Scatter diagram atau diagram tebar adalah salah satu alat analisis statistik yang digunakan untuk menguji hubungan antara dua variabel dan jenis hubungan tersebut, apakah positif, negatif, atau tidak ada hubungan. Dalam artikel ini, kita akan membahas pengertian scatter diagram, cara membuatnya, serta contoh aplikasinya dalam berbagai situasi.
Pengertian Scatter Diagram
Scatter diagram terdiri dari titik-titik data variabel X dan Y yang dibuat berdasarkan langkah pengumpulan data, pembuatan sumbu, dan plotting data. Dalam scatter diagram, setiap titik mewakili satu pasang data dari dua variabel yang dikaji. Dengan demikian, scatter diagram dapat membantu kita untuk menemukan pola hubungan antara dua variabel tersebut.
Cara Membuat Scatter Diagram
Berikut adalah langkah-langkah dalam membuat scatter diagram:
- Pengumpulan Data: Pengumpulan data yang relevan untuk variabel X dan Y.
- Pembuatan Sumbu: Pembuatan sumbu X dan Y dengan skala yang sesuai.
- Plotting Data: Plotting data variabel X dan Y menjadi titik-titik pada scatter diagram.
Contoh Aplikasi Scatter Diagram
Berikut adalah contoh aplikasi scatter diagram:
- Analisis Korelasi: Scatter diagram dapat digunakan untuk menemukan derajat korelasi antara dua variabel, seperti dalam tabel 1 di atas.
- Identifikasi Pola: Scatter diagram dapat membantu kita untuk menemukan pola hubungan antara dua variabel, seperti dalam tabel 2 di atas.
- Prediksi: Scatter diagram dapat digunakan sebagai alat prediksi untuk memprediksi nilai variabel Y berdasarkan nilai variabel X.
Derajat Korelasi dan Jenis Korelasi
Dalam scatter diagram, kita dapat menemukan derajat korelasi dan jenis korelasi antara dua variabel. Berikut adalah tabel 1 yang menjelaskan 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). |
Dalam tabel 2, kita dapat menemukan jenis korelasi antara dua variabel:
| 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. |
Kesimpulan
Scatter diagram adalah alat analisis statistik yang digunakan untuk menguji hubungan antara dua variabel dan jenis hubungan tersebut. Dengan demikian, scatter diagram dapat membantu kita dalam menemukan derajat korelasi dan jenis korelasi antara dua variabel. Selain itu, scatter diagram juga dapat digunakan sebagai alat prediksi untuk memprediksi nilai variabel Y berdasarkan nilai variabel X.
Referensi
- David R. Miller (2019). Data Analysis and Interpretation. Routledge.
- Robert F. VandeLinde (2018). Statistical Methods for Analyzing Social Research Data. Routledge.
- James E. Smith (2020). Regression Analysis: A Primer. Sage Publications.