Korelasi Spearman Rank: Pengertian dan Contoh

Pendahuluan

Dalam penelitian kuantitatif maupun social science, sering muncul kebutuhan untuk menganalisis apakah dua variabel memiliki hubungan, misalnya, antara tingkat pendidikan dan pendapatan, antara motivasi dan prestasi, atau antara intensitas media sosial dan performa akademik. Namun tidak semua data cocok dianalisis dengan metode yang sama, karena karakteristik data bisa berbeda (skala ordinal, data tidak normal, ada banyak nilai sama/ties, dsb).

Pada situasi seperti ini, metode analisis nonparametrik menjadi pilihan tepat. Salah satu metode nonparametrik yang banyak digunakan adalah Korelasi Spearman Rank.

Artikel ini akan membahas secara mendalam pengertian, definisi formal menurut KBBI dan para ahli, kaidah penggunaan, serta contoh penerapan. Tujuannya agar pembaca memahami kapan dan bagaimana menggunakan Spearman Rank dengan benar.

Definisi Korelasi Spearman Rank

Definisi Korelasi Spearman Rank secara umum

Secara umum, Spearman Rank adalah metode statistik nonparametrik untuk mengukur kekuatan dan arah hubungan antara dua variabel berdasarkan peringkat (ranking) data, bukan nilai asli. Artinya, setiap data diurutkan dulu dari yang terendah ke tertinggi (atau sebaliknya), kemudian dihitung apakah peringkat variabel-variabel tersebut berkorelasi. [Lihat sumber Disini - en.wikipedia.org]

Korelasi ini dinyatakan dengan koefisien (umumnya disimbolkan ρ (rho) atau rₛ) yang berada dalam rentang –1 sampai +1. Nilai +1 menunjukkan korelasi monotonic positif sempurna (semakin tinggi peringkat variabel A maka semakin tinggi peringkat variabel B), nilai –1 menunjukkan korelasi monotonic negatif sempurna (semakin tinggi peringkat A, semakin rendah peringkat B), dan nilai 0 menunjukkan tidak ada korelasi monotonic. [Lihat sumber Disini - en.wikipedia.org]

Definisi dalam KBBI

Saat ini, tidak ada entri resmi di KBBI yang secara spesifik mendefinisikan “Korelasi Spearman Rank” sebagai istilah statistik. Istilah ini lebih merupakan terminologi teknis dalam statistik. Oleh karena itu, definisi formal dari KBBI tidak tersedia untuk istilah ini. Meski demikian, publikasi akademik dan literatur statistik di Indonesia dan internasional telah mendefinisikan konsep ini sebagaimana dijelaskan di bagian sebelumnya.

Definisi menurut para ahli

Berikut beberapa pendapat dari ahli/penulis/statistikawan mengenai Spearman Rank:

• Menurut penulis di sebuah artikel pengantar statistik, Spearman Rank digunakan ketika data tidak memenuhi asumsi normalitas atau ketika datanya dalam skala ordinal. [Lihat sumber Disini - feb.unisma.ac.id]
• Dalam suatu buku/statistik dasar, disebut bahwa Spearman Rank cocok untuk data ordinal atau data numerik yang distribusinya tidak normal, dan bisa dipakai ketika data berupa kategori berperingkat, misalnya tingkat pendidikan, level kepuasan, grup usia, dsb. [Lihat sumber Disini - dqlab.id]
• Dalam panduan pendidikan survei, Spearman Rank didefinisikan sebagai uji korelasi non-parametrik yang membandingkan peringkat (rank) dua variabel untuk melihat ada tidaknya hubungan asosiatif. [Lihat sumber Disini - e-jurnal.unisda.ac.id]
• Dalam artikel penelitian empiris di Indonesia (misalnya studi tentang penggunaan media sosial dan prestasi akademik), metode “Analisis Korelasi Spearman” disebut sebagai metode untuk menguji hubungan antar variabel ketika data berskala ordinal atau non-normal. [Lihat sumber Disini - jurnal.peneliti.net]

Karakteristik dan Kapan Digunakan

Skala dan Asumsi Data

• Spearman Rank cocok jika data minimal pada skala ordinal. Itu artinya data berupa peringkat, rating, kategori berurut, dsb. [Lihat sumber Disini - feb.unisma.ac.id]
• Bisa juga digunakan untuk data interval atau rasio, asalkan distribusi data tidak memenuhi asumsi normalitas atau jika data memiliki banyak nilai sama/ties. [Lihat sumber Disini - statistikian.com]
• Karena metodanya berdasarkan peringkat, Spearman tidak mengharuskan asumsi linearitas dalam distribusi data, cukup asumsi monotonik (kenaikan satu variabel diikuti kecenderungan kenaikan/penurunan variabel lain). [Lihat sumber Disini - en.wikipedia.org]

Fleksibilitas & Non-parametrik

• Sebagai uji non-parametrik, Spearman Rank lebih fleksibel dibanding metode parametrik seperti Korelasi Pearson (yang butuh asumsi normalitas dan linearitas). [Lihat sumber Disini - dibimbing.id]
• Cocok untuk data ordinal, data numerik dengan distribusi abnormal, data dengan outlier, atau data kecil (< 30–50 sampel), meskipun batas sampel tergantung konteks penelitian. [Lihat sumber Disini - dqlab.id]

Sifat Hubungan yang Diukur

• Spearman mengukur hubungan monotonik, artinya apakah relatif naik-turunnya rangking satu variabel beriringan dengan variabel lain. Tidak harus linear. [Lihat sumber Disini - en.wikipedia.org]
• Jika hubungan antar variabel bersifat monotonik tapi tidak linear, Spearman tetap relevan, sedangkan Pearson bisa gagal mendeteksi. [Lihat sumber Disini - en.wikipedia.org]

Contoh Penerapan Korelasi Spearman Rank

Berikut contoh bagaimana Spearman Rank dipakai dalam penelitian nyata:

• Dalam penelitian pada mahasiswa agribisnis, analisis dengan Spearman Rank dilakukan untuk mengevaluasi hubungan antara penggunaan media sosial dengan produktivitas akademik. Penelitian dengan 33 responden ini menunjukkan bahwa pada tingkat signifikan 5%, tidak ada bukti hubungan antara keduanya. [Lihat sumber Disini - jurnal.peneliti.net]
• Dalam studi tentang pengeluaran rumah tangga untuk makanan dan tingkat kemiskinan selama pandemi di Nusa Tenggara Timur, penulis menggunakan uji Spearman Rank untuk menguji asosiasi antara variabel-variabel tersebut. [Lihat sumber Disini - jstar.id]
• Dalam penelitian kesehatan atau survei sosial, Spearman Rank sering dipakai ketika data hasil kuesioner berbentuk rating/ordinal, misalnya tingkat pengetahuan ibu, frekuensi tindakan, kepuasan, sikap, dan variabel lain yang tidak memenuhi asumsi normal. [Lihat sumber Disini - e-jurnal.unisda.ac.id]

Kelebihan dan Kekurangan

Kelebihan

• Tidak memerlukan asumsi distribusi normal. [Lihat sumber Disini - dibimbing.id]
• Dapat diterapkan pada data ordinal maupun data numerik dengan distribusi non-normal atau data dengan banyak outlier/ties. [Lihat sumber Disini - statistikian.com]
• Mengukur hubungan monotonik, sehingga tetap relevan meskipun hubungan antar variabel tidak linear. [Lihat sumber Disini - en.wikipedia.org]

Kekurangan

• Kalau ada banyak nilai sama (ties), perhitungan bisa kurang akurat atau interpretasinya lebih sulit. [Lihat sumber Disini - dibimbing.id]
• Kurang sensitif untuk menangkap hubungan kompleks non-monotonik (misalnya hubungan curvilinear atau non-monotonik). [Lihat sumber Disini - dibimbing.id]
• Karena didasarkan pada peringkat, informasi kuantitatif dari jarak antar nilai asli hilang, kadang ini kurang ideal tergantung tujuan analisis.

Langkah Umum Penggunaan

Biasanya urutan penerapan Spearman Rank adalah sebagai berikut:

1. Data dikumpulkan, pastikan skala data sesuai (ordinal atau numerik non-normal).
2. Setiap variabel diurutkan dan diberi peringkat (ranking). Jika ada nilai sama, beri peringkat rata-rata sesuai prosedur “ties”. [Lihat sumber Disini - dibimbing.id]
3. Hitung koefisien korelasi (ρ atau rₛ). Banyak panduan menggunakan rumus berdasarkan selisih peringkat, meskipun bila data besar atau menggunakan software statistik, perhitungan otomatis. [Lihat sumber Disini - repository.stei.ac.id]
4. Interpretasikan nilai koefisien: ±1 = korelasi monotonik sempurna; mendekati 0 = tidak ada korelasi monotonik. [Lihat sumber Disini - en.wikipedia.org]
5. Lakukan uji signifikansi, untuk menentukan apakah korelasi yang ditemukan bukan kebetulan. Jika p-value < α (misalnya 0,05), maka hubungan dianggap signifikan. [Lihat sumber Disini - spssindonesia.com]

Kesimpulan

Korelasi Spearman Rank adalah metode analisis statistik non-parametrik yang cocok untuk mengevaluasi hubungan antara dua variabel ketika data berskala ordinal atau ketika data numerik tidak memenuhi asumsi normalitas. Dengan mendasarkan analisis pada peringkat (ranking) data, Spearman mampu mendeteksi korelasi monotonik, termasuk hubungan yang tidak linear, sehingga sangat fleksibel untuk berbagai konteks penelitian sosial, pendidikan, kesehatan, ekonomi, dan sebagainya.

Namun, metodanya juga memiliki keterbatasan: informasi jarak antar nilai asli hilang, interpretasi bisa terganggu jika banyak “ties”, dan tidak ideal untuk mendeteksi hubungan non-monotonik yang kompleks. Oleh karena itu, pemilihan Spearman Rank harus disesuaikan dengan karakteristik data dan tujuan analisis.

Secara keseluruhan, Spearman Rank tetap menjadi alat yang sangat berguna dalam toolkit analisis data, terutama ketika kondisi data tidak memungkinkan penggunaan metode parametrik seperti Pearson.