Perbedaan Korelasi dan Regresi

 

Korelasi dan Regresi adalah dua konsep statistik yang saling berkaitan, tetapi memiliki tujuan dan hasil interpretasi yang sangat berbeda. Intinya, Korelasi mengukur kekuatan hubungan, sedangkan Regresi mengukur bentuk pengaruh dan digunakan untuk prediksi.

Berikut adalah perbedaan utama antara keduanya:

Tujuan Utama

Korelasi	Regresi
Untuk mengukur derajat atau kekuatan dan arah hubungan linear antara dua variabel.	Untuk memprediksi atau mengestimasi nilai satu variabel (dependen) berdasarkan nilai variabel lain (independen) serta mengukur bentuk pengaruhnya.
Pertanyaan: Seberapa erat hubungan antara dan ?	Pertanyaan: Berapa besar perubahan jika berubah satu unit?

Kedudukan Variabel

Korelasi	Regresi
Tidak ada pembedaan antara variabel independen dan dependen. Hubungan terhadap sama dengan terhadap .	Ada pembedaan yang jelas antara: Variabel Independen (bebas/prediktor) Variabel Dependen (terikat/hasil)

Hasil Analisis

Analisis Korelasi: Mengukur Arah dan Kekuatan Hubungan

Analisis korelasi bertujuan untuk mengukur arah dan kekuatan hubungan linear antara dua variabel. Hasil utamanya adalah Koefisien Korelasi (seperti Koefisien Pearson), yang nilainya selalu berada dalam rentang antara -1 hingga +1.

Nilai Koefisien	Interpretasi
Arah Positif (mendekati +1)	Menunjukkan hubungan searah (sinergis). Jika satu variabel (X) nilainya naik, variabel yang lain (Y) juga cenderung naik.
Arah Negatif (mendekati -1)	Menunjukkan hubungan berlawanan arah (invers). Jika satu variabel (X) nilainya naik, variabel yang lain (Y) cenderung turun.
Kekuatan	Semakin dekat nilai koefisien ke +1 atau -1, semakin kuat hubungan linear antar variabel. Nilai yang mendekati 0 menunjukkan hubungan yang sangat lemah atau hampir tidak ada.

Analisis Regresi: Memprediksi dan Menjelaskan Pengaruh

Setelah mengonfirmasi adanya hubungan (korelasi), analisis regresi melangkah lebih jauh untuk menentukan bagaimana satu variabel dapat memprediksi atau menjelaskan pengaruhnya terhadap variabel lain. Hasil utama dari regresi adalah Persamaan Regresi dan Koefisien Regresi.

Persamaan Regresi

Dalam regresi linear sederhana, hubungan ini dirumuskan dalam bentuk persamaan:

                                                        Y = 𝛼 + 𝛽X

Interpretasi Koefisien

Koefisien Intersep (𝛼): Nilai ini merepresentasikan nilai rata-rata variabel terikat (Y) ketika nilai variabel bebas (X) adalah nol (X = 0).

Koefisien Regresi (Slop/Kemiringan, 𝛽): Ini adalah inti dari analisis regresi. Koefisien 𝛽 menunjukkan besarnya perubahan yang diperkirakan terjadi pada variabel terikat (Y, variabel dependen) untuk setiap satu unit perubahan yang terjadi pada variabel bebas (X, variabel independen). Secara sederhana, ia mengukur pengaruh dari X terhadap Y.