24
Tabel 7. Nilai Acuan Label Gizi untu Kelompok Konsumen
Sumber: BPOM 2007
H. PRINCIPLE COMPONENT ANALYSIS
Principle component analysis PCA merupakan metode yang dapat digunakan untuk memvisualisasikan seluruh informasi yang terkandung dalam data dan deskripsi suatu produk
Meilgaard et al., 1999. PCA pertama kali diperkenalkan oleh Karl Pearson pada awal tahun 1990-an. Metode ini cenderung digunakan utuk pengelompokan data dan mengetahui
hubungan pengelompokan antara contoh dan variabel Setyaningsih et al., 2010. PCA digunakan untuk menghitung kombinasi linier dan variabel yang menggambakan keragaman
data asli sebanyak mungkin, dimana matriks multidimensi data asli dapat disederhanakan tanpa harus kehilangan informasi penting sehingga memudahkan intrepetasi matriks data
yang kompleks. Pada dasarnya, Principle component analysis PCA bertujuan untuk Mereduksi dimensi data dengan cara membangkitkan variabel baru komponen utama yang
merupakan kombinasi linear dari variabel asal sedemikan hingga varians komponen utama menjadi maksimum dan antar komponen utama bersifat saling bebas.
25
Pada analisis komponen utama, nilai rataan dari variabel pengamatan dihitung dan dikonversikan menjadi nilai baku nilai Z dengan rumus:
= Nilai variabel sampel
− Rataan variabel Standar deviasi sampel
Nilai baku selanjutnya diolah untuk menghasilkan plot analisis yang berupa loading plot, score plot serta biplot.
I. ANALISIS BIPLOT
Biplot merupakan teknik statistik deskriptif dimensi ganda yang dapat disajikan secara visual dengan menyajikan secara simultan segugus obyek pengamatan dan peubah dalam
suatu grafik pada suatu bidang datar sehingga ciri-ciri peubah dan obyek pengamatan serta posisi relatif antara obyek pengamatan dengan peubah dapat dianalisis.
Menurut Rawlings 1988, analisis biplot dapat menunjukan hubungan antar peubah, kemiripan relatif antar obyek pengamatan, serta posisi relatif antara obyek pengamatan
dengan peubah. Pada prinsipnya, biplot merupakan upaya grafis terhadap tabel ringkasan dalam tampilan dua dimensi. Informasi yang diberikan oleh biplot mencakup obyek dan
peubah dalam satu gambar, sehingga disebut biplot. Beberapa informasi penting yang didapat dari tampilan biplot adalah:
1. Kedekatan antara obyek
Informasi ini dapat dijadikan panduan obyek mana yang memiliki kemiripan karakteristik dengan obyek tertentu. Dua obyek dengan karakteristik sama akan
digambarkan sebagai dua titik yang posisinya berdekatan. 2.
Keragaman peubah Informasi ini digunakan untuk melihat apakah ada peubah tertentu yang nilainya
hampir sama untuk setiap obyek, atau sebaliknya bahwa nilai dari setiap obyek ada yang sangat besar dan ada juga yang sangat kecil. Dengan adanya informasi ini, bisa
diperkirakan pada peubah mana strategi tertentu harus ditingkatkan, serta sebaliknya. Dalam biplot, peubah dengan keragaman kecil digambarkan sebagai vektor yang pendek,
sedangkan peubah yang ragamnya besar digambarkan sebagai vektor yang panjang. 3.
Hubungan korelasi antar peubah Informasi ini dapat digunakan untuk menilai bagaimana peubah yang satu
mempengaruhi ataupun dipengaruhi peubah yang lain. Dua peubah yang memiliki korelasi positif tinggi akan digambarkan sebagai dua buah garis dengan arah yang sama
atau membentuk sudut sempit. Sementara itu, dua peubah yang memiliki korelasi negatif tinggi akan digambarkan dalam bentuk dua garis dengan arah yang berlawanan atau
membentuk sudut lebar tumpul. Sedangkan dua peubah yang tidak berkorelasi akan digambarkan dalam bentuk dua garis dengan sudut mendekati 90
o
4. Nilai peubah pada suatu obyek
Informasi ini digunakan untuk melihat keunggulan dari setiap obyek. Obyek yang terletak searah dengan arah dari suatu peubah dikatakan bahwa pada obyek tersebut
nilainya diatas rata-rata. Sebaliknya jika obyek lain terletak berlawanan dengan arah dari peubah tersebut maka obyek tersebut memiliki nilai di bawah rata-rata. Sedangkan obyek
yang hampir ada di tengah-tengah memiliki nilai dekat dengan rata-rata.
26
Analisis biplot dapat digunakan untuk menilai suatu produk jika dibandingkan dengan produk kompetitornya. Berdasarkan hasil analisis biplot, dapat diketahui kedekatan antara
suatu produk dengan kompetitornya. Selain itu juga dapat diketahui kekurangan dan kelebihan masing-masing produk sehingga dapat digunakan sebagai sarana pengembangan
dan perbaikan produk.
IV. METODOLOGI PENELITIAN
A. WAKTU DAN TEMPAT
