Dokumen tersebut membahas tentang analisis korelasi, yang merupakan teknik statistik untuk mengukur kekuatan dan arah hubungan antara dua variabel atau lebih. Dokumen ini menjelaskan berbagai jenis korelasi seperti korelasi sederhana, parsial, dan ganda serta metode korelasi Pearson dan Spearman beserta contoh penerapannya menggunakan program SPSS. Dokumen juga membahas uji khi-kuadrat untuk menget

1. O l e h :
M U M U D S A L I M U D I N
Program Studi Ekonomi Syariah
Sekolah Tinggi Agama Islam
PERSIS Bandung
ANALISIS KORELASI

2. Pengertian Korelasi
Korelasi merupakan teknik analisis yang termasuk
dalam salah satu teknik pengukuran asosiasi /
hubungan. Pengukuran Asosiasi merupakan istilah
umum yang mengacu pada sekelompok teknik
dalam statistik bivariat yang digunakan untuk
mengukur kekuatan hubungan antara dua variable
atau lebih.

3. 3
Program Studi Ekonomi Syariah
Sekolah Tinggi Agama Islam Persis
KEGUNAAN
Analisis Korelasi digunakan untuk mengukur kekuatan dan arah
hubungan antara dua variabel atau lebih,
yang dinyatakan dengan koefisien kolerasi.
Contohnya,
seorang pemimpin perusahaan kerap kali
menggunakan korelasi untuk mengetahui
apakah terdapat hubungan yang kuat antara
kenaikan gaji pegawai dengan jumlah
pendapatan perusahaan.
Analisis korelasi mampu menjelaskan hal ini
dan memberikan analisis yang bermanfaat
bagi para pengambil keputusan.

4. 4
Program Studi Ekonomi Syariah
Sekolah Tinggi Agama Islam Persis
JENIS-JENIS KORELASI
Korelasi Sederhana
Korelasi Sederhana merupakan suatu teknik statistik yang dipergunakan untuk mengukur kekuatan hubungan antara
2 variabel dan juga untuk dapat mengetahui bentuk hubungan keduanya dengan hasil yang bersifat kuantitatif.
Korelasi Parsial
Korelasi parsial adalah suatu metode pengukuran keeratan hubungan (korelasi) antara variabel bebas dan variabel
tak bebas dengan mengontrol salah satu variabel bebas untuk melihat korelasi natural antara variabel yang tidak
terkontrol
Korelasi Ganda
Korelasi ganda adalah suatu nilai yang memberikan kuatnya pengaruh atau hubungan dua variabel atau lebih secara
bersama-sama dengan variabel lain.

5. 5
Program Studi Ekonomi Syariah
Sekolah Tinggi Agama Islam Persis
JENIS HUBUNGAN KORELASI
Korelasi Linear Positif (+1)
Perubahan Nilai Variabel diikuti
perubahan Nilai Variabel yang
lainnya secara teratur dengan arah
yang sama. Jika Nilai Variabel X
mengalami kenaikan, maka Variabel
Y juga ikut naik.
Jika Nilai Koefisien Korelasi
mendekati +1 (positif Satu) berarti
pasangan data Variabel X dan Y
mempunyai Korelasi Linear Positif
yang kuat.

6. 6
Program Studi Ekonomi Syariah
Sekolah Tinggi Agama Islam Persis
JENIS HUBUNGAN KORELASI
Korelasi Linear Negatif (-1)
Perubahan Nilai Variabel diikuti
perubahan Nilai Variabel yang lainnya
secara teratur tetapi dengan arah
yang berlawanan. Jika Nilai Variabel X
mengalami kenaikan, maka Variabel Y
akan turun.
Jika Nilai Koefisien Korelasi
mendekati -1 berarti pasangan data
Variabel X dan Variabel Y mempunyai
Korelasi Linear Negatif yang
kuat/erat.

7. 7
Program Studi Ekonomi Syariah
Sekolah Tinggi Agama Islam Persis
JENIS HUBUNGAN KORELASI
Tidak Berkorelasi
Apabila Nilai Koefisien Korelasi
mendekati 0 (Nol) berarti pasangan
data Variabel X dan Y mempunyai
korelasi yang sangat lemah atau
berkemungkinan tidak berkolerasi.

8. 8
Program Studi Ekonomi Syariah
Sekolah Tinggi Agama Islam Persis
METODE KORELASI
Korelasi Pearson
• Data untuk masing-masing variable
berskala rasio atau interval.
• Data untuk masing-masing variable
berdistribusi normal
• Terdapat hubungan yang linear antar
variabel
Korelasi Rank Spearman
• Data untuk masing-masing variable
berskala ordinal
• Data untuk masing-masing variable
tidak perlu berdistribusi normal
• Tidak perlu ada hubungan yang
linear antar variabel
Korelasi Kontingensi
• Data untuk masing-masing variable
berskala Nominal

9. 9
Program Studi Ekonomi Syariah
Sekolah Tinggi Agama Islam Persis
KORELASI PEARSON
Rumus Koefisien Korelasi Pearson
Tahun
Pengeluaran Konsumsi Rumah
Tangga atas Harga yang Berlaku
Pendapatan Nasional
Perkapita atas Biaya Faktor
Produksi
1978 15.184,5 19.367,6
1979 19.513,7 27.146,8
1980 27.502,9 38.838,3
1981 35.560,0 46.838,1
1982 41.670,3 51.666,5
1983 44.739,3 65.513,5
1984 51.100,3 77.728,3
1985 54.600,3 84.694,4
Contoh, data variable ekonomi 1978-1985
Bagaimana hubungan antara pendapatan perkapita dan
pengeluaran konsumsi rumah tangga?
Tujuan Analisis Korelasi Pearson
1. Melihat tingkat kekuatan hubungan
2. Melihat arah (jenis) hubungan
3. Melihat apakah hubungan tersebut Signifikan atau tidak

10. 10
Program Studi Ekonomi Syariah
Sekolah Tinggi Agama Islam Persis
KORELASI PEARSON
Langkah-langkah Analisis Korelasi Pearson dengan SPSS
1. Buat variabel di SPSS sesuai data yang diketahui,

11. 11
Program Studi Ekonomi Syariah
Sekolah Tinggi Agama Islam Persis
KORELASI PEARSON
2. Input pada Data View data untuk masing-masing variabel
Data diambil dari tabel indikator ekonomi, Yang dibulatkan
sampai 2 angka
X = Pendapatan Perkapita
Y = Pengeluaran Konsumsi

12. 12
Program Studi Ekonomi Syariah
Sekolah Tinggi Agama Islam Persis
KORELASI PEARSON
3. Analize -> Correlate -> Bivariate kemudian akan muncul menu selanjutnya, pilih Pearson,
Two-tailed, Flag significant

13. 13
Program Studi Ekonomi Syariah
Sekolah Tinggi Agama Islam Persis
KORELASI PEARSON
4. Maka akan muncul tampilan output hasil perhitungan SPSS
Interpretasi :
1. Terdapat hubungan yang sangat kuat antara Pendapatan Perkapita
dan Pengeluaran Konsumsi yang mendekati 1 yaitu 0.985
2. Jenis korelasinya POSITIF
3. Uji signifikan, dilihat dari nilai sig. (2-tailed),
Jika sig. (2-tailed) < 0,05/0,01 maka terdapat korelasi,
Jika sig. (2-tailed) > 0,05/0,01 maka tidak terdapat korelasi
Berdasarkan hasil nilai sig. (2-tailed) < 0,01 maka terdapat korelasi
atau hubungannya signifikan.
Atau dapat dillihat dari tanda bindang dibawah table hasil output,
** Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed)

14. 14
Program Studi Ekonomi Syariah
Sekolah Tinggi Agama Islam Persis
KORELASI RANK SPEARMAN
Rumus Koefisien Korelasi Spearman
Resp. Kualitas Produk (X) Kepuasan Konsumen (Y)
1 TB CP
2 CB CP
3 B P
4 B SP
5 CB P
6 SB SP
7 SB SP
8 B SP
9 SB SP
10 B P
Contoh,
Adakah hubungan antara kualitas produk dengan kepuasan
konsumen
Tujuan Analisis Korelasi Pearson
1. Melihat tingkat kekuatan hubungan
2. Melihat arah (jenis) hubungan
3. Melihat apakah hubungan tersebut Signifikan atau tidak

15. 15
Program Studi Ekonomi Syariah
Sekolah Tinggi Agama Islam Persis
KORELASI RANK SPEARMAN
Resp. Kualitas Produk (X) Kepuasan Konsumen (Y)
1 2 3
2 3 3
3 4 4
4 4 5
5 3 4
6 5 5
7 5 5
8 4 5
9 5 5
10 4 4
Contoh,
Adakah hubungan antara kualitas produk dengan kepuasan
konsumen
Untuk keperluan analisis data maka jawaban responden
diberi kode
Untuk Kualitas Produk :
1. Sangat Tidak Berkualitas (STB) = 1
2. Tidak Berkualitas (TB) = 2
3. Cukup Berkualitas (CB) = 3
4. Berkualitas (B) = 4
5. Sangat Berkualitas (SB) = 5
Untuk Kepuasan Konsumen :
1. Sangat Tidak Puas (STP) = 1
2. Tidak Puas (TP) = 2
3. Cukup Puas (CP) = 3
4. Puas (P) = 4
5. Sangat Puas (SP) = 5
Maka data pada tavel akan menjadi,

16. 16
Program Studi Ekonomi Syariah
Sekolah Tinggi Agama Islam Persis
KORELASI RANK SPEARMAN
Langkah-langkah Analisis Korelasi Spearman dengan SPSS
1. Buat variabel di SPSS sesuai data yang diketahui,

17. 17
Program Studi Ekonomi Syariah
Sekolah Tinggi Agama Islam Persis
KORELASI RANK SPEARMAN
2. Input pada Data View data untuk masing-masing variabel
X = Kualitas Produk
Y = Kepuasan Konsumen

18. 18
Program Studi Ekonomi Syariah
Sekolah Tinggi Agama Islam Persis
KORELASI RANK SPEARMAN
3. Analize -> Correlate -> Bivariate kemudian akan muncul menu selanjutnya, pilih Spearman,
Two-tailed, Flag significant

19. 19
Program Studi Ekonomi Syariah
Sekolah Tinggi Agama Islam Persis
KORELASI RANK SPEARMAN
4. Maka akan muncul tampilan output hasil perhitungan SPSS
Interpretasi :
1. Terdapat hubungan yang sangat kuat antara Kualitas Produk dan
Kepuasan Konsumen yang mendekati 1 yaitu 0.838
2. Jenis korelasinya POSITIF
3. Uji signifikan, dilihat dari nilai sig. (2-tailed),
Jika sig. (2-tailed) < 0,05/0,01 maka terdapat korelasi,
Jika sig. (2-tailed) > 0,05/0,01 maka tidak terdapat korelasi
Berdasarkan hasil nilai sig. (2-tailed) yaitu 0.002 < 0,01 maka
terdapat korelasi atau hubungannya signifikan.
Atau dapat dillihat dari tanda bindang dibawah table hasil output,
** Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed)

20. 20
Program Studi Ekonomi Syariah
Sekolah Tinggi Agama Islam Persis
UJI CHI-SQUARE
Uji Chi-Square bertujuan untuk mengetahui hubungan antar
variabel yang terdapat dalam tabel dan kolom, jenis data
yang digunakan harus berbentuk nominal dan sampelnya
besar.

21. 21
Program Studi Ekonomi Syariah
Sekolah Tinggi Agama Islam Persis
UJI CHI-SQUARE
Rumus Chi-Square (Koreksi Yates) untuk table 2 x 2 Contoh, dilakukan penelitian untuk mengetahui hubungan antara
“Sumber Air minum dengan kejadian diare pada balita”
Quesiner Sumber Air Minum :
1. PDAM
2. Air Mineral
3. Air Sumur
4. Air Hujan
5. Air Sungai
Dikelompokan menjadi 2,
1. Terlindungi (PDAM, Air Mineral) skor = 1
2. Tak terlindungi (Air Sumur, Hujan dan Sungai) skor = 2
Quesiner Kejadian Diare :
1 Tidak skor = 1
2. Ya skor =2

22. 22
Program Studi Ekonomi Syariah
Sekolah Tinggi Agama Islam Persis
UJI CHI-SQUARE
Data hasil penelitian

23. 23
Program Studi Ekonomi Syariah
Sekolah Tinggi Agama Islam Persis
UJI CHI-SQUARE
Langkah-Langkah analisis chi-square dengan SPSS
1. Buat variable di SPSS sesuai variable yang diketahui

24. 24
Program Studi Ekonomi Syariah
Sekolah Tinggi Agama Islam Persis
UJI CHI-SQUARE
2. Input data ke Data View di SPSS
X = Kualitas Air MInum
Y = Kejadian Diare

25. 25
Program Studi Ekonomi Syariah
Sekolah Tinggi Agama Islam Persis
UJI CHI-SQUARE
3. Analisa Chi-aquare dengan Crosstab

26. 26
Program Studi Ekonomi Syariah
Sekolah Tinggi Agama Islam Persis
UJI CHI-SQUARE
4. Hasil output perhitungan
Interpretasi :
1. Terdapat 30 data yang yang semuanya diproses dalam analisis
2. Terdapat 10 balita yang minum Air Terlindungi dan tidak diare,
sementara terdapat 2 balita yang minum Air Terlindungi dan
terkena diare, begitu seterusnya
3. Dibuat rumusan hipotesis
H0 = Tidak ada hubungan antara air minum dan kejadian diare
H1 = Ada hubungan antara air minum dan kejadian diare
Jika Asymp. Sig. (2-sides) < 0,05 maka H0 ditolak dan H1 diterima
Jika Asymp. Sig. (2-sides) > 0,05 maka H0 diterima dan H1 ditolak
Berdasarkan hasil nilai Asymp. Sig. (2-sided) 0.003 < 0.05 maka H0
ditolak dan H1 diterima
Artinya ada hubungan antara Sumber Airminum dengan Kejadian
Diare pada balita.
Sehingga semkain terlindung sumber air minum maka kejadian diare
pada baloita semakin menurun.

27. Terima kasih