Sumber X dan Sumbu Y
Gambar 1: Hubungan Antara Masalah Painting dengan Tingkat Kekotoran
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
Membangun Scatter Diagram
Langkah 1: Gambarkan Sumbu X dan Y
Gambarkan garis lurus horisontal untuk sumbu X, kemudian dimulai dari bagian kiri sumbu X gambarkan garis lurus vertikal ke atas untuk sumbu Y.
Langkah 2: Tentukan Nilai Tertinggi dan Terendah Masing-Masing Data
Tentukan nilai tertinggi dan terendah masing-masing data. Tetapkan skala antara nilai tertinggi dan terendah untuk masing-masing sumbu X dan Y.
Langkah 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.
Langkah 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
Membaca Scatter Diagram
Ketika kita akan mengevaluasi scatter diagram, kita sebaiknya mempertimbangkan derajat korelasi beserta jenis-jenis korelasi yang sudah disimpulkan para ahli statistik seperti yang ditunjukkan pada Tabel 1 dan Tabel 2 di bawah ini.
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 |
Pada gambar di atas, dapat dilihat bahwa hubungan antara Masalah Painting dengan Tingkat Kekotoran memiliki derajat korelasi kuat. Dalam Tabel 1 dan Tabel 2 di atas, kita dapat menemukan jenis-jenis korelasi yang sesuai dengan pola scatter diagram.
Namun, perlu diingat bahwa scatter diagram hanya memberikan informasi mengenai hubungan antara dua variabel, tidak memberikan informasi tentang efek aktual dari variabel-variabel tersebut terhadap hasil akhir. Untuk mendapatkan informasi yang lebih detail dan akurat, kita perlu menggunakan analisis statistik lainnya, seperti regresi linear atau analisis faktor.