Analisis Korelasi dan Koefisien Penentu antara Variabel X dan Variabel Y

Dalam artikel ini, kita akan menganalisis hubungan antara variabel X dan variabel Y berdasarkan data yang diberikan. Data tersebut menunjukkan persentase kenaikan jumlah akseptor KB (variabel X) dan persentase jumlah kelahiran (variabel Y) pada beberapa titik waktu. Pertama, kita akan menghitung koefisien korelasi antara variabel X dan variabel Y. Koefisien korelasi adalah ukuran statistik yang digunakan untuk mengukur sejauh mana hubungan linier antara dua variabel. Dalam hal ini, kita ingin mengetahui sejauh mana hubungan antara persentase kenaikan jumlah akseptor KB dengan persentase jumlah kelahiran. Setelah menghitung koefisien korelasi, kita akan menghitung juga koefisien penentu (KP) dari data tersebut. Koefisien penentu adalah ukuran yang digunakan untuk menentukan seberapa baik variabel independen (X) dapat menjelaskan variasi dalam variabel dependen (Y). Dalam konteks ini, kita ingin mengetahui seberapa besar persentase kenaikan jumlah akseptor KB dapat menjelaskan variasi dalam persentase jumlah kelahiran. Dengan hasil perhitungan koefisien korelasi dan koefisien penentu, kita dapat menginterpretasikan sifat hubungan antara variabel X dan variabel Y. Apakah hubungan tersebut positif atau negatif? Seberapa kuat hubungannya? Apakah variabel X dapat secara signifikan menjelaskan variasi dalam variabel Y? Melalui analisis ini, kita akan mendapatkan pemahaman yang lebih baik tentang hubungan antara persentase kenaikan jumlah akseptor KB dengan persentase jumlah kelahiran. Hal ini dapat memberikan wawasan yang berharga dalam perencanaan kebijakan dan program-program yang berkaitan dengan keluarga berencana. Dengan demikian, artikel ini akan memberikan pemahaman yang lebih mendalam tentang hubungan antara variabel X dan variabel Y berdasarkan data yang diberikan.