Bab 2 LANDASAN TEORI 2.1 Aljabar Matriks 2.1.1 Definisi Matriks ...

17

Bab 2

LANDASAN TEORI

2.1 Aljabar Matriks 2.1.1

Definisi

Matriks Matriks adalah suatu kumpulan angka-angka yang juga sering disebut elemen-elemen yang disusun secara teratur menurut baris dan kolom sehingga berbentuk persegi panjang, dimana panjang dan lebarnya ditunjukkan oleh banyaknya kolom dan baris serta dibatasi tanda “[ ]” atau “( )”.

Sebuah matriks dinotasikan dengan simbol huruf besar seperti A, X, atau Z dan sebagainya. Sebuah matriks A yang berukuran m baris dan n kolom dapat ditulis sebagai berikut : [

]

Atau juga dapat ditulis : A=[

] i = 1, 2,…, m ; j = 1, 2,…, n

Contoh : *

+

Disebut matriks A dengan 2 baris dan 3 kolom. Jika A sebuah matriks, maka digunakan

untuk menyatakan elemen yang terdapat di dalam baris i dan kolom j

dari A. Dalam contoh ini i = 1, 2 dan j = 1, 2, 3 atau dapat ditulis

Universitas Sumatera Utara

18

[

]

i = 1, 2

j = 1, 2, 3

Skalar Suatu skalar adalah besaran yang hannya memiliki nilai, tetapi tidak memiliki arah.

Vektor Baris Suatu matriks yang hannya terdiri dari satu baris dan n kolom disebut vektor baris. [

]

disebut vektor baris

Vektor Kolom Suatu matriks yang hannya terdiri dari m baris dan satu kolom disebut vektor kolom. [

]

disebut vektor kolom

Kombinasi Linier Vektor w merupakan kombinasi linier dari vektor – vektor skalar

jika terdapat

sehingga berlaku : ,

Jika vektor

(2.1)

maka disebut persamaan homogen dan

vektor yang bebas linier, yang mengakibatkan ada bilangan

disebut tetapi jika

yang tidak semuanya sama dengan nol, maka

disebut vektor yang bergantung linier.

2.1.2

Jenis-jenis Matriks

Matriks Kuadrat


19

Matriks kuadrat adalah matriks yang memiliki baris dan kolom yang sama banyak. Dalam suatu matriks kuadrat, elemen–elemen

disebut elemen

diagonal utama. ]

[

Matriks Diagonal [

Matriks kuadrat

] dinamakan matriks diagonal jika semua elemen diluar

diagonal utama adalah nol,

dan paling tidak satu elemen pada . Jumlah elemen – elemen diagonal utama suatu

diagonal pokok

matriks kuadrat A disebut trace A ditulis ∑

,

[

]

Matriks Simetris Suatu matriks kuadrat

[

]

disebut matriks simetris jika elemen

dibawah diagonal utama merupakan cermin dari elemen diatas diagonal utama. Matriks simetris jika

artinya

.

Contoh :

[

]

Matriks Identitas Matriks A disebut matriks identitas dan biasa diberi simbol I. [

]

i = 1, 2, …, m, j = 1, 2, …, n

m = n dan untuk


20

Matriks Nol Matriks nol adalah suatu matriks dengan semua elemennya mempunyai nilai nol. Biasanya diberi simbol , dibaca matriks nol.

Matriks Elementer Suatu matriks nxn dikatakan matriks elementer jika matriks tersebut dapat diperoleh dari matriks identitas

nxn yakni

dengan melakukan operasi baris elementer

tunggal.

Matriks Segitiga Matriks

suatu matriks bujur sangkar dikatakan segitiga bawah (lower

triangular) jika

untuk i < j dan matriks

dikatakan segitiga atas (upper triangular) jika

suatu matriks bujur sangkar untuk i > j.

Contoh : Segitiga bawah

[

], segitiga atas

[

]

Matriks Singular Matriks kuadrat

[

] dikatakan singular jika semua elemen pada salah satu baris

atau kolom adalah nol atau jika semua kofaktor dari elemen suatu baris atau kolom sama dengan nol. Untuk melihat kesingularan suatu matriks adalah dengan menghitung determinan matriks tersebut. Apabila determinannya sama dengan nol maka matriks tersebut singular.

Matriks Ortogonal Matriks kuadrat

[

] dikatakan dapat didiagonalisasi secara orthogonal jika

terdapat mtriks orthogonal P sehingga berlaku

Matriks orthogonal


21

didefinisikan sebagai matriks kuadrat yang inversnya sama dengan transposenya, sehingga :

Maka P adalah matriks orthogonal

2.1.3

Operasi Matriks

Perkalian Matriks dengan Skalar Jika k adalah

[

] adalah matriks mxn dan k adalah suatu skalar, maka hasil kali A dengan [

] matriks mxn dengan

(1

)

Perkalian Matriks dengan Matriks Jika

adalah matriks mxp dan

adalah matriks pxn maka hasil kali

dari matriks A dan matriks B yang ditulis dengan AB adalah C matriks mxn. Secara matematik dapat ditulis sebagai berikut : ∑

(1

)

(2.2)

Penjumlahan Matriks Jika

adalah matriks mxn dan

adalah matriks mxn maka

penjumlahan matriks dari matriks A dan matriks B yang ditulis dengan dengan : (i = 1, 2, …, m; j = 1, 2, …, n).

Pengurangan Matriks Jika

adalah matriks mxn dan

adalah matriks mxn maka

pengurangan matriks dari matriks A dan matriks B yang ditulis dengan (i = 1, 2, …, m; j = 1, 2, …, n).

dengan : Transpose Suatu Matriks Jika (1

adalah matriks mxn maka matriks nxm dengan

dan

) disebut dengan transpose dari matriks A.


22

Matriks mxn yang umum dapat ditulis : [

]

[

]

maka [

]

Determinana Matriks adalah matriks nxn. Fungsi determinan dari A ditulis dengan det

Misalkan

(A) atau |A|. Secara matematiknya ditulis : Det (A) = |A| = ∑ merupakan himpunan S = {1, 2, …, n}.

Dengan

Teorema Jika

adalah matriks nxn yang mengandung sebaris bilangan nol, maka

det(A) = 0.

Anton (2004, hal: 97)

Contoh : ]

[

| |

Teorema Jika A adalah matriks segitiga nxn, maka det(A) adalah hasil kali elemen – elemen pada diagonal utama, yaitu det(A) =

Anton (2004, hal: 98)

Contoh : [

] maka det(A) = (2)(4)(-5)(3) = -120

Teorema


23

Jika A adalah sebarang matriks kuadrat, maka det(A) = det(AT). Anton (2004, hal: 97)

Teorema Jika A dan B adalah matriks kuadrat yang ordonya sama, maka det(AB) = det(A)(B). Anton (2004, hal: 108)

Contoh : *

+

*

+

*

+

det(A)(B) = (1)(-23) = -23 det(AB) = -23 Sehingga det (AB) = det (A) det (B)

Invers Matriks Misalkan A matriks nxn disebut non singular (invertible) jika terdapat matriks B maka AB = BA = I Matriks B disebut invers dari A. jika tidak terdapat matriks B maka matriks A disebut singular (non-invertible). Secara umum invers matriks A adalah :

Adjoint matriks A adalah suatu matriks yang elemen-elemennya terdiri dari semua elemen-elemen kofaktor matriks A, dengan

adalah kofaktor elemen-elemen

. Sehingga dapat ditulis dalam bentuk matriks sebagai berikut : [

]

dengan :

Sifat – sifat invers : a. Jika A adalah matriks non singular, maka A-1 adalah non singular dan

b. Jika A dan B adalah matriks non singular, maka AB adalah non singular dan


24

c. Jika A adalah matriks non singular maka

2.2 Nilai Eigen dan Vektor Eigen Jika A adalah matriks nxn, maka vektor tak nol X di dalam Rn dinamakan vektor eigen (eigenvector) dari A jika AX adalah kelipatan skalar dari X yakni : AX = Untuk suatu skalar . Skalar

(2.3)

dinamakan nilai eigen (eigen value) dari A dan X

dikatakan vektor eigen yang bersesuaian dengan .

Untuk mencari nilai eigen matriks A yang berukuran nxn, dari persamaan (2.3) dapat ditulis kembali sebagai suatu persamaan homogen : (2.4)

Dengan I adalah matriks identitas yang berordo sama dengan matriks A, dalam catatan matriks : ],

[

[

],

X= [

AX =

]

X

AX =

(

=0

|

X

|

Untuk memperoleh nilai |

|

|

(2.5)

|


25

n buah akar Jika nilai eigen vektor eigen

disubstitusi pada persamaan

maka solusi dari

adalah

(2.6)

Jadi apabila matriks

mempunyai akar karakteristik

dan ada

kemungkinan bahwa diantaranya mempunyai nilai yang sama, bersesuaian dengan akar-akar karakteristik ini adalah himpunan vektor–vektor karakteristik yang orthogonal (artinya masing-masing nilai akar karakteristik akan memberikan vektor karakteristik)

sedemikian sehingga :

Tanpa menghilangkan sifat umum, vektor-vektor tersebut bisa dibuat normal (standar) sedemikian rupa sehingga

untuk semua i, suatu himpunan vektor-

vektor orthogonal yang telah dibuat normal (standar) disebut orthogonal set. Apabila X merupakan matriks nxn, dimana kolom – kolomnya terdiri dari vektor-vektor 1.

dan kemudian bisa ditulis dengan dua syarat sebagai berikut : jika jika

2.

sehingga

Matriks yang mempunyai sifat demikian dinamakan matriks orthogonal.

Definisi : Misalkan

Determinan

matriks nxn.

[

]

Dikatakan karakteristik polinom dari A.

Persamaan


26

Dikatakan persamaan karakteristik dari A.

2.3 Matriks korelasi

Matriks korelasi adalah matriks yang didalamnya terdapat korelasi-korelasi. Andaikan ̅ adalah matriks rata-rata dan ∑ adalah matriks ragam

X adalah matriks data, peragam. ̅

Dengan:

̅

̅ [ ] ̅

][ ]

[

̅ [ ] ̅

(2.7) ̅ dihitung dari matriks data yang dikalikan dengan vektor 1 dan konstanta

Selanjutnya, persamaan (2.7) dikalikan dengan vektor

, sehingga dihasilkan

matriks ̅ ̅

̅

[

̅ ̅

̅

̅

̅

̅

̅ ]

(2.8)

̅

Kurangkan matriks X dengan persamaan matriks (2.8) yang menghasilkan matriks baku

dinotasikan dengan V [

̅ ̅

Matriks

̅

̅

̅ ̅ ̅

̅

]

(2.9)

̅

adalah perkalian silang antara matriks (2.9) dengan matriks

transposenya


27

̅

[

̅

̅ ̅

̅ ̅ ̅

̅

̅ (

̅

] [

)(

)

̅ ̅

̅ ̅

̅ ̅ ̅

(

]

̅

)

karena )(

(

)

Sehingga didapat (

)

(2.10)

Persamaan (2.10) menunjukan dengan jelas hubungan operasi perkalian matriks data X dengan (

) dan transpose matriks data. Jika S telah diketahui

dari persamaan (2.10), maka S dapat dihubungkan ke matriks korelasi

dengan cara :

1. Menghitung Matriks ∑ ∑

̅

̅

̅

̅

( ̅ ∑

∑

[

[

̅ (

̅ ̅

̅ (

̅ )

̅ (

̅ )

̅ )(

̅ )

̅ ̅ )

̅

̅ (

(

̅ ) ̅ (

̅ ̅ )

̅ ) ]

(

̅ )

]


28

2. Menghitung matriks baku yang isinya adalah simpangan baku, dengan asumsi dihasilkan

sehingga dapat ditulis kedalam bentuk matriks

sebagai berikut : √ √ [

]

√

3. Menghitung invers dari matriks deviasi dengan cara (

)

√

(

√

)

[

]

√

(

Maka dapat dihasilkan matriks korelasi dengan rumus √

) ∑(

)

√ √

[

[

]

√

√

]

[

√

√

√

√

√

[√

√

√

√

√

√

]

√

[ √

]

]

dengan : ∑ Untuk

(

̅ √

)(

̅ √

)

(2.11)

menghasilkan (

̅ √

)(

̅ √

)

̅ √

̅ √


29

(

̅ √

)(

̅ √

(

)

̅ )( √

̅ )

√

Dan untuk ( ( (

̅ √ ̅ √ ̅ √

)( )( )(

̅ √ ̅

)

√ ̅ √

)

)

̅ √

̅ √

̅ ( √

√ ̅ (

√

̅ ) ̅ )

√

2.4 Analisis Regresi Linier Berganda

Dalam perkembangannya terdapat dua jenis regresi yang sangat terkenal, yaitu regresi linier sederhana dan regresi linier berganda. Regresi linier sederhana digunakan untuk menggambarkan hubungan antara suatu variabel bebas (X) dengan satu variabel tak bebas (Y) dalam bentuk persamaan linier sederhana. (2.12)

Regresi linier berganda merupakan perluasan dari regresi linier sederhana. Perluasannya terlihat dari banyaknya variabel bebas pada model regresi tersebut. Bentuk umum regresi linier berganda dapat dinyatakan secara statistik sebagai berikut: =

+

+

+…+

+

(2.13)

dengan : = variabel tak bebas = variabel bebas , …,

= parameter regresi = variabel gangguan

2.4.1

Asumsi Regresi Linier Berganda


30

Dalam model regresi linier berganda ada beberapa asumsi yang harus dipenuhi, asumsi tersebut adalah : untuk I = 1, 2, …, n

1. Nilai rata-rata kesalahan pengganggu nol, yaitu 2. Varian

sama untuk semua kesalahan pengganggu (asumsi

homokedastisitas) 3. Tidak ada otokorelasi antara kesalahan pengganggu, berarti kovarian

4. Variabel bebas

, konstan dalam sampling yang terulang dan bebas

terhadap kesalahan pengganggu

.

5. Tidak ada multikolinieritas diantara variabel bebas X. 6.

artinya kesalahan pengganggu mengikuti distribusi normal dengan rata-rata 0 dan varian

2.4.2 Metode Kuadrat Terkecil (MKT)

Metode kuadrat terkecil merupakan suatu metode yang paling banyak digunakan untuk menduga parameter-parameter regresi. Pada model regresi linier berganda juga digunakan metode kuadrat terkecil untuk menduga parameter. Biasanya penduga kuadrat terkecil ini diperoleh dengan meminimumkan jumlah kuadrat galat. Misalkan model yang akan diestimasi adalah parameter dari persamaan dengan n pengamatan, maka diperoleh : =

+

+

+…+

+

=

+

+

+…+

+

=

+

+

+…+

+

Persaman-persamaan diatas dapat ditulis dalam bentuk matriks : Y=X +

(2.14)

dengan :


31

[ ]

]

[

[ ]

Untuk mendapatkan penaksir-penaksir MKT bagi klasik ditentukan dua vektor ̂ ̂ ̂

̂

[ ]

, maka dengan asumsi

̂ sebagai :

[ ] ̂

[̂ ]

Persamaan hasil estimasi dari persamaan (2.14) dapat ditulis sebagai : Y=X̂ + atau ̂

(2.15)

Karena tujuan MKT adalah meminimumkan jumlah kuadrat dari kesalahan, yaitu ∑

minimum

maka : ∑ [ ]

(2.16)

jadi, ∑ ̂

̂

̂ Oleh karena ̂ (̂

̂

̂

̂

adalah skalar, maka matriks transposenya adalah : ̂

)

jadi, ̂

̂

̂

(2.17)


32

Untuk menaksir parameter ̂ maka ̂

∑ ̂

(∑

harus diminimumkan terhadap ̂ maka : ̂

̂

)

̂

̂ ̂

̂

atau : ̂ ̂

dengan ketentuan

(2.18)

2.4.3 Sifat Penduga Kuadrat terkecil

Menurut Sembiring (2003) metode kuadrat terkecil memiliki beberapa sifat yang baik. Untuk menyelidiki sifatnya, pandang kembali model umum regresi linier pada persamaan (2.14). disini dianggap bahwa Dengan demikian maka

bebas satu sama lain dan

dan

.

Jadi sifat penduga kuadrat terkecil adalah : 1. Takbias Jika ( ̂ )

maka ̂ adalah penduga tak bias untuk

Akan ditunjukkan bahwa ̂ adalah penduga linier tak bias dari

. Dari

persamaan (2.15) diketahui : ̂ )

(2.19) dengan ( ̂)


33

2. Varian Minimum

Jika

maka matriks kovarian untuk ̂ diberikan oleh

Jika

dan

maka penduga kuadrat terkecil

̂

mempunyai varian minimum diantara semua penduga tak bias linier. Bukti : ( ̂)

[(( ̂

( ̂ )) ( ̂

( ̂ ))) ]

= (2.20)

2.5 Uji Regresi Linier

Pengujian nyata regresi adalah sebuah pengujian untuk menentukan apakah ada hubungan linier antara variabel tidak bebas Y dan variabel bebas Uji yang digunakan adalah uji menggunakan statistik F berbentuk : (2.21) dengan : JKR

= Jumlah Kuadrat Regresi

JKS

= Jumlah Kuadrat Sisa = derajat kebebasan JKR = Derajat kebebasan JKS

Dalam uji hipotesis, digunakan daerah kritis : ditolak jika dengan :


34

Selanjutnya, jika model regresi layak digunakan akan dilakukan lagi uji terhadap koefisien-koefisien regresi secara terpisah untuk mengetahui apakah koefisien tersebut layak dipakai dalam persamaan atau tidak.

Rumusan hipotesis untuk menguji parameter regresi secara parsial adalah sebagai berikut : artinya koefisien regresi ke–j tidak signifikan atau variabel bebas ke-j tidak berpengaruh nyata terhadap Y. artinya koefisien regresi ke-j signifikan atau variabel bebas ke-j berpengaruh nyata terhadap Y.

Statistik uji yang digunakan untuk menguji parameter regresi secara parsial adalah: (̂)

Jika |

( ̂ )| >

̂ √

maka

(2.23)

̂

ditolak yang artinya variabel bebas ke- j

berpengaruh nyata terhadap Y.

2.6 Koefisien Determinasi (

)

Koefisien determinasi adalah nilai yang menunjukkan seberapa besar nilai variabel Y dijelaskan oleh variable X. Koefisien determinasi merupakan salah satu patokan yang biasa digunakan untuk melihat apakah suatu model regresi yang dicocokkan belum atau sudah memadai, yang dinotasikan dengan R2. Koefisien determinasi ini hannya menunjukkan ukuran proporsi variansi total dalam respon Y yang diterangkan oleh model yang dicocokkan (Walpole dan Myers, 1995)

Nilai koefisien determinasi (

) dapat diperoleh dengan rumus : di mana :

(2.24)


35

Nilai R2 yang mendekati 0 (nol) menunjukkan bahwa data sangat tidak cocok dengan model regresi yang ada. Sebaliknya, jika nilai R2 mendekati 1 (satu) menunjukkan bahwa data cocok terhadap model regresi. Dapat disimpulkan bahwa nilai R2 yang diperoleh sesuai dengan yang dijelaskan masing-masing faktor yang tinggal di dalam regresi. Hal ini mengakibatkan bahwa yang dijelaskan hannyalah disebabkan faktor yang mempengaruhinya saja. Besarnya variansi yang dijelaskan penduga sering dinyatakan dalam persen. Persentase variansi penduga tersebut adalah

2.7

Multikolinieritas

Istilah multikolinieritas pertama kali diperkenalkan oleh Ragnar Frisch pada tahun 1934, yang menyatakan bahwa multikolinieritas terjadi jika adanya hubungan linier yang sempurna (perfect) atau pasti (exact) diantara beberapa atau semua variabel bebas

dari model regresi berganda (Rahardiantoro 2008).

Maksud dari adanya hubungan linier antar sesama variable Misalkan terdapat k variable bebas

adalah :

. Hubungan linier yang

sempurna/pasti terjadi jika berlaku hubungan berikut : (2.25) Dimana

merupakan bilangan konstan dan tidak seluruhnya nol atau

paling tidak ada satu yang tidak sama dengan nol, yaitu

Jika terdapat korelasi sempurna diantara sesama variabel bebas, sehingga nilai koefisien korelasi diantara sesama variabel ini sama dengan satu, maka konsekuensinya adalah koefisien-koefisien regresi menjadi tidak dapat ditaksir, nilai standar eror setiap koefisien regresi menjadi tak hingga.

Pada analisis regresi, multikolinieritas dikatakan ada apabila beberapa kondisi berikut dipenuhi : 1. Dua variable berkorelasi sempurna (oleh karena itu vektor–vektor yang menggambarkan variabel tersebut adalah kolinier).


36

2. Dua variabel bebas hampir berkorelasi sempurna yaitu koefisien korelasinya mendekati

.

3. Kombinasi linier dari beberapa variabel bebas berkorelasi sempurna atau mendekati sempurna dengan variable bebas yang lain. 4. Kombinasi linier dari satu sub-himpunan variabel bebas berkorelasi sempurna dengan suatu kombinasi linier dari sub-himpunan variabel bebas yang lain.

2.7.1

Pendeteksian Multikolinieritas

Ada beberapa cara untuk mengetahui ada tidaknya multikolinieritas, yaitu : 1. Nilai korelasi (korelasi antar peubah bebas). Prosedur ini merupakan pendeteksian yang paling sederhana dan paling mudah. Jika nilai korelasi antar peubah (

) melebihi 0,75 diduga terdapat

gejala multikolinieritas. [

]

∑ Untuk

(

̅ √

)(

̅ √

)

(2.26)

menghasilkan

2. Faktor Variansi Inflasi (Variance Inflation Factor, VIF). VIF adalah elemen-elemen diagonal utama dari invers matriks korelasi. VIF digunakan sebagai kriteria untuk mendeksi multikolinieritas pada regresi linier berganda yang melibatkan lebih dari dua variabel bebas. Nilai VIF lebih besar dari 10 mengindikasikan adanya masalah multikolinieritas yang serius. VIF untuk koefisien regresi –j didefinisikan sebagai berikut : (2.27) dengan : = Koefisien determinasi antar

dengan variabel bebas lainnya

(j = 1, 2, …, p)


37

2.7.2

Pengaruh Multikolinieritas

Koefisien regresi penduga

̂ yang diperoleh dengan metode kuadrat terkecil

mempunyai banyak kelemahan apabila terjadi multikolinieritas diantara variabel bebas, yaitu : 1. Variansi ̂ Besar Apabila determinan dari matriks

, akibatnya variansi akan semakin

besar sehingga penduga kuadrat terkecil tidak efisien karena memiliki ragam dan peragam yang besar. Dalam kasus multikolinieritas penduga kuadrat tekecil tetap tak bias karena sifat ketakbiasan tidak ditentukan oleh asumsi tidak adanya multikolinieritas, hannya akibat multikolinieritas penduga memiliki ragam yang besar dan tidak dapat lagi disebut sebagai penduga yang memiliki sifat linier, tak bias, dan mempunyai varian minimum atau yang disebut BLUE (best linier unbiased estimator).

2. Selang Kepercayaan Penduga Lebih Lebar Dalam situasi multikolinieritas antara variabel-variabel bebas dalam model regresi linier mengakibatkan variansi penduga kuadrat terkecil menjadi besar sehingga menghasilkan galat baku yang lebih besar, akibatnya selang kepercayaan bagi parameter model regresi menjadi lebih besar.

3. Nilai Statistik-t yang Tidak Nyata Multikolinieritas yang mengakibatkan galat baku penduga kuadrat terkecil menjadi lebih besar, maka statistik t yang didefinisikan sebagai rasio antara koefisien penduga dan galat baku koefisien penduga menjadi lebih kecil. Akibatnya meningkatkan besarnya peluang menerima hipotesis yang salah (kesalahan

akan meningkat), karena suatu hipotesis yang seharusnya ditolak

tetapi berdasarkan pengujian hipotesis diputuskan untuk diterima, sebagai konsekuensi nilai statistik t yang tidak nyata.


38

4. Nilai Koefisien Determinasi (R2) yang Tinggi Tetapi Beberapa Nilai Statistik-t Tidak Nyata Dalam kasus adanya multikolinieritas, maka akan ditemukan beberapa koefisien regresi yang secara individual tidak nyata berdasarkan uji statistik t-student. Namun, koefisien determinasi (R2) dalam situasi yang demikian mungkin tinggi sekali serta berdasarkan uji koefisien regresi keseluruhan berdasarkan uji F akan ditolak hipotesis nol, bahwa

2.8 Analisis Komponen Utama

Analisis komponen utama merupakan teknik statistik yang dapat digunakan untuk mereduksi sejumlah variabel asal menjadi beberapa variabel baru yang bersifat orthogonal dan tetap mempertahankan total keragaman dari variabel asalnya.

Analisis komponen utama bertujuan untuk mengubah dari sebagian besar variabel asli yang digunakan yang saling berkorelasi satu dengan yang lainnya, menjadi satu set variabel baru yang lebih kecil dan saling bebas (tidak berkorelasi lagi), dan merupakan kombinasi linier dari variabel asal. Selanjutnya variabel baru ini dinamakan komponen utama (principal component). secara umum tujuan dari analisis komponen utama adalah mereduksi dimensi data sehingga lebih mudah untuk menginterpretasikan data-data tersebut.

Analisis komponen utama bertujuan untuk menyederhanakan variabel yang diamati dengan cara menyusutkan dimensinya. Hal ini dilakukan dengan menghilangkan korelasi variabel melalui transformasi variabel asal ke variabel baru yang tidak berkorelasi.

Variabel baru ( ) disebut sebagai komponen utama yang merupakan hasil transformasi dari variable asal

yang modelnya dalam bentuk catatan matriks adalah: (2.28)


39

dengan : A adalah matriks yang melakukan transformasi terhadap variabel asal sehingga diperoleh vektor komponen .

Penjabarannya adalah sebagai berikut : [

]

[ ]

2.8.1

[

]

Menentukan Komponen Utama

Komponen utama dapat ditentukan melalui matriks ragam peragam (∑) dan matriks korelasi

dari

. Matriks kovarian ∑ digunakan untuk membentuk

komponen utama apabila semua variabel yang diamati mempunyai satuan pengukuran yang sama. Sedangkan, matriks Korelasi

digunakan apabila variabel yang diamati

tidak mempunyai satuan pengukuran yang sama. Variabel tersebut perlu dibakukan, sehingga komponen utama berdasarkan matriks korelasi ditentukan dari variabel baku.

2.8.1.1 Komponen Utama Berdasarkan Matriks Kovarian (∑) Dipunyai matriks kovarian ∑ dari p buah variable

Total varian dari

∑

∑ yaitu penjumlahan

variabel–variabel tersebut didefinisikan sebagai

dari unsur diagonal matriks ∑. Melalui matriks kovarian ∑ bisa diturunkan akar ciriakar cirinya yaitu

dan vektor ciri–vektor cirinya

Komponen utama pertama dari vektor berukuran px1, adalah kombinasi linier linier terbobot variabel asal yang dapat menerangkan keragaman terbesar.


40

Komponen utama pertama dapat dituliskan sebagai :

(2.29) dengan : dan

Varian dari komponen utama pertama adalah : ∑

∑

∑

Vektor pembobot

(2.30)

adalah vektor normal, Koefisien

dari vektor ciri yang berhubungan dengan akar ciri terbesar matriks kovarian ∑ dipilih sedemikian sehingga kendala

adalah unsur-unsur yang diturunkan dari

mencapai maksimum dengan

. Menggunakan teknik pemaksimuman berkendala lagrange

diperoleh persamaan : ∑

Fungsi ini mencapai maksimum jika turunan parsial pertama terhadap

sama dengan nol. ∑

atau ∑

Persamaan (2.31) dipenuhi oleh dan vektor ciri matriks ∑ Akibatnya itu varian

∑

terbesar dari matriks ∑ dan

dan

(2.31)

yang merupakan pasangan akar ciri

∑

Oleh karena

harus maksimum, maka

adalah akar ciri yang

adalah vektor ciri yang bersesuaian dengan

Komponen utama kedua adalah kombinasi linier terbobot variabel asal yang tidak berkorelasi dengan komponen utama pertama, serta memaksimumkan sisa kovarian data setelah diterangkan oleh komponen utama pertama. Komponen utama kedua dapat dituliskan sebagai :

(2.32)


41

dengan : dan

Vektor pembobot

adalah vektor normal yang dipilih sehingga keragaman

komponen utama kedua maksimum, serta orthogonal terhadap vektor pembobot dari komponen utama pertama. Agar varian dari komponen utama kedua maksimum, serta antara komponen utama kedua tidak berkorelasi dengan komponen utama pertama, maka vektor pembobot berkorelasi dengan

tidak

dipilih sedemikian sehingga

varian komponen utama kedua ( ) adalah : ∑

∑ ∑

(2.33)

Varian tersebut akan dimaksimumkan dengan kendala ∑

Karena

dan cov

adalah vektor ciri dari ∑ dan ∑

adalah matriks simetrik, maka : ∑

∑

∑ ∑

Kendala

dapat dituliskan sebagai

Jadi fungsi

Lagrange yang dimaksimumkan adalah : ∑

(2.34)

Fungsi ini mencapai maksimum jika turunan parsial pertama terhadap

sama dengan nol, diperoleh ∑

∑

Jika persamaan (2.35) dikalikan dengan ∑

∑

(2.35) maka diperoleh ∑

∑ ∑

Oleh karena

∑

diturunkan terhadap

maka

Dengan demikian persamaan (2.35) setelah

menjadi


42

∑ ∑

(2.36)

Jadi

dan

merupakan pasangan akar ciri dan vektor ciri dari matriks

varian kovarian ∑ Seperti halnya penurunan pada pencarian

, akan diperoleh bahwa

adalah vektor ciri yang bersesuaian dengan akar ciri terbesar kedua dari matriks ∑

Secara umum komponen utama ke-j dapat dituliskan sebagai :

(2.37) dengan : dan

vektor pembobot

diperoleh dengan memaksimumkan keragaman komponen utama

ke-j, yaitu : ∑

(2.38)

dengan kendala : serta

untuk

Dengan kendala ini, maka akar ciri

.

dapat diinterpretasikan sebagai ragam

komponen utama ke- j serta sesama komponen utama tidak berkorelasi.

Vektor pembobot

yang merupakan koefisien pembobot variabel asal bagi

komponen utama ke-j diperoleh dari matriks peragam ∑ yang diduga dengan matriks S berikut : ∑ ̅

̅

(2.39)


43

2.8.1.2 Komponen Utama Berdasarkan Matriks Korelasi ( )

Jika variabel yang diamati tidak mempunyai satuan pengukuran yang sama, maka variabel tersebut perlu dibakukan sehingga komponen utama ditentukan dari variabel baku (Vincent gasperz, 1991). Variabel asal perlu ditransformasi ke dalam variabel baku Z, dalam catatan matriks adalah : (

)

(2.40)

dengan : Z

= variabel baku = matriks simpangan baku dengan unsur diagonal utama = variabel pengamatan = nilai rata-rata pengamatan

Dengan, Nilai harapan

∑(

, dan ragamnya

)

Dengan demikian, komponen–komponen utama dari Z dapat ditentukan dari vektor ciri yang diperoleh melalui matriks korelasi yang diduga dengan matriks dimana vektor pembobot

,

diperoleh dengan memaksimumkan keragaman

komponen utama ke-j dengan kendala : serta

Semua

formula

untuk

yang

telah

.

diturunkan

berdasarkan

variabel-variabel

dengan matriks ∑ akan berlaku untuk peubah-peubah dengan matriks

Sehingga diperoleh komponen utama ke-j dengan menggunakan variable baku yaitu : (2.41) dengan : = komponen utama ke- j = vektor ciri ke- j Z

= variabel baku


44

Ragam komponen utama ke-j adalah sama dengan akar ciri ke-j, serta antara komponen utama ke-i dan komponen utama ke- j tidak berkorelasi untuk

.

Untuk meregresikan komponen utama dengan variabel bebas, maka perlu dihitung skor komponen dari setiap pengamatan. Untuk komponen utama yang diturunkan dari matriks korelasi , maka skor komponen utama dari unit pengamatan ke-i ditentukan sebagai berikut : (2.42) dengan : = vektor pembobot komponen utama ke-r = vektor skor baku dari variabel yang diamati pada pengamatan ke-i

2.8.2

Kriteria Pemilihan Komponen Utama

Salah satu tujuan dari analisis komponen utama adalah mereduksi dimensi data asal yang semula, terdapat p variable bebas menjadi k komponen utama

.

Kriteria pemilihan k yaitu : 1. Didasarkan pada akar ciri yang lebih besar dari satu, dengan kata lain hannya komponen utama yang memiliki akar ciri lebih besar dari satu yang dilibatkan dalam analisis regresi komponen utama.

2. Proporsi kumulatif keragaman data asal yang dijelaskan oleh k komponen utama minimal 80%, dan proporsi total variansi populasi bernilai cukup besar.


45

2.8.3

Kontribusi Komponen Utama

Kontribusi komponen utama yang diturunkan dari matriks kovarian dan matriks korelasi adalah sebagai berikut:

Proporsi total variansi populasi yang dijelaskan oleh komponen utama ke-j berdasarkan matriks kovarian adalah :

dengan

∑

(2.43)

Jadi kontribusi (dalam persentase) masing–masing komponen utama ke-j terhadap total varian x adalah : ∑

x 100%

(2.44)

Sedangkan, proporsi total variansi populasi yang dijelaskan oleh komponen utama ke-j berdasarkan matriks korelasi, yaitu komponen yang dihasilkan berdasarkan variable-variabel yang telah dibakukan (Z) adalah :

(2.45)

dengan : = Akar ciri terbesar ke-j dari matriks korelasi R = Trace matriks R yang merupakan jumlah diagonal utama matriks R, yang tidak lain sama dengan banyaknya variabel yang diamati, atau sama dengan jumlah semua akar ciri yang diperoleh dari matriks R.

Jadi kontribusi (dalam persentase) masing–masing komponen utama ke-j terhadap total varian x adalah : ∑

x 100%

(2.46)
