  </span>ke kolom Variable</div>
<div class="Stylebl-bodytext" style="margin-left: 36.0pt; mso-list: l12 level1 lfo18; text-indent: -18.0pt;">
<span style="font-family: Symbol; mso-bidi-font-family: Symbol; mso-fareast-font-family: Symbol;"><span style="mso-list: Ignore;">·<span style="font: 7.0pt "Times New Roman";">        
</span></span></span>Pindahkan variabel <span style="mso-bidi-font-weight: bold;">tanggapan</span> ke kolom Controlling For</div>
<div class="Stylebl-bodytext" style="margin-left: 36.0pt; mso-list: l12 level1 lfo18; text-indent: -18.0pt;">
<span style="font-family: Symbol; mso-bidi-font-family: Symbol; mso-fareast-font-family: Symbol;"><span style="mso-list: Ignore;">·<span style="font: 7.0pt "Times New Roman";">        
</span></span></span>Test of Significance: pilih Two Tailed</div>
<div class="Stylebl-bodytext" style="margin-left: 36.0pt; mso-list: l12 level1 lfo18; text-indent: -18.0pt;">
<span style="font-family: Symbol; mso-bidi-font-family: Symbol; mso-fareast-font-family: Symbol;"><span style="mso-list: Ignore;">·<span style="font: 7.0pt "Times New Roman";">        
</span></span></span>Option: Statistics pilih Zero Order Correlation
dan pada Missing Values, pilih Exclude cases pairwise, tekan Continue</div>
<div class="Stylebl-bodytext" style="margin-left: 36.0pt; mso-list: l12 level1 lfo18; text-indent: -18.0pt;">
<span style="font-family: Symbol; mso-bidi-font-family: Symbol; mso-fareast-font-family: Symbol;"><span style="mso-list: Ignore;">·<span style="font: 7.0pt "Times New Roman";">        
</span></span></span>Klik Ok untuk diproses</div>
<div class="Stylebl-bodytext">
<br /></div>
<div class="Stylebl-bodytext">
Setelah diproses, maka keluaran (output) hasil
analisis sebagai berikut:</div>
<div class="Stylebl-bodytext">
<br /></div>
<div class="Stylebl-bodytext">
<img height="179" src="http://www.jonathansarwono.info/korelasi/korelasi_files/image054.jpg" width="411" /></div>
<div class="Stylebl-bodytext">
<br /></div>
<div class="Stylebl-bodytext">
Kelima: membuat interpretasi</div>
<div class="Stylebl-bodytext">
Interpretasi hasil korelasi partial dapat dilakukan
dengan menggunakan angka-angka pada tabel di bawah ini.</div>
<div class="Stylebl-bodytext">
<img height="179" src="http://www.jonathansarwono.info/korelasi/korelasi_files/image055.jpg" width="411" /></div>
<div class="Stylebl-bodytext">
Korelasi antara variabel jumlah kunjungan dan tingkat
kepuasan sebesar – 0,641. Artinya kedua variabel mempunyai hubungan yang kuat
tetapi tidak searah. Tidak searah maksudnya jika jumlah kunjungan ke titik
layanan yang digunakan oleh pihak penyelenggara untuk menampung keluhan –
keluhan pelanggan tinggi, maka tingkat kepuasan terhadap layanan akan menjadi
rendah. Variabel ketiga tanggapan pelanggan jika tidak dikendalikan akan
berpengaruh terhadap hubungan kedua variabel tersebut karena signifikansi
menunjukkan sebesar 0,046 < 0,05. Artinya kehadiran variabel ketiga bersifat
signifikan oleh karena itu harus kita kendalikan; karena tingkat kepuasan tidak
hanya berhubungan dengan jumlah kunjungan tetapi juga berhubungan dengan
bagaimana pegawai memberikan tanggapan terhadap keluhan pelanggan yang datang
ke titik layanan tersebut. </div>
<div class="Stylebl-subbab">
4.16 Latihan</div>
<div class="Stylebl-bodytext">
Lakukan analisis korelasi antara variabel layanan dan
kepuasan dengan menggunakan data di bawah ini dengan menjawab
pertanyaan-pertanyaan;</div>
<div class="Stylebl-bodytext">
Berapa besar korelasi antara kedua variabel tersebut?</div>
<div class="Stylebl-bodytext">
Apakah hubungan kedua variabel tersebut signifikan?
Lakukan pengujian dengan menggunakan probabilitas / signifikansi sebesar 0,05
dan 0,01</div>
<div class="Stylebl-bodytext">
Bagaimana arah hubungan kedua variabel tersebut dan
jelaskan artinya.</div>
<div class="Stylebl-bodytext">
<br /></div>
<div class="Stylebl-bodytext">
<img height="231" src="http://www.jonathansarwono.info/korelasi/korelasi_files/image057.jpg" width="143" /></div>
<div class="Stylebl-bodytext">
<br /></div>
<div class="Stylebl-bodytext">
<br /></div>
<div class="gambar" style="text-align: justify;">
<br /></div>
</div>
Sumber: http://www.jonathansarwono.info/korelasi/korelasi.htm</div>

Penghitungan dan Penafsiran Korelasi Untuk Melihat Pengaruh atau Hubungan

4.1 Mengenal Korelasi Apa sebenarnya korelasi itu? Korelasi merupakan teknik analisis yang termasuk dalam salah satu teknik penguku...

Baca selengkapnya »

Aysan

How to Use Adaptive Model For Estimating Demand or Supply in the Future

Penghitungan dan Penafsiran Korelasi Untuk Melihat Pengaruh atau Hubungan

Zapin Rentak Betongkat