Scatter Diagram: Membahas Hubungan Antara Masalah Painting dengan Tingkat Kekotoran

Scatter Diagram: Membahas Hubungan Antara Masalah Painting dengan Tingkat Kekotoran

Diagram scatter adalah alat yang sangat berguna dalam analisis data statistik. Dalam artikel ini, kita akan membahas bagaimana membuat diagram scatter dan memahami artinya.

Langkah-Langkah Membuat Diagram Scatter

1. Gambarkan Garis Lurus Horisontal untuk Sumbu X dan Sumbu Y

Gambarkan garis lurus horisontal untuk sumbu X, kemudian dimulai dari bagian kiri sumbu X gambarkan garis lurus vertikal ke atas untuk sumbu Y.

2. Tentukan Nilai Tertinggi dan Nilai Terendah Masing-masing Data

Tentukan nilai tertinggi dan nilai terendah masing-masing data. Tetapkan skala antara nilai tertinggi dan terendah untuk masing-masing sumbu X dan Y.

3. Buat Titik-Titik Data

Ambil sepasang data variabel independent dan dependent. Cari lokasi nilai variabel independent pada sumbu X, kemudian tarik lurus ke atas sampai pada lokasi nilai variabel dependent pada sumbu Y. Buat tanda titik koordinat pada lokasi kedua variabel tersebut bertemu, ulangi cara yang sama untuk semua data yang sudah dikumpulkan.

4. Lengkapi Informasi

Bubuhkan label yang diperlukan, contoh:

Judul diagram: Hubungan antara Masalah Painting dengan Tingkat Kekotoran
Judul sumbu X: Masalah Painting (K Unit)
Judul sumbu Y: Tingkat Kekotoran (K Unit)
Banyak data: n = 5
Periode: 1–10 Agustus 2011
Dibuat oleh: Eris

Cara Membaca Scatter Diagram

Ketika kita akan mengevaluasi scatter diagram, kita sebaiknya mempertimbangkan derajat korelasi beserta jenis-jenis korelasi yang sudah disimpulkan para ahli statistik.

Tabel 1. Derajat Korelasi

Pola Scatter Diagram Derajat Korelasi Artinya
Tidak Ada Tidak ada korelasi yang dapat dilihat. Variabel akibat (Y) tidak dipengaruhi oleh variabel penyebab (X) yang sedang dikaji.
Lemah Korelasi samar terlihat. Mungkin variabel penyebab (X) mempengaruhi variabel akibat (Y), tetapi tingkat pengaruhnya masih diragukan. Ada variabel X lain yang perlu dianalisis atau ada variasi signifikan di dalam variabel X tersebut.
Kuat Sebaran titik-titik mengelompok dalam bentuk linier yang jelas. Kemungkinan variabel penyebab (X) mempengaruhi langsung variabel akibat (Y). Oleh karena itu, setiap perubahan pada X akan memprediksi perubahan pada Y.
Sempurna Sebaran titik-titik jatuh pada sebuah garis lurus. Jika bentuknya seperti ini, dengan nilai variabel penyebab (X) tertentu kita dapat memprediksi secara pasti berapa nilai variabel akibat (Y).

Tabel 2. Jenis-Jenis Korelasi

Pola Scatter Diagram Jenis Korelasi Artinya
Positif Peningkatan nilai variabel penyebab (X) menghasilkan peningkatan nilai variabel akibat (Y)
Negatif Peningkatan nilai variabel penyebab (X) menghasilkan penurunan nilai variabel akibat (Y)
Nonlinier Berbentuk kurva U atau S. Perubahan nilai variabel penyebab (X) menghasilkan perubahan nilai variabel akibat (Y) yang berbeda, tergantung posisi pada kurva.

Lalu bagaimana dengan derajat korelasi dan jenis korelasi pada contoh scatter diagram (Gambar 1) di atas? Karena jumlah pasangan data sedikit (n=5), scatter diagram tersebut belum secara jelas menunjukkan derajat dan jenis korelasi. Itulah kenapa para ahlinya statistik menyarankan pengumpulan data minimal n=30. Syarat jumlah data ini penting untuk memastikan keandalan hasil analisis.

Gambar 1: Diagram Scatter Hubungan Antara Masalah Painting dengan Tingkat Kekotoran