BAB 2 LANDASAN TEORI
Dalam bab 2 ini akan dijelaskan teori-teori yang berhubungan dengan penelitian ini yang dapat dijadikan sebagai landasan teori atau teori pendukung dalam penelitian
ini.Landasan teori ini akan mempermudah pembahasan hasil penelitian pada bab 3. Adapun teori – teori tersebut adalah sebagai berikut.
2.1 Analisis Diskiminan
Menurut Johnson dan Wichern 2007, tujuan dari Analisis Diskriminan adalah untuk menggambarkan ciri-ciri suatu pengamatan dari bermacam-macam populasi atau
kelompok yang diketahui. Dengan kata lain Analisis Diskriminan digunakan untuk mengklasifikasikan individu ke dalam salah satu dari dua kelompok atau lebih.
Suatu fungsi diskriminan layak untuk dibentuk bila terdapat perbedaan nilai rataan di antara kelompok-kelompok yang ada. Oleh karena itu sebelum fungsi
diskriminan dibentuk perlu dilakukan pengujian terhadap perbedaan nilai rataan dari kelompok-kelompok tersebut.
Dalam pengujian nilai rataan antar kelompok, asumsi yang harus dipenuhi adalah:
5. Variabel independen seharusnya berdistribusi normal multivariat Multivariate Normality
, jika data tidak berdistribusi normal,akan menyebabkan masalah pada ketepatan fungsi model diskriminan.
6. Matriks varians kovarians grup dari semua variabel independen seharusnya sama.
Universitas Sumatera Utara
7. Tidak ada data yang sangat ekstrim outlier pada variabel independen, jika ada data ekstrim yang tetap diproses, hal ini bisa berakibat berkurangnya ketepatan
klasifikasi dari fungsi diskriminan. 8. Tidak ada korelasi yang kuat antar-variabel independen , jika dua variabel
independen mempunyai korelasi yang kuat,dikatakan terjadi multikolinieritas, untuk mengetahui adanya multikolinieritas dapat dilakukan dengan melihat
korelasi antar variabel independen r yaitu jika nilai r 0.6 menunjukkan adanya multikolinieritas.
2.2 Uji Kenormalan Peubah Ganda
Menurut Johnson dan Wichern 2007, untuk menguji kenormalan peubah ganda Multivariate Normality adalah dengan mencari nilai jarak kuadrat untuk setiap
pengamatan yaitu:
1 2
X X
S X
X d
i i
i
− −
=
−
dimana :
2 i
d adalah nilai jarak kuadrat untuk setiap pengamatan ke- i
i
X adalah pengamatan yang ke-i, dengan i = 1, 2, ..., n
−
X adalah rata-rata variabel bebas X
S
-1
adalah kebalikan inverse matriks varians-kovarians gabungan S .
Kemudian
2 i
d diurutkan dari yang paling kecil ke yang paling besar,
selanjutnya dibuat plot
2 i
d dimana: i = urutan = 1, 2, ..., n . Bila hasil plot dapat
didekati dengan garis lurus, maka dapat disimpulkan bahwa peubah ganda menyebar normal.
Pada artikel Analisis_Faktor Diskriminan, dikatakan bahwa seringkali kenormalan ganda sulit diperoleh terutama bila sampel yang diambil relatif kecil. Bila
hal ini terjadi, uji vektor nilai rataan uji kesamaan rata-rata kelompok tetap bisa
Universitas Sumatera Utara
dilakukan selama asumsi kesamaan matriks varians kovarians grup dari semua variabel independen dipenuhi.
2.3 Uji Kesamaan Matriks Varians Kovarians
Kategori