Robust Principal Component Analysis (ROBPCA) pada Data Pencilan dengan Penduga Minimum Covariant Determinant (MCD)

RirinAimatusSolikah (2009) Robust Principal Component Analysis (ROBPCA) pada Data Pencilan dengan Penduga Minimum Covariant Determinant (MCD). Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.

Abstract

Classic Principal Component Analysis (CPCA) adalah suatu metode dengan pendekatan klasik untuk menjelaskan struktur matriks kovarian melalui sejumlah kecil komponen yang tidak saling berkorelasi, komponen utama merupakan kombinasi linier dari variabel asal sehingga mempunyai ragam maksimum. Pada kenyataannya, data seringkali mengandung beberapa pengamatan pencilan, oleh karena itu reduksi dimensi dengan CPCA menjadi tidak dapat diandalkan bila pencilan muncul dalam data (Sujatmiko, 2005). Pada penelitian ini peneliti mencoba untuk menganalisis data multivatiat yag mengandung pencilan dengan Robust Principal Component Analysis (ROBPCA). Robust Principal Component Analysis adalah metode analisis untuk mendapatkan komponen utama pada data multivariat yang mengandung pencilan dengan penduga MCD. Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan komponen utama yang robust dengan penduga MCD dan menentukan metode yang lebih baik ( Classic PCA atau ROBPCA) dalam mendapatkan komponen utama pada data pencilan. Penelitian ini menggunakan dua data sekunder yang merupakan hasil survei Sosial Ekonomi Nasional di Kota Sorong dan Kupang dan data hasil penelitian mahasiswa Fakultas Pertanian Universitas Brawijaya. Berdasarkan hasil analisis yang dilakukan dalam penelitian ini, menunjukkan bahwa metode ROBPCA lebih baik dari pada CPCA pada data multivariat mengandung pencilan karena menghasilkan matriks kovarian dan rata-rata yang robust terhadap pencilan dengan penduga MCD yang mampu meminimumkan determinan matriks kovarian. Hal ini dapat dilihat dari besarnya keragaman yang dapat dijelaskan oleh komponen utama yang terpilih.

Item Type: Thesis (Sarjana)
Identification Number: SKR/MIPA/2009/132/050901533
Subjects: 500 Natural sciences and mathematics > 510 Mathematics
Divisions: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam > Matematika
Depositing User: Unnamed user with email repository.ub@ub.ac.id
Date Deposited: 03 Jun 2009 09:33
Last Modified: 22 Oct 2021 06:20
URI: http://repository.ub.ac.id/id/eprint/152088
[thumbnail of 050901533.pdf]
Preview
Text
050901533.pdf

Download (2MB) | Preview

Actions (login required)

View Item View Item