Analisis korespondensi multipel (multiple correspondence analysis (MCA) untuk skala pengukuran data yang berbeda ( kualitatif dan kuantitatif)
ABSTRAK TESIS
Judul Tesis
Analisis Korespondensi Multipel (Multiple Correpondence
Analysis (MCA)) untuk Skala Pengukuran Data yang Berbeda
(Kualitatif dan Kuantitatif)
: Multiple Correpondence Analysis (MCA) For Data Measuring
Scale Differentiation (Quantitative an ad Qualitative)
ubjek
Analisis Korespondensi Multipel (Multiple Correpondence
Analysis (MCA)), Analisis Korespondensi Sederhana
(Correpondence Analysis (CA)), Generalized Singular Value
Decomposition (GSVD), Matriks Burt
Abstrak
Analisis korespondensi Multipel (Multiple Correpondence Analysis
(MeA)) adalah metode yang dirancang untuk mereduksi dimensi dan menyajikan
setiap kategori variabel secara bersarna-sama pada satu ruang vektor berdimensi
kecil secara optimal. MCA merupakan perluasan dari Analisis Korespondensi
Sederhana (Correpondence Analysis (CA)) yang digunakan untuk menganalisis
pola hubungan beberapa variabel kategori. Teknik analisis korespondensi multipel
diperoleh dengan menggunakan standar Analisis Korespondensi Sederhana
dimana terlebih dahulu mengubah data mentah ke dalam matriks indikator, yakni
matriks dengan elemen 0 dan 1 (Herve dan Oomonique, 2007: 1). Matriks Burt
merupakan matriks simetrik yang terbentuk dari perkalian matriks indikator
(Yangchun dan Kern U, 2003:4). Penentuan koordinat utama dalam analisis
korespondensi menggunakan Generalized Singular Value Decomposition (GSVO)
dari matriks residual. Di dalam penulisan tesis ini Analisis Korespondensi
Multipel akan diaplikasikan pada data SMK Pertanian, Kelautan dan Kimia
Industri dimana hasil dari analisis akan terlihat plot dan kemiripan (similarity)
beberapa kategori dari variabel yang dimiliki oleh SMK sebagai responden.
No copy data
No other version available