Pada bagian sebelumnya telah dibahas pengertian dan penggunaan analisis korelasi dari segi statistika, maka pada bagian ini akan dilanjutkan dengan tutorial analisis korelasi dengan menggunakan software SPSS. Analisis korelasi yang akan dilakukan adalah korelasi data kategorik dengan chi-square, dengan contoh data.
Korelasi chi-square adalah metode untuk melihat hubungan antara 2 variabel dengan skala data kategori nominal atau ordinal. Kategori minimal 2 dan boleh lebih tergantung dari teori terkait variabel yang digunakan. Frekuensi data antar variabel akan ditampilkan dalam tabel silang.
Contoh kasus adalah “Hubungan tempat tinggal dengan tingkat pengetahuan obat Diare merek A” dengan responden sebanyak 50 orang. Tempat tinggal dengan 2 kategori yaitu kota dan kabupaten, dan untuk tingkat pengetahuan dengan 2 kategori tahu dan tidak tahu. Berikut data yang digunakan untuk analisis.
Langkah-langkah Analisis dengan Software SPSS
- Buka software SPSS (saya menggunakan SPSS versi 24). Setelah terbuka, maka buka bagian Variabel view, dan ikuti proses berikut.
Memberikan nama pada tab Name (tanpa spasi), untuk memberi nama panjang dengan spasi pada tab Label. Lalu dilanjutkan dengan pmeberian nama kategori masing-masing variabel pada tab Values sebagai berikut.
- Setelah itu data dikopikan pada tab Data view.
- Selanjutnya analisis korelasi Chi-square dilakukan dengan tahapan berikut. Analyze >>> Descriptive Statistics >>> Crosstabs.
- Setelah muncul layar Crosstabs, masukkan variabel pada Row(s) untuk baris dan pada Column(s)
- Klik Statistics, lalu centang Chi-square dan Contingency Coefficient, lalu klik
- Klik Cells, lalu centang semua pada bagian Persentages, lalu klik
- Setelah kembali ke layar awal, lalu klik Maka output hasil analisis akan muncul pada layar output SPSS secara tersendiri.
Interpretasi analisis korelasi Chi-square
Interpretasi hubungan antara variabel tempat tinggal dengan tingkat pengetahuan obat Diare merek A. Hipotesis yang digunakan adalah sebagai berikut:
H0: Tidak terdapat hubungan yang signifikan antara variabel;
H1: Terdapat hubungan yang signifikan antara variabel.
Kriteria Pengujian
Jika nilai signifikansi (p-value) ≤ 0.05, maka H0 ditolak.
Jika nilai signifikansi (p-value) > 0.05, maka H0 diterima.
Case Processing Summary menunjukkan banyak data yang digunakan yaitu sebanyak 50 data. Cases Missing dengan angka 0 menunjukkan tidak ada data hilang. Total menunjukkan jumlah data keseluruhan.
Crosstabulation menunjukkan distribusi frekuensi antara 2 variabel saat dikaitkan. Berdasarkan tabel di atas diketahui bahwa dari 50 responden, 34 responden termasuk tingkat pengatahuan kategori tahu yang terdiri dari 22 responden bertempat tinggal di kota dan 12 responden bertempat tinggal di kabupaten. Dan 16 responden lainnya termasuk tingkat pengatahuan kategori tidak tahu yang terdiri dari 5 responden bertempat tinggal di kota dan 11 responden bertempat tinggal di kabupaten. Persentase yang dimunculkan untuk memudahkan tambahan interpretasi secara subyektif dari peneliti.
Hubungan antara variabel tempat tinggal dengan tingkat pengetahuan obat Diare merek A dengan korelasi Chi-square. Didapatkan nilai signifikansi dari Asymptotic Significance (2-sided) sebesar 0.027 lebih kecil dari 0.05. Maka dapat disimpulkan bahwa terdapat hubungan yang signifikan antara kedua variabel tersebut.
Catatan: keterangan poin a yaitu “0 cells (0.0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 7.36.” artinya bahwa hasil sudah memenuhi syarat analisis Chi-square dengan angka pada expected count (jika dimunculkan) masih lebih dari 5 pada masing-masing sel. Jika syarat tersebut tidak terpenuhi, maka dapat langsung mengambil hasil pada analisis Fisher’s Exact Test (analisis ini otomatis muncul pada tabel silang 2×2).
Tabel Symmetric Measures menunjukkan koefisien koentingensi yang merujuk pada koefisien korelasi. Untuk nilai signifikansi pada uji korelasi Chi-square yang dibahas sebelumnya sama dengan nilai Approximate Significance. Koefisien korelasi yang diperoleh sebesar 0.299, yang berarti hubungan antara tempat tinggal dengan tingkat pengetahuan obat Diare merek A termasuk kategori korelasi cukup dengan referensi tabel berikut ini.
Menurut Sarwono (2006), interpretasi nilai korelasi adalah sebagai berikut:
Interpretasi Nilai Korelasi
| Besarnya Korelasi | Interpretasi |
| 0 | Tidak ada korelasi antara variabel |
| > 0 – 0.25 | Sangat lemah |
| > 0.25 – 0.50 | Cukup |
| > 0.5 – 0.75 | Kuat |
| > 0.75 – < 1 | Sangat kuat |
| 1 | Sempurna |
Jonathan, Sarwono. 2006. Metode Penelitian Kuantitatif dan Kualitatif. Yogyakarta: Graha Ilmu.
Demikian penjelasan tutorial analisis korelasi Chi-square beserta interpretasinya menggunakan software SPSS. Untuk selanjutnya akan dibahas analisis korelasi yang lain.
Jika ingin konsultasi lebih lanjut bisa hubungi kami di
FNI Statistics
MAPS: https://goo.gl/maps/VnLrqQFJa6httAoJ6
WA : 0857-5538-7029
IG : https://www.instagram.com/fni_statisticss