Perbandingan Analisis Faktor Klasik dan Robust secara Empiris dan Simulasi

Studi kasus: Mobilitas Aktivitas Masyarakat Setiap Provinsi Di Masa Covid-19

Abstract

Analisis faktor adalah kajian pada statistika yang digunakan untuk menggambarkan varians antara variabel berkorelasi yang diamati dalam jumlah yang lebih kecil dari variabel yang diamati yang mana disebut sebagai faktor. Ketika dihadapkan dengan data yang berisikan pencilan didalamnya, kerap kali model faktor yang terbentuk melenceng dari hasil yang diharapkan. Alternatif yang dapat digunakan adalah dengan mengestimasi kovarian yang robust terhadap pencilan menggunakan Minimum Covariance Determinant (MCD). Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data mobilitas provinsi di Indonesia yang diambil melalui Google pada tanggal 2 Maret 2020 sampai 2 Maret 2021. Dari hasil analisis, diperoleh faktor optimal pada data mobilitas sebanyak 3 faktor, dengan varians kumulatif sebesar 84,3%. Dengan membandingkan sensitivitas loading factor antara model analisis faktor robust menggunakan MCD dengan analisis faktor klasik, didapatkan bahwa loading factor analisis faktor robust menggunakan MCD lebih stabil dibandingkan analisis faktor klasik.

[Factor analysis is the study of statistics used to describe the variance between correlated variables that are observed in a smaller number of observed variables which are referred to as factors. When faced with data that contains outliers in it, the factor model formed often deviates from the expected results. An alternative that can be used is to estimate a robust covariance for outliers using the Minimum Covariance Determinant (MCD). The data used in this study is mobility data for provinces in Indonesia taken via Google from March 2 2020 to March 2 2021. From the analysis results, the optimal factor for mobility data is 3 factors, with a cumulative variance of 84.3%. By comparing the sensitivity of factor loading between robust factor analysis models using MCD and classical factor analysis, it is found that the factor loading of robust factor analysis using MCD is more stable than classical factor analysis.]