IMPLEMENTASI ALGORITMA MODEL ROBUST FAKTOR UNTUK TABEL DUA ARAH PADA PROGRAM R

Abstract

Robust Faktor analitik merupakan salah satu teknik statistika untuk menganalisis tentang saling ketergantungan dari beberapa variabel secara simultan pada data yang mengandung outliers. Tujuan Robust Faktor analitik adalah untuk menyederhanakan dari bentuk hubungan antara beberapa variabel yang diteliti menjadi sejumlah faktor yang lebih sedikit dari pada variabel yang diteliti. Metode yang digunakan dalam robust faktor analitik pada tabel dua arah yaitu dengan menggunakan estimasi Robust Alternating Regression (RAR). RAR merupakan penduga iteratif untuk mendapatkan nilai penduga loading dan penduga skor yang dilakukan secara bergantian atau bolak-balik. Software statistik yang digunakan untuk analisis data menggunakan S-plus yang merupakan software statistik yang komersil dan program R yang merupakan software statistik open-source. Secara umum sintaks dari bahasa R adalah ekuivalen dengan bahasa pemrograman S, sehingga sebagian besar keperluan analisis statistika dan pemrograman dengan R adalah hampir identik dengan perintah yang dikenal di Splus. Dengan menggunakan software statistik S-plus dan program R, penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi hasil analisis fungsi-fungsi yang digunakan pada script yang dibuat oleh Croux el al. (2003) dengan menggunakan estimasi Robust Alternating Regression (RAR). Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data penelitian perbenihan padi di beberapa kabupaten di Pulau Jawa menggunakan 10 varietas dan 8 lokasi percobaan. Kemudian data diolah dengan menggunakan script yang disesuaikan pada software S-plus dan program R. Perlakuan untuk menjalankan software Splus dan program R dilakukan dengan me-restart ulang untuk setiap menjalankan software S-plus dan program R. Hasilnya adalah jumlah iterasi S-plus lebih sedikit dari pada program R. Biplot yang dihasilkan dari S-plus dan program R mempunyai kemiripan dengan informasi pengaruh interaksi yang diberikan S-plus sebesar 73,33% sedangkan program R sebesar 70,9%. Berdasarkan MSE, program R memiliki MSE yang lebih kecil daripada S-plus. MSE yang dihasilkan oleh Splus sebesar 0,2786216 dan program R sebesar 0,001381457. Selain itu, program R lebih sensitif untuk mendeteksi adanya outliers pada data dilihat dari bobot yang diberikan pada efek baris dan efek kolom dan boxplot yang direpresentasikan dari efek baris dan efek kolom.