Korelasi tidak bermakna sebab-akibat

Anda mendatangi sebuah seminar, dimana anda disajikan berbagai macam informasi. Lalu anda terpaku pada sebuah grafik yang menurut anda cukup menarik. Coba anda lihat sendiri apakah grafik dibawah ini cukup menarik..

aaeaaqaaaaaaaanoaaaajdu3njk4mjvjltbmogqtndmwmi04mgjjltzkytaxnja0mjhkmw

Wow…ini sangat menarik. Apa hal pertama yang anda lihat? Lihatlah garis biru dan merah yang berdampingan dan saling mengikuti satu sama lain. Apakah anda sejenak berpikir kedua hal tersebut saling berpengaruh satu sama lain? Tunggu dulu! Coba anda perhatikan keterangan grafik diatas. Beneran nih??? Penjualan es krim dan kebakaran hutan?? Logika saya tiba-tiba macet dan berpikir ulang mengenai sebab-akibat, bagaimana mungkin es krim menyebabkan kebakaran hutan??.

Percaya atau tidak kita sering melakukan ini dalam kehidupan sehari-hari, kejadian banjir jakarta disebabkan oleh hujan di bogor, jalanan macet disebabkan oleh banyak angkot, hidup saya menderita karena jokowi jadi presiden. Cukup familiar?? Contoh-contoh diatas memang menggelitik rasa penasaran kita mengenai apa penyebab suatu hal terjadi. Logika jika ini terjadi maka itu terjadi adalah logika sebab akibat. Namun kita harus sangat berhati-hati untuk menghubungkan dua kejadian yang seakan-akan berhubungan namun kenyataannya keduanya hanya semata-mata akibat dari suatu SEBAB yang sama-sama tidak atau belum kita ketahui.

Kembali ke ES KRIM dan KEBAKARAN HUTAN, dengan menggunakan logika sederhana kita mengetahui bahwa keduanya tidak berhubungan, namun ada hal yang menghubungkannya. Kita bisa menggambarkannya sebagai berikut:

Kebakaran hutan—>Suhu tinggi–>Musim Kemarau–>Suhu tinggi—> Makan Es krim–>Penjualan es krim meningkat

Terlihat lebih masuk akal kan?

Kenyataannya memang antara penjualan es krim dan kebakaran hutan mempunyai korelasi yang sangat tinggi let’s say 90% namun demikian tidak serta merta kita bisa menyimpulkan  or berspekulasi bahwa penjualan es krim yang menyebabkan kebakaran hutan atau kebakaran hutan yang membuat penjualan es krim meningkat.

Lalu bagaimana membuktikan bahwa dua variabel punya hubungan sebab akibat? Nah disinilah anda membutuhkan pemodelan regresi dan rancangan percobaan.  Kemampuan metode ini dalam memisahkan faktor-faktor yang benar-benar berpengaruh (secara signifikan) terhadap faktor-faktor lain (termasuk didalamnya adalah error-galat) memberikan kita bantuan apakah sebuah faktor benar-benar memiliki hubungan berpengaruh atau hanya sekedar kebetulan semata.

Sepertinya berikutnya bagus juga untuk membedah rumus korelasi dan rumus anova/regresi untuk menemukan bagaimana metode ini dapat memisahkan faktor kebetulan ini. 🙂

Coba kita lihat rumus korelasi berikut:

korelasi-5

Jika kita bedah rumus korelasi diatas kita hanya melihat jika ada dua variabel X dan Y maka besarnya r hanya ditentukan seberapa besar perubahan X dan Y bergerak pada suatu rentang tertentu. Disini kita hanya dapat menyimpulkan bahwa X dan Y berubah searah (+) atau berlawanan (-) dan jika jarak antara data X dan Y cukup dekat maka korelasinya kuat sedangkan jika jarak antara X dan Y berjauhan maka korelasinya lemah. Jika pertanyaan kita adalah jika X bergerak satu satuan, berapa satuankah Y bergerak? Karena jika pergerakan X tidak membuat Y bergerak sama sekali artinya X tidak mempengaruhi Y.  Dengan perhitungan korelasi, kita tidak mendapatkan informasi pergerakan Y saat X bergerak. Jadi jelas sudah konsep korelasi tidak bisa menjawab kausalitas (Sebab- akibat). Sudah cukup jelas??

Like & share –>jika artikelnya cukup berguna

Komentar–> jika ada yang kurang jelas 🙂

 

First Step in Data Analysis

Saat ini sudah bukan zamannya lagi kita banyak alasan bahwa kita tidak bisa melakukan analisa data karena TIDAK PUNYA DATA, sebaliknya kita malah sekarang masuk ke tahap BINGUNG karena TERLALU BANYAK data yang kita miliki. Konsekuensi yang sering kita temui adalah “apakah kita menggunakan data yang benar untuk mendukung pengambilan keputusan kita?

Empat hal yang perlu anda perhatikan saat memulai analisa data adalah:

  • Tanyakan pertanyaan yang TEPAT
  • Temukan data yang TEPAT untuk menjawab pertanyaan
  • Gunakan tools dan software analisa yang TEPAT untuk mengekstrak informasi dari data
  • Gunakan pengetahuan terkait anda untuk mempertajam kesimpulan