Lompat ke konten utama
←

Uji Statistik dengan Python

Pelajaran 13 dari 16

Korelasi dan regresi linear

Korelasi Pearson

Setelah pelajaran ini kamu bisa menghitung dan menafsirkan koefisien korelasi Pearson beserta p-value-nya dengan stats.pearsonr.

±13 menitDiperiksa 27 Sep 2026

Materi

Koefisien korelasi Pearson r mengukur kekuatan dan arah hubungan linear antara dua variabel numerik. Nilainya dari −1 sampai +1. Nilai +1 atau −1 berarti hubungan linear sempurna, 0 berarti tidak ada hubungan linear. Korelasi positif berarti y cenderung naik ketika x naik; korelasi negatif berarti y cenderung turun ketika x naik. Korelasi dipakai untuk pertanyaan seperti “apakah biaya iklan bergerak bersama penjualan”.

Di scipy, stats.pearsonr(x, y) mengembalikan statistic (nilai r) dan pvalue. p-value itu menguji H0 bahwa kedua variabel tidak berkorelasi. Modul bawaan Python juga menghitung r dengan statistics.correlation(x, y), tanpa p-value. Kedua list harus sama panjang karena setiap pasangan (x[i], y[i]) adalah satu pengamatan.

Contoh dengan data lain: suhu harian 24, 26, 28, 30, 32 derajat dan pemakaian listrik 310, 335, 352, 380, 401 kWh. Koefisiennya r = 0,998 dengan p = 0,0001: hubungan linear positif yang sangat kuat.

from scipy import stats
import statistics

suhu = [24, 26, 28, 30, 32]
listrik = [310, 335, 352, 380, 401]
hasil = stats.pearsonr(suhu, listrik)
print(hasil.statistic, hasil.pvalue)
print(statistics.correlation(suhu, listrik))

Latihan

0/3 lulus

Jawaban diperiksa di server. Lulus berarti kamu memahami contohnya, bukan penilaian seluruh pekerjaanmu.

Latihan 1 dari 3

Korelasi antara jarak rumah ke kantor dan jam tidur karyawan adalah r = −0,92. Tafsiran mana yang tepat?

Pilih satu jawaban

Catatanmu

Memuat catatan…

tersimpan otomatis, ikut tercetak · 0/4.000

Luluskan semua latihan dulu untuk menandai pelajaran ini selesai.

Lanjutkan ke