UJI KORELASI RANK SPEARMAN
KONSEP DASAR UJI KORELASI RANK SPEARMAN
Uji korelasi adalah sebuah metode statistik yang digunakan untuk mengukur seberapa kuat hubungan antara dua variabel. Uji korelasi digunakan untuk mengukur hubungan antara dua variabel, yaitu variabel independen dan variabel dependen. Variabel independen adalah variabel yang mempengaruhi variabel dependen. Dalam uji korelasi, terdapat koefisien korelasi yang menunjukkan seberapa kuat hubungan antara dua variabel. Koefisien korelasi berkisar antara -1 hingga 1. Jika koefisien korelasi mendekati 1, maka hubungan antara kedua variabel sangat kuat dan positif. Sebaliknya, jika koefisien korelasi mendekati -1, maka hubungan antara kedua variabel sangat kuat dan negatif. Jika koefisien korelasi mendekati 0, maka tidak ada hubungan yang kuat antara kedua variabel.
Uji Korelasi Rank Spearman adalah teknik statistik non-parametrik yang digunakan untuk mengukur hubungan antara dua variabel ordinal atau interval. Apabila data yang digunakan yaitu data ordinal (ranking atau peringkat data), maka tidak perlu menggunakan uji normalitas, tapi jika data yang digunakan yaitu data interval atau rasio, maka harus di uji kenormalan datanya. Jika data yang digunakan berdistribusi normal, maka untuk mengetahui hubungan anatar variabel bisa menggunakan uji korelasi pearson, namun jika data yang digunakan tidak normal, maka bisa menggunakan uji korelasi spearman. Selain itu, uji korelasi Spearman juga cocok untuk digunakan pada data yang memiliki banyak pencilan atau outliers.
BERIKUT CARA UJI KORELASI RANK SPEARMAN DI SPSS
- Siapkan tabulasi data di Excel, lalu input data atau masukan data ke SPSS pada Page Data View.
- Jangan lupa isikan juga pada Page Variable View
- Sebelum melakukan uji korelasi spearmam, kita harus melihat distribusi data dengan uji normalitas, apakah data yang digunakan berdistribusi normal atau tidak, dikarenakan data yang digunakan bukan data interval atau rasio. Caranya pilih menu Analyze – Nonparametric Test – Legacy Dialog – 1 Sample K-S
- Maka akan muncul kotak dialog, seperti ini :
- Masukan Semua Variabel ke kolom Test Variable List lalu pilih OK
- Keluar Output SPSS untuk Uji Normalitas :
- Kriteria Pengujian Uji Normalitas Kolmogorov Smirnov :
- Nilai A Sig > 0,05 berkesimpulan Data Berdistribusi Normal
- Nilai A Sig < 0,05 berkesimpulan Data berdistribusi Tidak Normal
- Interpretasi Output Uji Normalitas Kolmogorov Smirnov:
Diketahui nilai Asypm. Sig semua variabel lebih kecil dari 0.05 (<0.05) maka bisa ditarik kesimpulan bahawa variabel yang digunakan memiliki distribusi data yang tidak normal, maka dari itu asumsi normalitas data dinyatakan tidak terpenuhi dan bisa lanjut melakukan uji korelasi spearman.
- Rekapitulasi Hasil Uji Normalitas Kolmogorov Smirnov :
- Setelah melakukan uji normalitas dan mendapatkan hasil bahwa data yang digunakan berdistribusi tidak normal, selanjutnya bisa melakukan uji korelasi spearman. Caranya pilih menu Analyze – Correlate – Bivariate
- Muncul kotak dialog, seperti ini :
- Masukan Semua Variabel ke kolom sebelah kanan, ceklis Correlation Coefficient Spearman, lalu pilih OK
- Keluar Output SPSS untuk Uji Korelasi Spearman :
- Kriteria Pengujian Uji Korelasi Spearman :
- Nilai (2-tailed) > 0.05 berkesimpulan Tidak Ada Hubungan Secara Signifikan
- Nilai (2-tailed) < 0.05 berkesimpulan Ada Hubungan Secara Signifikan
- Interpretasi Output Uji Korelasi Rank Spearman:
Variabel X1 memiliki nilai Sig. (2-tailed) sebesar 0.000 (<0.05) maka bisa disimpulkan bahwa Variabel X1 memiliki hubungan yang signifikan dengan Variabel Y. Arah hubungan kedua variabel yaitu searah atau positif, karena nilai Correlation Coefficient yang diperoleh bernilai positif, maka bisa diartikan bahwa jika variabel X1 meningkat, maka Variabel Y juga ikut meningkat, selanjutnya untuk kekuatan hubungan antar variabel yaitu kuat dengan nilai Correlation Coefficient sebesar 0.610
Variabel X2 memiliki nilai Sig. (2-tailed) sebesar 0.000 (<0.05) maka bisa disimpulkan bahwa Variabel X2 memiliki hubungan yang signifikan dengan Variabel Y. Arah hubungan kedua variabel yaitu tidak searah atau negatif, karena nilai Correlation Coefficient yang diperoleh bernilai negatif, maka bisa diartikan bahwa jika variabel X2 meningkat, maka Variabel Y akan menurun, selanjutnya untuk kekuatan hubungan antar variabel yaitu sedang atau cukup dengan nilai Correlation Coefficient sebesar -0.495
- BERIKUT ACUAN/PEDOMAN DERAJAT HUBUNGAN KOEFISIEN KORELASI
