Page 109 - Analisis Statistik Bigdata menggunakan Aplikasi Phyton
P. 109
BAB X
UJI KORELASI SPEARMAN RANK
Capaian Pembelajaran
Setelah mempelajari uji korelasi Spearman Rank mahasiswa mampu
1. Memahami analisis uji korelasi Korelasi Spearman Rank
2. Mengaplikasikan analisis uji Korelasi Spearman Rank
3. Melakukan analisis data analisis uji Korelasi Spearman Rank dengan Python
Materi
A. Defenisi Korelasi Spearman Rank
Korelasi Spearman Rank dikemukakan oleh Carl Spearman pada tahun 1904.
Korelasi ini bisa disebut dengan korelasi berjenjang atau korelasi rank. Hubungan antara
dua variabel berskala ordinal digunakan rumus korelasi Spearman Rank. Korelasi
Spearman Rank merupakan alat uji statistik yang digunakan untuk menguji hipotesis
asosiatif dua variabel bila datanya berskala ordinal. Nilai korelasi ini disimbolkan
dengan atau r , untuk pengolahan data yang akan dianalisis perlu disusun dalam
s
bentuk ranking.
Nilai korelasi Spearman Rank berada diantara −1 ≤ ≤ 1. Jika nilai =
0, maka tidak ada korelasi atau tidak ada hubungan antara variabel independen dan
variabel dependen. Nilai = +1 berarti terdapat hubungan yang positif antara variabel
independen dan variabel dependen. Nilai = −1 berarti terdapat hubungan yang
negatif antara variabel independen dan variabel dependen. Dengan kata lain tanda “+”
dan “ -” menunjukkan arah hubungan diantara variabel yang sedang dioperasikan.
Kekuatan hubungan antara variabel ditunjukkan melalui nilai korelasinya.
Intepretasi dari nilai korelasi diperlihatkan pada tabel berikut:
Nilai Korelasi Interpretasi
0,0 ≤ < 0,2 Sangat rendah
0,2 ≤ < 0,4 Rendah
0,4 ≤ < 0,6 Sedang
0,6 ≤ < 0,8 Kuat
0,8 ≤ ≤ 1,0 Sangat Kuat
