Stratifikasi dalam istilah statistik adalah pembedaan atau penggolongan data ke dalam beberapa lapis atau kelompok (strata) berdasarkan sumber atau kondisinya. Dengan pola yang ada, kita dapat mengestimasi efektivitas hubungan atau korelasi sebab-akibat sehingga dapat menentukan metode-metode penanganan masalah yang lebih efektif.
Scatter diagram (grafik sebaran) adalah alat analisis statistik yang digunakan untuk memvisualkan hubungan antara dua variabel. Diagram ini terdiri dari sepasang data variabel independent dan dependent, serta lokasi titik koordinat pada sumbu X dan Y. Dalam scatter diagram, kita dapat menemukan pola atau bentuk sebaran titik-titik yang membantu kita dalam mengestimasi derajat korelasi dan jenis korelasi antara dua variabel.
Cara Membuat Scatter Diagram
Berikut adalah langkah-langkah membuat scatter diagram:
- Pilih 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.
- Bubuhkan label yang diperlukan, seperti judul diagram, judul sumbu X dan Y, jumlah data, periode, dan pengembang.
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. Berikut adalah beberapa pola scatter diagram yang perlu dipertimbangkan:
- 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.
- Kuat: Sebaran titik-titik mengelompok dalam bentuk linier yang jelas. Kemungkinan variabel penyebab (X) mempengaruhi langsung variabel akibat (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).
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