Wakhinuddin’s Weblog


ANALISIS KOMPONEN UTAMA
Mei 12, 2014, 1:51 pm
Filed under: PENELITIAN, PENGUKURAN (MEASUREMENT)

ANALISIS KOMPONEN UTAMA
(AKU)

Oleh Wakhinuddin S

A. Tujuan AKU
Menurut Tabachnick, AKU adalah teknik statistik yang digunakan manakala peneliti tertarik pada sekumpulan data yang saling berkorelasi. Tujuannya ialah untuk menemukan sejumlah variabel yang koheren dalam subkelompok, yang secara relatif independen terhadap yang lain. Selanjutnya, dikatakan bahwa penggunaan utama dari AKU adalah untuk pengembangan alat ukur yang berkaitan dengan kepribadian, dan inteligensi. AKU kebalikan dari analisis faktor, AKU bersifat kovergen sedangkan Analisis faktor divergen.
Peneliti memulai dengan sejumlah besar butir-butir yang merefleksikan sifat-sifat yang hendak diukur, dan ingin menunjukkan bahwa butir-butir itu benar-benar berguna dalam pengukuran. Sedangkan tujuan khusus analisis komponen utama adalah meringkaskan bentuk hubungan di antara variabel-variabel teramati, mereduksi jumlah variabel yang banyak menjadi lebih sedikit, atau dari dimensi yang besar menjadi dimensi yang kecil, sehingga mudah diinterpretasikan (Tabachnick and Fidell, 1989: 597-598).
Analisis Komponen Utama (AKU) bertujuan menerangkan struktur variansi-kovariansi melalui kombinasi linear dari variabel-variabel asal. AKU biasanya digunakan untuk : (1) Mengidentifikasi variabel-variabel baru yang mendasari data variabel ganda. (2) Mengurangi banyaknya dimensi himpunan variabel asal yang terdiri atas banyak variabel dan saling berkorelasi. (3) Menetralisir variabel-variabel asal yang memberikan sumbangan informasi yang relatif kecil. Variabel baru yang dimaksud di sini disebut dengan komponen utama, yang berciri: (a) merupakan kombinasi linear variabel-variabel asal; (b) jumlah kuadrat koefisien dalam kombinasi linear bernilai 1; (c) tidak berkorelasi; (d) mempunyai variansi terurut dari terbesar ke yang terkecil (Siswadi dan Suharjo, 1997: 10-11).

Menurut Johnson dan Dean, AKU terkonsentrasi pada penjelasan struktur variansi dan kovariansi melalui suatu kombinasi linear variabel-variabel asal, dengan tujuan utama melakukan reduksi data dan membuat interpretasi. Analisis komponen utama lebih baik digunakan jika variabel-variabel asal saling berkorelasi (1988: 340).

AKU akan cukup efektif jika antar p variabel asal terdapat korelasi yang cukup tinggi (2002: 5-1).

Menurut Dillon dan Goldsetin, ketika kita berhadapan dengan variabel dalam jumlah yang besar, bagaimanapun, akan timbul beberapa masalah praktis. Misalnya, untuk 10 variabel saja kita berhadapan dengan 45 korelasi yang harus dipertimbangkan; dengan 20 variabel terdapat 190 korelasi yang harus diperhatikan; dengan 40 variabel maka sebanyak 780 korelasi antarvariabel itu yang harus diekstraksi. Meningkatnya jumlah variabel akan meningkatkan banyaknya koefsiein korelasi yang harus diperhitungkan. Karena jumlah variabel yang begitu besar, maka beberapa teknik reduksi data sangat diperlukan (1984: 23). Salah satu teknik statistik yang dapat digunakan untuk mereduksi data ialah analisis komponen utama (Johnson and Dean,1988 : 340).


Tinggalkan sebuah Komentar so far
Tinggalkan komentar



Tinggalkan Balasan

Isikan data di bawah atau klik salah satu ikon untuk log in:

Logo WordPress.com

You are commenting using your WordPress.com account. Logout / Ubah )

Gambar Twitter

You are commenting using your Twitter account. Logout / Ubah )

Foto Facebook

You are commenting using your Facebook account. Logout / Ubah )

Foto Google+

You are commenting using your Google+ account. Logout / Ubah )

Connecting to %s



%d blogger menyukai ini: