BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Karakteristik Data
Untuk mengetahui karakteristik data yaitu dengan memperoleh gambaran posisi dari masing-masing objek, dalam hal ini negara dan vektor peubah seperti
IMR, PEM, CWR, CP, TFR, AHH, CVAG, K
3,
B
2
, dan GRR akan dilakukan plot data dengan menggunakan analisis biplot. Dengan memilih
α = 0, diperoleh G=U, H = LA
. Akibatnya
r
XX = GHGH = HI H 1
n S
; karena itu panjang
vektor h
j
pada biplot menggambarkan keragaman x
j
. Selain itu, nilai kosinus
antara h
i
dan h
j
merepresentasikan korelasi antara peubah x
i
dan x
j
. Biplot distribusi data dari 40 negara dengan peubah IMR, PEM, CWR, CP, TFR, AHH,
CVAG, K
3,
B
2
, dan GRR seperti disajikan pada Gambar 2.
Keterangan :
AHH = Angka Harapan Hidup IMR
= Infant Mortality Rate PEM = Percentage Ever married Women
CWR = Child Woman Ratio
CP = Rasio anak dibawah 5 tahun TFR = Total Fertility Rate
K
3
= Kumulant ke-3 B
2
= Ukuran ketebalan distribusi umur CVAG = Koefesien variasi distribusi umur wanita
GRR = Gross Reproduction Rate Objek ke-1 sampai dengan objek ke-40 adalah nama-nama negara seperti terlihat pada Lampiran 2.
Gambar 2 Biplot sebaran data 40 negara dengan peubah IMR, PEM, CWR, CP, TFR, AHH, CVAG, K
3,
B
2
, dan GRR Ukuran kesesuaian data 73,74 pada Gambar 2 merupakan konsukuensi
pereduksian, dari dimensi 10 ke dimensi 2, sehingga terjadi distorsi informasi sebesar 26,26. Namun demikian besaran kesesuaian data ini dipandang masih
cukup representatif.
Kedekatan Antar Objek
Pemetaan negara sebagai objek berdasarkan peubah IMR, PEM, CWR, CP, TFR, AHH, CVAG, K
3,
B
2
, dan GRR akan menempatkan negara dalam beberapa kelompok. Dengan melihat kedekatan antar objek dan kedekatan objek dengan
peubah seperti yang ditunjukkan pada Gambar 2, maka objek-objek tersebut dapat dibagi menjadi 4 kelompok berikut.
Kelompok A , berdasarkan ciri bahwa letak objek mendekati vektor peubah
AHH dan B
2
yang terdiri dari tujuh negara yaitu : Australia 2, France 10, Ireland 15, Israel 16, Malaysia 23, Norwegia 27, dan Polandia 28.
Kelompok B , berdasarkan ciri bahwa letak objek mendekati vektor peubah
AHH yang terdiri dari enam belas negara yaitu : Canada 4, Cyprus 6, Czech Repubulik 7, Denmark 8, Finlandia 11, Greece 12, Italy 17, Japan 18,
Korea 20, Netherland 25, Portugal 29, Singapura 33, Slovenia 35, Spain 36, Swedia 37, dan USA 40.
Kelompok C , berdasarkan ciri bahwa letak objek mendekati vektor peubah
yang PEM terdiri dari dua belas negara yaitu : Armenia 1, Austria 3, Croatia 5, Estonia 9, Hungary 13, India 14, Latvia 21, Lithuania 22, Moldova
24, Rumania 30, Rusia 31, dan Slovakia 34
Kelompok D
, berdasarkan ciri bahwa letak objek mendekati vektor peubah IMR, CWR, CP, TFR, K
3
, dan CVAG yang terdiri dari lima negara yaitu : Kazakhastan 19, Nepal 26, Saint Lucia 32, Turki 38, dan Uruguay 39.
Keeratan Hubungan Antar Peubah
Sebelum melihat keeratan hubungan antar peubah akan dilihat terlebih dahulu keragaman masing-masing peubah. Pada Gambar 2 ditunjukkan bahwa
peubah AHH, CWR, dan PEM mempunyai keragaman yang lebih besar dibandingkan TFR, CP dan IMR karena mempunyai vektor yang lebih panjang.
Demikian pula dengan peubah CVAG, K
3,
B
2
, dan GRR mempunyai keragaman lebih kecil dibandingkan dengan AHH, CWR, dan PEM karena mempunyai
vektor yang lebih pendek. Selanjutnya untuk melihat keeratan hubungan antar peubah akan dianalisis
juga bentuk sudut antar peubah tersebut. Pada Gambar 2 terlihat bahwa hubungan
erat dan positif terjadi antara peubah yaitu: TFR dengan CWR, TFR dengan CP, TFR dengan IMR, GRR dengan CVAG, dan GRR dengan K
3
karena membentuk sudut lancip. Selain itu, terjadi korelasi positif antara peubah TFR dengan PEM,
tetapi tidak terlalu berarti jika dilihat nilainya pada Tabel 2. Sebaliknya antara peubah GRR dan AHH terjadi korelasi erat tetapi negatif karena terbentuk sudut
lancip apabila dilihat berlawanan arah. Untuk lebih jelasnya, keeratan hubungan berdasarkan tabel korelasi Pearson
dapat dilihat pada Tabel 2 dan Tabel 5 di halaman berikutnya. Untuk melihat keterkaitan objek dengan peubah dapat dilihat dari letak
objek dengan peubah yaitu sepihak, di tengah-tengah, atau berlawanan. Dari Gambar 2 terlihat beberapa negara seperti Estonia 9 dan Greece 12
mempunyai nilai di bawah rata-rata terhadap peubah TFR, tetapi mempunyai nilai di atas rata-rata untuk peubah AHH. Sebaliknya untuk negara-negara seperti Saint
Lucia 32 dan Nepal 26 mempunyai nilai di atas rata-rata terhadap peubah IMR, CWR, CP dan TFR tetapi mempunyai nilai di bawah rata-rata untuk peubah AHH.
Pengelompokan Gugus Data
Seperti telah dijelaskan sebelumnya, bahwa pada penelitian ini akan dibuat dua gugus data untuk melakukan fitting pengepasan model dan validasi model
dengan menggunakan metode Palmore dan Gunasekaran-Palmore serta modifikasinya. Untuk itu, dibentuk gugus data I digunakan fitting model dan
gugus data II digunakan validasi model. Langkah berikutnya adalah mengelompokkan dua gugus data berdasarkan proporsi letak negara yang
mewakili beberapa benua dari empat kelompok A, B, C dan D. Untuk gugus data I terdiri dari 20 negara yaitu : 3 negara dari kelompok A, 8 negara dari kelompok
B, 4 negara dari kelompok C dan 5 dari kelompok D. Gugus data II terdiri dari 20 negara yaitu : 2 negara dari kelompok A, 8 negara dari kelompok B, 3 negara dari
kelompok C dan 7 dari kelompok D. Hasilnya seperti terlihat pada Lampiran 3.
4.2 Model Palmore dan Modifikasinya
Kategori