ANALISIS KORESPONDENSI DAN BIPLOT PCA PADA PRODI DI FMIPA UNTAN BERDASARKAN TINGKAT PENDIDIKAN DOSEN DAN KARAKTERISTIK MAHASISWA - Yundari, Dwi Suci Ramadania, (Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya, 2021)
Analisis korespondensi merupakan sebuah teknik multivariat secara grafik yang digunakan untuk eksplorasi data dari sebuah tabel kontingensi. Metode ini dapat digunakan untuk melihat ada tidaknya hubungan antara variabel, dan dapat digunakan untuk melihat keterkaitan (kedekatan) suatu kategori pada satu variabel terhadap kategori variabel lainnya. Langkah awalÂ  dilakukan dengan analisis korespondensi yaitu membuat matriks korespondensi, setelah itu mencari jumlah baris dan jumlah kolom, nilai singular, nilai diagonal, koordinat utama baris dan kolom dan membuat plot. Selanjutnya menganalisis biplot PCA. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis hubungan dan mendeskripsikan karakteristik tingkat pendidikan dosen dan karakteristik mahasiswa di FMIPA Untan pada periode 2018/2019. Hasil penelitian menunjukkan bahwa analisis korespondensi memiliki total keragaman 92,1%, sedangkan biplot PCA memiliki kebaikan sebesar 80,1%, yang berarti analisis korespondensi lebih baik dibangdingkan biplot PCA. Dan pada plot analisis korespondensi menunjukkan informasi yang baik dibandingkan grafik biplot PCA. Analisis korespondensi menunjukkan bahwa terdapat hubungan antara prodi sistem informasi dan sistem komputer pada variabel tingkat pendidikan dosen magister. Prodi ilmu kelautan dan geofisika memiliki hubungan pada variabel jumlah mahasiswa baru. Prodi matematika, fisika dan statistik memiliki hubungan pada variabel jumlah lulusan dan prodi biologi dan kimia memiliki hubungan pada variabel tingkat pendidikan dosen doktor.Â Kata Kunci: Tabel kontingensi, Singular-Value-Decomposition. Dimensi DuaÂ