ANALISIS KORELASI PRODUCT MOMENT MENGGUNAKAN SPSS

 

Cara Analisis Korelasi Product Moment dengan SPSS

Teknik korelasi Pearson atau korelasi Product Moment ini digunakan untuk mencari hubungan dari membuktikan hipotesis hubungan dua variabel bila data kedua variabel berbentuk interval atau ratio, dan sumber data dari dua variabel atau lebih adalah sama.

Contoh Kasus:

Berikut disajikan data motivasi belajar dan prestasi belajar peserta didik

Motivasi (X)	Prestasi (Y)
45	57
35	43
50	62
40	53
31	44
28	40
58	69
60	73
68	79
75	83

Apakah ada korelasi yang positif antara motivasi belajar siswa dengan prestasi belajar peseta didik?  (Gunakan taraf signifikansi 5%).

Langkah – langkah analisis :

1. Jalankan program SPSS, pilih Variable View di bagian bawah. Isikan di kolom Name “X” di baris pertama dan “Y” di baris ke dua. Untuk Decimals ubah semua menjadi angka 0. Pada bagian Label tulisan Motivasi dan Prestasi. Pada Measure ganti menjadi Scale.

2. Pilih Data View dan masukan data Motivasi (X) dan Prestasi (Y) yang sudah dipersiapkan tadi ke program SPSS.

3. Selanjutnya dari menu utama SPSS, pilih menu Analyze → Correlate → Bivariate

4. Muncul kotak dialog dengan nama Bivariate Correlations. Masukkan variabel Motivasi (X) dan Prestasi (Y) pada kotak Variables. Selanjutnya pada kolom Correlation Coeficient pilih Pearson, lalu untuk kolom “Test of Significant” pilih Two-tailed, dan centang pada Flag Significant Correlations.

5. Selanjutnya klik Options.  Pada Statistics centang Means and standar deviations lalu centang juga Cross-product deviations and covariance lalu klik Continue. 

6. Klik Ok sehingga akan muncul hasil analisis.

 

Interpretasi Output Analisis Korelasi Product Moment

Tabel Output Pertama “Descriptive Statistics”

Tabel Descriptive Statistics menampilkan hasil analisis statistik deskriptifnya seperti rata-rata per variabel, standar deviasi, dan jumlah sampel.

 

Tabel Output Kedua “Correlations”

Hipotesis Penelitian:

H0: Tidak ada hubungan (korelasi) antara dua variabel.

H1: Ada hubungan (korelasi) antara dua variabel.

 

Ketentuan

Jika t hitung < t tabel, maka Ho diterima. Jika t hitung > t tabel, maka Ho ditolak. atau Jika Sig (2-tailed) > ½ α, maka Ho diterima. Jika Sig (2-tailed) < ½ α, maka Ho ditolak.

 

1. Berdasarkan Nilai Signifikansi Sig. (2-tailed): Dari tabel output di atas diketahui nilai Sig. (2-tailed) antara Motivasi (X) dengan Prestasi (Y) adalah sebesar 0,000 < 0,05 yang berarti terdapat korelasi yang signifikan antara variabel Motivasi dengan variabel Prestasi.

2. Berdasarkan Nilai r hitung (Pearson Correlations): Diketahui nilali r hitung untuk hubungan Motivasi (X) dengan Prestasi (Y) adalah sebesar 0,993 > r tabel 0,632, maka dapat disimpulkan bahwa ada hubungan atau korelasi antara variabel Motivasi (X) dengan variabel Prestasi. Karena r hitung Pearson Correlations dalam analisis ini bernilai positif maka itu artinya hubungan antara kedua variabel tersebut positif atau dengan kata lain semakin meningkatnya motivasi maka akan meningkat pula prestasi belajar peserta didik.