6-Korelasi Product Moment

8/16/2019 6-Korelasi Product Moment

1/15

KORELASI(Product Moment dari Pearson)

Tujuan: Analisis korelasi digunakan untuk menjelaskan kekuatan dan arah hubunganantara dua variabel. Korelasi bersifat undirectional yang artinya tidak ada yangditempatkan sebagai predictor (independen variable) dan respon (dependen

variable). Adapun syarat diperlukan data harus berdistribusi normal

Derajat koefisien korelasi:

0 0!"## : $angat lemah0!%0 0!# : 'emah

0!0 0!## : $edang

0!*0 0!+## : Kuat

0!,0 "!0 : $angat kuat

Korelasi bivariate antara lain: Pearson Kendall Ran! Spearman

Contoh: -ngin diketahui apakah ada hubungan antara pengaasan ("ontrol )! kepuasan

kerja ( #ob Satis$action)! Disiplin kerja (discipline)! dan kinerja ( Per$ormance).

/ntuk itu didapatkan data sampel penelitian dari &+ responden sbb:

X1 = pengaasan ("ontrol )X2 = kepuasan kerja ( #ob Satis$action)X3 = Disiplin kerja (discipline)Y = kinerja ( Per$ormance)

NO X1 X2 X3 Y

1 69 67 74 942 64 75 79 101

3 79 81 74 1064 69 60 63 84

5 72 80 81 1046 75 75 74 103

7 76 71 78 898 75 68 81 95

9 78 80 80 10410 77 78 73 91

11 75 71 76 90

12 76 80 80 10413 67 65 60 79

14 72 57 73 85

15 72 78 74 9416 71 63 78 89

17 78 76 76 10418 73 73 78 89

19 71 63 72 88

http://teorionline.wordpress.com/2010/12/23/korelasi-product-moment-pearson/http://teorionline.wordpress.com/2010/12/23/korelasi-product-moment-pearson/


2/15

20 64 65 62 8521 39 72 63 82

22 81 80 76 10423 74 75 78 100

24 67 67 64 88

25 73 72 76 9626 59 79 79 10527 80 80 75 104

28 84 81 72 10929 79 75 78 106

30 74 71 62 9631 70 74 77 94

32 71 65 66 8933 45 55 44 65

34 81 70 80 106

35 69 72 64 8836 70 82 70 96

37 79 67 74 100

Lan%!a&': asuk variable vie disain buah variable lengkap dengan # atribut

asuk data vie entry data (copy dari orde1cel)


3/15

A. Analisis Deskriptif

Lan%!a&': Kilk: Analyze Descriptive Statistic Frequencies

• asukkan keempat variable ke kotak *ariable(s)

• Klik statistic2 tandai sejumlah parameter "ontinue

• Klik "&art+ tandai &isto%ram 3 ,it& normal curve 4ontinue


4/15

• 5K

Didapat sejumlah output deskriptif seperti akan ditafsirkan berikut ini.

Lan%!a&'-: -nterpretasi output

Statistics

PengawasanKepuasan

KerjaDisiplinKerja Kinerja

N Valid 37 37 37 37

Missing 0 0 0 0

Mean 71.57 71.97 72.54 94.76

Sd. !rr"r "# Mean 1.470 1.171 1.2$5 1.56$

Median 73.00 72.00 74.00 95.00

M"de 69%a& $0 74%a& 104

Sd. De'iai"n $.943 7.120 7.$16 9.541

Varian(e 79.974 50.694 61.0$9 91.023

S)ewness *2.051 *.556 *1.645 *.7$5

Sd. !rr"r "# S)ewness .3$$ .3$$ .3$$ .3$$

Kur"sis 5.534 .3$3 3.509 .95$Sd. !rr"r "# Kur"sis .759 .759 .759 .759

Mini+u+ 39 55 44 65

Ma,i+u+ $4 $2 $1 109

Per(eniles 25 69.00 67.00 6$.00 $$.50

50 73.00 72.00 74.00 95.00

75 77.50 7$.50 7$.00 104.00

a Muliple +"des e,is. -e s+alles 'alue is s"wn

6arameter statistic dari keempat data! dapat dilihat dalam table! baik hal itumenyangkut ukuran pemusatan data (rata'rata media modus) dan ukuran

penyebarannya (varians dan standar deviasi)

Kecenderungan Data:

Disamping informasi deskriptif seperti ukuran pemusatan data dan ukuran

pembiasan yang dapat dilihat dalam table! maka kecenderungan data juga dapat

ditafsirkan dari makna yang ditunjukkan oleh kemiringan ( s!e,ness) dan

kecuraman distribusi (!urtosis).


5/15

6erbandingan S!e,nees den%an Std.Error o$ S!e,nees (disingkat S!e,nees/SE )

dan Kurtosis/SE dapat dipakai sebagai uji kenormalan data. Dari data

pada table statistik di atas, ukuran perbandingan untuk keempat

ariable dapat di!itung, seperti !asil berikut ini"

Pengawasan %/1&

Kepuasan Kerja%/2&

Disiplin Kerja%/3&

Kinerja%&

Skewnees/SE *2.051 *.556 *1.645 *.7$5

Kurtosis/SE 5.534 *.3$3 3.509 .95$

$ecara teori jika perbandingan S!e,nees/SE dan Kurtosis/SE bernilai kurang

dari % atau lebih dari 7 % maka distribusi data tida! normal . Dan jika nilai

perbandingan itu sama dengan nol maka distribusi normal . $ehingga dari hasil

perhitungan tersebut dapat dilihat baha ada dua data yang distribusinya tida!

normal ! yaitu 6engaasan (8")! dan Disiplin Kerja (8&). Dan dua data lainnya

distribusinya normal atau mende!ati normal ! yaitu Kepuasan Kerja (8%) danKinerja (9). Karena kemiringan distribusi variable 8" dan 8& negatif ( julin%

ne%ative) maka kecenderungan kedua data variable ini mengumpul di atas nilai

rataratanya.

-nformasi deskriptif dilengkapi juga dengan table distribusi frekuensi dan

histogram. istogram keempat data disajikan seperti berikut.

ngn F q u

n..'..

g

77punr j r e q u e n c n7.7..7.

7

punrj


6/15

7Diipliner j r e u e n c

7...7.7

Diiplinr j

akna histogram ini selaras dengan kecenderungan data dari perbandingan skeness dan

kurtosis yang sudah dibahas sebelumnya.

B. Analisis Inferensial

Pertama: Korelasi 0ivariate(berpasan%an)

Lan%!a&': Klik: Analyze Correlate Bivariate2 sampai terlihat sbb:

Didapat:

iner ja F r e e y n..'..

inerj


7/15

• asukkan ke empat variable ke dalam kotak *ariables

• ;andai Pearson dan One'tailed 5K

Dan $6$$ menghasilkan output yang akan ditafsirkan pada langkah& berikut.

Lan%!a&'-: -nterpretasi output

Correlations

PengawasanKepuasan

Kerja Disiplin Kerja Kinerja

Pengawasan Pears"n "rrelai"n 1 .399%& .602%& .66$%&

Sig. %1*ailed& . .014 .000 .000

N 37 37 37 37

Kepuasan Kerja Pears"n "rrelai"n .399%& 1 .547%& .772%&

Sig. %1*ailed& .014 . .000 .000

N 37 37 37 37

Disiplin Kerja Pears"n "rrelai"n .602%& .547%& 1 .749%&

Sig. %1*ailed& .000 .000 . .000

N 37 37 37 37

Kinerja Pears"n "rrelai"n .66$%& .772%& .749%& 1

Sig. %1*ailed& .000 .000 .000 .

N 37 37 37 37

"rrelai"n is signi#i(an a e 0.01 le'el %1*ailed&.

;abel correlations di atas diperingkas hingga memuat !oe$isien !orelasi antar

variable yang berbeda saja serta nilai Si% . ("tailed)! maka hasilnya didapat seperti berikut:

Kinerja (9) $ig. ("tailed)

6engaasan (8") 0.**, .000

Kepuasan Kerja (8%) 0.++% .000


8/15

Disiplin Kerja (8&) 0.+# .000

Dengan kriteria: Jika Sig. !"#"$% korelasi signi&ikan

Jika Sig. ' !"#"$% korelasi tidak signi&ikan

K oe$isien !orelasi r dan nilai Si% . pada table di atas maknanya dapat diuraikanseperti berikut:

". Pen%a,asan 1 Kinerja. ! dan bertanda positif.

?erarti pola hubungan yang terjadi adalah searah diman jika sema!in

tin%%i/renda& pen%a,asan ma!a sema!in tin%%i/renda& pula !inerja.


9/15

terikat (9)! didapat dengan menggunakan fasilitas analisis re%resi sepertidipaparkan berikut ini:

#lik" Analyze Regression Linier…

• $asukkan ariabel #iner%a &'( ke dalam k)tak Dependent

• $asukkan ariable *1 dan *2 ke dalam k)tak +ndependent

• #lik statistic tandai Model ft; R square change

Didapat hasil sebagai berikut:

Model Summary

.94$a .$99 .$70 .7551$ .$99 31.219 2 7 .000

M"del

1

Suare 6djused Suare

Sd. !rr"r "# e !si+ae

Suareange ange d#1 d#2 Sig. ange

ange Saisi(s

Predi("rs8 %"nsan& K"npensasi K"+peensia.

Dari table $)del ummar-, didapat k)esien k)relasi ganda "%.3 r

&/

0,948(.

Dan karena nilai ig &0,000( α &0,05( maka k)relasi ganda ariable bebas

&*1 dan *2( seara bersamasama ter!adap ariable terikat &'( adala!

signikan.

#esimpulan" Terdapat korelasi yang positif dan signikan antara kompetensi (X1) dan

kompensasi (X2) secara bersama-sama terhadap kinerja pegawai ()


10/15

Korelasi parsial: Korelasi antara variabel den%an men%ontrol variable lain

Lan%!a&': Klik: Analyze Correlate (artial)

uncul kotak dialog:

Kasus satu: * varia+le dikontrol

". asukkan variable 8"! 8% dan 9 ke kotak *ariables

%. asukkan variable 8& ke kotak "ontrollin% $or

&. ;andai One'tailed (!arena secara teori ara& &ubun%an suda& di!eta&ui)

4. OK


11/15

". asukkan variable 8"! 8& dan 9 ke kotak *ariables

%. asukkan variable 8% ke kotak "ontrollin% $or

&. ;andai One'tailed (!arena secara teori ara& &ubun%an suda& di!eta&ui)

4. OK

". asukkan variable 8%! 8& dan 9 ke kotak *ariables

%. asukkan variable 8" ke kotak "ontrollin% $or

&. ;andai One'tailed (karena secara teori arah hubungan sudah diketahui)

4. OK

Didapat - bua& output yang masingmasing diterangkan pada langkah berikut:

.

Lan%!a&': -nterpretasi output

Correlations

!ontrol "ariablesengaas

an &*1(

#epuasanker%a&*2(

#iner%a&'(

Disiplin Kerja(X3)

Pengawasan (X1) !orrelation 1#$$$ #1$% .411

&ignicance (1-tailed)

# #2'2 #$$

df $ * *

Kepuasan kerja (X2) !orrelation #1$% 1#$$$ .654


#2'2 # #$$$

df * $ *

Kinerja (Y) !orrelation .411 .654 1#$$$


#$$ #$$$ #

df * * $


12/15

Dengan mengontrol variable disiplin !erja (8&) atau membuatnya !onstan! didapat koefisienkorelasi 8" dengan 9 sbb:

3 5 r

" @ 0!" ( sedan% ).


13/15

Dengan mengontrol variable pen%a,asan (8") atau membuatnya !onstan! didapat koefisienkorelasi 8% dengan 9B 8& dengan 9 sbb:

3 5 r

% @ 0!+" (!uat ).


14/15


15/15

6-Korelasi Product Moment

Documents