Di mana : ̂
= rata-rata jarak dalam peta ̅ = jarak turunan devired distance atau kemiripan similarity
data yang dihasilkan komputer = data jarak yang diberikan responden
Tabel 3. Standar Kruskal untuk stress
Stress Goodness of Fit
20 Poor
10 Fair
5 Good
2.5 Exellent
Perfect Sumber: Kruskal dalam Simamora 2005
3.5.7. Skala Likert
Skala Likert bisa disebut dengan summated rating scale. Skala ini banyak digunakan karena memberi peluang kepada responden untuk
mengekspresikan perasaan mereka dalam bentuk persetujuan terhadap suatu pernyataan Simamora, 2005. Pertanyaan yang diberikan
berjenjang mulai dari tingkat terendah sampai tertinggi. Jumlah pilihan jawaban diharuskan lebih dari tiga dan berjumlah ganjil.
Skala Likert dapat dipakai dengan beberapa variasi bentuk pertanyaan. Karena pilihan jawabannya berjenjang, setiap pilihan
jawaban bisa diberi skor. Skor 1 bisa ditempatkan pada jenjang jawaban terendah, misal ‘sangat tidak setuju’, bisa pula pada jenjang jawaban
tertinggi, misalnya ‘sangat setuju’, asal dilakukan secara konsisten.
3.5.8 Analisis Biplot
Biplot adalah salah satu upaya menggambarkan data-data yang ada pada tabel ringkasan dalam grafik berdimensi dua. Informasi yang
diberikan oleh biplot mencakup objek dan peubah dalam satu gambar Mattjik, 2011. Analisis Biplot bersifat deskriptif dengan dimensi dua
yang dapat menyajikan secara visual segugus objek dan variabel dalam satu grafik. Analisis Biplot didasarkan pada Singular Value
Decomposition SVD. Biplot dapat dibangun dari suatu matriks data, dengan masing-masing kolom mewakili suatu variabel, dan masing-
masing baris mewakili objek penelitian.
X = [
] Matriks X adalah matriks yang memuat variabel-variabel yang akan
diteliti sebanyak p dan objek penelitia sebanyak n. Pendekatan langsung untuk mendapatkan nilai singularnya, dengan persamaan yang
digunakan adalah matriks X berukuran n p yang berisi n objek dan p
variabel yang dikoreksi terhadap rata-ratanya dan mempunyai rank r, dapat dituliskan menjadi
n
X
P
=
n
U
r r
L
r r
A`
p
dengan r ≤{n,p}
U dan A adalah matriks dengan kolom ortonormal U’U = A’A = I
r
dan L adalah matriks diagonal berukuran r × r dengan unsur-unsur diagonalnya adalah akar dari nilai eigen-nilai eigen
X’X, yaitu √ √
√ . unsur-unsur diagonal matriks A adalah vektor eigen
dari X’X. Kolom-kolom untuk matriks U diperoleh dari U
i
=
√
, i=1,2,...,r dengan U
i
adalah kolom matriks U, adalah kolom matriks
A dan adalah nilai eigen ke-i.
Unsur-unsur diagonal matriks L merupakan nilai singular dari matriks X. Kemudaian di definisikan L
α
dengan 0 ≤ α ≤ 1 adalah matriks diagonal berukuran r × r dengan unsur-unsur diagonalnya
√ √
√ , dan definisi ini berlaku pula untuk L
1- α
dengan unsur-unsur diagonalnya adalah √
√ √
.
IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
