Membuat Scatter Plot dan Mencari Korelasi Pearson

Scatter Plot sering juga disebut dengan grafik sebar, adalah penggunaan titik-titik untuk mewakili nilai untuk dua variabel numerik yang berbeda. Posisi setiap titik pada sumbu horizontal dan vertikal menunjukkan nilai untuk titik data individual. Scatter plot digunakan untuk mengamati hubungan antar variabel.

Analisis korelasi ini dapat digunakan untuk mencari hubungan dua variabel, dimana skala data kedua variabel minimal adalah interval.

• Dataset yang telah diunduh

Kemudian data dirapihkan dan formatting data

Dari data set ini kemudian dicari misssing value dengan cara menggunakan rumus COUNTIF pada Excel. Kemudian didapatkan missing value pada kolom yang dicari. setelah itu, block dataset dankemudian custom sort untuk mengetahui data mana yang akan dicari dan dapat mencarinya menggunakan rumus excel AVERAGE atau modus dan mean.

• membuat sactter plot engine-size dan price

visualisasi dengan Scatterplot

Lalu, Gunakan Rumus excel  Pearson untuk melihat korelasi antara Engine-size dan harga

Dengan menggunakan rumus pearson didapatkan korelasi antara engine-size dan price adalah 0,86. nilai korelasi yang positif ini menunjukkan bahwa semakin besar ukuran mesin mobil (engine-size), semakin tinggi pula harga mobil (harga). dengan kata lain, semakin besar ukuran mesin, semakin mahal harga mobil.

• Membuat scatter plot highway-mpg dan price

visualisasi dengan Scatterplot

Gunakan Rumus excel  Pearson untuk melihat korelasi antara jalan raya MPG dan harga

Dengan menggunakan rumus Pearson didapatkan korelasi antara highway-mpg dan price adalah -0,69. Pada korelasi data ini terdapat hubungan negatif yang kuat antara efisiensi bahan bakar saat berkendara di jalan tol (highway-mpg) dengan harga mobil (price). Dimana semakin tinggi efisiensi bahan bakar ( semakin tinggi angka highway-mpg ) maka harga mobil cenderung semakin rendah . Maka, dapat di interpretasikan bahwa mobil dengan konsumsi bahan bakar yang lebih efisien cenderung memiliki harga yang lebih rendah.