Analisis diskriminan adalah teknik statistika yang dipergunakan untuk mengklasifikasikan suatu individu atau observasi ke dalam suatu kelas atau kelompok berdasarkan sekumpulan variabel-variabel (Johnson & Wichern 2007). Model umum analisis diskriminan merupakan suatu kombinasi linear yang bentuknya sebagai berikut:
Membentuk fungsi diskriminan yang optimal diperlukan beberapa asumsi terhadap data yang digunakan. Asumsi ini antara lain adalah data pada variabel bebas seharusnya berdistribusi normal multivariat dan adanya kesamaan matriks varians-kovarians antar kelompok.
Dalam penyusunan fungsi diskriminan ada dua metode yang dapat digunakan, yaitu estimasi simultan dan estimasi stepwise. Cara mengetahui variabel bebas yang dapat mendiskriminasi suatu kelompok adalah menggunakan statistik uji Wilks Lamda, yaitu:
Fungsi diskriminan adalah kombinasi linear dari variabel-variabel yang dimiliki oleh kelompok-kelompok yang akan diklasifikasikan. Untuk dua grup dapat dilakukan menggunakan fungsi diskriminan linier Fisher, yaitu:
Nilai fungsi diskriminan Z merupakan dasar untuk menentukan suatu objek masuk kelompok yang mana dengan membandingkannya dengan rata-rata (centroid) dari nilai Z masing-masing kelompok. Jika ada dua kelompok masing-masing A dan B, maka
Kriteria perbandingan teknik klasifikasi didasarkan pada kesalahan klasifikasinya yang dikenal dengan Apparent Error Rate (APER) merupakan nilai dari besar kecilnya jumlah observasi yang salah dalam pengklasifikasian berdasarkan suatu fungsi klasifikasi (Johnson & Wichern 2007). Adapun APER dihitung dengan terlebih dahulu membuat tabel klasifikasi sebagai berikut:
Klasifikasi actual dan predicted group
Sumber: Johnson and Wichern (2007)
Sedangkan ketepatan prediksi pengelompokan secara tepat dapat menggunakan rumus Hit Ratio.
|
