CASE METHOD 2

Sari Septianingtyas - M0721063


Analisis Korelasi Angka Harapan Hidup, GDP per Kapita, dan Rata-Rata Lama Sekolah di 179 Negara Pada Tahun 2010


Analisis ini bertujuan untuk memahami hubungan antara Angka Harapan Hidup dan GDP per Kapita, hubungan antara Angka Harapan Hidup dan Rata-Rata Lama Sekolah, dan hubungan antara GDP per Kapita dan Rata-Rata Lama Sekolah di 179 negara pada tahun 2010. Analisis korelasi dapat memberikan informasi tentang arah dan kekuatan hubungan antara variabel-variabel tersebut. Korelasi positif menunjukkan bahwa ketika salah satu variabel meningkat, variabel lainnya cenderung meningkat juga. Sebaliknya, korelasi negatif menunjukkan bahwa ketika salah satu variabel meningkat, variabel lainnya cenderung menurun.

Dengan memahami hubungan ini, analisis korelasi dapat memberikan wawasan tentang faktor-faktor yang mungkin berperan dalam mempengaruhi angka harapan hidup, rata-rata lama sekolah, dan GDP per kapita. Informasi ini dapat berguna dalam konteks kebijakan publik, perencanaan pembangunan ekonomi, dan penelitian di berbagai bidang, termasuk kesehatan, pendidikan, dan ekonomi.


Library

Proses yang pertama dilakukan adalah persiapan library yang akan digunakan dalam analisis data menggunakan R. Dengan mempersiapkan library-library ini, kita dapat menggunakan berbagai fungsi dan alat yang diperlukan untuk melakukan analisis data dengan lebih efisien dan efektif. 

library(readxl)
library(dplyr)
library(knitr)
library(psych)
library(DT)
library(prettydoc)

Import Data

Proses yang kedua adalah import data dari file Excel ke dalam R dan melakukan filter data pada tahun 2010 dengan mencakup tiga variabel, yaitu:

  1. Country : Daftar 179 negara
  2. Life_Expectancy : Angka harapan hidup rata-rata dari kedua jenis kelamin
  3. GDP per Capita : Produk Domestik Bruto (GDP) per kapita dalam USD saat ini
  4. Schooling : Rata-rata tahun yang dihabiskan oleh orang berusia 25 tahun ke atas dalam pendidikan formal. 
# Memuat data
data <- read_excel("dataset.xlsx")

# Memfilter data berdasarkan tahun 2010
data_filter <- data %>%
  filter(Year == 2010) %>%
  select(Country, Life_expectancy, GDP_per_capita, Schooling)

# Menampilkan data yang telah terpilih
datatable(
  data_filter,
  options = list(pageLength = 10),
  rownames = FALSE,
  colnames = c("Negara", "Angka Harapan Hidup", "GDP per Kapita", "Rata-Rata Lama Sekolah"),
  class = 'display'
  )

Analisis Data

Proses yang utama adalah analisis data yang mana kita akan menggunakan analisis korelasi dengan rank Spearman antara masing-masing variabel. Lakukan analisis sebanyak tiga kali agar mendapatkan hasil yang diinginkan. 

# Uji korelasi Spearman
cor.test(data_filter$Life_expectancy, data_filter$Schooling, method = "spearman", exact = FALSE)
## 
##  Spearman's rank correlation rho
## 
## data:  data_filter$Life_expectancy and data_filter$Schooling
## S = 253208, p-value < 2.2e-16
## alternative hypothesis: true rho is not equal to 0
## sample estimates:
##       rho 
## 0.7350991
cor.test(data_filter$Life_expectancy, data_filter$GDP_per_capita, method = "spearman", exact = FALSE)
## 
##  Spearman's rank correlation rho
## 
## data:  data_filter$Life_expectancy and data_filter$GDP_per_capita
## S = 147843, p-value < 2.2e-16
## alternative hypothesis: true rho is not equal to 0
## sample estimates:
##       rho 
## 0.8453299
cor.test(data_filter$GDP_per_capita, data_filter$Schooling, method = "spearman", exact = FALSE)
## 
##  Spearman's rank correlation rho
## 
## data:  data_filter$GDP_per_capita and data_filter$Schooling
## S = 206502, p-value < 2.2e-16
## alternative hypothesis: true rho is not equal to 0
## sample estimates:
##       rho 
## 0.7839621

Kesimpulan

Berdasarkan hasil analisis korelasi rank Spearman mengenai hubungan antara Angka Harapan Hidup, GDP per Kapita, dan Rata-Rata Lama Sekolah di 179 negara pada tahun 2010 diperoleh kesimpulan sebagai berikut.

  1. Hasil nilai korelasi rank Spearman pada variabel Angka Harapan Hidup dan GDP per Kapita sebesar 0.8453299 artinya terdapat hubungan antara Angka Harapan Hidup dan GDP per Kapita di 179 negara pada tahun 2010. Hubungan antara Angka Harapan Hidup dan GDP per Kapita di 179 negara pada tahun 2010 menunjukkan hubungan korelasi positif yang sangat kuat. Hal ini menunjukkan bahwa faktor-faktor ekonomi dan tingkat kesejahteraan berkontribusi terhadap tingkat harapan hidup suatu populasi.

  1. Hasil nilai korelasi rank Spearman pada variabel Angka Harapan Hidup dan Rata-Rata Lama Sekolah sebesar 0.7350991 artinya terdapat hubungan antara Angka Harapan Hidup dan Rata-Rata Lama Sekolah di 179 negara pada tahun 2010. Hubungan antara Angka Harapan Hidup dan Rata-Rata Lama Sekolah di 179 negara pada tahun 2010 menunjukkan hubungan korelasi positif yang kuat. Hal ini menunjukkan bahwa pendidikan memiliki pengaruh positif yang kuat terhadap harapan hidup suatu populasi.

  1. Hasil nilai korelasi rank Spearman pada variabel GDP per Kapita dan Rata-Rata Lama Sekolah sebesar 0.7839621 artinya terdapat hubungan yang sangat kuat antara Angka Harapan Hidup dan Rata-Rata Lama Sekolah di 179 negara pada tahun 2010. Hubungan antara GDP per Kapita dan Rata-Rata Lama Sekolah di 179 negara pada tahun 2010 menunjukkan hubungan korelasi positif yang sangat kuat. Hal ini menunjukkan bahwa tingkat pendidikan juga berkaitan erat dengan tingkat ekonomi suatu negara.

Analisis korelasi menunjukkan bahwa terdapat hubungan yang sangat kuat antara pendidikan, ekonomi, dan harapan hidup. Temuan ini memiliki implikasi penting dalam kehidupan sehari-hari kita. Pendidikan yang lebih tinggi dikaitkan dengan harapan hidup yang lebih lama, karena pendidikan memberikan akses ke pengetahuan dan keterampilan yang diperlukan untuk membuat keputusan yang lebih baik terkait kesehatan dan mempraktikkan gaya hidup yang lebih sehat. Selain itu, hubungan yang kuat antara tingkat ekonomi suatu negara (dinyatakan dalam GDP per kapita) dan harapan hidup menunjukkan bahwa kesejahteraan ekonomi berdampak pada kualitas hidup. Negara dengan tingkat ekonomi yang lebih tinggi cenderung memiliki infrastruktur yang lebih baik, akses yang lebih baik terhadap layanan kesehatan, dan sumber daya lainnya yang berkontribusi pada harapan hidup yang lebih tinggi. Oleh karena itu, penting bagi pemerintah, lembaga pendidikan, dan masyarakat untuk berfokus pada peningkatan akses dan kualitas pendidikan, mendorong pertumbuhan ekonomi yang inklusif, serta memastikan akses yang adil terhadap layanan kesehatan dan sumber daya lainnya. Upaya ini dapat berdampak positif pada peningkatan harapan hidup dan kualitas hidup secara keseluruhan dalam kehidupan sehari-hari.