Korelasi: Pengertian, Jenis, dan Peranannya dalam Kajian Ilmiah

PENDAHULUAN

Analisis korelasi merupakan fondasi penting dalam metodologi penelitian kuantitatif. Dengan memahami korelasi, peneliti dapat mengenali dan mengukur sejauh mana dua atau lebih variabel berhubungan. Namun, penting sekali dicatat: korelasi hanya menunjukkan kekuatan dan arah hubungan—bukan bukti sebab-akibat. Sebagai langkah awal analisis, korelasi sering digunakan sebelum menuju desain seperti regresi atau eksperimen.

Pengertian Korelasi

Secara Umum

Korelasi adalah ukuran statistik yang menunjukkan kekuatan dan arah hubungan linier antara dua variabel atau lebih. Koefisien korelasi bernilai antara –1 hingga +1:

  • +1 = hubungan linier positif sempurna

  • –1 = hubungan linier negatif sempurna

  • 0 = tidak ada hubungan linier
    Secara umum, korelasi digunakan untuk melihat pola bersama variabel, tanpa menyimpulkan adanya sebab-akibat.

Menurut Para Ahli

  1. Jonathan Sarwono (2011): Korelasi adalah teknik untuk mengukur asosiasi atau keterkaitan antara dua variabel menggunakan statistik bivariat, contohnya Pearson dan Spearman 

  2. Sudijono (2009): Korelasi (correlation) biasa dipahami sebagai “hubungan timbal balik” antar dua atau lebih variabel—bivariat saat dua variabel, dan multivariat saat lebih dari dua 

  3. KBBI (2008): Korelasi berarti “hubungan timbal balik atau sebab-akibat”, meski dalam statistik, korelasi tidak selalu mengandung unsur kausalitas .

  4. Teori probabilitas & statistika: Korelasi atau koefisien korelasi menunjukkan kekuatan dan arah hubungan linier antara dua peubah acak.

 

Jenis-Jenis Korelasi

Berdasarkan struktur analisis dan tujuan, korelasi terbagi menjadi:

  1. Korelasi Sederhana (Bivariat) – mengukur keterkaitan antara dua variabel 

  2. Korelasi Berganda (Multivariat) – mengukur keterkaitan antara satu variabel dependen dengan dua atau lebih variabel independen secara simultan

  3. Korelasi Parsial – mengukur hubungan antara dua variabel sembari "mengontrol" variabel ketiga 

Secara teknis, kita juga mengenal:

  • Pearson product‑moment – untuk data interval/rasio dan asumsinya normal 

  • Spearman rank – untuk data ordinal atau tak memenuhi asumsi Pearson

  • Kendall’s Tau, Phi, dan korelasi lain untuk jenis data khusus

 

Contoh Aplikasi

  1. Korelasi antara luas lahan dan produksi padi – korelasi positif

  2. Produksi padi vs harga padi – korelasi negatif

  3. SMART Data: misalnya korelasi antara motivasi dan prestasi belajar adalah contoh untuk Pearson atau Spearman, tergantung skala data

 

 

Kesimpulan

  • Korelasi adalah teknik statistik yang mengukur kekuatan dan arah hubungan antar variabel, bukan bukti sebab-akibat.

  • Terdapat tiga jenis utama korelasi: sederhana, berganda, dan parsial.

  • Memahami korelasi sangat penting dalam desain penelitian, pilihan analisis, dan interpretasi hasil.

  • Sebagai tahap awal, korelasi sangat berguna untuk membangun model prediktif dan menegaskan hubungan antar variabel.

 

 

Sumber :

Sumber 1, Sumber 2, Sumber 3, Sumber 4