Analisis Multivariat dapat didefinisikan secara sederhana sebagai metode pengolahan variabel dalam jumlah banyak untuk mencari pengaruhnya terhadap suatu obyek secara simultan. (Santoso, 2004)
Metode analisis multivariat sebenarnya secara teoritis sudah diketahui sejak lama, namun dalam praktek perhitungannya baru digunakan saat teknologi komputer berkembang pesat.
Berdasarkan ketergantungan variabel-variabel yang ada, analisis multivariat dapat dibai menjadi : (Dillon,1984)
1. Analisis dependensi
Ciri dari analisis ini adalah adanya suatu atau beberapa variabel yang berfungsi sebagai variabel dependen dan beberapa variabel lain variabel bebas (independen).Alat analisis dalam kategori ini adalah :
· Analisis regresi berganda
Metode ini menggunakan satu variabel dependen (terikat)dan lebih dari satu variabel independen (bebas) yang berada dalam satu set hubungan. Misal persamaan y = x1 + x2 + x3 + x4
· Analisis deskriminan
Metode ini pada prinsipnya mencoba mengelompokkan setiap obyek ke dalam dua atau lebih kelompok berdasarkan kriteria pada sejumlah variabel bebas. Pengelompokkan ini sifat mutually exclusive, dalam artian jika obyek A sudah masuk kelompok 1 maka dia tidak akan munkin menjadi anggota kelompok 2. Oleh karena ada sejumlah variabel independen, maka akan terdapat satu variabel dependen (tergantung). Ciri analisis diskriminan adalah jenis data dari variabel dependen bertipe nominal (kategori). seperti 0 dan 1 atau kombinasi lainnya.
· Analisis logit
Logit analisis digunakan jika kriteria ukuran tunggal adalah diskrit (kateorikal) dan variabel prediktor juga berbentuk kategorikal secara alamiah. Logit analisis adalah metode untuk kasus khusus untuk model log linier jika variabel yang diamati dipengaruhi oleh kelompok variabel prediktor dalam kategori tertentu.
· Multivariate analysis of variance (manova)
Manova digunakan jika tersedia berbagai ukuran kriteria yang secara bersamaan mempengaruhi berbagai level varibel eksperimen. Fokus utma dari multivariat analisis adalah untuk menguji signifikansi perbedaan suatu profil dengan adanya perubahan pada variabel-variabel eksperimen terkontrolnya.
· Analisis korelasi kanonikal
Analisis korelasi kanonikal bertujuan untuk mencari hubungan linier antara sekelompok prediktor serta sekelompok varibel terukur dengan menggunakan dua kombinasi linear. Pertama untuk variabel-variebel prediktor dan yang kedua untuk variabel-variabel kelompok terukur, contohnya untuk kasus yang membutuhkan penyelesaian diskriminan beranda.
2. Analisis interdependensi
Ciri dari analisis ini adalah bahwa variabel saling berhubungan satu dengan lainnya sehingga tidak ada variabel dependen atau variabel independen.
· Analisis komponen prinsip
Teknik ini bekerja dengan mereduksi data dengan tujuan mendapatkan kombinasi yang linier dari variabel-variabel asli sebanyak mungkin. Hubungan linier yang sukses jika variabel-variabel pendukungnya berlainan menciptakan variasi terkecil.
· Analisis faktor
Analisis faktor lebih tepatnya dinamakan common factor analytic model, adalah metode reduksi data , namun berbeda dengan analisis komponen prinsip karena ada beberapa faktor terhitung yang merupakan gabungan dari lainnya.
· Metrik multidomensional scaling
Adalah salah satu teknik penyekalaan yang sering digunakan untuk memposisikan sekelompok obyek secara relatif di dalam sebuah peta preseptual (grafik dengan 2 sumbu X-Y atau lebih dengan dimensi sumbu yang saling berlawanan seperti tinggi-rendah, pahit-manis dan sebaginya). Metrik MDS mengasumsikan data yang similar atau tidak, memiliki sifat metrik atau sifat yang dapat diukur secara relatif.
· Non-metrik multidimensional scaling
Non-metrik MDS mengasumsikan bahwa data yang similar tidak memilik sifat metrik (dipetakan secara angka) namun memilik sifat terukur secara relatif pada dimensi-dimensi tertentu ata adalah salah satu teknik penyekalaan yang sering digunakan untuk memposisikan sekelompok obyek secara relatif di dalam sebuah peta preseptual (grafik dengan 2 sumbu X-Y atau lebih dengan dimensi sumbu yang saling berlawanan seperti tinggi-rendah, pahit-manis dan sebaginya).u secara rangking saja.
· Analisis cluster
Anlisis kluster merupakan metode pengurangan data, dengan tujuan untuk mengidentifikasi kelompok-kelompok variabel yang anggotanya memeiliki kemiripan. namun tidak ada kemiripan dengan kelompok yang lain.
· Model loglinier
Model ini memungkinkan peneliti untuk menyelidiki,hubungan antar kategori variabel dari tabel kontingensi. Model loglinear mengekspresikan kemungkinan dari tabel kontinjensi multidemensi, memberikan efek dan berinteraksi dengan variabel-variabel, yang ada di dalam tabel
Tidak ada komentar:
Posting Komentar