Data kependudukan 15 negara Asia layak untuk dianalisis menggunakan analisis statistika multivariate karena telah memenuhi asumsi distribusi multinormal berdasarkan hasil uji q-q plot dan uji multivariate skewness serta kurtosis. Namun, negara Pakistan merupakan outlier dan perlu dihapus.
Vektor random adalah perluasan dari variabel random dimana bila satu variabel terukur menghasilkan satu variabel random, namun bila menghasilkan beberapa variabel terukur maka hasilnya adalah vektor random. Statistik matematika yang dibahas meliputi distribusi, ekspektasi, variansi, kovariansi, dan korelasi untuk vektor random.
Makalah ini membahas tentang transformasi variabel acak dan distribusinya. Terdapat beberapa metode untuk menemukan distribusi variabel acak yang ditransformasi, yaitu metode fungsi distribusi, metode transformasi, metode konvolusi, dan metode fungsi pembangkit momen. Metode transformasi dijelaskan sebagai metode yang paling berguna untuk menemukan fungsi kepadatan variabel acak yang ditransformasi dengan mengetahui fungsi kepadatan variabel acak aslinya.
Dokumen tersebut membahas tentang uji validitas dan reliabilitas instrumen penelitian. Secara singkat, uji validitas digunakan untuk mengetahui sejauh mana instrumen mampu mengukur apa yang dimaksudkan, sedangkan uji reliabilitas bertujuan untuk mengetahui seberapa konsisten instrumen dapat menghasilkan data. Dokumen ini juga menjelaskan beberapa rumus dan pedoman untuk melakukan uji validitas, reliabilitas, serta anal
Makalah STATISTIK MAEMATIKA II VARIABEL RANDOMNila Aulia
Variabel random dapat didefinisikan sebagai deskripsi numerik dari hasil percobaan. Variabel random dapat berupa diskrit atau kontinu, tergantung nilai-nilainya. Makalah ini membahas tentang fungsi peluang, pdf, CDF, nilai harapan, varian, dan MGF untuk variabel random diskrit dan kontinu.
Presentasi Matematika bab Variabel Acak , untuk kelas XI Sekolah Menengah Umum/Sederajat berbasis Kurikulum 2013. Bebas bertanggung jawab digunakan untuk semua . Dibagikan untuk pengetahuan bersama.
Vektor random adalah perluasan dari variabel random dimana bila satu variabel terukur menghasilkan satu variabel random, namun bila menghasilkan beberapa variabel terukur maka hasilnya adalah vektor random. Statistik matematika yang dibahas meliputi distribusi, ekspektasi, variansi, kovariansi, dan korelasi untuk vektor random.
Makalah ini membahas tentang transformasi variabel acak dan distribusinya. Terdapat beberapa metode untuk menemukan distribusi variabel acak yang ditransformasi, yaitu metode fungsi distribusi, metode transformasi, metode konvolusi, dan metode fungsi pembangkit momen. Metode transformasi dijelaskan sebagai metode yang paling berguna untuk menemukan fungsi kepadatan variabel acak yang ditransformasi dengan mengetahui fungsi kepadatan variabel acak aslinya.
Dokumen tersebut membahas tentang uji validitas dan reliabilitas instrumen penelitian. Secara singkat, uji validitas digunakan untuk mengetahui sejauh mana instrumen mampu mengukur apa yang dimaksudkan, sedangkan uji reliabilitas bertujuan untuk mengetahui seberapa konsisten instrumen dapat menghasilkan data. Dokumen ini juga menjelaskan beberapa rumus dan pedoman untuk melakukan uji validitas, reliabilitas, serta anal
Makalah STATISTIK MAEMATIKA II VARIABEL RANDOMNila Aulia
Variabel random dapat didefinisikan sebagai deskripsi numerik dari hasil percobaan. Variabel random dapat berupa diskrit atau kontinu, tergantung nilai-nilainya. Makalah ini membahas tentang fungsi peluang, pdf, CDF, nilai harapan, varian, dan MGF untuk variabel random diskrit dan kontinu.
Presentasi Matematika bab Variabel Acak , untuk kelas XI Sekolah Menengah Umum/Sederajat berbasis Kurikulum 2013. Bebas bertanggung jawab digunakan untuk semua . Dibagikan untuk pengetahuan bersama.
Dokumen tersebut membahas tentang uji kompetensi mata pelajaran diferensial di SMA Negeri 1 Jatirogo. Dokumen tersebut menjelaskan standar kompetensi, indikator, materi pelajaran, dan contoh soal yang terkait dengan konsep turunan fungsi dan limit fungsi dalam pembelajaran diferensial.
Dokumen ini membahas tentang variabel acak, distribusi probabilitas variabel acak diskrit dan kontinu, fungsi probabilitas kumulatif dan bersama, nilai harapan, varians, dan kovarians. Secara khusus membahas konsep-konsep dasar terkait variabel acak seperti jenis variabel acak, fungsi distribusi probabilitas, dan ukuran-ukuran penting seperti rata-rata, varians, dan kovarians.
Bahan ajar ini membahas tentang persamaan diferensial dan penyelesaiannya. Persamaan diferensial adalah persamaan yang memuat turunan dari variabel terikat. Bab pertama membahas pengertian, definisi, notasi, orde, derajat, jenis, dan solusi persamaan diferensial. Solusi persamaan diferensial adalah fungsi yang memenuhi persamaan tersebut.
Dokumen tersebut membahas konsep-konsep dasar ekonomi mikro seperti turunan parsial, elastisitas, fungsi marginal, optimisasi terkendali dan tak terkendali, serta konsep utilitas dalam pemilihan konsumen.
Bab ini membahas tinjauan pustaka mengenai metode analisis yang digunakan dalam penelitian yaitu statistika deskriptif, analisis korespondensi, dan algoritmanya. Analisis korespondensi digunakan untuk menganalisis hubungan antar variabel dengan merepresentasikan baris dan kolom tabel kontingensi dalam ruang vektor berdimensi rendah. SVD dipergunakan untuk mereduksi dimensi data sehingga dapat mempertahankan informasi optimal. Jarak chi-ku
Dokumen tersebut membahas tentang variabel acak, distribusi probabilitas, dan konsep-konsep terkait seperti nilai harapan, varians, kovarians, serta portofolio return dan risiko. Variabel acak dibedakan menjadi diskrit dan kontinu, dan distribusi probabilitas masing-masing dijelaskan melalui fungsi probabilitas dan fungsi kepadatan probabilitas. Konsep nilai harapan, varians, dan kovarians diterapkan untuk mengukur karakteristik
Makalah ini membahas tentang persamaan diferensial parsial, yang merupakan persamaan diferensial yang memuat derivatif dari suatu variabel terhadap dua atau lebih variabel bebas. Persamaan ini berperan penting dalam menggambarkan fenomena fisis yang melibatkan besaran yang berubah terhadap ruang dan waktu, seperti gelombang elektromagnetik dan hidrodinamika. Makalah ini menjelaskan konsep dasar persamaan diferensial parsial, jenis-
Dokumen tersebut membahas tentang interpolasi linear dan kuadratik dalam metode numerik. Secara garis besar dibahas tentang definisi dan cara menyelesaikan masalah interpolasi dengan menggunakan perhitungan manual maupun bahasa pemrograman. Diberikan pula contoh soal dan penyelesaiannya.
Dokumen tersebut membahas tentang uji kompetensi mata pelajaran diferensial di SMA Negeri 1 Jatirogo. Dokumen tersebut menjelaskan standar kompetensi, indikator, materi pelajaran, dan contoh soal yang terkait dengan konsep turunan fungsi dan limit fungsi dalam pembelajaran diferensial.
Dokumen ini membahas tentang variabel acak, distribusi probabilitas variabel acak diskrit dan kontinu, fungsi probabilitas kumulatif dan bersama, nilai harapan, varians, dan kovarians. Secara khusus membahas konsep-konsep dasar terkait variabel acak seperti jenis variabel acak, fungsi distribusi probabilitas, dan ukuran-ukuran penting seperti rata-rata, varians, dan kovarians.
Bahan ajar ini membahas tentang persamaan diferensial dan penyelesaiannya. Persamaan diferensial adalah persamaan yang memuat turunan dari variabel terikat. Bab pertama membahas pengertian, definisi, notasi, orde, derajat, jenis, dan solusi persamaan diferensial. Solusi persamaan diferensial adalah fungsi yang memenuhi persamaan tersebut.
Dokumen tersebut membahas konsep-konsep dasar ekonomi mikro seperti turunan parsial, elastisitas, fungsi marginal, optimisasi terkendali dan tak terkendali, serta konsep utilitas dalam pemilihan konsumen.
Bab ini membahas tinjauan pustaka mengenai metode analisis yang digunakan dalam penelitian yaitu statistika deskriptif, analisis korespondensi, dan algoritmanya. Analisis korespondensi digunakan untuk menganalisis hubungan antar variabel dengan merepresentasikan baris dan kolom tabel kontingensi dalam ruang vektor berdimensi rendah. SVD dipergunakan untuk mereduksi dimensi data sehingga dapat mempertahankan informasi optimal. Jarak chi-ku
Dokumen tersebut membahas tentang variabel acak, distribusi probabilitas, dan konsep-konsep terkait seperti nilai harapan, varians, kovarians, serta portofolio return dan risiko. Variabel acak dibedakan menjadi diskrit dan kontinu, dan distribusi probabilitas masing-masing dijelaskan melalui fungsi probabilitas dan fungsi kepadatan probabilitas. Konsep nilai harapan, varians, dan kovarians diterapkan untuk mengukur karakteristik
Makalah ini membahas tentang persamaan diferensial parsial, yang merupakan persamaan diferensial yang memuat derivatif dari suatu variabel terhadap dua atau lebih variabel bebas. Persamaan ini berperan penting dalam menggambarkan fenomena fisis yang melibatkan besaran yang berubah terhadap ruang dan waktu, seperti gelombang elektromagnetik dan hidrodinamika. Makalah ini menjelaskan konsep dasar persamaan diferensial parsial, jenis-
Dokumen tersebut membahas tentang interpolasi linear dan kuadratik dalam metode numerik. Secara garis besar dibahas tentang definisi dan cara menyelesaikan masalah interpolasi dengan menggunakan perhitungan manual maupun bahasa pemrograman. Diberikan pula contoh soal dan penyelesaiannya.
Dokumen tersebut menjelaskan tentang analisis faktor yang digunakan untuk menganalisis peta persaingan dengan mengidentifikasi faktor-faktor penting yang mempengaruhi persaingan di pasar, dan bagaimana menghitung skor faktor untuk mengklasifikasikan posisi produk.
Dokumen tersebut menjelaskan tentang analisis faktor yang digunakan untuk menganalisis peta persaingan dengan mengidentifikasi faktor-faktor penting yang mempengaruhi persaingan di pasar. Analisis faktor dilakukan untuk mereduksi jumlah variabel menjadi beberapa faktor utama yang mampu menjelaskan keragaman data. Hasil analisis memberikan skor faktor untuk setiap produk guna memetakan posisi relatifnya di peta pers
Dokumen tersebut menjelaskan tentang analisis faktor yang digunakan untuk menganalisis peta persaingan dengan cara mengurangi jumlah dimensi data menjadi beberapa faktor utama. Analisis faktor dilakukan dengan menguji korelasi antar variabel, menghitung nilai KMO dan skor faktor untuk mengklasifikasikan posisi produk.
Dokumen tersebut membahas tentang kolinearitas ganda dan heteroskedastisitas dalam regresi linier. Kolinearitas ganda terjadi ketika terdapat hubungan linier sempurna antara variabel-variabel penjelas, sementara heteroskedastisitas terjadi ketika varians error tidak konstan. Kedua masalah tersebut dapat menyebabkan estimasi koefisien menjadi tidak efisien walaupun tidak bias. Dokumen ini juga menjelaskan berbagai cara untuk men
Bab ini membahas tinjauan pustaka mengenai metode analisis yang digunakan dalam penelitian yaitu statistika deskriptif, analisis korespondensi, dan algoritmanya. Analisis korespondensi digunakan untuk menganalisis hubungan antar variabel dengan merepresentasikan baris dan kolom tabel kontingensi dalam ruang vektor berdimensi rendah. SVD dipergunakan untuk mereduksi dimensi data sehingga dapat mempertahankan informasi optimal. Jarak chi-ku
Analisis diskriminan digunakan untuk membentuk fungsi yang dapat membedakan objek ke dalam populasi tertentu berdasarkan variabelnya. Fungsi diskriminan merupakan kombinasi variabel yang mampu mengklasifikasikan objek ke dalam kelompoknya dengan tingkat kesalahan minimal. Metode analisis diskriminan meliputi pendekatan Fisher, analisis diskriminan linear, dan analisis diskriminan kuadratik.
Dokumen tersebut membahas tentang distribusi probabilitas yang mencakup ruang sampel dan variabel acak, distribusi empiris dan teoritis, fungsi probabilitas seperti probability mass function, probability density function, dan cumulative distribution function, serta proses stokastik seperti proses Bernoulli dan proses Poisson."
ANALISIS REGRESI LINIER BERGANDA DAN PENGUJIAN ASUMSI RESIDUALArning Susilawati
ANALISIS REGRESI LINIER BERGANDA DAN PENGUJIAN ASUMSI RESIDUAL PADA DATA JUMLAH PERMINTAAN AIR BERSIH TERHADAP PENDAPATAN TOTAL KELUARGA, JUMLAH TANGGUNGAN KELUARGA, DAN PENGELUARAN ENERGI
This document discusses safety labels for chemicals used in laboratories. It warns that chemicals may be harmful, toxic, corrosive, flammable, explosive, oxidizing, or polluting and appropriate precautions should be taken when handling them. Safety guidelines must be followed when working with chemicals in a laboratory setting.
Pemerintah Indonesia berencana mengembangkan industri halal untuk meningkatkan ekspor dan pariwisata. Beberapa langkah yang akan dilakukan antara lain mempromosikan produk halal ke pasar global, meningkatkan sertifikasi produk halal, serta melatih SDM agar dapat bersaing di industri halal.
Dokumen ini membahas evaluasi pembelajaran yang terbagi menjadi tiga aspek yaitu evaluasi masukan, proses, dan hasil pembelajaran. Evaluasi masukan melihat karakteristik peserta didik dan fasilitas pembelajaran. Evaluasi proses melihat efektivitas strategi dan media pembelajaran. Evaluasi hasil mengukur penguasaan kompetensi peserta didik melalui tes.
Tiga kalimat:
Kode Etik Guru Indonesia ditetapkan sebagai pedoman bagi guru dalam melaksanakan tugas profesinya secara profesional dan bertanggungjawab. Kode etik ini mencakup nilai-nilai moral yang mengatur hubungan guru dengan peserta didik, orangtua, masyarakat, sekolah, dan pemerintah. Pelanggaran terhadap kode etik dapat dikenakan sanksi sesuai ketentuan yang berlaku.
Perlu rekonstruksi pembelajaran agama menuju pendidikan multikulturFacebook in Education
Teks tersebut membahas pentingnya merekonstruksi pembelajaran agama di sekolah untuk membangun toleransi dan mendidik siswa secara multikultural. Hal ini penting karena dinamika global yang berbenturan dengan nilai lokal telah menurunkan toleransi beragama. Rekonstruksi kurikulum agama perlu dilakukan agar siswa tidak terjebak fanatisme agama dan memahami agama secara universal.
Bab I membahas latar belakang, tujuan, dan ruang lingkup dari panduan penilaian hasil belajar. Bab II menjelaskan hakikat penilaian sebagai bagian dari proses pembelajaran untuk mengetahui pencapaian kompetensi siswa berdasarkan standar, serta empat istilah terkait penilaian yaitu pengukuran, pengujian, penilaian, dan evaluasi.
Kisi-kisi ujian nasional tahun pelajaran 2011/2012 memberikan ringkasan singkat tentang kompetensi dan indikator yang diuji pada mata pelajaran Bahasa Indonesia, Bahasa Inggris, Matematika, IPA, dan IPS untuk siswa SMP/MTs. Kisi-kisi tersebut berisi tentang kompetensi membaca, menulis, dan memahami berbagai teks pada Bahasa Indonesia dan Bahasa Inggris, operasi hitung dan konsep aljabar pada Matematika, penguk
Dokumen tersebut memberikan informasi mengenai penulisan soal ujian nasional, meliputi tujuan penulisan soal, langkah-langkah penulisan soal, contoh format soal beserta kisi-kisi, dan teknik penulisan soal agar valid, reliabel dan adil."
1. ANALISIS STATISTIKA MULTIVARIATE
Analisis statistika multivariate adalah analisis statistika yang dikenakan pada data
yang terdiri dari banyak variabel dan antar variabel saling berkorelasi. Beberapa metode
yang termasuk ke dalam golongan analisis ini adalah :
# Metode Tujuan Model
1 Principal Mereduksi dimensi data dengan cara Yi a' X
Component membangkitkan variabel baru (komponen maks var(Yi) dan
Analysis utama) yang merupakan kombinasi linear corr(Yi, Yj)=0
dari variabel asal sedemikan hingga varians
komponen utama menjadi maksimum dan
antar komponen utama bersifat saling bebas
2 Factor Mereduksi dimensi data dengan cara X CF
Analysis menyatakan variabel asal sebagai kombinasi maks var(CF)
linear sejumlah faktor, sedemikian hingga
sejumlah faktor tersebut mampu menjelas-
kan sebesar mungkin keragaman data yang
dijelaskan oleh variabel asal.
3 Cannonical Menganalisis hubungan antar dua kelompok Ada dua kelompok
Correlation variabel dengan cara membangkitkan vari- variabel :X dan Y
abel baru pada setiap kelompok. Variabel dibangkitkan variabel
baru tersebut merupakan kombinasi linear baru :
dari variabel asal. Kombinasi linearnya U i a' X dan
ditentukan sedemikian hingga korelasi antar V b' Y sehingga
i
variabel baru yang berasal dari dua ke-
lompok menjadi maksimum corr( U i , Vi ) maks
dan corr( U i , V j )=0
4 Multivariate Memodelkan hubungan antara kelompok Y X
Regression variabel respon (Y) dengan kelompok
variabel (X) yang diduga mempengaruhi
variabel respon
5 MANOVA Menganalisis hubungan antara vektor va- Yijk k ik ijk
riabel respon (Y) yang diduga dipengaruhi i=1,...,t j=1,...,n
i
oleh beberapa perlakuan (treatment). k=1,...,p
6 Discriminant Membentuk fungsi yang memisahkan antar
Analysis kelompok berdasarkan variabel pembeda,
fungsi tsb disusun sedemikian nisbah kera-
gaman data antar dan kelompok maksimum.
7 Cluster Mengelompokkan data ke dalam beberapa
Analysis kelompok sedemikian hingga data yang
berada di dalam kelompok yang sama
cenderung mempunyai sifat yang lebih
homogen daripada data yang berada di
kelompok yang berbeda
Analisis Statistika Multivariate 1
2. Distribusi Multinormal
Beberapa metode statistika multivariate seperti : MANOVA, dan discriminant
analysis seringkali mensyaratkan terpenuhinya asumsi distribusi multinormal. Asumsi
ini diperlukan karena di dalam MANOVA dan discriminant analysis dilakukan pengujian
dengan menggunakan statistik uji Wilk. Kesimpulan yang diambil berdasarkan statistik
ini dikatakan sahih (valid), jika syarat distribusi multinormal dipenuhi.
Variabel Xi , X 2 ,...,X p dikatakan berditribusi normal multivariate dengan
parameter dan jika mempunyai probability density function :
1 1
1 2
(X )' (X )
f ( X i , X 2 ,...,X p ) p/2
e
(2 ) p / 2
1
Jika Xi , X 2 ,...,X p berdistribusi normal multivariate maka (X )' (X )
2
berditribusi p . Berdasarkan sifat ini maka pemeriksaan distribusi multinormal dapat
dilakukan dengan cara membuat q-q plot dari nilai d i2 Xi X)' S 1 (Xi X , i 1,...,n .
Tahapan dari pembuatan q-q plot ini adalah sebagai berikut (Johnson, 1990)
1. Mulai
2. Tentukan nilai vektor rata-rata : X
3. Tentukan nilai matriks varians-kovarians : S
4. Tentukan nilai jarak Mahalanobis setiap titik pengamatan dengan vektor rata-
ratanya d i2 Xi X)' S 1 (Xi X , i 1,...,n
5. Urutkan nilai d i2 dari kecil ke besar : d (2 )
1 d (22) d (23) ... d (2n)
i 1/ 2
6. Tentukan nilai pi , i 1,...,n
n
qi
2 2
7. Tentukan nilai q i sedemikian hingga f( )d pi
2
8. Buat scatter-plot d (i ) dengan q i
9. Jika scatter-plot ini cenderung membentuk garis lurus dan lebih dari 50 %
nilai di2 2
p, 0.50
10. Selesai
Implementasi pembuatan q-q plot dari nilai d i2 Xi X)' S 1 (Xi X , i 1,...,n
dalam macro MINITAB disajikan pada Lampiran 1.
Analisis Statistika Multivariate 2
3. Selain dengan memeriksa nilai jarak Mahalanobis setiap pengamatan dengan
vektor rata-ratanya. Menurut Mardia (1974) di dalam Rencher (1995) pemeriksaan
kemultinormalan data dapat juga dikaji melalui nilai multivariate skewnewss ( b1, p ) dan
kurtosisnya ( b2, p )
n n n
1 1
b1, p 3
g ij dan b2, p 2
g ii sedangkan gij (Xi X)'S 1 (X j X)
n2 i 1 j 1 n i 1
Jika Xi , X 2 ,...,X p dikatakan berditribusi normal multivariate maka :
( p 1)(n 1)(n 3) 2
z1 b1, p berditribusi p ( p 1)( p 2) / 6 dan
6 (n 1)( p 1) 6
b2 , p p ( p 2)
z2 berdistribusi normal baku.
8 p ( p 2) / n
Penentuan nilai z1, z2 dengan bantuan macro MINITAB disajikan pada Lampiran
2.
Kebebasan antar variabel
Variabel Xi , X 2 ,...,X p dikatakan bersifat saling bebas (independent) jika matriks
korelasi antar variabel membentuk matriks identitas. Untuk menguji kebebasan antar
variabel ini dapar dilakukan uji Bartlett sphericity berikut (Morrison, 2005) :
Hipotesis :
Ho : R = I
H1 : R I
2 2p 5
Statiistik uji : hitung n 1 ln R
6
Terima hipotesis Ho yang berarti antar variabel bersifat saling bebas jika nilai
2 2
hitung 1 . Jika hipotesis ini yang diterima maka penggunanan metode
p ( p 1)
2
multivariate tidak layak terutama metode analisis komponen utama dan analisis faktor.
Penentuan nilai statistik uji Bartlett sphericity dengan bantuan macro MINITAB
disajikan pada Lampiran 3.
Analisis Statistika Multivariate 3
4. Kehomogenan Matriks Varians-Kovarians
Beberapa analisis statistika multivariate seperti discriminant analysis dan
MANOVA membutuhkan syarat matriks varians-kovarians yang homogen. Untuk menguji
syarat ini dapat dipergunakan statistik uji Box-M. Hipoteris dan statistik uji Box-M
adalah (Rencher, 1995) :
Hipotesis
Ho : 1 2 ... k
H1 : i j untuk i j
Statistik uji
k k
2 1 1
hitung 2(1 c1 ) vi ln S i ln S pool vi
2 i 1 2 ii 1
dan
k
vi S i
i 1
k
1 1 2 p2 3p 1
S pool k
c1 k
vi ni 1
i 1 vi 6( p 1)(k 1)
vi vi
i 1 i 1
Terima hipotesis nol yang berarti matriks varians-kovarians bersifat homogen jika
2 2
hitung 1
( k 1) p ( p 1
2
Analisis Statistika Multivariate 4
5. Outlier
Data tidak bersitribusi multinormal atau matriks varians-variansnya tidak homogen
bisa saja disebabkan oleh sedikit pengamatan yang mempunyai pola berbeda dengan
sebagian besar pengamatan. Pengamatan yang mempunyai perilaku seperti ini disebut
outlier. Contoh pengamatan yang merupakan outlier adalah negara Jepang (Gambar 1.)
Statistik uji yang dapat dipakai untuk mendeteksi adanya outlier adalah (Morrison, 2005)
n p 1 ndi2
Fi 2
p n 1 npdi2
Pengamatan ke-i adalah outlier jika Fi F ; p,n p 1 Penentuan adanya outlier dengan
menggunakan macro MINITAB disajikan di Lampiran 4.
10 Japan
9
8
Belgium
Netherland
7
Denmark
F rance
6
Italy
G ermany
5 Sweden
Produktivitas
4
UK
US
3
1500 1600 1700 1800 1900 2000 2100 2200
Jam kerja setahun
Gambar 1. Scater-plot produktivitas dan jam-kerja bebarapa negara-negara maju
Analisis Statistika Multivariate 5
6. Kegiatan Praktikum
COUNTR DENSIT URBA LIFEEXP LIFEEXP LITERAC BABYMOR GDP_CA
Y Y N F M Y T P
Afghanista
n 25 18 44 45 29 168 205
Banglades
h 800 16 53 53 35 106 202
Cambodia 55 12 52 50 35 112 260
China 124 26 69 67 78 52 377
Hong
Kong 5494 94 80 75 77 5.8 14641
India 283 26 59 58 52 79 275
Indonesia 102 29 65 61 77 68 681
Japan 330 77 82 76 99 4.4 19860
Malaysia 58 43 72 66 78 25.6 2995
N. Korea 189 60 73 67 99 27.7 1000
Pakistan 143 32 58 57 35 101 406
Philippines 221 43 68 63 90 51 867
S. Korea 447 72 74 68 96 21.7 6627
Singapore 4456 100 79 73 88 5.7 14990
Taiwan 582 71 78 72 91 5.1 7055
Thailand 115 22 72 65 93 37 1800
Vietnam 218 20 68 63 88 46 230
Sumber data : Contoh data SPSS world95.sav
Ketrangan variabel :
Variabel Penjelasan
Density Banyaknya penduduk per km persegi
Urban Persentase penduduk yang tinggal di perkotaan
Lifeexpf Harapan hidup penduduk perempuan (tahun)
Ligeexpm Harapan hidup penduduk laki-laki (tahun)
Literacy Persentase penduduk yang bisa baca-tulis
Babymort Banyaknya kematian bayi per 1000 kelahiran
Gdp_cap Penghasilan penduduk per kapita pertahun (US$)
1. Periksa kemultinormalan data kependudukan negara-negara di Asia dengan
a. Menggunakan q-q plot dari nilai d i2 Xi X)' S 1 (Xi X , i 1,...,n
b. Menggunakan multivariate skewness dan multivariate kurtosis
2. Apakah data di atas layak dianalisis dengan menggunakan analisis statistika
multivariate
3. Tentukan negara-negara yang dianggap outlier, jika ada outlier maka hapus
negara yang paling outlier (Nilai sig_f paling kecil) kemudian lakukan pengujian
kemultinormalan melalui multivariate skewness dan kurtosis.
Analisis Statistika Multivariate 6
7. 4. Dengan menggunakan variabel yang sama, ujilah apakah matriks varians-
kovarians Afrika sama dengan Amerika Latin atau tidak , jika tidak sama, coba
lakukan penghapusan beberapa negara yang dianggap outlier
Analisis Statistika Multivariate 7
8. Penyelesaian
1a. q-q plot dari nilai d i2 Xi X)' S 1 (Xi X , i 1,...,n untuk data kependudukan
negara-negara di Asia adalah :
MTB > %qq.txt c2-c8
t 0.529412
distribusi data multinormal
q-q plot dari nilai d i2 Xi X)' S 1 (Xi X , i 1,...,n cenderung
membentuk garis kurus dan ada lebih dari 50 % (52.9412 %) nilai di2 2
p, 0.50
sehingga data diatas cenderung berdistribusi multinormal.
1b. Pemeriksaan kemultinormalan data melalui multivariate skewness dan kurtosis
adalah :
MTB > %mardia.txt c2-c8
Multivariate skewness
b1 33.2386
z1 115.612
pvalue 0.0126605
Multivariate kurtosis
b2 60.5424
z2 -0.451353
pvalue 0.651735
Pvalue untuk statistik uji multivariate skewness lebih kecil dari
sehingga data kependudukan negara-negara di Asia cenderung tidak
berdistribusi multinormal
Analisis Statistika Multivariate 8
9. 2. Kelayakan penggunaan analisis statistika multivariate dapat dikaji melalui dua
sisi yaitu sisi terapan dan sisi statistika. Dari sisi terapan dapat ditunjukkan bahwa
berdasarkan referensi disiplin ilmu kependudukan, variabel-variabel di atas
memang saling terkait satu dengan yang lainnya. Dari disiplin ilmu statistika,
keeratan hubungan antar variabel dapat dilakukan melalui pengujian terhadap
matriks korelasi. Apakah matriks korelasinya membentuk matriks identitas atau
tidak, jika matriks korelasinya setelah diuji berbeda secara significant dengan
matriks identitas maka dapat disimpulkan bahwa ada hubungan antar variabel.
Sehingga data ini layak di analisis dengan menggunakan analisis statistika
multivariate. Jika matriks korelasinya setelah diuji tidak berbeda dengan matriks
identitas, maka diduga sampel yang diperoleh tidak cukup, sehingga disarankan
untuk menambah sampel. Diharapkan setelah dilakukan penambahan sampel
maka hasil pengujian matriks korelasi berbeda dengan matriks identitas. Karena
dari hasil pengujian Bartlett sphericity dapat disimpulkan perlunya penambahan
sampel maka uji ini disebut juga uji kecukupan sampel. Dengan bantuan
MINITAB pengujian ini dapat diilakukan dengan cara :
MTB > %bart.txt c2-c8
chis 178.398
pvalue 0
pvalue dari statistik uji Bartlett sphericity lebih kecil dari 5 %) sehingga dapat
disimpulkan matriks korelasi antar variabel berbeda dengan matriks identitas.
Karena matriks korelasi bukan merupakan matriks identitas maka analisis
statistika multivariate layak untuk digunakan.
Analisis Statistika Multivariate 9
10. n p 1 ndi2
3. Suatu pengamatan diakatakan outlier jika nilai Fi 2
melampaui
p n 1 npdi2
Fi F ; p,n p 1 , dengan menggunakan macro MINITAB hal ini dapat diselesaikan
dengan cara :
MTB > %outlier.txt c1-c8
Row COUNTRY d f_value sig_f
1 Afghanistan 10.9875 3.4699 0.043306
2 Bangladesh 4.8952 0.6192 0.729851
3 Cambodia 4.7223 0.5874 0.752289
4 China 5.4980 0.7394 0.646985
5 Hong Kong 11.0696 3.5676 0.040074
6 India 4.6708 0.5781 0.758837
7 Indonesia 1.6888 0.1624 0.987188
8 Japan 13.6454 12.4126 0.000564
9 Malaysia 6.0117 0.8543 0.572647
10 N. Korea 5.2646 0.6911 0.679801
11 Pakistan 10.5513 3.0096 0.063477
12 Philippines 2.8156 0.2957 0.938851
13 S. Korea 5.9621 0.8427 0.579908
14 Singapore 9.4582 2.1713 0.138178
15 Taiwan 4.6465 0.5738 0.761898
16 Thailand 5.4036 0.7196 0.660353
17 Vietnam 4.7088 0.5849 0.754010
Ada 3 negara yang dianggap outlier yaitu Jepang, Hongkong dan Afganistan.
Hasil pengujian kemultinormalan setelah Jepang dikeluarkan adalah :
MTB > delete 8 c1-c8
MTB > %mardia.txt c2-c8
Multivariate skewness
b1 30.1551
z1 99.8985
pvalue 0.113626
Multivariate kurtosis
b2 56.8194
z2 -1.10122
pvalue 0.270800
Setelah Jepang dikeluarkan, ternyata data kependudukan Negara-negara di Asia
berdistribusi multinormal. Dari contoh ini dapat ditunjukkan bahwa adanya
outlier dapat menyebabkan data tidak berdistribusi multinormal.
Analisis Statistika Multivariate 10
11. 4. Pengujian kesamaan matriks varians-kovarian untuk region Afrika dan Amerika
Latin dapat dilakukan dengan cara :
- Memilih negara-negara di region Afrika dan Amerika Latin
klik Data, Select Cases
kemudian klik if dan ketik region=4 or region=6
klik Continue kemudian OK
Analisis Statistika Multivariate 11
12. - Melakuan pengujian kehomogenan matriks varians-kovarians
klik Analyze, Clasify, Discriminant
klik Statistics
klik Continue kemudian OK
Test Results
Box's M 70.555
F Approx. 2.015
df1 28
df2 4918.900
Sig. .001
Tests null hypothesis of equal population covariance matrices.
Nilai significance statistik uji Box-M lebih kecil dari 5%, sehingga disimpulkan
matriks varians-kovarians region Afrika dan Amerika Latin tidak homogen, di
duga ketidakhomogenan ini disebabkan adanya outlier.
Analisis Statistika Multivariate 12
13. Deteksi outlier Negara-negara di Afrika dan Amerika Latin adalah :
MTB > %outlier.txt c1-c8
Row COUNTRY d f_value sig_f
2 Barbados 30.0922 17.3411 0.000000
5 Brazil 13.2080 2.4330 0.040604
34 Somalia 15.7276 3.2245 0.010578
40 Zambia 16.9353 3.6709 0.005090
Hasil pengujian kehomogenan matriks varians-kovarians setelah Barbados
dikeluarkan adalah :
Test Results
Box's M 55.121
F Approx. 1.564
df1 28
df2 4741.799
Sig. .030
Tests null hypothesis of equal population covariance matrices.
Hasil pengujian kehomogenan matriks varians-kovarians setelah Barbados dan
Zambia dikeluarkan adalah :
Test Results
Box's M 51.217
F Approx. 1.441
df1 28
df2 4403.414
Sig. .062
Tests null hypothesis of equal population covariance matrices.
Setelah Barbados dan Zambia dikeluarkan maka matriks varians-kovarians sudah
bersifat homogen pada . Seandainya setelah dilakukan pembuangan data
outlier matriks varians-kovarians belum bersifat homogen maka dapat dicoba
dilakukan transfor-masi Box-Cox dengan mencobakan berbagai nilai Hasil
transformasi ini tidak selalu berhasil menghomogenkan matriks varians-
kovarians. Jika matriks varians-kovarians tidak bisa dihomogenkan maka dapat
dilakukan metode statistika yang lain yang tidak membutukan asumsi ini.
Analisis Statistika Multivariate 13
14. Lampiran 1. Macro MINITAB untuk memeriksa kemultinormalan DATA dari q-
q plot nilai d i2 Xi X)' S 1 (Xi X , i 1,...,n
macro
qq x.1-x.p
mconstant i n p t chis
mcolumn d x.1-x.p dd pi q ss tt
mmatrix s sinv ma mb mc md
let n=count(x.1)
cova x.1-x.p s
invert s sinv
do i=1:p
let x.i=x.i-mean(x.i)
enddo
do i=1:n
copy x.1-x.p ma;
use i.
transpose ma mb
multiply ma sinv mc
multiply mc mb md
copy md tt
let t=tt(1)
let d(i)=t
enddo
set pi
1:n
end
let pi=(pi-0.5)/n
sort d dd
invcdf pi q;
chis p.
plot q*dd
invcdf 0.5 chis;
chis p.
let ss=dd<chis
let t=sum(ss)/n
print t
if t>0.5
note distribusi data multinormal
endif
if t<=0.5
note distribusi data bukan multinormal
endif
endmacro
Analisis Statistika Multivariate 14
15. Lampiran 2. Macro MINITAB untuk menguji kemultinormalan data melalui
multivariate skewness dan multivariate kurtosis
macro
mardia y.1-y.p
mconstant i j n p g b1 b2 z1 z2 zz v pp pvalue
mcolumn x.1-x.p y.1-y.p z.1-z.p t
mmatrix s sinv mi mj mjt ma mat mb mc md
let n=count(y.1)
do i=1:p
let x.i=y.i-mean(y.i)
let z.i=x.i/sqrt(n)
enddo
copy z.1-z.p ma
transpose ma mat
multiply mat ma s
invert s sinv
let b1=0
let b2=0
do i=1:n
copy x.1-x.p mi;
use i.
do j=1:n
copy x.1-x.p mj;
use j.
transpose mj mjt
multiply mi sinv mc
multiply mc mjt md
copy md t
let g=t(1)
let b1=b1+g*g*g
if i=j
let b2=b2+g*g
endif
enddo
enddo
let b1=b1/(n*n)
let b2=b2/n
let z1=(p+1)*(n+1)*(n+3)*b1/(6*((n+1)*(p+1)-6))
let z2=(b2-p*(p+2))/sqrt(8*p*(p+2)/n)
let v=p*(p+1)*(p+2)/6
note Multivariate skewness
cdf z1 pp;
chis v.
let pvalue=1-pp
print b1 z1 pvalue
note Multivariate kurtosis
let zz=abs(z2)
cdf zz pp;
normal 0 1.
let pvalue=2*(1-pp)
print b2 z2 pvalue
endmacro
Analisis Statistika Multivariate 15
16. Lampiran 3. Macro MINITAB untuk menguji kebebasan antar variabel dengan Bartlett
sphericity test
macro
bart x.1-x.p
mconstant i n p d chis pp pvalue v
mcolumn x.1-x.p eigen
mmatrix r
let n=count(x.1)
corr x.1-x.p r
eigenvalues r eigen
let d=0
do i=1:p
let d=d+loge(eigen(i))
enddo
let chis=-(n-1-(2*p+5)/6)*d
let v=p*(p-1)/2
cdf chis pp;
chis v.
let pvalue=1-pp
print chis pvalue
endmacro
Analisis Statistika Multivariate 16
17. Lampiran 4. Macro MINITAB untuk mendeteksi adanya multivariete outlier
macro
outlier obs y.1-y.p
mconstant i n p df
mcolumn d x.1-x.p y.1-y.p dd pi f_value tt obs p1 sig_f
mmatrix s sinv ma mb mc md
let n=count(y.1)
cova y.1-y.p s
invert s sinv
do i=1:p
let x.i=y.i-mean(y.i)
enddo
do i=1:n
copy x.1-x.p ma;
use i.
transpose ma mb
multiply ma sinv mc
multiply mc mb md
copy md tt
let d(i)=tt(1)
enddo
let f_value=((n-p-1)*n*d)/(p*(n-1)**2-n*p*d)
let df=n-p-1
cdf f_value p1;
f p df.
let sig_f=1-p1
print obs d f_value sig_f
endmacro
Analisis Statistika Multivariate 17