Korelasi Spearman (Rho) Pengukuran Asosiasi Usaha-usaha untuk mengukur hubungan antara dua hal, fenomena, kejadian atau lainnya dikenal sebagai mengukur asosiasi yaitu pengukuran antara dua fenomena atau kejadian. 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. Selain kedua teknik tersebut, terdapat pula teknik-teknik korelasi lain, seperti Kendal, Chi-Square, Phi Coefficient, Goodman-Kruskal, Somer, dan Wilson. 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. Koefisien Korelasi Rank Spearman Teknik Koefisien korelasi Rank Spearman adalah yang paling awal dikembangkan dan mungkin dikenal dengan baik gingga kini. Korelasi Spearman adalah suatu ukuran dari kedekatan hubungan antara dua variabel ordinal.korelasi spearman mempunyai fungsi yang mirip dengan korelasi linier, hanya saja yang digunakan dalam koreasi spearman adalah nilai-nilai peringkat dari variabel x dan y, bukab nilai sebenarnya. Korelasi Spearman Atau sering kali disebut sebagai korelasi Tata Jenjang. Digunakan untuk jenis data Ordinal, baik Variabel X maupun Y. Apabila jenis data yang akan di analisis berjenis Interval atau Rasio, maka harus diubah dulu menjadi Ordinal. Teknik korelasi ini masuk kategori statistik non parametrik sehingga tidak harus memenuhi syarat-syarat keparametrikan. Korelasi Speraman (rho) Digunakan untuk menguji hipotesis hubungan antara dua variabel dan Untuk melihat kuat lemahnya hubungan dan arah hubungan antara dua variabel.

Keterangan :

rs : Korelasi rho

– n : Jumlah kasus atau sampel

– d : Selisih ranking antara variabel X dan Y untuk tiap subyek

– 1 & 6 : Angka konstant

Contoh:

Di SMA Satya Wacana terdapat banyak ekstrakurikuler untuk meningkatkan keterampilan siswanya di bidang akadeik maupun non akademik. Dengan adanya ekskul tersebut diharapkan mampu menyeimbangkan kemampuan akademik mata pelajarannya. Bagian kesiswaan ingin mengatahui apakah ada hubungan antara peringkat prestasi ekstrakurikuler dengan prestasi akademik. Di peroleh data sebagai berikut :

Nama Siswa

Peringkat Prestasi Ekstrakurikuler

(x)

Peringkat Prestasi Akademik

(y)

Perbedaan Peringkat (d)

(x-y)

d2

Tifani 6 2 4 16
Remon

3

7 -4 16
Randy 5 8 -3 9
Eka 4 1 3 9
Sinta 8 5 3 9
Renata 7 9 -2 4
Andri

2

3 -1 1
Novan

1

4 -3 9

Risty

9 6 3 9
Gesti 10 12 -2 4
Yenita 13 11 2 4
Rudy 12 10 2 4
Yakub 11 13 -2 4
∑d = 0 ∑d2 = 98

penghitungannya :

= 1 – ­­   6 (98)  

13 (132-1)

= 1- 588 : 1284

= 1- 0.458

= 0.542

Jadi Ho : rho = 0 ≈ tidak ada hubungan antara prestasi Ekstrakurikuler dengan prestasi Akademik.

Daftar Pustaka

Harinaldi.2005.Prinsip-Prinsip Statistik untuk Teknik dan Sains.Jakarta:Erlangga

Sidney,Siegel.1998. Statistik NonParametik.Jakarta: Gramedia http://www.jonathansarwono.info/korelasi/korelasi.htm

http://statistikaterapan.wordpress.com/2009/12/14/koefisien-korelasi-spearman/

http://docs.google.com/viewer?a=v&q=cache:CWlIPy1ikM0J:samianstats.files.wordpress.com/2008/10/korelasi-sederhana-spearman.