Analisis Faktor pada Data Cylinder Bands

1

Analisis Faktor pada Data Cylinder Bands yang
Mempengaruhi Kualitas Percetakan di Negara
Amerika Utara dan Kanada dengan Metode
Principle Component
Anisa Nur Fadilah1, Ratna Juwita2, Santi Puteri Rahayu3
Jurusan Statistika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam,
Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111
E-mail: sprahayu@gmail.com

Abstrak— Saat ini negara Amerika Utara dan Kanada banyak memakai percetakan rotogravure dalam industri karena bisa mencetak kemasan sesuai yang diinginkan konsumen. Baik buruknya percetakan ini ditentukan oleh faktor

cetakan terpotong, kekentalan tinta cetak, suhu tinta,
kelembaban, tinta yang digunakan, kekasaran silinder, tekanan pisau cetak, pernis yang digunakan, kecepatan mesin cetak, tinta yang digunakan, pelarut
yang digunakan, lilin, pengeras, dan rasio ruang anoda. Diduga antar variabel tersebut memiliki dependensi atau keterkaitan satu sama lain yang cenderung saling mengelompok atau dominan. Sehingga untuk mengetahui faktor-faktor yang dominan dari variabel asal tersebut dapat
dilakukan analisis faktor. Pada praktikum ini akan dibahas
mengenai pengujian normal multivariat dan Bartlett, pemeriksaan KMO dan Anti-image correlation, serta analisis faktor menggunakan principle component pada data variabel
yang mempengaruhi kualitas percetakan atau cylinder
bands di Amerika Utara dan Kanada. Data tersebut

merupakan data sekunder yang diambil dari website UCI
Machine Lear-ning dengan judul “Cylinder Bands”. Hasil uji
normal mul-tivariat diperoleh bahwa data variabel yang
mempengaruhi Cylinder Bands telah berdistribusi normal
multivariat. Mela-lui pemeriksaan Anti-image correlations
dari 14 variabel ha-nya 9 variabel yang dapat dilakukan
analisis faktor. Analisis faktor menghasilkan bahwa 9
variabel yang berpengaruh dapat dibagi dalam 4 faktor.
Berdasarkan pengelompokan ini diketahui bahwa faktor 1
merupakan faktor mengenai bahan atau material yang
digunakan dalam percetakan, untuk faktor 2 merupakan
kualitas dari tinta, faktor 3 me-rupakan kualitas silinder
dan faktor 4 merupakan perla-kuan yang digunakan dalam
percetakan.
Kata Kunci— Analisis Faktor, Anti-image correlation, Bartleet,
Cylinder bands, KMO, Normal Multivariat

I.

PENDAHULUAN

Tingkat produktivitas yang tinggi menjadi faktor
yang diutamakan dalam menentukan kualitas suatu percetakan yaitu dengan meminimalisir keterlambatan proses. Untuk meningkatkan produktivitas dengan alat-alat
percetakan yang digunakan lebih efisien dalam waktu,
tenaga, dan biaya. Salah satunya adalah percetakan rotogravure atau cetak dalam. Rotogravure merupakan
salah satu teknologi percetakan untuk mencetak media
yang terbuat dari plastik, kertas, aluminium, serta PVC.
Teknik ini biasanya digunakan untuk packaging agar kemasan produk yang diinginkan konsumen terlihat menarik. Negara Amerika Utara dan Kanada adalah salah satu
negara yang menggunakan teknologi ini [1].

Komponen penyusun percetakan rotogravure dan
faktor-faktor dari luar dan dalam menentukan baik buruknya hasil kualitas cetak. Misalnya, cetakan terpotong,
kekentalan tinta cetak, suhu tinta, kelembaban, tinta yang
digunakan, kekasaran silinder, tekanan pisau cetak, pernis yang digunakan, kecepatan mesin cetak, tinta yang
digunakan, pelarut yang digunakan, lilin, pengeras, dan
rasio ruang anoda. Faktor-faktor tersebut dijadikan variabel untuk dianalisis lebih lanjut [1].
Pada analisis multivariat diduga bahwa antar variabel tersebut memiliki dependensi atau keterkaitan satu
sama lain yang cenderung saling mengelompok atau dominan. Sehingga untuk mengetahui faktor-faktor yang
dominan dari variabel asal dapat dilakukan analisis faktor. Data yang dianalisis tersebut harus memiliki beberapa asumsi tertentu agar dapat diolah dengan hasil yang
sesuai dan valid, seperti asumsi independen dan normalitas multivariat. Pada praktikum ini akan dibahas mengenai uji normal multivariat menggunakan nilai koefisien korelasi. Uji Bartlett dan pemeriksaan KMO untuk

mengetahui adanya hubungan antar variabel yang mempengaruhi serta dilakukan analisis faktor dengan metode
Principle Component untuk mengetahui faktor yang dominan pada data 14 variabel yang mempengaruhi kualitas percetakan di negara Amerika Utara dan Kanada.
II.

TINJAUAN PUSTAKA

A.

Pengujian Asumsi Normal Multivariat
Pengujian asumsi normal multivariat dilakukan
untuk mengetahui apakah data sudah berdistribusi
normal multivariat atau tidak. Hipotesis pengujian
normal multivariat yaitu
H0 : Data berdistribusi normal multivariat
H1 : Data tidak berdistribusi normal multivariat
Statistik Uji :

q

√∑

n

√∑
n

2
j

2
j

( d −d́ )

j=1

(¿¿ j−q́)

j=1

n

(2)

∑ (d −d´ )( q j−q́)
2
j

r q= j=1

2
j

¿

keterangan :

dj

2

= Jarak antara vektor obsrvasi dan vektor mean

2

d´2j
qj
q́

D.

= Vektor mean (Pusat kontur)
= Quantile observasi ke-j
= Rata-rata quantile observasi 1 sampai ke-j

dimana,
1

d ( j )  ( xi  x ) S ( x i  x )
2

'

T

(3)

 j 1 
2
qc , p 
 n 



(4)
keterangan :
S-1= invers matrik kovarian Spxp
xi = objek pengamatan
p = banyak variabel
Daerah Kritis: Tolak H0 jika rQ < r(α ,n) .Jika hasil dari
statistik uji memiliki hasil yang kurang dari tabel normal

probabilitas koefisien korelasi (r(α,n)), maka dapat
disimpulkan bahwa data tidak berdistribusi normal, begitu
pula sebaliknya [2].
B.

Analisis Faktor dengan Metode Principle
Component
Analisis komponen utama merupakan suatu metode
statistika untuk mentransformasi variabel asli yang masih
saling berkorelasi satu dengan yang lain menjadi satu set
peubah baru yang tidak berkorelasi lagi. Variabel baru itu
disebut sebagai komponen utama [3]. Jika diberikan
matriks kovarians ∑ dengan vektor random X’ = [X 1,
X2, ... , Xp] dan matriks kovarians ∑ memiliki eigenvalue
λ1 ≥ λ2 ≥ ... ≥ λp ≥ 0 maka principal component ke-i yang
dibentuk adalah sebagai berikut.
'
Yi = e i X = ei1X1 + ei2X2 + ... + eipXp (10)
dengan
'

Var (Yi) = e i ∑ e i = λi ; i = 1,2,...,p
(11)
'
Cov(Yi,Yk) = e i ∑ e k = 0 ; i,k = 1,2,...,p
(12)
Sehingga proporsi variabilitas total yang dijelaskan oleh
principal component ke-k adalah

λk
λ1 + λ2 +…+ λ p

Pengujian Bartlett

Uji ini digunakan untuk menguji apakah terdapat
hubungan antar variabel. Uji Bartlett digunakan jika data
yang digunakan adalah data yang berdistribusi normal.
Hipotesis pengujian Bartlett adalah sebagai berikut [3].
H0 : ρ = I (Antar variabel tidak ada korelasi)
H1 : ρ ≠ I (Antar variabel terdapat korelasi)
Statistik ujinya yaitu.

dimana

r
1−´¿
¿
2
¿
¿
¿
(n−1)
T=
¿

(5)

(13)
Principal component ke-i dari variabel terstandarisasi Z’=
[Z1, Z2, ... , Zp] dengan cov (Z) = ρ adalah sebagai berikut.
1,2,...,p

(V 1/ 2)

-1

(X-µ) ; i =

(14)

dengan

Yi
Zi
var (¿)=ρ
p

(15)

var (¿)=∑ ¿
i=1

p

1
r´k =
∑r
p−1 i=1 ik
2
ŕ=
r ik
∑∑
p( p−1)
i χ 2( p+1)( p−1)/2,α .

C.

Pemeriksaan Kaiser Meyer Olkin (KMO)
Nilai KMO yang kecil menunjukkan bahwa analisis
faktor bukan sebuah pilihan yang tepat. Nilai KMO
dianggap mencukupi jika lebih dari 0,5. Rumus KMO
yang diberikan Marija J. Norussis (1986) adalah sebagai
berikut [4].

∑ ∑ r ij2
j ≠1
KMO=
∑ ∑ r ij2+∑ ∑ aij2
j ≠1

j ≠1

Keterangan : r = koefisien korelasi
a = koefisien korelasi parsial

ρY , Z =e ik √ λi
i

adalah rata-rata keseluruhan elemen diagonal.

Tolak H0 jika

; k = 1,2, ... , p

(16)

i

Sehingga proporsi variabilitas total yang dijelaskan oleh

λk
p

; k = 1,2, ... , p

(17)

dimana λ k adalah eigenvalue dari matriks korelasi (
ρ ).
Adapun struktur kovarians pada model ortogonal dengan
menggunakan metode Komponen Utama adalah.
∑ = LL’ + ψ i
(18)
Sedangkan struktur matriks korelasi pada model
ortogonalnya adalah seperti berikut.
ρ = LL’ + ψ i
(19)
m

ψ i=¿

(9)

σ ii

-

∑ l2ij
j=1

(20)
E. Percetakan Rotogravure

; i=1,2,...,p

3
Percetakan rotogravure adalah cetak dalam yang
menggunakan silinder putar tembaga berlapis krom yang
sudah diukir. Media yang ingin dicetak ditekan dengan
roller yang berdekatan dengan silinder. Dibawah silinder
terdapat bak tinta sehingga media seperti kertas, plastik,
dan lain-lain tercetak. Jenis printer, silinder, tinta, pisau
cetak bahkan suhu di dalam mesin komponen serta suhu
di luar mesin mempengaruhi kualitas yang dihasilkan [1].
III. METODOLOGI PENELITIAN
A.

Sumber data

Data yang digunakan pada analisis ini adalah data
sekunder yang diambil dari website UCI Machine Learning yang berjudul ‘Cylinder Bands’ [5]. Data tersebut
dikumpulkan oleh Bob Evans dari Kota Tennesee, Amerika Utara. Data ‘Cylinder Bands’ berisi 39 variabel sebagai acuan, namun pada penelitian ini data yang digunakan
adalah 14 variabel. Setelah dilakukan pemeriksaan dan
pengujian analisis faktor yang cocok dianalisis sebanyak
10 variabel. Data diambil hari Rabu, 22 Maret 2017 pada
pukul 14.30 WIB.
B.

Variabel Penelitian

IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
A.

Uji Normal Multivariat pada Data Cylinder Bands
Uji normal multiivariat pada data variabel-variabel
yang mempengaruhi cylinder bands adalah sebagai
berikut.
Tabel 2. Uji Normalitas Data Cylinder Bands
Korelasi
0,638

Tabel 2 menunjukkan bahwa pada data cylinder
bands diperoleh r Q (0,638) > r 200(0,05) (0,1161)
maka ga-gal tolak H0 yang berarti bahwa data mengenai
variabel-variabel
yang
mempengaruhi
kualiatas
percetakan atau cylinder bands di negara Amerika Utara
dan Kanada ter-sebut berdistribusi normal multivariat.
B.

Pemeriksaan Indepensi pada Data Cylinder Bands
Langkah awal sebelum dilakukan analisis faktor adalah melakukan pemeriksaan kelayakan data dan uji independensi untuk menentukan hubungan antar variabel
pada kasus multivariat, pengujiannya menggunakan pemeriksaan Kaiser Meyer Olkin (KMO) dan uji Bartleet.
Berikut adalah hasil output pemeriksaan KMO dan Bartleet pada data 14 variabel yang mempengaruhi cylinder
bands.
Tabel 3. KMO and Bartlett’s Test
Nilai
Pvalue
KMO
0,579
Bartleet
0,000

Variabel penelitian yang digunakan pada analisis ini
adalah sebagai berikut.
Variabel
X1
X2
X3
X4
X5
X6
X7
X8
X9
X10
X11
X12
X13
X14

Tabel 1. Variabel Penelitian
Definisi
Cetakan terpotong (Proof
cut)
Kekentalan tinta (Viscosity)
Caliper
Suhu tinta (Ink
temperature)
Kelembaban (Humifity)
Kekasaran silinder
(Roughness)
Tekanan pisau cetak (Blade
pressure)
Pernis yang digunakan
(Varnish pct)
Kecepatan tekan (Press
Speed)
Tinta yang digunakan (Ink
pct)
Pelarut yang digunakan
(Solven pct)
Lilin (Wax)
Pengeras (Hardener)
Rasio ruang anoda (Anode
space ratio)

Skala
Rasio
Rasio
Rasio
Rasio
Rasio
Rasio
Rasio
Rasio
Rasio
Rasio
Rasio
Rasio
Rasio
Rasio

Langkah-langkah yang dilakukan dalam analisis ini
adalah sebagai berikut.
1. Mengumpulkan data dari website UCI Machine
Learning dengan judul Cylinder Bands.
2. Melakukan uji normalitas menggunakan nilai
koefisien korelasi.
3. Melakukan uji Bartlett.
4. Melakukan pemeriksaan KMO.
5. Melakukan pemeriksaan nilai Measures of
Sampling Adequacy (MSA).
6. Melakukan analisis faktor menggunakan metode
principle component.
7. Membuat kesimpulan dan saran.

Berdasarkan Tabel 3, menunjukkan bahwa hasil pemeriksaan KMO diperoleh nilai KMO (0,579) > 0,5 yang
berarti data variabel cylinder bands sudah cukup dan layak untuk difaktorkan. Pada uji bartlett diperoleh p-value
(0,000) < α (0,05) maka tolak H 0, hal ini berarti bahwa adanya hubungan antar variabel yang mempengaruhi kualiatas percetakan atau cylinder bands di negara Amerika
Utara dan Kanada. Sehingga dari pengujian tersebut dapat
disimpulkan bahwa data mengenai cylinder bands layak
untuk digunakan pada analisis multivariat dengan metode
analisis faktor.
C.

Pemeriksaan Anti-image Correlation pada Data
Cylinder Bands
Langkah selanjutnya sebelum dilakukan analisis faktor adalah melakukan pemeriksaan hubungan antar
variabel. Berdasarkan data variabel yang mempengaruhi
cylinder bands, setiap variabel memiliki satuan yang berbeda maka digunakan Anti-image Correlation. Berikut
adalah hasil output uji Anti-image Correlation pada data
cylinder bands.
Tabel 4. Nilai MSA pada Anti-image Correlation Test

Variabel
X1
X2
X3
X4
X5
X6
X7
X8
X9
X10
X11
X12
X13
X14

Elemen Matriks Diagonal
0,79
0,48
0,448
0,345
0,51
0,582
0,511
0,601
0,614
0,617
0,755
0,546
0,488
0,432

4
Pada Tabel 4 di atas diketahui bahwa terdapat 5 variabel yang memiliki nilai MSA < 0,5 yaitu variabel viscocity (0,48), caliper (0,448), ink temperature (0,345),
hardener (0,488), dan anode space ratio (0,432). Karena
nilai Anti Image Corelations < 0,5, maka variabel-variabel tersebut tidak bisa diprediksi dan tidak bisa dianalisis
lebih lanjut sehingga perlu dikeluarkan. Variabel yang dikeluarkan dilakukan secara bertahap yaitu dengan mengeluarkan variabel dengan nilai Anti Image Corelations paling kecil kemudian dilihat lagi nilai MSA sampai semua
bernilai > 0,5. Berikut merupakan hasil Anti Image Corelations setelah semua nilai elemen matriks diagonal bernilai > 0,5.
Tabel 5. Nilai MSA pada Anti-image Correlation Test

Variabel
X1
X2
X3
X5
X6
X8
X9
X10
X11
X12

Elemen Matriks Diagonal
0,807
0,531
0,536
0,543
0,704
0,61
0,682
0,628
0,773
0,734

0,84
7
0,72
0
0,65
6
0,62
0
0,22
1

6
7
8
9
10

Pada umumnya batas jumlah faktor yang diambil
ditandai dengan slope yang sangat tajam antara faktor
yang satu dengan faktor berikutnya.Berdasarkan gambar
1 di atas, terlihat bahwa garis menurun secara curam
adalah pada 3 titik, dalam gambar ketiga titik tersebut
juga memiliki nilai eigenvalue yang lebih dari satu.
Reduksi untuk mendapatkan faktor yang terbentuk
pada praktikum kali ini adalah berdasarkan nilai
kumulatif (%) dari komponen yaitu 60%.
Tabel 6. Total Variance Explain Data Cylinder Bands

Component
1
2
3
4
5

Total
2,45
0
1,45
8
1,14
2
0,98
8
0,89
8

Initial Eigenvalues
% of Variance Cumulative %
24,502

24,502

14,584

39,086

11,419

50,505

9,879

60,384

8,979

69,364

7,195

85,030

6,564

91,594

6,200

97,794

2,206

100,000

Tabel 7. Communalities

X1
X2
X3
X5
X6
X8
X9
X10
X11
X12

D.

Gambar 1. Screeplot Variabel pada Data Cylinder Bands

77,834

Tabel 6 di atas, diketahui bahwa nilai kumulatif 60%
dicapai saat melibatkan 4 faktor. Empat faktor tersebut
merupakan faktor yang terbentuk dari variabel yang
mempengaruhi kualiatas percetakan di negara Amerika
Utara dan Kanada. Diperoleh prosentase komulatif yaitu
60,384% yang berarti bahwa keempat faktor tersebut
dapat menjelaskan keragaman variabel awal sebesar
60,384%.
Analisis mengenai seberapa besar keempat faktor
yang terbentuk tersebut dapat menjelaskan keragaman
masing-masing variabel awal adalah sebagai berikut.

Tabel 5 di atas merupakan hasil pengeluaran variabel dan analisis Anti-image Correlation setelah dilakukan
pengeluaran variabel sebanyak 4 kali. Semua nilai MSA
sudah lebih dari 0,5 artinya semua variabel tersebut telah
berkorelasi dengan baik.
Analisis Faktor
Berikut ini akan ditampilkan scree plot untuk menentukan jumlah faktor yang diambil.

8,471

Initia
l
1,000
1,000
1,000
1,000
1,000
1,000
1,000
1,000
1,000
1,000

Extraction
0,475
0,585
0,688
0,593
0,678
0,834
0,601
0,758
0,395
0,431

Berdasarkan Tabel 7 di atas, menunjukkan bahwa
keempat faktor yang terbentuk tersebut dapat menjelaskan
keragaman variansi masing-masing variabel yaitu proof
cut sebesar 47,5%; viscosity sebesar 58,5%; caliper
sebesar 68,8%; humifity sebesar 59,3%; roughness
sebesar 67,8%; varnish pct sebesar 83,4%; press speed
sebesar 60,1%; ink pct sebesar 75,8%; solvent pct sebesar
39,5%; dan wax sebesar 43,1%.
Matriks komponen dari analisis principle
component data variabel yang mempengaruhi kualitas
percetakan atau cylinder bands di negara Amerika Utara
dan Kanada yaitu sebagai berikut.
Tabel 8. Component Matrix

X1

1
-0,484

X2
X3
X5
X6
X8

0,053
0,036
-0,004
0,032
-0,903

X9
X10

0,104
0,858

X11
X12

0,625
-0,154

Component
2
3
0,044
0,175
0,731 -0,054
0,319
0,048
0,762
0,000
0,083
0,808
-0,135
0,017
0,309
0,439
0,134
0,036
0,022
0,017
0,221 -0,571

4
0,456
0,213
0,763
-0,107
0,132
0,022
-0,549
0,035
-0,064
0,178

Tabel 8 di atas menunjukkan matriks komponen dari
variabel-variabel yang mempengaruhi kualitas percetakan
di negara Amerika Utara dan Kanada dimana dilakukan
pengelompokan faktor berdasarkan maksimum dari nilai
absolut masing-masing koefisien variabel pada faktor

5
faktor 2, faktor 3, dan faktor 4. Namun pada variabel X1
(proof cut) memiliki nilai maksimum yang sama untuk
faktor 1 dan 4 sehingga variabel tersebut dihilangkan.
Hasil yang didapatkan adalah sebagai berikut.

3.

Tabel 9. Component Matrix

X2
X3
X5
X6
X8
X9
X1
0
X11
X1
2

1
0,035
-0,009
0,015
0,021
-0,902
0,146
0,860
0,677
-0,134

Component
2
3
0,702
-0,021
0,273
0,083
0,775
-0,036
0,126
0,760
-0,016
-0,153
0,360
0,381
-0,034
0,158
0,078
0,243

-0,081
-0,652

4
0,287
0,801
-0,095
0,049
-0,018
-0,598
0,067

4.

Melalui analisis faktor didapatkan 4 faktor yang
terbentuk dari variabel yang mempengaruhi
kualiatas percetakan di negara Amerika Serikat dan
Kanada. Keempat faktor tersebut dapat menjelaskan
keragaman variabel awal sebesar 60,384%.
Variabel-variabel yang dominan pada faktor 1
adalah tinta yang digunakan (ink pct, dan pelarut
yang digunakan (solvent pct). Faktor 2 variabel
yang berpengaruh adalah kekentalan tinta
(viscosity) dan kelembaban (humifity). Faktor 3
variabel yang berpengaruh adalah kekasaran silinder
(roughness) dan lilin (wax). Terakhir untuk faktor 4
variabel yang berpengaruh adalah kaliper (caliper),
pernis yang digunakan (varnish pct), dan kecepatan
tekan (press speed). Berdasarkan pengelompokkan
ini diketahui bahwa faktor 1 merupakan faktor
mengenai bahan atau material yang digunakan
dalam percetakan, untuk faktor 2 merupakan
kualitas dari tinta yang digunakan, faktor 3
merupakan kualitas silinder dan faktor 4 merupakan
perlakuan yang digunakan dalam percetakan.

B.

Saran

-0,183
0,104

Tabel 9 di atas menunjukkan matriks komponen dari
variabel-variabel yang mempengaruhi kualitas percetakan
di negara Amerika Utara dan Kanada yang selanjutnya
akan dilakukan pengelompokan faktor berdasarkan
maksimum dari nilai absolut masing-masing koefisien
variabel pada faktor 1, faktor 2, faktor 3, dan faktor 4.
Adapun hasil yang didapatkan adalah sebagai berikut.
Tabel 10. Variabel di Setiap Faktor

1
varnish
pct

2
viscocit
y

3
roughnes
s

ink pct
solvent pct

humifity

wax

4
caliper
press
speed

Berdasarkan tabel 10 diperoleh hasil bahwa
variabel-variabel yang dominan pada faktor 1 adalah
pernis yang digunakan (varnish pct), tinta yang digunakan
(ink pct), dan pelarut yang digunakan (solvent pct).
Faktor 2 variabel yang berpengaruh adalah kekentalan
tinta (viscosity) dan kelembaban (humifity). Faktor 3
variabel yang berpengaruh adalah kekasaran silinder
(roughness) dan lilin (wax). Terakhir untuk faktor 4
variabel yang berpengaruh adalah kaliper (caliper), dan
kecepatan tekan (press speed). Hal ini berarti antar
variabel dalam suatu faktor memiliki korelasi yang tinggi
dibanding dengan variabel yang ada dalam faktor lain.
Berdasarkan pengelompokkan ini diketahui bahwa faktor
1 merupakan faktor mengenai bahan atau material yang
digunakan dalam percetakan, untuk faktor 2 merupakan
kualitas dari tinta yang digunakan, faktor 3 merupakan
kualitas silinder dan faktor 4 merupakan perlakuan yang
digunakan dalam percetakan.
KESIMPULAN DAN SARAN
A.

Kesimpulan

Berdasarkan analisis dan pembahasan yang telah
diuraikan sebelumnya, maka dapat disimpulkan bahwa.
1.
Melalui uji normal multivariat dapat diketahui
bahwa data mengenai variabel-variabel yang
mempengaruhi kualiatas percetakan atau cylinder
bands di negara Amerika Serikat dan Kanada
tersebut berdistribusi normal multivariat.
2.
Melalui KMO test dan Bartleet test dapat
disimpulkan bahwa data mengenai variabel yang
mempengaruhi cylinder bands layak untuk

digunakan pada analisis multivariat dengan metode
analisis faktor.
Pemeriksaan Anti-image Correlation diperoleh hasil
bahwa hanya 9 dari 14 variabel yang dapat
dilakukan analisis faktor.

Saran untuk penelitian selanjutnya adalah sebaiknya
peneliti mengetahui asal usul data sekunder tersebut didapatkan agar kesimpulan yang dihasilkan adalah tepat. Saran bagi perusahaan percetakan adalah benar-benar memonitoring variabel-variabel yang paling mempengaruhi
kualitas agar kualitas cetakan yang dihasilkan sesuai
dengan keinginan konsumen.
DAFTAR PUSTAKA
[1] Evans, B., Fisher, D. (1994). Overcoming Process
Delays with Decision Tree Induction. IEEE Expert,
Vol. 9, No. 1, 60-66.
[2] Johnson R. A., & Winchern, D. W. (2007). Applied
Multivariat Statistical Analysis : Sixth Edition. New
Jersey : Pearson Prentice Hall.
[3] Rencher, A. (1998). Multivariate Statistical
Inference and Application : Second Edition. New
York : John Wiley & Sons Inc. (3)
[4] Fanani, Zaenal. (2010). Analisis Faktor. Diakses
pada
tanggal
2
Maret
2016
dari
[https://ml.scribd.com/doc/45659380/AnalisisFaktor].
[5] UCI Machine Learning Repository. (2007). Cylinder
Bands. Diakses pada tanggal 15 Maret 2016 dari
[http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learningdatabases/cylinder-bands].
LAMPIRAN
1.

Variabel X1 sampai X7 pada data cylinder bands
X1

X2

X3

X4

X5

X6

X7

6

2.

46
46
40
40
40
40

0,2
0,3
0,433
0,3
0,267
0,3

17
15
16
16
16,8
15

78
80
80
75
76
72

0,3125
0,4375
0,75

20
20
30
30
28
30

.
.
.

.
.
.

.
.
.

.
.
.

.
.
.

.
.
.

.
.
.

50

40

0,233

15

88

0,75

30

X10

45
50
30
40
52

41
41
41
41
52

0,2
0,2
0,333
0,267
0,267

16,1
15,7
15,5
15,5
16

74
80
74
76
78

1
1
0,8125
0,75
0,75

30
43
30
28
30

X11

X6
X7
X8
X9

0

X9
170
0
190
0
185
0
146
7
146
7
223
3

.
.
.

.
.
.

13,1
6,6
6,5
5,6
8,6

0
0
0
2,5
3,6
14,1

223
3
180
0
180
0
190
0
175
0
125
0

X10

X11

X12

X13

X14

50,5

36,4

2,5

1

105

54,9

38,5

2,5

0,7

53,8

39,8

2,8

55,6

38,8

53,8

X12
X13
X14

6.

-,049
-,010
-,206
,079
,025
-,025
-,101
,079
-,113

105

X1
X2
X3

.787a
,031
-,059

0,9

103,87

X5

,027

2,5

1,3

108,06

X6

-,049

37,6

2,5

0,8

103,87

X7

-,010

58,8

41,2

1,5

1

106,45

X8

-,209

.
.
.

.
.
.

.
.
.

.
.
.

.
.
.

X9

,080

X10

,024

58,8

41,2

3

1

106,45

X11

-,026

62,5

37,5

2,5

1,2

106,45

X12

-,101

62,5

37,5

2,5

1,5

106,45

X13
X14

,080
-,113

58

39,5

1,9

1,3

114,28

7.

60,2

36,1

3

1

117,85

Anti-image
Correlation

50,5

53,4

3

0,9

Anti-image
Correlation

X1

...

X5

Pearson correlation of qc and dj2 = 0,638
P-Value = 0,000

...
...

...
...
...

,031
.468a
-,30
1
-,16
9
-,01
7
-,00
9
-,00
8
-,09
2
-,04
7
,000

...
...
...

-,07
9
,094
,187

...

.789a

,053

,053

a

,045
-,062
-,006

X8

-,200

X10
KMO and Bartlett's Test

-,110

X6
X7

X9

Uji KMO dan Bartleet

X11

...
...
...
...
...
...
...

...
...

.517

,072
,029
-,028

-,25
3
-,20
5
,004
-,01
5
-,02
8
-,08
0
-,05
6
,005

...
...
...
...
...

X12

663.725

X13

Sig.

5.

.000

Matrik Anti-image Correlation

Anti-image
Correlation

X1
X2
X3
X4

.790a
,031
-,057
,009

,031
.480a
-,29
4
,039

8.

-,101
,080

Matrik
Anti-image
pembuangan X13

Anti-image
Correlation
...
...
...
...

,079
,091
-,07
2
-,05
7

-,113
,186
-,375
-,027

-,110

-,04
1
-,10
6
-,00
9
-,31
7
.488a
,003

-,074

,032
,102

,037
-,024
,009
,003
.432a

,080
,094
-,06
6
,103

-,113
,187
-,375

-,15
2
-,01
9
,037

-,110

-,04
4
-,09
6
-,00
4
-,31
7
.494a
,001

-,076

,157

,032
,108

,044
-,022
,009
,001
.431a

-,08
2
,095

X1

.808a

X2
X3

,046
-,105

X5

,037

X6

-,050

-,10
1
-,08
2
-,01
6
-,10
6
,117
-,17
5
-,10
4
,187

,095
-,070
,104
-,153
-,019
,037
-,044

,029

-,097

-,02
0
.541a

-,004

-,31
7

.487a

-,317

...

Correlation
,046
.533a
-,24
8
-,21
7
,019

,080

...

...
91

-,15
2
-,01
9
,028

...

...

.579

Df

,158

...

...
X3

Approx. Chi-Square

...

...
X2

Uji Normal Multivariat

Bartlett's Test of Sphericity

-,07
9
,091
,186

,106
...

Matriks Anti-image pada pembuangan X14

103,22

Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.

-,17
1
-,01
7
-,00
9
-,00
2
-,09
5
-,03
7
,004

Matriks Anti-image Corelation pada
pembuangan X4

Correlations: qc; dj2

4.

,026

...

Variabel X7 sampai X14 pada data cylinder bands
X8

3.

0,75
0,75

X5

55
55
62
52
50
50

...
...

pada

-,02
8
,005
,010

-,080

,014

-,078

,032

,073

-,055
-,040

...
...
...

7
X7
X8
X9
X10
X11
X12

9.

-,005
-,203
,076
,037
-,028
-,080

Matrik
Anti-image
pembuangan X7

Anti-image
Correlation

X1

.807a

X2
X3

,051
-,110

X5

,050

X6
X8

-,038
-,207

X9

,100

X10
X11
X12

,033
-,025
-,062

10. Matrik
Anti-image
pembuangan X1
Anti-image
Correlation

X2
X3
X5
X6
X8
X9
X10
X11
X12

.532a
-,23
4
-,23
1
,028
-,02
6
-,08
3
-,05
0
,009
-,05
9

-,01
4
-,03
2
-,07
6
-,04
8
,005
-,05
5

,035

-,191

,300

-,098

-,12
4
,009

,183

...
...
...
...
...
...

.767a
-,02
2

Correlation
,051
.531a
-,24
6
-,22
6
,029
-,03
3
-,07
7
-,04
4
,002
-,06
1

...
...

-,001
-,022
.659a

pada

-,02
5
,002
,007

-,062

,011

-,105

,033
,301

,073
-,086

-,12
5
,012

,146

a

-,015
.734a

-,061
-,023

...
...
...
...
...
...
...
...

.773
-,01
5

Correlation

,003

pada

-,234
.539a

...
...

,009
,000

-,059
-,030

-,045

...

,012

-,102

-,025
,021

...
...

,033
,304

,071
-,101

,135

...

-,123

,153

,028

...

,014

,005

...
...

a

-,017
.705a

,000
-,030

.758
-,017