setiap variabel kekritisan lahan. Kriteria dibuat dari rating terendah hingga tertinggi, sehingga diperoleh selang kriteria berdasarkan kelompok-kelompok
yang homogen. Ukuran penyamaan antar obyek didekati dengan ukuran jarak Squared Euclidean Morrison, 1990.
Secara matematis jarak Squared Euclidean dapat dirumuskan sebagai berikut:
dimana : d
ij
= jarak euclidean v
ik
, v
jk
= Skor obyek ke-i dan ke-j pada variabel k k=1, 2, ..., n
3.4.2. Analisis Diskriminan Berganda Multiple Discriminant Analysis
Analisis diskriminan berganda adalah teknik statistik peubah ganda yang terkait dengan pemisahan separating atau
alokasiklasifikasi classification sekelompok obyek atau observasi ke dalam kelompok group yang telah terlebih
dahulu didefinisikan. Dalam tujuan pengenalan obyek observasi, metode ini mencoba menemukan
suatu „discriminant’ yang nilainya secara numeris sedemikian sehingga mampu memisahkan obyek yang karakteristiknya telah
diketahui. Analisis ini dapat menentukan mengidentifikasi variabel-variabel yang dapat digunakan untuk membedakan antara kelompok yang satu dengan
yang lainnya. Tujuan umum dilakukannya analisis diskiriminan berganda pada studi ini
adalah untuk membangun kriteria untuk mengelompokkan kelas kekritisan lahan di lokasi penelitian. Adapun sub-sub tujuan analisisnya adalah sebagai berikut:
1 Membuat suatu fungsi diskriminan atau kombinasi linear, dari variabel bebas
yang bisa mendiskriminasimembedakan kategori atau kelompok dari variabel tak bebas Supranto, 2004. Artinya mampu membedakan suatu obyek kasus
masuk ke dalam kelompok atau kategori kekritisan yang mana. Fungsi umum diskriminan dari kombinasi linier variabel-variabel predictor tersebut adalah
sebagai berikut.
Z
jk
= a+W
1
X
1k
+W
2
X
2k
+ . . + W
n
X
nk
Dimana : Z
jk
: Nilai diskriminan Z dari fungsi diskriminan j untuk obyek k a
: Intersep W
i
: Koefisien diskriminan untuk variabel independen ke-i X
ik
: Nilai variabel ke-i untuk obyek ke-k
2 Mengklasifikasikan tingkat kekritisan lahan di lokasi penelitian ke dalam
kelompok yang saling bebas mutually exclusivedisjoint dan menyeluruh exhaustive berdasarkan sejumlah variabel penentu kekritisan lahan.
3 Menentukan predictor variabel penentu kekritisan yang mana yang
memberikan sumbangan besar terhadap terjadinya perbedaan kelompok tingkat kekritisan lahan.
4 Menguji apakah ada perbedaan yang signifikan antara kategori kekritisan
lahan respons, dikaitkan dengan variabel penentu kekritisan predictor. 5
Mengevaluasi keakuratan hasil klasifikasi.
3.4.3. Analisis Regresi Linear Sederhana dan Analisis Korelasi
