SPSS Windows Statistik

Senin, 28 Maret 2011

- 4 -

ANALISIS KORELASI PARSIAL

Analisis korelasi parsial (Partial Correlation) digunakan untuk mengetahui hubungan antara dua variabel dimana variabel lainnya yang dianggap berpengaruh dikendalikan atau dibuat tetap (sebagai variabel kontrol). Hal ini dimaksudkan agar hubungan kedua variabel tidak dipengaruhi oleh faktor lain. Nilai korelasi (r) berkisar antara 1 sampai -1, nilai semakin mendekati 1 atau -1 berarti hubungan antara dua variabel semakin kuat, sebaliknya nilai mendekati 0 berarti hubungan antara dua variabel semakin lemah. Nilai positif menunjukkan hubungan searah (X naik maka Y naik) dan nilai negatif menunjukkan hubungan terbalik (X naik maka Y turun). Data yang digunakan biasanya berskala interval atau rasio.

Menurut Sugiyono (2007) pedoman untuk memberikan interpretasi koefisien korelasi sebagai berikut:

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

Koefisien korelasi parsial dapat dicari dengan menggunakan rumus sebagai berikut:

Korelasi antara x₁ dengan y, dimana x₂ sebagai variabel kontrol

r_y.x1x2 =

Keterangan:

x₁ = variabel pertama

y = variabel kedua

x₂ = variabel kontrol

Contoh kasus:

Mengambil contoh kasus pada korelasi sederhana di atas dengan menambahkan satu variabel kontrol. Seorang mahasiswa bernama Ratna melakukan penelitian dengan menggunakan alat ukur skala. Ratna ingin meneliti tentang hubungan antara kecerdasan dengan prestasi belajar jika terdapat faktor tingkat stres pada siswa yang diduga mempengaruhi akan dikendalikan. Dengan ini Ratna membuat 2 variabel yaitu kecerdasan dan prestasi belajar dan 1 variabel kontrol yaitu tingkat stres. Tiap-tiap variabel dibuat beberapa butir pertanyaan dengan menggunakan skala Likert, yaitu angka 1 = Sangat tidak setuju, 2 = Tidak setuju, 3 = Setuju dan 4 = Sangat Setuju. Setelah membagikan skala kepada 15 responden didapatlah skor total item-item yaitu sebagai berikut:

Subjek	Kecerdasan	Prestasi Belajar	Tingkat Stres
1	33	58	25
2	32	52	28
3	21	48	32
4	34	49	27
5	34	52	27
6	35	57	25
7	32	55	30
8	21	50	31
9	21	48	34
10	35	54	28
11	36	56	24
12	21	47	29
13	32	52	32
14	30	50	30
15	35	56	27

Langkah-langkah pada program SPSS 17

1. Masuk program SPSS dengan klik Start >> All Programs >> SPSS Inc >> Statistic 17.0 >> SPSS Statistic 17.0

2. Pada kotak dialog SPSS Statistic 17.0, klik Cancel, hal ini karena ingin membuat data baru. Selanjutnya akan terbuka tampilan halaman SPSS.

3. Klik Variable View, kemudian pada kolom Name baris pertama ketik x1, pada kolom Name pada baris kedua ketik x2, dan pada baris ketiga ketik y. Untuk kolom Decimals, ganti menjadi 0 semua untuk semua variabel. Pada kolom Label, untuk kolom pada baris pertama ketik Kecerdasan, untuk kolom pada baris kedua ketik Tingkat Stres, dan pada baris ketiga ketik Prestasi Belajar. Sedangkan untuk kolom-kolom lainnya boleh dihiraukan (isian default). Hasil pembuatan variabel seperti berikut:

Gambar 11. Hasil pembuatan variabel

4. Buka halaman data view dengan klik Data View, maka didapat kolom variabel x1, x2, dan y. Kemudian ketikkan data sesuai dengan variabelnya. Hasil pengisian data seperti berikut:

Gambar 12. Hasil pengisian data pada SPSS

5. Klik Analyze >> Correlate >> Partial. Selanjutnya akan terbuka kotak dialog Partial Correlations seperti berikut:

Gambar 13. Kotak dialog Partial Correlations

6. Klik variabel Kecerdasan dan masukkan ke kotak Variables, klik variabel Prestasi Belajar dan masukkan ke kotak yang sama (Variables). Kemudian klik variabel Tingkat Stres dan masukkan ke kotak Controlling for.

7. Klik OK, maka hasil output yang didapat adalah sebagai berikut:

Gambar 14. Output Partial Correlations

Dari hasil analisis korelasi parsial (ry.x₁x₂) didapat korelasi antara kecerdasan dengan prestasi belajar dimana tingkat stres dikendalikan (dibuat tetap) adalah 0,514. Hal ini menunjukkan bahwa terjadi hubungan yang sedang atau tidak terlalu kuat antara kecerdasan dengan prestasi belajar jika tingkat stres tetap karena berada pada rentang 0,40 - 0,599. Sedangkan arah hubungan adalah positif karena nilai r positif, artinya semakin tinggi kecerdasan maka semakin meningkatkan prestasi belajar.

Uji Signifikansi Koefisien Korelasi Parsial (Uji t)

Uji signifikansi koefisien korelasi parsial digunakan untuk menguji apakah hubungan yang terjadi itu berlaku untuk populasi (dapat digeneralisasi). Langkah-langkah pengujian sebagai berikut:

1. Menentukan Hipotesis

Ho : Tidak ada hubungan antara kecerdasan dengan prestasi belajar jika tingkat stres tetap

Ha : Ada hubungan antara kecerdasan dengan prestasi belajar jika tingkat stres tetap

2. Menentukan tingkat signifikansi

Pengujian menggunakan uji dua sisi dengan tingkat signifikansi a = 5%. Tingkat signifikansi dalam hal ini berarti kita mengambil risiko salah dalam mengambil keputusan untuk menolak hipotesa yang benar sebanyak-banyaknya 5% (signifikansi 5% atau 0,05 adalah ukuran standar yang sering digunakan dalam penelitian).

3. Menentukan t hitung

Rumus mencari t hitung adalah: (dengan 3 variabel)

t hitung =

Keterangan:

r = Koefisien korelasi parsial

n = Jumlah data atau kasus

Jadi t hitung dapat dicari sebagai berikut:

t hitung =

4. Menentukan t tabel

Tabel distribusi t dicari pada a = 5% : 2 = 2,5% (uji 2 sisi) dengan derajat kebebasan (df) n-2 atau 15-2 = 13. Dengan pengujian 2 sisi (signifikansi = 0,025) hasil diperoleh untuk t tabel sebesar 2,160 (Lihat pada lampiran) atau dapat dicari di Ms Excel dengan cara pada cell kosong ketik =tinv(0.05,13) lalu enter.

5. Kriteria Pengujian

Ho diterima jika -t tabel £ t hitung £ t tabel

Ho ditolak jika -t hitung < -t tabel atau t hitung > t tabel

Berdasar signifikansi:

Ho diterima jika signifikansi > 0,05

Ho ditolak jika signifikansi < 0,05

6. Membandingkan t hitung dengan t tabel dan signifikansi

Nilai t hitung < t tabel (2,076 < 2,160) dan signifikansi (0,060 > 0,05) maka Ho diterima.

7. Gambar

- 2,160 2,076 + 2,160

8. Kesimpulan

Oleh karena nilai t hitung < t tabel (2,076 < 2,160) dan signifikansi (0,060 > 0,05) maka Ho diterima, artinya bahwa tidak ada hubungan secara signifikan antara kecerdasan dengan prestasi belajar jika tingkat stres dibuat tetap. Hal ini dapat berarti terdapat hubungan yang tidak signifikan, artinya hubungan tersebut tidak dapat berlaku untuk populasi yaitu seluruh siswa SMU Negeri 1 Yogyakarta, tetapi hanya berlaku untuk sampel. Jadi dalam kasus ini dapat disimpulkan bahwa kecerdasan tidak berhubungan terhadap prestasi belajar pada siswa SMU Negeri 1 Yogyakarta.