OPAC

IPB University E-Library

Online Catalog
Analisis Komponen Utama bagi Data dengan Pencilan Menggunakan Projection Pursuit dan Penduga Robust Minimum / Yelia Putri Reflina

Detail koleksi

Analisis Komponen Utama bagi Data dengan Pencilan Menggunakan Projection Pursuit dan Penduga Robust Minimum / Yelia Putri Reflina

Pengarang
Reflina, Yelia Putri Ardana, Ngakan Komang Kutha (Pembimbing I) Sumarno, Hadi (Pembimbing II)
Jenis bahan
Skripsi
Edisi
-
Penerbitan
Bogor : IPB University, 2022
Deskripsi fisik
halaman :ix, 33 : Ilustrasi ; ill ; 29 cm.
Bahasa
-
ISBN / ISSN / ISMN
-
Subjek
Mtematika dan Ilmu Pengetahuan Alam-- Matematika Mathematics-- Analysis-- 2022-- Bogor - Jawa Barat
Abstrak
Pengelolaan data yang memiliki jumlah peubah dan observasi yang besar tidak dapat dilakukan dengan cara yang biasa. Data yang rumit dan besar seringkali memerlukan pengolahan data yang khusus, baik dalam tahap analisis maupun visualisasi. Analisis Komponen Utama (AKU) merupakan teknik analisis statistika yang mampu mereduksi data dan mentransformasi peubah-peubah asli yang masih saling berkorelasi satu dengan yang lain menjadi satu set peubah baru yang kecil dan tidak berkorelasi satu sama lain. Pencilan (outliers) akan sangat mempengaruhi analisis data sehingga diperlukan analisis dengan suatu pendekatan yang kekar (robust) dengan pencilan. Model yang digunakan untuk data dengan pencilan adalah AKU kekar ROBPCA yang menggabungkan konsep projection pursuit dan estimator Minimum Covariance Determinant. Simulasi dilakukan dengan menggunakan data tanpa pencilan, data dengan proporsi pencilan 5% dan data dengan 10% pencilan. Berdasarkan ukuran kesesuaian dalam menganalisis komponen utama, AKU kekar ROBPCA lebih b
Catatan
Skripsi (Sarjana). -- IPB University, 2022
Akses online
http://repository.ipb.ac.id/handle/123456789/111620
Eksemplar Konten digital
No Barcode No. Panggil Akses Lokasi Ketersediaan
No Nama File Nama File Format Flash Format File Aksi

Karya terkait

Lihat selengkapnya