[LAST CALL!] BANGKITKAN SKILL DATA SAMPAI SUKSES BERKARIR
BELAJAR DATA SCIENCE 6 BULAN CUMA 127 RIBU  | Pakai Kode: DQBANGKIT
KLAIM PROMONYA!
Pendaftaran ditutup dalam 0 Hari 15 Jam 26 Menit 28 Detik 

Simak Pengertian Analisis Data dengan Korelasi Rank Spearman

Belajar Data Science di Rumah 23-September-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/aec06f3edb269a0afd4d2481253e8b7b_x_Thumbnail800.png

Korelasi Rank Spearman atau yang biasanya disebut dengan Spearman Rank Correlation Coefficient merupakan salah satu penerapan koefisien korelasi dalam metode analisis data statistik non parametrik. Statistik non parametrik ini merupakan suatu ukuran asosiasi atau hubungan yang dapat digunakan pada kondisi satu atau kedua variabel yang diukur adalah skala ordinal (berbentuk ranking) atau kedua variabel adalah kuantitatif namun kondisi normal tidak terpenuhi. Statistik nonparametrik mengasumsikan statistik yang digunakan ketika data tidak memiliki informasi parameter, data tidak berdistribusi normal atau data diukur dalam bentuk ranking. Pembuatan ranking dapat dimulai dari nilai terkecil atau nilai terbesar tergantung permasalahannya. Bila ada data yang nilainya sama, maka pembuatan ranking didasarkan pada nilai rata-rata dari ranking-ranking data tersebut. Apabila proporsi angka yang sama tidak besar, maka formula diatas masih bisa digunakan. Namun apabila proporsi angka yang sama cukup besar, maka dapat digunakan suatu faktor koreksi. Simbol ukuran populasinya adalah ρ dan ukuran sampelnya rs. Berbeda dengan Korelasi Pearson, korelasi ini tidak memerlukan asumsi normalitas, maka korelasi rank spearman cocok juga digunakan untuk data dengan sampel kecil. 


Korelasi Rank Spearman menghitung korelasi dengan menghitung ranking data terlebih dahulu. Artinya korelasi dihitung berdasarkan orde data. Ketika peneliti berhadapan dengan data kategorik seperti kategori pekerjaan, tingkat pendidikan, kelompok usia, dan contoh data kategorik lainnya, maka Korelasi Rank Spearman cocok digunakan. Korelasi Rank Spearman pun cocok digunakan pada kondisi dimana peneliti dihadapkan pada data numerik (kurs rupiah, rasio keuangan, pertumbuhan ekonomi), namun peneliti tidak memiliki cukup banyak data (data kurang dari 30). Korelasi Spearman ini memiliki nilai antara nilai -1 sampai dengan 1. Semakin mendekati 1 maka korelasi semakin kuat sedangkan semakin mendekati nol maka korelasi antara dua variabel semakin rendah. Sedangkan tanda koefisien korelasi menunjukkan arah hubungan. tanda negatif (-) menunjukkan hubungan yang berkebalikan. Tanda (+) menunjukkan hubungan yang searah. Berkebalikan artinya semakin meningkat nilai suatu variabel maka variabel lainnya semakin menurun. Searah artinya semakin meningkat nilai suatu variabel maka variabel lainnya ikut meningkat. Kira-kira apa saja penjelasan lebih lengkapnya terkait analisis korelasi rank spearman? Yuk, mari kita cari tahu lebih dalam sahabat data. Pada artikel DQLab kali ini, kita akan membahas mengenai analisis korelasi rank spearman yang merupakan salah satu penerapan statistik non parametrik. Bisa jadi sahabat data juga menggunakan analisis ini dalam penelitian kalian. Dengan harapan bisa menjadi tambahan insight dan rekomendasi bagi kalian calon praktisi data, peneliti maupun data enthusiast. Pasti kalian penasaran kan, pastikan jangan lewatkan artikel berikut ini, dan simak baik-baik, stay tune and keep scrolling on this article guys!


1. Perbedaan Korelasi Rank Spearman dengan Regresi Linear

Dua jenis uji yang paling populer dalam software SPSS adalah korelasi Spearman dan juga regresi ini. Meskipun begitu, masih banyak yang belum paham mengenai perbedaan antara keduanya. Dalam statistik, dependence merujuk pada hubungan yang luas dengan keterlibatan dua variabel acak atau set data. Sedangkan pada korelasi, dependence merujuk pada hubungan yang melibatkan ketergantungan. Secara konteks, kedua uji tersebut memiliki perbedaan utama pada letak skala variabel yang akan digunakan. Contoh yang paling sering digunakan untuk analisis korelasi ini adalah hubungan peran penyuluh dengan dinamika kelompok. Sedangkan pada analisis regresi, variabel yang dimiliki cenderung memiliki hubungan sebab akibat atau kausalitas seperti pengaruh kualitas pelayanan terhadap kepuasan konsumen.


Baca juga : Analisis Data Adalah: Mengenal Pengertian, Jenis, Dan Prosedur Analisis Data


2. Tujuan Analisis Korelasi Rank Spearman

Ada beberapa tujuan umum pada saat seseorang hendak melakukan uji yang satu ini seperti misalnya melihat keeratan hubungan dari dua variabel. Setelah bisa mendapatkan keeratan hubungan dari dua variabel, uji ini juga bisa melihat jenis hubungannya. Hasil akhir dari uji korelasi Spearman biasanya berupa angka-angka yang kemudian bisa dikategorikan dalam beberapa hubungan. Nah dari angka tersebut bisa dilihat seberapa signifikan hubungan yang terjadi. Maksud dari signifikan di sini adalah bagaimana satu variabel mempengaruhi dengan sangat atau bahkan tidak berpengaruh sama sekali terhadap variabel lainnya.


3. Kriteria Analisis Korelasi Rank Spearman

Ada beberapa nilai pedoman dalam penentuan tingkat kekuatan korelasi variabel yang dihitung. Pedoman ini biasa digunakan dalam output yang diberikan oleh SPSS. Ketentuan nilai pedoman tersebut adalah:

0,00 – 0,25: hubungan sangat rendah

0,26 – 0,50: hubungan cukup

0,51 – 0,75: hubungan kuat

0,76 – 0,99: hubungan sangat kuat

1,00: hubungan sempurna


4. Kriteria Signifikansi Korelasi Rank Spearman

Kekuatan dari korelasi juga ikut menentukan signifikansi hubungan dari dua variabel yang dilakukan uji ini. Ketika nilai sig (2 tailed) berada kurang dari rentan 0,05 atau 0,01, maka hubungan dikatakan signifikan. Sedangkan pada saat nilai sig (2 tailed) berada lebih dari rentang tersebut maka hubungan dikatakan tidak berarti. Arah korelasi dapat dilihat di hasil bagaimana angka koefisien korelasi dan biasanya nilai yang dihasilkan berada pada rentang -1 sampai dengan 1. Ketika nilai koefisien korelasi memiliki nilai negatif maka hubungan tidak searah sedangkan ketika bernilai positif maka hubungan searah.


Baca juga : Big Data Analytics dan Kegunaanya untuk Perkembangan Bisnismu


5. Asah dan Latih Kemampuan Data Analysis Kamu Bersama DQLab!

Banyaknya data yang harus diolah membuat perusahaan sebaiknya memiliki tim ahli khusus dalam hal pengolahan data untuk dijadikan dasar analisis setiap pengambilan keputusan. Selain itu, keahlian melakukan data analysis akan memberi insight yang membantu perusahaan untuk terus berinovasi. Data analysis juga membantu laju perusahaan lebih terarah dan terukur sehingga memberikan value lebih terhadap konsumen, mengungguli kompetitor yang tidak melakukan data analysis. Dengan memiliki skill ini, seseorang bisa dengan mudah dalam memanfaatkan sekumpulan data untuk dijadikan dasar dalam pengambilan keputusan. Dengan demikian, seorang praktisi data jika ingin melakukan analisis data tentunya akan menghasilkan insight yang valuable yang bermanfaat bagi pengambilan keputusan suatu bisnis yang diputuskan oleh tim manajemen terkait. Jika kamu penasaran dengan data science dan ingin belajar data science untuk mengasah kemampuan analisis data kamu secara langsung, caranya gampang banget. Kamu bisa loh untuk coba bikin akun gratisnya kesini di DQLab.id atau bisa klik button di bawah ini yap. Nikmati pengalaman belajar data science yang menarik bersama DQLab yang seru dan menyenangkan dengan live code editor. Cobain juga free module Introduction to Data Science with R dan Introduction to Data Science with Python untuk menguji kemampuan data science kamu. Kalian juga bisa mencoba studi kasus penerapan real case industry. Ayo persiapkan dirimu untuk berkarir sebagai praktisi data yang kompeten!



Penulis: Reyvan Maulid

Sign Up & Mulai Belajar Gratis di DQLab!