Analisis korelasi merupakan metode statistik yang sering digunakan untuk mengukur dan memahami hubungan antara dua atau lebih variabel. Korelasi memungkinkan peneliti untuk mengidentifikasi kekuatan dan arah hubungan antara variabel-variabel tersebut, memberikan wawasan mengenai apakah dan sejauh mana perubahan pada satu variabel berkaitan dengan perubahan pada variabel lainnya.
Metode ini membantu menentukan apakah ada hubungan linier antara variabel-variabel serta seberapa kuat dan arah hubungan dari variabel tersebut. Pada dasarnya, korelasi tidak menunjukkan hubungan sebab-akibat, namun memberikan informasi penting mengenai pola interaksi antar variabel yang diamati.
Dalam penelitian ini variabel yang kami gunakan adalah IPM dan Angka Harapan Hidup memiliki relevansi yang tinggi dalam mengevaluasi seberapa besar kualitas pembangunan manusia yang seharusnya mencerminkan taraf kesejahteraan masyarakat. Maka dasarnya, semakin tinggi nilai IPM, maka seharusnya semakin baik pula kualitas hidup masyarakat, termasuk meningkatnya indikator seperti Angka Harapan Hidup. Pada tugas ini kami akan menganalisis hubungan antara Indeks Pembangunan Manusia dan Angka Harapan Hidup di Provinsi Sumatera Utara tahun 2023.
# Memuat Packages
library(readxl)
# Membaca dari file, bukan clipboard
Data_Project_Komstat_kelompok_8 <- read_excel("C:/Users/LENOVO/Downloads/Laprak Anreg Semester3/terdaftar_dpt_with_total.xlsx", sheet=3)
variable1 <- data.frame(Data_Project_Komstat_kelompok_8)
head(variable1)## Provinsi Y X1 X2 X3 X4
## 1 Aceh 3007514 2483871 1838915 427798 2266713
## 2 Sumatera Utara 9408630 2067213 5281066 718890 5999956
## 3 Sumatera Barat 3200236 2058649 2022249 200698 2222947
## 4 Riau 3646625 1922015 2034649 258244 2292893
## 5 Jambi 2197497 1822762 1222650 233430 1456080
## 6 Bengkulu 1279214 1369639 758696 149120 907816