Pengantar Analisis Korelasi

Ada banyak jenis hubungan liniear antara dua variabel. Dalam tulisan ini kita akan membahas tingkat hubungan (linear) antara dua variabel kontinu, seperti, dosis pupuk dengan output gabah yang dihasilkan, pengeluaran rumah tangga dan konsumsi, jumlah curah hujan dan hasil panen, jumlah jam belajar dan nilai ujian, dll. Alat statistik yang digunakan untuk mengeksplorasi hubungan ini adalah analisis korelasi. Alat ini dapat digunakan untuk mengetahui sifat dan tingkat hubungan linear atau asosiasi antara dua atau lebih variabel kontinu.

Istilah ‘korelasi’ (correlation) berarti hubungan antara dua variabel (‘co’ berarti dua hal bersama-sama). Jika kita menganalisis dua variabel (misalnya, pupuk dan hasil), sering kali, kita mungkin tertarik untuk melihat, bagaimana kedua variabel tersebut saling terkait satu sama lain. Jelas, ketika dua variabel terkait, perubahan dalam satu variabel mana pun direspon oleh sifat dan variabel lain yang menunjukkan beberapa perubahan di dalamnya. Analisis korelasi mencoba mengukur sifat dan ‘tingkat’ tanggapan linear semacam itu di antara variabel.

Tujuan utama analisis korelasi adalah untuk menilai, apakah kedua variabel tersebut terkait atau tidak?. Dengan bahasa lain apakah ada asosiasi diantara du variabel tersebut. Jadi, dalam melakukan analisis korelasi, tidak ada perbedaan antara dua variabel dan tidak ada sebab-akibat yang tersirat, dan kita hanya berurusan dengan asosiasi. Dengan demikian, korelasi adalah analisis variasi bersama antara dua (atau lebih) variabel. Dua variabel dikatakan berkorelasi, jika perubahan salah satu variabel menghasilkan (diikuti) perubahan yang sesuai di variabel yang lain.

Perlu diperhatikan bahwa, dalam analisis korelasi, tujuannya bukan untuk menggunakan salah satu variabel untuk memprediksi variabel yang lain, tetapi untuk melihat kekuatan hubungan linier yang ada di antara dua variabel (numerik) tersebut. Jadi, analisis korelasi tidak untuk digunakan dalam analisis kausal, sekali lagi hanya sebatas asosiasi. Arah hubungan (positif atau negatif) hanya menunjukkan perubahan satu variabel dengan variabel lain.

Pengukuran kekuatan hubungan linier antara dua variabel numerik ini dinyatakan dalam ‘Koefisien korelasi’. Koefisien korelasi dari populasi dilambangkan dengan ‘ρ‘ (rho) dan koefisien korelasi dari sampel dengan huruf ‘r’. Kisaran nilai korelasi ini pasti berada di antara -1 hingga +1. Konsep koefisien korelasi ini dinamai Karl Pearson, 1857-1936 dan juga disebut sebagai koefisien korelasi momen-produk Linear (Pearson Product Moment) atau koefisien korelasi Karl Pearson.

Jika kita mempelajari tingkat hubungan linier antara dua variabel, itu disebut sebagai koefisien korelasi sederhana, dan jika kita mempelajari tingkat hubungan linear antara lebih dari dua variabel, itu disebut sebagai koefisien korelasi berganda. Dalam hal ini sama dengan konsep analisis regresi sederhana dan regresi berganda.

Hasil analisis korelasi ini akan menghasilkan tiga intepretasi. Ketiga intepretasi tersebut adalah:

Loading...

1. Kekuatan hubungan antar variabel

Kekuatan hubungan (asosiasi) ini dapat dilihat dari koefisien korelasi yang dihasilkan. Ada beberapa pendapat tentang intepretasi kekuatan hubungan yang dilihat dari koefisien korelasi ini. Salah satu pendapat dari intepretasi ini adalah sebagai berikut:

  • Koefisein korelasi sama dengan 0 berarti tidak ada korelasi sama sekali, Hal ini hampir tidak mungkin terjadi.
  • Koefisein korelasi antara 0 – 0,25 menunjukkan hubungan yang sangat lemah.
  • Koefisein korelasi antara 0,25 – 0,5 menunjukkan hubungan yang cukup kuat
  • Koefisein korelasi antara 0,5 – 0,75 berarti ada hubungan yang kuat
  • Koefisein korelasi antara 0,75 – 0,99 menunjukkan hubungan yang sangat kuat
  • Koefisein korelasi sama dengan 1 brarti ada hubungan yang sempurna, hubungan ini juga sangat jarang terjadi karena sejatinya tidak ada perbedaan sama sekali atau benar-benar identik.

2. Signifikansi hubungan

Penentuan signifikansi hubungan ini didasarkan pada angka signifikansi dari perhitungan statistik. Biasanya uji statistik yang digunakan adalah uji t.

Loading...

3. Arah hubungan

Ada dua arah dari hubungan atau asosiasi dua variabel, yaitu searah dan tidak searah. Arah hubungan korelasi ini dilihat dari angka koefisien korelasi yang dihasilkan. Angka koefisein korelasi yang bernilai positif (antara 0 sd 1) berarti ada hubungan positif antar variabel biasa disebut korelasi positif atau direct correlation. Korelasi positif ini berarti apabila ada perubahan dari salah satu variabel akan diikuti oleh perubahan variabel lain dengan arah yang sama. Singkatnya bila salah satu variabel nilainya menurun maka variabel yang lain juga menurun, sebaliknya bila meningkat maka diikuti oleh peningkatan variabel yang lain. Bila angka koefisien korelasi bernilai negatif (antara -1 sd 0) maka hubungan korelasi tersebut disebut dengan korelasi negatif atau inverse correlation. Korelasi ini berarti bila ada perubahan salah satu variabel maka akan diikuti oleh perubahan variabel lain secara berlawanan. Jika nilai salah satu variabel meningkat maka variabel yang lain akan menurun, begitu pula sebaliknya jika salah satu variabel nilainya menurun akan diikuti peningkatan nilai dari variabel yang lain.

Demikianlah uraian singkat tentang analisis korelasi. Masih ada bahasan-bahasan lain tentang korelasi terutama tentang korelasi variabel kualitatif (nominal atau ordinal) juga tentang korelasi parsial dan determinasi multipel yang akan kita bahas di lain kesempatan. Selamat belajar….

Tinggalkan Balasan