Dalam analisis statistik, kita seringkali dihadapkan pada permasalahan bagaimana cara kita dapat mengetahui hubungan antara dua variabel. Salah satu alat yang paling populer dalam mencari keterkaitan antara dua variabel adalah scatter plot.
6. Scatter Plot
Scatter plot adalah sebuah grafik yang menampilkan koleksi pasangan terurut (x, y). Grafik ini mirip seperti sebuah kelompok titik-titik, tetapi ada juga beberapa grafik yang memiliki bentuk umum atau bergerak dalam arah umum.
7. Contoh
Contoh penting bagi setiap perusahaan farmasi yang menghasilkan obat adalah bagaimana cara obat tersebut akan mempengaruhi persepsi atau kesadaran umum. Misalnya, sebuah perusahaan farmasi ingin menentukan hubungan antara persentase obat dalam aliran darah dan waktu yang diperlukan untuk membalikkan stimulus.
Misalnya, perusahaan tersebut memberikan obat pada 5 subjek dan mendapatkan informasi sebagai berikut:
| Subjek | Persentase Obat (X) | Waktu Reaksi (Y) |
|---|---|---|
| A | 1 | 1 |
| B | 2 | 1 |
| C | 3 | 2 |
| D | 4 | 2 |
| E | 5 | 4 |
8. Contoh Lanjutan
Dalam contoh ini, waktu reaksi terhadap stimulus akan TERGANTUNG pada jumlah obat dalam aliran darah.
Maka kita dapat menggambar scatter plot untuk kasus ini dan hasilnya seperti berikut:
9. Mengapa Menggunakan Scatter Plot
- Untuk menemukan nilai outlier
- Ketika memiliki pasangan data numerik
- Korelasi
10. Tujuan Penggunaan Scatter Plot
Dengan menggunakan scatter plot, kita dapat mengetahui hubungan antara dua variabel dan mengidentifikasi jenis relasi yang terjadi.
11. Korelasi
Korelasi adalah ukuran kekuatan atau derajat keterkaitan antara dua variabel acak. Ukuran numerik kekuatan relasi linear antara dua variabel X dan Y.
Penguraian:
Dalam korelasi, kita memiliki tiga kasus:
- Korelasi positif: 0 < r < 1
- Korelasi negatif: -1 < r < 0
- Tidak ada korelasi: r = 0
Dimana r adalah koefisien korelasi.
12. Contoh
Misalnya, kita ingin mengecek relasi antara suhu dan penjualan jaket yang kita miliki. Berikut data dan diagram-nya:
| Suhu | Penjualan |
|---|---|
| 110 | 0 |
| 90 | 2 |
| 76 | 7 |
| 80 | 12 |
| 25 | 34 |
| 20 | 40 |
13. Contoh Lanjutan
Dalam contoh ini, kita dapat menemukan korelasi positif antara suhu dan penjualan jaket.
14. Analisis Detail
Misalnya, bahwa Kepala Sekolah sebuah perguruan tinggi ingin mengetahui apakah terdapat korelasi antara nilai matematika dan statistik. Misalnya, ia memilih 9 siswa secara acak dari semua siswa yang mengambil kombinasi mata pelajaran ini. Berikut informasinya:
| Siswa | Nilai Matematika | Nilai Statistika |
|---|---|---|
| A | 5 | 11 |
| B | 12 | 16 |
| C | 14 | 15 |
| D | 16 | 20 |
| E | 18 | 17 |
| F | 21 | 19 |
| G | 22 | 25 |
15. Scatter Plot
Grafik scatter plot untuk kasus ini sebagai berikut:
Korelasi antara keduanya adalah 0,78, yang menunjukkan hubungan kuat antara dua variabel.
16. Interpretasi
Terdapat keterkaitan kuat dan linear positif antara nilai matematika dan statistik untuk 9 siswa yang diangkat sebagai contoh. Kesimpulan yang kita tarik bahwa keterkaitan kuat dan linear positif — kesimpulan ini didukung oleh data.
17. Pentingnya Penggunaan Scatter Plot
Penggunaan scatter plot sangat penting dalam analisis statistik, karena dapat membantu kita menemukan hubungan antara dua variabel dan mengidentifikasi jenis relasi yang terjadi. Dengan demikian, scatter plot menjadi alat yang sangat berguna dalam mencari keterkaitan antara dua variabel.