Comparison Between Classic Biplot Analisys And Robust Biplot Analysis With Fast Minimum Covariance Determinant (Fast-Mcd) Method On The Outliers

Novita, Meida (2014) Comparison Between Classic Biplot Analisys And Robust Biplot Analysis With Fast Minimum Covariance Determinant (Fast-Mcd) Method On The Outliers. Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.

Abstract

Analisis biplot merupakan suatu alat statistika yang menyajikan n objek dengan p peubah dalam dua dimensi. Analisis biplot didasarkan pada Penguraian Nilai Singular (PNS) yang memerlukan matriks data. Data outlier pada matriks dapat mempengaruhi analisis, karenanya perlu dicari sebuah alternatif biplot yang kekar (robust) terhadap pengaruh data outlier misalnya dengan menggunakan matriks covariance yang robust. Penduga robust yang digunakan adalah Fast Minimum Covariance Determinant (FMCD). Penduga robust FMCD merupakan rata-rata dan covariance dari pengamatan yang meminimumkan determinan matriks covariance. Tujuan dari penulisan skripsi ini adalah membandingkan hasil analisis biplot klasik dan robust biplot. Data yang digunakan adalah 5 data sekunder yang memiliki outlier tentang bidang kependudukan di Indonesia dari BPS. Informasi yang diperoleh dari biplot klasik dan robust biplot tentang korelasi peubah sama, Namun, keragaman peubah banyaknya kelompok yang terbentuk berbeda. Keragaman peubah pada biplot klasik lebih besar daripada robust biplot. Banyaknya kelompok yang terbentuk pada robust biplot lebih banyak daripada biplot klasik lebih banyak karena objek lebih menyebar. Keragaman peubah biplot klasik lebih besar bila dibandingkan dengan robust biplot. Ukuran kesesuaian biplot pada biplot klasik dan robust biplot sama-sama di atas 70%, jadi kedua metode tersebut cukup mewakili data sebenarnya. Akan tetapi lebih baik digunakan robust biplot, karena robust biplot tidak terpengaruh data outlier.

English Abstract

Biplot analysis is a statistics which present n object and p variable in two dimension. Biplot analysis use Singular Value Decomposition (SVD). SVD need matrix data without outlier. Outlier in matrix data will be influence the analysis. Because of that need to find alternative a robust biplot. One of them method is use robust covariance matrix. One of the robust estimation is Fast Minimum Covariance Determinant (FMCD). Robust estimation FMCD is mean and variance from observation which have minimum covariance determinant. Purpose of this minor thesis is to compare biplot classic and robust biplot analysis. Data that used in this minor thesis is 5 secondary data which have outlier about population in Indonesia. Information had gotten from classic biplot and robust biplot about variable correlation is similar. Nevertheless information about variance of the variable and mount of the cluster unequal. Variance of the variable from biplot classic bigger than robust biplot. Mount of the cluster from robust biplot more than classic biplot. Both of the method have more than 70% from goodness of fit of biplot. So, Both of them have represent of the data. Even so, robust biplot better to use because this method had not influenced by outliers.

Item Type:	Thesis (Sarjana)
Identification Number:	SKR/MIPA/2014/58/051400903
Subjects:	500 Natural sciences and mathematics > 510 Mathematics
Divisions:	Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam > Matematika
Depositing User:	Budi Wahyono Wahyono
Date Deposited:	11 Feb 2014 09:12
Last Modified:	28 Feb 2024 07:55
URI:	http://repository.ub.ac.id/id/eprint/154072

	Text dpn.pdf Download (198kB)
	Text 1.pdf Download (126kB)
	Text 2.pdf Download (489kB)
	Text 3.pdf Download (236kB)
	Text 4.pdf Download (331kB)
	Text 5.pdf Download (33kB)

Actions (login required)

View Item