Contingency: Pengertian, Fungsi, dan Contohnya dalam Statistik

Pendahuluan

Dalam ranah statistik, analisis data tidak hanya berfokus pada variabel kuantitatif dengan skala interval atau rasio saja  variabel kategorik atau nominal juga memiliki tempat penting dalam penelitian. Seringkali peneliti ingin mengetahui apakah terdapat hubungan, seberapa kuat hubungan, atau bagaimana pola distribusi antar variabel kategorik. Salah satu cara yang umum digunakan adalah dengan menyajikan data dalam bentuk tabel kontingensi atau analisis menggunakan koefisien kontingensi. Dengan demikian, istilah contingency (kontingensi) menjadi bagian tak terpisahkan dalam metodologi penelitian kuantitatif. Artikel ini akan mengulas pengertian kontingensi dalam statistik, fungsi utamanya, serta contoh penerapannya yang konkret agar pembaca memperoleh pemahaman menyeluruh.

Definisi Contingency

Definisi Contingency Secara Umum

Secara umum, dalam bahasa Inggris, kata contingency berarti “kemungkinan yang terjadi”, “ketergantungan satu terhadap yang lain”, atau “kejadian yang bergantung pada kondisi tertentu”. Dalam statistik, makna ini diterjemahkan menjadi kondisi di mana dua variabel atau lebih saling terkait atau dipengaruhi satu sama lain, khususnya ketika variabel-variabel tersebut berada dalam bentuk kategori. Misalnya, jika kita melihat variabel jenis kelamin dan preferensi belanja online, maka kita mungkin menggunakan tabel kontingensi untuk melihat pola distribusi dan keterkaitan antara kategori jenis kelamin dan kategori preferensi belanja.

Definisi Contingency dalam KBBI

Dalam KBBI daring tidak terdapat entri spesifik untuk “kontingensi” dalam arti statistik yang persis. Kata kontingensi dalam KBBI umumnya berarti “keadaan yang tergantung pada sesuatu”, “kemungkinan yang mungkin terjadi atau tidak” (lihat KBBI daring). Dengan demikian, jika kita kaitkan dengan statistik: kontingensi adalah keadaan di mana satu variabel bergantung atau berasosiasi dengan variabel lainnya melalui kategori-kategori yang saling memengaruhi.

Definisi Contingency Menurut Para Ahli

Berikut beberapa definisi menurut para peneliti/ahli statistik (minimal 4 ahli) yang saya rangkum:

1. Menurut Wibowo (2025), tabel kontingensi adalah “tabel yang digunakan untuk menyajikan distribusi frekuensi dari dua atau lebih variabel kategori dalam bentuk matriks… Tabel ini membantu dalam memahami hubungan antara variabel dengan cara yang lebih terstruktur.” [Lihat sumber Disini]
2. Menurut Friendly (2000)  dikutip dalam penelitian oleh Universitas UISU (2024)  “tabel kontingensi dapat digunakan ketika terdapat lebih dari satu variabel kategorik … penyajian dalam daftar baris dan kolom … analisis tabel kontingensi ini merupakan teknik penyusunan data yang cukup sederhana untuk melihat hubungan antar variabel dalam satu tabel.” [Lihat sumber Disini]
3. Menurut Pramesti (2018) dalam jurnal “Tabel Kontingensi untuk Mengetahui Hubungan…” (Universitas PGRI AdiBuana) menyatakan bahwa “Tabel kontingensi dapat digunakan untuk melihat hubungan dua peubah kategorik. Dari tabel kontingensi ini dapat dibuat kesimpulan apakah ada hubungan antara satu variabel dengan variabel lainnya.” [Lihat sumber Disini]
4. Menurut Akbar & Supriadi (2021) dalam kajian literatur “Korelasi Bivariat Menggunakan Uji Korelasi Koefisien Kontingensi” menyatakan: “Koefisien kontingensi merupakan sebuah teknik yang digunakan dalam menghitung tingkat kekuatan hubungan antara dua variabel yang keduanya memiliki jenis data nominal atau kategorikal.” [Lihat sumber Disini]
5. (Tambahan) Menurut dokumen “Tabel Kontingensi” dari repo ITERA (2020) : “Tabel kontingensi merupakan suatu metode statistik yang menggambarkan dua atau lebih variabel secara simultan … hasilnya ditampilkan dalam bentuk tabel yang merefleksikan distribusi bersama dua atau lebih variabel dengan jumlah kategori yang terbatas.” [Lihat sumber Disini]

Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa dalam konteks statistik, contingency atau kontingensi mengacu pada penyajian dan analisis hubungan antar variabel kategori, baik melalui tabel silang maupun pengukuran kekuatan hubungan (koefisien kontingensi).

Fungsi Contingency dalam Statistik

Analisis kontingensi (baik melalui tabel kontingensi maupun koefisien kontingensi) memiliki sejumlah fungsi penting dalam penelitian statistik, terutama ketika variabel berskala nominal atau kategori. Berikut beberapa fungsi utama beserta penjelasan detail:

1. Mengetahui hubungan antar variabel kategori
   Fungsi utama adalah membantu peneliti melihat apakah dua atau lebih variabel kategori memiliki hubungan atau asosiasi. Sebagai contoh, penelitian yang membahas preferensi produk dan wilayah pemasaran menggunakan tabel kontingensi untuk mengetahui apakah distribusi produk berbeda berdasarkan wilayah. [Lihat sumber Disini]
   Melalui penyajian frekuensi bersama (cross-tabulation) antara dua variabel, kita bisa melihat pola seperti “lebih banyak laki-laki memilih belanja online” atau “di wilayah A produk X lebih populer dibandingkan wilayah B”. Dengan demikian penelitian tidak hanya melihat variabel tunggal, tetapi pola interaksi antar variabel kategori.
2. Mengukur kekuatan hubungan (asosiasi) antar variabel
   Selain hanya mengetahui ada atau tidaknya hubungan, analisis kontingensi memungkinkan pengukuran “seberapa kuat” hubungan tersebut melalui koefisien kontingensi atau teknik lain seperti koefisien Cramer, Phi, Lambda, Gamma, dll. Contohnya, menurut jurnal “Korelasi Bivariat Menggunakan Uji…”, koefisien kontingensi digunakan untuk data kategori nominal. [Lihat sumber Disini]
   Dengan mengukur kekuatan hubungan, peneliti bisa menentukan misalnya bahwa variabel A dan B “tergolong berhubungan sedang” atau “hubungan sangat lemah”.
3. Menyajikan data dalam bentuk yang mudah interpretasi (tabel silang)
   Penyajian data dalam tabel kontingensi  dimana baris dan kolom masing-masing merepresentasikan kategori variabel  memudahkan pembaca melihat dengan cepat distribusi bersama dan interpretasi visual atas data kategori. Sebagai contoh, dokumen “Tabel Kontingensi” menyebut bahwa tabel ini menyajikan distribusi bersama dua variabel dalam bentuk matriks. [Lihat sumber Disini]
   Hal ini sangat bermanfaat dalam penelitian sosial, pemasaran, kesehatan masyarakat, dll, untuk memvisualisasikan pola kategori yang mungkin sulit dilihat kalau hanya data tabular tunggal.
4. Pengujian hipotesis independensi antar variabel
   Fungsi penting lainnya adalah sebagai dasar untuk melakukan uji statistik seperti uji Chi-Square untuk menguji hipotesis bahwa dua variabel kategori bebas (independen) atau ada keterkaitan (dependen). Misalnya penelitian “Tabel Kontingensi…” menyebut bahwa uji Chi-Square pada tabel kontingensi digunakan untuk menguji hipotesis bahwa dua variabel saling bebas. [Lihat sumber Disini]
   Dengan demikian analisis kontingensi tidak hanya deskriptif, tetapi juga inferensial  memungkinkan penarikan kesimpulan apakah hubungan yang ditemukan bersifat kebetulan atau signifikan secara statistik.
5. Membantu pengambilan keputusan dan strategi berdasarkan data kategori
   Dalam praktik, fungsi kontingensi juga penting dalam bisnis, pemasaran, kesehatan, dan bidang lainnya. Sebagai contoh, analisis tabel kontingensi dalam pemasaran membantu perusahaan mengetahui apakah suatu produk lebih disukai di wilayah tertentu dan mengambil strategi accordingly. [Lihat sumber Disini]
   Dengan demikian analisis kontingensi membawa nilai aplikasi nyata  membantu organisasi memahami pola kategori dan membuat keputusan berbasis data.
6. Memfasilitasi analisis lanjutan seperti model log-linier atau asosiatif
   Selain tabel dasar, data kategori dalam tabel kontingensi juga bisa dianalisis lebih lanjut dengan model log-linier untuk melihat efek interaksi antar lebih dari dua variabel kategori. Sebagai contoh dokumen “Penerapan Model Log Linier…” menyebut bahwa tabel kontingensi adalah dasar untuk model log-linier. [Lihat sumber Disini]
   Fungsi ini penting ketika penelitian melibatkan banyak variabel kategori dan ingin mengevaluasi interaksi kompleks.

Secara ringkas, fungsi analisis kontingensi adalah sebagai alat struktural, deskriptif, pengukuran kekuatan, uji inferensial, dan sebagai dasar untuk pengambilan keputusan.

Contoh Contingency dalam Statistik

Untuk memperjelas, berikut beberapa contoh penerapan kontingensi dalam statistik:

Contoh 1: Tabel Kontingensi dalam Penelitian Kesehatan

Sebuah penelitian rumah sakit mengumpulkan data kategorik mengenai jenis penyakit, jenis kelamin, usia pasien, lama rawat dan keadaan keluar pasien  kemudian membuat tabel kontingensi untuk mengetahui apakah ada hubungan antara dua variabel seperti jenis penyakit dan jenis kelamin. Hasilnya menunjukkan bahwa jenis kelamin dan usia pasien rawat inap tidak saling bebas. [Lihat sumber Disini]
Pada kasus ini, tabel kontingensi digunakan untuk dua variabel (jenis penyakit × jenis kelamin) untuk melihat distribusi bersama dan menguji asosiasi.

Contoh 2: Koefisien Kontingensi untuk Mengukur Hubungan

Penelitian “Korelasi Bivariat Menggunakan Uji…” menyebut bahwa koefisien kontingensi digunakan untuk menghitung tingkat kekuatan hubungan antara dua variabel yang keduanya bertipe data nominal atau kategorikal. [Lihat sumber Disini]
Misalnya variabel X = jenis kelamin (laki/ perempuan) dan variabel Y = preferensi belanja (online/offline). Dengan menghitung koefisien kontingensi, peneliti bisa menyimpulkan “hubungan lemah”, “sedang”, atau “kuat”.

Contoh 3: Analisis Tabel Kontingensi dalam Pemasaran

Dalam konteks bisnis, penelitian “Analisis Chi-Square Zona Wilayah Marketing…” menggunakan tabel kontingensi untuk mengetahui hubungan antara produk dan wilayah penjualan. Dengan demikian, perusahaan bisa mengevaluasi apakah penjualan produk A lebih tinggi di wilayah utara dibanding wilayah selatan. [Lihat sumber Disini]
Ini menunjukkan bahwa analisis kontingensi bukan hanya akademis tetapi juga aplikatif.

Contoh 4: Penyajian dan Interpretasi Tabel Kontingensi

Menurut artikel “Apa Itu Tabel Kontingensi?…” (2025) disebutkan bahwa tabel kontingensi membantu menyajikan distribusi frekuensi dua variabel, dan cara membacanya adalah dengan: identifikasi variabel, perhatikan total baris/kolom, hitung persentase, analisis pola, dan jika perlu lakukan uji statistik. [Lihat sumber Disini]
Sebagai contoh sederhana:
 

Dari tabel di atas dapat disimpulkan bahwa perempuan yang suka belanja online (90/100 = 90%) lebih banyak dibandingkan laki-laki (70/100 = 70%).
Selanjutnya, untuk memastikan apakah perbedaan ini signifikan secara statistik atau hanya terjadi secara kebetulan, dapat dilakukan uji Chi-Square berdasarkan data tabel kontingensi tersebut.

Contoh 5: Model Log-Linier pada Tabel Kontingensi

Pada penelitian yang menggunakan model log-linier disebutkan bahwa tabel kontingensi menjadi dasar karena menyajikan frekuensi kombinasi kategori antar variabel. [Lihat sumber Disini]
Contohnya, variabel A (usia: muda, dewasa, tua) × variabel B (pendidikan: rendah, sedang, tinggi) × variabel C (status pekerjaan: pekerja, wiraswasta, pengangguran). Dengan tabel 3×3×3, model log-linier bisa digunakan untuk menilai interaksi tiga variabel sekaligus.

Kesimpulan

Berdasarkan pembahasan di atas, dapat diambil poin-penting sebagai berikut:

• Konsep contingency dalam statistik merujuk pada kondisi di mana variabel kategori saling berasosiasi atau saling bergantung, yang sering dianalisis melalui tabel kontingensi dan koefisien kontingensi.
• Definisi menurut para ahli menegaskan bahwa tabel kontingensi adalah penyajian frekuensi bersama antar variabel kategori dan koefisien kontingensi adalah ukuran kekuatan hubungan antar variabel kategori.
• Fungsi utama analisis kontingensi meliputi: mengetahui hubungan antar variabel kategori, mengukur kekuatan hubungan, menyajikan data secara terstruktur, melakukan pengujian hipotesis independensi, mendukung pengambilan keputusan praktis, dan sebagai dasar untuk analisis lanjutan seperti model log-linier.
• Contoh-contoh nyata dari penelitian kesehatan, pendidikan, pemasaran, maupun metode lanjutan menunjukkan bahwa analisis kontingensi adalah alat metodologis yang sangat berguna dan aplikatif.
• Peneliti atau praktisi yang bekerja dengan data kategori sangat disarankan memahami tabel kontingensi (cara penyajian, interpretasi), koefisien kontingensi, serta prosedur uji statistik terkait (seperti chi-square) agar analisis bisa valid dan bermanfaat.

Dengan demikian, analisis kontingensi menjadi salah satu fondasi penting dalam studi statistik kategori  memungkinkan kita tidak hanya melihat data secara terpisah tetapi juga melihat pola hubungan antar kategori yang mungkin tersembunyi.