Gambar Sumbu X dan Sumbu Y**
Untuk memahami hubungan antara dua variabel, kita dapat menggunakan scatter diagram. Grafik ini membantu kita mengetahui apakah ada korelasi yang signifikan antara dua variabel.
Buat Titik-Titik Data
Pertama-tama, kita harus memiliki data variabel independent dan dependent. Variabel independent adalah variabel yang digunakan sebagai prediktor, sedangkan variabel dependent adalah variabel yang diinginkan untuk diprediksi. Kemudian, kita dapat membuat titik-titik koordinat pada sumbu X dan Y.
Lengkapi Informasi
Setelah membuat scatter diagram, kita perlu menambahkan informasi tambahan seperti judul diagram, judul sumbu X dan Y, jumlah data, periode pengumpulan data, dan pembuat diagram. Contohnya adalah sebagai berikut:
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
Untuk memahami scatter diagram, kita perlu mempertimbangkan derajat korelasi dan jenis-jenis korelasi yang telah ditetapkan para ahli statistik. Berikut adalah tabel 1 dan tabel 2 yang menunjukkan derajat korelasi dan jenis korelasi:
Table 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). |
Table 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. |
Dalam contoh scatter diagram di atas, kita dapat melihat bahwa derajat korelasi dan jenis korelasi belum jelas karena jumlah pasangan data hanya 5. Oleh karena itu, para ahlinya statistik menyarankan pengumpulan data minimal n=30 agar scatter diagram berfungsi maksimal.
Rujukan
Dahlgaard, J. J., Khanji, G. K., & Kristensen, K. (2008). Fundamentals of Total Quality Management. Abingdon, Oxon: Routledge.
Straker, D. (n.d.). Scatter diagram: How to understand it. Retrieved from http://syque.com/quality_tools/toolbook/Scatter/how.htm