PENENTUAN KOEFISIEN KORELASI KANONIK DAN INTERPRETASI FUNGSI KANONIK MULTIVARIAT

dokumen-dokumen yang mirip
JURNAL GAUSSIAN, Volume 2, Nomor 2, April 2013, Halaman Online di:

RANCANGAN D-OPTIMAL UNTUK REGRESI POLINOMIAL DERAJAT 3 DENGAN HETEROSKEDASTISITAS

PENERAPAN REGRESI LINIER MULTIVARIAT PADA DISTRIBUSI UJIAN NASIONAL 2014 (Studi Kasus Nilai Ujian Nasional 2014 SMP Negeri 1 Sayung)

PEMODELAN REGRESI LINIER MULTIVARIAT DENGAN METODE PEMILIHAN MODEL FORWARD SELECTION

PENERAPAN DIAGRAM KONTROL IMPROVED GENERALIZED VARIANCE PADA PROSES PRODUKSI HIGH DENSITY POLYETHYLENE (HDPE)

PENDUGAAN ANGKA PUTUS SEKOLAH DI KABUPATEN SEMARANG DENGAN METODE PREDIKSI TAK BIAS LINIER TERBAIK EMPIRIK PADA MODEL PENDUGAAN AREA KECIL SKRIPSI

PENENTUAN MODEL KEMISKINAN DI JAWA TENGAH DENGAN MULTIVARIATE GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION (MGWR)

PEMODELAN REGRESI 2-LEVEL DENGAN METODE ITERATIVE GENERALIZED LEAST SQUARE (IGLS) (Studi Kasus: Tingkat pendidikan Anak di Kabupaten Semarang)

SKRIPSI. Disusun Oleh: Ana Kartikawati NIM. J2E009024

PENDUGAAN AREA KECIL TERHADAP PENGELUARAN PER KAPITA DI KABUPATEN SRAGEN DENGAN PENDEKATAN KERNEL SKRIPSI

Artha Ida Sri Anggriyani

PENGAMBILAN SAMPEL BERDASARKAN PERINGKAT PADA ANALISIS REGRESI LINIER SEDERHANA

KLASIFIKASI KELULUSAN MAHASISWA FAKULTAS SAINS DAN MATEMATIKA UNIVERSITAS DIPONEGORO MENGGUNAKAN MULTIVARIATE ADAPTIVE REGRESSION SPLINE (MARS)

PEMODELAN REGRESI 3-LEVEL DENGAN METODE ITERATIVE GENERALIZED LEAST SQUARE (IGLS) (Studi Kasus: Lamanya pendidikan Anak di Kabupaten Semarang)

DEPARTEMEN STATISTIKA FAKULTAS SAINS DAN MATEMATIKA UNIVERSITAS DIPONEGORO SEMARANG

ESTIMASI PARAMETER REGRESI RIDGE MENGGUNAKAN ITERASI HOERL, KENNARD, DAN BALDWIN (HKB) UNTUK PENANGANAN MULTIKOLINIERITAS

PEMODELAN MULTIVARIATE ADAPTIVE REGRESSION SPLINES (MARS) PADA FAKTOR-FAKTOR RESIKO ANGKA KESAKITAN DIARE

GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS (GWRPCA) PADA PEMODELAN PENDAPATAN ASLI DAERAH DI JAWA TENGAH

PENERAPAN REGRESI LINIER MULTIVARIAT PADA DISTRIBUSI UJIAN NASIONAL 2014 (Pada Studi Kasus Nilai Ujian Nasional 2014 SMP Negeri 1 Sayung)

PEMBENTUKAN MODEL DATA PANEL FIXED EFFECT MENGGUNAKAN GUI MATLAB

PEMODELAN DATA INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN. Disusun Oleh : NOVIA AGUSTINA. Skripsi. Jurusan Statistika Fakultas Sains dan Matematika Undip

METODE PENELITIAN Kerangka Pemikiran

PEMODELAN UPAH MINIMUM KABUPATEN/KOTA DI JAWA TENGAH BERDASARKAN FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHINYA MENGGUNAKAN REGRESI RIDGE

PERBANDINGAN MODEL PERTUMBUHAN EKONOMI DI JAWA TENGAH DENGAN METODE REGRESI LINIER BERGANDA DAN METODE GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION SKRIPSI

ANALISIS VARIAN DUA FAKTOR DALAM RANCANGAN PENGAMATAN BERULANG ( REPEATED MEASURES )

SKRIPSI. Oleh : LAILI ISNA NUR KHIQMAH NIM :

SKRIPSI. Disusun oleh: NOVIAN TRIANGGARA

ANALISIS LAPANGAN PEKERJAAN UTAMA DI JAWA TENGAH BERDASARKAN GRAFIK BIPLOT SQRT (SQUARE ROOT BIPLOT)

ESTIMASI PARAMETER PADA MODEL REGRESI LINIER MULTILEVEL DENGAN METODE RESTRICTED MAXIMUM LIKELIHOOD (REML) abang Semarang SKRIPSI.

PEMODELAN DINAMIS PRODUKSI PADI DI JAWA TENGAH MENGGUNAKAN METODE KOYCK DAN ALMON

ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KEPUASAN MAHASISWA DALAM PEMILIHAN JURUSAN MENGGUNAKAN STRUCTURAL EQUATION MODELING

PEMODELAN GEOGRAPHICALLY WEIGHTED LOGISTIC REGRESSION

PERBANDINGAN ANALISIS FAKTOR KLASIK DAN KELOMPOK BAHAN MAKANAN DI JAWA TENGAH

DISKRIMINAN LINIER UNTUK KLASIFIKASI PERUSAHAAN MANIPULATOR DAN NON-MANIPULATOR. (Studi Kasus Di Bursa Efek Indonesia Tahun 2013)

SKRIPSI. Disusun oleh : OKA AFRANDA

KOMPUTASI METODE EXPONENTIALLY WEIGHTED MOVING AVERAGE UNTUK PENGENDALIAN KUALITAS PROSES PRODUKSI MENGGUNAKAN GUI MATLAB

PEMODELAN PERSENTASE BALITA GIZI BURUK DI JAWA TENGAH DENGAN PENDEKATAN GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION PRINCIPAL COMPONENTS ANALYSIS (GWRPCA)

APLIKASI REGRESI DATA PANEL UNTUK PEMODELAN TINGKAT PENGANGGURAN TERBUKA KABUPATEN/KOTA DI PROVINSI JAWA TENGAH

ANALISIS DESAIN FAKTORIAL FRAKSIONAL 2k-p DENGAN METODE LENTH

ANALISIS JALUR TERHADAP FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI INDEKS PRESTASI KUMULATIF (IPK) MAHASISWA STATISTIKA UNDIP

SIMULASI PENGUKURAN KETEPATAN MODEL VARIOGRAM PADA METODE ORDINARY KRIGING DENGAN TEKNIK JACKKNIFE. Oleh : DEWI SETYA KUSUMAWARDANI

GRAF DIAMETER DUA DENGAN KOMPLEMENNYA DAN GRAF MOORE DIAMETER DUA

PEMODELAN INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA DI PROVINSI JAWA TENGAH TAHUN DENGAN MENGGUNAKAN REGRESI DATA PANEL

REGRESI ROBUST MM-ESTIMATOR UNTUK PENANGANAN PENCILAN PADA REGRESI LINIER BERGANDA

DIAGRAM KONTROL MULTIVARIAT BERDASARKAN JARAK DI PT ARA SHOES SKRIPSI. Disusun Oleh : GALUH AYU ARGHI P

FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PERMINTAAN AIR MINUM PADA PERUSAHAAN DAERAH AIR MINUM (PDAM) TIRTANADI MEDAN SKRIPSI YUNI MASDAYANI HARAHAP

UNIVERSITAS SUMATERA UTARA FAKULTAS EKONOMI MEDAN SKRIPSI OLEH: : RIZA HIDAYAT LUBIS NIM : DEPARTEMEN : AKUNTANSI

PREDIKSI INFLASI BEBERAPA KOTA DI JAWA TENGAH TAHUN 2014 MENGGUNAKAN METODE VECTOR AUTOREGRESSIVE (VAR)

ANALISIS PEMBENTUKAN PORTOFOLIO OPTIMAL SAHAM DENGAN PENDEKATAN OPTIMISASI MULTIOBJEKTIF UNTUK PENGUKURAN VALUE AT RISK SKRIPSI

ANALISIS KECENDERUNGAN PEMILIHAN KOSMETIK WANITA DI KALANGAN MAHASISWI JURUSAN STATISTIKA UNIVERSITAS DIPONEGORO MENGGUNAKAN BIPLOT KOMPONEN UTAMA

PERBANDINGAN ANALISIS KLASIFIKASI MENGGUNAKAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR

ESTIMASI KURVA YIELD OBLIGASI PEMERINTAH KODE FR (FIXED RATE) MENGGUNAKAN CUBIC B-SPLINE

ANALISIS KORELASI KANONIK PERILAKU BELAJAR TERHADAP PRESTASI BELAJAR SISWA SMP (STUDI KASUS SISWA SMPN I SUKASARI PURWAKARTA)

SKRIPSI JURUSAN STATISTIKA FAKULTAS SAINS DAN MATEMATIKA UNIVERSITAS DIPONEGORO SEMARANG

ANALISIS RANCANGAN BUJUR SANGKAR GRAECO LATIN

PEMODELAN LAJU INFLASI DI PROVINSI JAWA TENGAH MENGGUNAKAN REGRESI DATA PANEL

SKRIPSI JURUSAN STATISTIKA PERAMALAN INDEKS HARGA KONSUMEN 4 KOTA DI JAWA TENGAH MENGGUNAKAN MODEL GENERALIZED SPACE TIME AUTOREGRESSIVE (GSTAR)

PERBANDINGAN METODE PEMULUSAN EKSPONENSIAL TUNGGAL DAN FUZZY TIME SERIES UNTUK MEMPREDIKSI INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN

ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PENERIMAAN PESERTA DIDIK SMA NEGERI 2 SEMARANG MENGGUNAKAN METODE REGRESI LOGISTIK ORDINAL

SKRIPSI. Disusun oleh: Alin Citra Suardi

PENDUGAAN PENGELUARAN PER KAPITA DI KABUPATEN BREBES

ISSN: JURNAL GAUSSIAN, Volume 4, Nomor 4, Tahun 2015, Halaman Online di:

HALAMAN PENGESAHAN. : Derajat Titik pada Graf Fuzzy. Telah diujikan pada sidang Tugas Akhir tanggal 23 Februari 2011

SKRIPSI OLEH HARRY MAULANA PULUNGAN

PROGRAM STUDI STRATA 1 AKUNTANSI FAKULTAS EKONOMI UNIVERSITAS SUMATERA UTARA MEDAN

PENENTUAN BOBOT PORTOFOLIO OPTIMAL UNTUK PERHITUNGAN VALUE AT RISK PADA DATA BERDISTRIBUSI NORMAL SKRIPSI

PEMODELAN KURS RUPIAH TERHADAP DOLLAR AMERIKA SERIKAT MENGGUNAKAN

SKRIPSI. Disusun Oleh : RAHMA NURFIANI PRADITA

RATA-RATA KUADRAT SESATAN PENDUGA REGRESI DENGAN KOMBINASI LINIER DUA VARIABEL BANTU PADA SAMPEL ACAK SEDERHANA

ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI TINGKAT PRESTASI SISWA SMA NEGERI 1 RANTAU UTARA, KABUPATEN LABUHAN BATU SKRIPSI MUHAMMAD YUSUF

SKRIPSI. Disusun Oleh: MAS AD DEPARTEMEN STATISTIKA FAKULTAS SAINS DAN MATEMATIKA UNIVERSITAS DIPONEGORO SEMARANG 2016

MULTIVARIAT ANALISIS VARIANS BERDISTRIBUSI NORMAL DENGAN PERCOBAAN FAKTORIAL SKRIPSI NOVRIDA ISNELIA

PENGARUH PEMBIAYAAN MUDHARABAH DAN MUSYARAKAH TERHADAP NON PERFORMING FINANCING (NPF) PADA BANK UMUM SYARIAH

MENENTUKAN INVERS DRAZIN DARI MATRIKS SINGULAR

PENERAPAN DIAGRAM KONTROL T2 HOTELLING PADA PROSES PRODUKSI KACA. Skripsi. Disusun Oleh : Muhammad Hilman Rizki Abdullah

ANALISIS REGRESI KOMPONEN UTAMA UNTUK MENGATASI MASALAH MULTIKOLINIERITAS SKRIPSI LEONARDO SILALAHI

PERBANDINGAN ANALISIS DISKRIMINAN FISHER DAN NAIVE BAYES UNTUK KLASIFIKASI RISIKO KREDIT

PENDUGAAN DATA HILANG PADA RANCANGAN ACAK KELOMPOK LENGKAP DENGAN ANALISIS KOVARIAN

ANALISIS PENGARUH KURS RUPIAH TERHADAP INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN MENGGUNAKAN DISTRIBUTED LAG MODEL SKRIPSI

ANALISIS KLASIFIKASI NASABAH KREDIT MENGGUNAKAN BOOTSTRAP AGGREGATING CLASSIFICATION AND REGRESSION TREES (BAGGING CART)

MULTIVARIATE ADAPTIVE REGRESSION SPLINES (MARS) UNTUK KLASIFIKASI STATUS KERJA DI KABUPATEN DEMAK

PENERAPAN DIAGRAM KONTROL PADA PROSES PRODUKSI MINUMAN KEMASAN RETURNABLE GLASS BOTTLE. (Studi Kasus di PT. Coca-cola Bottling Indonesia Central Java)

APLIKASI ANALISIS DISKRIMINAN DALAM PENENTUAN FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KELULUSAN SISWA SMPN 1 GUNUNG MERIAH KABUPATEN ACEH SINGKIL SKRIPSI

PENGARUH LINGKUNGAN KERJA DAN BUDAYA ORGANISASI TERHADAP KINERJA PEGAWAI PDAM KOTA KUDUS

PERAMALAN INDEKS HARGA KONSUMEN MENGGUNAKAN MODEL INTERVENSI FUNGSI STEP

BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN

ANALISIS NILAI RISIKO (VALUE AT RISK) MENGGUNAKAN UJI KEJADIAN BERNOULLI (BERNOULLI COVERAGE TEST) (Studi Kasus pada Indeks Harga Saham Gabungan)

PEMODELAN INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN (IHSG) MENGGUNAKAN MULTIVARIATE ADAPTIVE REGRESSION SPLINES (MARS)

ANALISIS KORESPONDENSI UNTUK MENDAPATKAN PETA PERSEPSI DAN VARIABEL BAGI KEGIATAN USAHA SKRIPSI

JMP : Volume 6 Nomor 1, Juni 2014, hal REGRESI LINEAR BIVARIAT SIMPEL DAN APLIKASINYA PADA DATA CUACA DI CILACAP

PENILAIAN CARA MENGAJAR MENGGUNAKAN RANCANGAN ACAK LENGKAP. Cara Mengajar Dosen Jurusan Statistika UNDIP)

PEMODELAN VEKTOR AUTOREGRESIF X TERHADAP VARIABEL MAKROEKONOMI DI INDONESIA

APLIKASI ANALISIS REGRESI PADA ANALISIS PENGARUH SEKTOR PERTANIAN DAN PERDAGANGAN TERHADAP LAJU PERTUMBUHAN PDRB KOTA BINJAI TUGAS AKHIR

RANCANGAN ACAK KELOMPOK TAK LENGKAP SEIMBANG PARSIAL (RAKTLSP)

KAJIAN AVAILABILITAS PADA SISTEM KOMPONEN SERI

SKRIPSI ERLINDA SIREGAR

BAB III ANALISIS KORELASI KANONIK ROBUST DENGAN METODE MINIMUM COVARIANCE DETERMINAN

PENENTUAN MODEL SISTEM ANTREAN KENDARAAN DI GERBANG TOL BANYUMANIK SEMARANG

PENGARUH EARNING PER SHARE, DIVIDEND PER SHARE,

SKRIPSI. Disusun Oleh: EVI YULIA HANDANINGRUM NIM. J2E009046

Transkripsi:

PENENTUAN KOEFISIEN KORELASI KANONIK DAN INTERPRETASI FUNGSI KANONIK MULTIVARIAT SKRIPSI Oleh : MUHAMAD FALIQUL ASBAH J2E 008 040 JURUSAN STATISTIKA FAKULTAS SAINS DAN MATEMATIKA UNIVERSITAS DIPONEGORO SEMARANG 2013

PENENTUAN KOEFISIEN KORELASI KANONIK DAN INTERPRETASI FUNGSI KANONIK MULTIVARIAT Oleh : MUHAMAD FALIQUL ASBAH NIM : J2E 008 040 Sebagai Salah Satu Syarat untuk Memperoleh Gelar Sarjana Sains pada Jurusan Statistika JURUSAN STATISTIKA FAKULTAS SAINS DAN MATEMATIKA UNIVERSITAS DIPONEGORO SEMARANG 2013 i

HALAMAN PENGESAHAN I Judul : Penentuan Koefisien Korelasi Kanonik dan Interpretasi Fungsi Kanonik Multivariat Nama : Muhamad Faliqul Asbah NIM : J2E 008 040 Telah diujikan pada sidang Tugas Akhir tanggal 23 Januari 2013 dan dinyatakan lulus pada tanggal 15 Februari 2013. Semarang, 15 Februari 2013 Mengetahui, Ketua Jurusan Statistika FSM UNDIP Panitia Penguji Ujian Tugas Akhir Ketua, Dra. Hj. Dwi Ispriyanti, M.Si NIP. 1957 09 14 1986 03 2 001 Triastuti Wuryandari, S.Si, M.Si NIP. 1971 09 06 1998 03 2 001 ii

HALAMAN PENGESAHAN II Judul : Penentuan Koefisien Korelasi Kanonik dan Interpretasi Fungsi Kanonik Multivariat Nama : Muhamad Faliqul Asbah NIM : J2E 008 040 Telah diujikan pada sidang Tugas Akhir tanggal 23 Januari 2013. Semarang, 15 Februari 2013 Pembimbing I Pembimbing II Drs. Sudarno, M.Si NIP. 1964 07 09 1992 01 1 001 Diah Safitri, S.Si., M.Si NIP. 1975 10 08 2003 12 2 001 iii

KATA PENGANTAR Puji syukur kehadirat Allah SWT yang telah memberikan segala nikmat dan kasih sayang-nya kepada kita. Alhamdulilah atas kekuatan dan kesabaran yang disampaikan sehingga penulis dapat menyelesaikan Tugas Akhir yang berjudul: Penentuan Koefisien Korelasi Kanonik dan Interpretasi Fungsi Kanonik Multivariat. Shalawat serta salam semoga selalu tercurah kepada Nabi Muhammad SAW, keluarga, sahabat, dan umatnya yang terus berjuang hingga akhir zaman. Penulisan Tugas Akhir ini disusun sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Strata Satu (S1) pada Jurusan Statistika Fakultas Sains dan Matematika Universitas Diponegoro Semarang. Pada kesempatan ini penulis ingin mengucapkan terima kasih kepada : 1. Ibu Dra. Hj. Dwi Ispriyanti, M.Si selaku Ketua Jurusan Statistika Fakultas Sains dan Matematika Universitas Diponegoro. 2. Bapak Drs. Sudarno, M.Si selaku Dosen Pembimbing I atas bimbingan, saran, dan pengarahan sehingga penyusunan skripsi dapat terselesaikan. 3. Ibu Diah Safitri, S.Si., M.Si selaku Dosen Pembimbing II atas saran dan pengarahan sehingga penyusunan skripsi menjadi lebih baik. 4. Bapak dan Ibu dosen Jurusan Statistika atas ilmu dan bimbingan selama penulis menempuh studi di jurusan statistika. 5. Keluarga yang senantiasa mendoakan dan memberikan dukungan baik secara moril maupun materiil. Penulis menyadari bahwa dalam penulisan Tugas Akhir ini masih jauh dari kesempurnaan. Oleh karena itu penulis mengharap kritik dan saran yang membangun (dapat melalui email ke faliqasbah@gmail.com). Semoga penulisan Tugas Akhir ini dapat bermanfaat bagi semua pihak. Semarang, 15 Februari 2013 Penulis iv

ABSTRAK Analisis korelasi kanonik merupakan suatu teknik yang berguna untuk mengidentifikasi dan mengukur hubungan linier, yang melibatkan beberapa variabel dependen dan independen. Korelasi kanonik fokus pada korelasi antara kombinasi linier dari suatu himpunan variabel independen dengan kombinasi linier dari himpunan variabel dependen. Pasangan kombinasi liniernya disebut fungsi kanonik, dan korelasinya disebut koefisien korelasi kanonik. Asumsi statistik yang harus dipenuhi adalah: linieritas, normalitas multivariat, homoskedastisitas, dan nonmultikolinieritas. Penggunaan variabel terdiri atas tiga variabel dependen y 1 = Kelembaban relatif harian maksimum, y 2 = Kelembaban relatif harian minimum, dan y 3 = Daerah terpadu di bawah kurva kelembaban harian dan tiga variabel independen x 1 = Suhu udara harian maksimum, x 2 = Suhu udara harian minimum, dan x 3 = Daerah terpadu di bawah kurva suhu udara harian. Hasil analisis korelasi kanonik menunjukkan bahwa terdapat dua korelasi kanonik yang signifikan antara tingkat suhu udara harian dengan tingkat kelembaban harian. Indeks redundansi menunjukkan bahwa tingkat kelembaban harian dapat menjelaskan jumlah keragaman sebesar 69 % dari variabel independen (tingkat suhu udara harian). Sebaliknya, tingkat suhu udara harian dapat menjelaskan jumlah keragaman sebesar 60 % dari variabel dependen (tingkat kelembaban harian). Interpretasi melibatkan pemeriksaan pada fungsi kanonik untuk menentukan kontribusi relatif dari masing-masing variabel asal dalam hubungan kanonik: bobot kanonik, muatan kanonik, dan muatan silang kanonik menunjukkan bahwa urutan variabel yang berkontribusi pada variabel independen adalah x 1, x 3, dan x 2. Kemudian, urutan variabel yang berkontribusi pada variabel dependen adalah y 1, y 2, dan y 3. Kata Kunci: Koefisien Korelasi Kanonik, Fungsi Kanonik, Indeks Redundansi, Bobot Kanonik, Muatan Kanonik, Muatan Silang Kanonik. v

ABSTRACT Canonical correlation analysis is a useful technique to identify and quantify the linier relationships, involving multiple independent and multiple dependent variable. It focuses on the correlation between a linier combination of the variables in one set independent and a linier combination of the variables in another set dependent. The pairs of linier combinations are called canonical function, and their correlation are called canonical correlation coefficient. The statistical assumptions should be fulfilled are: linearity, multivariate normality, homoscedasticity, and nonmulticollinearity. The use of variable consists of three dependent variable y 1 = Maximum daily relative humidity, y 2 = Minimum daily relative humidity, and y 3 = Integrated area under daily humidity curve and three independent variable x 1 = Maximum daily air temperature, x 2 = Minimum daily air temperature, and x 3 = Integrated area under daily air temperature curve. For The result of canonical correlation analysis indicate that there are two significant canonical correlation between the daily air temperature level with the daily humidity level. The reduncancy index showed that the daily humidity level can explained a total of 69 % of the variance in the daily air temperature level, otherwise the daily air temperature level can explained a total 60 % of the variance in the daily humidity level. Interpretations involves examining the canonical function to determine the relative contibution of each of the original variables in the canonical relationships: canonical weights, canonical loadings, and canonical cross loadings showed that the sequence variables which contribute on the independent variate are x 1, x 3, and x 2.Then, the sequence variables which contribute on the dependent variate are y 1, y 2, and y 3. Keywords: Canonical Correlation Coefficient, Canonical Function, Redundancy Index, Canonical weights, Canonical Loadings, and Canonical Cross Loadings. vi

DAFTAR ISI Halaman HALAMAN JUDUL... HALAMAN PENGESAHAN I... HALAMAN PENGESAHAN II... KATA PENGANTAR... ABSTRAK... ABSTRACT... DAFTAR ISI... DAFTAR SIMBOL... DAFTAR TABEL... DAFTAR GAMBAR... DAFTAR LAMPIRAN... i ii iii iv v vi vii x xi xii xiii BAB I PENDAHULUAN... 1 1.1 Latar Belakang... 1 1.2 Tujuan Penulisan... 3 BAB II TINJAUAN PUSTAKA... 4 2.1 Matriks dan Vektor... 4 2.1.1 Macam-macam Matriks... 5 2.1.2 Transpose Matriks... 6 2.1.3 Determinan Matriks... 8 2.1.4 Invers Matriks... 12 2.1.5 Matriks Varian Kovarian... 14 vii

viii 2.1.6 Vektor... 17 2.1.7 Vektor Rata-rata... 17 2.1.8 Koefisien Korelasi... 19 2.2 Analisis Korelasi Kanonik... 20 2.2.1 Korelasi Kanonik... 20 2.2.2 Penentuan Penduga Koefisien Korelasi Kanonik dan Fungsi Kanonik... 20 2.3 Asumsi Korelasi Kanonik... 25 2.3.1 Linieritas... 25 2.3.2 Variabel Independen dan Dependen Berdistribusi Normal Multivariat... 25 2.3.3 Homoskedastisitas... 26 2.3.4 Nonmultikolinieritas... 27 2.4 Uji Signifikansi Korelasi Kanonik... 28 2.4.1 Uji Korelasi Kanonik secara Keseluruhan... 28 2.4.2 Uji secara Sebagian... 29 2.5 Analisis Redundansi... 30 2.6 Interpretasi Fungsi Kanonik... 31 2.6.1 Bobot Kanonik... 30 2.6.2 Muatan Kanonik... 31 2.6.3 Muatan silang Kanonik... 32 BAB III METODOLOGI PENELITIAN... 34 3.1 Variabel Penelitian... 34 3.2 Jenis dan Sumber Data... 34

ix 3.3 Software yang Digunakan... 34 3.4 Langkah Analisis Data... 35 BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN... 38 4.1 Uji Asumsi Korelasi Kanonik... 38 4.1.1 Linieritas... 38 4.1.2 Variabel Independen dan Dependen Berdistribusi Normal Multivariat... 39 4.1.3 Homoskedastisitas... 44 4.1.4 Nonmultikolinieritas... 46 4.2 Penentuan Koefisien Korelasi Kanonik dan Fungsi Kanonik... 47 4.3 Uji Signifikansi Korelasi Kanonik... 53 4.3.1 Uji Korelasi Kanonik secara Keseluruhan... 53 4.3.2 Uji secara Sebagian... 54 4.4 Analisis Redundansi... 57 4.5 Interpretasi Fungsi Kanonik... 60 4.5.1 Bobot Kanonik... 60 4.5.2 Muatan Kanonik... 61 4.5.3 Muatan Silang Kanonik... 62 BAB V KESIMPULAN... 64 DAFTAR PUSTAKA... 66 LAMPIRAN... 68

DAFTAR SIMBOL Σ Y X n p q : Matriks Varian-Kovarian : Matriks Variabel Dependen : Matriks Variabel Independen : Banyak Pengamatan : Banyak Variabel Dependen : Banyak Variabel Independen : Lambda, Koefisien Wilk s Lambda : Jarak Mahalanobis r c : Koefisien Korelasi Kanonik : Nilai Eigen U V S R RI R R R R : Variabel Kanonik untuk Variabel Dependen : Variabel Kanonik untuk Variabel Independen : Matriks Varian Kovarian Sampel : Matriks Partisi R : Indeks Redundansi : Muatan Kanonik Himpunan Variabel Independen : Muatan Kanonik Himpunan Variabel Dependen : Muatan Silang Kanonik Himpunan Variabel Independen : Muatan Silang Kanonik Himpunan Variabel Depeden x

DAFTAR TABEL Halaman Tabel 1 Linieritas... 39 Tabel 2 Nilai Jarak Mahalanobis dan Kuantil Chi-Square Variabel Independen... 40 Tabel 3 Nilai Jarak Mahalanobis dan Kuantil Chi-Square Variabel Dependen... 42 Tabel 4 Nonmultikolinieritas... 47 Tabel 5 Koefisien Korelasi Kanonik... 49 Tabel 6 Uji Signifikansi Multivariat... 54 Tabel 7 Uji Signifikansi secara Sebagian... 57 Tabel 8 Indeks Redundansi Fungsi Kanonik Pertama... 58 Tabel 9 Indeks Redundansi Fungsi Kanonik Kedua... 59 Tabel 10 Bobot, Muatan, Muatan Silang Fungsi Kanonik Pertama... 63 Tabel 11 Bobot, Muatan, Muatan Silang Fungsi Kanonik Kedua... 63 xi

DAFTAR GAMBAR Halaman Gambar 1 Diagram Alir Analisis Data... 37 Gambar 2 Grafik Chi-Square Asumsi Normal Multivariat pada Variabel Independen... 41 Gambar 3 Grafik Chi-Square Asumsi Normal Multivariat pada Variabel Dependen... 43 Gambar 4 Scatterplot antara y 1 terhadap x 1, x 2, x 3... 44 Gambar 5 Scatterplot antara y 2 terhadap x 1, x 2, x 3... 45 Gambar 6 Scatterplot antara y 3 terhadap x 1, x 2, x 3... 45 xii

DAFTAR LAMPIRAN Halaman Lampiran 1 Data Tingkat Suhu Udara Harian dan Kelembaban Harian... 69 Lampiran 2 Program Korelasi Kanonik dengan SAS ver 9.0... 70 Lampiran 3 Program Korelasi Kanonik dengan SPSS 16.0... 75 Lampiran 4 Uji Asumsi Linieritas dengan SPSS 16.0... 79 Lampiran 5 Uji Asumsi Normalitas Multivariat dengan R 2.15.2... 81 Lampiran 6 Uji Asumsi Nonmultikolinieritas dengan SPSS 16.0... 85 Lampiran 7 Koefisien Korelasi Kanonik dengan Matlab 7.1... 88 Lampiran 8 Nilai Kritis Wilks Λ, α = 0.05... 89 Lampiran 9 Nilai Persentasi Distribusi χ 2... 92 Lampiran 10 Nilai Kritis Distribusi F... 93 xiii

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Korelasi merupakan teknik analisis yang termasuk dalam salah satu teknik pengukuran asosiasi ( measures of association). Pengukuran asosiasi merupakan istilah umum yang mengarah pada sekelompok teknik dalam statistik yang digunakan untuk mengukur kekuatan hubungan linier antara dua variabel atau di antara beberapa variabel. Salah satu aspek analisis asosiasi adalah untuk memutuskan apakah data sampel yang teramati menyediakan bukti yang cukup untuk menyimpulkan bahwa variabel-variabel dalam populasi asal sampel saling berkaitan atau berhubungan (Daniel, 1978). Pada beberapa masalah penelitian statistika multivariat, ketertarikan peneliti kadang tidak hanya pada pembentukan model regresi linier antara variabel dependen dengan variabel independen saja, tetapi sebaliknya peneliti tertarik pada hubungan linier dan keterikatan antara dua himpunan variabel, himpunan variabel dependen dengan himpunan variabel independen. Analisis korelasi kanonik adalah jawaban dan penggunaan pada jenis masalah penelitian statistika multivariat seperti ini (Hair et al, 2010). Analisis korelasi kanonik merupakan teknik statistika multivariat yang dikembangkan oleh Hotelling (1936), metode ini dikembangkan untuk mengidentifikasi dan mengukur tingkat keeratan hubungan linier antara dua himpunan variabel, himpunan variabel dependen y = y, y,, y dan himpunan variabel independen x = x, x,, x yang diukur pada unit 1

2 sampling yang sama. Korelasi kanonik berfokus pada korelasi maksimum antara kombinasi linear himpunan variabel y = y, y,, y dengan kombinasi linear himpunan variabel x = x, x,, x (Rencher, 2002). Penerapan analisis korelasi kanonik telah meningkat sejalan dengan software (perangkat lunak) statistik yang telah banyak tersedia. Analisis korelasi kanonik diterapkan di berbagai disiplin ilmu, salah satunya di bidang geografi. Pada suatu studi penelitian mengenai tingkat suhu udara harian dengan tingkat kelembaban harian suatu wilayah pada buku Methods of Multivariate Analysis penulis Alvin C. Rencher, analisis korelasi kanonik digunakan untuk mengidentifikasi dan mengukur tingkat keeratan hubungan linier antara himpunan variabel dependen: y 1 = Kelembaban relatif harian maksimum, y 2 = Kelembaban relatif harian minimum, dan y 3 = Daerah terpadu di bawah kurva kelembaban harian dengan himpunan variabel independen: x 1 = Suhu dara harian maksimum, x 2 = Suhu udara harian minimum, dan x 3 = Daerah terpadu di bawah kurva suhu udara harian, dimana salah satu variabel independennya adalah fixed, yang berarti ukuran dan observasi di bawah pengawasan peneliti. Berdasarkan hal tersebut, penulisan skripsi ini fokus pada permasalahan bagaimana mendapatkan nilai penduga koefisien korelasi kanonik antara kombinasi linear dari himpunan variabel dependen dengan himpunan variabel independen, mendapatkan fungsi kanonik kemudian menguji signifikansi korelasi kanonik secara keseluruhan dan sebagian, menjelaskan besarnya jumlah keragaman pada tiap variabel, dan bagaimana melakukan interpretasi fungsi kanonik, interpretasi dilakukan dengan tiga koefisien: bobot kanonik, muatan kanonik, dan muatan silang kanonik.

3 1.2 Tujuan Penulisan Tujuan dari penulisan tugas akhir ini adalah : 1. Menguji asumsi-asumsi korelasi kanonik 2. Mendapatkan nilai penduga koefisien korelasi kanonik dan fungsi kanonik 3. Menguji signifikansi korelasi kanonik 4. Melakukan interpretasi fungsi kanonik