RSS Feed
Twitter
10:50 PM
sheva
A. Pendahuluan
Analisis korelasi digunakan untuk menjelaskan kekuatan dan arah hubungan antara dua variabel. Korelasi bersifat undirectional yang artinya tidak ada yang ditempatkan sebagai predictor dan respon (IV dan DV).
Angka korelasi berkisar antara -1 s/d +1. Semakin mendekati 1 maka korelasi semakin mendekati sempurna. Sementara nilai negative dan positif mengindikasikan arah hubungan. Arah hubungan yang positif menandakan bahwa pola hubungan searah atau semakin tinggi A menyebabkan kenaikan pula B (A dan B ditempatkan sebagai variabel)
Interprestasi angka korelasi menurut Prof. Sugiyono (2007)
Pearson r correlation:
Pearson r correlation biasa digunakan untuk mengetahui hubungan pada dua variabel. Korelasi dengan Pearson ini mensyaratkan data berdistribusi normal.
Rumus yang digunakan adalah sebagai berikut :
B. Contoh Kasus
Pak Ali ingin mengetahui apakah ada hubungan antara pengawasan (Control), kepuasan kerja (Job Satisfaction), Disiplin kerja (discipline), dan kinerja (Performance). data dapat diambil CONTOH DATA KORELASI
Jumlah data 37.
Instrumen : angket
C. Penyelesaian Kasus dengan SPSS:
Langkah 1. Pada menu Analyze pilih “correlate bivariate” . Setelah itu akan ada tampilan sbb:
Langkah 2.
Masukkan variabel yang akan dikorelasikan ke dalam variable list.
Click on “option” and select “descriptive statistics”, abaikan yang lain lalu klik “OK”
Interprestasi
Arti angka Korelasi
1. Control – Performance. Nilai korelasi adalah positif 0.668. Besaran angka korelasi menunjukkan bahwa korelasi antara Control dan Performance berada dalam kategori “Kuat”, sementara nilai positif mengindikasikan pola hubungan antara Control dengan Performance adalah searah (semakin tinggi Control maka semakin tinggi pula Performance). Perolehan p hitung = 0.000 < 0.05 yang menandakan bahwa hubungan yang terjadi adalah signifikan.
2. Job Satisfaction – Performance. Nilai korelasi adalah positif 0.772. Besaran angka korelasi menunjukkan bahwa korelasi antara Job satisfaction dan Performance berada dalam kategori “Kuat”, sementara nilai positif mengindikasikan pola hubungan antara adalah searah (semakin tinggi Job Sat maka semakin tinggi pula Performance). Perolehan p hitung = 0.000 < 0.05 yang menandakan bahwa hubungan yang terjadi adalah signifikan.
3. Dicipline – Performance. Nilai korelasi adalah positif 0.749. Besaran angka korelasi menunjukkan bahwa korelasi antara Dicipline dan Performance berada dalam kategori “Kuat”, sementara nilai positif mengindikasikan pola hubungan antara dicipline dengan Performance adalah searah (semakin tinggi Control maka semakin tinggi pula Performance). Perolehan p hitung = 0.000 < 0.05 yang menandakan bahwa hubungan yang terjadi adalah signifikan.
Buku Rujukan : Prof. Dr. Sugiyono. Metode Penelitian Administasi. Bandung : Alfabeta
Sumber : http://teorionline.wordpress.com/
Analisis korelasi digunakan untuk menjelaskan kekuatan dan arah hubungan antara dua variabel. Korelasi bersifat undirectional yang artinya tidak ada yang ditempatkan sebagai predictor dan respon (IV dan DV).
Angka korelasi berkisar antara -1 s/d +1. Semakin mendekati 1 maka korelasi semakin mendekati sempurna. Sementara nilai negative dan positif mengindikasikan arah hubungan. Arah hubungan yang positif menandakan bahwa pola hubungan searah atau semakin tinggi A menyebabkan kenaikan pula B (A dan B ditempatkan sebagai variabel)
Interprestasi angka korelasi menurut Prof. Sugiyono (2007)
- 0 - 0,199 : Sangat lemah
- 0,20 - 0,399 : Lemah
- 0,40 - 0,599 : Sedang
- 0,60 - 0,799 : Kuat
- 0,80 - 1,0 : Sangat kuat
Pearson r correlation:
Pearson r correlation biasa digunakan untuk mengetahui hubungan pada dua variabel. Korelasi dengan Pearson ini mensyaratkan data berdistribusi normal.
Rumus yang digunakan adalah sebagai berikut :
B. Contoh Kasus
Pak Ali ingin mengetahui apakah ada hubungan antara pengawasan (Control), kepuasan kerja (Job Satisfaction), Disiplin kerja (discipline), dan kinerja (Performance). data dapat diambil CONTOH DATA KORELASI
Jumlah data 37.
Instrumen : angket
C. Penyelesaian Kasus dengan SPSS:
Langkah 1. Pada menu Analyze pilih “correlate bivariate” . Setelah itu akan ada tampilan sbb:
Langkah 2.
Masukkan variabel yang akan dikorelasikan ke dalam variable list.
Click on “option” and select “descriptive statistics”, abaikan yang lain lalu klik “OK”
Interprestasi
Arti angka Korelasi
1. Control – Performance. Nilai korelasi adalah positif 0.668. Besaran angka korelasi menunjukkan bahwa korelasi antara Control dan Performance berada dalam kategori “Kuat”, sementara nilai positif mengindikasikan pola hubungan antara Control dengan Performance adalah searah (semakin tinggi Control maka semakin tinggi pula Performance). Perolehan p hitung = 0.000 < 0.05 yang menandakan bahwa hubungan yang terjadi adalah signifikan.
2. Job Satisfaction – Performance. Nilai korelasi adalah positif 0.772. Besaran angka korelasi menunjukkan bahwa korelasi antara Job satisfaction dan Performance berada dalam kategori “Kuat”, sementara nilai positif mengindikasikan pola hubungan antara adalah searah (semakin tinggi Job Sat maka semakin tinggi pula Performance). Perolehan p hitung = 0.000 < 0.05 yang menandakan bahwa hubungan yang terjadi adalah signifikan.
3. Dicipline – Performance. Nilai korelasi adalah positif 0.749. Besaran angka korelasi menunjukkan bahwa korelasi antara Dicipline dan Performance berada dalam kategori “Kuat”, sementara nilai positif mengindikasikan pola hubungan antara dicipline dengan Performance adalah searah (semakin tinggi Control maka semakin tinggi pula Performance). Perolehan p hitung = 0.000 < 0.05 yang menandakan bahwa hubungan yang terjadi adalah signifikan.
Buku Rujukan : Prof. Dr. Sugiyono. Metode Penelitian Administasi. Bandung : Alfabeta
Sumber : http://teorionline.wordpress.com/
Posted in 
0 comments:
Post a Comment