Korelasi Rank-Spearman pada Hubungan Beberapa Variabel Produk Regional Domestik Bruto
DOI:
https://doi.org/10.29313/jrs.v4i2.5162Keywords:
Korelasi, Rank Spearman, PDRB PengeluaranAbstract
Abstract. Correlation is a statistical measure that quantifies the degree and direction of the relationship between two or more variables. The correlation coefficient shows how much the level and direction of the relationship between these variables. The correlation coefficient value generally has a positive and negative sign (+, -), the sign is to indicate the level and direction of the relationship between the two variables. In correlation analysis there is no term independent variable (X) or related variable (Y). Rank-Spearman correlation is one of the methods to determine the relationship between two variables. The main concept in rank-spearman correlation is to use the rank values of each of the two variables, not using the original values in the data. Rank-spearman correlation can be used when the data distribution does not meet the assumption of normality or has an ordinal data scale. Gross Regional Domestic Product at current prices by expenditure (GRDP Expenditure) describes the use of goods and services produced through production activities in the region, including final demand or expenditure by domestic and international economic actors. Correlation analysis using rank-spearman shows that Household Consumption Expenditure (PK-RT), LNPRT Consumption Expenditure, and Government Consumption Expenditure (PK-P) have a very strong relationship with PMTB and GRDP, while the relationship with Inventory Change and Net Export tends to be weaker or insignificant.
Abstrak. Korelasi merupakan ukuran statistik yang mengukur tingkat dan arah hubungan antara dua atau lebih. Koefisien korelasi menunjukkan seberapa besar tingkat dan arah hubungan antara variabel-variabel tersebut. Nilai koefisien korelasi umumnya memiliki tanda positif dan negatif (+, -), tanda tersebut untuk menunjukkan tingkat dan arah hubungan antara dua variabel. Dalam analisis korelasi tidak terdapat istilah variabel bebas (X) maupun variabel terkait (Y). Korelasi Rank-Spearman adalah salah satu metode untuk mengetahui hubungan antara dua variabel. Konsep utama dalam korelasi rank-spearman yakni menggunakan peringkat nilai dari masing-masing dua variabel, tidak menggunakan nilai asli dalam data tersebut. Korelasi rank-spearman dapat digunakan ketika distribusi data tidak memenuhi asumsi normalitas atau memiliki skala data ordinal. Produk Domestik Regional Bruto atas harga berlaku menurut pengeluaran (PDRB Pengeluaran) menggambarkan penggunaan barang dan jasa yang dihasilkan melalui aktivitas produksi dalam wilayah tersebut, mencakup permintaan atau pengeluaran akhir oleh pelaku ekonomi domestik maupun internasional. Analisis korelasi menggunakan rank-spearman menunjukkan bahwa Pengeluaran Konsumsi Rumah Tangga (PK-RT), Pengeluaran Konsumsi LNPRT, dan Pengeluaran Konsumsi Pemerintah (PK-P) memiliki hubungan yang sangat kuat dengan PMTB dan PDRB, sementara hubungan dengan Perubahan Inventori dan Net Ekspor cenderung lebih lemah atau tidak signifikan.
References
S. N. Husnayaini and Suliadi, “Hubungan Status Sosial Ekonomi dengan Indeks Massa Tubuh Anak,” Bandung Conference Series: Statistics, vol. 3, no. 2, pp. 168–175, Aug. 2023, doi: 10.29313/bcss.v3i2.7695.
Dr. M. A. Zaid, Correlation and Regression Analysis. Turkey: The Statistical, Economic and Social Research and Training Centre for Islamic Countries (SESRIC), 2015. [Online]. Available: www.sesric.org
P. Schober, C. Boer, and L. A. Schwarte, “Correlation Coefficients: Appropriate Use and Interpretation,” Anesth Analg, vol. 126, no. 5, pp. 1763–1768, May 2018, doi: 10.1213/ANE.0000000000002864.
E. McClenaghan, “Spearman Rank Correlation,” Technology Networks.
Badan Pusat Statistik, “Pedoman Praktis Penghitungan Produk Domestik Regional Bruto Kabupaten/Kota,” Jakarta, 2009.
Badan Pusat Statistik Kabupaten Dharmasraya, Produk Domestik Regional Bruto Kabupaten Dharmasraya Menurut Pengeluaran 2019–2023. Dharmasraya: Badan Pusat Statistik Kabupaten Dharmasraya, 2024.
L. C. Guglielmetti, F. Faber-Castell, L. Fink, and R. N. Vuille-dit-Bille, “Statistics decrypted—a comprehensive review and smartphone-assisted five-step approach for good statistical practice,” Langenbecks Arch Surg, vol. 407, no. 2, pp. 529–540, Mar. 2022, doi: 10.1007/s00423-021-02360-0.