📊 Apa Itu Analisis Diskriminan? (5W1H Lengkap)
What (Apa itu Analisis Diskriminan?)
Analisis diskriminan adalah salah satu metode statistik multivariat yang bertujuan untuk membedakan atau mengklasifikasikan objek ke dalam kelompok tertentu berdasarkan sejumlah variabel prediktor. Teknik ini menghasilkan suatu fungsi diskriminan (discriminant function) berupa kombinasi linear dari variabel-variabel independen yang dapat memaksimalkan perbedaan antar kelompok.
Metode ini sering disamakan dengan regresi logistik, namun perbedaannya adalah regresi logistik digunakan untuk variabel dependen biner, sedangkan analisis diskriminan bisa digunakan untuk lebih dari dua kelompok (multigroup classification) (Hair et al., 2019).
Why (Mengapa Digunakan?)
Analisis diskriminan memiliki peran penting dalam penelitian maupun aplikasi praktis karena:
1. Prediksi dan Klasifikasi – memprediksi kategori atau kelompok dari suatu individu baru berdasarkan variabel prediktor.
2. Identifikasi Faktor Penting – mengetahui variabel apa yang paling berpengaruh dalam membedakan kelompok.
3. Pengambilan Keputusan – membantu organisasi, perusahaan, hingga peneliti medis dalam membuat keputusan berbasis data.
4. Alternatif dari Regresi Logistik – dapat digunakan ketika asumsi normalitas data terpenuhi.
5. Aplikasi Lintas Disiplin – mulai dari pemasaran, kesehatan, pendidikan, psikologi, hingga keuangan.
Who (Siapa yang Menggunakan?)
Metode ini digunakan oleh berbagai pihak, seperti:
Peneliti akademis: menganalisis faktor pembeda antar kelompok dalam penelitian sosial, pendidikan, atau psikologi.
Perusahaan & praktisi bisnis: segmentasi pasar, identifikasi pelanggan loyal vs tidak loyal.
Bidang kesehatan: mengklasifikasikan pasien ke dalam kategori penyakit tertentu.
Ahli keuangan & auditor: mendeteksi perusahaan sehat atau bangkrut.
Data scientist: mengintegrasikan diskriminan dengan metode machine learning untuk klasifikasi yang lebih presisi.
When (Kapan Digunakan?)
Analisis diskriminan digunakan ketika:
Data terdiri atas kelompok kategorikal (misalnya: lulus vs tidak lulus, sehat vs sakit).
Variabel prediktor berbentuk kuantitatif (numerik).
Peneliti ingin mencari perbedaan antar kelompok atau memprediksi klasifikasi.
Jumlah data relatif seimbang antar kelompok.
Asumsi multivariat normal dan homogenitas varians-kovarians dipenuhi.
Where (Di Mana Dipakai?)
Analisis diskriminan telah diterapkan secara luas, di antaranya:
Pemasaran → segmentasi pelanggan, analisis loyalitas.
Psikologi & Pendidikan → mengklasifikasikan siswa berprestasi dan tidak berprestasi.
Kesehatan → diagnosis penyakit berdasarkan variabel medis.
Kriminologi → klasifikasi pelaku kriminal vs non-kriminal.
Keuangan → prediksi kebangkrutan perusahaan (Altman Z-Score adalah bentuk analisis diskriminan).
How (Bagaimana Caranya?)
Langkah-langkah melakukan analisis diskriminan:
1. Menentukan kelompok dependen (misalnya: pelanggan loyal vs tidak loyal).
2. Memilih variabel prediktor (misalnya: usia, pendapatan, frekuensi pembelian).
3. Membentuk fungsi diskriminan → kombinasi linear dari variabel prediktor.
D = b_1X_1 + b_2X_2 + b_3X_3 + c
5. Mengukur akurasi model dengan hit ratio, cross-validation, atau confusion matrix.
6. Menggunakan fungsi diskriminan untuk mengklasifikasikan data baru.
🧪 Contoh Aplikasi Analisis Diskriminan
Sebuah perusahaan e-commerce ingin mengklasifikasikan pelanggannya ke dalam dua kelompok: loyal dan tidak loyal. Variabel yang diamati:
Pendapatan bulanan (X₁)
Frekuensi pembelian per bulan (X₂)
Total pengeluaran belanja (X₃)
Model diskriminan menghasilkan fungsi:
D = 0.45X_1 + 0.30X_2 + 0.25X_3 - 5.6
Interpretasi:
Jika D > 0 → pelanggan loyal
Jika D ≤ 0 → pelanggan tidak loyal
Hasil validasi menunjukkan tingkat klasifikasi 82% akurat, sehingga model cukup baik digunakan untuk prediksi.
📌 Jenis-Jenis Analisis Diskriminan
1. Linear Discriminant Analysis (LDA) → digunakan jika asumsi normalitas multivariat terpenuhi dan varians antar kelompok homogen.
2. Quadratic Discriminant Analysis (QDA) → digunakan jika varians antar kelompok berbeda (heterogen).
3. Stepwise Discriminant Analysis → memilih variabel prediktor yang paling berkontribusi dalam membedakan kelompok.
📚 Referensi (Scopus, 5 Tahun Terakhir)
Ahmad, S., Khan, M., & Qamar, U. (2021). A discriminant analysis-based approach for classification problems in medical datasets. Applied Sciences, 11(3), 1221. https://doi.org/10.3390/app11031221
Saif, A., & Kibria, B. M. G. (2022). Recent advances in discriminant analysis: A review. Journal of Applied Statistics, 49(5), 1121–1138. https://doi.org/10.1080/02664763.2021.1937703
Yusoff, M., Rahman, N., & Hamed, R. (2023). Application of discriminant analysis in customer segmentation: An empirical study. Journal of Retailing and Consumer Services, 71, 103204. https://doi.org/10.1016/j.jretconser.2023.103204
Sharma, R., & Singh, A. (2020). Discriminant analysis for market segmentation in digital retailing. International Journal of Information Management, 55, 102222. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2020.102222
Liu, H., & Zhou, J. (2019). Enhancing classification accuracy in discriminant analysis: A hybrid statistical approach. Pattern Recognition Letters, 128, 12–19. https://doi.org/10.1016/j.patrec.2019.08.012
✨ Kesimpulan
Analisis diskriminan adalah metode statistik multivariat yang digunakan untuk mengklasifikasikan data ke dalam kelompok tertentu berdasarkan variabel prediktor. Metode ini tidak hanya berguna dalam penelitian akademik, tetapi juga dalam bisnis, kesehatan, keuangan, dan teknologi. Dengan perkembangan big data, analisis diskriminan semakin penting untuk membantu pengambilan keputusan berbasis pola data.
Comments
Post a Comment