Apa itu Analisis Bivariat?

Analisis bivariat adalah metode statistik yang digunakan untuk menganalisis hubungan antara dua variabel berbeda untuk menentukan keberadaan, kekuatan, dan arah hubungan tersebut.

Dalam analisis ini, kedua variabel yang diteliti biasanya dibedakan menjadi variabel independen (penyebab atau prediktor) dan variabel dependen (hasil atau yang diprediksi). Tujuan utama dari analisis bivariat adalah untuk menguji hipotesis tentang hubungan antara dua variabel tersebut, sehingga membantu memahami apakah perubahan pada satu variabel akan memengaruhi perubahan pada variabel lainnya.

Pentingnya Analisis Bivariat

Berikut beberapa alasan mengapa analisis bivariat penting:

• Mengidentifikasi hubungan dan korelasi: analisis bivariat membantu analyst dan mengidentifikasi apakah ada hubungan antara dua variabel dan seberapa kuat hubungan tersebut. Dengan mengetahui korelasi antara variabel, perusahaan dapat memahami dinamika yang memengaruhi fenomena yang sedang diteliti.
• Membantu dalam pengambilan keputusan: dengan memahami hubungan antara dua variabel, perusahaan bisa membuat keputusan yang lebih strategis berdasarkan data.
• Mendukung penelitian sebab-akibat: analisis bivariat dapat diterapkan untuk mengeksplorasi hubungan sebab-akibat antara dua variabel, meskipun tidak selalu dapat membuktikan kausalitas secara langsung. Misalnya, penelitian kesehatan mungkin menggunakan analisis bivariat untuk meneliti hubungan antara gaya hidup dan risiko penyakit tertentu.
• Memfasilitasi prediksi: Dengan memahami hubungan antara variabel, analisis bivariat dapat digunakan untuk membuat prediksi tentang satu variabel berdasarkan nilai variabel lain. Ini sangat berguna dalam model prediktif dan peramalan, seperti memprediksi permintaan konsumen atau tren pasar.
• Meningkatkan kualitas penelitian: analisis bivariat membantu dalam meningkatkan kualitas penelitian dengan menyediakan metode sistematis untuk menguji hipotesis dan teori. Dengan validitas empiris, penelitian menjadi lebih kuat dan dapat diandalkan.

Contoh Analisis Bivariat

Berikut beberapa contoh analisis bivariat:

Contoh 1: hubungan antara tingkat pendidikan dan pendapatan

Dalam contoh ini, analisis bivariat dipakai untuk mengeksplorasi hubungan antara tingkat pendidikan seseorang (variabel independen) dan pendapatannya (variabel dependen).

Data dikumpulkan dari sejumlah responden mengenai tingkat pendidikan terakhir yang diselesaikan dan pendapatan tahunan mereka. Dengan menggunakan scatterplot, analyst dapat memvisualisasikan hubungan antara kedua variabel tersebut.

Kemudian, korelasi Pearson digunakan untuk mengukur kekuatan serta arah hubungan antara tingkat pendidikan dan pendapatan. Hasilnya menunjukkan bahwa semakin tinggi tingkat pendidikan seseorang, semakin tinggi pula pendapatan mereka, mengindikasikan korelasi positif antara kedua variabel tersebut.

Contoh 2: kepuasan pelanggan dan brand loyalty

Perusahaan ingin mengetahui apakah ada hubungan antara kepuasan pelanggan (variabel independen) dan brand loyalty (variabel dependen).

Data dikumpulkan melalui survei yang menilai tingkat kepuasan pelanggan dengan produk/layanan, disertai kemungkinan mereka untuk terus memilih brand tersebut di masa depan.

Analyst menggunakan korelasi Spearman jika data tidak memenuhi asumsi distribusi normal. Hasilnya akan menunjukkan apakah pelanggan yang lebih puas cenderung lebih setia kepada brand.

FAQ (Frequently Ask Question)

Apa saja jenis-jenis analisis bivariat? 

Jenis-jenis analisis bivariat yang umum digunakan dalam penelitian meliputi beberapa metode berikut:

• Scatter plot: scatterplot adalah grafik yang menunjukkan hubungan antara dua variabel. Grafik ini menampilkan nilai satu variabel pada sumbu x dan nilai variabel lainnya pada sumbu y. Pola yang terbentuk menunjukkan jenis hubungan antara dua variabel tersebut dan seberapa kuat hubungannya.
• Korelasi: korelasi adalah ukuran statistik yang menunjukkan seberapa kuat hubungan antara dua variabel dan arahnya. Korelasi positif berarti ketika satu variabel meningkat, variabel lainnya juga meningkat. Sebaliknya, korelasi negatif menunjukkan bahwa ketika satu variabel meningkat, variabel lainnya menurun.
• Regresi: analisis regresi memberikan akses ke berbagai alat yang dapat digunakan untuk mengidentifikasi hubungan potensial antara titik data. Analisis ini juga dapat memberikan persamaan untuk kurva atau garis tersebut, serta menunjukkan koefisien korelasi.
• Chi-square test: chi-square test adalah metode statistik untuk mengidentifikasi perbedaan dalam satu atau lebih kategori antara apa yang diharapkan dan apa yang diamati. Tes ini dipakai untuk membandingkan variabel kategorikal dalam kelompok sampel yang sama.
• t-Test: t-test adalah tes statistik yang membandingkan rata-rata dua kelompok untuk melihat apakah ada perbedaan signifikan. Analisis ini cocok ketika membandingkan rata-rata dua kategori dari variabel kategorikal.
• ANOVA (analisis varians): ANOVA menentukan apakah rata-rata lebih dari dua kelompok berbeda secara statistik satu sama lain. Cocok diterapkan untuk membandingkan rata-rata variabel numerik untuk lebih dari dua variabel kategorikal.