Blog

Data Science

Spearman Rank: Definisi, Cara Kerja, Kelebihan, & Kekurangan

Siti Khadijah Azzukhruf Firdausi

•

05 March 2024

•

3632

Memahami hubungan antara dua variabel adalah aspek krusial dalam statistik dan analisis data. Spearman rank adalah salah satu pendekatan yang digunakan untuk keperluan tersebut.

Secara umum, Spearman rank adalah pendekatan non-parametrik yang memberikan insight tentang interaksi dua variabel pada skala ordinal. Untuk lebih lengkapnya, baca artikel ini sampai habis ya!

Apa yang Dimaksud dengan Uji Spearman Rank?

Koefisien korelasi peringkat Spearman atau Uji Spearmank Rank adalah bagian dari metode statistik.Secara umum, ini digunakan untuk mengukur kekuatan dan arah hubungan antara dua variabel yang data-nya diukur pada skala ordinal.

Dalam penerapannya, uji ini mengevaluasi seberapa baik hubungan antara dua variabel dapat dijelaskan menggunakan fungsi monotonik. Uji Spearman Rank adalah teknik yang berbeda dengan metode korelasi Pearson.

Apabila Pearson perlu asumsi tentang distribusi data yang normal dan hubungan linear, uji Spearman rank tidak memerlukannya.

Itu sangat berguna dalam menganalisis hubungan antara variabel-variabel yang distribusinya tidak normal atau untuk data terukur di skala ordinal.

Cara Kerja Spearman Rank

Cara kerja Spearman Rank bisa diuraikan dalam beberapa langkah-langkah. Beberapa tahapan yang menggambarkan cara kerja Spearman Rank adalah:

1. Pengurutan Data

Tahapan pertama Spearman Rank adalah semua nilai dalam kedua set data diurutkan dan diberi peringkat. Proses ini melibatkan pengurutan nilai dari yang terkecil hingga terbesar.

2. Penanganan Ikatan (Ties)

Tahapan berikutnya di Spearman Rank adalah penanganan ties. Jika terdapat nilai-nilai ties dalam data, mereka diberi peringkat rata-rata.

Contohnya di kasus ketika ada tiga nilai yang sama dan menempati posisi kedua dalam peringkat. Masing-masing dari nilai tersebut akan diberi peringkat 2.5.

3. Perhitungan Perbedaan Peringkat

Untuk setiap pasangan data, hitung perbedaan peringkat (d) antara dua variabel. Ini dilakukan dengan mengurangi peringkat satu variabel dengan lainnya.

4. Perhitungan Kuadrat Perbedaan Peringkat

Setelah mendapatkan perbedaan peringkat, kuadratkan nilai ini untuk setiap pasangan data(d^2).

5. Summation

Berikutnya, tahapan dalam Spearman rank adalah summation. Pada tahap ini, kamu hanya perlu jumlahkan semua nilai d^2 yang telah dihitung dari semua pasangan data.

6. Menggunakan Rumus Spearman Rank

Lalu, tahapan dalam Spearman rank adalah hitung koefisien korelasi peringkat Spearman (r^s) menggunakan rumus:

n = jumlah pasangan nilai

∑d^2 = total dari kuadarat perbedaan peringkat yang telah terhitung.

7. Interpretasi Nilai

Tahapan terakhir dalam Spearman rank adalah interpretasi nilai. Berikut adalah penjelasan detail dari interpretasi nilainya:

Nilai mendekati 1 menunjukkan hubungan positif yang kuat antara dua variabel. Artinya, sebagai nilai satu variabel meningkat yang llainnya juga meningkat.
Nilai mendekati -1 menunjukkan hubungan negatif yang kuat. Artinya, sebagai nilai satu variabel meningkat yangl lainnya menurun.
Nilai mendekati 0 menunjukkan tidak adanya hubungan linear yang signifikan antara dua variabel.

Kelebihan dan Kekurangan Spearman Rank

Seperti metode lainnya, Spearman rank adalah teknik yang juga memiliki kelebihan dan kekurangan sebagai bahan pertimbangan. Berikut adalah kelebihan dan kekurangannya:

Kelebihan Spearman Rank

Koefisien korelasi peringkat Spearman memiliki beberapa kelebihan yang membuatnya menjadi pilihan populer dalam analisis statistik. Beberapa kelebihan Spearman rank adalah:

Non-parametrik: Spearman rank tidak memerlukan asumsi distribusi normal data. Sifat non-parametrik ini membuatnya berguna untuk data yang tidak mengikuti distribusi normal atau ketika asumsi distribusi normal sulit untuk diverifikasi.
Fleksibel dengan Skala Data: Metode ini dapat diterapkan pada data yang diukur pada skala ordinal, serta pada skala interval dan rasio. Ini memperluas aplikasinya ke berbagai jenis data dan penelitian.
Tahan terhadap Outlier: Karena Spearman rank berfokus pada peringkat daripada nilai aktual, metode ini kurang sensitif terhadap outlier.
Mengidentifikasi Hubungan Monotonik: Spearman rank efektif dalam mengidentifikasi hubungan monotonik.

Kekurangan Spearman Rank

Sementara itu, beberapa kekurangan Spearman rank adalah sebagai berikut:

Kurang Sensitif untuk Hubungan Kompleks: Jika hubungan antara dua variabel bersifat non-monotonik, Spearman rank mungkin tidak menangkap hubungan tersebut dengan efektif.
Pengaruh Ikatan (Ties): Banyaknya nilai ties dalam data dapat mempengaruhi akurasi koefisien korelasi Spearman.
Tidak Menyediakan Informasi tentang Bentuk Hubungan: Tidak memberikan informasi tentang bentuk hubungan hasil temuant, seperti apakah linear atau memiliki pola khusus lainnya.
Kebergantungan pada Peringkat: Karena metode ini berbasis peringkat, informasi tentang jarak absolut antara nilai-nilai dalam setiap variabel tidak diperhitungkan.

Demikian penjelasan lengkap tentang Spearman rank yang mencakup pengertian hingga kekurangannya. Pembahasan ini mengungkapkan bahwa Spearman rank adalah salah satu metode yang sangat berperan penting dalam analisis data.

Berbicara tentang data, MinDi punya rekomendasi bagi kamu yang tertarik memperdalam ilmu ini. Bagi yang tertarik, MinDi sarankan kamu ikut Bootcamp Data Science Dibimbing.id.

Program ini menawarkan pembelajaran komprehensif soal data science. Mulai dari teori, scope of work hingga praktik dengan real-case project. Selain itu, pembelajarannya juga dilengkapi dengan panduan praktisi ahli dan silabus beginner-friendly.

Menarik bukan? Yuk, segera daftar dan kembangkan keahlian di data science bareng Dibimbing.id!