Korelasi

2 08 2007

Untuk mengetahui seberapa erat hubungan antara 2 buah (atau lebih) variabel, digunakan metode korelasi, baik itu korelasi parametrik maupun korelasi non-parametrik. Di dalam korelasi, variabel2 dianggap sejajar, artinya tidak ada yg dianggap sebagai variabel bebas (prediktor) dan variabel terikat (respon) seperti halnya regresi linier. Nilai koefisien korelasi berkisar antara -1 s.d +1. Korelasi yg erat memiliki koefisien mendekati angka +1 atau -1, sedangkan korelasi lemah mendekati angka 0. Tanda + atau minus menyatakan arah hubungan.

Contoh:

Korelasi Bivariat ==> Seberapa erat hubungan antara “uang saku mahasiswa” dengan nilai nominal “voucher pulsa” yg terjual. Misal koefisien korelasi: r=0.8, maka berarti seiring peningkatan banyaknya uang saku mahasiswa, maka nominal voucher yg terjual juga semakin tinggi. Namun apabila koefisien korelasi r= -0.8, maka berarti seiring banyaknya uang saku mahasiswa, semakin rendah nilai voucher pulsa yg terjual.


Aksi

Information

15 responses

9 11 2007
juliana

Saya ingin mencari korelasi widespread,tolong donk kasih tau…

15 02 2008
iit

#1
mas, klo ingin menganalisis pengaruh dua variabel pake’ spearman bisa gak?

19 02 2008
Deny

Respon untuk #1

Bisa pake korelasi Spearman. Namun yang perlu diingat, dengan korelasi Spearman Anda hanya bisa menyimpulkan apakah salah satu variabel berpengaruh terhadap yang lain, baik secara positif ataupun negatif, kuat atau lemah, akan tetapi Anda tidak bisa mengetahui (secara numerik) seberapa besar pengaruh suatu variabel terhadap yang lain. :)

30 03 2008
Deny

#2
Ini adalah pertanyaan dari Widya.

Widya bertanya tentang apa yang dimaksud korelasi kanonik itu?

Respon untuk #2
Maaf mbak, komentarnya sampean gak sengaja ke hapus. Udah aku coba kembalikan, tapi gak bisa, karena wordpress menggunakan sistem Postdata.
Ok, korelasi kanonik adalah metode yang digunakan untuk mengetahui keeratan hubungan dari dua buah GRUP variabel. Korelasi kanonik termasuk ke dalam metode Statistika Multivariat (Multivariate Statistics).
Jadi, kalo korelasi biasa (korelasi Spearman korelasi Pearson ==> Univariate), kita mengkorelasikan 1 variabel melawan 1 variabel lainnya. Tapi kalo korelasi kanonik, kita mengkorelasikan suatu grup variabel melawan grup variabel lainnya. Biasanya, di dalam masing2 grup, terdapat lebih dari 1 variabel. Misal, grup A terdiri dari beberapa variabel dan grup B terdiri beberapa variabel juga. :)

22 04 2008
eko aryanto

#3
mas minta tolong dong cara uji hipotesis untuk korelasi 2 variabel X & Y

22 04 2008
Deny

Respon untuk #3
Btw, minta tolong pada apanya mas? Pertanyaannya terlalu umum.
Ok, hipotesis unutk korelasi:
H0: rho = 0
H1: =rho != 0

Rho= lambang yunani untuk huruf r
!= berarti tidak sama dengan. ;)

22 05 2008
tatu

#4
Mas numpang tanya juga..
Aku mau hubungin antara tingkat partisipasi rumah tangga dalam program sapta usaha tambak dengan pendapatan rumah tangga. Metode yang paaas apa ya?
Tingkat partisipasi itu entar aku skor dulu. Trus langkahnya untuk mengkorelasi bgmn?
Trims buanget ! aku tunggu ya jawabannya

28 05 2008
Deny

Respon untuk #4
1.Jawabanyya mudah sekali, pake aja metode korelasi. Namun, perlu diperhatikan mengenai tipe data yang digunakan. Kalo tipe data kedua variabel adalah nominal atau ordinal, pake aja metode korelasi nonparametrik, kalo tipe datanya adalah interval atau rasio, pake aja metode korelasi prameterik (korelasi Pearson).
2. Kalo saya lihat dari kasus Anda, tipe data untuk tingkat partisipasi adalah ordinal, sedangkan tipe data untuk pendapatan rumah tangga, kalo nggak di skor, adalah rasio.

29 05 2008
tatu

#5
Jadi saya bisa menggunakan korelasi parametrik mas ?Dengan syarat pendapatan rumah tangga diskor ? Begitukah mas ? tetapi kalo pendapatan rumah tangga diskor, apa jadi tambah tidak aneh ya..
Ko saya jadi tambah bingung ya.Sebaiknya untuk mengkorelasi keduanya antara tingkat partisipasi dengan pendapatan, datanya diubah jadi apa?
Tolong beri langkah yang mudah. Terima kasih!

5 06 2008
Deny

Respon untuk #5
1. Menurut saya itu cara termudah, yaitu menskor tingkat pendapatan rumah tangga. Sebab, kalo nggak diskor, metode yang tepat untuk kasus tersebut kayaknya gak ada. Kalaupun ada, kayaknya susah. Dengan membentuk skor pada pendapatan RT, tipe data nya kini jadi ordinal semua. Nah, di statistika nonparametrik banyak metode yang mampu mengkover kondisi seperti itu. Coba baca di buku2 nonparametrik, di sana akan Anda temui banyak metode korelasi yang tepat.
2. cara menskor:
Misal Anda menetapkan:
Rp.0 sd Rp 100000 = 1
Rp. 100001 sd 1000000 = 2
dst…
Penentuan tingkat skor, tergantung peneliti. :)

8 06 2008
tatu

OK thanks banget mas atas jawabannya……..
Sangat membantu! :)

3 11 2008
Dian

#6
Mas, permisi mau nanya ya…gmn caranya melakukan korelasi dengan menggunakan dummy variable? saya mau korelasikan antara nilai tanah dengan status kepemilikan tanah (status kepemilikan tanahnya terdiri dari tanah hak yg saya beri dummy variable 1 dan tanah negara yg saya beri dummy variable 0)…mohon bantuannya ya mas, maaf saya gak ngeti sama sekali masalah statistik…terima kasih!

3 11 2008
Deny

Respon untuk #6
Gampang aja, kamu bisa gunakan metode Point Biserial Correlation. Saya udah tulis PDF nya..silahkan didownload di kategori Statistika Nonparametrik > Point Biserial Correlation.

Moga2 bisa membantu..
:)

5 11 2008
ali kamil

#7
asw..
mas aq boleh minta tlng ttg contoh2 kasus korelasi positif, negatif ,dan non korelasi .

5 11 2008
Deny

Respon untuk #7

Cara yang paling mudah untuk melihat apakah ada korelasi atau tidak di antara 2 variabel adalah dengan melakukan plot (scatter plot) terhadap kedua variabel tersebut.

1. Jika plot berbentuk menurun miring ke bawah (darai kiri atas menuju kanan bawah), maka terjadi korelasi negatif
2. Jika plot menanjak naik dari kiri bawah menuju kanan atas, maka terjadi korelasi negatif
3. Jika titik2 plot tidak menunjukkan pola sebagaimana no 1 dan 2, maka tidak terjadi korelasi. Atau jika bentuk plotnya tidak linier, maka tidak terjadi korelasi.

Catatan:
– korelasi yang dimaksud adalah korelasi linier
:)

Berikan Balasan

Isikan data di bawah atau klik salah satu ikon untuk log in:

WordPress.com Logo

You are commenting using your WordPress.com account. Logout / Ubah )

Twitter picture

You are commenting using your Twitter account. Logout / Ubah )

Facebook photo

You are commenting using your Facebook account. Logout / Ubah )

Google+ photo

You are commenting using your Google+ account. Logout / Ubah )

Connecting to %s




Ikuti

Get every new post delivered to your Inbox.

Bergabunglah dengan 91 pengikut lainnya.

%d blogger menyukai ini: