Penskalaan Dimensi Ganda (Multidimensional Scaling) Data Non Metrik
DOI:
https://doi.org/10.20956/jmsk.v13i2.3498Abstract
Penskalaan Dimensi Ganda (PDG) adalah suatu teknik statistika yang digunakan untuk menganalisis kemiripan dan ketakmiripan antar objek dalam suatu gugus pengamatan. Dalam penelitian ini, PDG digunakan untuk mengubah data non metrik menjadi data metrik dengan menggunakan suatu pendekatan terhadap penskalaan optimal dengan Transformasi Kuadrat Terkecil Kruskal (Monotonic Least Square Kruskal). Penerapan transformasi ini digunakan untuk menganalisis kemiripan dan ketakmiripan dari beberapa merek mobil keluarga yang digemari di Kota Makassar. Penelitian ini diambil dari 300 responden pemilik/pengguna berbagai merek kendaraan keluarga, dimana disimpulkan bahwa mobil keluarga yang paling digemari yang disusun berdasarkan urutan kemiripannya adalah Kijang Innova, Kijang LGX, Kijang Super, Toyota Avanza, Mitsubishi Kuda dan Isuzu Panther pada satu kelompok, dan Honda Jazz, Kia Visto, Daihatsu Feroza dan Suzuki Katana pada kelompok yang lain.Downloads
Download data is not yet available.
Downloads
Published
2018-03-17
How to Cite
Anisa, A., Raupong, R., & Ilyas, I. (2018). Penskalaan Dimensi Ganda (Multidimensional Scaling) Data Non Metrik. Jurnal Matematika, Statistika Dan Komputasi, 13(2), 128-135. https://doi.org/10.20956/jmsk.v13i2.3498
Issue
Section
Research Articles
License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Jurnal Matematika, Statistika dan Komputasi is an Open Access journal, all articles are distributed under the terms of the Creative Commons Attribution License, allowing third parties to copy and redistribute the material in any medium or format, transform, and build upon the material, provided the original work is properly cited and states its license. This license allows authors and readers to use all articles, data sets, graphics and appendices in data mining applications, search engines, web sites, blogs and other platforms by providing appropriate reference.
