Tabel 5. Standar Kruskall untuk Stress Strees Percent
Goodness of Fit 20 Poor
10 Fair 5 Good
2,5 Excellent 0 Perfect
Sumber: Kruskal dalam Simamora 2005
3.4.4. Analisis Faktor
Analisis faktor digunakan untuk mengidentifikasi dimensi- dimensi mendasar dan mereduksi sejumlah variabel dengan
menghilangkan variabel-variabel yang tidak diperlukan. Ada dua metode dasar analisis faktor, yaitu pricipal component analysis dan
common factor analysis. Principal component analysis menggunakan total varians dalam analisisnya. Metode ini
menghasilkan faktor yang memiliki specific variance dan error variance yang paling kecil. PCA bertujuan untuk mengetahui
jumlah faktor minimal yang dapat diekstrak Simamora, 2005. Dalam penelitian ini analisis faktor digunakan untuk menghasilkan
overlay untuk pemetaan persepsi. 3.4.5. Analisis
Biplot
Analisis Biplot merupakan nalisis data statistika deskriptif ganda yang menyajikan pengaruh objek baris dan peubah kolom
dari sutu matriks data dalam suatu bidang datar. Biplot dapat menggambarkan posisi relatif antar objek dan peubah serta hubungan
objek amatan dengan peubah Gabriel, 1971. Biplot merupakan teknik statistika deskriptif dimensi ganda yang mendasarkan pada
penguraian nilai singular PNS atau Singular Value Decomposition SVD. Analisis Biplot dalam penelitian ini disajikan secara visual
dalam suatu posisi relatif atribut, produk, hubungan antara keduanya serta kemasan antara objek pengamatan dalam suatu sumbu dua
dimensi. Misalkan suatu matriks data X berukuran nxp yang berisi n
pengamatan dan p peubah yang dikoreksi terhadap nilai rata-ratanya dan berpangkat r, dapat dituliskan menjadi:
X = U L A’
Keterangan :
o
Matriks U dan A masing-masing berukuran nxr dan pxr sehingga U’U = A’A = I
r
o
L adalah matriks diagonal berukuran rxr dengan unsur-unsur diagonalnya adalah akar kuadrat dari akar ciri X’X atau XX’
sehingga:
Kolom matris A adalah vektor ciri yang berpadanan dengan
akar ciri λ dari matrik X’X atau XX’. Lajur-lajur matrik U dapat
dihitung melalui:
Dengan λ
i
adalah akar ciri ke-i dari matrik X’X dan a
i
adalah lajur ke-i matrik A.
Secara matematis SVD dapat ditulis: nXr = nUr rLr rAp
A = [a1, a2, …,ar] Analisis biplot didasarkan pada penguraian nilai singular PNS
yang diperoleh dari analisis komponen utama AKU atau principles component analysis PCA.
1 2
....
r
λ λ
λ ≥
≥ ≥
i
1 U
i i
a λ
= ×
⎪⎭ ⎪
⎬ ⎫
⎪⎩ ⎪
⎨ ⎧
× ×
× =
r r
a a
a λ
λ λ
1 ,...,
1 ,
1 U
2 2
1 1
⎥ ⎥
⎥ ⎥
⎥
⎦ ⎤
⎢ ⎢
⎢ ⎢
⎢
⎣ ⎡
=
r 2
1
L λ
λ λ
L M
O M
M L
L
IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
