Penelitian korelasioanal murupakan salah satu jenis penelitian yang banyak diminati oleh mahasiswa. Salah satu alasannya karena hitungan statistiknya tidak serumit yang lainnya. Tentu anggapan ini akan mudah bagi yang paham, namun akan terasa sulit ketika kalian tidak memahaminya. Salah satu jenis analisis korelasional yang dapat digunakan yaitu Korelasi Pearson, atau sering disebut dengan Pearson correlation. Pemilihan jenis analisis korelasional yang digunakan tergantung dari skala data yang kalian gunakan, karena berbeda skala data yang digunakan maka teknik analisis korelasinya juga berbeda. Jadi tidak sembarangan dalam menetukan jenis analisis korelasi yang digunakan.
Korelasi Person digunakan untuk data berskala interval dan rasio, atau dengan kata lain digunakan untuk statistic parametrik. Dalam melakukan analisis korelasional dengan Person correlation, data yang digunakan memenuhi syarat bahwa data berdistribusi normal. Jika data tidak berdistribusi normal maka dapat dilakukan menggunakan jenis analisis korelasional lainnya seperti spearman rank.
Rumus matematis Korelasi Pearson sebagai berikut:
Keterangan:
- rxy= koefisien korelasi antara dua variabel yaitu X dan Y
- ∑XY=Skor total perkalian antara X dengan Y
- ∑X= Skor total variabel X
- ∑Y= Skor total total variabel Y
Note: dalam melakukan analisis korelasional tidak selalu X dengan Y, tetapi bisa juga antar variabel independent, misalnya rx1x2; rx1x3; tinggal nanti pada rumusnya disesuaikan.
Contoh ilustrasi
Seorang mahasiswa ingin melakukan penelitian untuk melihat apakah ada hubungan antara keaktifan siswa dalam proses pembelajaran terhadap prestasi belajar siswa . Berdasarkan 30 sampel siswa diperoleh data sebagai berikut (Asumsi data berdistribusi normal)
- Hipotesis
- Ho: ρ = 0 (tidak ada hubungan antara keaktifan siswa dalam proses pembelajaran terhadap prestasi belajar siswa)
- Ha: ρ ≠ 0 (ada hubungan antara keaktifan siswa dalam proses pembelajaran terhadap prestasi belajar siswa)
- Taraf signifikansi: α = 5%
- Statistik Uji: Uji-t
- Kriteria Penolakan:
- Ho ditolak jika to > tα,n-2 (uji dua sisi)
- Ho ditolak jika to > t0,05;28=2,048
- Kesimpulan
Ho ditolak karena to > tα,n-2 yaitu 3,146 > 2,048 maka Ha diterima, sehingga dapat disimpulkan bahwa ada hubungan antara keaktifan siswa dalam proses pembelajaran terhadap prestasi belajar siswa. Nilai korelasi bernilai positif (0,511) menunjukkan arah hubungannya positif yaitu semakin aktif siswa dalam proses pembelajaran maka prestasinya semakin baik. Nilai korelasi sebesar 0,511 menunjukkan bahwa tingkat keeratan hubungan antara antara keaktifan siswa dalam proses pembelajaran terhadap prestasi belajar siswa dalam kategori “cukup”.
Happy learning 🙂
