Selasa, 19 Januari 2010

TUGAS ANALISIS FAKTOR (KURNIA ARUMI 081344)



ANALISIS FAKTOR : indikator seseorang memilih untuk tinggal di kostan.

1. faktor jarak
2. faktor biaya
3. faktor jadwal kuliah yang padat
4. faktor lingkungan
5. faktor dari permintaan orang tua

dengan menggunakan skala:

1. sangat tidak setuju
2. tidak setuju
3.setuju
4.cukup setuju
5. sangat setuju
Analisis
Tabel 1 & 2
Yang pertama adalah nilai KMO yaitu sebesar 0,574. Nilai yang diharapkan adalah di atas 0,5. karena nilai 0,574 > 0,05 maka analisis faktor dapat digunakan.
Output di bawahnya adalah communalities, yang diharapkan mempunyai nilai di atas 0,4 dan dalam tabel tampak bahwa semua pertanyaan mempunyai nilai di atas 0,4 (minimal adalah 0,490 untuk q1).

Tabel 3
Dari 5 component (lihat tabel paling kiri) ternyata yang mempunyai nilai initial eigenvalues di atas 1 hanya ada 2 component. Artinya, bahwa 5 butir pertanyaan tersebut dapat dikelompokkan menjadi dua kelompok tanpa kehilangan informasi yang berarti. Component 1 mempunyai nilai 1.796 dan mampu menjelaskan varians sebesar 35.922% dan component 2 mempunyai nilai 1.204 dan mampu menjelaskan varians sebesar 24.085%. Dengan demikian kedua component tersebut mampu menjelaskan varians sebesar 60.007% atau kita kehilangan informasi sebesar 39,993% saja

Tabel 4
Dari component matrik kita bisa melihat bahwa f 4 ikut component 1 karena mempunyai loading factor sebesar yang lebih besar dari pada loading factor ke component 2 yaitu sebesar 0,814 dengan cara yang sama kita bisa mengelompokkan kelompok 1 selain f 4 adalah f3,dan f5. Sedangkan yang masuk component 2 adalah f1.

Senin, 18 Januari 2010

ANALISIS FAKTOR Muhalasoh 3A 081348

NAMA: Muhalasoh
Kelas: 3 A
NIM : 081348

Data Analisis Faktor


Penilaian:

1 = Sangat tidak setuju

2 = Tidak Setuju

3 = Cukup

4 = Setuju

5 = Sangat Setuju


Factor Analysis

Tabel 1


Tabel 2



Analisis

Tabel 1 & 2

Yang pertama adalah nilai KMO yaitu sebesar 0,589. Nilai yang diharapkan adalah di atas 0,5. Nah karena nilainya 0,589 > 0,5 maka analisis faktor dapat digunakan pada data yang kita punyai. Kalau nilainya di bawah 0,5 maka data tidak dapat di gunakan karena analisis faktor tidak layak.

Nilai Signifikasi yaitu sebesar 0.801 > 0.05, sehingga data tersebut tidak saling berkorelasi

Tabel 3

Analisis

Tabel 3

Dari 6 komponent (lihat tabel paling kiri) ternyata yang mempunyai nilai initial eigenvalues di atas 1 hanya ada 2 component. Artinya, bahwa 6 butir pertanyaan tersebut dapat dikelompokkan menjadi 2 kelompok tanpa kehilangan informasi yang berarti. Component 1 mempunyai nilai 2.481 dan mampu menjelaskan varians sebesar 41.343% dan komponent 2 mempunyai nilai 1.416 dan mampu menjelaskan varians sebesar 23.602%. Dengan demikian kedua komponent tersebut mampu menjelaskan varians sebesar 64. 945 % atau kita kehilangan informasi sebesar 35.055% saja.

Grafik


Analisis Grafik

Dari grafik diatas terlihat bahwa f1 dan f2 lebih dari 1.

Tabel 4

Analisis

Tabel 4

Dari component matrik kita bisa melihat bahwa motivasi pribadi, fasilitas sarana, dan lingkungan kampus termasuk dalam komponen 1 karena mempunyai loading faktor yang lebih besar dari pada loading faktor ke komponent 2. Sedangkan yang termasuk component 2 adalah motivasi orang tua, fasilitas buku dan lingkngan rumah.


Selasa, 05 Januari 2010

TUGAS REGRESI POSITIF KURNIA ARUMI (081344)


Tugas Anova Muhalasoh ( 081348 )

Data Anova



Output SPSS



Hipotesis
Ho : ơ2 makan = ơ2 transport = ơ2 keperluan kuliah
H1 : Nilai variansnya tidak semua sama
Dari tabel diatas terlihat taraf signifikasi = 0.118 Karena nilai ini lebih besar dari taraf signifikasi 0.05 maka kita menerima H0. Artinya varians dari biaya hidup dalam seminggu adalah sama.


Post hoc



Berdasarkan analisis LCD pada Post Hoc Test, terlihat bahwa :
Keperluan kuliah dan transport memiliki mean difference sebesar 9.59459
Makan dan transport memiliki mean difference sebesar 8.10811
Keperluan kuliah dan makan memiliki mean difference sebesar 1.48649

Sehingga,dapat disimpulkan bahwa biaya hidup dalam seminggu lebih banyak di gunakan untuk keperluan kuliah di banding transport, dan kebutuhan makan lebih banyak dari pada transport.

Tugas Regresi Muhalasoh ( 081348 )

Data Regresi Positif



Output SPSS



analisis :

Model regresi Y=0.495 x – 0.009. karena berdasarkan tabel koefisien signifikasi dari konstanta adalah 0.980 > 0.005. sehingga model persamaannya menjadi Y=0.495 x






Data Regresi Negatif



Output SPSS




Analisis

Model regresi Y=1.002x – 0.980. karena berdasarkan tabel koefisien signifikasi dari konstanta adalah 0.000 < y="1.002x" href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEhsYe3ODdRfKrkl2rDEpJplvZPkEze8xuG7mQdRi_WlKnLxwolKJRhfkcibgBr8ctrvvXWfYWTJNzz77FnvtPbN6atB2HAQ7qo4uKtR0UoLzuNCCx3vKXMPF-rxW563GC1Ruog1BiuEI9g/s1600-h/f.JPG">