DUDUDAMDIDU - blog gado gado seputar tugas kuliah -

Cari Blog Ini

Perbedaan Hipotesis Penelitian & Hipotesis Statistik

Hipotesis penelitian yaitu jawaban teoritis terhadap rumusan masalah, sedangkan hipotesis statistik itu ada apabila penelitian bekerja ...

Followers

Kamis, 26 Oktober 2017

TEORI HUBUNGAN DALAM PENELITIAN




(TEORI HUBUNGAN DALAM PENELITIAN)
A.    Teori
1.      Pengertian Teori
Teori adalah serangkaian bagian atau variabel, definisi, dan dalil yang saling berhubungan yang menghadirkan sebuah pandangan sistematis mengenai fenomena dengan menentukan hubungan antar variabel, dengan menentukan hubungan antar variabel, dengan maksud menjelaskan fenomena alamiah. Labovitz dan Hagedorn mendefinisikan teori sebagai ide pemikiran “pemikiran teoritis” yang mereka definisikan sebagai “menentukan” bagaimana dan mengapa variable-variabel dan pernyataan hubungan dapat saling berhubungan (Research Design: 120).
Kata teori memiliki arti yang berbeda-beda pada bidang-bidang pengetahuan yang berbeda pula tergantung pada metodologi dan konteks diskusi. Secara umum, teori merupakan analisis hubungan antara fakta yang satu dengan fakta yang lain pada sekumpulan fakta-fakta .Selain itu, berbeda dengan teorema, pernyataan teori umumnya hanya diterima secara "sementara" dan bukan merupakan pernyataan akhir yang konklusif. Hal ini mengindikasikan bahwa teori berasal dari penarikan kesimpulan yang memiliki potensi kesalahan, berbeda dengan penarikan kesimpulan pada pembuktian matematika.
Sedangkan secara lebih spesifik di dalam ilmu sosial, terdapat pula teori sosial. Neuman mendefiniskan teori sosial adalah sebagai sebuah sistem dari keterkaitan abstraksi atau ide-ide yang meringkas dan mengorganisasikan pengetahuan tentang dunia sosial (Social Research Methods: 42).
Perlu diketahui bahwa teori berbeda dengan idiologi, seorang peneliti kadang-kadang bias dalam membedakan teori dan ideologi. Terdapat kesamaan di antara kedunya, tetapi jelas mereka berbeda. Teori dapat merupakan bagian dari ideologi, tetapi ideologi bukan teori. Contohnya adalah Aleniasi manusia adalah sebuah teori yang diungkapakan oleh Karl Marx, tetapi Marxis atau Komunisme secara keseluruhan adalah sebuah ideologi.
Dalam ilmu pengetahuan, teori dalam ilmu pengetahuan berarti model atau kerangka pikiran yang menjelaskan fenomena alami atau fenomena sosial tertentu. Teori dirumuskan, dikembangkan, dan dievaluasi menurut metode ilmiah. Teori juga merupakan suatu hipotesis yang telah terbukti kebenarannya. Manusia membangun teori untuk menjelaskan, meramalkan, dan menguasai fenomena tertentu (misalnya, benda-benda mati, kejadian-kejadian di alam, atau tingkah laku hewan). Sering kali, teori dipandang sebagai suatu model atas kenyataan (misalnya : apabila kucing mengeong berarti minta makan). Sebuah teori membentuk generalisasi atas banyak pengamatan dan terdiri atas kumpulan ide yang koheren dan saling berkaitan.
Istilah teoritis dapat digunakan untuk menjelaskan sesuatu yang diramalkan oleh suatu teori namun belum pernah terpengamatan. Sebagai contoh, sampai dengan akhir-akhir ini, lubang hitam dikategorikan sebagai teoritis karena diramalkan menurut teori relativitas umum tetapi belum pernah teramati di alam. Terdapat miskonsepsi yang menyatakan apabila sebuah teori ilmiah telah mendapatkan cukup bukti dan telah teruji oleh para peneliti lain tingkatannya akan menjadi hukum ilmiah. Hal ini tidaklah benar karena definisi hukum ilmiah dan teori ilmiah itu berbeda. Teori akan tetap menjadi teori, dan hukum akan tetap menjadi hukum (http://www.evolution.mbdojo.com/theory.html).
Sedangkan menurut beberapa ahli pengertian dari teori adalah :
a.       Teori adalah serangkaian asumsi, konsep, konstrak, defenisi dan preposisi untuk menerangkan suatu fenomena sosial secara sistematis dengan cara merumuskan hubungan antar konsep (Masri Singarimbun, 1998: 37).
b.      Teori merupakan seperangkat proposisi yang menggambarkan suatu gejala terjadi seperti ini. Untuk memudahkan penelitian diperlukan pedoman berfikir yaitu kerangka teori. Sebelum melakukan penelitian yang lebih lanjut seorang peneliti perlu menyusun suatu kerangka teori sebagai landasan berfikir untuk menggambarkan dari sudut mana peneliti menyoroti masalah yang dipilih.  (Suyanto, 2005:34)
c.       Teori menurut F.M Kerlinger (dalam Rakhmat, 2004 : 6) merupakan himpunan konstruk (konsep), definisi, dan preposisi yang mengemukakan pandangan sistematis tentang gejala dengan menjabarkan relasi di antara variabel, untuk menjelaskan dan meramalkan gejala tersebut.
Berdasarkan pendapat diatas maka dapat disimpulkan bahwa teori merupakan seperangkat preposisi yang terintegrasi secara sintaksis (yaitu yang mengikuti aturan tertentu yang dapat dihubungkan secara logis atau dengan lainnya dengan data dasar yang dapat diamati) dan berfungsi sebagai wahana untuk meramalkan dan menjelaskan fenomena yang diamati.
Terdapat tiga hal yang perlu diperhatikan dalam mencermati lebih jauh mengenai teori, yakni:
a.       Teori adalah sebuah set proposisi yang terdiri dari konstrak (construct) yang sudah didefinisikan secara luas dan dengan hubungan unsur-unsur dalam set tersebut secara jelas.
b.      Teori menjelaskan hubungan antar variable atau antar konstrak sehingga pandangan yang sistematik dari fenomena fenomena yang diterangkan oleh variable dengan jelas kelihatan.
c.       Teori menerangkan fenomena dengan cara menspesifikasi variable satu berhubungan dengan variable yang lain.
(Sukmadinata, 2006:24)


2.      Elemen dalam Teori
Di dalam sebuah teori terdapat beberapa elemen yang mengikutinya. Elemen ini berfungsi untuk mempersatukan variabel-variabel yang terdapat di dalam teori tersebut.
a.       Elemen pertama yaitu konsep.
Konsep adalah sebuah ide yang diekspresikan dengan symbol atau kata (W.L Neuman: 44). Konsep dibagi dua yaitu, simbol dan definisi.Dalam ilmu alam konsep dapat diekspresikan dengan simbol-simbol seperti, ”∞” = tak terhingga, ”m”= Massa, dan lainya. Akan tetapi, kebanyakan di dalam ilmu sosial konsep ini lebih diekspresikan dengan kata-kata tidak melalui simbol-simbol. Menurut Neuman kata-kata juga merupakan simbol karena bahasa itu sendiri adalah simbol. Karena mempelajari konsep dan teori seperti mempelajari bahasa. Konsep selalu ada di mana pun dan selalu kita gunakan (W.L Neuman: 45).
Misalnya kita membicarakan tentang pendidikan. Pendidikan merupakan suatu konsep, ia merupakan ide abstrak yang hanya di dalam pikiran kita saja.
b.      Elemen kedua yaitu Scope.
Dalam teori seperti yang dijelaskan di atas memiliki konsep. Konsep ini ada yang bersifat abstrak dan ada juga yang bersifat kongkret. Teori dengan konsep-konsep yang abstrak dapat diaplikasikan terhadap fenomena sosial yang lebih luas, dibanding dengan teori yang memiliki konsep-konsep yang kongkret. Contohnya, teori yang diungkapkan oleh Lord Acton ”kekuasaan cenderung dikorupsikan”. Dalam hal ini kekuasaan dan korupsi ada pada lingkup yang abstrak. Kemudian kekuasaan ini dalam lingkup kongkret sepeti presiden, raja, jabatan ketua RT,dll. Dan korupsi dalam lingkup kongkret seperti korupsi uang.
c.       Elemen ketiga adalah relationship.
Teori merupakan sebuah relasi dari konsep-konsep atau secara lebih jelasnya teori merupakan bagaimana konsep-konsep berhubungan. Hubungan ini seperti pernyataan sebab-akibat (causal statement) atau proposisi. Proposisi adalah sebuah pernyataan teoritis yang memperincikan hubungan antara dua atau lebih variable, memberitahu kita bagaimana variasi dalam satu konsep dipertangggung jawabkan oleh variasi dalam konsep yang lain. Ketika seorang peneliti melakukan tes empiris atau mengevaluasi sebuah hubungan itu, maka hal ini disebut sebuah hipotesa. Sebuah teori sosial juga terdiri dari sebuah mekanisme sebab akibat, atau alasan dari sebuah hubungan, sedangkan mekanisme sebab akibat adalah sebuah pernyataan bagaimana sesuatu bekerja.

B.     Hubungan / Korelasi
1.      Pengertian Hubungan/ Korelasi
Korelasi menurut KBBI adalah hubungan timbal balik atau sebab akibat: ada lingkungan hubungan antara dua sifat kuantitatif yang disebabkan oleh lingkungan yang sama-sama mempengaruhi kedua sifat. (https://kbbi.web.id/korelasi)
Sedangkan
Menurut   Sugiono   (2014:87)   metode   korelasi   adalah   metode pertautan  atau  metode penelitian  yang  berusaha  menghubung-hubungkan  antara satu  unsur/elemen  dengan  unsur/elemen  lain  untuk  menciptakan  bentuk  dan wujud  baru  yang  berbeda  dengan  sebelumnya.
Gay dalam Sukardi (2008:166) menyatakan penelitian korelasi merupakan salah satu bagian penelitian ex–post facto karena pada umumnya peneliti tidak memanipulasi keadaan variabel yang ada dan langsung mencari adanya suatu hubungan dan tingkat hubungan variabel yang dinyatakan dalam koefisien korelasi.
Korelasi merupakan teknik analisis yang  termasuk dalam salah satu teknik pengukuran asosiasi / hubungan (measures of association). Pengukuran asosiasi   merupakan istilah umum yang mengacu pada sekelompok teknik dalam statistik bivariat yang digunakan untuk mengukur kekuatan hubungan antara dua variabel. Diantara sekian banyak teknik-teknik pengukuran asosiasi, terdapat dua teknik korelasi yang sangat populer sampai sekarang, yaitu Korelasi Pearson Product Moment dan Korelasi Rank Spearman. Pengukuran asosiasi mengenakan nilai numerik untuk mengetahui tingkatan asosiasi atau kekuatan hubungan antara variabel. Dua variabel dikatakan berasosiasi jika perilaku variabel yang satu mempengaruhi variabel yang lain. Jika tidak terjadi pengaruh, maka kedua variabel tersebut disebut independen.
Korelasi bermanfaat untuk mengukur kekuatan hubungan antara dua variabel (kadang lebih dari dua variabel) dengan skala-skala tertentu, misalnya Pearson data harus berskala interval atau rasio; Spearman dan Kendal menggunakan skala ordinal. Kuat lemah hubungan diukur menggunakan jarak (range) 0 sampai dengan 1. Korelasi mempunyai kemungkinan pengujian hipotesis dua arah (two tailed). Korelasi searah jika nilai koefesien korelasi diketemukan positif; sebaliknya jika nilai koefesien korelasi negatif, korelasi  disebut tidak searah. Yang dimaksud dengan koefesien korelasi ialah suatu pengukuran statistik kovariasi atau asosiasi antara dua variabel. Jika koefesien korelasi diketemukan tidak sama dengan nol (0), maka terdapat hubungan antara dua variabel tersebut. Jika  koefesien korelasi diketemukan +1. maka hubungan tersebut disebut sebagai korelasi sempurna atau hubungan linear sempurna dengan kemiringan (slope) positif.  Sebaliknya. jika  koefesien korelasi diketemukan -1. maka hubungan tersebut disebut sebagai korelasi sempurna atau hubungan linear sempurna dengan kemiringan (slope) negatif. Dalam korelasi sempurna tidak diperlukan lagi pengujian hipotesis mengenai signifikansi antar variabel yang dikorelasikan, karena kedua variabel mempunyai hubungan linear yang sempurna. Artinya variabel X mempunyai hubungan sangat kuat dengan variabel Y. Jika korelasi sama dengan nol (0), maka tidak terdapat hubungan antara kedua variabel tersebut.

2.      Kegunaan Korelasi
Pengukuran asosiasi berguna untuk mengukur kekuatan (strength) dan arah hubungan hubungan antar dua variabel atau lebih.
Contoh:
Mengukur hubungan antara variabel:
a)      Motivasi kerja dengan produktivitas;
b)      Kualitas layanan dengan kepuasan pelangga;
c)      Tingkat inflasi dengan IHSG
Pengukuran ini mempunyai hubungan antara dua variabel untuk masing-masing kasus yang akan menghasilkan keputusan, diantaranya:
a)      Hubungan kedua variabel tidak ada;
b)      Hubungan kedua variabel lemah;
c)      Hubungan kedua variabel cukup kuat;
d)     Hubungan kedua variabel kuat; dan
e)      Hubungan kedua variabel sangat kuat.
Penentuan tersebut didasarkan pada kriteria yang menyebutkan jika hubungan mendekati 1, maka hubungan semakin kuat; sebaliknya jika hubungan mendekati 0, maka hubungan semakin lemah.

3.      Macam – macam Korelasi
Korelasi sebagai sebuah analisis memiliki berbagai jenis menurut tingkatannya. Beberapa tingkatan korelasi yang telah dikenal selama ini antara lain adalah korelasi sederhana, korelasi parsial, dan korelasi ganda. Berikut ini adalah penjelasan dari masing-masing korelasi dan bagaimana cara menghitung hubungan dari masing-masing korelasi tersebut.
a)      Korelasi Sederhana
Korelasi Sederhana merupakan suatu teknik statistik yang dipergunakan untuk mengukur kekuatan hubungan antara 2 variabel dan juga untuk dapat mengetahui bentuk hubungan keduanya dengan hasil yang bersifat kuantitatif. Kekuatan hubungan antara 2 variabel yang dimaksud adalah apakah hubungan tersebut erat, lemah,  ataupun tidak erat. Sedangkan bentuk hubungannya adalah apakah bentuk korelasinya linear positifataupun linear negatif. Di antara sekian banyak teknik-teknik pengukuran asosiasi, terdapat dua teknik korelasi yang sangat populer sampai sekarang, yaitu Korelasi Pearson Product Moment dan Korelasi Rank Spearman.
1)      Korelasi Pearson Product Moment adalah korelasi yang digunakan untuk data kontinu dan data diskrit. Korelasi pearson yang merupakan pengukuran parametrik,  akan menghasilkan koefesien korelasi yang berfungsi untuk mengukur kekuatan hubungan linier antara dua variable. Jika hubungan dua variable tidak linier, maka koefesien korelasi Pearson tersebut tidak mencerminkan kekuatan hubungan dua variable yang sedang diteliti; meski kedua variable mempunyai hubungan kuat. Simbol untuk korelasi Pearson adalah "p" jika diukur dalam  populasi dan "r" jika diukur dalam  sampel. Korelasi Pearson mempunyai jarak antara -1 sampai dengan + 1. Jika koefesien korelasi adalah -1, maka kedua variable yang diteliti mempunyai hubungan linier sempurna negatif. Jika koefesien korelasi adalah +1, maka kedua variable yang diteliti mempunyai hubungan linier sempurna positif. Jika koefesien korelasi menunjukkan angka 0, maka tidak terdapat hubungan antara dua variable yang dikaji. Jika hubungan dua variable linier sempurna, maka sebaran data  tersebut akan membentuk garis lurus. Sekalipun demikian pada kenyataannya kita akan sulit menemukan data yang dapat membentuk garis linier sempurna.
Data yang digunakan dalam Korelasi Pearson sebaiknya memenuhi persyaratan, diantaranya ialah:
a) Berskala interval / rasio,
b) Variabel X dan Y harus bersifat independen satu dengan lainnya,
c) Variabel harus kuantitatif simetris.
Asumsi dalam Korelasi Pearson, diantaranya ialah:
a)      Terdapat hubungan linier antara X dan Y,
b)      Data berdistribusi normal,
c)      Variabel X dan Y simetris. Variabel X tidak berfungsi sebagai variabel bebas  dan Y sebagai variable tergantung,
d)     Sampling representative,
e)      Varian kedua variable sama
Korelasi Pearson menghitung korelasi dengan menggunakan variasi data. Keragaman data tersebut dapat menunjukkan korelasinya. Korelasi ini menghitung data apa adanya, tidak membuat ranking atas data yang digunakan seperti pada korelasi Rank Spearman. Ketika kita memiliki data numerik seperti nilai tukar rupiah, data rasio keuangan, tingkat pertumbuhan ekonomi, data berat badan dan contoh data numerik lainnya, maka Korelasi Pearson Product Moment cocok digunakan.
b)      Koefisien Korelasi Rank Spearman
Korelasi Spearman merupakan pengukuran non-parametrik. Koefesien korelasi ini mempuyai simbol r   (rho). Pengukuran dengan menggunakan koefesien korelasi Spearman digunakan untuk menilai adanya seberapa baik fungsi monotonik (suatu fungsi yang sesuai perintah) arbitrer  digunakan untuk menggambarkan hubungan dua variabel dengan tanpa membuat asumsi distribusi frekuensi dari variabel-variabel yang diteliti. Nilai koefesien korelasi dan kriteria penilaian kekuatan hubungan dua variabel sama dengan yang digunakan dalam korelasi Pearson. Penghitungan dilakukan dengan cara yang sama dengan korelasi Pearson, perbedaan terletak pada pengubahan data kedalam bentuk ranking sebelum dihitung koefesien korelasinya. Itulah sebabnya korelasi ini disebut sebagai Korelasi Rank Spearman
Koefisien Korelasi Rank Spearman digunakan untuk data diskrit dan kontinu namun untuk statistik nonparametrik. Koefisien korelasi Rank Spearman lebih cocok untuk digunakan pada statistik nonparametrik. Statistik nonparametrik adalah statistik yang digunakan ketika data tidak memiliki informasi parameter, data tidak berdistribusi normal atau data diukur dalam bentuk ranking. Berbeda dengan Korelasi Pearson, korelasi ini tidak memerlukan asumsi normalitas, maka korelasi Rank Spearman cocok  juga digunakan untuk data dengan sampel kecil.
Korelasi Rank Spearman menghitung korelasi dengan menghitung ranking data terlebih dahulu. Artinya korelasi dihitung berdasarkan orde data. Ketika peneliti berhadapan dengan data kategorik seperti kategori pekerjaan, tingkat pendidikan, kelompok usia, dan contoh data ketegorik lainnya, maka Korelasi Rank Spearman cocok digunakan. Korelasi Rank Spearman pun cocok digunakan pada kondisi dimana peneliti dihadapkan pada data numerik (kurs rupiah, rasio keuangan, pertumbuhan ekonomi), namun peneliti tidak memiliki cukup banyak data (data kurang dari 30).
Data yang digunakan untuk korelasi Spearman harus berskala ordinal. Berbeda dengan Korelasi Pearson, Korelasi Spearman tidak memerlukan asumsi adanya hubungan linier dalam variable-variabel  yang diukur dan tidak perlu menggunakan data berskala interval, tetapi cukup dengan menggunakan data berskala ordinal. Asumsi yang digunakan dalam korelasi ini ialah  tingkatan (rank) berikutnya harus menunjukkan posisi jarak yang sama pada variable-variabel yang diukur. Jika menggunakan skala Likert, maka jarak skala yang digunakan harus sama. Juga, data tidak harus berdistribusi normal.

c)      Korelasi Parsial
Korelasi parsial adalah suatu metode pengukuran keeratan hubungan (korelasi) antara variabel bebas dan variabel tak bebas dengan mengontrol salah satu variabel bebas untuk melihat korelasi natural antara variabel yang tidak terkontrol. Analisis korelasi parsial (partial correlation) melibatkan dua variabel. Satu buah variabel yang dianggap berpengaruh akan dikendalikan atau dibuat tetap (sebagai variabel kontrol).
Sebagai contoh misalnya kita akan meneliti hubungan variabel X2 dan variabel bebas Y, denganX1 dikontrol (korelasi parsial). Disini variabel yang dikontrol (X1) dikeluarkan atau dibuat konstan. Sehingga X2’ = X2 – (b2X1 + a2 ) dan Y’ = Y – (b1 X1 +a1 ), tetapi nilai a dan b didapatkan dengan menggunakan regresi linear. Setelah hasilnya diperoleh, kemudian dicari regresi X2‘ dengan Y’ dimana : Y’ = b3X2’ +a3. Korelasi yang didapatkan dan sejalan dengan model-model di atas dinamakan korelasi parsial X2 dan Y sedangkan X1 dibuat konstan.
Nilai korelasi berkisar antara 1 sampai -1, nilai semakin mendekati 1 atau -1 berarti hubungan antara dua variabel semakin kuat. Sebaliknya, jika nilai mendekati 0 berarti hubungan antara dua variabel semakin lemah. Nilai positif menunjukkan hubungan searah (X naik, maka Y naik) sementara nilai negatif menunjukkan hubungan terbalik (X naik, maka Y turun).
Data yang digunakan dalam korelasi parsial biasanya memiliki skala interval atau rasio. Berikut adalah pedoman untuk memberikan interpretasi serta analisis bagi koefisien korelasi menurut Sugiyono:
0.0   - 0,199 = sangat rendah
1.0   0,20 - 0,3999 = rendah
0,40 - 0,5999 = sedang
0,60 - 0,799 = kuat
0,80 - 1,000 = sangat kuat
d)     Korelasi Ganda
Korelasi ganda adalah bentuk korelasi yang digunakan untuk melihat hubungan antara tiga atau lebih variabel (dua atau lebih variabel independen dan satu variabel dependent. Korelasi ganda berkaitan dengan interkorelasi variabel-variabel independen sebagaimana korelasi mereka dengan variabel dependen.
Korelasi ganda adalah suatu nilai yang memberikan kuatnya pengaruh atau hubungan dua variabel atau lebih secara bersama-sama dengan variabel lain. Korelasi ganda merupakan korelasi yang terdiri dari dua atau lebih variabel bebas (X1,X2,…..Xn) serta satu variabel terikat (Y). Apabila perumusan masalahnya terdiri dari tiga masalah, maka hubungan antara masing-masing variabel dilakukan dengan cara perhitungan korelasi sederhana.
Korelasi ganda memiliki koefisien korelasi, yakni besar kecilnya hubungan antara dua variabel yang dinyatakan dalam bilangan. Koefisien Korelasi disimbolkan dengan huruf R. Besarnya Koefisien Korelasi adalah antara -1; 0; dan +1.
1)      Hubungan Positif (Positive Correlation)
Perubahan satu variabel searah dengan perubahan variabel lain (r mendekati 1)
 Misal : jika gaji naik maka harga kebutuhan pokok juga naik.

2)      Hubungan Negatif (Negative Correlation)
Perubahan satu variabel berlawanan arah dengan perubahan variabel lain (r mendekati – 1).
Misal : jika harga barag meningkat maka jumlah konsumen berkurang.
Korelasi hanya mengukur kekuatan asosiasi antara kedua variabel. Angka yang tinggi tidak mengimplikasikan kausalitas. (Stephen P. Robbins:429)

4.      Konsep Linieritas dan Korelasi
Terdapat hubungan erat antara pengertian korelasi dan linieritas. Korelasi Pearson, misalnya, menunjukkan adanya kekuatan hubungan linier dalam dua variabel. Sekalipun demikian jika asumsi normalitas salah maka nilai korelasi tidak akan memadai untuk membuktikan adanya hubungan linieritas. Linieritas artinya asumsi adanya hubungan dalam bentuk garis lurus antara variabel. Linearitas antara dua variabel dapat dinilai melalui observasi scatterplots bivariat. Jika kedua variabel berdistribusi normal dan behubungan secara linier, maka  scatterplot berbentuk oval; jika tidak berdistribusi normal scatterplot tidak berbentuk oval.
Dalam praktinya kadang data yang digunakan akan menghasilkan korelasi tinggi tetapi hubungan tidak linier; atau sebaliknya korelasi rendah tetapi hubungan linier. Dengan demikian agar linieritas hubungan dipenuhi, maka data yang digunakan harus mempunyai distribusi normal. Dengan kata lain, koefesien korelasi hanya merupakan statistik ringkasan sehingga tidak dapat digunakan sebagai sarana untuk memeriksa data secara individual.

5.      Asumsi – Asumsi Dalam Korelasi
Asumsi – asumsi dasar korelasi diantaranya ialah:
a)      Kedua variabel bersifat independen satu dengan lainnya, artinya masing-masing variabel berdiri sendiri dan tidak tergantung satu dengan lainnya.
b)      Tidak ada istilah variabel bebas dan variabel tergantung.
c)      Data untuk kedua variabel berdistribusi normal. Data yang mempunyai distribusi normal artinya data yang distribusinya  simetris sempurna. Jika digunakan bahasa umum disebut berbentuk kurva bel.

6.      Karakteristik Korelasi
Korelasi mempunyai karakteristik-karakteristik diantaranya:
a)      Kisaran Korelasi
Kisaran (range) korelasi mulai dari 0 sampai dengan 1. Korelasi dapat positif  dan dapat pula negatif.
b)      Korelasi Sama Dengan Nol
Korelasi sama dengan 0 mempunyai arti tidak ada hubungan antara dua variabel.
c)      Korelasi Sama Dengan Satu
Korelasi sama dengan + 1 artinya kedua variabel mempunyai hubungan linier sempurna (membentuk garis lurus) positif. Korelasi sempurna seperti ini mempunyai makna jika nilai X naik, maka Y juga naik.
d)     Korelasi sama dengan minus satu
Artinya kedua variabel mempunyai hubungan linier sempurna (membentuk garis lurus) negatif. Korelasi sempurna seperti ini mempunyai makna jika nilai X naik, maka Y turun dan berlaku sebaliknya.

7.      Menguji Hipotesis Dalam Korelasi
Pengujian hipotesis uintuk korelasi digunakan uji T. Rumusnya sebagai berikut:
Pengambilan keputusan menggunakan  angka pembanding t tabel dengan kriteria sebagai berikut:
         Jika t hitung > t table H0 ditolak; H1 diterima
         Jika t hitung < t table H0 diterima; H1 ditolak
Kriteria ini hanya berlaku untuk nilai t hitung yang positif (+).
Contoh:
Hubungan antara kepuasan kerja dengan loyalitas pegawai
Hipotesis berbunyi sebagai berikut:
H0: Tidak ada hubungan antara kepuasan kerja dengan loyalitas pegawai
H1: Ada hubungan antara kepuasan kerja dengan loyalitas pegawai
Sebagai contoh hasil t hitung sebesar 3,6 . T table dengan ketentuan α= 0,05 Degree of freedom: n-2, dan n = 30 diketemukan sebesar: 2,048. Didasarkan ketentuan di atas, maka t hitung 3,6 > t table 2,048. Dengan demikian H0 ditolak dan H1 diterima. Artinya  ada hubungan antara kepuasan kerja dengan loyalitas pegawai
Cara pengujian berikutnya ialah menggunakan kurva. Penggunaan kurva bermanfaat sekali jika      nilai t hitung negatif (-). Jika nilai t hitung negatif (-) maka pengujian dilakukan disisi kiri; sedang nilai t hitung positif (+),maka pengujian dilakukan disisi kanan. Kurva pengujian akan seperti dibawah ini:

Untuk melakukan pengujian hipotesis dilakukan disisi kiri kurva jika t hitung diketemukan negative (-). Bilangan negatif t tidak bermakna minus (hitungan) tetapi mempunyai makna bahwa pengujian hipotesis dilakukan di sisi kiri.  Caranya ialah sebagai contoh hasil t hitung sebesar -3,6 . T table dengan ketentuan α= 0,05 Degree of freedom: n-2, dan n = 30 diketemukan sebesar: 2,048. Letakkan nilai-nilai tersebut di kurva seperti di bawah ini:

Kurva di atas menunjukkan bahwa t hitung jatuh di area H0 ditolak; dengan demikian H1 diterima. Oleh karena itu kesimpulannya ialah ada hubungan antara kepuasan kerja dengan loyalitas pegawai.
Jika nilai t hitung positif (+),maka pengujian dilakukan disisi kanan. Kurva pengujian akan seperti dibawah ini:
Sebagai contoh hasil t hitung sebesar 3,6 . T table dengan ketentuan α= 0,05 Degree of freedom: n-2, dan n = 30 diketemukan sebesar: 2,048. Letakkan nilai-nilai tersebut di kurva seperti di bawah ini:

Kurva di atas menunjukkan bahwa t hitung jatuh di area H0 ditolak; dengan demikian H1 diterima. Oleh karena itu kesimpulannya ialah ada hubungan antara kepuasan kerja dengan loyalitas pegawai.Disamping menggunakan cara diatas, cara ketiga ialah menggunakan angka signifikansi. Caranya sebagai berikut:
Hipotesis berbunyi sebagai berikut:
H0: Tidak ada hubungan signifikan antara kepuasan kerja dengan loyalitas pegawai
H1: Ada hubungan signifikan antara kepuasan kerja dengan loyalitas pegawai
Sebagai contoh angka signifikansi hasil perhitungan sebesar 0,03. Bandingkan dengan angka signifikansi sebesar 0,05. Keputusan menggunakan kriteria sebagai berikut:
Jika angka signifikansi hasil riset < 0,05, maka H0 ditolak.
Jika angka signifikansi hasil riset > 0,05, maka H0 diterima
Didasarkan ketentuan diatas maka signifikansi hitung sebesar 0,03 < 0,05, maka H0 ditolak dan H1 diterima. Artinya  Ada hubungan signifikan antara kepuasan kerja dengan loyalitas pegawai. Dalam IBM SPSS pengujian dilakukan dengan menggunakan angka signifikansi.


8.      Macam-Macam Studi Korelasional
a.       Studi Hubungan
Studi hubungan biasanya dilakukan dalam usaha mendapatkan pemahaman faktor apa saja atau variabel yang berhubungan dengan variabel yang kompleks, misalnya seperti hasil belajar akademik, konsep diri dan motivasi. Variabel yang diketahui tidak mempunyai hubungan dapat dieliminasi dari perhatian atau pertimbangan yang selanjutnya. Identifikasi variabel yang berhubungan dapat membantu beberapa tujuan utama. Pertama, studi hubungan dapat memberikan arah untuk melanjutkan studi kausal-komparatif ataupun eksperimental. 
Dalam studi kausal - komparatif dan eksperimental, peneliti juga berkonsentrasi terhadap pengontrolan variabel selain variabel bebas, yang mungkin saja berhubungan dengan variabel terikat dan menyingkirkan pengaruhnya agar tidak bercampur dengan pengaruh variabel bebas. Studi hubungan dapat membantu peneliti mengidentifkasi variabel-variabel seperti itu, yang berguna untuk mengontrol, dan selanjutnya menyelidiki pengaruh variabel bebas yang sesungguhnya.
b.      Studi Prediksi
Bila variabel mempunyai hubungan yang signifikan, skor pada satu variabel dapat dipakai untuk memprediksikan skor pada variabel yang lainnya. Sebagai contoh, Peringkat SMA, dapat dipakai untuk memprediksikan peringkat di perguruan tinggi. Variabel yang mendasar pembuatan diacu sebagai kriteria.
Studi prediksi sering dilakukan guna memudahkan dalam pengambilan suatu kesimpulan mengenai individu atau membantu dalam pemilihan individu. Studi prediksi juga dijalankan guna menguji hipotesis teoretis tentang variabel yang dipercaya menjadi pediktor pad suatu kriteria, dan guna menentukan validitas prediktif dari instrumen pengukuran individual. Sebagai contoh, hasil studi prediksi digunakan untuk memprediksikan level keberhasilan yang kemungkinan diperoleh individu pada mata pelajaran tertentu, mislanya aljabar pada tahun pertama untuk memprediksikan individu mana yang kemungkinan sukses di perguruan tinggi atau untuk memprediksikan dalam bidang studi mana seseorang individu mungkin yang paling sukses.
Bila beberapa variabel prediktor masing-masing mempunyai hubungan dengan suatu variabel kriteria, prediksi yang didasarkan pada kombinasi dari beberapa variabel tersebut akan lebih akurat daripada didasarkan hanya pada salah satu darinya. Sebagai contoh, prediksi kesuksesan di perguruan tinggi umumnya didasarkan pada kombinasi beberapa faktor, seperti rangking dalam peringkat kelas, peringkat SMA, dan skor pada ujian masuk perguruan tinggi. Meskipun terdapat beberapa perbedaan utama antara studi prediksi dengan studi hubungan, keduanya melibatkan penentuan hubungan antara sejumlah variabel yang diidentifikasi dan variabel kompleks.
c.       Korelasi dan Kausalitas
Penelitian korelasional merupakan suatu studi bertujuan untuk mengungkapkan hubungan antar variabel melalui penggunaan statistik korelasional (r). Kuadrat dari koefisien korelasi akan menghasilkan varians yang dijelaskan (r-square). Suatu hubungan korelasional antara 2 variabel kadang kala merupakan hasil dari sumber lain, jadi peneliti haruslah hati-hati dan korelasi tidaklah harus menjelaskan sebab dan akibat. Bila suatu hubungan yang kuat ditemukan antara 2 variabel, kausalitas dapat diuji melalui pemakaian pendekatan eksperimental.
Berbagai rancangan penelitian korelasional umumnya didasarkan pada asumsi bahwa realitas lebih baik dideskripsikan sebagai suatu jaringan timbal balik dan penginteraksian daripada hubungan kausal. Sesuatu memengaruhi dan dipengaruhi oleh sesuatu yang lain. Jaringan hubungan ini tidak linier, seperti dalam penelitian eksperimental. Dengan demikian, dinamika suatu sistem-bagaimana setiap bagian yang lain-lebih penting kausalitas. Sebagai suatu kaidah, rancangan korelasional seperti analisis jalur (path analysis) dan rancangan panel lintas-akhir (cross-lagged panel designs) membolehkan pernyataan-pernyataan kausal. Penelitian korelasional adalah kuantitatif

9.      Perbedaan Dasar Antara Korelasi dan Kausalitas
Ada perbedaan mendasar antara korelasi dan kausalitas. Jika kedua variabel dikatakan berkorelasi, maka kita tergoda untuk mengatakan bahwa variabel yang satu mempengaruhi variabel yang lain atau dengan kata lain terdapat hubungan kausalitas. Kenyataannya belum tentu. Hubungan kausalitas terjadi jika variabel X mempengaruhi Y. Jika kedua variabel diperlakukan secara simetris (nilai pengukuran tetap sama seandainya peranan variabel-variabel tersebut ditukar)  maka meski kedua variabel berkorelasi tidak dapat dikatakan mempunyai hubungan kausalitas. Dengan demikian, jika terdapat dua variabel yang berkorelasi, tidak harus terdapat hubungan kausalitas.
Terdapat dictum yang mengatakan “correlation does not imply causation”. Artinya korelasi tidak dapat digunakan secara valid untuk melihat  adanya hubungan kausalitas dalam variabel-variabel. Dalam korelasi aspek-aspek yang melandasi terdapatnya hubungan antar variabel mungkin tidak diketahui atau tidak langsung. Oleh karena itu dengan menetapkan korelasi dalam hubungannya dengan variabel-variabel yang diteliti tidak akan memberikan persyaratan yang memadai untuk menetapkan hubungan kausalitas kedalam variabel-variabel  tersebut. Sekalipun demikian bukan berarti bahwa korelasi tidak dapat digunakan sebagai indikasi adanya hubungan kausalitas antar variabel. Korelasi dapat digunakan sebagai salah satu bukti adanya kemungkinan terdapatnya hubungan kausalitas tetapi tidak dapat memberikan indikasi hubungan kausalitas seperti apa jika memang itu terjadi dalam variabel-variabel yang diteliti, misalnya model recursive, dimana X mempengaruhi Y atau non-recursive, misalnya X mempengaruhi Y dan Y mempengaruhi X. Dengan untuk mengidentifikasi hubungan kausalitas tidak dapat begitu saja dilihat dengan kaca mata korelasi tetapi sebaiknya menggunakan model-model yang lebih tepat, misalnya regresi, analisis jalur atau structural equation modeling.

10.  Keberadaan Pengaruh
a.       Hubungan Simetris (Symmetrical Relationship)
Hubungan simetris terjadi apabila :
1)      Kedua variabel adalah akibat dari suatu vaktor yang sama, misalnya meningkatnya penggunaan internet dikalangan masyarakat dengan, naiknya jumlah oplah surat kabar, merupakan dua variabel yang tidak saling mempengaruhi, namun diakibatkan oleh faktor yang sama, yaitu meningkatnya kebutuhan informasi ditengah masyarakat.
2)      Kedua variabel berkaitan secara fungsional, misalnya hubungan antara petani dengan cangkul, hubungan guru dengan murid, hubungan dokter dengan pasien, dan sebagainya.
3)      Kedua variabel mempunyai hubungan karena kebetulan semata-mata, misalnya secara kebetulan semua murid berkacamata gemar membaca. Hubungan antara variabel murid berkacamata dengan gemar membaca adalah hubungan simetris.
Beberapa kemungkinan penyebab terjadinya hubungan yang simetris :
1)      Kedua variabel sesungguhnya indikator-indikator dari suatu konsep (alternative indicators of the same concept)
Contoh : Mahasiswa yang dikatakan “Pintar” bisa saja nilai matematikanya 9 dan nilai Bahasa Inggrisnya 9 atau 8
Jadi akan tidak ada gunanya jika meneliti hubungan antara nilai matematika dengan bahasa Inggris, karena umumnya mahasiswa yang pintar akan memiliki nilai yang tinggi untuk tiap matakuliah
2)      Kedua variabel merupakan akibat dari suatu sebab yang sama (effect of common sense)
Contoh : Orang yang matanya berkunang-kunang, biasanya badannya akan lemas
Kedua variabel tidak perlu diteliti, karena keduanya bisa disebabkan karena rasa “lapar”
3)      Kedua variabel merupakan hubungan saling tergantung secara fungsional (functional interdependent)
Contoh : Jumlah aktiva lancar suatu perusahaan seolah-olah berhubungan Likuiditas perusahaan (current ratio). Padahal current ratio merupakan rasio antara jumlah aktiva lancar terhadap jumlah kewajiban Lancar
4)      Kedua variabel sebenarnya merupakan komponen dari suatu sistem atau dari sesuatu yang kompleks (parts of common system or complex)
Contoh : Kesukaan terhadap hamburger seolah-olah berhubungan dengan kesukaan terhadap minuman bersoda. Padahal keduanya merupakan komponen dari gaya hidup “suka makan enak”
5)      Kedua variabel bisa berubah bersamaan karena kebetulan/fortuitous

b.      Hubungan Asimetris (Asymmetrical Relationship)
Hubungan asimetris adalah hubungan antara variabel, yakni suatu variabel mempengaruhi variabel lain, namun sifatnya tidak timbal balik. Pada dasarnya inti pokok analisis-analisis sosial terletak pada hubungan asimetris ini. Misalnya, hubungan antara keamanan suatu negara dengan penanaman modal asing. Keamanan suatu negara akan mempengaruhi tingkat penanaman modal (investasi) asing dinegara tersebut. Tingginya angka pengangguran dapat mempengaruhi tingkat kriminalitas di masyarakat; tingkat pendidikan mempengaruhi pola hidup sehat; tingkat pendapatan mempengaruhi pola konsumsi masyarakat, dan sebagainya.
Inti pokok analisa sosial terdapat dalam hubungan asimetris dimana satu variabel mempengaruhi variabel yang lain. Terdapat 6 hubungan asimetris, yaitu:
1)      Hubungan antara stimulus & respons yang merupakan salah satu hubungan kausal & umumnya diteliti dalam ilmu eksak, psokologi & pendidikan.
2)      Hubungan antara disposisi & respons . disposisi adalah kecenderungan untuk menunjukkan respon tertentu dalam situasi tertentu. Contoh hubungan ini misal hubungan antara kepercayaan seseorang dengan kecenderungan memakai obat tradisional, atau keinginan bekerja & frekuensi mencari kerja.
3)      Hubungan antara ciri individu & disposisi atau tingkah laku. Ciri individu adalah sifat individu yang tidak berubah & tidak dipengaruhi lingkungan seperti seks, suku bangsa.
4)      Hubungan antara prakondisi yang perlu dengan akibat tertentu. Contohnya agar penyebarluasan kontrasepsi lewat saluran komersial bertambah luas, pajak impor kontrasepsi dibebaskan.
5)      Hubungan yang imanen antara dua variabel.
6)      Hubungan antara tujuan (ends) & cara (means). Contohnya jumlah jam belajar & nilai ujian   yang diperoleh.
Terdapat pula beberapa hubungan asimetris, yaitu :
1)      Hubungan Asimetris Dua Variabel
Dalam penelitian survai & penelitian sosial umumnya lebih banyak diarahkan pada hubungan asimetris yaitu hubungan antara variabel pengaruh & terpengaruh yang juga merupakan titik pangkal analisa dalam ilmu sosial. Hubungan itu dapat berupa hubungan antara dua variabel saja (bivariat) atau antara lebih dua variabel, yaitu satu variabel terpengaruh & beberapa variabel terpengaruh (hubungan multivariat). Dalam penelitian ada beberapa cara untuk menguji hubungan antara dua variabel yaitu tabulasi silang, rumus kai kuadrat, korelasi dan regresi.
2)      Hubungan Asimetris Tiga Variabel
Ada cara lain untuk mamasukkan ke dalam analisa variabel tambahan yang mempengaruhi variabel terpengaruh & variabel pengaruh. Yaitu dengan mengontrol variabel ketiga atau ke empat baik melalui sistem analisa atau dengan cara penentuan sampel. Dengan tujuan peneliti tidak terganggu oleh variabel-variabel tersebut dalam penelitiannya. Peneliti dapat mengubah pengaruh variabel luar dengan memasukkannya menjadi variabel kontrol atau penguji kedalam analisa. Dalam analisa kependudukan umur adalah variabel kontrol yang penting karena umur seseorang berpengaruh besar terhadap vertilitas, mortalitas migrasi dan juga terhadap variabel pengaruh seperti pendidikan & status ekonomi. Untuk memilih atau menentukan variabel-variabel kontrol tadi, peneliti dapat menggunakan akal sehat, teori & hasil empiris dari penelitian lain sebagai pedoman.
a)      Variabel penekanan & variabel penggganggu
Dari hasil analisa awal, tidak ada hubungan antara dua variabel, tetapi jika variabel kontrol dimasukkan, hubungan itu jadi nampak. Dalam kasus seperti ini variabel kontrol disebut sebagai variabel penekan (supressor variable)
b)      Variabel antara
Yaitu suatu variabel yang menjadi pengantara terhadap hubungan variabel yang lain. Dikatakan sebagai variabel antara apabila dengan masuknya variabel tersebut, hubungan statistik yang semula nampak antara dua variabel menjadi lemah atau bahkan lenyap.
c)      Variabel anteseden
Variabel ini mempunyai kesamaan dengan variabel antara yaitu merupakan hasil yang lebih mendalam dari penelusuran hubungan kausal antara variabel. Perbedaanya variabel antara menyusup di antara variabel pokok, sedangkan variabel antaseden mendahului variabel pengaruh.

c.       Hubungan Timbal Balik (Reciprocal Relationship)
Hubungan timbal balik merupakan hubungan antar dua variabel yang saling timbal bali, maksudnya adalah satu variabel dapat menjadi sebab dan juga akibat terhadap varibel lainnya, demikian pula sebaliknya, sehingga tidak dapat ditentukan varibel mana yang menjadi sebab atau variabel mana yang menjadi akibat. misalnya dalam waktu variabel x mempengaruhi y, dan dalam waktu lain variabel y dapat mempengaruhi x.
Contoh, hubungan antara motivasi belajar dengan minat membaca, motivasi belajar dapat mempengaruhi minat membaca, demikian pula sebaliknya, minat membaca dapat mempengaruhi motivasi belajar.
Contoh lain, penenaman modal (investment) mendatangkan keuntungan, dan sebaliknyak keuntungan akan memungkinkan timbulnya penanaman modal. Berdasarkan contoh-contoh ini, variabel terpengaruh pada berubah menjadi variabel pengaruh di waktu lain, demikian pula sebaliknya.



KESIMPULAN

Teori adalah serangkaian konsep, definisi, dan preposisi yang saling berkaitan dan bertujuan untuk memberikan gambaran yang sistematis tentang suatu fenomena pada umumnya. Penggunaan teori penting kiranya dalam menelaah suatu masalah atau fenomena yang terjadi sehingga fenomena tersebut dapat diterangkan secara eksplisit dan sistematis.
Korelasi merupakan hubungan antara dua kejadian dimana kejadian yang satu dapat mempengaruhi eksistensi kejadian yang lain, Misalnya kejadian X mempengerahui kejadian Y. Apabila dua variable X dan Y mempunyai hubungan, maka nilai variable X yang sudah diketahui dapat dipergunakan untuk memperkirakan/menaksir atau meramalkan Y. Ramalan pada dasarnya merupakan perkiraan/taksiran mengenai terjadinya suatu kejadian(nilai suatu variabel) untuk waktu yang akan datang. Variable yang nilainya akan diramalkan disebut variable tidak bebas (dependent variable), sedangkan variabel C yang nilainya dipergunakan untuk meramalkan nilai Y disebut variable bebas (independent variable) atau variable peramal (predictor) atau seringkali disebut variable yang menerangkan (explanatory).
Arah Hubungan (korelasi)
1.      Hubungan Positif (Positive Correlation
Hubungan Positif adalah hubungan yang terjadi apabila satu fenomena bergerak naik maka fenomena yang lain juga naik, sebaliknya apabila satu fenomena bergerak turun maka fenomena lain juga turun.
2.      Hubungan Negatif (Negative Correlation)
Hubungan Negatif adalah hubungan yang terjadi apabila satu fenomena bergerak naik maka fenomena yang lainnya justru turun, sebaliknya apabila satu fenomena bergerak turun maka fenomena lain justru naik.
Keberadaan Pengaruh
1.      Hubungan Simetris (Symmetrical Relationship)
Hubungan simetris adalah hubungan yang terjadi apabila variabel yang satu tidak saling mempengaruhi terhadap variabel yang lainnya.
Beberapa penyebab hubungan simetris:
a)      Kedua variabel sesungguhnya indikator-indikator dari suatu konsep (alternative indicators of the same concept)
b)      Kedua variabel merupakan akibat dari suatu sebab yang sama (effect of common sense)
c)      Kedua variabel merupakan hubungan saling tergantung secara fungsional (functional interdependent)
d)     Kedua variabel sebenarnya merupakan komponen dari suatu sistem atau dari sesuatu yang kompleks (parts of common system or complex)
2.      Hubungan Asimetris (Asymmetrical Relationship)
Hubungan asimetris adalah hubungan yang terjadi apabila variabel yang satu mempengaruhi variabel yang lainnya; di sisi lain variabel yang lainnya tidak mempengaruhi variabel yang satu.
Jenis hubungan asimetris :
a)      Hubungan antara stimulus & respons
b)      Hubungan antara disposisi & respons
c)      Hubungan antara ciri individu & disposisi atau tingkah laku
d)     Hubungan antara prakondisi yang perlu dengan akibat tertentu
e)      Hubungan yang imanen antara dua variabel
f)       Hubungan antara tujuan (ends) & cara (means).
3.      Hubungan Timbal Balik (Reciprocal Relationship)
Satu variabel dapat menjadi sebab dan juga akibat terhadap varibel lainnya, demikian pula sebaliknya.
   




























DAFTAR PUSTAKA

Emzir, 2007. Metodologi Penelitian Pendidikan Kuantitatif dan Kualitatif. Jakarta : Raja Grafindo Persada.

Hadjar, Ibnu, 1999. Dasar-dasar Metodologi Penelitian Kuantitatif dalam pendidikan. Jakarta : Raja Grafindo Persada

http://ecaecy.wordpress.com/2012/01/13/penelitian-korelasonal/

L. Moleong. 2002. Metode Penelitian Kualitatif. PT Remaja Rosdakarya, Bandung:

Maryadi. Variabel Penelitian Variabel Penelitian. Diakses pada Selasa 18 sept 2017 jam 19.27(https://www.academia.edu/11619635/Variabel_Penelitian_Variabel_Penelitian?auto=download)

Rakhmat, Jalaluddin, 2004. Metode Penelitian Komunikasi: Dilengkapi Contoh Analisis Statistik, Bandung: PT Remaja Rosdakarya.

Robbins, Stephen P. Dan Timothy A. Judge. 2008. Perilaku Organisai Organizational Behavior Edisi 12. Jakarta: Salemba Empat (https://books.google.co.id/books?id=RD8tcRrWBhYC&printsec=frontcover&hl=id#v=onepage&q&f=false)

Singarimbun, Masri dan Sofian Effendi. 1998. Metode Penelitian Sosial. Jakarta : LP3ES.

Sukardi, 2008. Metodologi Penelitian Pendidikan Kompetensi dan Prakteknya. Jakarta: Bumi Aksara

Suryabrata, Sumadi,1994. Metodologi Penelitian. Jakarta: Raja Grafindo Persada

Suyanto, Bagong dan Sutinah. 2005. Metode Penelitian Sosial. Berbagai Pendekatan Alternatif. Jakarta : Kencana..

Syamsuddin. 2005. Matematika SMK 3 Kelompok Bisnis dan Manajemen SMK untuk Kelas 3. Jakarta : Grasindo
(https://books.google.co.id/books?id=znJj2f1v5CkC&pg=PA61&dq=pengertian+korelasi&hl=id&sa=X&redir_esc=y#v=onepage&q=pengertian%20korelasi&f=false)

Univ. Ciputra (Online Class) http://ciputrauceo.net/blog/2016/5/16/pengertian-korelasi-dan-macam-macam-korelasi

0 komentar:

Posting Komentar