DIAGRAM SCATTER

Minggu, 01 Juni 2014 by: BELAJAR APP


A.     PENGERTIAN
Diagram scatter adalah alat untuk menganalisis hubungan antara dua variabel. Satu variabel diplot pada sumbu horizontal dan yang lainnya diplot pada sumbu vertikal. Ketika diagram scatter menunjukkan adanya hubungan, hal ini belum tentu menunjukkan antara kedua variabel tersebut memiliki hubungan sebab akibat.
Bentuk sederhana dari diagram scatter hanya terdiri dari plot data bivariate (berpasangan), yaitu untuk menggambarkan hubungan antara dua variabel. Scatter diagram sangat berguna untuk mendeteksi korelasi (hubungan)antara dua variable (faktor), sekaligus juga memperlihatkan tingkat hubungantersebut (kuat atau lemah). Diagram scatter juga menjadi dasar pembuatanchart yang sering digunakan dalam peramalan.
Pada pemanfaatannya, scatter diagram membutuhkan data berpasangan sebagai bahan baku analisisnya, yaitu sekumpulan nilai x sebagai faktor yang independen berpasangan dengan sekumpulan nilai y sebagai faktor dependen.
Artinya, bahwa setiap nilai x yang didapatkan memberi dampak pada nilai y. Contohnya : Diperoleh data bahwa ada hubungan antara banyaknya complain (x) dengan jumlah retur barang (y) : x = 5 y = 50 eks.
x = 10 y = 120 eks.
x = 12 y = 150 eks. dst.
Melalui penggambaran data tersebut dalam scatter diagram, akan dapat dilakukan analisa lebih lanjut, sejauhmana antara faktor x dan y memiliki korelasi, yang dalam hal ini direpresentasikan sebagai nilai r (rho), yaitu nilai yang menunjukkan tingkat keeratan hubungan antar faktor tersebut. Dikatakan kedua faktor itu berhubungan sangat erat bila nilai rho mendekati angka + 1. Di samping itu, juga akan dapat disimpulkan kecenderungan arah korelasitersebut (positif atau negatif).
Korelasi memiliki kecenderungan positif bila setiap pertambaha faktor x menyebabkan pertambahan faktor y, sebaliknya kecenderungan negatif bila setiap pertambahan menyebabkan pengurangan faktor y.

B.     TUJUAN PENGGUNASN SCATTER DIAGRAM

1.      Menguji bagaimana kuatnya hubungan antara dua variabel,
2.      Menentukan jenis hubungan dari dua variabel itu, apakah positif, negatif dan tidak ada hubungan.

C.     FUNGSI
Scatter diagram merupakan alat interpretasi data yang akan digunakan untuk
a.       M enguji seberapa kuat hubungan antara dua variable (misalnya,hubungan antara biaya iklan dengan penjualan, lama pengalamandengan kinerja karyawan, dll.)
b.      Memastikan ³firasat´ akan hubungan sebab-akibat langsung antara jenis-jenis variable.
c.       Menentukan jenis hubungan (positif, negatif, dll.)

D.    KAPAN PENGGUNAAN SCATTER DIAGRAM 
1.      Bila sudah memasangkan data numerik. 
2.      Ketika variabel tergantung mungkin memiliki beberapa nilai untuk tiapnilai variabel independen.
3.              Ketika mencoba untuk menentukan apakah kedua variabel terkait, seperti:
·         Ketika mencoba untuk mengidentifikasi akar penyebab potensimasalah.
·         Setelah brainstorming penyebab dan dampak menggunakan fishbonediagram, untuk menentukan secara obyektif apakah penyebab tertentudan efek saling berhubungan.
·         Saat menentukan apakah dua efek yang muncul dalam kaitannya baik terjadi dengan penyebab yang sama.
·         Ketika pengujian autokorelasi sebelum membangun sebuah petakendali.


E.     CARA APLIKASI ( Penyusunan Diagram Tebar )
Diagram Tebar terdiri dari empat langkah utama :
Langkah  1         : Mengumpulkan data
Langkah 2       : Menggambarkan sumbu horizontal dan vertical
Langkah 3       : Memetakan data pada diagram
Langkah 4       : Menginterpretasikan Diagram Tebar
Data variabel yang ditunjukkan dalam diagram tebar, dapat berupa :
·         Karakteristik kualitas dan faktor yang mempengaruhinya.
·         Dua karakteristik kualitas yang saling berhubungan.
·         Dua faktor yang saling berhubungan yang pengaruhi karakteristik kualitas

F.      CONTOH APLIKASI 
Contoh 1
Sebuah tim perencanaan kota, selama penyelidikan kecelakaan di jalan, mengidentifikasi beberapa kemungkinan penyebab. Tiga penyebab utama diduga: kecepatan kendaraan, kepadatan lalu lintas dan kondisi cuaca lokal. Karena tidak ada bukti yang jelas yang tersedia untuk mendukung salah satu hipotesis, mereka memutuskan untuk mengukur mereka, dan menggunakan Scatter Diagram untuk memeriksa apakah hubungan antara salah satu penyebab cukup kuat untuk mengambil tindakan lebih lanjut.
Untuk mendapatkan ukuran yang cukup, mereka membuat tindakan setiap hari selama dua bulan, menggunakan sensor jalan lokal dan laporan dari layanan ambulans. Scatter Diagram digambar untuk setiap penyebab yang mungkin terhadap jumlah kecelakaan. Hasil memungkinkan kesimpulan berikut harus dibuat:
* Ada korelasi rendah positif dengan kepadatan lalu lintas. 
* Ada korelasi disimpulkan dengan kondisi jalan. 
* Ada korelasi, positif dengan kecepatan tinggi lalu lintas, dengan kecelakaan dropping off lebih tajam di bawah 30 mph.
Akibatnya, langkah-langkah kontrol kecepatan lebih banyak lalu lintas yang dipasang, termasuk tanda-tanda dan permukaan. Hal ini mengakibatkan penurunan terukur dalam kecelakaan.
Gambar 1. Contoh Scatter Diagram
Contoh 2
Seorang tukang roti tersangka bahwa waktu berdiri dari adonan mempengaruhi cara naik. Sebuah Diagram Scatter waktu bangkit melawan kepadatan roti diukur menunjukkan korelasi yang adil pada distribusi berbentuk U terbalik. Dengan demikian ia menggunakan waktu pada titik tertinggi pada kurva untuk mendapatkan kesempatan terbaik roti baik-bangkit.
Diduga bahwa suhu tekan menyebabkan menolak dalam proses pembentukan plastik. Sebuah Diagram Scatter menunjukkan korelasi positif yang tinggi, mendorong suatu redesign pers, termasuk penggunaan bahan lebih tahan panas.Hal ini menghasilkan penurunan yang signifikan dalam jumlah potongan ditolak.
Sebuah plot gaji departemen SDM terhadap hasil survei motivasi. Hasilnya adalah korelasi negatif yang lemah. Sebuah Scatter Diagram kedua, merencanakan waktu di perusahaan terhadap motivasi, memberikan korelasi yang lebih tinggi. Sebuah program motivasi ditargetkan sesuai dan menghasilkan peningkatan yang stabil dalam skor yang diberikan kepada motivasi dalam survei personil berikutnya perusahaan.
Bagaimana melakukannya 
1.      Tentukan dua item yang ingin Anda bandingkan. Satu dapat diidentifikasi sebagai penyebab dicurigai dan yang lain sebagai efek dicurigai. Hal ini mungkin berasal dari penggunaan alat-alat lain, seperti Efek-Penyebab Hubungan Diagram atau Diagram. 
2.       Identifikasi pengukuran yang akan diambil. Keduanya harus variabel (yaitu diukur pada skala kontinu) dan itu harus mungkin untuk mengukur keduanya pada saat yang sama.
Buatlah pengukuran sespesifik mungkin untuk mengurangi variasi dan meningkatkan kemungkinan hubungan yang lebih tinggi. Sebagai contoh, pengukuran dari bahan pemasok tunggal mungkin lebih baik daripada mengukur semua bahan yang disediakan. 
3.       Membuat 50-100 pasang pengukuran. Ketika melakukan hal ini, bertujuan untuk menjaga semua variabel lain stabil mungkin, karena dapat mengganggu dengan angka akhir. 
Berhati-hatilah ketika mengukur perilaku manusia, sebagai tindakan pengukuran dapat menyebabkan orang diukur untuk mengubah perilaku mereka, terutama jika mereka mencurigai mereka mungkin kehilangan keluar dalam beberapa cara.
4.      Plot diukur pasang di Scatter Diagram. Desain sumbu dan sisik pada diagram untuk memberikan penyebaran maksimum visual poin. Ini mungkin melibatkan menggunakan skala yang berbeda dan membuat sumbu salib di non-nilai nol (seperti pada gambar dibawah). 
Jika menyelidiki hubungan sebab-akibat yang mungkin, alur sebab dicurigai pada sumbu x (horizontal) dan efek dicurigai pada sumbu y (vertikal).

Gambar 2.  Pengaturan skala
5.      Jika korelasi tinggi, kemunduran ('rata-rata') line dapat ditarik melalui titik merencanakan, untuk menekankan tren. Hal ini dapat dihitung atau diperkirakan dengan mata (meskipun hal ini harus dibuat jelas bagi pembaca masa depan diagram). 
6.       Jika korelasi cukup linear, maka koefisien korelasi dapat dihitung. 
7.      Menafsirkan diagram dan bertindak sesuai. Hal ini mungkin untuk mengidentifikasi perbaikan atau untuk memungkinkan estimasi nilai efek masa depan. Jika yang terakhir, standard error dapat dihitung, seperti pada gambar di bawah ini. 
Bila menggunakan Scatter Diagram untuk memperkirakan nilai dampak masa depan, hanya memperkirakan dalam kisaran korelasi diketahui, sebagai bentuk dapat berubah di luar kisaran tersebut.


Praktis variasi
·         Jika titik pada Diagram Scatter bertepatan dengan poin lainnya, fakta bahwa satu titik sebenarnya adalah dua atau lebih mungkin akan disorot oleh keberanian mereka atau dengan menggunakan lingkaran konsentris.
·         Jika pengukuran sulit diperoleh, sesedikit 30 pasangan pengukuran dapat digunakan.
·         Gunakan Tabel Korelasi ketika kebetulan beberapa poin diukur, biasanya ketika ada sejumlah posisi mungkin. Ini secara efektif lintas antara Scatter Diagram dan Check Sheet, dimana setiap posisi xy diwakili oleh kotak di mana beberapa poin dapat diindikasikan.

Gambar 3. Tabel Kolerasi
·         Pisahkan set pengukuran dapat ditampilkan pada Diagram Scatter yang sama, yang dapat dibedakan dari satu sama lain dengan menggunakan spidol berbentuk berbeda untuk setiap set poin. Pemakaian khas adalah di mana satu variabel yang sedang berubah, misalnya untuk menunjukkan pengukuran bahan dari pemasok yang berbeda.

·         Mana korelasi non-linear muncul, perkiraan kasar dapat dilakukan dengan menggunakan mereka dengan membagi mereka ke dalam bagian sekitar linear dan menghitung garis regresi dan standard error seperti di atas.

Filed under: