Garis Besar Materi1) Konsep Dasar2) Model Analisis Diskriminan3) Statistics yang terkait dengan Analisis Diskriminan4) Langkah-langkah Analisis Diskriminan5) Analisis Diskriminan Berganda

Definisi:Suatu teknik analisis data di mana variabel terikat (criterion) katagori dan variable bebas (predictor) pada dasarnya intervalKonsep Dasar (1)

Konsep Dasar (2)Manfaat Analisis Diskriminan dipergunakan :1. Melihat signifikansi perbedaan dua kelompok sampel atau lebih2. Menemukan variabel-variabel yang membedakan secara signifikan dua kelompok atau lebih.

Contoh :1.Analisis perbedaan Keberhasilan studi mahasiswa jurusan Manajemen antara mahasiswa yang berasal dari SLTA jurusan IPA dan SLTA jurusan IPS.2.Analisis perbedaan konsumen wanita dan pria dalam melakukan keputusan pembelian mobil.3. Analisis orang kota dan desa dalam melakukan investasi.

Model Analisis DiskriminanD = b0 + b1X1 + b2X2 + b3X3 + .. + bkXkdimana :D = skor diskriminanB0.k = Bobot atau coefisien diskriminanX1k = prediktor atau variabel bebasSumber : (Malhotra; 1993)

Statistik dalam Analisis DiskriminanCannonical correlationCentroidClassification matrixDiscriminant function coefficientsDiscriminant scoresEigenvalueF valuesGroup means and group standard deviationPooled within-group correlation matrixStandardized discriminant function coefficientsStructure correlationsTotal correlations matrixWikss

yutututyutututu

Langkah-langkah Analisis DiskriminanRumuskan PermasalahanEstimasikan koefisien fungsi DiskriminanTentukan signifikansi dari fungsi DiskriminanInterpretasikan HasilUji Validitas Analisis Diskriminan

Contoh KasusManajer suatu resort ingin menentukan karakteristik yang penting dari keluarga yang mengunjungi resort selama dua tahun terakhir. Data diperoleh dari 30 sampel yang ditunjukkan pada tabel di bawah ini :

Sheet1

No.Resort VisitAnnual Family Income ($000)Attitude Toward TravelImportance Attached to Family VacationHousehold SizeAge of Head of HouseholdAmount Spent on Family Vacation

1150.258343M (2)

2170.367461H (3)

3162.975652H (3)

4148.575536L (1)

5152.766455H (3)

..

..

..

25237.327454L (1)

26241.851356M (2)

2725783236M (2)

28233.468250L (1)

29237.532348L (1)

30241.333242L (1)

Sheet2

Sheet3

Interpretasi Output (1)Model Diskriminan :D = -7,9766275 + 0,0847654 Income + 0,0496874 Travel + 0,1202997 Vacation + 0,4274510 H_Size + 0,0245560 Age

Penentuan Signifikansi :Wilks- sebesar 0,359 yang senilai dengan chi square 26,130 pada df 5 tingkat signifikasi 0,000Jadi : interpretasi atas fungsi diskriminan dapat dilakukan.

Interpretasi Output (2)Interpretasi :Diskriminan koefisien diinterpretasikan layaknya koefisien regresi berganda. Koefisien diskriminan menggambarkan kontribusi relatif pada kekuatan fungsi diskriminan. Variabel bebas dengan koefisien standar relatif besar memberikan kontribusi lebih besar dibandingkan dengan variabel bebas dengan koefisien diskriminan yang kecil. Klasifikasi Individu (cases) :Hitung Skor Diskriminan untuk rata-rata kelompok pertama, dan rata-rata kelompok kedua. Hitung Cutting Score Klasifikasikan masing-masing individu Hitung hit rate

Hitung Skor DiskriminanKelompokIncomeTravelVacationH SizeAge1 (Visit)60,525,45,84,3353,732 (Not Visit)41,914,334,072,850,13Skor Diskriminan kelompok 1 (Visit) :D1 = -7,9766275 + 0,0847654 (60,52) + 0,0496874 (5,4) + 0,1202997 (5,8) + 0,4274510 (4,33) + 0,0245560 (53,73)D1 = 1,291188628Skor Diskriminan kelompok 2 (Not Visit) :D2 = -7,9766275 + 0,0847654 (41,91) + 0,0496874 (4,33) + 0,1202997 (4,07) + 0,4274510 (2,8) + 0,0245560 (50,13)D2 = -1,291358755

Hitung Cutting ScoreKarena Jml kelompok 1 = jumlah kelompok 2 = 15 orang, maka cutting scorenya :Ycs = 1,291188628 (-1,291358755)/2Ycs = -8,50633E-05 atauYcs = -0,0000850633

KondisiCutting ScoreJml anggota samaYcs = (D1 D2)/2Jml anggota bedaYcs = n1(D1) n2(D2)/(n1+n2).

Klasifikasi IndividuHitung skor diskriminan masang-masing individuApabila skor diskriminan individu lebih besar daripada cutting score, maka individu tsb masuk dalam kelompok 1 dan sebaliknya.

Cutting Score = -0,0000850633dan seterusnya .

Kel AwalDiscrim. ScoreKel AkhirSalah Masuk1-0,172308322***12,330322921

Hitung Hit RateDari tabel pengklasifikasian terdapat tiga individu yang tidak berada pada kelompok semula, sehingga kita dapat menghitung hit rate sebesar (30-3)/30 x 100 % = 90 %

yutututyutututu