PERAN STATISTIK DALAM PERAN STATISTIK DALAM PENELITIAN KUANTITATIFPENELITIAN KUANTITATIF

JENIS STATISTIKJENIS STATISTIK

PARAMETRIKPARAMETRIK Terikat pada asumsiTerikat pada asumsi Jenis data adalah Jenis data adalah

interval dan ratiointerval dan ratio Umumnya digunakan Umumnya digunakan

untuk sampel besaruntuk sampel besar Data diambil secara Data diambil secara

randomrandom

NON PARAMETRIKNON PARAMETRIK Tidak membutuhkan Tidak membutuhkan

asumsiasumsi Jenis data adalah Jenis data adalah

nominal dan ordinalnominal dan ordinal Umumnya digunakan Umumnya digunakan

untuk sampel kecil untuk sampel kecil (tidak mutlak)(tidak mutlak)

APA ITU ASUMSIAPA ITU ASUMSI

Asumsi adalah kriteria yang harus dipenuhi oleh Asumsi adalah kriteria yang harus dipenuhi oleh suatu data yang telah disepakati sebelumnya. suatu data yang telah disepakati sebelumnya.

Asumsi harus dipenuhi sebelum masuk ke dalam Asumsi harus dipenuhi sebelum masuk ke dalam pengolahan data statistikpengolahan data statistik

JENIS ASUMSIJENIS ASUMSI

NORMALITASNORMALITASDiasumsikan bahwa data terdistribusi secara normal di Diasumsikan bahwa data terdistribusi secara normal di dalam sebaran kurva normalitasdalam sebaran kurva normalitasLogikanya, semua data di muka bumi ini terdiri dari data Logikanya, semua data di muka bumi ini terdiri dari data ekstrim dan data menengah (umum). Jadi di dalam ekstrim dan data menengah (umum). Jadi di dalam kelompok ada orang yang memiliki kecenderungan kelompok ada orang yang memiliki kecenderungan sangat… (tinggi/rendah) dan yang biasa (normalsangat… (tinggi/rendah) dan yang biasa (normalSecara jumlah maka yang ekstrem lebih sedikit daripada Secara jumlah maka yang ekstrem lebih sedikit daripada yang normalyang normal

JENIS ASUMSI (Continued)JENIS ASUMSI (Continued)

HOMOGENITASHOMOGENITASDiasumsikan bahwa data yang diperoleh harus bersifat Diasumsikan bahwa data yang diperoleh harus bersifat homogen, yaitu berbeda dari kelompok yang lainhomogen, yaitu berbeda dari kelompok yang lain

LINEARITASLINEARITASDiasumsikan bahwa dua data yang hendak dilihat Diasumsikan bahwa dua data yang hendak dilihat hubungannya memenuhi asumsi garis linear. Bahwa hubungannya memenuhi asumsi garis linear. Bahwa kenaikan/penurunan nilai variabel X akan diikuti oleh kenaikan/penurunan nilai variabel X akan diikuti oleh kenaikan/penurunan nilai variabel Y kenaikan/penurunan nilai variabel Y

APLIKASI DALAM PENELITIANAPLIKASI DALAM PENELITIAN

NORMALITASNORMALITASUntuk penelitian uji Untuk penelitian uji

perbedaan (komparasi)perbedaan (komparasi)

Misalnya: Uji t dan AnavaMisalnya: Uji t dan Anava

HOMOGENITASHOMOGENITASUntuk penelitian uji Untuk penelitian uji

perbedaan (komparasi)perbedaan (komparasi)

Misalnya: Uji t dan AnavaMisalnya: Uji t dan Anava

LINEARITASLINEARITAS

Untuk penelitian uji Untuk penelitian uji korelasi (hubungan)korelasi (hubungan)

Misalnya: Product Misalnya: Product Moment, Korelasi Moment, Korelasi Parsial dan Regresi Parsial dan Regresi Sederhana/BergandaSederhana/Berganda

T TEST TES Digunakan untuk uji hipotesa komparasiDigunakan untuk uji hipotesa komparasi Tergolong dalam uji Statistik ParametrikTergolong dalam uji Statistik Parametrik Memerlukan uji asumsi homogenitas dan normalitasMemerlukan uji asumsi homogenitas dan normalitas Jenis Data:Jenis Data:

1 Sampel (1 Sampel (one sample t testone sample t test))2 Sampel Independen (2 Sampel Independen ( independent sample t testindependent sample t test))2 Sampel Berhubungan (2 Sampel Berhubungan (paired sample t testpaired sample t test))Lebih dari 2 sampel (Lebih dari 2 sampel (anavaanava))

BEBERAPA PERSYARATANBEBERAPA PERSYARATAN

Variabel dependent harus berbentuk data interval Variabel dependent harus berbentuk data interval atau ratio, sedangkan variabel bebasnya harus atau ratio, sedangkan variabel bebasnya harus berbentuk data nominal atau ordinal (kategori). berbentuk data nominal atau ordinal (kategori). Jika variabel bebas bersifat interval maka harus Jika variabel bebas bersifat interval maka harus dikategorikandikategorikanMisalnya: variabel bebasnya adalah IQ, karena IQ Misalnya: variabel bebasnya adalah IQ, karena IQ berbentuk interval maka harus dirubah menjadi berbentuk interval maka harus dirubah menjadi ordinal/nominal, misalnya IQ TInggi, Sedang dan ordinal/nominal, misalnya IQ TInggi, Sedang dan RendahRendah

BEBERAPA PERSYARATAN (Contd)BEBERAPA PERSYARATAN (Contd)

Untuk memakai uji t maka data variabel tergantung Untuk memakai uji t maka data variabel tergantung (dependent) harus terdistribusi secara normal (Asumsi I) (dependent) harus terdistribusi secara normal (Asumsi I) atau memiliki jumlah subyek (sampel) yang besar. Jika atau memiliki jumlah subyek (sampel) yang besar. Jika tidak anda lebih baik menggunakan Statistik Non tidak anda lebih baik menggunakan Statistik Non ParametrikParametrik

Perbandingan jumlah sampel tidak terlalu berbeda. Perbandingan jumlah sampel tidak terlalu berbeda. Misalnya jika hendak melihat tingkat kecemasan antara pria Misalnya jika hendak melihat tingkat kecemasan antara pria dan wanita, maka perbandingan jumlah pria dan wanita dan wanita, maka perbandingan jumlah pria dan wanita tidak terlalu jauh berbeda atau setidaknya skor keduanya tidak terlalu jauh berbeda atau setidaknya skor keduanya homogen (asumsi II)homogen (asumsi II)

JENIS T TESTJENIS T TEST

One Sample t testOne Sample t testUntuk menguji apakah skor yang kita tentukan Untuk menguji apakah skor yang kita tentukan sendiri memiliki perbedaan secara signifikansendiri memiliki perbedaan secara signifikanMisalnya: Apakah skor IQ saya yang 110 berbeda Misalnya: Apakah skor IQ saya yang 110 berbeda dengan IQ siswa-siswa di kelas saya?dengan IQ siswa-siswa di kelas saya?

JENIS T TEST (Continued)JENIS T TEST (Continued) Between Subject (Sampel Independen)Between Subject (Sampel Independen)

Sampel independen adalah sampel yang didapatkan dari data yang Sampel independen adalah sampel yang didapatkan dari data yang berasal dari subyek yang berbedaberasal dari subyek yang berbedaMisalnya: perbandingan antar jenis kelamin (pria & wanita), tingkat Misalnya: perbandingan antar jenis kelamin (pria & wanita), tingkat pendidikan (SMA & S1), dsb (ingat… hanya antar 2 kelompok)pendidikan (SMA & S1), dsb (ingat… hanya antar 2 kelompok)Contoh Hipotesis:Contoh Hipotesis:Ada perbedaan depresi (dependent) antara laki-laki dan perempuan Ada perbedaan depresi (dependent) antara laki-laki dan perempuan (independent)(independent)Penelitian eksperimen: Ada perbedaan Motivasi (dependent) antara Penelitian eksperimen: Ada perbedaan Motivasi (dependent) antara sebelum training dan sesudah training (dengan melihat perbedaan sebelum training dan sesudah training (dengan melihat perbedaan skor pre dan post test) pada pria dan wanita (independent) skor pre dan post test) pada pria dan wanita (independent)

JENIS T TEST (Continued)JENIS T TEST (Continued)Between Treatment (Sampel Berhubungan)Between Treatment (Sampel Berhubungan)

Sampel berhubungan adalah sampel yang didapatkan dari Sampel berhubungan adalah sampel yang didapatkan dari data yang berasal dari subyek yang samadata yang berasal dari subyek yang samaMisalnya: melihat perbedaan kepuasan kerja pegawai Misalnya: melihat perbedaan kepuasan kerja pegawai (dependent) sebelum dan sesudah gaji dinaikkan (dependent) sebelum dan sesudah gaji dinaikkan (independent)(independent)Dalam eksperimen ada 1 kelompok yang sebelum Dalam eksperimen ada 1 kelompok yang sebelum diberikan perlakuan diberikan pre test kemudian setelah diberikan perlakuan diberikan pre test kemudian setelah perlakuan diberikan post test perlakuan diberikan post test

PRAKTEKPRAKTEK

Hipotesa: Terdapat perbedaan keraguan setelah Hipotesa: Terdapat perbedaan keraguan setelah membeli antara laki-laki dan perempuanmembeli antara laki-laki dan perempuan

Dependent Variabel: Keraguan setelah membeliDependent Variabel: Keraguan setelah membeliIndependent Variabel: Laki-laki dan perempuanIndependent Variabel: Laki-laki dan perempuan

Siapkan Data (Lihat Data 1)Siapkan Data (Lihat Data 1)Masukkan data-data di Data VieuwMasukkan data-data di Data VieuwUntuk memberikan nama buka Variable VieuwUntuk memberikan nama buka Variable Vieuw1. Pada kolom Name ketikkan nama variabel1. Pada kolom Name ketikkan nama variabel2. Pada kolom Type umumnya adalah Numeric2. Pada kolom Type umumnya adalah Numeric3. Pada kolom Width ubah sesuaikan dengan 3. Pada kolom Width ubah sesuaikan dengan panjang karakter angkapanjang karakter angka4. Pada kolom Label Decimal sesuaikan angka, jika 4. Pada kolom Label Decimal sesuaikan angka, jika pecahan gunakan 2 angka decimal, jika tidak ubah pecahan gunakan 2 angka decimal, jika tidak ubah menjadi 0 menjadi 0

Siapkan Data (Lihat Data 1)Siapkan Data (Lihat Data 1)5. 5. Pada kolom Label (kosongkan saja)Pada kolom Label (kosongkan saja)6. 6. Pada kolom ValuePada kolom Value

Untuk variabel independent, karena bersifat Untuk variabel independent, karena bersifat kategori, berisikan simbol angka kepada kategori, berisikan simbol angka kepada variabel variabel tersebut, tersebut,

Langkah:Langkah:Klik pada pojok kanan kolom ValuesKlik pada pojok kanan kolom ValuesAkan muncul kotak Value. Pada Value ketik angka Akan muncul kotak Value. Pada Value ketik angka 1, kemudian pada kotak Label ketik kata Pria, 1, kemudian pada kotak Label ketik kata Pria,

kemudian Add. Selanjutnya ketik angka 2 pada Value, kemudian Add. Selanjutnya ketik angka 2 pada Value, ketik kata Wanita pada kotak Label, lalu klik Add dan ketik kata Wanita pada kotak Label, lalu klik Add dan terakhir klik OKterakhir klik OK

Siapkan Data (Lihat Data 1)Siapkan Data (Lihat Data 1)6. 6. Pada kolom Colums hanya menyesuaikan Pada kolom Colums hanya menyesuaikan lebar lebar kolom berdasarkan nama variabelkolom berdasarkan nama variabel7. 7. Pada kolom Align untuk menempatkan angka Pada kolom Align untuk menempatkan angka

apakah menjorok ke kanan, kiri atau tengahapakah menjorok ke kanan, kiri atau tengah8. 8. Pada kolom Measure, sesuaikan jenis data. Pada kolom Measure, sesuaikan jenis data.

Jika data variebel independen adalah Jika data variebel independen adalah Nominal, Nominal, sedangkan data variabel dependent sedangkan data variabel dependent adalah adalah ScaleScale9. 9. Jika sudah selesai klik lagi Data ViewJika sudah selesai klik lagi Data View

Mengolah Data (Lihat Data 1)Mengolah Data (Lihat Data 1)Klik menu Klik menu AnalyzeAnalyze… … Compare MeansCompare Means… dan … dan Independent Samples T TestIndependent Samples T Test, lalu muncul kotak , lalu muncul kotak MenuMenu

Masukkan variabel dependent pada Masukkan variabel dependent pada Test VariablesTest Variables dan dan variebel independent pada variebel independent pada Grouping VariablesGrouping Variables

Pada menu Pada menu Group Group tekan tekan define groupdefine group, lalu muncul menu , lalu muncul menu kotak kecil. Krena jenis kelamin tadi di kode dengan angka kotak kecil. Krena jenis kelamin tadi di kode dengan angka 1 & 2, maka ketiklah angka 1 dan 21 & 2, maka ketiklah angka 1 dan 2Klik Continue kemudian Ok, maka Display Out akan muncul Klik Continue kemudian Ok, maka Display Out akan muncul

Membaca Data (Lihat Display Out)Membaca Data (Lihat Display Out)Pada Display Out muncul Group Statistics yang Pada Display Out muncul Group Statistics yang berisikan data Mean Score sikap keraguan setelah berisikan data Mean Score sikap keraguan setelah membeli antara pria dan wanita. Jumlah N yang membeli antara pria dan wanita. Jumlah N yang terlibat dan Standard Deviation skor dan standar terlibat dan Standard Deviation skor dan standar ErrorErrorTabel ini berguna untuk deskripsi data. Jika Tabel ini berguna untuk deskripsi data. Jika penelitian anda bersifat deskriptif, maka dalam penelitian anda bersifat deskriptif, maka dalam pengolahan SPSS data seperti inilah yang akan pengolahan SPSS data seperti inilah yang akan munculmuncul

Perhatikan Independent Sample T Test…Perhatikan Independent Sample T Test…Pada kolom Levene’s Test for Equality Variances ada Pada kolom Levene’s Test for Equality Variances ada pilihan Equal Variances Assumed dan Equal Variances not pilihan Equal Variances Assumed dan Equal Variances not Assumed. Tertulis nilai F = 7.205 dan Sign. = .009Assumed. Tertulis nilai F = 7.205 dan Sign. = .009Ini menunjukkan bahwa ada perbedaan varians skor Ini menunjukkan bahwa ada perbedaan varians skor keraguan setelah membeli antara pria dan wanita. Berarti keraguan setelah membeli antara pria dan wanita. Berarti sampel tidak homogensampel tidak homogenSyarat Homogen:Syarat Homogen:Output F nilai sign. p > .005Output F nilai sign. p > .005 (Homogen)(Homogen)Output F nilai sign. p < .005 (Tidak Homogen)Output F nilai sign. p < .005 (Tidak Homogen)Jika data anda homogen baca lajur Equal Variances Jika data anda homogen baca lajur Equal Variances Assumed, jika data anda tidak homogen baca lajur Equal Assumed, jika data anda tidak homogen baca lajur Equal Variances not AssumedVariances not Assumed

Perhatikan Independent Sample T Test…Perhatikan Independent Sample T Test…Karena data kita tidak homogen maka kita baca lajur sebelah bawah. Karena data kita tidak homogen maka kita baca lajur sebelah bawah. Tertulis sign. = .000, dengan nilai t = 28.147Tertulis sign. = .000, dengan nilai t = 28.147Ingat konvensi umum:Ingat konvensi umum:Jika t hitung > t tabel, maka Ha diterima dan H0 ditolakJika t hitung > t tabel, maka Ha diterima dan H0 ditolakJika t hitung < t tabel maka Ha diterima dan H0 ditolakJika t hitung < t tabel maka Ha diterima dan H0 ditolakDi dalam SPSS kita tidak usah lagi melihat t tabel, tapi cukup melihat Di dalam SPSS kita tidak usah lagi melihat t tabel, tapi cukup melihat taraf sign. Jika:taraf sign. Jika:p sign. < .005 Ha diterima, H0 ditolakp sign. < .005 Ha diterima, H0 ditolakp sign. > .005 ha ditolak, H0 diterimap sign. > .005 ha ditolak, H0 diterimaKESIMPULAN:KESIMPULAN:Ha diterima, berarti ada perbedaan keraguan setelah membeli antara Ha diterima, berarti ada perbedaan keraguan setelah membeli antara pria dan wanitapria dan wanita

Perhatikan Independent Sample T Test…Perhatikan Independent Sample T Test…Mana yang lebih ragu???Mana yang lebih ragu???Perhatikan tabel Group Statistics, terlihat bahwa, Perhatikan tabel Group Statistics, terlihat bahwa, mean score pria (….) , wanita (….) dengan mean score pria (….) , wanita (….) dengan demikian maka……demikian maka……Karena hipotesa yang digunakan 2 arah, maka kita Karena hipotesa yang digunakan 2 arah, maka kita tidak memerlukan analisis ini tidak memerlukan analisis ini

Bagaimana jika hipotesa berbunyi:Bagaimana jika hipotesa berbunyi:““Ada perbedaan keraguan setelah membeli antara Ada perbedaan keraguan setelah membeli antara pria dan wanita, dimana wanita lebih ragu daripada pria dan wanita, dimana wanita lebih ragu daripada pria”pria”Untuk menjawab ini perhatikan:Untuk menjawab ini perhatikan:Hipotesa bersifat 1 arah (1 tailed)Hipotesa bersifat 1 arah (1 tailed)Untuk itu nilai p sign. HARUS DIBAGI 2Untuk itu nilai p sign. HARUS DIBAGI 2Perhatikan perbandingan meanPerhatikan perbandingan meanAPA KESIMPULAN ANDA?APA KESIMPULAN ANDA?

Data Tambahan:Data Tambahan:Mean Difference:Mean Difference:

Menunjukkan selisih mean antara pria dan wanita (45,23 – Menunjukkan selisih mean antara pria dan wanita (45,23 – 22.49) = 22.74 22.49) = 22.74

95% Confidence Interval of The Difference95% Confidence Interval of The DifferenceMenunjukkan rentang nilai perbedaan yang ditoleransi. Menunjukkan rentang nilai perbedaan yang ditoleransi. Dalam hal ini toleransinya adalah 95%. Berarti taraf Dalam hal ini toleransinya adalah 95%. Berarti taraf signifikan yang kita gunakan adalah p<.005signifikan yang kita gunakan adalah p<.005 Anda boleh saja menggunakan taraf kepercayaan lain Anda boleh saja menggunakan taraf kepercayaan lain (misalnya 99%)(misalnya 99%)Caranya ubah angka pada menu Caranya ubah angka pada menu optionsoptions

ONE WAY ANAVAONE WAY ANAVA

Mengolah Data (Lihat Data 6)Mengolah Data (Lihat Data 6)Klik menu Klik menu AnalyzeAnalyze… … Compare MeansCompare Means… dan … dan One Way ANOVAOne Way ANOVA, lalu muncul kotak , lalu muncul kotak MenuMenuMasukkan variabel dependent pada Masukkan variabel dependent pada Dependent Dependent ListList dan variebel independent pada dan variebel independent pada FactorFactorKlik Klik OptionOption lalu checklist lalu checklist DescriptiveDescriptive dan dan Homogenity of Variance TestHomogenity of Variance Test kemudian klik kemudian klik ContinueContinue kemudian klik kemudian klik OKOK, maka Display Out , maka Display Out akan muncul akan muncul

Membaca Data (Lihat Display Output)Membaca Data (Lihat Display Output)Pada Display Out muncul Pada Display Out muncul DescriptiveDescriptive yang yang berisikan data N, Mean Score, Standar deviasi dan berisikan data N, Mean Score, Standar deviasi dan Standar Error Inovasi antara kelompok SMA, D3 Standar Error Inovasi antara kelompok SMA, D3 dan S1dan S1Tabel ini berguna untuk deskripsi data. Jika Tabel ini berguna untuk deskripsi data. Jika penelitian anda bersifat deskriptif, maka dalam penelitian anda bersifat deskriptif, maka dalam pengolahan SPSS data seperti inilah yang akan pengolahan SPSS data seperti inilah yang akan munculmuncul

Perhatikan Tes Homogenity of Variance…Perhatikan Tes Homogenity of Variance…Pada kolom Levene Statistics tertulis angka Pada kolom Levene Statistics tertulis angka …..dengan sign…….…..dengan sign…….Ini menunjukkan bahwa……….Ini menunjukkan bahwa……….Syarat Homogen:Syarat Homogen:Output F nilai sign. p > .005Output F nilai sign. p > .005 (Homogen)(Homogen)Output F nilai sign. p < .005 (Tidak Homogen)Output F nilai sign. p < .005 (Tidak Homogen)

Perhatikan tabel ANOVA…Perhatikan tabel ANOVA…Ingat konvensi umum:Ingat konvensi umum:Jika F hitung > F tabel, maka Ha diterima dan H0 ditolakJika F hitung > F tabel, maka Ha diterima dan H0 ditolakJika F hitung < F tabel maka Ha diterima dan H0 ditolakJika F hitung < F tabel maka Ha diterima dan H0 ditolakDi dalam SPSS kita tidak usah lagi melihat F tabel, tapi Di dalam SPSS kita tidak usah lagi melihat F tabel, tapi cukup melihat taraf sign. Jika:cukup melihat taraf sign. Jika:p sign. < .005 Ha diterima, H0 ditolakp sign. < .005 Ha diterima, H0 ditolakp sign. > .005 ha ditolak, H0 diterimap sign. > .005 ha ditolak, H0 diterima

Hasil F = ……., dengan p …….Hasil F = ……., dengan p …….KESIMPULAN:KESIMPULAN:…………………………………………………………………………

Jika ada perbedaan diantara ketiga kelompok Jika ada perbedaan diantara ketiga kelompok yang menjadi pertanyaan adalah… “Yang mana yang menjadi pertanyaan adalah… “Yang mana saja yang berbeda????”saja yang berbeda????”

Untuk itu lanjutkan ke analisis Untuk itu lanjutkan ke analisis PosthocPosthoc yang ada yang ada pada menu One Way ANovapada menu One Way ANova

Klik salah satu pilihan (Klik salah satu pilihan (ScheefeScheefe)) Terlihat bahwa ………………..Terlihat bahwa ………………..

UJI KORELASIUJI KORELASI

TUJUANTUJUANHendak melihat sejauh mana korelasi antara dua Hendak melihat sejauh mana korelasi antara dua variabel, dimana diasumsikan kenaikan satu variabel, dimana diasumsikan kenaikan satu variabel akan diikuti oleh kenaikan/penurunan variabel akan diikuti oleh kenaikan/penurunan variabel yang lainvariabel yang lain

UJI KORELASIUJI KORELASI

CONTOH HIPOTESACONTOH HIPOTESA

““Ada hubungan antara karir dengan kepuasan kerjaAda hubungan antara karir dengan kepuasan kerja

ANALISA DATA:ANALISA DATA:Hipotesa dua arahHipotesa dua arah(Karena tidak menyebutkan apakah arah (Karena tidak menyebutkan apakah arah korelasinya POSITIF atau NEGATIF korelasinya POSITIF atau NEGATIF

LANGKAH-LANGKAHLANGKAH-LANGKAH

UJI ASUMSI NORMALITASUJI ASUMSI NORMALITAS( Kolmogorov Smirnov di menu statistic non parametrics)( Kolmogorov Smirnov di menu statistic non parametrics)

UJI ASUMSI LINEARITASUJI ASUMSI LINEARITAS1.1. Klik Klik AnalyzeAnalyze, , Compare MeansCompare Means dan dan MeansMeans2.2. Masukkan variabel berdasarkan urutannya, yang mana data ke Masukkan variabel berdasarkan urutannya, yang mana data ke

Dependent ListDependent List dan yang mana ke dan yang mana ke Independent ListIndependent List3.3. Klik Klik options, options, lalu muncul menulalu muncul menu Means: Options Means: Options4.4. Beri tanda checklist di depanBeri tanda checklist di depan test for linearity test for linearity5.5. KlikKlik OK OK

LANGKAH-LANGKAHLANGKAH-LANGKAH

6. Perhatikan 6. Perhatikan ANOVA TableANOVA Table

7. Jika 7. Jika Deviation from LinearityDeviation from Linearity sig. berada di atas sig. berada di atas 0.05 maka dapat dikatakan bahwa asumsi 0.05 maka dapat dikatakan bahwa asumsi linearitas terpenuhi. Artinya tidak terjadi linearitas terpenuhi. Artinya tidak terjadi penyimpangan signifikan terhadap linearitaspenyimpangan signifikan terhadap linearitas

LANGKAH UJI KORELASILANGKAH UJI KORELASI

1.1. Klik Klik AnalyzeAnalyze …. ….CorrelateCorrelate … … BivariateBivariate (karena hanya (karena hanya 2 variabel)2 variabel)

2.2. Masukkan kedua variabel/data yang hendak diolah ke Masukkan kedua variabel/data yang hendak diolah ke dalam kotak dalam kotak VariablesVariables

3.3. Pada Pada Correlation CoefficientsCorrelation Coefficients klik di depan klik di depan PearsonPearson karena data yang diolah adalah data dalam bentuk karena data yang diolah adalah data dalam bentuk ParametrikParametrik

4.4. Pada Pada test of Significancetest of Significance, sesuaikan dengan hipotesa. , sesuaikan dengan hipotesa. Jika 1 arah (sudah ada jenis hubungan) berarti kita Jika 1 arah (sudah ada jenis hubungan) berarti kita menggunakan menggunakan One TailedOne Tailed, namun jika masih hanya , namun jika masih hanya melihat hubungan saja kita gunakan melihat hubungan saja kita gunakan Two TailedTwo Tailed

LANGKAH UJI KORELASILANGKAH UJI KORELASI

5. Klik pada 5. Klik pada Flag of Significant CorrelationFlag of Significant Correlation untuk untuk menampilkan signifikansi jika korelasi pada .05 maka menampilkan signifikansi jika korelasi pada .05 maka akan muncul tanda *. Jika korelasi signifikan pada .01 akan muncul tanda *. Jika korelasi signifikan pada .01 maka pada output akan muncul tanda **maka pada output akan muncul tanda **

6. Klik option maka akan muncul 6. Klik option maka akan muncul menu means and menu means and standard deviationstandard deviation dan dan cross product deviationscross product deviations. . Klik pada Klik pada menu meansmenu means jika anda ingin mengetahui jika anda ingin mengetahui data deskriptifnyadata deskriptifnya

7. Klik 7. Klik ContinueContinue untuk kembali ke kotak dialogue dan untuk kembali ke kotak dialogue dan kemudian kemudian OKOK

INTERPRETASIINTERPRETASI

1.1. Lihat tabel Correlations. Lihat tabel Correlations. 2.2. Hipotesa diterima jika p sign. < 0.05 (yang akan Hipotesa diterima jika p sign. < 0.05 (yang akan

diberi lambang *)diberi lambang *)3.3. Jika nilai r positif (mis: r = .878) maka arah Jika nilai r positif (mis: r = .878) maka arah

korelasi adalah POSITIFkorelasi adalah POSITIF4.4. Jika nilai r negatif (mis: r = -.878) maka arah Jika nilai r negatif (mis: r = -.878) maka arah

korelasi NEGATIF korelasi NEGATIF

KEKUATAN rKEKUATAN r

Sejumlah ahli berusaha untuk membuat klasifikasi nilai r Sejumlah ahli berusaha untuk membuat klasifikasi nilai r signifikan untuk mengetahui apakah korelasi kuat atau signifikan untuk mengetahui apakah korelasi kuat atau lemahlemah

Misalnya:Misalnya:0.001 – 0.200: Korelasi sangat lemah0.001 – 0.200: Korelasi sangat lemah0.200 – 0.400: Korelasi Lemah0.200 – 0.400: Korelasi Lemah0.400 – 0.600: Korelasi Cukup kuat0.400 – 0.600: Korelasi Cukup kuat0.600 – 0.800: Korelasi Kuat0.600 – 0.800: Korelasi Kuat0.800 – 1.000: Korelasi Sangat Kuat0.800 – 1.000: Korelasi Sangat Kuat