z-logo
open-access-imgOpen Access
ANALISIS PERBANDINGAN METODE MULTIDIMENSIONAL SCALING (MDS) DAN WEIGHTED MULTIDIMENSIONAL SCALING (WMDS)
Author(s) -
Neva Satyahadewi Dea Pradita
Publication year - 2019
Publication title -
bimaster: buletin ilmiah matematika, statistika dan terapannya
Language(s) - Latvian
Resource type - Journals
ISSN - 2302-9854
DOI - 10.26418/bbimst.v8i1.30870
Subject(s) - mathematics
Analisis multivariat merupakan teknik statistik yang digunakan untuk menganalisis data terdiri dari banyak variabel yang saling berhubungan satu sama lain. Salah satu metode dalam analisis multivariat adalah metode Multidimensional  Scaling (MDS). Metode MDS bertujuan untuk  memberikan gambaran visual dari pola kedekatan yang berupa kesamaan atau jarak diantara beberapa objek. Penelitian ini menggunakan bentuk perluasan dari metode Multidimensional Scaling (MDS) yakni Metode Weighted Multidimensional  Scaling (WMDS). Tidak banyak yang berbeda dari proses metode MDS biasa, hanya saja pembobotan  yang dilakukan pada penelitian ini bertujuan untuk membuat nilai stress yang lebih baik. Nilai stress (Standarized Residual Sum of Square) merupakan alat ukur ketidak cocokan metode dengan data yang digunakan. Semakin kecil nilai stress maka dinilai semakin  cocok. Pembobotan pada WMDS dilakukan menggunakan distribusi Uniform. Penelitian ini membandingkan metode  MDS dan WMDS. Data yang digunakan adalah data primer tentang operator telepon seluler dari 90 orang mahasiswa FMIPA UNTAN. Hasil penelitian diperoleh perbedaan antara metode Multidimensional Scaling dan Weighted Multidimensional Scaling.  Nilai stress pada metode MDS sebesar 0,092 (9,2%) sedangkan pada metode WMDS sebesar 0,074 (7,4%). Kedua metode tersebut menghasilkan nilai stress dengan kategori baik, hanya saja WMDS di nilai lebih baik karena mempunyai nilai yg lebih kecil dari MDS.  Namun, pada peta persepsi yang terbentuk kedua metode menghasilkan peta persepsi yang serupa. Kata Kunci: Multidimensional Scaling, Bobot, Analisis Multivariat

The content you want is available to Zendy users.

Already have an account? Click here to sign in.
Having issues? You can contact us here