Korelasi Pearson

Korelasi Pearson merupakan salah satu analisis korelasi pada metode kuantitatif dengan uji statistik parametrik. Pearson diimplementasikan untuk menguji hipotesis hubungan antara 2 variabel. Menurut Budiwanto, korelasi ini diciptakan oleh Pearson dan digunakan untuk menghitung kecenderungan hubungan antara dua variabel dengan jenis data interval atau rasio (skala dengan angka sebenarnya).

Menurut Sarwono (2006), koefisien korelasi berada pada rentang 0-1. Semakin besar angka menuju 1 maka hubungan dikatakan semakin kuat. Lebih lanjut rentang 0-1 dibagi menjadi beberapa kategori:

< 0,20 : hubungan dianggap tidak ada

0,2 – 0,4 : terdapat hubungan dengan tingkat rendah

> 0,4 – 0,7 : terdapat hubungan dengan tingkat cukup

> 0,7 – 0,9 : terdapat hubungan dengan tingkat tinggi

> 0,9 – 1,0 : terdapat hubungan dengan tingkat sangat tinggi

Literatur lain menyebutkan bahwa rentang angka antara -1 sampai 1. Nilai 1 menunjukkan hubungan positif sempurna, artinya jika salah satu variabel meningkat signifikan maka variabel lainnya juga meningkat. Sebaliknya, nilai -1 menunjukkan hubungan negatif sempurna, artinya jika salah satu variabel meningkat signifikan maka variabel lainnya menurun. Adapun jika nilai 0 maka tidak ada korelasi linear, artinya variabel-variabel tersebut tidak memiliki hubungan.

Perhitungan Korelasi Pearson

Untuk memperoleh angka korelasi pearson maka dapat digunakan program olah data seperti SPSS. Secara manual pun korelasi ini dapat dihitung dengan rumus berikut:

• Dimana:
• x dan y merupakan dua variabel yang dibandingkan
• n : jumlah titik data
• ∑xy adalah jumlah dari hasil perkalian antara skor yang dipasangkan (x dan y).
• ∑x² dan ∑y² adalah jumlah kuadrat untuk setiap variabel.

• Dapat disimpulkan bahwa koefisien korelasi hanya mengukur kekuatan hubungan yang linear, namun tidak pada hubungan non linear. Selain itu, adanya hubungan linear juga tidak selalu menunjukkan hubungan sebab akibat atau kausalitas. Misalnya dalam hubungan antara suhu dan tekanan. Suhu yang dapat dinotasikan dengan x dan tekanan udara sebagai y dapat saja memiliki nilai koefisien korelasi yang tinggi, namun belum tentu keduanya menunjukkan adanya hubungan sebab akibat. Korelasi suhu dan tekanan udara tersebut dapat saja semata-mata akibat dari perubahan ketinggian (z) suatu tempat. Semakin tinggi tempat maka baik suhu ataupun tekanan udara akan semakin menurun, meskipun secara teoritis terdapat hubungan sebanding antara suhu dan tekanan: PV = nRT.