# Correlation (Korelasi)

### 📊 Apa Itu Korelasi?

**Korelasi** adalah ukuran statistik yang menunjukkan **seberapa kuat hubungan antara dua variabel**.\
Nilainya berkisar dari **-1 sampai 1**, dan bisa diartikan sebagai berikut:

* `+1`: Hubungan positif sempurna (jika X naik, Y juga naik secara proporsional)
* `0`: Tidak ada hubungan linear
* `-1`: Hubungan negatif sempurna (jika X naik, Y turun secara proporsional)

Korelasi sering digunakan dalam **analisis data** untuk memahami **pola hubungan antar variabel**. Misalnya: apakah usia seseorang berhubungan dengan besar gajinya?

***

### 🔍 Contoh Matriks Korelasi

Berikut contoh matriks korelasi dari tiga variabel: **Age**, **Years of Experience**, dan **Salary**:

```
                         Age     Years of Experience    Salary
Age                     1.000000     0.979128             0.922335
Years of Experience      0.979128     1.000000             0.930338
Salary                  0.922335     0.930338             1.000000
```

Penjelasan:

***

#### 1. 🧓 Korelasi antara `Age` dan `Years of Experience` = **0.979**

* Ini menunjukkan **hubungan yang sangat kuat dan positif**.
* Artinya, semakin tua seseorang, biasanya semakin banyak pula pengalaman kerjanya.
* Nilai yang sangat mendekati 1 berarti hubungan ini hampir **linear sempurna**.

***

#### 2. 💰 Korelasi antara `Age` dan `Salary` = **0.922**

* Korelasi ini juga sangat kuat dan positif.
* Semakin tua seseorang, biasanya gajinya lebih tinggi — mungkin karena lebih berpengalaman dan punya posisi lebih senior.

***

#### 3. 🧠 Korelasi antara `Years of Experience` dan `Salary` = **0.930**

* Ini menunjukkan bahwa pengalaman kerja sangat berhubungan dengan tingkat gaji.
* Semakin banyak pengalaman, semakin tinggi kemungkinan gaji yang diterima.

***

### 📈 Interpretasi Nilai Korelasi:

| Nilai Korelasi | Interpretasi             |
| -------------- | ------------------------ |
| 0.90 – 1.00    | Sangat kuat              |
| 0.70 – 0.89    | Kuat                     |
| 0.50 – 0.69    | Sedang                   |
| 0.30 – 0.49    | Lemah                    |
| 0.00 – 0.29    | Sangat lemah / tidak ada |

***

### ✅ Kesimpulan:

Hubungan antar variabel dalam data ini **sangat kuat**:

* Usia ↔ Pengalaman kerja
* Usia ↔ Gaji
* Pengalaman kerja ↔ Gaji

> Ini menunjukkan bahwa faktor-faktor seperti usia dan pengalaman kerja bisa digunakan untuk **memodelkan atau memprediksi gaji**, yang sangat berguna dalam analisis data HR atau ekonomi.
