Ningtyas, Leny Ayu and Nur Silviyah Rahmi, S.Si., M.Stat., (2024) Perbandingan Analisis Biplot Robust Singular Value Decomposition dan Robust Minimum Covariance Determinant pada Data Produksi Sayuran Semusim. Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.
Abstract
Analisis biplot merupakan analisis multivariat yang dapat menunjukkan kemiripan objek, keragaman variabel, hubungan antar variabel, dan posisi relatif antara objek dengan variabel. Permasalahan pada analisis biplot adalah sensitif terhadap pencilan sehingga diperlukan metode yang bersifat kekar (robust). Metode biplot robust dapat menggunakan pendekatan Robust Singular Value Decomposition (RSVD) dan Robust Minimum Covariance Determinant (MCD). Biplot RSVD dilakukan dengan menduga nilai dan vektor eigen yang robust, sedangkan biplot MCD dilakukan dengan menduga rataan dan keragaman yang robust. Salah satu implementasi analisis biplot adalah bidang pertanian berupa sayuran semusim yang bermanfaat bagi masyarakat. Produksi sayuran semusim di Jawa Timur tidak merata, di mana terdapat produksi yang sangat tinggi, sehingga diperlukan analisis yang robust. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui hubungan antara kabupaten/kota di Jawa Timur dengan produksi sayuran semusim di Jawa Timur, serta mendapatkan metode terbaik dari analisis biplot RSVD dan biplot robust MCD. Data yang digunakan berupa data sekunder yang didapatkan dari Badan Pusat Statistik Provinsi Jawa Timur. Hasil dari kedua metode menunjukkan kesamaan pada keragaman dan korelasi antar variabel. Analisis biplot RSVD dan robust MCD dapat menjelaskan 99,89% dan 88,5% informasi mengenai produksi sayuran semusim di Jawa Timur. Berdasarkan hasil tersebut, analisis biplot RSVD lebih baik untuk digunakan karena memiliki nilai kesesuaian biplot yang lebih tinggi bila dibandingkan analisis biplot robust MCD.
English Abstract
Biplot analysis is a multivariate analysis that show the similarity of objects, the variability of variables, the relationships between variables, and the relative position between objects and variables. The problem occurs because of outliers, so robust method is needed. The robust biplot method can use the Robust Singular Value Decomposition (RSVD) approach, and the Robust Minimum Covariant Determinant (MCD). RSVD biplots are used to estimate robust eigen values and eigen vectors, while MCD biplots are used to estimate robust the mean and the variability. Implementation of biplot analysis in agriculture that are beneficial to the community. The production of seasonal vegetables in East Java is uneven where there is very high production, so a robust analysis is needed. This study focuses on knowing the relationship between districts/cities with seasonal vegetable production in East Java, as well as obtaining the best method from RSVD biplot analysis and MCD robust biplot. The data used is in the form of secondary data obtained from the Central Bureau of Statistics of East Java Province. The results of both methods show similarities in variability and correlation between variables. Biplot analysis of RSVD and robust MCD can explain 99.89% and 88.5% of the information on seasonal vegetable production in East Java. Based on these result, RSVD biplot analysis is better to use because it has a higher biplot fit value when compared to MCD robust biplot analysis.
| Item Type: | Thesis (Sarjana) |
|---|---|
| Identification Number: | 0524090162 |
| Uncontrolled Keywords: | Biplot Robust Minimum Covariance Determinant, Biplot Robust Singular Value Decomposition, Pencilan, Produksi Sayuran Semusim |
| Divisions: | Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam > Statistika |
| Depositing User: | Unnamed user with username nova |
| Date Deposited: | 29 Jul 2024 04:57 |
| Last Modified: | 29 Jul 2024 04:57 |
| URI: | http://repository.ub.ac.id/id/eprint/222051 |
![[thumbnail of DALAM MASA EMBARGO]](http://repository.ub.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text (DALAM MASA EMBARGO)
Leny Ayu Ningtyas.pdf Restricted to Registered users only Download (2MB) |
Actions (login required)
 |
View Item |