Analisis komponen utama: Perbedaan antara revisi

← Revisi sebelumnya Revisi selanjutnya →

Konten dihapus Konten ditambahkan

Sebaris

Revisi per 10 Mei 2010 20.01

Dalam statistika, analisis komponen utama / AKU (Bahasa Inggris: principal component analysis / PCA) adalah teknik yang digunakan untuk menyederhanakan suatu data, dengan cara mentransformasi data secara linier sehingga terbentuk sistem koordinat baru dengan varians maksimum.^{[butuh rujukan]} Analisis komponen utama dapat digunakan untuk mereduksi dimensi suatu data tanpa mengurangi karakteristik data tersebut secara signifikan.^[1] Analisis komponen utama juga sering digunakan untuk menghindari masalah multikolinearitas antar peubah bebas dalam model regresi berganda.^[2]^[3]

Analisis komponen utama merupakan analisis antara dari suatu proses penelitian yang besar atau suatu awalan dari analisis berikutnya, bukan merupakan suatu analisis yang langsung berakhir.^{[butuh rujukan]} Misalnya komponen utama bisa merupakan masukan untuk regresi berganda atau analisis faktor atau analisis gerombol.

AKU juga dikenal dengan Transformasi Karhunen-Loève (dinamakan untuk menghormati Kari Karhunen dan Michel Loève) atau Transformasi Hotelling (dinamakan untuk menghormati Harold Hotelling).^[4]

Contoh aplikasi AKU adalah untuk teknik kompresi citra digital dan kompresi video.^{[butuh rujukan]} PCA juga merupakan salah satu teknik statistika multivariat yang dapat menemukan karakteristik data yang tersembunyi.^{[butuh rujukan]}

Referensi

^ Johnson, Richard A & Wichern, Dean W. Applied Multivariate Statistical Analysis (New Jersey: Prentice-Hall International Inc, 1998). ISBN 0-13-080084-8.
^ Juanda, Bambang. Ekonometrika : Pemodelan dan Pendugaan (Bogor: IPB Press, 2009). ISBN 978-979-493-177-6.
^ Iriawan, Nur , Astuti, Septin Puji. Mengolah Data Statistik dengan mudah menggunakan Minitab 14 (Yogyakarta: ANDI, 2006). ISBN 979-763-111-7.
^ "Karhunen-Loeve Transform (KLT)" (html) (Siaran pers) (dalam bahasa bahasa Inggris). Harvey Mudd College. 3 November 2009. Diakses tanggal 10 Mei 2010.

[APG-1] Johnson, Richard A & Wichern, Dean W. Applied Multivariate Statistical Analysis (New Jersey: Prentice-Hall International Inc, 1998). ISBN 0-13-080084-8.

[Bambang_Juanda-2] Juanda, Bambang. Ekonometrika : Pemodelan dan Pendugaan (Bogor: IPB Press, 2009). ISBN 978-979-493-177-6.

[Minitab_14-3] Iriawan, Nur , Astuti, Septin Puji. Mengolah Data Statistik dengan mudah menggunakan Minitab 14 (Yogyakarta: ANDI, 2006). ISBN 979-763-111-7.

[Edu-4] "Karhunen-Loeve Transform (KLT)" (html) (Siaran pers) (dalam bahasa bahasa Inggris). Harvey Mudd College. 3 November 2009. Diakses tanggal 10 Mei 2010.

[1]

[2]

[3]

[4]

@@ Baris 1: / Baris 1: @@
-Dalam [[statistika]], '''analisis komponen utama''' / AKU ([[Bahasa Inggris]]: ''principal component analysis'' / PCA) adalah teknik yang digunakan untuk menyederhanakan suatu data, dengan cara mentransformasi data secara linier sehingga terbentuk [[sistem koordinat]] baru dengan [[varians]] maksimum.{{fact}} AKU dapat digunakan untuk mereduksi dimensi suatu data tanpa mengurangi karakteristik data tersebut secara signifikan.<ref name="APG">Johnson, Richard A & Wichern, Dean W. ''Applied Multivariate Statistical Analysis'' (New Jersey: Prentice-Hall International Inc, 1998). ISBN 0-13-080084-8.</ref> AKU juga sering digunakan untuk menghindari masalah [[multikolinearitas]] antar peubah bebas dalam [[regresi|model regresi berganda]].<ref name="Bambang Juanda">Juanda, Bambang. ''Ekonometrika : Pemodelan dan Pendugaan'' (Bogor: IPB Press, 2009). ISBN 978-979-493-177-6.</ref><ref name="Minitab 14">Iriawan, Nur , Astuti, Septin Puji. ''Mengolah Data Statistik dengan mudah menggunakan Minitab 14'' (Yogyakarta: ANDI, 2006). ISBN 979-763-111-7.</ref>
+Dalam [[statistika]], '''analisis komponen utama''' / AKU ([[Bahasa Inggris]]: ''principal component analysis'' / PCA) adalah teknik yang digunakan untuk menyederhanakan suatu data, dengan cara mentransformasi data secara linier sehingga terbentuk [[sistem koordinat]] baru dengan [[varians]] maksimum.{{fact}} Analisis komponen utama dapat digunakan untuk mereduksi dimensi suatu data tanpa mengurangi karakteristik data tersebut secara signifikan.<ref name="APG">Johnson, Richard A & Wichern, Dean W. ''Applied Multivariate Statistical Analysis'' (New Jersey: Prentice-Hall International Inc, 1998). ISBN 0-13-080084-8.</ref> Analisis komponen utama juga sering digunakan untuk menghindari masalah [[multikolinearitas]] antar peubah bebas dalam [[regresi|model regresi berganda]].<ref name="Bambang Juanda">Juanda, Bambang. ''Ekonometrika : Pemodelan dan Pendugaan'' (Bogor: IPB Press, 2009). ISBN 978-979-493-177-6.</ref><ref name="Minitab 14">Iriawan, Nur , Astuti, Septin Puji. ''Mengolah Data Statistik dengan mudah menggunakan Minitab 14'' (Yogyakarta: ANDI, 2006). ISBN 979-763-111-7.</ref>
-Analisis komponen utama merupakan analisis antara dari suatu proses penelitian yang besar atau suatu awalan dari analisis berikutnya, bukan merupakan suatu analisis yang langsung berakhir.{{fact}} Misalnya komponen utama bisa merupakan masukan untuk [[regresi|regresi berganda]] atau [[analisis faktor]]<ref name="Statistika Komputasi">{{cite press release |publisher=Statistika Komputasi |title=Analisis Komponen Utama dan Analisis Faktor |date=[[14 April]] [[2010]] |url=http://statistikakomputasi.wordpress.com/2010/04/14/analisis-komponen-utama-dan-analisis-faktor/|format=php |language=[[bahasa Indonesia]] |accessdate=[[10 Mei]] [[2010]]}}</ref> atau [[analisis gerombol]].<ref name="Wahana Statistika">{{cite press release |publisher=Dunia Ilmu Statistika |title=Analisis Komponen Utama|date=[[20 Agustus]] [[2009]] |url=http://www.wahana-statistika.com/analisis/analisis-multivariate/104-analisis-komponen-utama.html|format=html |language=[[bahasa Indonesia]] |accessdate=[[10 Mei]] [[2010]]}}</ref>
+Analisis komponen utama merupakan analisis antara dari suatu proses penelitian yang besar atau suatu awalan dari analisis berikutnya, bukan merupakan suatu analisis yang langsung berakhir.{{fact}} Misalnya komponen utama bisa merupakan masukan untuk [[regresi|regresi berganda]] atau [[analisis faktor]] atau [[analisis gerombol]].
 [[Berkas:Contoh_Transformasi_Balik_Analisis_Komponen_Utama.JPG|thumb|400px|Contoh Transformasi balik dalam Analisis Komponen Utama]]
 AKU juga dikenal dengan '''Transformasi Karhunen-Loève''' (dinamakan untuk menghormati [[Kari Karhunen]] dan [[Michel Loève]]) atau '''Transformasi Hotelling''' (dinamakan untuk menghormati [[Harold Hotelling]]).<ref name="Edu">{{cite press release |publisher=Harvey Mudd College |title=Karhunen-Loeve Transform (KLT)|date=[[3 November]] [[2009]] |url=http://fourier.eng.hmc.edu/e161/lectures/klt/node3.html|format=html |language=[[bahasa Inggris]] |accessdate=[[10 Mei]] [[2010]]}}</ref>