Correlation vs Causation: Kesalahan Fatal dalam Interpretasi Data

Pernahkah Anda membaca berita yang menyimpulkan bahwa “minum kopi bisa memperpanjang umur” hanya karena data menunjukkan korelasi antara keduanya? Meski terdengar masuk akal, ini adalah contoh klasik kesalahan dalam memahami correlation vs causation. Banyak analis, peneliti, hingga pengambil keputusan tergelincir karena gagal membedakan dua konsep ini. Akibatnya, kesimpulan yang diambil bisa sangat keliru—dan berujung pada keputusan yang merugikan.

Apa Itu Korelasi dan Kausalitas?

Korelasi (correlation) adalah hubungan statistik antara dua variabel, di mana perubahan satu variabel diiringi oleh perubahan variabel lain. Namun, ini tidak serta-merta berarti satu menyebabkan yang lain. Sedangkan kausalitas (causation) berarti satu variabel memang memengaruhi secara langsung variabel lainnya.

Misalnya, data bisa menunjukkan korelasi tinggi antara penjualan es krim dan insiden tenggelam di pantai. Tapi bukan berarti es krim menyebabkan orang tenggelam. Faktor ketiga seperti suhu musim panas adalah penyebab keduanya meningkat.

Dampak Buruk Jika Salah Menafsirkan

Kesalahan membedakan korelasi dan kausalitas bisa terjadi dalam berbagai bidang:

• Bisnis: Menganggap peningkatan followers media sosial sebagai penyebab langsung naiknya penjualan.
• Kesehatan: Menyimpulkan makanan tertentu menyebabkan penyakit hanya karena data menunjukkan hubungan statistik.
• Pendidikan: Mengaitkan jumlah jam belajar dengan prestasi tanpa memperhitungkan kualitas belajar atau motivasi.

Cara Menghindari Kesalahan Korelasi dan Kausalitas

Menghindari jebakan ini penting untuk menjaga integritas analisis data. Beberapa langkah yang bisa dilakukan antara lain:

• Gunakan analisis eksperimental atau model statistik lanjutan seperti regresi multivariat untuk mengontrol variabel lain.
• Lakukan A/B testing untuk melihat pengaruh langsung dari suatu perlakuan.
• Pahami konteks domain data, bukan hanya angka.
• Gunakan kerangka berpikir causal inference dalam eksplorasi data.

Memahami perbedaan correlation vs causation dalam membangun model prediktif. Salah mengartikan hubungan bisa menyebabkan fitur yang tidak relevan dimasukkan, dan membuat model gagal di dunia nyata.

Kunjungi STISID.com untuk artikel lainnya tentang analitik data, etika dalam data science, dan cara membuat insight yang benar-benar berdampak.
Kami siap bantu Anda membangun proses olah data yang akurat, logis, dan bertanggung jawab.