Koefisien Korelasi Pearson Product Moment atau biasa disebut dengan koefisien korelasi sederhana merupakan nilai korelasi antar dua variabel dengan masing-masing ukuran datanya yang menunjukkan arah serta kekuatan antar dua variabel. Teknik dalam mendapatkan nilai koefisien korelasi sederhana didapat dengan menghitung kovarians atau koragam dua variabel dibagi dengan perkalian akar dari kedua ragam. Terkadang, menghitung secara manual untuk mendapatkan koefisien korelasi pearson product moment memang terlihat sulit karena rumus yang sulit hingga jika kasus yang kita hadapi dari masing-masing variabel memiliki jumlah data yang begitu besar dan memiliki jumlah digit angka yang banyak dari setiap datanya. Untuk itulah dalam menyelesaikan kasus seperti itu kita perlu menggunakan program perangkat lunak (software) komputer yang telah disediakan oleh para program ahli statistik.
Pada postingan sebelumnya, saya mempost bagaimana cara menghitung dan mengintepretasikan koefisien korelasi Pearson Product Moment (Pearson Product Moment Coefficient Correlation) atau koefisien korelasi linear sederhana secara manualnya. Dalam postingan ini saya akan memberikan cara menghitung atau lebih tepatnya langkah-langkah komputasi dalam mencari koefisien korelasi dengan menggunakan program Minitab. Minitab yang saya gunakan ini adalah Minitab versi 17. Jika anda menggunakan Minitab selain versi 17, anda dapat menyesuaikan langkah-langkah berikut ini:
Kita langsung ke dalam contoh soal saja, bagi anda yang tidak tahu bagaimana teori dasar mengenai koefisien korelasi Pearson Product Moment anda bisa cek di postingan saya sebelumnya. Berikut ini kita gunakan contoh data yang ada pada postingan saya sebelumnya pada contoh soal 1. Input data terlebih dahulu seperti yang ada pada gambar berikut:
Kemudian klik Stat pada Menubar Minitab, kemudian pilih Basic Statistics, pilih Correlation.
Selanjutnya anda klik dua kali pada masing-masing kolom variabel atau klik pada kolom kemudian pilih select untuk memilih antar variabel yang ingin dihitung koefisien korelasinya, untuk metodenya dipilih Pearson Correlation karena kita ingin menghitung koefisien korelasi sederhana. Kemudian ceklik Display P-Value untuk menghitung nilai P-Value korelasi antar variabel. Kosongkan Store Matrix (Display Nothing) kemudian pilih OK.
Jika benar maka akan tertampil output seperti gambar berikut:
Gambar diatas tertera output yang bertuliskan "Pearson correlation of X and Y = 0.548", ini menunjukkan bahwa nilai koefisien korelasi sederhana atau koefisien korelasi Pearson Product Moment dari X dan Y sebesar 0.548. Untuk arti dari hasil nilai koefisien korelasi anda dapat cek di postingan saya mengenai cara menghitung dan cara mengintepretasikan koefisien korelasi Pearson Product Moment. Sementara itu, P-Value yang dihasilkan adalah 0.101. Nilai P-Value pada hasil output Minitab 17 digunakan untuk menguji apakah terdapat hubungan yang signifikan antar variabel. Biasanya dalam pengujian korelasi dengan P-Value pada Minitab digunakan kriteria keputusan dua arah serta nilai taraf nyata sebesar 5%.
Apabila nilai P-Value lebih kecil dari nilai taraf nyata maka terdapat hubungan yang signifikan antar variabel. Sebaliknya, jika nilai P-Value lebih besar dari nilai taraf maka tidak terdapat yang signifikan antar variabel. Dari hasil output Minitab 17 didapat bahwa nilai P-Value lebih besar dibandingkan nilai taraf nyata yang sudah ditetapkan yaitu 5% sehingga tidak terdapat hubungan yang signifikan antara variabel X dan Y walaupun nilai koefisien korelasi yang dihasilkan adalah 0.548.
Bagaimana jika kita ingin mengetahui hubungan antar variabel jika kita memiliki 3 variabel atau lebih? Kita bisa lakukan perhitungan dengan menggunakan Minitab. Oleh karena itu, perhitungan secara manual sangatlah lambat dibandingkan dengan komputasi pada kasus ketika jumlah variabel dan datanya sangat besar. Berikut ini adalah data hasil survey sampling IPK (Indeks Prestasi Kumulatif) 10 mahasiswa di semester 6 berdasarkan faktor jam belajar per hari, lamanya ikut berorganisasi per tahun, serta banyaknya matakuliah yang diremedial.
Dengan cara yang sama yang sudah saya jelaskan sebelumnya dengan memasukan input data yang ada diatas akan keluar output sebagai berikut:
Dari hasil output yang didapat anda telah mendapatkan nilai koefisien korelasi dari masing-masing antar variabel. Hasil output tersebut angka yang diatas (kotak merah) merupakan hasil koefisien korelasi sederhana antar 2 variabel atau koefisien korelasi Pearson Product Moment dan dibawahnya (kotak biru) merupakan nilai P-Valuenya antar 2 variabel. Berdasarkan hasil perhitungan dari kasus data tersebut dengan menggunakan minitab didapat bahwa terdapat hubungan yang signifikan antara IPK dengan Lama Organisasi, IPK dengan Jumlah Remedial, Jam Belajar dengan Jumlah Remedial jika diuji dengan menggunakan P-Value 2 arah dengan taraf nyata 5%. Tentunya hubungan yang signifikan ini memiliki koefisien korelasi yang negatif sehingga memiliki pengaruh yang berbalik arah antar variabel, jika variabel yang satu naik maka variabel satunya lagi akan menurun dan begitupun sebaliknya.
Demikian postingan saya mengenai cara menghitung koefisien korelasi sederhana atau koefisien korelasi Pearson Product Moment dengan menggunakan Minitab 17. Cukup mudah bukan? Jika anda menggunakan versi selain 17 dapat menyesuaikan input serta output untuk intepretasi programnya. Semoga bermanfaat.
Pada postingan sebelumnya, saya mempost bagaimana cara menghitung dan mengintepretasikan koefisien korelasi Pearson Product Moment (Pearson Product Moment Coefficient Correlation) atau koefisien korelasi linear sederhana secara manualnya. Dalam postingan ini saya akan memberikan cara menghitung atau lebih tepatnya langkah-langkah komputasi dalam mencari koefisien korelasi dengan menggunakan program Minitab. Minitab yang saya gunakan ini adalah Minitab versi 17. Jika anda menggunakan Minitab selain versi 17, anda dapat menyesuaikan langkah-langkah berikut ini:
Kita langsung ke dalam contoh soal saja, bagi anda yang tidak tahu bagaimana teori dasar mengenai koefisien korelasi Pearson Product Moment anda bisa cek di postingan saya sebelumnya. Berikut ini kita gunakan contoh data yang ada pada postingan saya sebelumnya pada contoh soal 1. Input data terlebih dahulu seperti yang ada pada gambar berikut:
Kemudian klik Stat pada Menubar Minitab, kemudian pilih Basic Statistics, pilih Correlation.
Selanjutnya anda klik dua kali pada masing-masing kolom variabel atau klik pada kolom kemudian pilih select untuk memilih antar variabel yang ingin dihitung koefisien korelasinya, untuk metodenya dipilih Pearson Correlation karena kita ingin menghitung koefisien korelasi sederhana. Kemudian ceklik Display P-Value untuk menghitung nilai P-Value korelasi antar variabel. Kosongkan Store Matrix (Display Nothing) kemudian pilih OK.
Jika benar maka akan tertampil output seperti gambar berikut:
Gambar diatas tertera output yang bertuliskan "Pearson correlation of X and Y = 0.548", ini menunjukkan bahwa nilai koefisien korelasi sederhana atau koefisien korelasi Pearson Product Moment dari X dan Y sebesar 0.548. Untuk arti dari hasil nilai koefisien korelasi anda dapat cek di postingan saya mengenai cara menghitung dan cara mengintepretasikan koefisien korelasi Pearson Product Moment. Sementara itu, P-Value yang dihasilkan adalah 0.101. Nilai P-Value pada hasil output Minitab 17 digunakan untuk menguji apakah terdapat hubungan yang signifikan antar variabel. Biasanya dalam pengujian korelasi dengan P-Value pada Minitab digunakan kriteria keputusan dua arah serta nilai taraf nyata sebesar 5%.
Apabila nilai P-Value lebih kecil dari nilai taraf nyata maka terdapat hubungan yang signifikan antar variabel. Sebaliknya, jika nilai P-Value lebih besar dari nilai taraf maka tidak terdapat yang signifikan antar variabel. Dari hasil output Minitab 17 didapat bahwa nilai P-Value lebih besar dibandingkan nilai taraf nyata yang sudah ditetapkan yaitu 5% sehingga tidak terdapat hubungan yang signifikan antara variabel X dan Y walaupun nilai koefisien korelasi yang dihasilkan adalah 0.548.
Bagaimana jika kita ingin mengetahui hubungan antar variabel jika kita memiliki 3 variabel atau lebih? Kita bisa lakukan perhitungan dengan menggunakan Minitab. Oleh karena itu, perhitungan secara manual sangatlah lambat dibandingkan dengan komputasi pada kasus ketika jumlah variabel dan datanya sangat besar. Berikut ini adalah data hasil survey sampling IPK (Indeks Prestasi Kumulatif) 10 mahasiswa di semester 6 berdasarkan faktor jam belajar per hari, lamanya ikut berorganisasi per tahun, serta banyaknya matakuliah yang diremedial.
Dengan cara yang sama yang sudah saya jelaskan sebelumnya dengan memasukan input data yang ada diatas akan keluar output sebagai berikut:
Dari hasil output yang didapat anda telah mendapatkan nilai koefisien korelasi dari masing-masing antar variabel. Hasil output tersebut angka yang diatas (kotak merah) merupakan hasil koefisien korelasi sederhana antar 2 variabel atau koefisien korelasi Pearson Product Moment dan dibawahnya (kotak biru) merupakan nilai P-Valuenya antar 2 variabel. Berdasarkan hasil perhitungan dari kasus data tersebut dengan menggunakan minitab didapat bahwa terdapat hubungan yang signifikan antara IPK dengan Lama Organisasi, IPK dengan Jumlah Remedial, Jam Belajar dengan Jumlah Remedial jika diuji dengan menggunakan P-Value 2 arah dengan taraf nyata 5%. Tentunya hubungan yang signifikan ini memiliki koefisien korelasi yang negatif sehingga memiliki pengaruh yang berbalik arah antar variabel, jika variabel yang satu naik maka variabel satunya lagi akan menurun dan begitupun sebaliknya.
Demikian postingan saya mengenai cara menghitung koefisien korelasi sederhana atau koefisien korelasi Pearson Product Moment dengan menggunakan Minitab 17. Cukup mudah bukan? Jika anda menggunakan versi selain 17 dapat menyesuaikan input serta output untuk intepretasi programnya. Semoga bermanfaat.
0 Komentar untuk "Cara Menghitung Koefisien Korelasi Pearson Product Moment dengan Menggunakan Minitab 17"