Panduan Praktis: Penerapan Analisis Komponen Utama Atau Principal Componen Analysis

Panduan Praktis

Suntingan:Mujiyanto, 2015. Panduan Praktis: Penerapan Analisis Komponen Utama (AKU)

atau Principal Component Analisis (PCA). Diakses pada ..Tanggal.

Penerapan Analisis Komponen Utama (AKU) atauPrincipal Component Analysis (PCA)

PCA pada dasarnya bertujuan untuk menyederhanakanvariabel yang diamati dengan cara menyusutkan(mereduksi) dimensinya

PCA dilakukan dengan cara menghilangkan korelasidiantara variabel bebas melalui transformasi variabel bebasasal ke variabel baru yang tidak berkorelasi sama sekaliatau yang biasa disebut dengan principal component

Setelah beberapa komponen hasil PCA yang bebasmultikolinearitas diperoleh, maka komponen-komponentersebut menjadi variabel bebas baru yang akandiregresikan atau dianalisa pengaruhnya terhadap variabeltak bebas (Y) dengan menggunakan analisis regresi

KENAPA DAN MENGAPA harus Principal ComponentAnalysis (PCA) tidak metode analisis lain :

Principal Component Analysis (PCA) dapat mengatasimasalah pelanggaran asumsi klasik multikolinearitas tanpaperlu membuang variabel bebas yang berkolinear tinggi.Sehingga setelah diperoleh variabel bebas baru dari hasilreduksi, dapat meramalkan pengaruh dari variabel bebas(contoh : pendapatan) terhadap variabel tak bebas (contoh :konsumsi) melalui analisis regresi linier.

Dengan metode PCA, kita akan mendapatkan variabelbebas baru yang tidak berkorelasi, bebas satu sama lainnya,lebih sedikit jumlahnya daripada variabel asli, akan tetapibisa menyerap sebagian besar informasi yang terkandungdalam variabel asli atau yang bisa memberikan kontribusiterhadap varian seluruh variabel.

KEUNTUNGAN penggunaan Principal ComponentAnalysis (PCA) dibandingkan metode lain :

Dapat menghilangkan korelasi secara bersih (korelasi = 0)sehingga masalah multikolinearitas dapat benar-benarteratasi secara bersih

Dapat digunakan untuk segala kondisi data / penelitian

Dapat dipergunakan tanpa mengurangi jumlah variabel asal

Walaupun metode Regresi dengan PCA ini memiliki tingkatkesulitan yang tinggi akan tetapi kesimpulan yang diberikanlebih akurat dibandingkan dengan pengunaan metode lain.

Proses Download

www.xlstat.com

Proses Instal

Proses Penggunaan xlstat

OUTPUT

yang dalam Laporan / Paper/ KTI / Thesis / Disertasi

CONTOH HASIL DESKRIPSIHASIL ANALISA

MENGGUNAKAN PCA

VARIASI MORFOMETRIK DAN ALLOZYME CALON INDUK RAJUNGAN,Portunus pelagicus DARI BEBERAPA PERAIRAN DI INDONESIA

Gusti Ngurah Permana, Sari B. Moria, Haryanti dan Bambang Susanto

Abstrak

Sampel diambil dari empat populasi rajungan yang berbeda yaitu Sulawesi Selatan, JawaTimur, Jawa Tengah dan Bali. Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui variasi morfometrikdan allozyme dari calon induk rajungan. Hasil yang diperoleh yaitu variasi genetik rata-ratakeempat populasi sangat rendah (0,0025). Rajungan dari Jawa Tengah dan Bali mempunyainilai heterosigositas tertinggi yaitu 0,004 sedangkan populasi Sulawesi Selatan dan Jawa Timur(0,001). Jarak genetik populasi Jawa Timur dan Bali (0,0013), kemudian Jawa Tengah (0,0016)dan Sulawesi Selatan (0,002). Uji analisis komponen utama (PrincipalComponent Analysis, PCA), menunjukkan bahwa secara morfometrikrajungan jantan dan betina yang berasal dari populasi Cilacap-JawaBarat dan P. Saugi-Sulawesi Selatan dapat membentuk satu subpopulasi yang sama, sebaliknya populasi asal Negara-Bali membentuksubpopulasi tersendiri. Korelasi yang erat antara nisbah panjang danlebar karapas terhadap bobot tubuh ditemukan pada populasi P. Saugi-Sulawesi Selatan dan Cilacap-Jawa Tengah sebaliknya pada populasiNegara-Bali mempunyai korelasi yang rendah

Contac Person : Nama Peneliti : Mujiyanto dan Riswanto Alamat Kantor : Balai Penelitian Pemulihan dan Konservasi Sumberdaya Ikan

Jl. Cilalawi No,1 Jatiluhur Purwakarta-JABAR E-mail Kantor : [email protected] E-mail Pribadi : [email protected] HP. : 0813 1630 3052

terima kasih.