0.12649 sedangkan untuk tiga dimensi RSQ = 0,31039. Dapat kita lihat bahwa nilai RSQ terbesar adalah nilai RSQ satu dimensi yaitu sebesar 0.8620 ini artinya
model terbaik adalah model satu dimensi.
5. Intepretasi Hasil dan Penamaan Dimensi
Setelah dimensionalitas yang sesuai ditentukan, konfigurasi stimuli pada bidang pemetaan harus diinterpretasikan. Interpretasi dapat dengan mudah
dilakukan dengan melihat posisi stimuli dalam bidang pendekatan subyektif atau melakukan pendekatan yang lebih obyektif baik itu dengan memetakan apa yang
disebut vektor sifat ke dalam bidang pemetaan atau dengan menjalankan analisis korelasi kanonik.
a. Pendekatan Subyektif
Pendekatan subyektif untuk menginterpretasikan bidang turunan hanya didasarkan pada posisi obyek stimulus dalam bidang. Langkah pertama adalah melihat sifat-
sifat stimulus yang berada pada posisi ekstrem dalam bidang pemetaan Untuk stimuli ini kita mencoba mengidentifikasi sifat atau atribut yang dapat
menjelaskan posisi relatif stimuli pada bidang pemetaan. Sifat-sifat atau atribut stimuli inilah yang menjadi petunjuk untuk menentukan nama dimensi.
b. Property fitting
Tipe pendekatan obyektif ini didasarkan pada penalaran berikut. Diandaikan ada suatu variabel yang mengukur suatu karakteristik stimuli yang diduga memiliki
hubungan sistematis dengan posisi stimuli pada bidang pemetaan. Kemudian PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
dicari suatu arah melalui bidang stimulus yang berhubungan dengan naiknya jumlah atribut terpilih. Garis semacam ini disebut vektor atribut. Jika atribut yang
dicari sangat dekat hubungannya dengan bidang pemetaan, nilai atribut yang sebenarnya akan sangat dekat dengan proyeksi stimulus. Jika atribut yang dicari
tidak terlalu dekat hubungannya dengan bidang pemetaan, korelasi antara nilai aktual atribut dengan proyeksi stimulus akan rendah. Prosedur untuk menemukan
arah vektor atribut menggunakan analisis regresi ganda. Prosesnya adalah seperti berikut,
1. Menentukan rata-rata untuk tiap obyek pada karakteristik atribut yang dicari. 2. Meregresi vektor rata-rata peringkat atribut untuk atribut pada koordinat
bidang pemetaan dan memperlakukan koordinat sebagai variabel independen. Andaikan a
i
melambangkan nilai spesifik stimulus i untuk atribut a, di mana i = 1,2,…,n dan X
1
, X
2
,…,X
n
merupakan koordinat i untuk masing-masing dari r dimensi maka persamaan regresi ganda yang biasa adalah
ir r
i
X b
X b
b a
a
......
1 1
1 1
3. Nilai b
1
, b
2
,…, b
r
disebut koefisien regresi dan b
o
disebut intersep. Nilai a
i
adalah penduga terbaik untuk proyeksi stimulus i pada vektor atribut dari koordinat stimulus X
it
, t=1,2,…,r dan nilai atribut a
i
. 4. Koefisien korelasi ganda menunjukkan korelasi antara proyeksi stimulus
dengan nilai atribut. Jika nilai koefisien rendah, maka dengan aman dapat disimpulkan bahwa subyek tidak menggunakan atribut dalam pertanyaan pada
waktu subyek mengadakan penilaian kemiripan. 5. Untuk membuat plot vektor atribut, pertama-tama dihitung koefisien regresi
