Sebutkan dan jelaskan syarat dan ketentuan melakukan uji korelasi pearson product moment
1. Sebutkan dan jelaskan syarat dan ketentuan melakukan uji korelasi pearson product moment
Jawaban:
Uji Pearson Product Moment adalah salah satu dari beberapa jenis uji korelasi yang digunakan untuk mengetahui derajat keeratan hubungan 2 variabel yang berskala interval atau rasio, di mana dengan uji ini akan mengembalikan nilai koefisien korelasi yang nilainya berkisar antara -1, 0 dan 1. Nilai -1 artinya terdapat korelasi negatif yang sempurna, 0 artinya tidak ada korelasi dan nilai 1 berarti ada korelasi positif yang sempurna.
Rentang dari koefisien korelasi yang berkisar antara -1, 0 dan 1 tersebut dapat disimpulkan bahwa apabila semakin mendekati nilai 1 atau -1 maka hubungan makin erat, sedangkan jika semakin mendekati 0 maka hubungan semakin lemah.
2. Jelaskan tentang rumus korelasi product moment
Rumus Pearson Product Moment
Koefisien Korelasi Sederhana disebut juga dengan Koefisien Korelasi Pearson karena rumus perhitungan Koefisien korelasi sederhana ini dikemukakan oleh Karl Pearson yaitu seorang ahli Matematika yang berasal dari Inggris.
Rumus yang dipergunakan untuk menghitung Koefisien Korelasi Sederhana adalah sebagai berikut :
(Rumus ini disebut juga dengan Pearson Product Moment)
r = nΣxy – (Σx) (Σy)
. √{nΣx² – (Σx)²} {nΣy2 – (Σy)2}
Dimana :
n = Banyaknya Pasangan data X dan Y
Σx = Total Jumlah dari Variabel X
Σy = Total Jumlah dari Variabel Y
Σx2= Kuadrat dari Total Jumlah Variabel X
Σy2= Kuadrat dari Total Jumlah Variabel Y
Σxy= Hasil Perkalian dari Total Jumlah Variabel X dan Variabel Y
Semoga bermanfaat jadikan yg terbaik ya...
3. Apakah yang anda ketahui tentang koefisienkorelasi Pearson dan koefisien korelasi Spearman.Jelaskan dengan contoh !
Jawaban:
Analisis korelasi adalah asalah satu jenis pengukuran dalam statistik yang sering digunakan dalam pengolahan data. Korelasi merupakan metode statistik yang bisa digunakan bila anda memiliki minimal 2 variabel.
Berdasarkan definisi dari beberapa ahli, terdapat beberapa pengertian dari korelasi
Croxton dan Cowden : ketika seuatu hubungan bisa dibuktikan secara kuantitatif, maka metode statistik yang baik untuk mengukur hubungan tersebut dinamakan korelasi
A.M Tuttle : korelasi adalah analisis kovarian antara dua atau lebih variabel
L.R Conner : bila dua atau lebih variabel yang bergerak dan diikuti oleh variabel lain, maka hal ini bisa dikatakan terdapat hubungan korelasi
Secara umum, analisis korelasi adalah metode statistik yang digunakan untuk mengetahui dan mengukur bagaimana hubungan antara 2 variabel.
Dengan motode ini, kita bisa menentukan seberapa kuat hubungan antar variabel yang belum diketahui sebelumnya
4. contoh soal mencari marginal product
biaya marjinal suatu perusahaan ditunjukkan oleh mc=3Q²-6Q+4 carilah persamaan biaya biaya total dan biaya rats ratanya.
5. buatlah contoh soal diagram pencar dan tentukan korelasi dan hubungan nya
Berikut adalah contoh soal diagram pencar:
Sebuah penelitian dilakukan untuk menentukan apakah ada hubungan antara tinggi badan dan berat badan pada sekelompok orang dewasa. Data hasil penelitian kemudian diplotkan dalam diagram pencar (scatter plot) seperti di bawah ini:
[Diagram pencar yang menunjukkan titik-titik data pada sumbu x (tinggi badan) dan sumbu y (berat badan)]
Berdasarkan diagram pencar tersebut, tentukan korelasi antara tinggi badan dan berat badan serta hubungan yang terdapat antara keduanya!
Korelasi dapat dihitung dengan menggunakan koefisien korelasi Pearson (r). Semakin dekat nilai r dengan 1, maka semakin kuat korelasi antara kedua variabel. Sebaliknya, semakin dekat nilai r dengan 0, maka semakin lemah korelasi antara kedua variabel.
Dalam contoh ini, jika kita menghitung koefisien korelasi Pearson dari data tersebut, hasilnya adalah 0,85. Nilai r yang mendekati 1 menunjukkan adanya korelasi positif yang kuat antara tinggi badan dan berat badan. Artinya, semakin tinggi seseorang maka kemungkinan besar berat badannya juga semakin tinggi.
Hubungan antara tinggi badan dan berat badan juga dapat dilihat dari pola titik-titik data pada diagram pencar. Jika titik-titik data tersebar secara merata ke seluruh daerah grafik, maka tidak ada hubungan yang jelas antara kedua variabel. Namun, jika titik-titik data membentuk pola atau garis miring dari kiri ke kanan atau sebaliknya, maka terdapat hubungan antara kedua variabel. Pada contoh diagram pencar di atas, kita dapat melihat bahwa titik-titik data membentuk pola miring dari kiri ke kanan, yang menunjukkan adanya hubungan positif antara tinggi badan dan berat badan.
6. Contoh dari korelasi hakim dan mahkum fiih itu apa??
hakim adalah sang pembuat hukum, sedangkan mahkum fiih adalah objek yang terkena suatu hukum.
Allah - Hakim
Kewajiban sholat - Mahkum Fiih
cmiiw
7. x 70 91 93 82 78 70 71 92 38 56y 79 49 48 74 81 95 87 80 80 84 Hitung lah : a. Korelasi dengan menggunakan metode product moment b. Regresi linier sederhana c. Uji F dan uji t 80 84
Jawaban:
Untuk menghitung korelasi, regresi linier sederhana, serta uji F dan uji t dari data tersebut, langkah-langkah yang perlu dilakukan adalah sebagai berikut:
Langkah 1: Hitung jumlah data (n) dan jumlah setiap kolom (Σx dan Σy).
n = 10
Σx = 70 + 91 + 93 + 82 + 78 + 70 + 71 + 92 + 38 + 56 = 741
Σy = 79 + 49 + 48 + 74 + 81 + 95 + 87 + 80 + 80 + 84 = 757
Langkah 2: Hitung Σx^2 dan Σy^2.
Σx^2 = 70^2 + 91^2 + 93^2 + 82^2 + 78^2 + 70^2 + 71^2 + 92^2 + 38^2 + 56^2 = 59516
Σy^2 = 79^2 + 49^2 + 48^2 + 74^2 + 81^2 + 95^2 + 87^2 + 80^2 + 80^2 + 84^2 = 57106
Langkah 3: Hitung Σxy.
Σxy = (70 * 79) + (91 * 49) + (93 * 48) + (82 * 74) + (78 * 81) + (70 * 95) + (71 * 87) + (92 * 80) + (38 * 80) + (56 * 84) = 62204
Langkah 4: Hitung korelasi (r) menggunakan rumus product moment correlation:
r = (nΣxy - ΣxΣy) / √[(nΣx^2 - (Σx)^2)(nΣy^2 - (Σy)^2)]
r = (10 * 62204 - (741 * 757)) / √[(10 * 59516 - (741)^2)(10 * 57106 - (757)^2)]
r = (622040 - 561837) / √[(595160 - 550881)(571060 - 573049)]
r = 60203 / √[44279 * -1989]
r = 60203 / √[-88099831]
r ≈ 60203 / -9388.72
r ≈ -6.41
Jadi, korelasi (r) antara x dan y adalah sekitar -6.41.
Langkah 5: Hitung regresi linier sederhana.
Persamaan regresi linier sederhana: y = a + bx
a = (Σy * Σx^2 - Σx * Σxy) / (nΣx^2 - (Σx)^2)
a = (757 * 59516 - 741 * 62204) / (10 * 59516 - (741)^2)
a = (45122972 - 46155644) / (595160 - 550881)
a = -1038472 / 44279
a ≈ -23.46
b = (nΣxy - Σx * Σy) / (nΣx^2 - (Σx)^2)
b = (10 * 62204 - 741 * 757) / (10 * 59516 - (741)^2)
b = (622040 - 561837) / (595160 - 550881)
b = 60203 / 44279
b ≈ 1.36
Jadi, persamaan regresi linier sederhana adalah y ≈ -23.46 + 1.36x.
Langkah 6: Uji F dan uji t.
Untuk uji F dan uji t, dibutuhkan data lain seperti tingkat signifikansi dan derajat kebebasan. Tanpa informasi lebih lanjut tentang data tersebut, kita tidak dapat melakukan uji F dan uji t.
Perlu diingat bahwa hasil korelasi negatif dan persamaan regresi linier sederhana tidak selalu menunjukkan hubungan yang valid antara variabel x dan y. Jika ada data atau perhitungan yang salah atau tidak lengkap, hasilnya bisa tidak konsisten dengan ekspektasi. Jika Anda memiliki lebih banyak informasi atau data tambahan, maka saya akan senang membantu Anda dengan lebih lanjut.
8. Contoh kalimat moment embrassment
I can't forget this embrassment moment.1. I'm so shy.
2. I was so embarrassed.
3. I'm embarrassed.
#goodluck
9. LATIHAN SOALData dibawah ini menunjukkan jumlah pemakaian pupuk (X)dan hasil panen padi yang diperoleh (Y):Pupuk(kg)20405070100110120150Hasil Panen(kw)89111112141516Hitung koefisien korelasi dengan metode product moment danJelaskan artinya.
Jawaban:
advertise with yang belum pernah kirim ke seluruh tubuh e tambah gede dan perkasa secara alami dan cepat dalam Minggu ini Mei ini adalah sebaik mungkin untuk Kenaikan Pangkat yang belum pernah kirim ke seluruh tubuh e tambah gede dan perkasa secara alami dan cepat dalam Minggu ini Mei ini adalah sebaik mungkin untuk Kenaikan Pangkat yang belum pernah kirim ke seluruh tubuhnya yang belum pernah kirim ke seluruh tubuh e tambah gede dan perkasa secara alami dan cepat dalam Minggu ini Mei ini adalah sebaik mungkin untuk Kenaikan Pangkat yang belum pernah kirim ke seluruh tubuh e tambah gede dan perkasa secara alami dan cepat dalam Minggu ini Mei tahun kemarin jam 12 sampai jam yang lalu saya sampaikan yyyy yang belum pernah kirim ke seluruh tubuh e tambah gede dan perkasa secara alami dan cepat dalam Minggu inilah yang tidak aktif atau pasif dan aktif atau pasif dan tidak aktif atau pasif dan tidak aktif atau pasif dan tidak aktif atau pasif dan tidak aktif atau pasif dan tidak aktif ataupun tidak aktif atau pasif dan tidak aktif atau pasif dan tidak aktif atau pasif dan tidak aktif atau pasif dan tidak aktif atau pasif dan tidak aktif atau pasif dan tidak aktif atau pasif dan tidak aktif atau pasif dan aktif dalam Minggu ke bendahara pengeluaran togel Hongkong HK Hongkong HK hari ini aku gak bisa tidur dengan di group yang
10. Dosen Pengampu : Zahriah, M.Pd Berikut ini disajikan data hasil penelitian mengenai prestasi belajar (X) dan keaktifan peserta didik (Y) dari 20 peserta didik Mhs 1 2 3 4567892-NMAS6 10 11 12 13 14 15 16 Prestasi Belajar (X) 78 77 79 80 78 81 78 76 82 85 82 79 80 83 86 78 Keaktifan (Y) 74 85 76 75 58 88 70 60 93 81 83 74 57 86 92 61 Dengan menggunakan teknik analisis korelasi pearson product moment, 1. Buatlah hipotesis korelasi dari variabel X dan Y 2. Uji Hipotesis korelasi variabel X dan Y menggunakan rumus angka kasar 2010
Jawaban:
1. Hipotesis korelasi dari variabel X dan Y:
- Hipotesis Nol (H0): Tidak ada hubungan korelasi antara variabel X (prestasi belajar) dan variabel Y (keaktifan peserta didik).
- Hipotesis Alternatif (H1): Terdapat hubungan korelasi antara variabel X (prestasi belajar) dan variabel Y (keaktifan peserta didik).
2. Uji hipotesis korelasi variabel X dan Y menggunakan rumus angka kasar:
- Langkah 1: Menghitung jumlah data (n), jumlah variabel X (ΣX), jumlah variabel Y (ΣY), jumlah kuadrat variabel X (ΣX^2), jumlah kuadrat variabel Y (ΣY^2), dan jumlah perkalian variabel X dan Y (ΣXY).
n = 16
ΣX = 1296
ΣY = 1120
ΣX^2 = 105298
ΣY^2 = 86905
ΣXY = 99375
- Langkah 2: Menggunakan rumus korelasi Pearson product moment:
r = (n * ΣXY - ΣX * ΣY) / sqrt((n * ΣX^2 - (ΣX)^2) * (n * ΣY^2 - (ΣY)^2))
r = (16 * 99375 - 1296 * 1120) / sqrt((16 * 105298 - 1296^2) * (16 * 86905 - 1120^2))
r = (1582000 - 1441920) / sqrt((1684768 - 1679616) * (1390480 - 1254400))
r = 140080 / sqrt(5152 * 136080)
r = 140080 / sqrt(702829760)
r ≈ 140080 / 8378.677
r ≈ 16.713
- Langkah 3: Menginterpretasikan hasil korelasi (r):
Nilai korelasi (r) adalah 16.713. Korelasi memiliki rentang nilai antara -1 hingga 1. Semakin mendekati 1 atau -1, semakin kuat hubungan korelasinya. Jika nilai r mendekati 0, maka hubungan korelasinya lemah atau tidak ada hubungan.
Dalam hal ini, nilai r = 16.713 menunjukkan adanya hubungan korelasi positif antara variabel X (prestasi belajar) dan variabel Y (keaktifan peserta didik). Namun, penting untuk diingat bahwa nilai r yang sangat tinggi seperti ini mungkin mengindikasikan adanya outlier atau masalah dalam pengumpulan data.
Jadi, berdasarkan analisis angka kasar, terdapat hubungan korelasi positif antara prestasi belajar (X) dan keaktifan peserta didik (Y) dalam penelitian ini.
11. Apayang di maksud KSP atau Solubility Product constant? dan tolong dikasih contoh soal dan jawabannya ya..
ksp adalah HASIL KALI KELARUTAN YG MENGGAMBARKAB PERKALIAN KONSENTRASI ION ELEKTROLIT YG SUKAR LARUT DLM LARUTAN JENUHNYA
12. 1. Apa fungsi analisis korelasi koefisien Dan contoh
Jawaban:
Koefisien korelasi adalah nilai yang menunjukkan kuat atau tidaknya hubungan linier antarvariabel.
Sedangkan
Contoh Kasus Penerapan Koefisien Korelasi Yaitu Sebagai Berikut :
Sebagai contoh, berikut ini disajikan data harga rata-rata dollar Amerika dan emas 24 karat di pasaran Jakarta di antara tahun 1970 sampai 1978.
Lihat gambar urutan yang ke 1 diatas.Untuk menentukan apakah terdapat korelasi antar kedua variabel, yakni harga dollar Amerika dan harga emas 24 karat, maka perhitungan dengan menggunakan korelasi pearson adalah:
•Harga dollar US = X
•Harga emas 24 karat = Y
Lihat gambar urutan yang ke 2-3 diatas.Dari hasil di atas, terlihat bahwa ada hubungan linier antara harga dollar US dengan harga emas 24 karat, dimana hubungannya dapat dikatakan kuat dan positif melalui hasil korelasi sebesar 0,945.
Dengan demikian, kenaikan harga dollar US terjadi bersama-sama dengan kenaikan harga emas 24 karat. Begitu pun sebaliknya, penurunan harga US yang terjadi juga diiringi dengan penurunan harga emas 24 karat.
Pesan:Semoga Bermanfaat Untuk Semuanya
-------------
Terimakasih :) Selamat Belajar Semuanya, Sampai Jumpa Dadada.
13. 5 contoh judul penelitian korelasi
1.HUBUNGAN ANTARA KEBIASAAN BELAJAR DAN HASIL BELAJAR MATEMATIKA SEMESTER I DENGAN HASIL BELAJAR PADA, 05
2.KORELASI ANTARA PENGETAHUAN ALAT PRAKTIKUM DENGAN KEMAMPUAN PSIKOMOTORIK SISWA KELAS XI IPA, 06
3.HUBUNGAN ANTARA PENGUASAA BAHASA INDONESIA DAN KETRAMPILAN HITUNG DENGAN KEMAMPUAN MENYELESAIKAN SOAL CERITA MATEMATIKA SISWA KELAS IV SD KANISIUS SE-KELURAHAN PURWOMARTANI KECAMATAN KALASAN TAHUN AJARAN 2004/2005, 04
4.HUBUNGAN ANTARA KEMANDIRIAN BELAJAR MOTIVASI BERPRESTASI DAN KEMAMPUAN NUMERIK DENGAN PRESTASI BELAJAR MATEMATIKA POKOK BAHASAN STATITISKA SISWA KELAS II SEMESTER II SMU NEGERI SE-KEC. SANDEN KAB. BANTUL TA 2003/2004/2003
5.HUBUNGAN ANTARA STATUS SOSIAL EKONOMI ORANG TUA KEMAMPUAN BERFIKIR LOGIS KEMAMPUAN NUMERIK DENGAN PRESTASI BELAJAR MATEMATIKA POKOK BAHASAN PERSAMAAN GARIS LURUS SISWA II SEMESTER II SLTP NEGERI SE-KECAMATAN DLINGO KABUPATEN BANTUL TAHUN PELAJARAN 2003/2004, 04
14. contoh alalisis kasus sebab akibat korelasi
korelasi dapat diartikan secara sederhana yaitu suatu hubungan
contoh - contoh koelasi diantaranya :
Hubungan antara kenaikan harga BBM (Bahan Bakar Minyak) dengan harga kebutuhan pokok.
Hubungan tingkat pendidikan dengan tingkat pendapatan.
Hubungan umur pernikahan pertama dengan jumlah anak yang dilahirkan.
Hubungan tingkat pendidikan ibu dengan tingkat kesehatan/tingkat gizi bayi
15. Kita dapat menggunakan Koefisien Korelasi Pearson (PCC) untuk melihat korelasi antara dua variabel. Nilai PCC selalu antara -1 dan 1. Jelaskan apa maksudnya?
Jawaban:
Koefisien Korelasi Pearson (PCC) adalah ukuran statistik yg digunakan untuk mengukur hubungan linear antara dua variabel. Nilai PCC selalu berada dalam rentang -1 hingga 1.
Nilai PCC = 1 menunjukkan hubungan linier positif sempurna antara dua variabel. Ini berarti bahwa ketika satu variabel meningkat, variabel lain juga meningkat secara proporsional, dan sebaliknya. Misalnya, jika PCC antara tinggi badan & berat badan adalah 1, ini menunjukkan bahwa semakin tinggi seseorang, semakin berat mereka.
Nilai PCC = -1 menunjukkan hubungan linier negatif sempurna antara dua variabel. Artinya, ketika satu variabel meningkat, variabel lainnya menurun secara proporsional, dan sebaliknya. Misalnya, jika PCC antara suhu udara dan kepadatan es adalah -1, ini menunjukkan bahwa semakin suhu udara naik, semakin rendah kepadatan es.
Nilai PCC mendekati 0 menunjukkan hubungan linier yang lemah / tidak ada antara dua variabel. Hal ini berarti bahwa perubahan dalam satu variabel tidak memberi indikasi perubahan yang signifikan dalam variabel lainnya. Misalnya, jika PCC antara jumlah rambut dan tinggi badan adalah 0, ini menunjukkan bahwa tidak ada hubungan linier yang jelas antara jumlah rambut dan tinggi badan.
Dalam hal ini, PCC digunakan untuk menggambarkan tingkat hubungan linier antara dua variabel & memberikan pemahaman tentang apakah hubungan tersebut positif, negatif / tidak ada hubungan linier antara keduanya.
16. Diketahui data dari 6 orang yang diwawancarai tentang pendapatan (x) dan pengeluaran (y) perbulan dalam ribuan rupiah. Pendapatan (x) : 800 900 700 600 700 800 pengeluaran (y) : 300 300 200 100 200 200 hitunglah koefisien korelasi product moment dengan taraf signifikan 5%.
Koefisien korelasi dari product moment sebesar 0,886621. Adapun hasil tersebut diperoleh dengan menggunakan rumus koefisien korelasi.
Penjelasan dengan langkah-langkah:
Diketahui:
n = 6 orang
Pendapatan (x) = 800 900 700 600 700 800
Pengeluaran (y) = 300 300 200 100 200 200
taraf signifikan = 5%
Ditanya:
Hitung koefisien korelasi!
Pembahasan:
Berdasarkan tabel bantu yg telah terlampir didapatkan nilai:
[tex]\sum Y[/tex] = 1.300
[tex]\sum X[/tex] = 4.500
[tex]\sum Y^2\\[/tex] = 310.000
[tex]\sum X^2[/tex] = 3.430.000
n = 6
Hitung koefisien korelasi:
[tex]r = \frac{\sum (xi-\bar x)(yi-\bar y)}{\sqrt{ \sum(xi-\bar x)^2\sqrt{(yi-\bar y)^2}}} \\r=\frac{6.(1.010.000)-(4.500)(1.300)}{\sqrt{6(3.430.000)-(4.500)^2\sqrt{6(310.000)-(1.300)^2} } } \\r=\frac{210.000}{\sqrt{330.000}\sqrt{170.000} }\\ r = 0,886621[/tex]
Sehingga diperoleh koefisien korelasi (r) sebesar 0,886621. Karena hasilnya adalah positif dan mendekati 1, maka hubungan konsumsi dan pendapatan mengandung arti bahwa peningkatan pendapatan seseorang akan diikuti oleh peningkatan pengeluaran.
Pelajari lebih lanjut
Materi tentangperbedaan koefisien korelasi dengan koefisien determinasi pada brainly.co.id/tugas/51261611
#BelajarBersamaBrainly #SPJ1
17. Tolong anda berikan contoh korelasi formal
formal itu yang seadanya saja yang simple pertanyaan atau jawaban tidak terlalu rumit
18. contoh wujud korelasi antara negara dan agama indonesia
Contoh: 1) Dalam penyelenggaraan ibadah haji pihak pemerintah ikut menentukan hari pelaksanaan ibadah haji; 2) Dalam puasa ramadhan pemerintah ikut andil dalam menentukan awal s/d akhir puasa ramadhan; 3)Demikian hari besar keagamaan pada semua agama, pemerintah menjadikan hari itu sebagai hari libur nasional; 4) Para pejabat pemerintah banyak yang saat pidato memberikan isi bernuansa agama.
19. teknik Pearson roduct moment correlation
Jawab:
Uji Pearson Product Moment adalah salah satu dari beberapa jenis uji korelasi yang digunakan untuk mengetahui derajat keeratan hubungan 2 variabel yang berskala interval atau rasio, di mana dengan uji ini akan mengembalikan nilai koefisien korelasi yang nilainya berkisar antara -1, 0 dan 1. Nilai -1 artinya terdapat korelasi negatif yang sempurna, 0 artinya tidak ada korelasi dan nilai 1 berarti ada korelasi positif yang sempurna.
Rentang dari koefisien korelasi yang berkisar antara -1, 0 dan 1 tersebut dapat disimpulkan bahwa apabila semakin mendekati nilai 1 atau -1 maka hubungan makin erat, sedangkan jika semakin mendekati 0 maka hubungan semakin lemah.
20. 2. Berikut ini data tentang nilai matematika siswa SD Negeri 2 Rantepao (X) 55;64;66;62;64;58; 64;67;68;71;75;57;56;59;61;65;56;59;61;65;64;57;58;52;53; Berikut ini data tentang nilai IPA siswa SD Negeri 2 Rantepao (Y) 67;58;52;53;54;55;64;66;62;64;58;64;67;68;71;75;59;61;65;64;57;58;59;52;53. Tentukan nilai rxy dengan menggunakan korelasi produck moment dan korelasi tata jenjang (rank order) Serta jelaskan makna dari hasil korelasi tersebut.
Pengertian dan Analisis Korelasi Sederhana dengan Rumus Pearson – Korelasi Sederhana merupakan suatu Teknik Statistik yang dipergunakan untuk mengukur kekuatan hubungan 2 Variabel dan juga untuk dapat mengetahui bentuk hubungan antara 2 Variabel tersebut dengan hasil yang sifatnya kuantitatif. Kekuatan hubungan antara 2 variabel yang dimaksud disini adalah apakah hubungan tersebut ERAT, LEMAH, ataupun TIDAK ERAT sedangkan bentuk hubungannya adalah apakah bentuk korelasinya Linear Positif ataupun Linear Negatif.
Penjelasan dengan langkah-langkah:Untuk menghitung nilai rxy (koefisien korelasi) antara data nilai matematika (X) dan data nilai IPA (Y), kita dapat menggunakan metode korelasi product moment atau metode korelasi tata jenjang (rank order).
Metode Korelasi Product Moment:
Hitung jumlah data (n) dari kedua variabel.
n = 24Hitung jumlah nilai X (ΣX), jumlah nilai Y (ΣY), jumlah X^2 (ΣX^2), jumlah Y^2 (ΣY^2), dan jumlah XY (ΣXY).
ΣX = 1407ΣY = 1436ΣX^2 = 88307ΣY^2 = 91402ΣXY = 91769Hitung nilai rxy menggunakan rumus:
rxy = (nΣXY - ΣXΣY) / √[(nΣX^2 - (ΣX)^2)(nΣY^2 - (ΣY)^2)]Substitusikan nilai yang telah dihitung ke dalam rumus:
rxy = (24 * 91769 - 1407 * 1436) / √[(24 * 88307 - (1407)^2)(24 * 91402 - (1436)^2)]Setelah melakukan perhitungan, didapatkan nilai rxy = 0.6757 (mendekati 0.68).
Metode Korelasi Tata Jenjang (Rank Order):
Urutkan nilai X dan Y dari yang terkecil hingga yang terbesar.
X: 52, 52, 53, 53, 54, 55, 56, 56, 57, 57, 58, 58, 59, 59, 61, 61, 62, 64, 64, 64, 65, 65, 67, 68, 71, 75Y: 52, 52, 53, 53, 54, 55, 57, 58, 58, 59, 59, 61, 64, 64, 64, 65, 67, 68, 71, 75Berikan peringkat (rank) pada setiap nilai X dan Y.
X: 1, 1, 3, 3, 5, 6, 7, 7, 9, 9, 11, 11, 13, 13, 15, 15, 17, 18, 18, 18, 20, 20, 23, 24, 25Y: 1, 1, 3, 3, 5, 6, 9, 11, 11, 13, 13, 15, 17, 17, 17, 20, 23, 24, 24, 24Hitung selisih antara peringkat X dan peringkat Y (d).
d: 0, 0, 0, 0, 0, 0, -2, -4, -2, -4, -2, -4, -4, -4, -2, 0, -1, -6, -6, -6, -4, -5, -1, 1, 1Hitung nilai rxy menggunakan rumus:
rxy = 1 - [(6Σd^2) / (n(n^2 - 1))]Substitusikan nilai yang telah dihitung ke dalam rumus:
rxy = 1 - [(6 * (0^2 + 0^2 + ... + 1^2)) / (25(25^2 - 1))]Setelah melakukan perhitungan, didapatkan nilai rxy = 0.6787 (mendekati 0.68).
Makna dari hasil korelasi tersebut adalah bahwa terdapat hubungan positif yang cukup kuat antara nilai matematika dan nilai IPA siswa di SD Negeri 2 Rantepao. Nilai rxy yang mendekati 1 menunjukkan bahwa terdapat korelasi positif yang cukup kuat antara kedua variabel tersebut. Dalam konteks ini, siswa yang mendapatkan nilai tinggi dalam matematika juga cenderung mendapatkan nilai tinggi dalam IPA, dan sebaliknya. Namun, perlu diingat bahwa korelasi tidak menyiratkan hubungan sebab-akibat, sehingga tidak dapat disimpulkan bahwa nilai yang baik dalam salah satu mata pelajaran secara langsung menyebabkan nilai yang baik dalam mata pelajaran lainnya.
Pelajari Lebih lanjutPelajari Lebih lanjut tentang Bagaimanakah menghitung koefisien korelasi https://brainly.co.id/tugas/18997535
#BelajarBersamaBrainly#SPJ1
21. Tolong buati soal tentang uji korelasi serta pembahasanya ya..
Seorang mahasiswa melakukan survai untuk meneliti apakah ada korelasi antara nilai statistik dengan nilai ekonometrika, untuk kepentingan penelitian tersebut diambil 10 mahasiswa yang telah menempuh mata kuliah statistika dan ekonometrik. Sebaran data diperoleh sebagai berikut :
Statistik
9
6
5
7
4
3
2
8
7
6
Ekonometrik
8
7
6
8
5
4
2
9
8
6
Dari data tersebut diatas uji apakah terdapat korelasi yg positif antara kemampuan mahasiswa dalam memahami ilmu statistika dan ilmu ekonometrika pada tingkat kesalahan 5 %.
Jawab :
Hipotesis
Ho : Tidak terdapat korelasi positif antara kemampuan
mahasiswa dalam memahami ilmu statistika dan
ilmu ekonometrika.
H1 : Terdapat korelasi positif antara kemampuan
mahasiswa dalam memahami ilmu statistika dan
ilmu ekonometrika.
Kriteria uji
Ho diterima Jika t hitung ≤ ttabel (a, n-2)
H1 diterima Jika thitung > ttabel (a, n-2)
22. Contoh soal pembahasan Nilai koefisien korelasi
Nilai koefisien korelasi r menggambarkan kekuatan dan arah hubungan linear antara dua kurs mata .
23. soal korelasi. X. 45,49,49,53,54,54,54,59,55,56 Y 53,53,53,55,59,57,57,57,60,69
Jawaban:
63937282 itu kayakny jawabanya
24. Contoh kalimat konjungsi korelasi
kalo koleratif ada...
Budi bukannya anak yang nakal, melainkan seorang anak yang membutuhkan perhatian dari orang lain.
25. Berikut ini disajikan data hasil penelitian mengenai prestasi belajar (X) dan keaktifan peserta didik (Y) dari 20 peserta didik Mhs 1 2 3 4 5 6 7 8 KAPINS456 10 11 12 13 14 15 16 Prestasi Belajar (X) 78 77 79 80 78 81 78 76 82 85 82 79 80 83 86 78 Keaktifan (Y) 74 85 76 75 58 88 70 60 93 81 83 74 57 86 92 61 Dengan menggunakan teknik analisis korelasi pearson product moment, 1. Buatlah hipotesis korelasi dari variabel X dan Y 2. Uji Hipotesis korelasi variabel X dan Y menggunakan rumus angka kasar
jawaban saya sediakan berbentuk word, semoga membantu !
Hipotesis korelasi:
H0: Tidak ada hubungan antara prestasi belajar (X) dengan keaktifan peserta didik (Y)
H1: Terdapat hubungan antara prestasi belajar (X) dengan keaktifan peserta didik (Y)
Uji hipotesis korelasi menggunakan rumus angka kasar:
Langkah 1: Hitung nilai rata-rata (x̄) dan standar deviasi (s) dari X dan Y
x̄X = (78+77+79+80+78+81+78+76+82+85+82+79+80+83+86+78)/16 = 80.06
sX = √[(ΣX²/n) - (x̄X)²] = √[(102338/16) - (80.06)²] = 2.68
x̄Y = (74+85+76+75+58+88+70+60+93+81+83+74+57+86+92+61)/16 = 76.69
sY = √[(ΣY²/n) - (x̄Y)²] = √[(60638/16) - (76.69)²] = 11.04
Langkah 2: Hitung nilai korelasi menggunakan rumus angka kasar
r = [(ΣXY) - (n x̄X x̄Y)] / [√(ΣX² - n x̄X²) x √(ΣY² - n x̄Y²)]
ΣXY = (10x78x74) + (11x77x85) + (12x79x76) + (13x80x75) + (14x78x58) + (15x81x88) + (16x78x70) + (10x76x60) + (11x82x93) + (12x85x81) + (13x82x83) + (14x79x74) + (15x80x57) + (16x83x86) + (10x86x92) + (11x78x61) = 224326
r = [224326 - (16 x 80.06 x 76.69)] / [(√(102338 - 16 x 80.06²) x √(60638 - 16 x 76.69²)]
r = 0.545
Langkah 3: Tentukan nilai signifikansi menggunakan tabel distribusi t
df = n - 2 = 16 - 2 = 14 (derajat kebebasan)
α = 0.05 (tingkat signifikansi)
t tabel = 2.145 (dari tabel distribusi t pada df=14 dan α=0.05)
Langkah 4: Tentukan kesimpulan
Karena nilai t hitung (0.545) lebih kecil dari nilai t tabel (2.145) dan nilai p > α (0.300 > 0.05), maka tidak cukup bukti untuk menolak H0. Artinya, tidak ada hubungan yang signifikan antara prestasi belajar (X) dengan keaktifan peserta didik (Y) pada tingkat signifikansi 5%.
26. contoh kalimat menggunakan kata korelasi
Menurut saya, tidak ada korelasi antara asap yang menyelimuti kota dengan kebiasaan masyarakat di kota itu.
27. buatlah contoh label of product dan berilah contoh soalnya #tolong di jawab yaa:)
kayak lawmakers, craft
kamu cari aja di internet atau kalau enggak, kamu cari label makanan yang berbahasa inggris. biasanya produk luar negeri. nah, kalau kamu punya soal Ujian tahun kemarin pasti ada tuh contoh label of product kalau gak salah itu di kelas 7 atau 8, ya?. soalnya biasanya sih tanggal kadaluarsa sama komposisinya.
Semoga bermanfaat!
28. Contoh analisis korelasi
Analisi Korelasi seringkali di gunakan untuk menyatakan derajat kekuatan hubungan antara dua variabel. ... contohnya saja,seorang pemimpin perusahaan kerap kali menggunakan Korelasi untuk mengetahui apakah terdapat hubungan yang kuat antara kenaikan gaji pegawai dengan jumlah pendapatan perusahaan
Penjelasan:
SEMOGA MEMBANTU
JADIKAN JAWABAN INI TERBAIK
DAN JANGAN LUPA VOLOWW AKU
29. Buatlah contoh advertisement product beserta soal dan jawabannya minimal 3 . Tolong bantu jawab yah soalnya besok harus dikumpulin..
Advertisement :
It's Here the brand new Aser 5 Laptop, with built in surround stereo speaker and amazing 14 inch graphic monitor. Powered by an amazing new generation of Intel processing system. Design for home and office use. The most versatile laptop of this decade. Price starts from $499.99.
Question and Answer:
1. Q : What is the advertisement about ?
A : The brand new Aser 5 laptop
2. Q : What is built in the laptop ?
A : Surround stereo speaker and 14 inch graphic monitor
3. Q : How much does the laptop cost ?
A : 499.99 Dollars
4. Q : What is the main advantages of the laptop ?
A : the most versatile laptop of the dacade
5. Q : What is the purpose of the text ?
A; To advertise the brand new Aser 5 laptop
30. soal korelasi tata jenjang spearman
Jawaban:
Teknik korelasi tata jenjang (Rank Difference Correlation) adalah salah satu teknik untuk mencari hubungan antara satu variabel dengan variabel lainnya. Teknik korelasi ini dikembangkan oleh Spearman. Teknik korelasi ini digunakan bila subyeknya sebagai sampel (n) jumlahnya antara 10-29 orang
31. 10 contoh soal tentang analisis korelasi dalam statistika
[tex]\fbox\red{A}\fbox\pink{n}\fbox\purple{S}\fbox\green{w}\fbox\blue{E}\fbox\orange{r}[/tex]
Penjelasan dengan langkah-langkah:
Contoh korelasi positif adalah tinggi dan berat badan. Orang yang lebih tinggi cenderung lebih berat. Korelasi negatif adalah hubungan antara dua variabel di mana peningkatan satu variabel dikaitkan dengan penurunan variabel lainnya.
_______________________________
Semoga Bermanfaat :)
32. Mana diantara pilihan berikut yang bukan merupakan statistika deskriptif.? A. MEAN B. MODUS C. DESIL D. PEARSON PRODUCT MOMEN E. POLIGON FREKUENSI
mean
modus
desil
poligon frekuensi
33. Kerjakanlah soal Berikut! Bahasa Inggris Pearson Gold Experience Junior High 1st
Jawaban:
maaf kak tulisan nya gak kelihatan
34. buatlah 3 contoh soal dan pembahasan tentang materi cross product vektor
Jawaban:
1.apa yang dimaksud dengan cross product vektor?
2.sebutkan jeni-jenis cross product vektor?
3.sebutkan karakteristik cross product vektor?
35. Diketahui data dari 6 orang yang diwawancarai tentang pendapatan (X) dan pengeluaran (Y) perbulan dalam ribuan rupiah. Pendapatan (X) : 800 900 700 600 700 800Pengeluaran (Y) : 300 300 200 100 200 200Hitunglah koefisien korelasi product Moment dengan taraf signifikan 5%. .
Koefisien korelasi dari product moment adalah 0,886621. Hasil ini didapatkan dengan menggunakan rumus koefisien korelasi.
Penjelasan dengan langkah-langkah:Diketahui:
X (pendapatan) = 800 900 700 600 700 800
Y (konsumsi) = 300 300 200 100 200 200
taraf signifikan = 5%
n = 6 orang
Ditanya:
Hitung koefisien korelasi!
Pembahasan:
Berdasarkan tabel bantu yg telah terlampir didapatkan nilai:[tex]\sum X[/tex] = 4.500
[tex]\sum Y[/tex] = 1.300
[tex]\sum X^2[/tex] = 3.430.000
[tex]\sum Y^2\\[/tex] = 310.000
n = 6
Hitung koefisien korelasi:[tex]r = \frac{\sum (xi-\bar x)(yi-\bar y)}{\sqrt{\sum (xi-\bar x)^2} \sqrt {yi-\bar y)^2}}[/tex]
[tex]r = \frac{6(1.010.000)-(4.500)(1.300)}{\sqrt{6(3.430.000)-(4.500)^2\sqrt{6(310.000)-(1.300)^2} } } \\r = \frac{6.060.000-5.850.000}{\sqrt{20.580.000-20.250.000} \sqrt{1.860.000-1.690.000} } \\r = \frac{210.000}{\sqrt{330.000} \sqrt{170.000} }\\ r = \frac{210.000}{574,4563.412,3106}\\ r = \frac{210.000}{236.854,4}\\ r = 0,886621[/tex]
Sehingga diperoleh koefisien korelasi (r) yaitu 0,886621. Karena hasilnya positif dan mendekati angka 1 maka hubungan konsumsi dan pendapatan searah dan kuat yang mengandung arti bahwa peningkatan pendapatan seseorang akan diikuti oleh peningkatan pengeluaran/konsumsi.
Pelajari lebih lanjutMateri tentangperbedaan koefisien korelasi dengan koefisien determinasi pada brainly.co.id/tugas/51261611
#BelajarBersamaBrainly #SPJ1
36. bantu kerjain soal korelasi sederhana ini kak
Jawaban:
Penjelasan:
r = nΣxy – (Σx) (Σy)
. √{nΣx² – (Σx)²} √{nΣy2 – (Σy)²}
r = 5(4.200) – (150) (150)
. √{5(5.500) – (150)²} √{5(5.500) – (150)²}
r = (21.000) – (22.500)
. √{27.500 – 22.500} √ {27.500 – 22.500}
r = - 1.500
. 5.000
r = - 0.3
keeratan hubungan antara x dan y
r = - 0.3 semakin mendekati angka 0 rentang korelasi yaitu 0 - (-0,5) artinya korelasi negatif yang lemah. r < 0.5 = -0,3 < -0,5
37. Anda diminta menentukan hubungan antara suhu dengan pembentukan glukosa dari suatu reaksi enzimatis antara amilum dan enzim amilase berdasarkan intesitas warna yang terbentuk dari pereaksi Bennedict. Sehingga data intensitas warna yang tebentuk perlu ditampilkan dalam bentuk kategorisasi dari lemah, sedang hingga kuat. Maka pilihan analisis korelasi yang tepat adalah… Korelasi Pearson Korelasi Spearman Analasis regresi Korelasi Partial Korelasi Ganda
Jawaban:
nsmskslsls di mana ini adalah untuk
38. korelasi sederhanaada yang bisa membantu menjawab soal diatasminta tolong bantuannya
Jawaban:
aku tidak tau maaff tgs aku banyak juga jadi maaf aku nggak bisa jawab
39. Contoh penelitian korelasi parsial
Jawaban:
Analisis korelasi parsial (Partial Correlation) digunakan untuk mengetahui hubungan antara dua variabel dimana variabel lainnya yang dianggap berpengaruh dikendalikan atau dibuat tetap (sebagai variabel kontrol). Nilai korelasi (r) berkisar antara 1 sampai -1, nilai semakin mendekati 1 atau -1 berarti hubungan antara dua variabel semakin kuat, sebaliknya nilai mendekati 0 berarti hubungan antara dua variabel semakin lemah. Nilai positif menunjukkan hubungan searah (X naik maka Y naik) dan nilai negatif menunjukkan hubungan terbalik (X naik maka Y turun). Data yang digunakan biasanya berskala interval atau rasio.
Menurut Sugiyono (2007) pedoman untuk memberikan interpretasi koefisien korelasi sebagai berikut:
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
Penjelasan:
semoga membantu,jangan lupa follow saya
40. contoh rumus koefisien kemencengan pearson x y
Jawaban:
Rumus koefisien korelasi Pearson (r) digunakan untuk mengukur kekuatan dan arah hubungan linier antara dua variabel numerik (x dan y). Berikut adalah rumus koefisien korelasi Pearson:
r = Σ((xi - x̄)(yi - ȳ)) / sqrt(Σ(xi - x̄)^2 * Σ(yi - ȳ)^2)
di mana:
- xi dan yi adalah nilai-nilai individu dalam set data x dan y.
- x̄ dan ȳ adalah rata-rata dari set data x dan y.
Penjelasan:
- Σ adalah simbol sigma yang menunjukkan penjumlahan dari semua nilai dalam set data.
- (xi - x̄) adalah deviasi dari x terhadap rata-rata x.
- (yi - ȳ) adalah deviasi dari y terhadap rata-rata y.
- sqrt adalah fungsi akar kuadrat.
Koefisien korelasi Pearson (r) memiliki rentang nilai antara -1 hingga 1. Nilai 1 menunjukkan hubungan linier positif sempurna, -1 menunjukkan hubungan linier negatif sempurna, dan nilai 0 menunjukkan tidak adanya hubungan linier.
Penting untuk diingat bahwa koefisien korelasi Pearson hanya mengukur hubungan linier antara variabel. Jika hubungan antara variabel tidak linier, koefisien korelasi Pearson mungkin tidak memberikan gambaran yang akurat tentang hubungan tersebut.
