Aplikasi Multiple Correspondence Analysis (MCA) dengan Metode Singular Value Decomposition (SVD) pada Kasus Perkembangan Demam Berdarah Dengue di Provinsi Jawa Barat pada Tahun 2016-2020 - Dinda Tresna Utami; Suwanda (Bandung Conference Series: Statistics, 2022)
Abstract. Correspondence analysis is a statistical visualization method to describe the relationship between levels of categorical variables. Specifically, the correspondence analysis is divided into Simple Correspondence Analysis (SCA) and Multiple Correspondence Analysis (MCA) which are used to analyze two-way and multi-way categorical data. The classic MCA method is a method that is often applied by users. MCA works with superindicator matrices, and it will be difficult to analyze if the number of variables and categoricals increases. In this study, MCA will be discussed with Separate SVDs which can overcome the problem of the large number of variables. Furthermore, MCA with Separate SVD will be implemented in the health sector, namely regarding the number of cases of Dengue Hemorrhagic Fever (DHF) suffered by individuals in West Java Province based on gender and year. The variables used in this study consisted of three variables, namely: the area of West Java Province with six categories, namely the Bodebek, Purwasuka, Ciayumajakuning, West Priangan, Central Priangan, and East Priangan areas. The second variable is gender which consists of two categories: male and female. The third variable is the year which consists of five categories: 2016, 2017, 2018, 2019, and 2020. The results obtained from this study are that there are associations between the three categorical variables with details of the associations can be seen from the Biplot. Abstrak. Analisis korespondensi adalah metode visualisasi statistik untuk menggambarkan hubungan antar tingkat variabel kategorik. secara khusus, analisis korespondensi dibedakan menjadi Simple Correspondence Analysis (SCA) dan Multiple Correspondence Analysis (MCA) yang digunakan untuk menganalisis data kategorik dua arah dan multi arah. Metode MCA klasik merupakan metode yang sering diaplikasikan oleh pengguna. MCA bekerja dengan matriks superindikator, dan ini akan mengalami kesulitan dalam analisis jika banyaknya variabel dan kategoriknya bertambah besar. Dalam penelitian ini akan dibahas MCA dengan Separate SVDs yang dapat menanggulangi masalah banyaknya variabel cukup besar. Selanjutnya MCA dengan Separate SVD akan diiplentasikan pada bidang kesehatan yaitu mengenai jumlah kasus Demam Berdarah Dengue (DBD) yang diderita oleh individu yang ada di Provinsi Jawa Barat berdasarkan jenis kelamin dan tahun. Variabel yang digunakan dalam penelitian terdiri dari tiga variabel yaitu: wilayah Provinsi Jawa Barat dengan enam kategori yaitu wilayah Bodebek, Purwasuka, Ciayumajakuning, Priangan Barat, Priangan Tengah, dan Priangan Timur. Variabel kedua yaitu jenis kelamin yang terdiri dari dua kategori : laki-laki dan perempuan. Variabel ketiga yaitu tahun yang terdiri dari lima kategori : 2016, 2017, 2018, 2019, dan 2020. Hasil yang didapat dari penelitian ini adalah terdapat asosiasi antara ketiga variabel kategorik dengan rincian asosiasi dapat dilihat dari Biplot.