ANALISIS BIPLOT UNTUK PEMETAAN KARAKTERISTIK KEMISKINAN PADA KABUPATEN/KOTA DI JAWA TIMUR

 Abstract views: 330 ,  downloads: 3051
  • gangga anuraga Universitas PGRI Adi BUana Surabaya

Abstract

Analisis biplot bertujuanmemperagakan suatumatriks dengan menum-pang tindihkan vektor-vektor yangmerepresentasikan vektor-vektor baris dengan vektor-vektor yangmerepresentasikan vektor-vektor kolom matriks tersebut.Biplot dilakukan dengan menguaraikan nilai singular atau singular value decomposition (SVD). SVD bertujuan untuk menguraikan nilai singular matrik Y yang merupakan matrik X berukuran n x p yang sudah dikoreksi dengan mean, dan kemudian dibangkitkan matriks dan .Hasil analisis faktor diketahui bahwa terbentuk tiga faktor utama yang mewakili variabel asal, yaitu dengan total keragaman yang dapat dijelaskan adalah sebesar 71,427%. Hasil biplot untuk faktor 1 adalah Kabupaten Jombang, Bangkalan, Blitar, Jember, Tuban, Madiun, Lumajang, Nganjuk, Sumenep, Trenggalek, Sampang, Pamekasan, Probolinggo dimana mempunyai kemiripan persentase rumah tangga yang pernah membeli beras raskin (X3) cukup tinggi. Kabupaten Tulungagung, Magetan, Lamongan, Pasuruan, Ngawi, Bojonegoro, Situbondo, Ponorogo, Pacitan, Bondowoso mem-punyai karakteristik persentasependudukmiskinusia 15 tahunkeatas yang bekerja di sektorpertanian (X2) dan persentaserumahtanggamiskin yang men-dapatkanpelayananjamkesmas (X15) yang relatif tinggi.Dan hasil biplot untuk kombinasi faktor 2 dan 3 dapat diketahui bahwa Kabupaten Sampang, Pamekasan, Sumenep, Kota Probolinggo, Kabupaten Malang, Lumajang, Banyuwangi, Bojonegoro, Pasuruan, Probolinggo, Situbondo, Bondowoso, Jember mempunyai kemiripan karakteristik dalam hal persentasependudukmiskinusia 15 tahunkeatas yang tidaktamat SD (X5) yang cukup tinggi. Kesesuaian (goodness of fit) pada biplot faktor 1 sebesar 0,6712 atau 67,12%, biplot pada faktor 2 dan 3 sebesar 0,7935 atau 79,35%.

Downloads

Download data is not yet available.

References

Anuraga, G., dan Otok, B. W., (2014),Spasial Structural Equation Modeling-Partial Least Square untuk Pemodelan Kemiskinan di Jawa Timur. Tesis : Program Pascasarjana Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya.

BPS, (2012). Data dan Informasi Kemiskinan Kabupaten/Kota 2011. Badan Pusat Statistik. Jakarta.

BadanPusatStatistik, (2012), PerhitungandanAnalisisKemiskinanMakro Indonesia 2012.

Dillon, W.R dan Goldstein., Matthew, 1984, Multivariate Analysis Method And Aplication, John Willey and Son, New York.

Gabriel, K.R., 1971, The Biplot Graphic Display of Matrices with Application to Principal Componen Analysis, Biometrica, No. 58, Vol 3, 453-467.

Gower, J.C., and Hand, D.J., 1996, Biplot . Chapman and Hall.

Hand, P. J., and Goover, J. C.,1996, Biplots : Monographs on Statistics and Applied Probability 54, Chapman and Hall, Australia

Johnson, R.A. dan Wichern, D.W. (2007),Applied Multivariate Statistical Analysis, Prentice Hall, New Jersey.

Komalasari, D., Hadijati, M., dan Marwan., (2013), Analisis Biplot Pada Pemetaan Karakteristik Kemiskinan Di Provinsi Nusa Tenggara Barat

Rencher, A.V., 2002, Methods of Multivariate Analysis, John Wiley and Sons, New York.

Published
2015-07-01
How to Cite
anuraga, gangga. (2015). ANALISIS BIPLOT UNTUK PEMETAAN KARAKTERISTIK KEMISKINAN PADA KABUPATEN/KOTA DI JAWA TIMUR. J Statistika: Jurnal Ilmiah Teori Dan Aplikasi Statistika, 7(1). https://doi.org/10.36456/jstat.vol7.no1.a187