Cara Uji Korelasi Parsial dengan SPSS Serta Interpretasi Lengkap | Secara umum uji hubungan bertujuan untuk mengetahui keeratan hubungan antar variabel yang diteliti (yakni hubungan antara variabel X dengan variabel Y). Korelasi atau hubungan yang terbentuk antar variabel ini sanggup bersifat hubungan postif ataupun hubungan negatif. Hal ini sanggup dilihat menurut nilai koefisein hubungan dari hasil analisis apakah bernilai plus (+) atau minus (-). Jika plus (+) maka hubungan yang terbentuk antar variabel bersifat positif. Sementara kalau koefisein hubungan bernilai minus (-) maka artinya hubungan yang terbentuk antar variabel tersebut ialah hubungan negatif. Hubungan positif bermakna bahwa kalau variabel X mengalami peningkatan maka variabel Y juga akan mengalami peningkatan. Sementara hubungan negatif bermakna bahwa kalau variabel X mengalami penurunan maka variabel Y akan mengalami peningkatan.
Uji hubungan sanggup dilakukan dengan beberapa teknik atau metode analisis statistik tergantung dari skala data dari masing-masing variabel yang digunakan dalam penelitian. Misalnya: uji hubungan koefisien cramer lambda digunakan untuk data berskala nominal. Sementara uji hubungan kendall dan rank spearman cocok digunakan untuk data berskala ordinal. Sedangkan untuk data berskala rasio atau interval memakai uji hubungan pearson
Uji hubungan parsial disebut juga dengan analisis hubungan pearson dengan variabel kontrol atau variabel pengendali yang diasumsikan nilainya tetap atau konstan. Penggunaan variabel kontrol dalam analisis korelasi bertujuan untuk mengetahui apakah hubungan yang sudah terbentuk antara variabel X dengan variabel Y dipengaruhi oleh variabel kontrol tersebut atau tidak.
Derajad Keearatan Hubungan dalam Uji Korelasi
Dalam bukunya [V. Wiratna Sujarweni. 2014. SPSS untuk Penelitian. Yogyakarta: Pustaka Baru Press. Hal-127] menjelaskan bahwa keeratan hubungan atau koefisien hubungan antar variabel sanggup dikelompokkan sebagai berikut:
- Nilai koefisien hubungan 0,00 hingga 0,20 berarti hubungan sangat lemah.
- Nilai koefisien hubungan 0,21 hingga 0,40 berarti hubungan lemah.
- Nilai koefisien hubungan 0,41 hingga 0,70 berarti hubungan kuat.
- Nilai koefisien hubungan 0,71 hingga 0,90 berarti hubungan sangat kuat.
- Nilai koefisien hubungan 0,91 hingga 0,99 berarti hubungan berpengaruh sekali.
- Nilai koefisien hubungan 1,00 berarti hubungan sempurna.
Persyaratan Uji Korelasi Parsial untuk Analisis Data
Asumsi dasar atau persyaratan yang harus terpenuhi saat kita memakai uji hubungan parsial untuk menganalisis data penelitian ialah sebagai berikut:
- Masing-masing variabel penelitian memakai data berskala rasio atau interval.
- Karena uji hubungan parsial merupakan bab dari statistik parametrik maka data penelitian harus berdistribusi normal.
Contoh Soal Uji Korelasi Parsial dalam Penelitian
Seorang dosen ingin mengetahui apakah ada hubungan antara IQ (Intelligence Quotient) dengan nilai IPK (Indeks Prestasi Kumulatif) mahasiswa dengan Motivasi Berprestasi sebagai variabel Kontrol. Guna keperluan penelitian ini maka dosen tersebut mengumpulkan data-data yang diharapkan memakai kuesioner untuk 12 orang sampel atau responden penelitian. Adapun tabulasi data penelitian yang dimaksud sanggup anda lihat pada tabel berikut ini.
[Download Data excel, Input-Output SPSS]
Langkah-Langkah Cara Uji Korelasi Parsial dengan SPSS
Tahapan-tahapan analisis data dalam uji hubungan parsial ini dimulai dari memasukkan atau menginput data penelitian ke kegiatan SPSS, selanjutnya melaksanakan uji normalitas data terlebih dahulu, gres kemudian melaksanakan analisis data dengan uji hubungan parsial.
1. Langkah pertama buka lembar kerja gres SPSS, kemudian klik Variable View, selanjutnya anda cukup mengisi pada kolom Name, Decimals, Label, dan Measure, sementara untuk pilihan yang lain biarkan tetap default. Tampak di layar SPSS sebagaimana gambar bawah ini.
2. Jika sudah, langkah berikutnya klik Data View, kemudian masukkan data IQ, IPK dan Motivasi ke-12 orang responden tersebut sesuai dengan judul kolom yang ada di layar SPSS.
*Melakukan Uji Normalitas Data Penelitian dengan SPSS
Karena persyaratan atau perkiraan dasar yang harus terpenuhi dalam penggunaan uji hubungan parsial ini ialah data berdistribusi normal, maka terlebih dahulu kita akan melaksanakan uji normalitas untuk variabel IQ, IPK dan Motivasi. Adapun caranya sebagai berikut ini.
1. Dari hidangan utama SPSS klik hidangan Analyze >> Descriptive Statistics >> Explore…
2. Maka muncul kotak obrolan “Explore” selanjutnya masukkan semua variabel penelitian ke kotak Dependent List: kemudian pada bab “Display” pilih Both, setelah itu klik Plots…
3. Maka muncul kotak obrolan “Explore Plots” kemudian beri tanda ceklist (v) pada Normality plots with tests, selanjutnya klik Continue, kemudian klik Ok
4. Maka akan mucul output SPSS, kita cukup perhatikan pada tabel output “Tests of Normality” tampak dilayar menyerupai gambar di bawah ini.
*Pembahasan Uji Normalitas untuk Uji Korelasi Parsial dengan SPSS
Untuk mengetahui apakah variabel IQ, IPK dan Motivasi yang digunakan dalam penelitian berdistribusi normal atau tidak, maka terlebih dahulu kita harus mengetahui teori wacana dasar pengambilan keputusan untuk uji normalitas. Adapun dasar pengambilan keputusan dalam uji normalitas ialah sebagai berikut.
- Jika nilai Signifikansi (Sig.) < 0,05, maka variabel tidak berdistribusi normal.
- Jika nilai Signifikansi (Sig.) > 0,05, maka variabel berdistribusi normal.
Berdasarkan tabel output SPSS “Tests of Normality” di atas, diketahui bahwa nilai Sig. dalam uji normalitas Shapiro-Wilk ialah sebagai berikut.
- Nilai IQ Sig. ialah sebesar 0,932
- Nilai IPK Sig. ialah sebesar 0,152
- Nilai Motivasi Sig. ialah sebesar 0,066
Karena nilai signifikansi (Sig.) untuk semua variabel penelitian di atas > 0,05 maka sanggup disimpulkan variabel IQ, IPK dan Motivasi ialah berdistribusi normal. Dengan demikian, perkiraan dasar atau persyaratan dalam uji hubungan parsial sudah terpenuhi.
Catatan: metode Shapiro-Wilk digunakan untuk sampel < 50. Sementara metode Kolmogorov-Smirnov digunakan untuk sampel > 50.
*Melakukan Uji Korelasi Parsial dengan SPSS
1. Selanjutnya kita akan melaksanakan Uji Korelasi Parsial dengan SPSS, caranya klik hidangan Analyze >> Correlate >> Partial… Tampak dilayar.
2. Muncul kotak obrolan “Partial Correlations” Selanjutnya, masukkan variabel IQ dan IPK ke kotak Variables: kemudian masukkan variabel Motivasi ke kotak Controlling for, pada bab “Test of Significance” pilih Two-tailed dan beri tanda ceklist (v) untuk Display actual significance level, kemudian klik Options…
3. Muncul kotak diloag “Partial Correlations: Options”, kemudian pada bab “Statistics” berikan tanda ceklist (v) untuk Means and standard deviations dan Zero-order correlations. Selanjutnya pada bab “Missing Values” aktifkan pilihan Exclude cases pairwise, kemudian klik Continue
4. Kemudian klik Ok untuk mengakhiri perintah. Maka muncul Output SPSS dengan judul “Partial Corr” selanjutnya tinggal interpretasikan saja tabel output tersebut.
Interpretasi Output Uji Korelasi Parsial dengan SPSS
Tabel Output “Descriptive Statistics”
Tabel output SPSS di atas, menawarkan info kepada kita wacana ringkasan nilai statistik deskriptif atau citra data untuk ketiga variabel (IQ, IPK dan Motivasi) meliputi Mean atau nilai rata-rata, Std. Deviation (Standar Deviasi), dan N atau jumlah sampel yang digunakan dalam penelitian ini.
Tabel Output “Correlations”
Tabel output SPSS ini menawarkan info mengenai hubungan yang terbentuk antar variabel sebelum dan sehabis dimasukkannya variabel kontrol dalam analisis korelasi. Untuk memaknai tabel output Correlations di atas, maka ada 3 tahapan yang harus kita lalui, yaitu: (1) Menentukan rumusan hipotesis penelitian. (2) Melihat teori wacana dasar pengambilan keputusan dalam uji hubungan parsial. (3) Manafsirkan hasil analisis dan menciptakan kesimpulan.
*Rumusan Hipotesis Penelitian dalam Uji Korelasi Parsial
- H0: Hubungan antara IQ dengan IPK dengan Motivasi sebagai variabel kontrol tidak signifikan.
- Ha: Hubungan antara IQ dengan IPK dengan Motivasi sebagai variabel kontrol signifikan.
*Dasar Pengambilan Keputusan dalam Uji Korelasi Parsial Sig. (2-tailed)
- Jika nilai Significance (2-tailed) > 0,05, maka H0 diterima dan Ha ditolak.
- Jika nilai Significance (2-tailed) < 0,05, maka H0 ditolak dan Ha diterima.
*Pembahasan Output Uji Korelasi Parsial dengan SPSS
Tabel output pertama “-none-a” memperlihatkan nilai hubungan atau hubungan antara variabel IQ dengan IPK sebelum dimasukkannya variabel kontrol (Motivasi) dalam analisis. Dari output di atas diketahui nilai koefisien hubungan (Correlations) sebesar 0,832 (positif) dan nilai Significance (2-tailed) ialah 0,001 < 0,05, maka sanggup disimpulkan bahwa ada hubungan yang positif dan signifikan antara IQ dengan IPK mahasiswa tanpa adanya variabel kontrol (Motivasi). Sementara nilai Correlations sebesar 0,832 ini masuk dalam kategori hubungan sangat kuat.
Tabel output kedua “Motivasi” menujukkan nilai hubungan atau hubungan antara variabel IQ dengan IPK setelah memasukkan Motivasi sebagai variabel kontrol dalam analisis. Dari tabel output di atas terlihat bahwa terjadi penurunan nilai koefisien hubungan (Correlations) menjadi 0,626 (bernilai positif dan kategori hubungan kuat) dengan nilai Significance (2-tailed) sebesar 0,039 < 0,05, maka H0 ditolak dan Ha diterima yang berarti bahwa hubungan antara IQ dengan IPK dengan Motivasi sebagai variabel kontrol ialah signifikan (nyata).
*Kesimpulan Penelitian
Berdasarkan pembahasan dalam uji hubungan parsial di atas diketahui bahwa kehadiran variabel motivasi berprestasi sebagai variabel kontrol akan menawarkan dampak terhadap hubungan antara variabel IQ dengan variabel IPK. Dengan demikian maka sanggup disimpulkan bahwa variabel IQ (Intelligence Quotient) bukanlah satu-satunya variabel yang memilih nilai IPK mahasiswa, alasannya ialah ada variabel lain juga yang bekerjasama dengan nilai IPK yaitu variabel Motivasi berprestasi.
Catatan: selain mengacu pada nilai Significance (2-tailed) dari output SPSS, pengambilan keputusan dalam uji hubungan parsial ini sanggup pula menurut pada perbandingan nilai nilai koefisien hubungan (Correlations) atau r hitung dengan nilai r table pearson product moment. Pembahasan lebih detail wacana hal ini saya rangkum dalam bentuk video panduan SPSS, silahkan anda saksikan videonya melalui link di bawah ini.
VIDEO: Tutorial Uji Korelasi Parsial dengan SPSS + InterpretasiSekian pembahasan kita mengenai cara melaksanakan analisis data penelitian dengan uji hubungan parsial memakai kegiatan SPSS beserta interpretasinya. Bagi anda merasa terbantu dengan panduan ini, silahkan dibagikan ke media umum supaya panduan ini sanggup bermanfaat bagi banyak orang. Terimakasih, semoga sukses untuk penelitian anda. Salam dari saya Sahid Raharjo
[Kata Kunci Pencarian: Cara Uji Korelasi Parsial dengan SPSS Serta Interpretasi Lengkap, Langkah-langkah Analisis Korelasi Parsial (Partial Correlations) memakai Program SPSS, Tutorial Uji Korelasi Parsial dengan SPSS dilengkapi Penjelasan]
