{"id":564,"date":"2023-07-29T12:00:21","date_gmt":"2023-07-29T12:00:21","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/id\/cara-membaca-matriks-korelasi\/"},"modified":"2023-07-29T12:00:21","modified_gmt":"2023-07-29T12:00:21","slug":"cara-membaca-matriks-korelasi","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/id\/cara-membaca-matriks-korelasi\/","title":{"rendered":"Cara membaca matriks korelasi"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\">Dalam statistik, kita sering kali berusaha memahami hubungan antara dua variabel.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Misalnya, kita mungkin ingin memahami hubungan antara jumlah jam belajar siswa dan nilai ujian yang mereka terima.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Salah satu cara untuk mengukur hubungan ini adalah dengan menggunakan <a href=\"https:\/\/statorials.org\/id\/koefisien-korelasi-pearson-1\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">koefisien korelasi Pearson<\/a> , yang merupakan ukuran hubungan linier antara dua variabel <em>.<\/em> Ini memiliki nilai antara -1 dan 1 di mana:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">-1 menunjukkan korelasi linier negatif sempurna antara dua variabel<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">0 menunjukkan tidak ada korelasi linier antara dua variabel<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Angka 1 menunjukkan korelasi linier positif sempurna antara dua variabel<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Semakin jauh koefisien korelasi dari nol maka semakin kuat hubungan kedua variabel tersebut.<\/span><\/p>\n<p> <strong><span style=\"color: #000000;\">Terkait:<\/span><\/strong> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/id\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Apa yang dianggap sebagai korelasi \u201ckuat\u201d?<\/a><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Namun dalam beberapa kasus, kami ingin memahami korelasi antara beberapa pasangan variabel. Dalam kasus ini, kita dapat membuat <strong>matriks korelasi<\/strong> , yaitu tabel persegi yang menunjukkan koefisien korelasi antara beberapa variabel.<\/span><\/p>\n<h2> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Contoh Matriks Korelasi<\/strong><\/span><\/h2>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Matriks korelasi di bawah ini menyajikan koefisien korelasi antara beberapa variabel terkait pendidikan:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-5045 size-full\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/correlationmatrix0.jpg\" alt=\"Contoh Matriks Korelasi\" width=\"549\" height=\"174\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Setiap sel dalam tabel menunjukkan korelasi antara dua variabel tertentu.<\/span> <span style=\"color: #000000;\">Misalnya, sel yang disorot di bawah menunjukkan bahwa korelasi antara &#8220;jam yang dihabiskan untuk belajar&#8221; dan &#8220;nilai ujian&#8221; adalah <strong>0,82<\/strong> , yang menunjukkan bahwa keduanya berkorelasi sangat positif. Lebih banyak jam yang dihabiskan untuk belajar berkaitan erat dengan nilai ujian yang lebih tinggi.<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-5043 size-full\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/correlationmatrice2.jpg\" alt=\"Contoh pembacaan matriks korelasi\" width=\"555\" height=\"176\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Dan sel yang disorot di bawah ini menunjukkan bahwa korelasi antara &#8220;jam yang dihabiskan untuk belajar&#8221; dan &#8220;jam yang dihabiskan untuk tidur&#8221; adalah <strong>-0,22<\/strong> , yang menunjukkan bahwa keduanya berkorelasi negatif lemah. Semakin banyak jam yang dihabiskan untuk belajar berhubungan dengan semakin sedikitnya jam yang dihabiskan untuk tidur.<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-5046 size-full\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/correlationmatrice3.jpg\" alt=\"Contoh korelasi negatif dalam matriks korelasi\" width=\"550\" height=\"178\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Dan sel yang disorot di bawah ini menunjukkan bahwa korelasi antara &#8220;jam yang dihabiskan untuk tidur&#8221; dan &#8220;skor IQ&#8221; adalah <strong>0,06<\/strong> , yang menunjukkan bahwa keduanya pada dasarnya tidak berkorelasi. Hanya ada sedikit hubungan antara jumlah jam tidur seorang siswa dan nilai IQ mereka.<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-5053 size-full\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/correlationmatrix9.jpg\" alt=\"Contoh matriks korelasi tanpa korelasi\" width=\"549\" height=\"175\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Perhatikan juga bahwa koefisien korelasi sepanjang diagonal tabel semuanya sama dengan 1 karena setiap variabel berkorelasi sempurna dengan variabelnya sendiri. Sel-sel ini tidak berguna untuk interpretasi.<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-5047 size-full\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/correlationmatrice4.jpg\" alt=\"Contoh sel diagonal pada matriks korelasi\" width=\"553\" height=\"179\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<h2> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Variasi matriks korelasi<\/strong><\/span><\/h2>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Perhatikan bahwa matriks korelasi simetris sempurna. Misalnya, sel kanan atas memperlihatkan nilai yang sama persis dengan sel kiri bawah:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-5048 size-full\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/correlationmatrice5.jpg\" alt=\"Contoh Matriks Korelasi Simetris\" width=\"554\" height=\"176\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Memang benar, kedua sel tersebut mengukur korelasi antara \u201cjam yang dihabiskan untuk belajar\u201d dan \u201cnilai sekolah\u201d.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Karena matriks korelasi bersifat simetris, setengah dari koefisien korelasi yang ditampilkan dalam matriks adalah mubazir dan tidak diperlukan. Jadi, terkadang hanya setengah dari matriks korelasi yang akan ditampilkan:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-5049 size-full\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/correlationmatrice6.jpg\" alt=\"Setengah dari matriks korelasi\" width=\"548\" height=\"177\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Dan terkadang matriks korelasi akan diwarnai seperti peta panas agar koefisien korelasinya lebih mudah dibaca:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-5050 size-full\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/correlationmatrix7.jpg\" alt=\"Contoh Matriks Korelasi Peta Panas\" width=\"554\" height=\"185\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<h2> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Kapan menggunakan matriks korelasi<\/strong><\/span><\/h2>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Dalam praktiknya, matriks korelasi biasanya digunakan karena tiga alasan:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>1. Matriks korelasi dengan mudah merangkum sekumpulan data.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Matriks korelasi adalah cara sederhana untuk meringkas korelasi antara semua variabel dalam suatu kumpulan data. Misalnya, kita memiliki kumpulan data berikut yang berisi informasi berikut untuk 1.000 siswa:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-5051 size-full\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/correlationmatrix8.jpg\" alt=\"Contoh kumpulan data mentah untuk matriks korelasi\" width=\"505\" height=\"297\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Akan sangat sulit untuk memahami hubungan setiap variabel hanya dengan melihat data mentahnya. Untungnya, matriks korelasi dapat membantu kita dengan cepat memahami korelasi antara setiap pasangan variabel.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>2. Matriks korelasi berfungsi sebagai diagnosis regresi.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Salah satu asumsi utama regresi linier berganda adalah tidak ada variabel independen dalam model yang berkorelasi kuat dengan variabel lain dalam model.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ketika dua variabel independen berkorelasi tinggi, maka akan timbul masalah yang disebut multikolinearitas dan menyulitkan interpretasi hasil regresi.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Salah satu cara paling sederhana untuk menemukan potensi masalah multikolinearitas adalah dengan melihat matriks korelasi dan memeriksa secara visual apakah ada variabel yang berkorelasi tinggi satu sama lain.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>3. Matriks korelasi dapat digunakan sebagai masukan untuk analisis lainnya.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Matriks korelasi digunakan sebagai masukan untuk analisis kompleks lainnya seperti analisis faktor eksplorasi dan model persamaan struktural.<\/span><\/p>\n<h2> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Sumber daya tambahan<\/strong><\/span><\/h2>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Tutorial berikut menjelaskan cara membuat matriks korelasi menggunakan berbagai software statistik:<\/span><\/p>\n<p> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/id\/matriks-korelasi-excel\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Cara Membuat Matriks Korelasi di Excel<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/id\/matriks-korelasi-spss\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Cara Membuat Matriks Korelasi di SPSS<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/id\/matriks-korelasi-status\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Cara membuat matriks korelasi di Stata<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/id\/matriks-korelasi-python\/\">Cara Membuat Matriks Korelasi dengan Python<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Dalam statistik, kita sering kali berusaha memahami hubungan antara dua variabel. Misalnya, kita mungkin ingin memahami hubungan antara jumlah jam belajar siswa dan nilai ujian yang mereka terima. Salah satu cara untuk mengukur hubungan ini adalah dengan menggunakan koefisien korelasi Pearson , yang merupakan ukuran hubungan linier antara dua variabel . Ini memiliki nilai antara [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v21.5 - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>Cara membaca matriks korelasi - Statologi<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Penjelasan sederhana cara membaca matriks korelasi disertai beberapa contoh.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/statorials.org\/id\/cara-membaca-matriks-korelasi\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"id_ID\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Cara membaca matriks korelasi - Statologi\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Penjelasan sederhana cara membaca matriks korelasi disertai beberapa contoh.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/statorials.org\/id\/cara-membaca-matriks-korelasi\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Statorials\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2023-07-29T12:00:21+00:00\" \/>\n<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/correlationmatrix0.jpg\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"Benjamin anderson\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Ditulis oleh\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"Benjamin anderson\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Estimasi waktu membaca\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"3 menit\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\/\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/cara-membaca-matriks-korelasi\/\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/cara-membaca-matriks-korelasi\/\",\"name\":\"Cara membaca matriks korelasi - Statologi\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/#website\"},\"datePublished\":\"2023-07-29T12:00:21+00:00\",\"dateModified\":\"2023-07-29T12:00:21+00:00\",\"author\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/#\/schema\/person\/3d17a1160dd2d052b7c78e502cb9ec81\"},\"description\":\"Penjelasan sederhana cara membaca matriks korelasi disertai beberapa contoh.\",\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/cara-membaca-matriks-korelasi\/#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"id\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\/\/statorials.org\/id\/cara-membaca-matriks-korelasi\/\"]}]},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/cara-membaca-matriks-korelasi\/#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Home\",\"item\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"Cara membaca matriks korelasi\"}]},{\"@type\":\"WebSite\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/#website\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/\",\"name\":\"Statorials\",\"description\":\"Panduan anda untuk kompetensi statistik!\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"SearchAction\",\"target\":{\"@type\":\"EntryPoint\",\"urlTemplate\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/?s={search_term_string}\"},\"query-input\":\"required name=search_term_string\"}],\"inLanguage\":\"id\"},{\"@type\":\"Person\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/#\/schema\/person\/3d17a1160dd2d052b7c78e502cb9ec81\",\"name\":\"Benjamin anderson\",\"image\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"id\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/#\/schema\/person\/image\/\",\"url\":\"http:\/\/statorials.org\/id\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/Dr.-Benjamin-Anderson-96x96.jpg\",\"contentUrl\":\"http:\/\/statorials.org\/id\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/Dr.-Benjamin-Anderson-96x96.jpg\",\"caption\":\"Benjamin anderson\"},\"description\":\"Halo, saya Benjamin, pensiunan profesor statistika yang menjadi guru Statorial yang berdedikasi. Dengan pengalaman dan keahlian yang luas di bidang statistika, saya ingin berbagi ilmu untuk memberdayakan mahasiswa melalui Statorials. Baca selengkapnya\",\"sameAs\":[\"http:\/\/statorials.org\/id\"]}]}<\/script>\n<!-- \/ Yoast SEO plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"Cara membaca matriks korelasi - Statologi","description":"Penjelasan sederhana cara membaca matriks korelasi disertai beberapa contoh.","robots":{"index":"index","follow":"follow","max-snippet":"max-snippet:-1","max-image-preview":"max-image-preview:large","max-video-preview":"max-video-preview:-1"},"canonical":"https:\/\/statorials.org\/id\/cara-membaca-matriks-korelasi\/","og_locale":"id_ID","og_type":"article","og_title":"Cara membaca matriks korelasi - Statologi","og_description":"Penjelasan sederhana cara membaca matriks korelasi disertai beberapa contoh.","og_url":"https:\/\/statorials.org\/id\/cara-membaca-matriks-korelasi\/","og_site_name":"Statorials","article_published_time":"2023-07-29T12:00:21+00:00","og_image":[{"url":"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/correlationmatrix0.jpg"}],"author":"Benjamin anderson","twitter_card":"summary_large_image","twitter_misc":{"Ditulis oleh":"Benjamin anderson","Estimasi waktu membaca":"3 menit"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/statorials.org\/id\/cara-membaca-matriks-korelasi\/","url":"https:\/\/statorials.org\/id\/cara-membaca-matriks-korelasi\/","name":"Cara membaca matriks korelasi - Statologi","isPartOf":{"@id":"https:\/\/statorials.org\/id\/#website"},"datePublished":"2023-07-29T12:00:21+00:00","dateModified":"2023-07-29T12:00:21+00:00","author":{"@id":"https:\/\/statorials.org\/id\/#\/schema\/person\/3d17a1160dd2d052b7c78e502cb9ec81"},"description":"Penjelasan sederhana cara membaca matriks korelasi disertai beberapa contoh.","breadcrumb":{"@id":"https:\/\/statorials.org\/id\/cara-membaca-matriks-korelasi\/#breadcrumb"},"inLanguage":"id","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/statorials.org\/id\/cara-membaca-matriks-korelasi\/"]}]},{"@type":"BreadcrumbList","@id":"https:\/\/statorials.org\/id\/cara-membaca-matriks-korelasi\/#breadcrumb","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"Home","item":"https:\/\/statorials.org\/id\/"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"Cara membaca matriks korelasi"}]},{"@type":"WebSite","@id":"https:\/\/statorials.org\/id\/#website","url":"https:\/\/statorials.org\/id\/","name":"Statorials","description":"Panduan anda untuk kompetensi statistik!","potentialAction":[{"@type":"SearchAction","target":{"@type":"EntryPoint","urlTemplate":"https:\/\/statorials.org\/id\/?s={search_term_string}"},"query-input":"required name=search_term_string"}],"inLanguage":"id"},{"@type":"Person","@id":"https:\/\/statorials.org\/id\/#\/schema\/person\/3d17a1160dd2d052b7c78e502cb9ec81","name":"Benjamin anderson","image":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"id","@id":"https:\/\/statorials.org\/id\/#\/schema\/person\/image\/","url":"http:\/\/statorials.org\/id\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/Dr.-Benjamin-Anderson-96x96.jpg","contentUrl":"http:\/\/statorials.org\/id\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/Dr.-Benjamin-Anderson-96x96.jpg","caption":"Benjamin anderson"},"description":"Halo, saya Benjamin, pensiunan profesor statistika yang menjadi guru Statorial yang berdedikasi. Dengan pengalaman dan keahlian yang luas di bidang statistika, saya ingin berbagi ilmu untuk memberdayakan mahasiswa melalui Statorials. Baca selengkapnya","sameAs":["http:\/\/statorials.org\/id"]}]}},"yoast_meta":{"yoast_wpseo_title":"","yoast_wpseo_metadesc":"","yoast_wpseo_canonical":""},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/statorials.org\/id\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/564"}],"collection":[{"href":"https:\/\/statorials.org\/id\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/statorials.org\/id\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/statorials.org\/id\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/statorials.org\/id\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=564"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/statorials.org\/id\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/564\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/statorials.org\/id\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=564"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/statorials.org\/id\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=564"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/statorials.org\/id\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=564"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}