Cara Menghitung PCA

Halo Sobat TeknoBgt! Pada kesempatan kali ini, kita akan membahas tentang cara menghitung PCA atau Principal Component Analysis. PCA adalah salah satu teknik analisis multivariat yang sering digunakan dalam dunia statistik, data mining, dan machine learning. Dalam artikel ini, kita akan membahas secara lengkap langkah-langkah untuk menghitung PCA beserta contoh kasus yang dapat sobat aplikasikan dalam riset atau proyek sobat.

Pendahuluan

Sebelum kita membahas cara menghitung PCA, ada baiknya kita mengenal apa itu PCA dan apa manfaatnya.

PCA adalah teknik analisis multivariat yang bertujuan untuk mengekstrak informasi penting dari data dengan mengurangi dimensi data. Dalam artian lain, PCA dapat mengubah sejumlah variabel yang berkorelasi menjadi beberapa variabel baru yang tidak memiliki korelasi. Variabel baru tersebut disebut dengan komponen utama atau principal component.

Manfaat dari PCA adalah dapat membantu kita untuk memahami hubungan antara variabel dalam dataset dan mempermudah analisis data. Selain itu, PCA juga dapat digunakan untuk mengurangi dimensi data, sehingga memudahkan kita untuk memvisualisasikan data dalam ruang yang lebih rendah.

Langkah-Langkah Menghitung PCA

1. Standardisasi Data

Langkah pertama dalam menghitung PCA adalah dengan melakukan standardisasi data. Standardisasi dilakukan untuk mengubah skala data yang berbeda-beda menjadi skala yang seragam. Hal ini diperlukan karena PCA akan membuat asumsi bahwa data yang digunakan sudah memiliki varian yang sama.

Contoh: Misalkan kita memiliki dataset dengan 3 variabel yaitu pendapatan, usia, dan tinggi badan. Kita dapat melakukan standardisasi data menggunakan z-score.

2. Menghitung Matriks Kovariansi

Langkah kedua adalah menghitung matriks kovariansi dari data yang telah di-standardisasi. Matriks kovariansi digunakan untuk mengukur hubungan antar variabel dalam data.

Contoh: Misalkan kita memiliki dataset dengan 3 variabel yang sudah di-standardisasi. Berikut adalah matriks kovariansinya:

3. Menghitung Eigenvalue dan Eigenvector

Langkah selanjutnya adalah menghitung eigenvalue dan eigenvector dari matriks kovariansi yang telah dihitung. Eigenvalue dan eigenvector digunakan untuk mengidentifikasi komponen utama dalam dataset.

Contoh: Dari matriks kovariansi di atas, kita dapat menghitung eigenvalue dan eigenvector dengan menggunakan software statistik seperti R atau Python. Hasilnya adalah sebagai berikut:

Eigenvalue:

• PC1 = 1.57
• PC2 = 0.98
• PC3 = 0.45

Eigenvector:

• PC1 = (0.57, -0.69, 0.44)
• PC2 = (-0.86, -0.20, -0.45)
• PC3 = (0.29, -0.71, -0.63)

4. Menghitung Skor Komponen Utama

Langkah terakhir adalah menghitung skor komponen utama dari dataset. Skor komponen utama digunakan untuk memperoleh nilai dari setiap komponen utama dalam dataset.

Contoh: Misalkan kita ingin menghitung skor komponen utama dari dataset yang telah di-standardisasi. Berikut adalah skor komponen utama dari dataset tersebut:

FAQ

Apa itu PCA?

PCA atau Principal Component Analysis adalah salah satu teknik analisis multivariat yang bertujuan untuk mengekstrak informasi penting dari data dengan mengurangi dimensi data.

Kapan PCA digunakan?

PCA sering digunakan dalam dunia statistik, data mining, dan machine learning untuk memahami hubungan antar variabel dalam dataset dan memudahkan analisis data.

Apakah PCA dapat mengurangi dimensi data?

Ya, PCA dapat mengurangi dimensi data dengan mengubah sejumlah variabel yang berkorelasi menjadi beberapa variabel baru yang tidak memiliki korelasi.

Kesimpulan

Sudah tahukah sobat TeknoBgt bagaimana cara menghitung PCA? Dalam artikel ini kita telah membahas secara lengkap langkah-langkah untuk menghitung PCA beserta contoh kasus yang dapat sobat aplikasikan dalam riset atau proyek sobat. Dengan menguasai teknik ini, sobat dapat mempermudah analisis data dan memahami hubungan antar variabel dalam dataset. Semoga bermanfaat dan sampai jumpa di artikel menarik lainnya.

Cara Menghitung PCA