Penelitian Korelasional

Sifat Penelitian Korelasional

Karakteristik utama dari penelitian korelasional adalah mencari keterhubungan (associational) antar variabel.Studi korelasional mempelajari hal yang melibatkan 2 atau lebih variabel kuantitatif.

(A) (B) (C)r =-1.00 r =+1.00 r = 0

 X Y X Y X Y

5 5 5 1 2 14 4 4 2 5 43 3 3 3 3 42 2 2 4 1 51 1 1 5 4 2

Tabel 15.1 Tiga pasang data menunjukkan tingkat korelasi yang berbeda

Gambar 15.1: diagram pencar (Scatterplot), mengilustrasikan sebuah korelasi + 1.00

Tujuan Penelitian Korelasional

Studi korelasional membantu menjelaskan perilaku manusia.

1. Studi Eksplanasi2. Studi Prediksi3. Teknik korelasi yang lebih kompleks

Studi Eksplanasi

Tujuan utama dari penelitian korelasional adalah untuk mengklarifikasi pemahaman kita terhadap fenomena penting dengan mengidentifikasi hubungan diantara variabel-variabel yang terkait.

Studi Prediksi

Ini merupakan tujuan kedua dari penelitian korelasional. Bila terdapat keterhubungan antar besaran diantara dua variabel, akan menjadi mungkin untuk memprediksikan nilai pada variabel yang satu bila nilai pada variabel satunya lagi diketahui.Variabel yang digunakan untuk membuat prediksi

adalah Predictor variable.Sebaliknya variabel yang ada untuk membuat

prediksi adalah Criterion variable.Studi prediksi juga digunakan untuk menentukan validitas prediktif dalam mengukur suatu instrumen.

Menggunakan diagram pencar untuk memprediksikan nilai

Am

ou

nt

of

dis

tru

pti

ve b

eh

avi

ou

r

Teacher expectation of failure

Persamaan prediksi yang sederhana

Y1 = a + bX1

Keterangan :Y1 = skor prediksi perorang (variabel kriteria)X1= skor variabel prediktora & b= nilai yang dihitung secara matematik, konstanta

Teknik Korelasi yang Lebih Kompleks

Regresi Ganda (Multiple Regression) Koefisien Korelasi Ganda (

The Coefficient of Multiple Correlation)Koefisien Determinasi (

The Coefficient of Determination)Analisis Fungsi DiskriminanAnalisis faktorAnalisis Jalur (Path Analysis)

Regresi Ganda (Multiple Regression)

Y = a + b1X1 + b2X2 + b3X3 …

Dimana Y = prediksi IPK semester pertama di Perguruan Tinggi, a dan b adalah konstanta, X1 = IPK SMA, X2 = nilai verbal skolastik (verbal SAT score), dan X3 = the mathematic SAT score.

Contoh kasus:

Sebuah teknik yang memungkinkan peneliti menemukan hubungan antara sebuah variabel kriteria dengan gabungan dari dua atau lebih variabel prediksi. Rumus yang digunakan pada regresi ganda hampir sama dengan persamaan prediksi sederhana, perbedaanya adalah pada regresi ganda terdapat lebih dari satu variabel prediksi dan lebih dari dua konstanta. Garis regresi ganda dapat diekspresikan dalam bentuk persamaan prediksi sebagai berikut:

Koefisien Korelasi Ganda (The Coefficient of Multiple Correlation)

Koefisien korelasi ganda diberi symbol R, yang menunjukkan kekuatan korelasi antara kombinasi variabel prediktor dan variabel kriteria

Koefisien Determinasi (The Coefficient of Determination)

Kuadrat korelasi antara satu variabel prediksi dengan variabel kriteria disebut sebagai koefisien determinasi yang disimbolkan dengan r2.

Koefisien determinasi menunjukkan presentase dari variabilitas di antara cara mengukur prestasi yang dapat dihubungkan dengan perbedaan skor dalam variabel prediksi.

Analisis Fungsi Diskriminan

Dalam kebanyakan studi deskripsi, criterion variable adalah kuantitatif, yang menyajikan skor/nilai yang sifatnya berlanjut dari kecil sampai besar.

Kadang-kadang, variabel kriteria dapat menjadi variabel kategori, yaitu dengan mengelompokkan kategori skor-skor dalam satu rangkaian.

Teknik regresi ganda tidak dapat digunakan jika variabel kriteria mutlak/pasti. Sebagai gantinya, dapat digunakan analisis fungsi diskriminan. Tujuan dan bentuknya pada prediksi sama dengan regresi ganda.

Analisis faktor

Analisis faktor dalah teknik yang memungkinkan peneliti untuk membedakan apakah sejumlah variabel dapat dideskripsikan dengan sedikit faktor.

Analisis faktor adalah sebuah teknik untuk menentukan hubungan dengan melibatkan banyak variabel yang dapat digambarkan oleh beberapa faktor. Dengan menggunakan perhitungan matematika yang di bahas diluar buku ini, serta mengutamakan untuk mencari hubungan satu sama lain dari variabel yang masing-masing menunjukkan suatu faktor

Analisis Jalur (Path Analysis)

Analisis jalur digunakan untuk menguji kemungkinan hubungan sebab diantara tiga atau lebih variabel.

Beberapa teknik lain telah dijelaskan dapat digunakan untuk mengeksplorasi teori penyebab (causality). Tetapi analisis jalur lebih mempunyai kekuatan dari pada yang lain.

Ide dasar dibalik analisis jalur adalah membuat rumusan teori mengenai kemungkinan penyebab dari fenomena khusus (seperti student alienation=keengganan siswa).

Untuk mengidentifikasi variabel penyebab yang dapat menjelaskan mengapa fenomena ini terjadi dan kemudian mendeterminasi apakah hubungan diantara seluruh variabel konsisten dengan teori.

  School

enjoyment

Number of

friends

alienatio

n

Relevansi dengan

materi

0,65 0,24 -0,48

Kesenangan

sekolah

  0,58 -0,53

Jumlah teman     -0,27

Tabel 15.3 Matriks korelasi untuk variabel-variabel dalam studi keterasingan

Gambar 15. 3: Diagram Analisis Jalur

Langkah dasar dalam penelitian korelasional

Pemilihan MasalahSampelInstrumenRancangan dan TahapanPengumpulan DataAnalisis Data dan Interpretasi

Pemilihan Masalah

Variabel yang termasuk ke dalam studi korelasional harus rasional dan berkembang dari pengalaman ataupun teori.Terdapat 3 tipe utama rumusan masalah yang difokuskan dalam studi korelasional, yaitu:1. Apakah variabel X itu berhubungan dengan

variabel Y?2. Seberapa baik variabel P dapat memprediksikan

variabel C?3. Apakah hubungan diantara variabel dalam jumlah

besar dan apakah prediksi yang dapat dibuat berdasarkan hal tersebut?

Sampel

Pemilihan sampel harus dilakukan secara hati hati dan jika memungkinkan pilihlah sampel secara acak.Langkah yang harus dilakukan untu memilih sampel tentu untuk mengidentifikasi populasi yang sesuai.Minimum data yang diterima untuk sampel dalam studi korelasional oleh kebanyakan peneliti adalah tidak kurang dari 30. Data yang didapatkan dari sampel kurang dari 30 akan memberikan perkiraan keterkaitan yang kurang akurat. Sampel yang lebih dari 30 akan memberikan hasil yang lebih berarti.

Instrumen

Instrumen yang digunakan untuk menghitung dua atau lebih variabel yang melibatkan studi korelasional dapat dibuat berupa suatu form, yang data yang terlibat harus berupa data kuantitatif.Kebanyakan studi korelasional melibatkan instrumen seperti tes, kuisioner dll, terkadang juga melibatkan observasi atau wawancara.

Rancangan dan Tahapan

---------------tabel disain untuk penelitian korelasional ---------Subject O1 O2

A - -B - -C - -D - -E - -F - -G - -

Terdapat 3 kemungkinan:1. Variabel yang diukur oleh O1 mungkin disebabkan oleh O2

2. Variabel yang diukur oleh O1 mungkin disebabkan oleh O2

3. Kemungkinan varibel yang terukur dan tidak teridentifikasi yang menyebabkan variabel yang lain

Pengumpulan Data

Dalam suatu studi eksplanasi, pada umumnya semua data antara dua variabel dikumpulkan di dalam waktu yang agak singkat. Seringkali, instrumen dirancang dalam satu sesi, atau dua sesi yang berurutan setelah satu sama lain.

Analisis data dan Interpretasi

Bila variabel-variabel dihubungkan, maka dapat dihasilkan satu koefisien korelasi. Koefisien ini akan menghasilkan angka desimal antara 0,00 dan + 1,00 atau - 1,00. Jika nilai koefisien korelasi yang diperoleh semakin mendekati angka + 1,00 atau – 1,00, maka hal tersebut menunjukkan hubungan yang semakin kuat.

Koefisien Korelasi dan Maknanya

Arti dari koefisien korelasi bergantung bagaimana nilai tersebut diterapkan.

Koefisien korelasi dibawah 0.35 hanya menunjukkan sedikit hubungan antar variabel nya.

Koefisien korelasi antara 0.40 dan 0.60 mengandung nilai teoretikal dan atau praktikal tergantung pada konteksnya

Hanya pada nilai koefisien korelasi 0.65 atau diatasnya yang mendapatkan prediksi yang akurat.

Koefisien korelasi diatas 0.85 mengindikasikan hubungan yang sangat kuat antara variabel yang berkorelasi.

Ancaman Validitas Internal di dalam Penelitian Korelasional

Ancaman pada validitas internal dalam studi korelasional diantaranya karakteristik subjek, lokasi, kerusakan instrumen, pengumpulan data, pengetesan, dan mortalitas.

Hasil dari studi korelasional harus selalu diinterpretasikan dengan peringatan (catatan) karena bisa jadi hal tersebut hanya sebuah usulan bukan sebuah ketetapan.