Penelitian relasi biasanya ditujukan untuk menguji relasi antara variabel X (variabel bebas) dengan variabel Y atau variabel terikat atau menguji relasi atau kekerabatan antara variabel independent atau variabel bebas dengan varibael dependent atau variabel terikat.
Contoh masalah yang diuji dalam penelitian relasi
- Hubungan antara penggunaan sistem pembelajaran dengan prestasi mencar ilmu siswa (relasi antara x dengan y)
- Hubungan antara antara penggunaan sistem dan media pembelajaran dengan prestasi mencar ilmu siswa (kekerabatan antara X1 dan X2 dengan Y). Kenapa ada X1 dan X2 ? alasannya acuan tersebut ada jenis variabel bebas.
- Hubungan antara penggunaan tata cara dan media pembelajar serta motivasi berguru siswa dengan prestasi mencar ilmu siswa (korelasi antara X1, X2 dan X3 dengan Y). Kenapa ada X1, X2 dan X3? sebab contoh tersebut ada jenis variabel bebas.
Lalu bagaimana mengolah data atau menguji hipotesis penelitian korelasi atau kekerabatan. Ini tergantung dari hipotesis yang dikehendaki atau yang telah dibuat. Umumnya terdapat tiga jenis hipotesis yang sering dipakai dalam penelitian korelasi, yaitu
- Hipotesis yang menyatakan terdapat kekerabatan antara variabel x dan y
- Hipotesis yang menyatakan terdapat kekerabatan yang signifikan antara variabel x dan y
- Hipotesis yang menyatakan terdapat korelasi yang linear antara variabel x dan y
Misalnya
- Terdapat kekerabatan atau korelasi antara penggunaan sistem pembelajaran dengan prestasi mencar ilmu siswa (hubungan antara x dengan y)
- Terdapat kekerabatan atau kekerabatan yang signifikan antara penggunaan metode pembelajaran dengan prestasi berguru siswa (relasi antara x dengan y)
- Terdapat relasi atau korelasi yang linear antara penggunaan tata cara pembelajaran dengan prestasi mencar ilmu siswa (korelasi antara x dengan y)
Bagaimana cara menguji hipotesis jenis observasi kekerabatan atau kekerabatan? Sebelum diuraikan cara menguji hipotesis observasi relasi terlebih dulu akan dijelaskan syarat yang mesti dipenuhi agar pengujian mampu dikerjakan, yaitu:
- Data mesti Normal atau Uji Normalitas
- Data harus linear atau Uji Linearitas
Kedua persyaratan itu mutlak dilakukan dalam penelitian kekerabatan atau relasi. Bisa juga ditambahkan dengan Uji homogenitas. Namun dalam observasi kekerabatan, uji homogenitas bukan syarat penting. Umumnya pengujian kehomogenan digunakan pada pengujian hipotesis penelitian untuk uji beda
Uji normalitas bermaksud untuk menguji apakah data baik variabel independent maupun variabel dependent terdistribusikan secara wajar atau tidak. Untuk pengujian normalitas menggunakan One Sample Kolmogorov Smirnov Test yang merupakan hasil koreksi pengujian Lilliefors. Dengan memakai taraf signifikansi @ =5% maka ketentuan perihal kenormalan data diindikasikan dengan:
- Nilai Asymp. Sig. atau probabilitas lebih besar dari 0.05 (Sig.> 0.05) yang artinya data terdistribusi secara wajar
- Nilai Asymp. Sig. atau probabilitas lebih kecil dari 0.05 (Sig.< 0.05) yang artinya tidak terdistribusi secara wajar .
Uji Linearitas
Uji linearitas kekerabatan dilakukan untuk menandakan apakah variabel bebas mempunya korelasi yang linear dengan variabel terikat. Nater dan Wasserman (1974) menyatakan bahwa uji linearitas dijalankan dengan menguji taraf keberartian equation of linierity dari hubungan linearitas tersebut. Linieritas menandakan kombinasi kekerabatan linier dari kedua variabel yang diuji. Dengan memakai taraf signifikansi @ =5% maka ketentuan mengenai linieritas variabel bebas dan terikat pada acara SPSS diindikasikan dengan:
- Nilai Sig. atau probabilitas lebih besar dari 0.05 (Sig. > 0.05) mengindikasikan tidak ada hubungan linier (non linier) antara kedua variabel yang diuji
- Nilai Sig. atau probabilitas lebih kecil dari 0.05 (Sig.< 0.05) mengindikasikan ada korelasi linier antara kedua variabel yang diuji
Uji Homogenitas
Uji homogenitas bermaksud untuk mencari tahu apakah dari beberapa kelompok data observasi mempunyai varians yang serupa atau tidak. Perhitungan uji homogenitas memakai software SPSS yakni dengan Uji Levene statistics. Dengan memakai taraf signifikansi @ =5% maka ketentuan tentang homogenitas data diindikasikan dengan:
- Nilai Sig. atau probabilitas lebih besar dari 0.05 (Sig.> 0.05) yang artinya data penelitian homogen
- Nilai Sig. atau probabilitas lebih kecil dari 0.05 (Sig.< 0.05) yang artinya data penelitian tidak homogen
Pengujian Hipotesis
Analisis data observasi untuk menguji hipotesis kekerabatan menggunakan analisis hubungan pada versi regresi (persamaan regresi). Umumnya analisis regresi untuk penelitian keprilakuan memakai nilai-nilai hubungan untuk pengujian hipotesis bukan koefesien regresinya. Pada analisis regresi terdapat dua hasil adalah model hubungan (korelasi) dan model prediksi (forecast) yaitu koefisien parameter-parameter dalam persamaan regresi.
Jika peneliti cuma ingin mengenali kekerabatan antara variabel X dan Y sebenarnya pengujian hipotesis cukup dilakukan dengan mengetahui relasi antara variabel tersebut dengan menggunakan rumus Koefisien Korelasi Produk-Moment Pearson (Pearson Product-Moment Corelation Coeficient).
Jika dijalankan pengujian dengan SPSS maka ketentuan yang dipakai ialah
- Nilai Sig. atau probabilitas lebih kecil dari 0.05 (Sig.< 0.05) yang artinya terdapat relasi/kekerabatan
- Nilai Sig. atau probabilitas lebih besar dari 0.05 (Sig.> 0.05) yang artinya tidak terdapat relasi/kekerabatan
Bagaimana jika hiptesisnya menyatakan terdapat relasi yang signifikan antara variabel X dan Y atau antara X1 dengan Y dan sejenisnya? Untuk jenis hipotesis tersebut juga dianalisis dengan memakai analisis relasi pada model regresi (persamaan regresi) dan menggunakan nilai-nilai korelasi untuk pengujian hipotesis.. Pada analisis regresi terdapat dua hasil yaitu versi hubungan (relasi) dan versi prediksi (forecast) adalah koefisien parameter-parameter dalam persamaan regresi. Pada jenis hipotesis tersebut (terdapat relasi yang signfikan) lebih cocok menggunkan output koefisien relasi yang menyatakan hubungan antar variabel dalam observasi dengan pengujian signifikansi T test statistik pada masing-masing nilai koefisien relasi yang di hasilkan dalam regresi..
Jika kita melaksanakan pengujian dengan SPSS bisa menggunakan fasilitas analisis regresi. Output yang dibutuhkan dari pengujian tersebut yaitu Tabel Correlations dan Tabel Coefficients. Tabel Correlations menandakan nilai koefisien relasi antara variabel bebas (X) dan variabel terikat (Y) juga nilai pengujian signifiknasi statistik (Sig. (1-tailed) pengujian satu arah sebagaimana di hipotesiskan yakni koefisien korelasi yang diharapkan signifikan. Dengan menggunakan taraf signifikansi @ =5% (atau umumnya peneliti menggunakan tingkat doktrin 95%) maka ketentuan mengenai pengujian relasi antar dua variabel diindikasikan dengan:
- Nilai Sig. atau probabilitas lebih kecil dari 0.05 (Sig. < 0.05) yang artinya terdapat kekerabatan nyata yang signifikan.
- Nilai Sig. atau probabilitas lebih besar dari 0.05 (Sig. > 0.05) yang artinya tidak ada kekerabatan yang signifikan.
Selain mampu dijumlah nilai statistik uji koefisien korelasi product moment dengan ketentuan mirip di atas dapat pula dilakukan dengan uji-t. Dengan ketentuan
- T hitung lebih besar dari T tabel yang artinya terdapat ada hubungan yang signifikan.
- T hitung lebih kecil dari T tabel yang artinya TIDAK terdapat ada kekerabatan yang signifikan.
NB: nilai t hitung dalam SPSS mampu dilihat dari hasil analisis regresi Tabel Coefficients
Namun apabila yang diuji berupa hipotesis korelasi berganda, contohnya korelasi X1, X2 dengan Y atau kekerabatan antara X1, X2, dan X3 dengan Y maka harus dijumlah dengan uji F. Dengan ketentuan:
- F hitung lebih besar dari F tabel yang artinya terdapat ada kekerabatan yang signifikan.
- F hitung lebih kecil dari F tabel yang artinya TIDAK terdapat ada hubungan yang signifikan.(nilai F hitung dalam SPSS mampu dilihat dari hasil analisis regresi Tabel ANOVA,
EmoticonEmoticon