MULTIPLE CLASSIFICATION ANALYSIS (MCA) SEBAGAI METODE ALTERNATIF ANALISIS DATA UNTUK VARIABEL BEBAS YANG KATEGORI - Sugiarto Sugiarto (Department Statistics, Faculty Mathematics and Natural Science, UNIMUS, 2018)
Seringkali kita mengalami kesulitan dalam penelitian ketika mengaplikasikan Regresi Linier Berganda (RLB), dimana variabel bebasnya memiliki skala pengukuran kategori atau nominal sedangkan variabel tidakbebasnya berskala interval/rasio. Sehingga kita harus gunakan serangkaian dummy variabel untuk variabel bebasnya. Kadangkala hasil yang kita peroleh tidak memuaskan karena terjadi pelanggaran terhadap asumsi klasik diantaranya data tidak normal atau terjadi pelanggaran kolinieritas. Andrews tahun 1960-an mengembangkan sebuah metode analisis Multiple Classification Analysis (MCA) untuk mengatasi hal tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk memberikanilustrasi penggunaan metode MCA sebagai alternatif analisis data untuk data variabel bebas yang kategori, yaitu pada contoh penelitian mengenai pengaruh jenis pendidikan menengah atas, jenis kelamin, sektor pekerjaan, dan keikutsertaan pelatihan kerja terhadap lamanya waktu untuk mencari kerja. Hasil dari penelitian ini membuktikan bahwa penggunaan metode MCA lebih mudah diterapkan dimana output dan koefisien yang dihasilkan lebih mudah dipahami dan hasilnya tidak berbeda jauh dengan metode yang dihasilkan dari RLB. Kata kunci : RLB, Variabel Bebas Kategori, MCA