Penelitian Korelasi

FGD  3 (Focus Grup Discusion) 

PENELITIAN KORELASI

Rumah Nalar, 20 April 2014

1.      Pengertian

Penelitian korelasi atau korelasional adalah suatu penelitian untuk mengetahui hubungan dan tingkat hubungan antara dua variabel atau lebih tanpa ada upaya untuk mempengaruhi variabel tersebut sehingga tidak terdapat manipulasi variabel. Adanya hubungan dan tingkat variabel ini p enting karena dengan mengetahui tingkat hubungan yang ada, peneliti akan dapat mengembangkannya sesuai dengan tujuan penelitian. Jenis penelitian ini biasanya melibatkan ukuran statistik/tingkat hubungan yang disebut dengan korelasi. Penelitian korelasional menggunakan instrumen untuk menentukan apakah, dan untuk tingkat apa, terdapat hubungan antara dua variabel atau lebih yang dapat dikuantitatifkan.

2.      Rumusan masalah

Pada penelitian korelasi  rumusan masalah bersifat menanyakan beberapa variabel memiliki hubungan atau tidak.

Contoh: Apakah banyaknya semut dipohon mempengaruhi manisnya buah?

3.      Teknik Pengumpulan data

-Kuesioner atau angket                      

-Observasi (Data penunjang)             

            -Wawancara (Data penunjang)

            -Dokumen (Data penunjang)

-Skala

            -Test

4.      Teknik Analsis Data

Statistik inferensial, yaitu statistik yang digunakan untuk menggeneralisasikan data sampel terhadap populasi. Oleh karena itu terdapat nilai signifikansi ( α ). Terbagi atas dua:

1.    Statistik parametrik. Statistik parametris digunakan untuk menganalisis data interval dan rasio ukuran uji dalam Statistik parametris antara yaitu

Korelasi:

1)   Korelasi Parsial: Hubungan di ukur satu per satu.

2)   Korelasi Bivariat: Hubungan antara 2 variabel

3)   Korelasi Multivariat:  mengukur dan menyelidiki tingkat hubungan antara kombinasi dari tiga variabel atau lebih

Data yang diolah adalah:

a.    Interval adalah data hasil pengukuran yang dapat diurutkan  atas dasar kriteria tertentu serta menunjukan semua sifat yang dimiliki oleh data ordinal.

b.    Rasio adalah data yang menghimpun semua sifat yang dimiliki oleh data nominal, data ordinal, serta data interval. Data rasio adalah data yang berbentuk angka dalam arti yang sesungguhnya karenadilengkapi dengan titik Nol absolut (mutlak) sehingga dapat diterapkannya semua bentuk operasi matematik ( + , - , x, : ).

2.    Statistik nonparametrik Statistik non parametris digunakan untuk menganalisis data nominal dan ordinal. Uji statistik yang digunakan dalam statistik non parametris antara lain :

-Binomial

-Sign test

-Χ 2 ( chi kuadrat ) dll.

a.    Nominal adalah datayang diperoleh melalui pengelompokkan obyek berdasarkan  kategori tertentu. Perbedaan kategori obyek hanyalah menunjukkan perbedaan kualitatif. Contoh jenis kelamin; perempuan-laki2.

b.    Ordinal data yang berasal dari suatu objek atau kategori yang telah disusun secara berjenjang menurut besarnya. Contoh: tingkatan SD, SMP, dst.

5.      Teknik pengambilan sampel

Teknik Sampling

Ada dua jenis teknik sampling yang digunakan yakni:

1)  Probability Sampling adalah teknik pengambilan sampel yang memberikan peluang yang sama bagi setiap unsur (anggota) populasi untuk dipilih menjadi anggota sampel. Berikut jenis-jenisnya:

a. Simple random sampling adalah  teknik untuk mendapatkan sampel yang langsung dilakukan pada unit sampling. Dengan demikian setiap unit sampling sebagai unsur populasi yang terpencil memperoleh peluang yang sama untuk menjadi sampel atau untuk mewakili populasi

b. Proportionate  sampling Teknik ini hampir sama dengan simple random sampling namun penentuan sampelnya memperhatikan strata (tingkatan) yang ada dalam populasi

c. Disproportionate stratified random sampling adalah teknik yang hampir mirip dengan proportionate stratified random sampling dalam hal heterogenitas populasi. Namun, ketidakproporsionalan penentuan sample didasarkan pada pertimbangan jika anggota populasi berstrata namun kurang proporsional pembagiannya

d. Cluster sampling atau sampling area digunakan jika sumber data atau populasi sangat luas misalnya penduduk suatu provinsi, kabupaten, atau karyawan perusahaan yang tersebar di seluruh provinsi.

2) Nonprobability sampling adalah teknik pengambilan sampel yang tidak memberi peluang/kesempatan sama bagi setiap unsur atau anggota populasi untuk dipilih menjadi sampel. Berikut jenis-jenisnya:

a.       Sampling sistematis adalah teknik sampling yang menggunakan nomor urut dari populasi baik yang berdasarkan nomor yang ditetapkan sendiri oleh peneliti maupun nomor identitas tertentu, ruang dengan urutan yang seragam atau pertimbangan sistematis lainnya contohnya sampel ganji atau kelipatan 3 atau yang lainnya

b.      Sampling kuota adalah teknik sampling yang menentukan jumlah sampel dari populasi yang memiliki ciri tertentu sampai jumlah kuota (jatah) yang diinginkan

c.       Sampling incidental merupakan teknik penentuan sampel secara kebetulan atau siapa saja yang kebetulan (incidential) bertemu dengan peneliti yang dianggap cocok dengan karakteristik sampel yang ditentukan akan dijadikan sampel.

d.      Sampling purposive merupakan teknik penentuan sampel dengan pertimbangan khusus sehingga layak dijadikan sampel.

e.       Sampling jenuh adalah sampel yang mewakili jumlah populasi. Biasanya dilakukan jika populasi dianggap kecil atau kurang dari 100.

6.      Teknik statistik data

1)      Korelasi Bivariat

Rancangan penelitian korelasi bivariat adalah suatu rancangan penelitian yang bertujuan untuk mendeskripsikan hubungan antara dua variabel. Hubungan antara dua variabel diukur. Hubungan tersebut mempunyai tingkatan dan arah. Tingkat hubungan (bagaimana kuatnya hubungan) biasanya diungkapkan dalam angka antar -1,00 dan +1,00, yang dinamakan koefisien korelasi. Korelasi zero (0) mengindikasikan tidak ada hubungan. Koefisien korelasi yang bergerak ke arah -1,00 atau +1,00, merupakan korelasi sempurna pada kedua ekstrem (Emzir, 2009:48).

Arah hubungan diindikasikan olh simbol “-“ dan “+”. Suatu korelasi negatif berarti bahwa semakin tinggi skor pada suatu variabel, semakin rendah pula skor pada variabel lain atau sebaliknya. Korelasi positif mengindikasikan bahwa semakin tinggi skor pada suatu variabel, semakin tinggi pula skor pada variabel lain atau sebaliknya (Emzir, 2009:48).

2)      Regresi dan Prediksi

Jika terdapat korelasi antara dua variabel dan kita mengetahui skor pada salah satu variabel, skor pada variabel kedua dapat diprediksikan. Regresi merujuk pada seberapa baik kita dapat membuat prediksi ini. Sebagaimana pendekatan koefisien korelasi baik -1,00 maupun +1,00, prediksi kita dapat lebih baik.

3)      Regresi Jamak (Multiple Regresion)

Regresi jamak merupakan perluasan regresi dan prediksi sederhana dengan penambahan beberapa variabel. Kombinasi beberapa variabel ini memberikan lebih banyak kekuatan kepada kita untuk membuat prediksi yang akurat. Apa yang kita prediksikan disebut variabel kriteria (criterion variable). Apa yang kita gunakan untuk membuat prediksi, variabel-variabel yang sudah diketahui disebut variabel prediktor (predictor variables).

4)      Analisis Faktor

Prosedur statistik ini mengidentifikasi pola variabel yang ada. Sejumlah besar variabel dikorelasikan dan terdapatnya antarkorelasi yang tinggi mengindikasikan suatu faktor penting yang umum.

5)      Rancangan korelasional yang digunakan untuk menarik kesimpulan kausal

Terdapat dua rancangan yang dapat digunakan untuk membuat pernyataan-pernyataan tentang sebab dan akibat menggunakan metode korelasional. Rancangan tersebut adalah rancangan analisis jalur (path analysis design) dan rancangan panel lintas-akhir (cross-lagged panel design).

Analisis jalur digunakan untuk menentukan mana dari sejumlah jalur yang menghubungkan satu variabel dengan variabel lainnya. Sedangkan desain panel lintas akhir mengukur dua variabel pada dua titik sekaligus.

6)      Analisis sistem (System Analysis)

Desain ini melibatkan penggunaan prosedur matematik yang kompleks/rumit untuk menentukan proses dinamik, seperti perubahan sepanjang waktu, jerat umpan balik serta unsur dan aliran hubungan.

7.      Interpretasi data

Interpretasi data pada penelitian korelasional adalah bila dua variabel hubungkan maka akan menghasil koefisen korelasi dengan simbol (r). Hubungan variabel tersebut dinyatakan dengan nilai dari -1 samapai +1.  Nilai (-) menunjukan korelasi negatif yang variabelnya saling bertolak belakang dan nilai (+) menunjukkan korelasi positif yang variabelnya saling mendekati ke arah yang sama (Syamsudin dan Vismaia, 2009:25).

+ : Memiliki pengaruh. 0,1(rendah), 0,3(sedang) dan 0,5(kuat/tinggi)

0 : tidak ada pengaruh

            -:  1tinggi dan yg satu lagi rendah

a.       Korelasi Bivariat

Rancangan penelitian korelasi bivariat adalah suatu rancangan penelitian yang bertujuan untuk mendeskripsikan hubungan antara dua variabel. Hubungan antara dua variabel diukur. Hubungan tersebut mempunyai tingkatan dan arah. Tingkat hubungan (bagaimana kuatnya hubungan) biasanya diungkapkan dalam angka antar -1,00 dan +1,00, yang dinamakan koefisien korelasi. Korelasi zero (0) mengindikasikan tidak ada hubungan. Koefisien korelasi yang bergerak ke arah -1,00 atau +1,00, merupakan korelasi sempurna pada kedua ekstrem (Emzir, 2009:48).

b.      Korelasi Multivariat

Teknik untuk mengukur dan menyelidiki tingkat hubungan antara kombinasi dari tiga variabel atau lebih disebut teknik korelasi multivariat. Ada beberapa teknik yang dapat digunakan, dua diantaranya yang akan dibahas di sini adalah: regresi ganda atau multiple regresion dan korelasi kanonik.

Regresi ganda. Memprediksi suatu fenomena yang kompleks hanya dengan menggunakan satu faktor (variabel prediktor) seringkali hanya memberikan hasil yang kurang akurat. Dalam banyak hal, semakin banyak informasi yang diperoleh semakin akurat prediksi yang dapat dibuat (Mc Millan & Schumaker dalam Abidin, 2010), yakni dengan menggunakan kombinasi dua atau lebih variabel prediktor, prediksi terhadap variabel kriteria akan lebih akurat dibanding dengan hanya menggunakan masing-masing variabel prediktor secara sendiri-sendiri. Dengan demikian, penambahan jumlah prediktor akan meningkatkan akurasi prediksi kriteria.

Korelasi kanonik. Pada dasarnya teknik ini sama dengan regresi ganda, dimana beberapa variabel dikombinasikan untuk memprediksi variabel kriteria. Akan tetapi, tidak seperti regresi ganda yang hanya melibatkan satu variabel kriteria, korelasi kanonik melibatkan lebih dari satu variabel kriteria. Korelasi ini berguna untuk menjawab pertanyaan, bagaimana serangkaian variabel prediktor memprediksi serangkai variabel kriteria? Dengan demikian, korelasi kanonik ini dapat dianggap sebagai perluasan dari regresi ganda,dan sebaliknya, regresi berganda dapat dianggap sebagai bagian dari korelasi kanonik (Pedhazur dalam Abidin, 2010). Seringkali korelasi ini digunakan dalam penelitian eksplorasi yang bertujuan untuk meentukan apakah sejumlah variabel mempunyai hubungan satu sama lain yang serupa atau berbeda.