Apa itu Analisis Bivariat? Definisi, Jenis & Contohnya

Manakah teknik analisis data yang tepat untuk mengungkapnya? jawabannya adalah analisis bivariat.

Analisis bivariat adalah metode analisis kuantitatif yang melibatkan dua variabel data (X dan Y) untuk mengungkapkan hubungan maupun kausalitas dua data tersebut.

Analisis bivariat merupakan teknik analisis populer yang sering digunakan dalam penelitian ilmiah hingga kepentingan bisnis perusahaan. Sebab dinilai efektif dalam menganalisis dua variabel data secara tepat.

Penasaran lebih lanjut mengenai apa itu analisis bivariat? Apa saja metode analisis bivariat? Bagaimana contoh analisis bivariat?

Yuk temukan semua jawabannya pada artikel ini.

Analisis bivariat adalah metode statistik yang digunakan untuk menganalisis hubungan antara dua variabel yang berbeda untuk menentukan hubungan maupun kausalitas data tersebut. 

Metode analisis bivariat digunakan untuk memahami apakah terdapat korelasi positif, negatif, atau tidak ada korelasi sama sekali antara dua variabel tersebut. 

Dalam praktiknya, analisis bivariat sering digunakan untuk menguji hipotesis tentang hubungan sebab akibat, memprediksi perilaku variabel berdasarkan variabel lain, atau untuk mengidentifikasi tren dan pola dalam data. 

Teknik analisis bivariat meliputi korelasi Pearson untuk variabel kuantitatif, uji t untuk membandingkan rata-rata dua kelompok, dan chi-square untuk menguji hubungan antara variabel kategorikal. 

Analisis bivariat dapat memberikan pemahaman mendalam tentang hubungan antar dua variabel dan bagaimana variabel-variabel tersebut saling mempengaruhi dalam konteks yang lebih luas.

Analisis bivariat berperan penting dalam penelitian dan analisis data, dengan beberapa fungsi utamanya meliputi:

Analisis bivariat membantu dalam mengidentifikasi adanya korelasi antara dua variabel, apakah itu korelasi positif, negatif, atau tidak ada korelasi sama sekali. 

Hal ini memberikan insight awal tentang bagaimana satu variabel mungkin berubah seiring dengan perubahan variabel lain.

Analisis bivariat memungkinkan peneliti untuk secara statistik menilai kekuatan dan signifikansi dari hubungan hipotesis ini.

Fungsi ini membantu peneliti dan pembuat kebijakan dalam membuat keputusan yang lebih informasi.

Baca Juga: Optimalkan Bisnis, Ini 5 Alat Analisis Data untuk Bisnis Kecil

Melalui berbagai metode analisis bivariat, peneliti dapat mengeksplorasi interaksi antara variabel-variabel tersebut untuk menarik kesimpulan tentang hubungan sebab akibat, korelasi, atau pola yang mungkin ada. 

Berikut adalah beberapa jenis analisis bivariat yang sering digunakan dalam penelitian:

Nilai korelasinya, yang dikenal sebagai koefisien korelasi Pearson, berkisar dari -1 hingga +1. Nilai mendekati +1 atau -1 menandakan hubungan yang kuat dan linear, dengan tanda positif menunjukkan hubungan searah dan tanda negatif menunjukkan hubungan terbalik. 

Uji T sangat berguna dalam penelitian eksperimen atau observasi di mana peneliti ingin menilai efek intervensi atau perbedaan antara dua kondisi atau kelompok terpisah.

Uji Chi Square ini digunakan untuk menilai apakah ada hubungan antara dua variabel kategorikal dalam populasi. 

Melalui perhitungan chi-square, peneliti dapat menentukan apakah distribusi frekuensi observasi berbeda secara signifikan dari distribusi yang diharapkan, yang menunjukkan adanya hubungan antar variabel.

Masing-masing metode analisis bivariat ini berperan penting dalam penelitian, untuk memberikan wawasan tentang bagaimana dua variabel berinteraksi satu sama lain. 

Ingat untuk menerapkan  metode yang sesuai dengan data dan pertanyaan penelitian, sehingga dapat memperoleh pemahaman yang lebih mendalam tentang fenomena atau data yang sedang diteliti.

Sudah paham mengenai analisis bivariat? ternyata analisis bivariat tidak hanya dilakukan pada penelitian ilmiah saja, lebih kompleksnya analisis bivariat dapat digunakan dalam analisis data perusahaan.

Yuk simak contoh penerapan analisis bivariat pada perusahaan retail berikut ini.

Sebuah perusahaan ritel ingin mengetahui apakah ada hubungan antara jumlah uang yang dihabiskan untuk iklan (variabel independen) dan peningkatan penjualan (variabel dependen). 

Untuk ini, mereka melakukan analisis bivariat menggunakan metode regresi linier sederhana. Data pengeluaran iklan bulanan dan data penjualan bulanan dikumpulkan selama satu tahun. 

Hasil analisis menunjukkan adanya hubungan positif yang signifikan antara pengeluaran iklan dan peningkatan penjualan, yang berarti bahwa peningkatan investasi dalam iklan cenderung diikuti oleh peningkatan dalam penjualan. 

Temuan ini memberikan bukti empiris yang mendukung keputusan perusahaan untuk meningkatkan atau menyesuaikan anggaran iklan mereka guna memaksimalkan pendapatan.

Sobat MinDi, itulah beberapa pembahasan mengenai analisis bivariat yang harus diperhatikan saat ingin menganalisis data dengan dua variabel secara bersamaan.

Baca Juga: Proses Analisis Data: Definisi, Manfaat, Teknik, dan Langkah

Ingin mempelajari analisis data perusahaan lebih lanjut? atau tertarik switch career sebagai data analyst profesional?

Sebagai langkah awal, yuk ikuti bootcamp data science dibimbing.id, sebuah pelatihan intensif dengan pembelajaran inovatif dan terbaik.

Bootcamp dibimbing.id didampingi oleh mentor berpengalaman dan profesional di bidangnya. Kami siap mengantarkan Sobat MinDi menjadi data analyst sukses.

Gimana? tertarik mendaftar bootcamp? Yuk segera daftarkan diri kamu di sini! Jangan khawatir ngaggur setelah lulus bootcamp, karena dibimbing.id menyediakan job connect ke ratusan perusahaan ternama buat kamu!