Biplot Multivariate Regression dan Penerapannya dalam Menganalisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Indikator Derajat Kesehatan di Jawa Barat
Abstract
Abstract. Multivariate regression analysis is a statistical tool that is concerned with describing and evaluating the relationship between a given set of responses and a set of predictors. This analysis involves many variables, making difficulty to analyze and interpret. Therefore, we need a method that can visualize the regression model in a comprehensive manner to facilitate interpretation. The multivariate regression biplot aims to graphically visualize the effect of the predictor variable on the response variable and to display the regression result. This multivariate regression biplot is well suited for solving problems in multivariate regression analysis. This research uses biplot multivariate regression to analyze data on factors that influence health status indicators in West Java. The results of applying multivariate regression biplot show that the Y1 variable has a positive correlation with the variables X2, X3, and X4 and has a negative correlation with the variables X1, and X5. The variable Y2 has a positive correlation with the variables X1, X2, X3, and X5 and has a negative correlation with the variable X4. The variable Y3 has a positive correlation with the variable X4 and has a negative correlation with the variable X1, X2, X3, and X5. The overall quality of the multivariate regression biplot visualization result is 98.7%. This means that the information provided by the multivariate regression biplot in the form of visualization can explain 98.7% of all the information contained in the data.
Abstrak. Analisis regresi multivariat adalah alat statistik yang berkaitan dengan menggambarkan dan mengevaluasi hubungan antara satu set respon yang diberikan dan satu set prediktor. Analisis tersebut melibatkan banyak variabel, sehingga dalam menganalisis dan menginterpretasikannya menjadi sulit. Oleh karena itu diperlukan metode yang dapat memvisualisasikan model regresi secara komprehensif, sehingga memudahkan interpretasi. Biplot regresi multivariat bertujuan untuk memvisualisasikan pengaruh variabel prediktor terhadap variabel respon secara grafis dan untuk menampilkan hasil regresi. Biplot regresi multivariat ini sangat cocok digunakan untuk mengatasi permasalahan dalam analisis regresi multivariat. Penelitian ini akan membahas biplot regresi multivariat dan penerapannya pada data faktor-faktor yang mempengaruhi indikator derajat kesehatan di Jawa Barat. Hasil penerapan biplot regresi multivariat menunjukkan bahwa variabel Y1 berkorelasi positif dengan variabel X2, X3, dan X4 serta berkorelasi negatif dengan variabel X1, dan X5. Variabel Y2 berkorelasi positif dengan variabel X1, X2, X3, dan X5 serta berkorelasi negatif dengan variabel X4. Variabel Y3 berkorelasi positif dengan variabel X4 dan berkorelasi negatif dengan variabel X1, X2, X3, dan X5. Kualitas keseluruhan dari hasil visualisasi biplot regresi multivariat sebesar 98,7%. Artinya informasi yang diberikan oleh biplot regresi multivariat dalam bentuk visualisasi mampu menerangkan 98,7% dari seluruh informasi yang terkandung dalam data.
References
Depkes, RI. (2003). Penyelenggaraan Makanan Institusi. Jakarta: Departemen Kesehatan RI.
Johnson R. A., & Wichern D. W. (2002). Applied Multivariate Statistical Analysis Six Edition. New Jersey.
Martens, H., & Naes, T. (1989). Multivariate calibration. Wiley, Chichester, U. K.
Myers, R. H. (1990). Clasical and Modern Regression With Application. PWSKENT publishing Company, Boston.
Morrison, D. F. (2016). Multivariate Statistical Methods Fourth Edition. Pennsylvania: The Wharton School University of Pennsylvania.
Oyedele, O. F. (2021). Extension of Biplot Methodology to Multivariate Regression Analysis. Journal of Applied Statistics, 48(10), 1816-1832.
Rencher A. C. (2002) Method of Multivariat Analysis Second Edition. John Wiley and Sons Inc, New York.
Tawangki Sri Fadilah and Abdul Kudus, “Penerapan Metode Regresi Kernel Smoothing untuk Imputasi Data Lama Waktu Terinfeksi Covid-19,” Jurnal Riset Statistika, pp. 51–60, Jul. 2023, doi: 10.29313/jrs.v3i1.1802.