<> "The repository administrator has not yet configured an RDF license."^^ . <> . . "ANALISIS KOMPONEN UTAMA DENGAN DATA HILANG\r\nMENGGUNAKAN METODE NONLINEAR ITERATIVE PARTIAL LEAST\r\nSQUARES (NIPALS)"^^ . "Analisis komponen utama (AKU) adalah salah satu teknik statistika multivariat\r\nyang digunakan untuk mereduksi dimensi data yang berukuran besar dan saling\r\nberkorelasi menjadi dimensi data yang berukuran lebih kecil dan tidak saling\r\nberkorelasi. AKU konvensional (yaitu dengan menggunakan vektor eigen dari\r\nmatriks varian kovarian atau korelasi sebagai koefisien dari komponen utama)\r\ntidak dapat digunakan untuk menganalisis suatu data yang mengandung nilai yang\r\nhilang. Salah satu cara untuk mengatasi data hilang dalam AKU yaitu dengan\r\nmenggunakan algoritma Nonlinear Iterative Partial Least Squares (NIPALS).\r\nAlgoritma NIPALS mendekomposisikan matriks menjadi matriks scores T dan\r\nmatriks loadings P. Dalam penelitian ini, AKU menggunakan data hilang dengan\r\nalgoritma NIPALS yang memuat nilai hilang sebanyak 1%, 3%, 5%, 10%, 15%,\r\n20%, 25%, dan 28%. Berdasarkan biasnya, Mean Square Errors (MSE) dan\r\nspectral norm, menyatakan bahwa algoritma NIPALS masih dapat mengatasi nilai\r\nhilang sebanyak 28%, namun untuk nilai hilang sebanyak lebih dari atau sama\r\ndengan 25% hasil komponen utama yang didapat sudah tidak akurat.\r\nKata Kunci : analisis komponen utama, data hilang, algoritma nonlinear\r\niterative partial least squares (NIPALS)\r\n\r\nabstract\r\n\r\nPrincipal component analysis (PCA) is a multivariate statistical technique which\r\nis used to reduce large dimension and correlated data into smaller dimension and\r\nuncorrelated data. The conventional PCA (i.e. by using the eigen vectors of the\r\ncovariance or correlation matrix as the coefficient of the principal components)\r\ncannot be used to analyze data with missing values. One method that can be used\r\nto solve missing values problem in PCA is by using the Nonlinear Iterative Partial\r\nLeast Squares (NIPALS) algorithm. NIPALS algorithm decomposes data matrix\r\nX into scores matrix T and loadings matrix P. In this research, investigation of\r\nPCA using NIPALS algorithm was conducted by using data with missing values\r\n1%, 3%, 5%, 10%, 15%, 20%, 25% and 28%. Based on the bias, Mean Square\r\nErrors (MSE) and spectral norm, the result shows that NIPALS algorithm still can\r\novercome the missing values as much as 28%. However, for the missing values as\r\nmuch as 25% or more, the resulted principal components were not accurate.\r\nKeyword : Principal component analysis, missing data, nonlinear\r\niterative partial least squares (NIPALS) algorithm"^^ . "2018-05-14" . . . . . "FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAAHUAN ALAM "^^ . . . . . . . "1417031014"^^ . "ANINDIA PUTRI "^^ . "1417031014 ANINDIA PUTRI "^^ . . . . . . "ANALISIS KOMPONEN UTAMA DENGAN DATA HILANG\r\nMENGGUNAKAN METODE NONLINEAR ITERATIVE PARTIAL LEAST\r\nSQUARES (NIPALS) (File PDF)"^^ . . . "ABSTRACT.pdf"^^ . . . "ANALISIS KOMPONEN UTAMA DENGAN DATA HILANG\r\nMENGGUNAKAN METODE NONLINEAR ITERATIVE PARTIAL LEAST\r\nSQUARES (NIPALS) (File PDF)"^^ . . . "ANALISIS KOMPONEN UTAMA DENGAN DATA HILANG\r\nMENGGUNAKAN METODE NONLINEAR ITERATIVE PARTIAL LEAST\r\nSQUARES (NIPALS) (Other)"^^ . . . . . . "indexcodes.txt"^^ . . . "ANALISIS KOMPONEN UTAMA DENGAN DATA HILANG\r\nMENGGUNAKAN METODE NONLINEAR ITERATIVE PARTIAL LEAST\r\nSQUARES (NIPALS) (Other)"^^ . . . . . . "ANALISIS KOMPONEN UTAMA DENGAN DATA HILANG\r\nMENGGUNAKAN METODE NONLINEAR ITERATIVE PARTIAL LEAST\r\nSQUARES (NIPALS) (Other)"^^ . . . . . . "lightbox.jpg"^^ . . . "ANALISIS KOMPONEN UTAMA DENGAN DATA HILANG\r\nMENGGUNAKAN METODE NONLINEAR ITERATIVE PARTIAL LEAST\r\nSQUARES (NIPALS) (Other)"^^ . . . . . . "preview.jpg"^^ . . . "ANALISIS KOMPONEN UTAMA DENGAN DATA HILANG\r\nMENGGUNAKAN METODE NONLINEAR ITERATIVE PARTIAL LEAST\r\nSQUARES (NIPALS) (Other)"^^ . . . . . . "medium.jpg"^^ . . . "ANALISIS KOMPONEN UTAMA DENGAN DATA HILANG\r\nMENGGUNAKAN METODE NONLINEAR ITERATIVE PARTIAL LEAST\r\nSQUARES (NIPALS) (Other)"^^ . . . . . . "small.jpg"^^ . . . "ANALISIS KOMPONEN UTAMA DENGAN DATA HILANG\r\nMENGGUNAKAN METODE NONLINEAR ITERATIVE PARTIAL LEAST\r\nSQUARES (NIPALS) (Other)"^^ . . . . . . "ANALISIS KOMPONEN UTAMA DENGAN DATA HILANG\r\nMENGGUNAKAN METODE NONLINEAR ITERATIVE PARTIAL LEAST\r\nSQUARES (NIPALS) (Other)"^^ . . . . . . "ANALISIS KOMPONEN UTAMA DENGAN DATA HILANG\r\nMENGGUNAKAN METODE NONLINEAR ITERATIVE PARTIAL LEAST\r\nSQUARES (NIPALS) (Other)"^^ . . . . . . "ANALISIS KOMPONEN UTAMA DENGAN DATA HILANG\r\nMENGGUNAKAN METODE NONLINEAR ITERATIVE PARTIAL LEAST\r\nSQUARES (NIPALS) (Other)"^^ . . . . . . "ANALISIS KOMPONEN UTAMA DENGAN DATA HILANG\r\nMENGGUNAKAN METODE NONLINEAR ITERATIVE PARTIAL LEAST\r\nSQUARES (NIPALS) (File PDF)"^^ . . . "SKRIPSI TANPA BAB PEMBAHASAN.pdf"^^ . . . "ANALISIS KOMPONEN UTAMA DENGAN DATA HILANG\r\nMENGGUNAKAN METODE NONLINEAR ITERATIVE PARTIAL LEAST\r\nSQUARES (NIPALS) (Other)"^^ . . . . . . "lightbox.jpg"^^ . . . "ANALISIS KOMPONEN UTAMA DENGAN DATA HILANG\r\nMENGGUNAKAN METODE NONLINEAR ITERATIVE PARTIAL LEAST\r\nSQUARES (NIPALS) (Other)"^^ . . . . . . "preview.jpg"^^ . . . "ANALISIS KOMPONEN UTAMA DENGAN DATA HILANG\r\nMENGGUNAKAN METODE NONLINEAR ITERATIVE PARTIAL LEAST\r\nSQUARES (NIPALS) (Other)"^^ . . . . . . "medium.jpg"^^ . . . "ANALISIS KOMPONEN UTAMA DENGAN DATA HILANG\r\nMENGGUNAKAN METODE NONLINEAR ITERATIVE PARTIAL LEAST\r\nSQUARES (NIPALS) (Other)"^^ . . . . . . "small.jpg"^^ . . . "ANALISIS KOMPONEN UTAMA DENGAN DATA HILANG\r\nMENGGUNAKAN METODE NONLINEAR ITERATIVE PARTIAL LEAST\r\nSQUARES (NIPALS) (Other)"^^ . . . . . . "indexcodes.txt"^^ . . "HTML Summary of #31871 \n\nANALISIS KOMPONEN UTAMA DENGAN DATA HILANG \nMENGGUNAKAN METODE NONLINEAR ITERATIVE PARTIAL LEAST \nSQUARES (NIPALS)\n\n" . "text/html" . . . "QA Mathematics"@en . .