Penggunaan Komponen Utama dalam Analisis Gerombol K-Rataan

Abstract

Analisis gerombol merupakan suatu metode peubah ganda untuk mengelompokkan unit-unit pengamatan ke dalam kelompok-kelompok, dimana dalam satu kelompok memiliki kerogaman yang lebih kecil dibandingkan dengan keragaman antar kelompok, Sebagai data awal (input) dalam analisis gerombol dapat digunakan data asal atau data skor komponen. Dengan mengamati nilai-nilai korelasi antar peubah dan kondisi gerombol, ingin diketahui perbedaan penggunaan kedua data awal tersebut pada hasil akhir penggerombolan. Dengan menggunakan metode gerombol kerataan, diperoleh hasil bahwa untuk kondisi gerombol tumpang tindih dengan korelasi antar peubah sedang atau besar, data skor komponen memberikan hasil penggerombolan yang lebih baik dibandingkan data asal. Ini ditunjukkan oleh proporsi salah pengelompokan data skor jauh lebih sedikit dari proporsi salah pengelompokan data asal. Sedangkan untuk data dengan korelasi kecil, penggunaan data skor sebagai data awal tidak memberikan hasil penggerombolan yang lebih baik dari data asal, Untuk kondisi gerombol yang terpisah, penggerombolan menggunakan data asal sama dengan penggerombolan data skor, baik untuk korelasi kecil, sedang atau besar.