Cara Uji Korelasi Kendall's tau-b (Data Ordinal) dengan SPSS Lengkap | Dalam analisis data penelitian uji hubungan kendall's tau-b digunakan untuk mengetahui hubungan antara dua variabel berskala ordinal atau sanggup juga salah satu data berskala ordinal sementara data yang lainnya terpola nominal maupun rasio.
Seperti halnya uji hubungan rank spearman, uji hubungan kendall's tau-b merupakan bab dari statistik non parametrik. Oleh alasannya ialah itu, tidak ada perkiraan atau persyaratan khusus yang mewajibkan bahwa data penelitian harus berdistribusi normal dan hubungan yang terbentuk antar variabel harus linear. Artinya data penelitian yang digunakan dalam uji hubungan kendall's tau-b boleh tidak normal dan tidak linear. Hal ini berbeda dengan uji hubungan pearson (statistik parametrik) yang mensyaratkan bahwa data penelitian harus berdistribusi normal dan linear.
“Walaupun pada prinsipnya sama, namun ada perbedaan yang fundamental antara uji hubungan kendall's tau-b dan uji hubungan rank spearman. Dimana uji hubungan kendall's tau-b merupakan suatu penduga tidak bias untuk parameter populasi, sementara uji hubungan rank spearman tidak menawarkan dugaan untuk koefisien peringkat suatu populasi” (Singgih Santoso, 2014: 323).
Contoh Kasus Uji Korelasi Kendall's tau-b pada Penelitian
Seorang peneliti ingin mengetahui apakah ada hubungan atau hubungan antara Lokasi (tempat) dengan Kepuasan Nasabah pada Koperasi Simpan Pinjam (KSP) Citra Dana. Untuk itu peneliti membagikan kuesioner atau pertanyaan kapada 10 orang nasabah yang dipilih secara acak. Adapun tabulasi data balasan 10 orang responden tersebut sanggup dilihat pada tabel di bawah ini.
[Download Data excel, Input-Output SPSS]
Keterangan: Kriteria penskoran balasan responden untuk pertanyaan kuesioner pada variabel lokasi dan kepuasan nasabah ialah sebagai berikut:
- Sangat Tidak Puas diberi skor 1
- Tidak Puas diberi skor 2
- Cukup Puas diberi skor 3
- Puas diberi skor 4
- Sangat Puas diberi skor 5
Langkah-langkah Uji Korelasi Kendall's tau-b dengan SPSS
1. Langkah pertama yang harus kita lakukan ialah buka aktivitas SPSS, kemudian klik Variable View. Selanjutnya, untuk mendefinisikan atau mengisi identitas variabel penelitian dengan ketentuan menyerupai gambar di bawah ini.
2. Setelah itu, klik Data View kemudian ketikkan skor balasan ke-10 orang nasabah tersebut ke kolom yang tersedia untuk variabel Lokasi dan Kepuasan. Tampak di layar.
3. Selanjutnya, klik hidangan Analyze >> Correlate >> Bivariate…
4. Maka muncul kotak diloag “Bivariate Correlations” kemudian pindahkan variabel Lokasi dan Kepuasan ke kotak Variables: kemudian pada bab “Correlations Coeffients” hilangkan tanda ceklist (v) pada Pearson, selanjutnya berikan tanda ceklist (v) pada Kendall's tau-b. Pada bab “Test of Significance” pilih Two-tailed, dan beri tanda ceklist (v) pada Flag significant correlations. Tampak dilayar.
5. Jika sudah, kemudian klik Ok untuk mengakhiri perintah. Maka muncul output SPSS dengan judul “Nonparametric Correlations” yang selanjutnya akan kita tafsirkan maknanya.
Interpretasi Output Uji Korelasi Kendall's tau-b dengan SPSS
Untuk melaksanakan interpretasi terhadap hasil output SPSS di atas, ada beberapa cara yang perlu kita lakukan, antara lain: (1) Melihat hubungan antar variabel menurut nilai signifikansi. (2) Melihat tingkat keeratan hubungan antar variabel. Dan (3) Melihat arah hubungan antar variabel. Adapun interpretasi ketiga cara di atas, sanggup kita simak dalam pembahasan di bawah ini.
1. Melihat Hubungan antar Variabel Berdasarkan Nilai Signifikansi (Sig.)
Berdasarkan output uji hubungan kendall's tau-b di atas, diketahui nilai signifikansi atau Sig. (2-tailed) antara variabel Lokasi dengan Kepuasan Nasabah ialah sebesar 0,013 < 0,05, maka sanggup disimpulkan bahwa ada hubungan yang signifikan (nyata) antara variabel Lokasi dengan Kepuasan Nasabah.
Catatan: bila nilai Sig. (2-tailed) > 0,05 maka artinya hubungan antar variabel tidak signifikan atau dengan kata lain tidak ada hubungan antar variabel.
2. Keeratan Hubungan antar Variabel dalam Korelasi Kendall's Tau-b
Untuk memaknai tingkat keeratan atau kekuatan hubungan antar variabel ini, maka terlebih dahulu kita harus mengetahui kriteria tingkat keeratan hubungan dalam analisis korelasi. Menurut Jonathan Sarwono, (2015: 93) kriteria tingkat keeratan hubungan (koefisien korelasi) antar variabel dalam analisis hubungan sanggup dikategorikan sebagai berikut:
- Nilai koefisien hubungan sebesar 0,00 s/d 0,25 artinya hubungan sangat lemah.
- Nilai koefisien hubungan sebesar 0,26 s/d 0,50 artinya hubungan cukup.
- Nilai koefisien hubungan sebesar 0,51 s/d 0,75 artinya hubungan kuat.
- Nilai koefisien hubungan sebesar 0,76 s/d 0,99 artinya hubungan sangat kuat.
- Nilai koefisien hubungan sebesar 1,00 artinya hubungan sempurna.
Berdasarkan tabel output uji hubungan kendall's tau-b di atas, diketahui nilai koefisien hubungan (Correlation Coefficient) antara variabel Lokasi dengan Kepuasan Nasabah ialah sebesar 0,743*. Dengan demikian, maka sanggup disimpulkan bahwa hubungan antara variabel Lokasi dengan Kepuasan Nasabah ialah “kuat”. Sementara tanda bintang (*) memperlihatkan hubungan yang terbentuk ialah signifikan pada angka signifikansi sebesar 0,05.
Catatan: bila ada dua tanda bintang (**) maka artinya hubungan yang terbentuk signifikan pada angka signifikansi sebesar 0,01.
3. Melihat Arah Hubungan antar Variabel dalam Analisis Korelasi
Arah hubungan dilihat dari angka koefesien hubungan apakah alhasil bernilai positif atau negatif. Berdasarkan tabel output di atas, diketahui koefisien hubungan (Correlation Coefficient) antara variabel Lokasi dengan Kepuasan Nasabah bernilai positif yakni sebesar 0,743. Maka sanggup disimpulkan bahwa ada hubungan yang “positif” antara variabel Lokasi dengan Kepuasan Nasabah. Hubungan positif atau searah bermakna bahwa bila Lokasi semakin nyaman (memadai) maka kepuasan nasabah akan semakin meningkat.
Mengacu pada ketiga interpretasi dalam uji hubungan kendall's tau-b di atas, maka kita sanggup menciptakan sebuah kesimpulan bahwa “hubungan antara Lokasi dengan Kepuasan Nasabah pada Koperasi Simpan Pinjam (KSP) Citra Dana ialah signifikan, kuat, dan searah.
Demikian pembahasan kita mengenai cara melaksanakan uji hubungan kendall's tau-b untuk data ordinal dengan aktivitas SPSS. Selanjutnya, bila anda mendapat manfaat dari panduan ini silahkan anda bagikan ke media sosial, supaya ilmu ini sanggup bermanfaat bagi banyak orang yang membutuhkan. Terimakasih dan biar sukses untuk penelitiannya. Salam dari saya – Sahid Raharjo.
[Kata Kunci Pencarian: Cara Uji Korelasi Kendall's tau-b (Data Ordinal) dengan SPSS Lengkap, Langkah-langkah Analisis Statistik non Parametrik dengan Uji Korelasi Kendall's tau-b memakai Program SPSS, Interpretasi Output Uji Korelasi Kendall's tau-b dengan SPSS]
VIDEO: Cara Uji Korelasi Kendall's tau-b dengan SPSS
