Interpretasi Korelasi Pearson dan Spearman

Pendahuluan

Analisis hubungan antar variabel merupakan salah satu langkah penting dalam penelitian kuantitatif. Ketika peneliti ingin mengevaluasi apakah dua variabel berhubungan, serta seberapa kuat dan dalam arah mana hubungan tersebut,baik naik bersama, turun bersama, atau bahkan berlawanan arah,dua metode yang sering digunakan adalah korelasi Korelasi Pearson dan Korelasi Spearman. Metode-metode ini banyak dipakai di bidang pendidikan, sosial, ekonomi, kesehatan, dan banyak lagi di Indonesia untuk menguji hubungan antar variabel penelitian. Sebagai contoh, penelitian oleh Siti Fatimah Sihotang dkk. menggunakan kombinasi Pearson dan Spearman untuk menganalisis hubungan penggunaan bahan ajar daring dengan prestasi akademik mahasiswa. [Lihat sumber Disini - jurnal.uisu.ac.id]
Pada artikel ini akan dibahas definisi korelasi secara umum, dalam KBBI, dan menurut para ahli, kemudian dilanjutkan dengan pembahasan yang lebih spesifik mengenai korelasi Pearson dan Spearman: kondisi penggunaan, interpretasi hasil, perbandingan antar metode, serta implikasi praktis dan keterbatasannya. Tujuannya adalah agar pembaca,baik mahasiswa, peneliti, maupun praktisi,dapat memahami bagaimana menafsirkan koefisien korelasi dengan tepat dalam konteks riset mereka.

Definisi Korelasi

Definisi Korelasi secara Umum

Secara umum, korelasi dapat diartikan sebagai ukuran statistika yang menggambarkan kekuatan dan arah hubungan antara dua variabel atau lebih. Hubungan yang dimaksud di sini bukan selalu sebab-akibat (causal), melainkan keterkaitan (association) atau pola bersama antar variabel. Sebagai contoh, apabila variabel X meningkat dan variabel Y juga cenderung meningkat, maka dikatakan terdapat korelasi positif; jika variabel X meningkat dan Y menurun, maka terdapat korelasi negatif.
Dalam praktik riset, koefisien korelasi menghasilkan nilai antara –1 hingga +1 yang mengindikasikan seberapa “erat” hubungan tersebut serta apakah arahannya naik (positif) atau turun (negatif). Contoh penerapan di penelitian pendidikan Indonesia menunjukkan bahwa pedoman interpretasi seperti: 0,00 – 0,199 = sangat rendah, 0,20 – 0,399 = rendah, 0,40 – 0,599 = sedang, 0,60 – 0,799 = kuat, dan 0,80 – 1,000 = sangat kuat. [Lihat sumber Disini - jurnal.uisu.ac.id]
Dengan demikian, korelasi memberikan gambaran awal tentang apakah dua variabel “bergerak bersama” dan seberapa kuat gerakan tersebut, sebelum peneliti mempertimbangkan aspek kausalitas, variabel pengendali, atau analisis lanjut seperti regresi.

Definisi Korelasi dalam KBBI

Menurut definisi di Kamus Besar Bahasa Indonesia (KBBI), “korelasi” diartikan sebagai “hubungan timbal-balik atau sebab-akibat”. [Lihat sumber Disini - repository.ump.ac.id] Dalam arti ini, korelasi menyiratkan bahwa antara dua unsur terdapat keterkaitan: apabila satu unsur mengalami perubahan, unsur lainnya juga mungkin mengalami perubahan yang searah atau berlawanan arah. Namun perlu diingat bahwa definisi dalam KBBI ini agak umum dan tidak menegaskan aspek kekuatan, arah, ataupun distribusi data,sehingga dalam ranah penelitian statistik, definisi harus diperluas dengan kriteria teknis (skala data, asumsi normalitas, linearitas, dan lain-lain).

Definisi Korelasi Menurut Para Ahli

Beberapa ahli statistik dan metodologi penelitian memberikan definisi korelasi yang lebih teknis:

• Menurut Jonathan Sarwono (2011), korelasi adalah “teknik analisis yang termasuk dalam salah satu teknik pengukuran asosiasi (measures of association) … yang digunakan untuk mengukur kekuatan hubungan antara dua variabel atau lebih”. [Lihat sumber Disini - repository.ump.ac.id]
• Menurut Sugiyono dalam bukunya menyebut bahwa korelasi Pearson digunakan untuk mencari hubungan serta membuktikan hipotesis hubungan dua variabel yang berbentuk interval atau rasio, dan bahwa korelasi Spearman digunakan bila data skala ordinal atau data tidak memenuhi asumsi normalitas. [Lihat sumber Disini - repository.dinamika.ac.id]
• Dikatakan pula oleh Nurhalijah dkk. (2024) bahwa dalam penelitian mereka, “korelasi Spearman mengukur kekuatan dan arah hubungan monoton antara kedua variabel”, serta merupakan statistik nonparametrik yang analog dengan korelasi Pearson. [Lihat sumber Disini - jurnal.uisu.ac.id]
• Dari sumber lain, disebutkan bahwa “analisis korelasi digunakan untuk menguji tentang ada tidaknya hubungan, kekuatan hubungan (koefisien) serta arah hubungan antar variabel satu dengan yang lainnya.” [Lihat sumber Disini - id.scribd.com]
  Dengan demikian, definisi menurut para ahli mempertegas bahwa: (1) hubungan yang diperiksa bukan sebab-akibat murni, (2) skala dan asumsi data menjadi faktor penting, (3) koefisien menjadi ukuran numerik kekuatan dan arah hubungan, dan (4) pilihan metode korelasi tergantung kondisi data.

Korelasi Pearson

Karakteristik dan Ketentuan Penggunaan

Korelasi Pearson (sering disebut juga Pearson Product Moment) adalah teknik analisis korelasi yang mengukur hubungan linier antara dua variabel yang berskala interval atau rasio dan memenuhi asumsi-asumsi tertentu seperti distribusi normal dan hubungan yang bersifat linear. [Lihat sumber Disini - ss.mipa.ub.ac.id]
Beberapa persyaratan umum untuk menggunakan korelasi Pearson antara lain:

• Variabel yang akan dikorelasikan harus berskala interval atau rasio. [Lihat sumber Disini - repository.dinamika.ac.id]
• Data kedua variabel sebaiknya berdistribusi normal (atau mendekati normal) dan memiliki hubungan linier antar variabel. [Lihat sumber Disini - core.ac.uk]
• Sampel sebaiknya diambil secara acak dan varians kedua variabel relatif homogen. [Lihat sumber Disini - repository.dinamika.ac.id]
  Jika kondisi ini terpenuhi, maka koefisien korelasi Pearson (dilambangkan “r”) dapat dihitung dan hasilnya ditafsirkan dalam konteks kekuatan, arah, dan signifikansi statistik.
  Misalnya, r positif menunjukkan bahwa ketika satu variabel meningkat, variabel lainnya cenderung meningkat; r negatif menunjukkan bahwa ketika satu meningkat, variabel lainnya cenderung menurun. Nilai r mendekati 0 menunjukkan tidak atau sangat lemah hubungan linier. [Lihat sumber Disini - mindthegraph.com]
  Sebagai ilustrasi riil di penelitian Indonesia: suatu penelitian menggunakan korelasi Pearson menemukan nilai 0,496 (p < 0,05) antara motivasi belajar dan kemandirian belajar mahasiswa dalam pembelajaran daring,ditafsirkan sebagai hubungan “sedang” dan positif. [Lihat sumber Disini - journal.iteba.ac.id]

Interpretasi Hasil

Interpretasi hasil korelasi Pearson mencakup beberapa aspek:

• Arah hubungan: jika r > 0 maka hubungan searah; jika r < 0 maka hubungan berlawanan arah.
• Kekuatan hubungan: berdasarkan rentang nilai absolut r. Sebagai contoh pedoman Indonesia: 0,00-0,199 sangat rendah, 0,20-0,399 rendah, 0,40-0,599 sedang, 0,60-0,799 kuat, 0,80-1,000 sangat kuat. [Lihat sumber Disini - jurnal.uisu.ac.id]
• Signifikansi statistik: biasanya diuji melalui p-value; jika p < 0,05 (atau level α lainnya) maka hubungan dianggap signifikan secara statistik. Contoh penelitian: nilai p < 0,05 menunjukkan ada hubungan signifikan antara dua variabel. [Lihat sumber Disini - journal.trunojoyo.ac.id]
• Batasan interpretasi:
  • R tidak menunjukkan kausalitas,hanya asosiasi.
  • Rumenlinaritas harus diperhatikan: jika hubungan antara variabel tidak linier, r bisa rendah walaupun hubungan signifikan atau bermakna secara substansi.
  • Outlier atau data ekstrem dapat mempengaruhi nilai r.
  • Distribusi yang tidak normal atau skala data yang tidak sesuai dapat membuat hasil Pearson tidak valid.
    Sebagai contoh, penelitian di Teluk Ciletuh menggunakan Pearson untuk data yang berdistribusi normal dan kemudian melanjutkan ke Spearman untuk variabel yang tidak memenuhi normalitas. [Lihat sumber Disini - journal.trunojoyo.ac.id]

Contoh Penelitian

Penelitian oleh Safitri (2023) diakses melalui repositori menyebut bahwa: “Semakin nyata hubungan linier (garis lurus), maka semakin kuat atau tinggi derajat hubungan garis lurus antara kedua variabel atau lebih.” [Lihat sumber Disini - core.ac.uk]
Penelitian lain menggunakan pedoman interpretasi seperti di atas dan menyimpulkan bahwa jika r ≥ 0,30 maka item pernyataan kuesioner adalah valid (untuk konteks tertentu). [Lihat sumber Disini - repository.usbypkp.ac.id]
Dengan demikian, dalam penelitian Indonesia yang umum, setelah menghitung r Pearson, peneliti akan: memastikan bahwa distribusi memenuhi asumsi normalitas, membaca nilai r, membaca p-value, kemudian menyimpulkan arah dan kekuatan hubungan serta implikasi temuan.

Korelasi Spearman

Karakteristik dan Ketentuan Penggunaan

Korelasi Spearman (atau korelasi peringkat) adalah teknik non-parametrik yang mengukur kekuatan dan arah hubungan antar variabel berdasarkan ranking atau peringkat data, bukan nilai asli langsung. Hal ini membuat metode ini lebih fleksibel ketika data tidak memenuhi asumsi normalitas atau skala data tidak interval/rasio. [Lihat sumber Disini - journals.unisba.ac.id]
Beberapa kondisi umum yang cocok untuk menggunakan korelasi Spearman antara lain:

• Data skala ordinal atau kombinasi variabel ordinal dan interval/rasio. [Lihat sumber Disini - klc2.kemenkeu.go.id]
• Data yang tidak berdistribusi normal atau memiliki outlier yang kuat sehingga tidak cocok memakai Pearson. [Lihat sumber Disini - ejournals.umma.ac.id]
• Hubungan yang dicurigai bersifat monoton (naik atau turun bersama) tetapi bukan harus linier secara tepat. [Lihat sumber Disini - jurnal.uisu.ac.id]
  Koefisien yang digunakan dilambangkan dengan ρ (rho) atau r_s. Sebagai contoh penelitian Indonesia: “korelasi Spearman mengukur kekuatan dan arah hubungan monoton antara kedua variabel… digunakan jika data tidak memenuhi asumsi normalitas atau berskala ordinal.” [Lihat sumber Disini - jurnal.uisu.ac.id]

Interpretasi Hasil

Interpretasi hasil korelasi Spearman mirip dengan Pearson dalam hal arah dan kekuatan, tetapi dengan penekanan pada peringkat dan tidak menuntut linearitas:

• Arah hubungan: ρ > 0 menunjukkan arah searah; ρ < 0 menunjukkan arah berlawanan.
• Kekuatan hubungan: nilai absolut ρ mendekati 1 menunjukkan hubungan monoton kuat; nilai mendekati 0 menunjukkan hubungan lemah atau tidak ada hubungan monoton. Sebagai contoh, penelitian di bidang kemiripan kalimat Bahasa Indonesia menemukan nilai Pearson = 0,3658 dan Spearman = 0,4260 dan menginterpretasikannya sebagai “hubungan positif sedang”. [Lihat sumber Disini - banisalehjurnal.ubs.ac.id]
• Signifikansi statistik: sama seperti Pearson, p-value dihasilkan untuk menguji apakah hubungan yang ditemukan bukan kebetulan (biasanya p < 0,05). Contoh: penelitian spearman pada mahasiswa fisika memperoleh nilai signifikansi 0,000 dan menyimpulkan adanya hubungan. [Lihat sumber Disini - ejournals.umma.ac.id]
• Kelebihan & kekurangan:
  • Kelebihan: tidak memerlukan distribusi normal, cocok untuk data ordinal atau data dengan outlier, dapat menangani hubungan monoton yang bukan linier secara tepat.
  • Kekurangan: ketika data sangat besar dan memenuhi asumsi parametris, Pearson bisa memberikan informasi lebih langsung; interpretasi ρ tetap hanya asosiasi, bukan kausalitas; metode ini menggunakan ranking sehingga informasi tentang besaran nilai asli bisa hilang.

Contoh Penelitian

Penelitian oleh Oktavia (2024) menggunakan korelasi Spearman untuk variabel ordinal dan menyimpulkan langkah-langkahnya (ranking data, menghitung koefisien) sesuai panduan statistik non-parametrik. [Lihat sumber Disini - sistemasi.ftik.unisi.ac.id]
Penelitian oleh Suryapratama et al. (2025) menunjukkan bahwa untuk beberapa jenis ikan yang data hasil tangkapan tidak berdistribusi normal, maka korelasi Spearman menunjukkan hasil signifikan sementara Pearson tidak. [Lihat sumber Disini - journal.trunojoyo.ac.id]
Dengan demikian, dalam praktik riset di Indonesia, peneliti sering melakukan uji normalitas terlebih dahulu; jika asumsi normalitas terpenuhi maka menggunakan Pearson, jika tidak maka menggunakan Spearman.

Perbandingan Pearson vs Spearman

Kapan Menggunakan Masing-Masing

• Gunakan Pearson apabila data variabel:
  • Berskala interval atau rasio.
  • Berdistribusi (mendekati) normal dan hubungan antar variabel dianggap linier.
  • Tidak banyak outlier yang ekstrem.
• Gunakan Spearman apabila:
  • Data skala ordinal atau kombinasi ordinal & interval.
  • Distribusi data tidak normal atau terdapat banyak outlier atau hubungan antar variabel tidak linier tetapi monotonic.
    Beberapa penelitian menyebut bahwa Pearson “lebih besar” pada data normal, sedangkan Spearman “lebih besar” atau lebih cocok untuk data tidak normal atau skala ordinal. [Lihat sumber Disini - download.garuda.kemdikbud.go.id]

Interpretasi dan Perbandingan Hasil

• Jika kedua metode menghasilkan nilai koefisien yang mirip dan signifikan, maka hasil korelasi dapat dianggap cukup stabil dan robust.
• Jika hasil Pearson dan Spearman berbeda secara signifikan, maka peneliti harus memerhatikan distribusi data, keberadaan outlier, atau kemungkinan bahwa hubungan antar variabel bersifat monoton tetapi tidak linier. Sebagai contoh kasus penelitian ikan: Pearson menunjukkan tidak signifikan sementara Spearman menunjukkan signifikan dan koefisien cukup besar – menunjukkan bahwa data mungkin tidak memenuhi asumsi normalitas atau hubungan bukan linier sempurna. [Lihat sumber Disini - journal.trunojoyo.ac.id]
• Interprestasi kekuatan korelasi harus dilakukan dengan konteks bidang kajian karena apa yang dianggap “kuat” dalam satu bidang bisa berbeda di bidang lain. Sebuah pedoman umum di Indonesia telah disebutkan di atas. [Lihat sumber Disini - penerbitdeepublish.com]

Keterbatasan Umum

• Kedua metode tidak menunjukkan sebab-akibat (causality). Korelasi hanya menunjukkan asosiasi.
• Koefisien ‘tinggi’ tidak selalu bermakna praktis jika data dikumpulkan dengan bias atau variabel kontrol penting tidak diperhitungkan.
• Pearson sangat sensitif terhadap outlier dan pelanggaran asumsi; Spearman lebih aman tetapi mungkin kehilangan beberapa informasi nilai asli karena menggunakan ranking.
• Interpretasi “arah” (positif/negatif) hanya menunjukkan arah tren umum, bukan bahwa peningkatan satu variabel selalu menyebabkan peningkatan variabel lain dalam setiap keadaan.
• Nilai r atau ρ tidak bisa diinterpretasikan sendiri tanpa memperhatikan nilai p-value, ukuran sampel, serta konteks penelitian.
  Dengan memahami kelebihan dan kelemahan masing-metode, peneliti dapat memilih teknik yang paling sesuai dan menafsirkan hasilnya secara tepat.

Interpretasi dalam Praktik Riset

1. Lakukan uji normalitas terhadap masing-masing variabel (contoh: uji Kolmogorov-Smirnov atau Shapiro-Wilk). Jika data normal dan skala interval/rasio → pertimbangkan Pearson. Jika tidak → pertimbangkan Spearman. (Contoh: Sihotang dkk. 2024 melakukan demikian) [Lihat sumber Disini - jurnal.uisu.ac.id]
2. Hitung koefisien korelasi (r untuk Pearson, ρ untuk Spearman) dan catat nilai p-value untuk signifikansi.
3. Interpretasikan hasil:
   • Arah: positif atau negatif.
   • Kekutan: gunakan pedoman (mis. 0-0,199 sangat rendah … 0,80-1,000 sangat kuat).
   • Signifikansi: jika p < α (umumnya 0,05) maka hubungan dianggap signifikan secara statistik.
4. Laporkan hasil dengan konteks: misalnya “terdapat korelasi positif sedang (r = 0,49; p < 0,05) antara motivasi belajar dan kemandirian belajar mahasiswa”. (Contoh penelitian Indonesia) [Lihat sumber Disini - journal.iteba.ac.id]
5. Jelaskan implikasi praktis: contohnya, “ini berarti bahwa semakin tinggi motivasi belajar maka semakin tinggi kemandirian belajar” – namun jangan langsung menyimpulkan sebab-akibat tanpa analisis lanjut.
6. Laporkan keterbatasan: misalnya data tidak normal, sampel kecil, bagian penelitian hanya asosiatif, kemungkinan variabel pengganggu (confounder) belum dikendalikan.
7. Jika menggunakan dua metode (Pearson dan Spearman) dan hasil berbeda, diskusikan mengapa berbeda – apakah karena asumsi normalitas tidak terpenuhi, atau karena data berskala ordinal, atau karena hubungan bukan linier.
   Dengan panduan di atas, peneliti dapat melakukan dan melaporkan analisis korelasi dengan lebih transparan, valid, dan bermakna.

Kesimpulan

Analisis korelasi, melalui metode Pearson dan Spearman, adalah alat penting dalam penelitian kuantitatif yang ingin mengetahui hubungan antar variabel. Korelasi Pearson cocok untuk data skala interval/rasio dan memenuhi asumsi normalitas serta linearitas, sedangkan korelasi Spearman lebih fleksibel untuk data ordinal atau saat asumsi normalitas tidak terpenuhi. Interpretasi koefisien harus memperhatikan arah, kekuatan, signifikansi, serta konteks penelitian,termasuk skala data dan distribusi. Selain itu, penting untuk menyadari bahwa korelasi bukan kausalitas dan bahwa pemilihan metode yang tepat serta pelaporan keterbatasan penelitian akan memperkuat kredibilitas temuan. Dengan pemahaman yang tepat, peneliti di Indonesia dapat menggunakan kedua metode ini dengan lebih efektif untuk menghasilkan insight yang valid dan bermanfaat dalam bidangnya masing-masing.