Analisis Biplot KONSEP DASAR

2.6 Analisis Biplot

Analisis biplot merupakan teknik statistik deskriptif dimensi ganda yang dapat disajikan secara visual dengan menyajikannya secara simultan segugus objek pengamatan dan peubah dalam suatu grafik pada suatu bidang datar sehingga ciri-ciri peubah dan objek pengamatan serta posisi relatif antara objek dan pengamatan dengan peubah dapat dianalisis. Jadi dengan biplot dapat ditunjukkan hubungan antar peubah, kemiripan relatif antar objek pengamatan, serta posisi relatif antara objek pengamatan dengan peubah Jollife, 1986 Rawlings, 1988. Dari tampilan biplot ada beberapa informasi yang dapat diperoleh yaitu: 1. Kedekatan antar objek, informasi ini bisa dijadikan panduan objek mana yang memiliki kemiripan karakteristik dengan objek tertentu. Dua objek 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 semuanya untuk setiap objek, atau sebaliknya bahwa nilai dari setiap objek 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 bisa digunakan untuk menilai bagaimana peubah yang satu memdipengaruhi peubah yang lain. Dengan menggunakan biplot, peubah akan digambarkan sebagai garis berarah. 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 siku-siku. 4. Nilai peubah pada suatu objek, informasi ini digunakan untuk melihat keunggulan dari setiap objek. Objek yang terletak searah dengan arah dari suatu peubah, dikatakan bahwa pada objek tersebut nilainya di atas rata-rata. Sebaliknya, jika objek lain terletak berlawanan dengan arah dari peubah tersebut, maka objek tersebut memiliki nilai di bawah rata-rata. Sedangkan objek yang hampir ada tengah-tengah, memiliki nilai dekat dengan rata-rata. Perlu dipahami sebelumnya bahwa biplot adalah upaya membuat gambar di ruang berdimensi banyak menjadi gambar di ruang dimensi dua. Pereduksian dimensi ini harus dibayar dengan menurunnya besarnya informasi yang terkandung dalam biplot. Biplot yang mampu memberikan informasi sebesar 70 dari seluruh informasi dianggap cukup.

BAB III ANALISIS FAKTORIAL DUA FAKTOR DENGAN METODE

ADDITIVE MAIN EFFECT MULTIPLICATIVE INTERACTION AMMI

3.1 Metode AMMI Additive Main Effect Multiplicative Interaction

Analisis AMMI adalah suatu teknik analisis data percobaan dua faktor perlakuan dengan pengaruh utama perlakuan bersifat aditif sedangkan pengaruh interaksi dimodelkan dengan model bilinier. Model AMMI merepresentasikan observasi ke dalam komponen sistematik yang terdiri dari pengaruh utama main effect dan pengaruh interaksi melalui suku-suku multiplikatif multiplicative interactions, disamping komponen acak sisaan atau galat. Pada dasarnya analisis AMMI menggabungkan analisis ragam aditif bagi pengaruh utama perlakuan dengan analisis komponen utama ganda dengan pemodelan bilinier bagi pengaruh interaksi yang memanfaatkan penguraian nilai singular SVD pada matriks interaksi.

3.1.1 Penguraian Bilinier Pengaruh Interaksi

Langkah-langkah pemodelan bilinier bagi pengaruh interaksi faktor A dengan faktor B ge  pada analisis ini adalah sebagai berikut:  Langkah pertama menyusun pengaruh interaksi dalam bentuk matriks dimana faktor A baris x faktor B kolom , sehingga matriks ini berorde a x b.            ab 1 1 11 .... ... ... ... ...      b a