Dokumen tersebut membahas tentang uji korelasi, terutama korelasi sederhana (bivariate correlation) dan korelasi parsial. Korelasi sederhana digunakan untuk menghasilkan matriks korelasi antar dua variabel dan menghitung koefisien korelasi antara lama belajar mahasiswa dengan IPKnya, yang menghasilkan nilai r sebesar 0,191.

1. Korelasi Uji korelasi biasanya banyak digunakan dalam berbagai penelitian, mulai dari penelitian yang sederhana hingga penelitian yang cukup kompleks. Uji korelasi yang banyak digunakan antaralain : Uji Korelasi Sederhana (Bivariate Correlation) dan korelasi Parsial (Partial Correlation) dari Person Product Moument. BIVARIATE CORRELATION Bivariate Correlation (korelasi sederhana) yang sering disebut sebagai Korelasi Product moment Person, bermanfaat untuk menghasilkan matrik korelasi pasangan antar 2 variabel. Bahwa pada umumnya, orang mengatakan bahwa pengertian korelasi adalah suatu hubungan timbal-balik. Contohnya, hubungan antara permintaan dan penawaran, hubungan antara motivasi dan prestasi belajar, dll. Dimana kedua hubungan tersebut bisa saling mempengaruhinya. Namun, pada kenyataannya tidak semua hubungan terjadi saling menimbulkan sebab akibat. Oleh karena itu, perlu diperhatikan benar apakah hubungan itu merupakan hubungan timbal-balik atau bukan.

2. taksiran dari korelasi populasi dengan kondisi sample normal ( Keeratan hubungan antara satu variabel dengan variabel lainnya, biasa disebut dengan koofisien korelasi yang ditandai dengan ”r”. Koofisien korelasi ”r” merupakan acak). Adapun rumus r, sebagai berikut : r = (N – 1) SxSy Tingkat keeratan hubungan (koofisien korelasi) bergerak dari 0-1. jika r mendekati 1 (misalnya 0.95) ini dapat dikatakan bahwa memiliki hubungan yang sangat erat. Sebaliknya, jika mendekati 0 (misalnya 0.10) dapat dikatakan mempunyai hubungan yang rendah. Koofisien korelasi mempunyai harga -1 hingga +1. harga -1 menunjukan adanya hubungan yang sempurna bersifat terbalik antara kedua variabel. Sedangkan hubungan +1 menunjukan adanya hubungan sempurna positif.

3. Data Indeks Prestasi Kumulatif (IPK) dan rata-rata lama belajar (jam/hari) diantara 10 mahasiswa semester 5 d prodi biologi adalah sebagai berikut : 2.00 3.50 10 2.00 2.80 9 2.00 2.92 8 1.30 2.69 7 2.00 3.15 6 1.00 2.92 5 2.00 2.90 4 2.00 3.19 3 2.00 2.40 2 1.00 2.90 1 Lama Belajar IPK Nama Mahasiswa

4. Correlations Descriptive Statistics Correlations 10 .44234 1.7300 LamaBelajar 10 .29773 2.9370 IPK N Std. Deviation Mean 10 10 N .196 .025 Covariance 1.761 .227 Sum of Squares and Cross-products .596 Sig. (2-tailed) 1 .191 Pearson Correlation LamaBelajar 10 10 N .025 .089 Covariance .227 .798 Sum of Squares and Cross-products .596 Sig. (2-tailed) .191 1 Pearson Correlation IPK LamaBelajar IPK

5. ANALISIS OUTPUT Dari output diperoleh informasi sebagai berikut : Mean dari IPK = 2.9370 Mean dari Lama Belajar = 1.7300 Standar deviasi IPK = 0.29773 Standar deviasi Lama belajar = 0.44234 Banyaknya data yang dianalisis = 10 Dengan menggunakan korelasi Pearson diperoleh : r = 0 .191

6. Nonparametric Correlations Correlations t = r √ n – 2 __ √ 1 - r² = 0.191 √ 10-2 ___ √ 1 (0.191)² = 0. 5503291 t = r √ n – 2 __ √ 1 - r² = 0.211 √ 10-2 ___ √ 1 (0.211)² = 2.828 10 10 N . .558 Sig. (2-tailed) 1.000 .211 Correlation Coefficient LamaBelajar 10 10 N .558 . Sig. (2-tailed) . 211 1.000 Correlation Coefficient IPK Spearman's rho 10 10 N . .573 Sig. (2-tailed) 1.000 .159 Correlation Coefficient LamaBelajar 10 10 N .573 . Sig. (2-tailed) . 159 1.000 Correlation Coefficient IPK Kendall's tau_b LamaBelajar IPK