Teknis Analisis Data
PENGERTIAN
Membandingkan, menentukan besarnya pengaruh antara dua
nilai variabel (data) atau lebih untuk mengetahui selisihnya atau rasionya,
kemudian diambil kesimpulannya.
Tujuan..
ü Memecahkan masalah-masalah penelitian
ü Memperlihatkan hubungan antara fenomena
yang terdapat dalam penelitian
ü Memberikan jawaban terhadap hipotesis yang
diajukan dalam penelitian
ü Bahan untuk membuat kesimpulan serta
implikasi dan saran-saran yang berguna untuk kebijakan penelitian selanjutnya.
Teknik Analisis
Korelasional
Teknik analisis
statistik mengenai hubungan antar dua variabel atau lebih
Tujuan . . .
ü
Ingin mencari bukti
(berlandaskan pada data yang ada), apakah memang benar antara variabel yang
satu dan variabel yang lain terdapat korelasi
ü
Ingin menjawab
pertanyaan apakah korelasi antar variabel itu (jika memang ada korelasi),
termasuk korelasi yang kuat, cukup, atau lemah
ü
Ingin memperoleh kepastian
(secara matematik), apakah korelasi antar variabel itu signifikan atau tidak.
Penggolongan . . .
1.
Teknik Analisis Korelasional Bivariat
Contoh:
Korelasi antara prestasi
belajar dalam bidang studi Agama Islam(variabel X) dan Sikap Keagamaan Siswa
(variabel Y)
2.
Teknik Analisis Korelasional Multivariat
Contoh:
Korelasi antara sikap
keagamaan siswa (X1) dengan suasana keagamaan dilingkungan keluarga
(X2), lingkungan keagamaan di masyarakat (X3), tingkat
pengetahuan agama orang tua siswa (X4), dan prestasi belajar siswa
dalam bidang studi Agama Islam (X5).
Teknik perhitungan
korelasi dalam Teknik Analisis Korelasional Bivariat
§
Teknik Korelasi Produk Momen
§
Teknik Korelasi Tata Jenjang
§
Teknik Korelasi Koefisien Phi
§
Teknik Korelasi Kontingensi
§
Teknik Korelasi Poin Biserial
§
Teknik Korelasi Biserial
§
Teknik Korelasi Kendall Tau
§
Teknik Korelasi Rasio
§
Teknik The Widespread
Correlation
§
Teknik Korelasi Tetrakorik
Teknik Korelasi Product Moment
Pengertian :
Teknik korelasi
dengan koefisien korelasinya diperoleh dengan cara mencari hasil perkalian dari
momen-momen variabel yang dikorelasikan
Notasi / Lambang :
•
“r” (sering disebut “r” product
moment)
•
Jika variabel pertama X dan
variabel kedua Y, maka indeks korelasinya adalah rXY.
INTERPRETASI
TERHADAP ANGKA INDEKS
KORELASI “r” PRODUCT MOMENT
Ø
Secara kasar atau sederhana
Ø Berkonsultasi pada
Tabel Nilai “r” Product Moment
Interpretasi secara
Kasar (Sederhana)
Besarnya “r”
Product Moment
|
Interpretasi
|
0,00 – 0,20
|
Antara var. X dan
var. Y memang terdapat korelasi, akan tetapi korelasi itu sangat lemah,
sehingga korelasi itu diabaikan (dianggap tidak ada korelasi antara
var. X dan var. Y).
|
0,20 – 0,40
|
Antara var. X dan
var. Y terdapat korelasi yang lemah.
|
0,40 – 0,70
|
Antara var. X dan
var. Y terdapat korelasi yang sedang.
|
0,70 – 0,90
|
Antara var. X dan
var. Y terdapat korelasi yang tinggi.
|
0,90 – 1,00
|
Antara var. X dan
var. Y terdapat korelasi yang sangat tinggi atau sangat kuat.
|
INTERPRETASI DENGAN
KORELASITASI PADA TABEL NILAI “r” PRODUCT MOMENT
Ø
Merumuskan H0 dan H1
Ø
Menguji kebenaran dari
hipotesis yang sudah dirumuskan, dengan membandingkan nilai “r” yang diperoleh
dari proses perhitungan/observasi (r0) dengan nilai “r” pada Tabel
Nilai “r” Product Moment (rt), dengan terlebih dahulu menentukan db
atau df (degrees of freedom) → df = N – nr. Setelah
diperoleh db atau df, maka dapat dicari besarnya “r” yang
tercantum dalam Tabel Nilai “r” Product Moment sesuai dengan db/df-nya,
baik pada taraf signifikansi 5% atau 1%.
Jika r0 >
rt, maka H0 ditolak dan menerima H1.
Sebaliknya, jika r0 < rt, maka H0
diterima dan menolak H1.
Cara mencari
(menghitung) dan memberikan interpretasi terhadap angka indeks korelasi “r”
Product Moment untuk N < 30
v
Menghitung Standar Deviasinya
v
Tidak menghitung Standar
Deviasinya
v
Menghitung skor aslinya atau
angka kasarnya
v
Menghitung Mean-nya
v
Menghitung Selisih Deviasinya
v
Menghitung Selisih skornya
(selisih ukuran kasarnya)
a. Menghitung Standar
Deviasinya
b. Tidak menghitung
Standar Deviasinya
rxy =
angka indeks korelasi antara Var. X dan Var. Y
Sxy =
jumlah dari hasil kali antara deviasi skor var.X dan var.Y
SDx = standar
deviasi dari variabel X
SDy = standar
deviasi dari variabel Y
N =
number of cases
Contoh:
Mean nilai hasil belajar dari sejumlah 10 siswa pada
Ujian Nasional dan Mean dari Nilai Try Out pelajaran Matematika di Madrasah Aliyah
No. Urut
|
Nama Siswa
|
Mean Nilai Try Out
|
Mean
Nilai UN
|
1
|
Evi
|
65
|
75
|
2
|
Muslih
|
58
|
56
|
3
|
Bagus
|
72
|
66
|
4
|
Deni
|
69
|
64
|
5
|
Sari
|
76
|
69
|
6
|
Wiwin
|
67
|
62
|
7
|
Lutfiah
|
62
|
59
|
8
|
Rafi
|
56
|
58
|
9
|
Tohir
|
68
|
61
|
10
|
Indri
|
60
|
71
|
Tabel Perhitungan:
Nama Siswa
|
Mean Nilai Try Out
|
Mean Nilai UN
|
x
|
y
|
xy
|
x2
|
y2
|
Evi
|
65
|
75
|
|||||
Muslih
|
58
|
56
|
|||||
Bagus
|
72
|
66
|
|||||
Deni
|
69
|
64
|
|||||
Sari
|
76
|
69
|
|||||
Wiwin
|
67
|
62
|
|||||
Lutfiah
|
62
|
59
|
|||||
Rafi
|
56
|
58
|
|||||
Tohir
|
68
|
61
|
|||||
Indri
|
60
|
71
|
|||||
df = N – nr Û rxy tabel 5% = 0,632
= 10 – 2 rxy tabel 1% = 0,765
= 8
0 komentar:
Post a Comment