STATISTIK INFERENSI

 Apa saja yang dilakukan pada statitistik inferensi?
Pada dasarnya statistik inferensi mempelajari pengambilan kepusan tentang parameter populasi (rata-rata, proporsi) dari sampel yang ada. Ada dua hal :

1. Estimasi (memperkirakan) harga suatu parameter populasi. seperti jika diketahui rata-rata usia 100 orang penduduk jakarta (sebagai smapel0 adalah 23 tahun, maka bisa diperkirakan rentang rata-rata usia penduduk seluruh jakarta (populasi)
2. Uji hipotesis statistik. Tujuannya untuk menguji apakah data dari sampel yang ada sudah cukup kuat untuk menggambarkan populasinya. atau apakah bisa dilakukan generalisasi tentang populasi berdasar hasil sampel. sebgai contoh, jika rata-rata tinggi badan 50 lelaki remaja di surabaya (sebagai smapel) adalah 169 cm, pakah rata-rata tinggi badan seluruh lelakai rmejaa di surabaya (populasi) juga 169 cm?

SPSS, Sang Pahlawan Statistik

 Oleh : Yessy Kurniati *)

Pernah belajar statistik? Rasanya cukup menyenangkan sih, tetapi membayangkan begitu banyak rumus dan perhitungan membuat kepala jadi sakit rasanya. Apalagi jika statistik itu diaplikasikan dalam penelitian. Hah... banyak nian data yang harus dikerjakan.

Bergembiralah dengan kemudahan yang kita dapatkan. Dengan sebuah program yang luar biasa anda dapat membuat perhitungan statistik dari penelitian anda sebanyak apapun itu. Hanya dengan beberapa langkah mudah dan cepat. Sambutlah pahlawan dalam bidang statistik ini yang terkenal dengan nama program SPSS.

SPSS itu sendiri merupakan program statistik yang paling popular di dunia. Selain digunakan lebih dari 250.000 perusahaan di Amerika dan jutaan di seluruh dunia, program ini juga bisa diterapkan pada berbagai bidang, seperti farmasi, kedokteran, bisnis dan sebagainya. Hebat khan?

Ok, mari sedikit kita berkenalan dengan pahlawan kita ini. Ketika anda membuka SPSS maka anda akan melihat dua lembaran kerja di sana yaitu data view dan variabel view. Data view adalah lembaran yang menampilkan data-data sekaligus tempat kita mengimput. Sedangkan variabel view adalah tempat menginput dan mengedit variabel yang kita inginkan,

Secara umum, tampilan menu yang terdapat pada data view sama dengan aplikasi under windows lainnya. Menu-menu yang khas di SPSS adalah sebagai berikut:

• Data, merupakan menu untuk memodifikasi data secara keseluruhan seperti mengurutkan data, menggabungkan data dll.
• Transform, yaitu menu untuk mentranformasikan data berdasar kriteria tertentu seperti penjumlahan antar variabel, recoding, dll.
• Analize, menu untuk mengolah data seperti korelasi, regresi, uji-t, dll.
• Graph, menu untuk memvisualisasikan data seperti histogram, scatter-plot, boxplot dll.
• Utillities, menu pendukung yang berisi: informasi variabel, informasi file, menu editor dll.
• Sedangkan pada variabel view terdapat menu-menu sebagai berikut
• Name. kolom ini untuk memberi nama variabel. Nama variabel yang kita tuliskan disini akan muncul pada data editor. Pemberian nama harus diawali dengan huruf, tidak bisa dimulai dengan angka. Maksimal hanya bisa berisi 8 karakter.
• Type. untuk menyesuaikan jenis data yang anda masukkan, apakah numeric,string (data nominal yang berupa huruf ex: nama) atau yang lainnya. Klik ikon dalam kolom type maka akan muncul kotak dialog variabel type untuk melakukan perubahan tertentu. Pada kotak dialog ini anda bisa juga mengubah lebar kolom (Width) dan karakter desimal (Decimal Places).
• Label. Kolom ini berfungsi untuk memberi label pada variabel yang kitainginkan. Misalnya kita mempunyai variabel “nama” pada kolom pertama, variabel tersebut bisa kita beri label "nama responden". Contoh lainnya bila kita mempunyai variabel dengan nama "skala1", kita bisa mendefinisikan lebih jelas dengan memberi label sesuai dengan nama skala kita sebenarnya, misalnya "skala kecemasan" dll. Pemberian label ini sangat penting karena pada hasil analisis (output) akan tercetak label yang telah kita definisikan ini. Tercetaknya label pada output akan sangat membantu dalam interpetasi output tersebut.
• Value. Kolom ini berfungsi untuk medefinisikan value data dari variabel yang dimaksud. Pemberian value ini biasanya untuk data yang bersifat ordinal dan interval. Klik ikon pada kolom value maka akan muncul kotak dialog value labels. Misalnya pada variabel gender kita akan mendefinisikan jenis kelamin dengan melakukan pemberian label. Yang perlu kita lakukan adalah mengisi [Value] dan [Value label] lalu klik [Add]. Lakukan ini untuk semua value kemudian klik [OK]. Setelah pemberian value ini maka pada variabel gender kita tidak perlu menuliskan laki-laki dan perempuan melainkan cukup mengisi 1 untuk laki-laki dan 2 untuk jenis kelamin perempuan.
• Missing. Kolom ini berfungsi untuk mendefinisikan missing value yang ada dalam data kita. Yang dimaksud missing value disini adalah jika ada data kosong dalam data kita. Data kosong bisa disebabkan karena tidak tersedianya data atau sebab lain misanya pada pengisian skala ada item-item yang terlewat oleh responden. Untuk mengaktifkan kotak dialog missing value, klik ikon pada kolom missing. Pada form Discrete missing value isikan angka yang akan dijadikan pengganti missing value, misalnya 9, 99, 999 dsb. Misalnya jika kita memilih angka 9 maka setiap ada data yang tidak diisi (missing value) angka 9 yang harus diisikan, jangan dibiarkan kosong!
• Coloumn. Fungsi menu ini adalah untuk mengubah jumlah karakter yang dapat dimasukkan pada suatu variabel tertentu. Bila kita mengisi coloumn dengan angka 2 maka hanya dua digit data saja yang dapat dimasukkan pada variabel tersebut.
• Align. Menu ini mengatur posisi data pada tiap cell. Pilihan posisinya ada tiga yaitu left, right dan center.
• Measurement. Menu ini mendefinisikan jenis data apa yang kita punyai. Pilihan yang ada adalah scale, nominal dan ordinal.

Demikianlah sekelumit tentang SPSS, pokoknya nggak rugi banget deh kalau kita memutuskan untuk belajar dan menginstall program ini.

*) http://kulinet.com/baca/spss-sang-pahlawan-statistik/190/

Ujian Sidang

Ujian sidang, salah satu tahap akhir yang harus dilalui buat siapa saja yang sedang menempuh studi termasuk saya .. . Walaupun bukan untuk pertama kalinya melakukan ujian sidang, perasaan deg-degan pasti saja selalu menghapiri…hehe.. wajar siy saya pikir. Namun itu semua harus bisa diatasi sebaik mungkin. 

Jangan sampai perasaan hati mengalahkan segala2nya termasuk semua yang sudah dipelajari. Gawat deh kalau semua yang sudah terekam di otak jadi menghilang ditelan bumi karena perasaan itu. Salah satu caranya yang paling mujarab menurut saya ketika mendekati saat-saat ujian sidang adalah tawakal dan berdoa kepada Allah swt., karena ikhtiar maksimal sudah dilakukan.. simple kan… 

Mengenai ikhtiar, apa saja yang harus dilakukan..?? pertama, persiapkan semua bahan dan materi yang akan diujikan sebaik mungkin. Pahami dengan baik apa yang sudah dikerjakan. Selanjutnya berlatihlah untuk berbicara secara teratur, lugas dengan tempo yang tidak terlalu cepat. Supaya kepercayaan diri semakin bertambah, persiapkan materi presentasi sebaik mungkin.

Saat ujian sidang, biasanya waktu yang tersedia untuk presentasi hasil penelitian adalah 20-30 menit. Dalam waktu singkat tersebut, apa saja yang perlu disampaikan?. Ada tiga bagian utama dalam presentasi. Pertama, bagian pembukaan (opening), kedua, bagian tubuh (body) dan ketiga, bagian kesimpulan (conclusion). 

Apa saja yang ada pada tiap bagian tersebut?

Bagian 1. Pembukaan (opening)

• Memperkenalkan diri Anda dan pembimbing Anda
• Menyampaikan apa yang akan dipresentasikan
• Menjelaskan permasalahan
• Menyampaikan outline (road map)

Sebelum masuk ke bagian tubuh presentasi, Berikan penjelasan lebih detail permasalahan yang ada, lalu sampaikan tujuan penelitian dan kontribusi yang diberikan terkait dengan permasalah tersebut. Berikan penjelasan penelitian terdahulu yang relevan dan terkait dengan permasalahan.

Bagian 2. Tubuh presentasi

• Menjelaskan apa (WHAT) yang dikerjakan dan bagaimana (HOW) penelitian dilakukan. Penjelasan tidak perlu terlalu rinci
• Menjelaskan bagian PALING PENTING dari penelitian.

Bagian 3. Kesimpulan

• Menjelaskan point utama penelitian
• Menjelaskan perspektif (open problems)
• Menutup presentasi

Menyaksikan presentasi sama halnya seperti menyaksikan televisi. Tayangan televisi yang menarik memiliki warna dan desain objek yang menarik, tidak banyak menggunakan teks, cara dan gaya presenter berbicara
yang menarik dan jelas. Demikian juga halnya dengan presentasi. Perhatikan contoh presentasi dibawah ini:

Penulisan presentasi yang menarik bukan.???

Gaya bahasa memegang peranan dangat penting dalam presentasi. Sebagai contoh perhatikan penggunaan kata “kami” dalam kalimat “Penelitian ini kami lakukan….” dan “Penelitian ini saya lakukan…”. Kalimat pertama terdengar lebih baik daripada kalimat kedua, karena dalam kalimat pertama secara tidak langsung turut menyertakan peran serta orang lain khususnya pembimbing. Pernyataan kalimat seperti itu akan membuat presentasi menjadi lebih menarik dan mudah diterima oleh pendengar…:).

Semoga tulisan pelepas lelah ini bermanfaat untuk anda.. Selamat menempuh ujian sidang.. semoga berhasil. 

Sumber : http://yeniherdiyeni.wordpress.com/

MENYUSUN PROPOSAL PENELITIAN

Pada dasarnya, proposal penelitian merupakan rencana penelitian yang akan dilaksanakan. Dengan demikian, proposal paling tidak memuat (1) lingkup masalah dan perumusan masalah; (2) aspek relevansi teori dengan permasalahan yang diketengahkan dalam penelitian; (3) metodologi penelitian; (4) instrumen penelitian; (5) teknik analisa data; dan (6) rencana kegiatan penelitian.

Dari Mana Ide Penelitian Diperoleh.

a. Kehidupan Sehari-hari

Topik/ide penelitian sebenarnya banyak di sekitar kita. Jika mengambil dari kehidupan sehari-hari, sebagai mahasiswa maupun karyawan kita bisa melihat banyak fenomena yang terjadi di kampus maupun di kantor. Misalnya pada suatu kelas terdiri dari 20 mahasiswa. Untuk mata kuliah Metode Penelitian sebagian besar (lebih dari 50%) mahasiswa tidak lulus atau harus mengulang. Naah..ini masalah…. ketika masalah sudah ada, kita bisa melihat apa yang menyebabkannya. Ambil dari fenomena di lapangan dan kuatkan dengan teori yang berkembang, misalnya metode pengajaran dosen yang membosankan, kebisingan kelas, materi pelajarannya yang terlalu banyak dll. Dari masalah ini kita menentukan ide yaitu pengaruh metode pengajaran, sifat kepribadian dosen, bla.bla terhadap prestasi pelajaran mahasiswa.

b. Masalah Praktis

Ide juga bisa timbul dari masalah praktis. Misalnya, direktur perusahaan menerima laporan bahwa tingginya angka perputaran (turnover) pegawai, padahal gaji yang diberikan sudah di atas standar. Jadi disinilah letak masalahnya, ketika turnover tinggi maka paling tidak akan merugikan bagi perusahaan dalam dua hal, pertama, biaya yang dikeluarkan untuk proses rekrutmen sampai dengan pelatihan. Dan kedua, pegawai yang baru tentu saja harus beradaptasi dengan lingkungan kerja baru, sehingga tentu saja akan mempengaruhi suasana kerja.

Setelah itu, ide ini harus dikembangkan dengan melakukan kajian teori mengenai faktor-faktor penyebab turnover dan lakukan crosscek dengan fenomena di lapangan. Sehingga akan ditemukan ide yang lebih luas, misalnya gaji yang diberikan tinggi tapi tidak ada jalur karir, atasan yang terlalu otoriter, dll.

c. Hasil Penelitian sebelumnya dan teori yang berkembang

Ide juga bisa datang dari penelitian yang pernah dilakukan sebelumnya. Misalnya hasil penelitian yang diungkap dalam sebuah jurnal menyatakan bahwa kecerdasan emosi mempengaruhi kesuksesan seseorang, namun ada juga penelitian yang menyatakan bahwa IQ lebih berpengaruh. Dari dua hasil penelitian ini menarik untuk dijadikan ide atau topik penelitian yang baru.

Yang perlu diperhatikan

Beberapa hal yang perlu mendapat perhatian sebelum memutuskan apakah topik yang akan dipilih diteliti atau tidak antara lain :

Pertama, mengenai keterbatasan waktu. Peneliti harus melihat apakah waktu yang ada cukup untuk meneliti suatu masalah. Waktu juga berpengaruh terhadap jenis penelitian yang akan dilakukan (jenis-jenis penelitian akan dijelaskan lebih lanjut). Jika untuk melakukan penelitian eskperimen mengenai pengaruh metode pengajaran terhadap prestasi siswa. Penelitian seperti ini tidak mungkin dilakukan dalam waktu yang singkat, mengingat metode pengajaran yang diberikan tidak mungkin hanya dilakukan pada satu sesi kemudian prestasi diukur. Paling tidak, agar efektif metode pengajaran dilakukan beberapa kali, dan prestasi siswa dapat dilihat pada akhir semester. Jika waktu yang tersedia memang terbatas, ada baiknya peneliti merubah topik atau merubah metode penelitian yang akan dilakukan.

Kedua, tingkat kesulitan. Peneliti perlu memperhatikan apakah topik yang akan dipilih apakah mudah atau sulit untuk dilakukan. Jika akan meneliti pengaruh motivasi terhadap kinerja, maka apakah peneliti dapat memberikan kuesioner untuk dijawab ? dapatkah motivasi diukur ? apakah ada pihak-pihak yang kurang mendukung ? dan berbagai kendala lainnya. Untuk meminimalisir hal-hal semacam ini, yang perlu dilakukan akan melakukan penelitian awal. Jika memang topik penelitian sulit dilakukan, maka sebaiknya peneliti mengganti dengan topik lain. Kesulitan lain juga datang dari diri sendiri, yaitu penguasaan materi. Untuk meneliti sebuah masalah, peneliti harus menguasai konsep dasar teorinya, sehingga peneliti tau benar apa yang sebenarnya dilakukannya.

Ketiga, ketersediaan subjek. Perlu dipertimbagkan apakah subjek penelitian dapat dengan mudah diperoleh. Misalnya seperti penelitian tentang motivasi dan kinerja di atas. Apakah subjeknya mudah didapatkan ? jika meneliti pada beberapa perusahaan, maka apakah ijin penelitian mudah didapatkan ? dan apakah pegawai yang akan diteliti mau dijadikan subjek penelitian ?. Jika subjek yang akan diteliti mudah untuk didapatkan maka topik penelitian dapat dilanjutkan.

Keempat, pengukuran dan ketersediaan peralatan. Misalnya untuk motivasi pada contoh di atas termasuk hal yang sulit untuk diukur mengingat faktor motivasi sendiri dipengaruhi oleh banyak faktor. Jika motivasi diukur berdasarkan perilaku yang tampak, maka indikator seperti tidak mudah menyerah, berdisiplin, dll dapat dijadikan acuan. Lalu siapa yang mengukur ? apakah subjek sendiri atau orang lain ?.

Dan terakhir adalah etika. Etika penelitian merupakan sekumpulan aturan mengenai apa saja yang harus diperhatikan dalam melakukan penelitian. Tidak membahayakan dan berpengaruh negatif terhadap subjek penelitian adalah salah satu etika penelitian yang harus dijaga. Misalnya penelitian tentang kepemimpinan di sebuah kantor. Data penelitian dikumpulkan dari angket, maka sedapat mungkin peneliti harus merahasiakan profil responden karena memuat pendapatnya tentang pimpinan.

SISTEMATIKA PROPOSAL

Umumnya, proposal penelitian memuat hal-hal sebagai berikut :

BAB I Pendahuluan

1.1. Latar Belakang Masalah

1.2. Identifikasi Masalah dan Batasan masalah

1.3. Rumusan Masalah

1.4. Tujuan Penelitian

1.5. Kegunaan Penelitian

Bab II Landasan teori (Kajian Pustaka)

2.1. Teori variabel (dependen , independen)

2.2. Penelitian relevan

2.3. Kerangka Berpikir

2.4. Hipotesis yang diajukan

Bab III Metodologi

3.1. Metode Penelitian (jenis penelitian)

3.2. Waktu dan tempat

3.3. Populasi dan sampel

3.4. Teknik Pengumpulan Data

a. Jenis dan sumber data

b. Instrumen

c. Definisi Operasional (kisi-kisi)

 3.5. Teknik Analisis data

3.6. Jadwal Penelitian

Sumber : http://teorionline.wordpress.com/

Panduan Dasar # 4 Analisis Korelasi

Analisis korelasi digunakan untuk menjelaskan kekuatan dan arah hubungan antara dua variabel. Korelasi bersifat undirectional yang artinya tidak ada yang ditempatkan sebagai predictor dan respon (IV dan DV).

Angka korelasi berkisar antara  -1 s/d +1. Semakin mendekati 1 maka korelasi semakin mendekati sempurna. Sementara nilai negative dan positif mengindikasikan arah hubungan. Arah hubungan yang positif menandakan bahwa pola hubungan searah atau semakin tinggi A menyebabkan kenaikan pula B (A dan B ditempatkan sebagai variabel)

Interprestasi angka korelasi menurut Prof. Sugiyono (2007)

• 0          -           0,199   : Sangat lemah
• 0,20     -           0,399   : Lemah
• 0,40     -           0,599   : Sedang
• 0,60     -           0,799   : Kuat
• 0,80     -           1,0       : Sangat kuat

Dalam Bivariate model, korelasi yang umum digunakan adalah Pearson, Kendall, dan Rank Spearman, namun yang dibahas kali ini adalah Pearson r Correlation aja..

Uji korelasi dalam spsss dapat dilihat dalam menu Correlate dengan sub menu :

·         Bivariat  (besar hubungan diantara dua variable : koefisien korelasi bivariate/product moment pearson untuk mengukur keeratan hubungan antara peringkat-peringkat dibandingkan hasil pengamatan itu sendiri dengan mengasyaratkan bahwa populasi asal sampel mempunyai dua varians dan berdistribusi normal, korelasi pearson untuk mengukur data interval atau rasio) dan korelasi peringkat spearman dan kendall (untuk mengukur keeratan hubungan antara peringkat-peringkat dibandingkan hasil pengamtan itu sndiri dan bisa digunakan untuk menghitung data ordinal dan pengunaan asoisasi pada sttsistik nonparametric)

Pearson r correlation:

Pearson r correlation biasa digunakan untuk mengetahui hubungan pada dua variabel. Korelasi dengan Pearson ini mensyaratkan data berdistribusi normal.

Rumus yang digunakan adalah sebagai berikut :

Diketahui kasus

·         Partial (perubahan menegnai ubungan linier antara dua variable dengan melakukan control terhadap satu atau lebih variable tambahan)

Kasus : dilakukan penelitian untuk mengetahui ada tidaknya hubungan antara kemampuan grammer (X) terhadap kemampuan conversation (Y)  yang dilakukan terhadap 20 mahasiswa yang diambil secara random, didapatkan nilai

X : 70, 80, 72, 67, 64, 70, 71, 76, 90, 96, 54, 52, 65, 71, 66, 89, 80, 64, 60, 74

Y : 70, 67, 74, 58, 73, 79, 57, 58, 71, 66, 72, 55, 76, 65, 81, 75, 76, 77, 69, 70

Langkah-langkah :

1.    Buat Variable dengan mengklik Variable View untuk X dan Y, isikan di …

·         Name :  ketik X, untuk Type (klik pojok yang berwarna abu-abu,”Variable Type” klik “numeric”

·         Widh : default 8

·         Decimals : default 2

·         Label : ketik Grammer

·         Terus dibawah name X, ketik Y untuk type : Numeric

·         Widh : default 8

·         Decimals : default 2

·         Label : ketik Conversation

2.    Masukan data dengan mengklik Data View divariabel X dan Y

3.    Kemudian buka Analyze àCorrelate (sesuai kasus) klik Bivariate, pindahkan ke variable X dan Y untuk kolom Correlation Coefficient, pilih Pearson dan abaikan alat hitung yang lain. Untuk kolom test of significance, karena akan diuji dua sisi, maka pilih two-tailed. Untuk pilihan Flag Significant Correlation, kemuian klik option, pada pilihan statistic abaikan saja.pada pilihan missing values ada dua pilihan Exclude Cases Pairwise dan Exclude Cases Listwise, untuk keseragaman ambil Exclude Cases Pairwise, tekan Continue kemudian Ok

Korelasi rank spearman dan kendall

Menu regresi

dilakukan penelitian untuk mengetahui ada tidaknya hubungan antara kemampuan Grammer (X₁)dan Vocabulary (X₂) terhadap kemampuan Conversation (Y)  yang dilakukan terhadap 20 mahasiswa yang diambil secara random, didapatkan nilai

X1 : 70, 80, 72, 67, 64, 70, 71, 76, 90, 96, 54, 52, 65, 71, 66, 89, 80, 64, 60, 74

X2 : 72, 82, 75, 65, 67,70, 73, 75, 86, 90, 95, 56, 55, 71, 67, 88, 80,66, 60, 70

Y : 70, 67, 74, 58, 73, 79, 57, 58, 71, 66, 72, 55, 76, 65, 81, 75, 76, 77, 69, 70

1.    Buat Variable dengan mengklik Variable View untuk X1, X2  dan Y, isikan di …

·         Name :  ketik X1à untuk Type (klik pojok yang berwarna abu-abu,”Variable Type” klik “numeric”

·         Widh : default 8

·         Decimals : default 2

·         Label : ketik Grammer

·         Dibawah X1 ketik X2à, untuk Type (klik pojok yang berwarna abu-abu,”Variable Type” klik “numeric”

·         Widh : default 8

·         Decimals : default 2

·         Label : ketik Vocabulary

·         Kemudian ketik Y untuk type : Numeric

·         Widh : default 8

·         Decimals : default 2

·         Label : ketik Conversation

2.    Masukan data dengan mengklik Data View divariabel X1, X2 dan Y

3.    Kemudian buka Analyze àRegression (sesuai kasus) klik Linear, kemudian tampak layar Linear Regression, lalu pindahkan variable Y ke kotak Dependent dan masukan variable X1 dan X2 ke kotak Independent, Case Label : biarkan, kemudian Method : klik Enter.

·         Kemudian pilih option àStepping method criteria, klik Use Probability Of F, klik Entry .05, kemudian pilihan default Include Constant In Equation, sedang Missing Value dengan klik Exclude Cases Listwise, klik Continue…

·         Pilih kolom statistic, àRegression Coefficient, aktifkan Estimate. Pilih descriptive pada kolom sebelah kanan, tetap aktifkan Model Fit, residual klik mouse pada Casewise Diagnostics lalu pilih All Cases, klik Continue.

·         Pilih Plot (berhubungan dengan gambar/grafik untuk regresi). Klik pilihan SDRESID masukan ke pilihan Y, lalu pilihan ZPRED dan masukan ke pilihan X, klik Next isikan plot ke dua…(tampak variable Y dan X kosong), kemudian klik ZPRED dan masukan ke pilihan y, kemudian pilihan pilihan DEPENDNT dan masukan pilihan x, klik tombol next untuk pengisian plot ke tiga, PILIHAN Standardized Residual Plots, Klik Mouse Pada Normal Probability Plot, Klik Continue..OK.

B. Contoh Kasus

Pak Ali ingin mengetahui apakah ada hubungan antara pengawasan (Control), kepuasan kerja (Job Satisfaction), Disiplin kerja (discipline), dan kinerja (Performance). data dapat diambil CONTOH DATA KORELASI

Jumlah data 37.

Instrumen : angket

C. Penyelesaian Kasus dengan SPSS:

Langkah 1. Pada menu Analyze pilih “Correlate .> Bivariate” . Setelah itu akan ada tampilan sbb:

Langkah 2.

Masukkan variabel yang akan dikorelasikan ke dalam Variable list. Klik  Pearson dan untuk test significance klik Two tailed. kemudian OK.

Click on “option” and select “descriptive statistics”, abaikan yang lain lalu klik “OK”

Interprestasi

Arti angka Korelasi

1.      Control – Performance. Nilai korelasi adalah positif 0.668. Besaran angka korelasi menunjukkan bahwa korelasi antara Control dan Performance berada dalam kategori “Kuat”, sementara nilai positif mengindikasikan pola hubungan antara Control dengan Performance adalah searah (semakin tinggi Control maka semakin tinggi pula Performance). Perolehan p hitung = 0.000 < 0.05 yang menandakan bahwa hubungan yang terjadi adalah signifikan.

2.      Job Satisfaction – Performance. Nilai korelasi adalah positif 0.772. Besaran angka korelasi menunjukkan bahwa korelasi antara Job satisfaction dan Performance berada dalam kategori “Kuat”, sementara nilai positif mengindikasikan pola hubungan antara adalah searah (semakin tinggi Job Sat maka semakin tinggi pula Performance). Perolehan p hitung = 0.000 < 0.05 yang menandakan bahwa hubungan yang terjadi adalah signifikan.

3.      Dicipline – Performance. Nilai korelasi adalah positif 0.749. Besaran angka korelasi menunjukkan bahwa korelasi antara Dicipline dan Performance berada dalam kategori “Kuat”, sementara nilai positif mengindikasikan pola hubungan antara dicipline dengan Performance adalah searah (semakin tinggi Control maka semakin tinggi pula Performance). Perolehan p hitung = 0.000 < 0.05 yang menandakan bahwa hubungan yang terjadi adalah signifikan.

Buku Rujukan : Prof. Dr. Sugiyono. Metode Penelitian Administasi. Bandung : Alfabeta