Analisis Diskriminan Untuk Klasifikasi Varietas Benih Gandum Berdasarkan Karakteristik Morfologi Biji - Onoy Rohaeni; Diyani Fauziyah; Fadhli Jahfal Aufa Maulana (Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Koperasi Indonesia, 2026)
Principal Component Analysis (PCA) adalah teknik statistik yang digunakan untuk mengurangi dimensi data multivariat dengan mengubah variabel asli menjadi komponen utama yang lebih sedikit. Penelitian ini bertujuan untuk mereduksi faktor-faktor kandungan giji yang mempengaruhi jenis makanan dengan membentuk beberapa komponen utama yang terbentuk untuk menggambarkan pola kandungan gizi makanan. PCA telah dilakukan untuk menyederhanakan data kandungan gizi makanan yang terdiri dari enam variabel. Hasil analisis menunjukkan bahwa dua komponen utama dapat menjelaskan 72,2% variasi total data. Komponen utama pertama merepresentasikan pola makanan berbasis karbohidrat, sedangkan komponen utama kedua merepresentasikan pola makanan tinggi energi dan protein. Meskipun nilai KMO rendah, hasil Bartlett’s Test of Sphericity menunjukkan korelasi signifikan antar variabel, sehingga PCA dapat digunakan sebagai analisis eksploratif untuk memperoleh gambaran awal struktur dan pola kandungan gizi makanan.