Bivariat: Pengertian, Jenis, Contoh Penerapan
Populix

Bivariat: Pengertian, Jenis, Contoh Penerapan

2 tahun yang lalu 5 MENIT MEMBACA

Apa itu bivariat? Bivariat adalah bentuk analisis yang mengacu pada analisis dua variabel untuk menentukan hubungan di antara keduanya.

Analisis bivariat pun merupakan kebalikan dari analisis univariat (analisis terhadap satu variabel saja), serta berbeda dengan multivariat (analisis terhadap dua variabel atau lebih secara bersamaan).

Apa Itu Analisis Bivariat?

bivariat adalah
Source: Freepik

Analisis bivariat adalah suatu metode statistik yang menguji keterkaitan dua hal berbeda. Tujuannya yaitu untuk menentukan apakah ada hubungan statistik antara kedua variabel, dan jika ada, seberapa kuat serta ke arah mana hubugan tersebut.

Mengutip QuestionPro, jenis analisis ini berguna untuk menentukan bagaimana dua variabel terhubung dan menetukan tren serta pola dalam data.

Pada analisis statistik, membedakan antara data ketegorikal dan data numerik sangatlah penting. Sebab, data kategorikal melibatkan kategori atau label yang berbeda, sedangkan data numerik terdiri dari besaran yang dapat diukur.

Mengenali data bivariat menjadi syarat untuk melakukan analisis. Analisis data adalah proses yang melibatkan penggalian wawasan dari data untuk membuat keputusan yang tepat.

Data bivariat dapat dibapahami sebagai pasangan X dan Y. Nah, biasanya X dan Y ini merupakan dua ukuran yang disertakan.

Baca juga: Baseline Adalah: Pengertian, Tujuan, Contoh Penerapan

Jenis Analisis Bivariat

analisis bivariat adalah
Source: Freepik

Terdapat beberapa jenis analisis bivariat yang dapat digunakan untuk menentukan hubungan dua variabel. Berikut ini jenis-jenis yang paling umum digunakan.

1. Scatterplots

Scatterplots atau plot sebar merupakan grafik yang memberikan gambaran visual tentang bagaimana dua variabel berhubungan satu sama lain. Jenis ini menunjukkan nilai satu variabel pada sumbu X dan nilai variabel lainnya pada sumbu Y.

2. Regression (Analisis Regresi)

Melansir situs Statistics How To, analisis regresi adalah istilah umum untuk berbagai alat yang dapat Anda gunakan untuk menentukan bagaimana titik data Anda terkait. Regresi linear sederhana dan regresi linear berganda adalah contoh umum dalam analisis regresi.

3. Correlation (Analisis Korelasi)

Korelasi adalah ukuran statistik yang menunjukkan seberapa kuat dan ke arah mana dua variabel dihubungkan. Korelasi positif artinya jika salah satu variabel naik, maka variabel lainnya juga naik. Korelasi negatif menunjukkan bahwa ketika satu variabel naik, maka variabel lainnya turun.

4. ANOVA

Uji ANOVA menentukan apakah rata-rata lebih dari dua kelompok berbeda satu sama lain secara statistik. Ada beberapa jenis ANOVA, termasuk ANOVA satu arah, ANOVA dua arah, dan ANOVA faktorial.

5. Chi-square Test

Merupakan metode statistik untuk mengidentifikasi kesenjangan dalam satu atau lebih kategori antara apa yang diharapkan dan apa yang diamati. Premis utama pengujian ini adalah untuk menilai nilai data aktual untuk melihat apa yang diharapkan jika hipotesis nol valid.

Peneliti menggunakan uji statistik ini untuk membandingkan variabel kategori dalam kelompok sampel yang sama. Ini juga membantu memvalidasi atau menawarkan konteks untuk penghitungan frekuensi.

Baca juga: Eksogenitas Adalah: Definisi, Jenis, Contoh dalam Penelitian

Contoh Analisis Bivariat dalam Penelitian

contoh analisis bivariat
Source: Freepik

Anggaplah Anda melakukan penelitian pasar untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang memengaruhi preferensi konsumen terhadap dua merek smartphone terkemuka di Indonesia: Merek A dan Merek B.

Anda ingin mengetahui apakah faktor usia dan penghasilan memiliki pengaruh signifikan terhadap pilihan konsumen antara kedua merek ini. Berikut langkah-langkahnya:

Langkah 1: Pengumpulan Data

Pertama-tama, Anda mengumpulkan data dari responden, termasuk informasi tentang usia mereka, penghasilan tahunan, dan merek smartphone yang mereka pilih.

Langkah 2: Mengatur Data

Setelah data terkumpul, Anda mengatur data ke dalam tabel yang menunjukkan usia dan penghasilan masing-masing responden, serta merek smartphone yang mereka pilih (Merek A atau Merek B).

Langkah 3: Analisis Deskriptif

Anda melakukan analisis deskriptif untuk melihat gambaran umum dari data Anda. Anda dapat membuat tabel frekuensi atau diagram batang untuk melihat sebaran preferensi merek berdasarkan usia dan penghasilan.

Contohnya:

Tabel 1: Frekuensi Preferensi Merek Smartphone berdasarkan Usia

UsiaMerek AMerek B
18-255030
26-354540
36-453020
46-551510

Tabel 2: Frekuensi Preferensi Merek Smartphone berdasarkan Penghasilan (dalam juta rupiah)

PenghasilanMerek AMerek B
<54020
5-105545
10-153025
>151510

Langkah 4: Uji Statistik

Setelah melihat gambaran umum, Anda dapat melakukan uji statistik untuk menentukan apakah ada hubungan yang signifikan antara usia dan penghasilan terhadap preferensi merek.

Dalam hal ini, Anda dapat menggunakan uji Chi-square untuk menguji independensi antara variabel usia dan merek smartphone, serta antara variabel penghasilan dan merek smartphone.

Hasil uji statistik ini akan memberikan informasi apakah hubungan antara faktor-faktor ini adalah kebetulan atau signifikan.

Langkah 5: Interpretasi Hasil

Setelah melakukan uji statistik, Anda akan dapat menentukan apakah ada hubungan yang signifikan antara usia dan preferensi merek serta antara penghasilan dan preferensi merek.

Anda dapat menginterpretasi hasil ini untuk mengidentifikasi faktor yang paling memengaruhi preferensi konsumen terhadap merek smartphone di pasar Indonesia.

Contoh di atas adalah analisis bivariat yang sederhana dalam sebuah penelitian pasar di Indonesia. Hal ini dapat membantu Anda dalam mengidentifikasi hubungan antara dua variabel yang mungkin memengaruhi preferensi konsumen di pasar tertentu.

***

Baca juga: Endogenitas Adalah: Pengertian, Penyebab, Cara Mengatasi

Kita dapat menggali korelasi dan hubungan yang lebih dalam antara variabel-variabel yang relevan dengan menggunakan analisis bivariat.

Hal itu tentu saja dapat memberikan wawasan berharga bagi pemilik bisnis, peneliti, dan pengambil keputusan untuk membuat strategi yang lebih efektif dan terinformasi.

Nah, dengan memanfaatkan layanan survei online PopSurvey (sebelumnya Poplite) ini pun Anda dapat menerapkan seperti apa cara kerja analisis bivariat.

Maka dari itu, jangan ragu untuk memanfaatkan alat analisis bivariat ini melalui PopSurvey (sebelumnya Poplite) untuk meningkatkan pemahaman Anda terhadap data survei online Anda.

PopSurvey Populix platform survei online

Baca juga: Binomial Adalah: Definisi, Kriteria, Rumus Distribusi Binomial

Artikel Terkait
7 Tips Mengatur Keuangan Mahasiswa Saat Bulan Ramadan
Bulan Ramadan atau bulan puasa kerap membuat pengeluaran mahasiswa menjadi lebih boncos, karena banyaknya ajakan buka puasa bersama. Nah, jika kondisi ini terjadi kepada kamu, maka kamu perlu tahu tips mengatur keuangan mahasiswa saat bulan puasa. Sah-sah saja jika kita mengiyakan beberapa ajakan buka puasa bersama atau bukber. Namun, jangan sampai karena terlalu sering bukber […]
Baru! Survei Longitudinal Kini Tersedia di PopSurvey
Tak hanya berubah nama dari Poplite menjadi PopSurvey, kini PopSurvey pun memiliki fitur tambahan yaitu survei longitudinal. Melalui fitur survei longitudinal, Anda bisa membuat survei berbayar di PopSurvey yang menargetkan responden yang sama persis dengan salah satu survei berbayar Anda yang telah selesai atau dihentikan. Lantas, kira-kira kapan fitur tambahan ini cocok digunakan? Gunakanlah fitur […]
5 Aplikasi Survei Online dan Keuntungan Menggunakannya
Di era digital saat ini, mencari penghasilan tambahan semakin mudah dilakukan, salah satu yang bisa dicoba yaitu melalui aplikasi survei online. Aplikasi ini memungkinkan penggunanya mendapatkan bayaran hanya dengan mengisi survei yang diberikan. Banyak orang tertarik memanfaatkan aplikasi survei berbayar ini karena fleksibiltas waktu dan kemudahan akses penggunaannya. Selain itu, bayaran yang diterima pun dapat […]