Pendekatan Bayesian pada Uji Korelasi dan Penerapannya pada Pengujian Hubungan antara Penyebaran Covid 19 dengan Kepadatan Penduduk di Jawa Barat

Siska Ghania Putri, Suliadi Suliadi

Abstract


Abstract. Correlation is an analysis to measure the closeness of the linear relationship between two variables. The most widely used correlation test is the Pearson correlation with the t-student distribution approach. Another alternative to the correlation test is to use the Bayesian method, this method uses test statistics on the ordinary frequentist t test and the level of the test is equivalent to the t test, so it can be easily calculated using an ordinary calculator or spreadsheet in excel and can measure evidence that can support the hypothesis. Alternative. The test uses the Restricted Most Powerful Bayesian Test (RMPBT) approach. This approach can draw conclusions from both frequentist and bayesian points of view, because the RMPBT approach involves frequentist methods in the process.. West Java is one of the largest contributors to the confirmed cases of Covid 19 and is the province with the 2nd highest population density in Indonesia. The purpose of this study is to carry out a Bayesian approach to the Correlation Test and its application to testing the relationship between the spread of Covid 19 and population density in West Java. The data used is secondary data in 2020. The results of the Pearson correlation of 0.620 and Bayes Factor 44.67 the strength of evidence to support  is strong.

Keywords : Correlation Coefficient, Bayesian, RMPBT.

Abstrak. Korelasi adalah analisis untuk mengukur keeratan hubungan linear antar dua variabel. Uji Korelasi yang paling banyak digunakan adalah korelasi Pearson dengan pendekatan distribusi t-student. Alternatif lain untuk uji korelasi adalah dengan menggunakan metode Bayesian, metode ini menggunakan statistic uji pada uji t frequentist biasa dan taraf ujinya setara dengan uji t, sehingga dapat dengan mudah dihitung dengan menggunakan kalkulator biasa atau spreadsheet di excel serta dapat mengukur bukti yang dapat endukung hipotesis alternatif. Pengujian menggunakan pendekatan Restricted Most Powerfull Bayesian Test (RMPBT). Pendekatan ini dapat menarik kesimpulan dari sudut pandang frequentist maupun bayesian, karena pendekatan RMPBT melibatkan metode frequentist dalam prosesnya. Jawa Barat menjadi salah satu penyumbang terbanyak kasus terkonfirmasi Covid 19 dan menjadi Provinsi dengan Kepadatan Penduduk tertinggi ke 2 di Indonesia. Tujuan dari penelitian ini adalah melakukan pendekatan Bayesian pada Uji Korelasi dan penerapannya pada pengujian hubungan antara penyebaran Covid 19 dengan kepadatan Penduduk Di Jawa Barat. Data yang digunakan adalah data sekunder tahun 2020. Didapatkan hasil korelasi Pearson 0,620 dan Bayes Factor 44,67 kekuatan bukti untuk mendukung   adalah kuat.

Kata Kunci : Koefisien Korelasi, Bayesian, RMPBT.


Keywords


Koefisien Korelasi, Bayesian, RMPBT

Full Text:

PDF

References


Arif, M., & Sengupta, S. 2020. Nexus between population density dan COVID19 pandemic

in the south Indian State. :A geo-statistical approach, 1-22.

BPS. 2020. Data Kependudukan. Jawa Barat.

Goddard, S. D. 2016. Restricted Most Powerful Bayesian Tests for Linear Models.

Scandinavian Journal Statistics, 1162-1177.

Hardianto, J. 2020. Korelasi Kepadatan Penduduk dan Penyebaran Covid-19. Rujak Centre

for Urban Studied.

Jeffreys, H. 1961. Theory of Probability. Oxford: UK Oxford University Press.

Kass, R. E., & Raftery, A. E. 1995. Bayes Factor. Journal of the American Statistical

Association, 90, 377-39.

Pikobar. 2020. Data Penyebaran Covid-19. Retrieved from pikobar.jabarprov.go.id. Diakses

pada 25 Februari 2021.

Suliadi. 2015. Analisis Regresi. Diktat Kuliah Program Studi Statistika.

Wang, M., Chen, F., Lu, T., Dong, J. 2019. Bayesian T Test for Correlation and Partial

Correlation. Journal of Aplied Statistic.

WHO. 2020. Coronavirus. Retrieved from www.who.int/health-topics/coronavirus. Diakses

pada 8 Maret 2021.

William, M. B, (2007). Introduction to Bayesian Statistics, 2nd ed. New Jersey: John Wiley.

Irawadi Jody Alwin, Sunendiari Siti. (2021). Penerapan dan Perbandingan Tiga Metode Analisis Pohon Keputusan pada Klasifikasi Penderita Kanker Payudara. Jurnal Riset Statistika, 1(1), 19-27.




DOI: http://dx.doi.org/10.29313/.v0i0.28061

Flag Counter