Jika maka suatu individu yang mencapai nilai
dimasukkan dan akan menjadi kelompok I jika dan akan menjadi
kelompok II jika . Suryanto, 1988:177
2.9 Sumbangan dari Variabel Peramal
Jika antara kelompok-kelompok yang terlibat, berdasarkan rata-rata skor diskriminan memang berbeda signifikan, maka timbul pertanyaan yaitu
bagaimana mengukur sumbangan dari variabel-variabel peramal terhadap perbedaan antar kelompok.
Berikut ini adalah beberapa pendekatan pada pengukuran sumbangan variabel, diantaranya:
1. Pendekatan Tradisional Ukuran besarnya sumbangan dari suatu variabel peramal terhadap
perbedaan antar kelompok secara tradisional adalah bobot diskriminan yang dibakukan standard discriminant function coefficient dari variabel peramal itu.
Jika adalah matrik jumlah kuadrat hasil silang JKHS
keseluruhan dan , maka
disebut bobot diskriminan yang terbakukan untuk variabel peramal
. Dalam hal ini fungsi diskriminannya adalah . Cara ini kelemahannya adalah menyesatkan
apabila antar variabel peramal itu ada korelasi secara signifikan. 2. Pendekatan Beban Diskriminan
Pendekatan beban diskriminan menyatakan ukuran besarnya sumbangan dari suatu variabel peramal terhadap perbedaan vektor rata-rata nilai antar
kelompok. Misalkan adalah matrik varian-kovarian total dan
adalah fungsi diskriminan yang bersangkutan, sedang adalah matrik korelasi untuk
.
Jika dan
maka disebut vektor dari beban diskriminan, sedang
disebut beban diskriminan dari
. 3. Pendekatan dengan Nilai
–F parsial Ukuran lain untuk menyatakan besarnya sumbangan dari variabel-variabel
peramal terhadap perbedaan antar kelompok adalah nilai –F parsial untuk variabel
yang bersangkutan. Cara memperoleh nilai
–F parsial untuk adalah dengan melaksanakan
anaisis kovarians satu jalan, dimana diperlukan sebagai faktor perlakuan
sedang p-1 variabel peramal yang lain diperlakukan sebagai kovariat. Nilai –F
yang diperoleh untuk faktor perlakuan itulah nilai –F parsial.
4. Pendekatan Komparasi Model Pendekatan komparasi model adalah pendekatan pada pengukuran
signifikansi sumbangan dari satu variabel peramal atau sumbangan bersama dari beberapa variabel peramal terhadap perbedaan antar kelompok, khususnya untuk
situasi atau masalah yang hanya meliputi dua kelompok saja. 5. Analisis Diskriminan Selangkah Demi Selangkah Step Wise Method
Analisis diskriminan dengan cara selangkah demi selangkah dipilih jika variabel peramal yang diukur cukup banyak. Tujuannya adalah mengetahui
variabel mana yang memberi sumbangan yang signifikan terhadap perbedaan antar kelompok, sehingga variabel itu perlu dimasukkan ke dalam fungsi
diskriminan. Salah satu cara selangkah demi selangkah adalah dengan menggunakan
nilai F-parsial. Prosesnya berlangsung sebagai berikut. Mula-mula dihitung nilai
–F univariat bagi masing-masing variabel peramal. Variabel peramal dengan nilai
–F tertinggi di masukkan ke dalam fungsi diskriminan variabel lain belum dimasukkan. Kemudian dihitung nilai
–F untuk variabel-variabel yang belum dimasukkan, dengan memperhitungkan variabel
yang sudah dimasukkan ke dalam fungsi diskriminan sebagai bagian dari sistem. Proses selanjutnya sampai semua yang menghasilkan nilai
–F bersyarat yang lebih besar dari F, masuk dalam fungsi diskriminan.
2.10 Program PASW Statistics 18
