3. Korelasi antar peubah
Nilai sudut antara dua vektor peubah menggambarkan korelasi kedua peubah. Semakin sempit sudut yang dibuat antara dua peubah, maka semakin
tinggi korelasinya. Jika sudut yang dibuat tegak lurus maka keduanya tidak berkorelasi. Sedangkan jika sudutnya tumpul maka korelasinya semakin rendah
dan jika berlawanan arah maka korelasinya negatif. Dari Gambar 3 dan 4 terlihat ada beberapa perbedaan yang menonjol dari
korelasi antar peubah pada data disagregat dan agregat, antara lain peubah peubah Fisika FI dan Pengantar Kewirausahaan PK masing-masing sebesar 0.47
dan -0.02, Agama AG dan Fisika FI sebesar 0.45
dan 0.01, Agama AG dan Olah Raga dan Seni OS sebesar 0.45
dan 0.20, Kewarganegaraan KN dan Sosiologi Umum SO sebesar 0.47
dan 0.23, Pengantar Kewirausahaan PK dan Olah Raga dan Seni OS sebesr 0.44
dan 0.06 dan Olah Raga dan Seni OS dan Ekonomi Umum EK 0.29
dan 0.04. Dalam biplot terlihat ada beberapa perbedaan sudut yang terbentuk antar
peubah pada data disagregat dan agregat antara lain peubah PM Pengantar Matematika dengan OS Olah Raga dan Seni, PK Pengantar Kewirausahaan,
KN Kewarganegaraan dan AG Agama pada data disagregat membentuk sudut yang relatif besar dengan korelasi masing-masing sebesar 0.22
, 0.37 , 034
dan 0.40 pada data agregat membentuk sudut yang relatif kecil dengan
korelasi masing-masing sebesar 0.16, 0.38 , 0.53
, 0.41 , KA Kalkulus
dengan OS Olah Raga dan Seni, PK Pengantar Kewirausahaan pada data disagregat membentuk sudut relatif besar dengan korelasi masing-masing sebesar
0.48 dan 0.43
pada data agregat membentuk sudut relatif kecil dengan korelasi masing-masing sebesar 0.35
, dan 0.32 . Pada data disagregat peubah
Fisika FI dengan Agama AG, Pengantar Kewirausahaan PK, dan Sosiologi Umum SO membentuk sudut lancip artinya korelasinya cukup besar. Hal ini
dapat ditunjukkan dengan nilai korelasi Pearson yaitu masing-masing sebesar 0.45
, 0.47 dan 0.52
. Pada data agregat peubah-peubah tersebut berkorelasi sangat rendah. Pada umumnya korelasi yang terlihat pada Gambar 2 dan 3 sama
dengan korelasi Pearson.
4. Keterkaitan objek dengan peubah
Berdasarkan analisis biplot, keterkaitan objek dengan peubah ditunjukkan oleh letak objek tersebut terhadap vektor peubah. Apabila objek terletak searah
dengan arah suatu peubah, maka objek tersebut mempunyai nilai di atas rata-rata. Sebaliknya, jika objek terletak berlawanan dengan arah suatu peubah maka objek
tersebut nilainya di bawah rata-rata. Informasi ini digunakan untuk melihat keunggulan dari setiap objek.
Keterkaitan objek provinsi dengan peubah dibagi ke dalam delapan kelompok, yaitu:
Kelompok 1.
Provinsi yang mempunyai IPK di atas rata-rata. Untuk data disagregat dan agregat provinsi-provinsi berikut memiliki kesamaan posisi
terhadap IPK yaitu: Bengkulu 13, Lampung BUD 15, 54 Jawa Tengah BUD
25, Kalimantan Barat 34, Kalimantan Tengah 35, Kalimantan Selatan 37, Kalimantan Timur 39, dan Papua BUD 54. Kedelapan provinsi ini mempunyai
IPK di atas rata-rata dan termasuk provinsi yang mendapat peringkat 10 besar pada IPK. Pada biplot data agregat posisi objek ke-37 Kalimantan Selatan 1
merupakan provinsi dengan peringkat IPK tertinggi.
Kelompok 2. Provinsi yang memiliki keunggulan pada mata kuliah Fisika,
Kimia, Pengantar Matematika, Kalkulus, Pengantar Kewirausahaan, Agama dan Sosiologi. Untuk data disagregat dan agregat provinsi-provinsi Sumatera Selatan
BUD 12, DKI Jakarta BUD 19, Jawa Tengah 24, DI Yogyakarta BUD 27, Jawa Timur 28, Kalimantan Selatan BUD 38, Kalimantan Timur BUD 40,
dan Gorontalo 48, memiliki posisi yang sama terhadap peubah Fisika, Kimia, Pengantar Matematika, Kalkulus, Pengantar Kewirausahaan, Agama dan
Sosiologi Umum. Berdasarkan posisi objek pada biplot, dapat disimpulkan bahwa objek-objek tersebut atau provinsi tersebut mempunyai prestasi yang unggul pada
mata kuliah Fisika, Kimia, Pengantar Matematika, dan Kalkulus serta sebaliknya provinsi-provins i tersebut mempunyai prestasi di bawah rata-rata pada mata
kuliah Pengantar Kewirausahaan, Agama dan Sosiologi Umum.
Kelompok 3. Provinsi yang memiliki prestasi rata-rata untuk semua mata kuliah.
Pada data disagregat maupun agregat provinsi Riau 7, Jambi 9, Jambi BUD
Kategori