ABSTRAK

Penskalaan Multidimensional adalah suatu metode analisis multivariatyang digunakan untuk menyederhanakan data mentah menjadi suatu tampilangrafis. Data masukan berupa persepsi obyek terhadap beberapa stimuli. Databerada pada skala ordinal, interval atau rasio. Bentuk dasar data masukan adalahnilai kedekatan. Nilai kedekatan mengacu pada ukuran nilai kesamaan atau nilaiketidaksamaan antar semua pasangan stimuli. Nilai kedekatan dapat diperolehsecara langsung, dengan meminta obyek menilai tingkat kesamaan setiappasangan stimuli, dan secara tidak langsung, dengan meminta obyek untukmemperngkatkan stimuli berdasar beberapa adjektif deskriptor. Cara lain untukmemperoleh nilai kedekatan adalah menyakan tingkat kesukaan atau preferensiterhadap semua stimuli.

Langkah pertama metode ini adalah menentukan serangkaian koordinatstimuli yang disebut konfigurasi awal. Jarak antara setiap koordinat stimulidihitung dan dievaluasi hubungannya dengan nilai kedekatan awal. Jika tingkatkesalahannya besar, koordinat dipindahkan dan nilai jarak yang dihitung ulang.Proses ini diulang sampai nilai jarak dianggap sesuai dengan data masukkandengan acuan nilai STRESS. Semakin rendah nilai STRESS, semakin besarkesesuaian konfigurasi dengan data masukan. Konfigurasi yang paling sesuaidisebut peta persepsi. Kemudian peta persepsi ini diinterpretasi sesuai dengantujuan analisis.

PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI

ABSTRACT

Multidimensional Scaling is a multivariat analysis method used to reduceraw data into a visual representation. The input data is the perception of objects tosome stimuli. The datas range from ordinal, interval to ratio scale. The basic inputis proximities value. Proximities value refer to similarity or dissimilarity valuesbetween a pair of stimuli. Proximities value can be generated directly by askingobjects for similarity judgments among all pairs of stimuli adjectives or indirectlyby asking objects for rating the stimuli on some descriptor adjectives. Anotherway to generate proximities value is by asking objects’ preferences of stimuli.

The first step of the method is determining a set of coordinates calledinitial configuration. Distances between every pair of stimuli from thisconfiguration is calculated and then evaluated relative to the original proximitiesvalues. If the erros is large, the coordinates are moved and distances arerecomputed. This procces is repeated until the distance values adequately fit theinput data on the basic of STRESS. The smaller STRESS value, the fitterconfiguration is. The fittest configuration is called perceptual map. Then, theperceptual map is interpretated according to the aims of analysis.

PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI