TUGAS STATISTIK MULTIVARIATE. Disusun oleh: Lina Dianati Fathimahhayati 10/306097/PTK/6867

Transkripsi

1 TUGAS STATISTIK MULTIVARIATE Disusun oleh: Lina Dianati Fathimahhayati 0/06097/PTK/6867 PROGRAM STUDI PASCASARJANA TEKNIK INDUSTRI JURUSAN TEKNIK MESIN DAN INDUSTRI FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS GADJAH MADA YOGYAKARTA 00

2 SOAL-SOAL STATISTIK MULTIVARIAT. Suatu penelitian diadakan untuk menguji apakah rata-rata lamanya obat magh dalam mengurangi rasa sakit adalah sama untuk berbagai merk obat magh yang tersedia di pasaran. Dari lima merk obat magh diberikan kepada orang dicatat berapa lama obat tersebut dapat mengurangi rasa sakit. Ke- orang tersebut dibagi secara acak ke dalam grup dan masing-masing grup diberi satu merk obat magh. Data yang diperoleh adalah sebagai berikut. Merk A Merk B Merk C Merk D Merk E Suatu studi diadakan untuk mengembangkan empat jenis metode diet dari jenis kelompok umur yang berbeda. Tiga orang sampel diambil secara random untuk setiap kombinasi metode diet dan kelompok umur. Berikut adalah data rata-rata penurunan berat badan setelah bulan melakukan diet. Ujilah apakah penurunan berat badan sama untuk setiap metode diet, kelompok umur dan interaksi dengan taraf uji %? < 0 tahun 0-0 tahun > 0 tahun Metode 6 Metode 0 0 Metode 8 Metode 6. Perusahaan barang PT. ABC ingin mengetahui hubungan antara pengalaman kerja (X) dengan jumlah penjualan barang elektronik

3 (Y) dari para penjual, selanjutnya diambil sampel secara acak sebanyak 8 orang dengan data sebagai berikut. Pengalaman Kerja (tahun) Penjualan barang (unit) Jika berdasarkan kajian teoritis dan sifat dari fenomena yang menghubungkan x dan y dapat diasumsikan terdapat suatu bentuk hubungan yang linier, maka buatlah persamaan garis regresinya!. Apakah yang dimaksud dengan regresi linear berganda? Tuliskan persamaan modelnya dan berikan contoh kasus tanpa penyelesaiannya.. Sebutkan langkah-langkah dalam analisis faktor! 6. Salah satu tahapan dalam analisis faktor adalah rotasi terhadap faktor yang terbentuk (rotasi faktor loading). Mengapa rotasi faktor loading perlu dilakukan? 7. Apa yang dimaksud dengan Principal Component Analysis (PCA)? Dan apakah tujuan kita melakukan PCA? 8. Sebutkan alasan mengapa harus melakukan PCA! 9. Apakah yang dimaksud dengan SEM? Jelaskan pengertian variabel laten, variabel teramati/terukur, variabel exogenus dan variabel endogenous dalam SEM?

4 0. Jelaskan macam model SEM dan gambarnya! JAWABAN SOAL-SOAL STATISTIK MULTIVARIAT. Anova One-Way: Blocks Column or treatme nt totals Treatme nt means Merk A Treatments Merk B Merk C Mer k D Mer k E Row or Block Total Block Means x., 7 6 x x. 6, x x x, 8 x., x. 7,8 x.,0 x.,8 x. 6,6 TABEL ANOVA Source of df variation Perlakuan (Treatment) k- Sum of square SSTR b 79, k ( x. j x) j Mean of Square MSTRSSTR/ (k-) 9,86 F MSTR/MSE 6,90 Sesatan (Error) k(b-) 0 SSE SST SSTR 7,0-79, 7,6 MSE SSE/k(b-),88

5 Total n T - SST b 7,0 n i j ( ) x ij x SST (,8) + (9,8) + (,8) + (,8) + (7,8) + (,8) + (7,8) + (,8) + (,8) + (6,8) + (8,8) + (8,8) + (,8) + (,8) + (9,8) + (6,8) + (6,8) + (,8) + (,8) + (,8) + (,8) + (9,8) + (7,8) + (,8) + (7,8) 7,0 SSTR [(, -,8) + (7,8 -,8) + (,0 -,8) + (,8 -,8) + (6,6 -,8) ] 79, SSE 7,0 79, 7,6 Diketahui, F tabel F 0,0;;0,87 ; sehingga F hitung > F tabel Keputusan: Tolak hipotesis nol. Hal ini berarti bahwa rata-rata lamanya obat itu dapat mengurangi rasa sakit tidak sama untuk kelima merk obat magh tersebut.. Anova Two-Way : H 0 : Semua perlakuan [metode diet, kelompok umur, interaksi] memberikan penurunan berat badan yang bernilai sama H : Ada suatu perlakuan [suatu metode diet, kelompok umur, interaksi] memberikan penurunan berat badan yang bernilai tidak sama Treatment combination totals Meto de Metode Diet Meto de Meto de Meto de Row Total Factor A Means Kelom pok umur < 0 tahu n x.,

6 0-0 tahun > 0 tahu n X X X X X X 0 8 X 0 X 6 0 X X X X Coloumn Total Factor B Means x. 0 9 x. 0 9 x. 8 9 x x., 6 x., 0 x, 6 I i ( ) i JKA JK X X ()()[(,, ) + (,67, ) + (,, ) ] 0,66 I j ( ) j JKB IK X X ()()[(,,) + (,,) + (,,) + (,6,) ],09 ( ij i j ) I, J [(,667,, +,) + i, j JKAB K X X X + X (,,67, +,) + (,,, +,) + (,, +,) + (,,67, +,) + (,,, +,) + (,, +,) + (,667,67, +,) + (,667,, +,) + (,667,,6 +,) + (,,67,6 +,) + (,667,,6 +,) ],6 i, j, k ( ) ijk ij JKS X X (,) + (,) + (,) + (0,) + (,) + (,) + (,) + (,) + (8,) + (,) + (,) + (,) + (,) + (6,) + (,) + (,) + (,) + (,) + (,) + (,) + (,) + (,) + (,) + (,) + 6

7 (,) + (,) + (,) + (,) + (,) + (0,) + (,) + (,) + (,) + (6,) + (,) + (,) 6 Source of Variatio n Kelompo k Umur Metode Diet Interacti on Sum Square JKA, 09 JKB0,66 JKAB, 6 Sesatan JKS JKA JKB - JKAB 60,67 df Mean Square F Fcrit MSAJKA/df0, MSBJKB/df7,7 0 6 MSABJKAB/df,6 xx( - ) MSE,8 MSA/MS E 0, MSB/MS E,07 MSAB/M SE,08 F 0,0;;,0 F 0,0;;,0 F 0,0;6;, Kesimpulan: Perhitungan menunjukkan bahwa rata-rata penurunan berat badan pada Baris [Kel. Umur] dan interaksi tidak berbeda [masih dianggap sama] sedangkan rata-rata penurunan berat badan dalam Kolom [metode diet] dapat dikatakan berbeda.. Regresi Linear : No Pengalaman Kerja (tahun) Penjualan barang (unit) X Y XY

8 8 70 n ΣX ΣX 8 ΣY 7 ΣY ΣXY Y X, 6,87 Model persamaan garis regresi linear dari kasus di atas adalah Y i β 0 + β X+ε i Sehingga estimasi parameternya adalah sebagai berikut : b n XY X n X ( X ) Y (8x90) (8x7), (8x8) (8) a Y bx 6,87 (, x,) Jadi, persamaan garis regresi dari kasus di atas adalah: Yˆ +, X. Regresi linear berganda adalah perluasan dari analisis regresi linear sederhana dimana variabel penduga lebih dari satu yaitu X sampai dengan X k yang mempengaruhi variabel dependent Y secara linear bersama-sama. Model Populasi : Y β 0 + β X + + β k X k +ε Contoh kasus: Sebuah penelitian bertujuan untuk mengetahui hubungan antara karakter seorang supervisor dengan kemampuannya dalam melakukan supervisi. Karakter supervisor terdiri atas x yaitu kemampuan menghandel komplain dari pekerja dan x yaitu kesungguhan untuk mempelajari hal yang baru. Sedangkan variabel y adalah nilai total dari kemampuannya dalam melakukan supervisi berdasarkan beberapa aspek yang terkait dengan bidang pekerjaannya. Penilaian terhadap para supervisor dilakukan oleh pekerja yang berada di bawah supervisi mereka di beberapa perusahaan. Data hasil penilaian disajikan dalam tabel berikut. 8

9 No Y X X Langkah-langkah dalam analisis faktor: a) Menentukan variabel apa saja yang akan dianalisis. b) Menghitung korelasi antar variabel. c) Mereduksi variabel yang berkorelasi < 0, d) Melakukan proses inti pada analisis Faktor, yakni Faktoring atau menurunkan satu atau lebih faktor dari variabel-variabel yang berkorelasi tinggi(>0,) e) Melakukan proses rotasi terhadap faktor yang telah terbentuk. f) Interpretasi atas faktor yang terbentuk, khususnya memberi nama atas faktor yang terbentuk, yang dianggap bisa mewakili variabel-variabel anggota faktor tersebut. g) Validasi atas hasil faktor untuk mengetahui apakah apakah faktor yang terbentuk telah valid. 6. Salah satu tahapan dalam analisis faktor adalah rotasi terhadap faktor yang terbentuk (rotasi faktor loading). Rotasi faktor loading perlu dilakukan jika pada tahap awal, faktor loading belum jelas mengelompokkan variabel-variabel ke dalam faktornya. Sebaliknya, apabila pengelompokkan variabel ke dalam faktornya sudah sedemikian jelas pada tahap ini, tidak perlu dilakukan rotasi faktor loading. Tujuan rotasi untuk memperjelas variabel yang masuk ke dalam faktor tertentu. 9

10 7. Apa yang dimaksud dengan Principal Component Analysis (PCA)? Dan apakah tujuan kita melakukan PCA? Jawab: a. PCA adalah prosedur matematik yang mentransformasi himpunan dari variabel respond yang saling berkorelasi ke dalam himpunan variabel respon (komponen) yang tidak saling berkorelasi. Banyaknya himpunan baru itu lebih sedikit dibandingkan dengan variabel sebelumnya. Selanjutnya himpunan variabel baru dinamakan dengan principal component. b. Tujuan dari PCA adalah mereduksi dimensi data dengan cara membangkitkan variabel baru (komponen utama) yang merupakan kombinasi linear dari variabel asal sedemikan hingga variansi komponen utama menjadi maksimum dan antar komponen utama bersifat saling bebas. 8. Alasan untuk melakukan PCA adalah : PCA mungkin paling bermanfaat untuk screening data multivariat. Untuk hampir semua analisis data, PCA dapat direkomendasikan sebagai langkah awal. PCA seharusnya dilakukan sebelum analisis multivariat lainnya. PCA dapat membantu mengungkap ketidaknormalan yang ada pada data multivariat. Kita sudah tahu bahwa regresi ganda cukup berbahaya ketika antar variabel prediktor mempunyai korelasi yang tinggi. PCA dapat membantu menentukan apakah ada multikolinearitas antar variabel independent. 9. Apakah yang dimaksud dengan SEM? Jelaskan pengertian variabel laten, variabel teramati/terukur, variabel exogenus dan variabel endogenous dalam SEM? 0

11 Jawab: a. SEM adalah suatu teknik pemodelan statistik yang menggabungkan antara analisis faktor, analisis jalur, dan analisis regresi untuk menguji suatu model dalam ilmu sosial, perilaku psikologis maupun manajemen. b. Variabel laten merupakan konsep abstrak, misalkan : perilaku, perasaan, dan motivasi. Variabel laten ini hanya dapat diamati secara tidak langsung dan tidak sempurna melalui efeknya pada variabel teramati. Variabel laten dibedakan menjadi dua yaitu variabel eksogen dan endogen. c. Variabel eksogen adalah variabel laten yang mempengaruhi variabel laten lainnya. Variabel eksogen setara dengan variabel bebas. Notasi matematik dari variabel laten eksogen adalah ( ksi ). Eksog en d. Variabel endogen adalah variabel laten yang dipengaruhi variabel laten lainnya. variabel endogen setara dengan variabel terikat. Ada juga variabel laten endogen yang merangkap sebagai laten eksogen, serta dapat berfungsi sebagai variabelvariabel tergantung sebenarnya. Notasi matematik dari variabel laten endogen ditandai dengan (eta). Endog en e. Variabel teramati adalah variabel yang dapat diamati atau dapat diukur secara empiris dan sering disebut sebagai indikator. Variabel teramati merupakan efek atau ukuran dari variabel laten. Pada metoda penelitian survei dengan

12 menggunakan kuesioner, setiap pertanyaan pada kuesioner mewakili sebuah variabel teramati. Variabel teramati yang berkaitan atau merupakan efek dari variabel laten eksogen diberi notasi matematik dengan label X, sedangkan yang berkaitan dengan variabel laten endogen diberi label Y. Simbol diagram lintasan dari variabel teramati adalah bujur sangkar atau empat persegi panjang. 0. macam model SEM dan gambarnya : Jawab: a. Model Struktural (Structural Model) Model ini menggambarkan hubungan diantara variabel-variabel laten. Parameter yang menunjukkan regresi variabel laten endogen pada eksogen dinotasikan dengan ( gamma ). Sedangkan untuk regresi variabel endogen pada variabel endogen lainnya dinotasikan dengan ( beta ). Variabel laten eksogen juga boleh berhubungan dalam dua arah (covary) dengan dinotasikan ( phi ). Notasi untuk error adalah adalah sebagai berikut:. Gambar Model Struktural SEM b. Model Pengukuran (Measurement Model)

13 Setiap variabel laten mempunyai beberapa ukuran atau variabel teramati atau indikator. Variabel laten dihubungkan dengan variabel-variabel teramati melalui model pengukuran yang berbentuk analisis faktor. Setiap variabel laten dimodelkan sebagai sebuah faktor yang mendasari variabel-variabel terkait. Muatan faktor (factor loading) yang menghubungkan variabel laten dengan variabel teramati diberi label λ ( lambda ). Error dalam model pengukuran X dinotasikan dengan δ ( delta ) dan untuk pengukuran Y adalah ε ( epsilon ). Gambar Model Pengukuran SEM adalah sebagai berikut: