Uji Korelasi Spearment

1. UJI KORELASI
Spearman Test

2. Korelasi spearman merupakan uji alternatif dari korelasi
pearson.
Ketika data diuji normalitas dan hasilnya menunjukkan data
tidak berdistribusi normal, maka uji korelasi pearson tidak
dapat dilakukan. Melainkan menggunakan uji alternatifnya
yaitu uji korelasi spearman atau uji kendall tau.
Apa Itu Uji Korelasi
Spearman?
2

3. 01
02
03
04
05
06
Asumsi Pada Uji Korelasi Spearman
Statistik non -
parametrik
Data minimal
berskala ordinal
Sampel random
Variabel numerik
numerik
3
Tidak menuntut
normalitas
Tidak menuntut
homogenitas

4. Informasi Yang Akan Di Dapatkan
Arah Hubungan
Kekuatan Korelasi
Nilai Korelasi dan Kemaknaan Korelasi (p-value)
4

5. Rentang Koefisien Korelasi
Spearman
Koefisien korelasi spearman terletak pada nilai -1 sampai +1
• Nilai -1  korelasi negatif sempurna
• Nilai +1  korelasi positif sempurna
Pengelompokkan nilai korelasi spearman :
• r < 0,4 : Hubungan lemah
• 0,4 < r < 0,8 : Sedang
• r > 0,8 : Kuat

6. Positif (+)  peningkatan satu
variabel akan meningkatkan
variabel lainnya atau penurunan
satu variabel akan menurunkan
variabel lainnya
Negatif (-)  peningkatan satu
variabel akan menurunkan
variabel lainnya dan begitu
sebaliknya
Arah
Hubungan

7. 7
Suatu penelitian ingin melihat apakah ada
korelasi antara volume kendaraan dan
kadar CO di lingkungan?
Contoh Soal

8. NO LANGKAH JAWABAN
1 Menentukan variabel yang diuji
Variabel yang diuji adalah volume
kendaraan (variabel independen) dan
kadar CO di lingkungan
(variabel dependen)
2
Menentukan skala pengukuran
variabel
Variabel volume kendaraan merupakan
variabel numerik
Variabel kadar CO di lingkungan
merupakan variabel numerik
3 Menentukan jenis hipotesis Jenis hipotesis korelatif
Kesimpulan:
Uji yang digunakan adalah korelasi pearson. Bila tidak memenuhi syarat uji
korelasi pearson, maka digunakan uji alternatifnya yaitu uji korelasi spearman.
Langkah-Langkah Menentukan Uji Hipotesis Yang Sesuai

9. Tahap 1
UJI NORMALITAS
9
Kebanyakan data numerik
akan berdistribusi normal
dan sangat jarang sekali
data numerik berdistribusi
tidak normal.

10. The Power of PowerPoint | thepopp.com 10

11. UJI NORMALITAS
11
Karena jumlah sampel yang digunakan
kecil atau < 30 (15 sampel => saphiro
wilk.
Signifikansi keduanya menunjukkan hasil
yang > alpha sehingga kesimpulannya data
berdistribusi normal.

12. 12
Tahap 2
UJI Korelasi Spearman

13. The Power of PowerPoint | thepopp.com 13

14. Dari hasil output, di dapatkan nilai
signifikansi (0,000) < alpha
P value < alpha = ha diterima
Ada korelasi antara volume
kendaraan dan kadar CO di
lingkungan.
Nilai korelasi ini menunjukkan kekuatan korelasi yang kuat.
0,996 > 0,8
r > 0,8 : Kuat
Dengan arah hubungan yang positif (nilai korelasi yang +) dimana semakin tinggi volume
kendaraan akan diikuti dengan meningkatnya kadar CO di lingkungan.
INTERPRETASI
Variabel Korelasi P-value
Volume
Kendaraan
0,996 0,000
Kadar CO

15. Thank you!
Any questions?