Analisis Multivariat: Arti , Tujuan, Syarat, dan Contohnya

Pernah nggak sih kamu menghadapi data yang begitu kompleks, dengan banyak variabel yang saling berkaitan? Rasanya seperti mengurai benang kusut, ya? Nah, di sinilah Analisis Multivariat hadir sebagai solusinya.

Metode analisis ini sering digunakan untuk membantu memahami hubungan antar variabel dalam data yang besar dan kompleks. Dengan analisis multivariat, kamu bisa mendapatkan gambaran yang lebih jelas dan mendalam untuk mendukung keputusan bisnis, penelitian, atau bahkan strategi pemasaran.

Di artikel ini, kita akan membahas Analisis Multivariat secara lengkap—mulai dari pengertian, tujuan, syarat, hingga contoh penerapannya. Buat kamu yang ingin memahami teknik ini lebih jauh, yuk simak penjelasannya sampai habis!

Pengertian Analisis Multivariat​

Analisis multivariat adalah metode analisis data yang digunakan untuk memahami hubungan antara lebih dari dua variabel secara bersamaan. Dengan kata lain, metode ini membantu kita melihat bagaimana variabel-variabel tersebut saling memengaruhi atau berinteraksi satu sama lain dalam sebuah dataset.

Misalnya, kamu ingin mengetahui faktor apa saja yang memengaruhi keputusan seseorang untuk membeli sebuah produk. Dalam analisis multivariat, kamu bisa menganalisis banyak variabel sekaligus, seperti harga, kualitas produk, ulasan pelanggan, hingga promosi. Hasilnya, kamu bisa mendapatkan gambaran yang lebih lengkap dan mendalam.

Metode ini sering digunakan di berbagai bidang, seperti bisnis, riset pemasaran, psikologi, dan ilmu sosial. Analisis multivariat cocok untuk situasi di mana data yang diolah memiliki banyak dimensi dan hubungan antar variabelnya terlalu kompleks untuk dipahami hanya dengan analisis sederhana.

Baca juga: Scatter Plot: Pengertian, Fungsi, Cara Membuat, dan Contoh

Tujuan Analisis Multivariat

Sumber: Canva

Kenapa sih analisis multivariat sering digunakan dalam pengolahan data? Tentu karena metode ini punya manfaat besar untuk menyederhanakan dan memahami data yang kompleks. Yuk, kita lihat beberapa tujuannya berikut ini:

1. Mengidentifikasi Hubungan Antar Variabel

Analisis multivariat membantu kamu memahami bagaimana satu variabel memengaruhi variabel lainnya. 

Misalnya, dalam riset pasar, kamu bisa melihat hubungan antara harga, kualitas, dan kepuasan pelanggan. Dengan begitu, pola tersembunyi bisa lebih mudah ditemukan.

2. Menyederhanakan Data yang Kompleks

Data yang besar dan rumit bisa membingungkan, tapi analisis multivariat mampu menyaringnya menjadi lebih sederhana. 

Proses ini memastikan kamu tetap mendapatkan informasi penting tanpa harus pusing dengan banyaknya variabel.

3. Membuat Prediksi yang Akurat

Salah satu kekuatan analisis ini adalah kemampuannya untuk memprediksi hasil di masa depan. 

Dengan memahami pola dari data, kamu bisa membuat prediksi, seperti tren penjualan atau perilaku pelanggan, yang lebih akurat.

4. Mengelompokkan Data

Analisis multivariat juga digunakan untuk segmentasi, seperti mengelompokkan pelanggan berdasarkan kebiasaan belanja mereka. Ini berguna untuk menciptakan strategi pemasaran yang lebih tepat sasaran.

5. Mendukung Pengambilan Keputusan

Data yang dianalisis secara mendalam memberikan insight yang lebih jelas. Hal ini membantu kamu membuat keputusan strategis yang berdasarkan fakta, bukan sekadar asumsi.

Baca juga: Pie Chart Adalah: Pengertian, Fungsi, Kelebihan, dan Contoh

Macam-Macam Analisis Multivariat

Sumber: Canva

Analisis multivariat terbagi menjadi dua metode utama berdasarkan hubungan antar variabel, yaitu Metode Dependence dan Metode Interdependence. Berikut penjelasan masing-masing metode:

1. Metode Dependence

Metode ini digunakan ketika terdapat satu atau lebih variabel yang bersifat dependent (tergantung) pada variabel lain. Teknik ini bertujuan untuk menganalisis hubungan sebab-akibat antara variabel independen dan dependen.

Contoh metode dalam kategori dependence:

1. Multiple Regression Analysis: Digunakan untuk memprediksi nilai variabel dependen berdasarkan lebih dari satu variabel independen. Contoh: Memprediksi pendapatan seseorang berdasarkan tingkat pendidikan, usia, dan pengalaman kerja.
2. Linear Probability Model (LPM): Sebuah metode regresi linear untuk hasil berupa bilangan biner (0 atau 1). Contoh: Memprediksi apakah seseorang akan membeli produk berdasarkan iklan dan promosi.
3. Multivariate Analysis of Variance (MANOVA): Perluasan dari teknik ANOVA untuk mengevaluasi efek dari dua atau lebih variabel independen terhadap dua atau lebih variabel dependen. Contoh: Menguji efek dari metode pengajaran dan waktu belajar pada hasil ujian.

2. Metode Interdependence

Metode ini digunakan ketika hubungan antar variabel tidak bisa dikategorikan sebagai dependent atau independent. Fokusnya adalah pada struktur dan pola data.

Contoh metode dalam kategori interdependence:

1. Factor Analysis: Digunakan untuk mereduksi jumlah variabel dan mengidentifikasi pola hubungan antar variabel. Contoh: Mengidentifikasi faktor utama yang memengaruhi loyalitas pelanggan.
2. Cluster Analysis: Bertujuan untuk mengelompokkan item atau individu berdasarkan kemiripan karakteristik. Contoh: Segmentasi pasar untuk mengelompokkan pelanggan ke dalam kelompok yang homogen.

Baca juga: Enkripsi Adalah: Pengertian, Cara Kerja, Jenis, dan Contohnya

Syarat Analisis Multivariat​

Sumber: Canva

Sebelum melakukan analisis multivariat, ada beberapa syarat penting yang harus dipenuhi agar hasil analisis akurat dan dapat diandalkan. Syarat-syarat ini memastikan data yang digunakan sesuai dengan metode yang diterapkan.

1. Jumlah Sampel yang Cukup

Analisis multivariat membutuhkan jumlah sampel yang memadai untuk menghasilkan hasil yang representatif. Sebagai pedoman umum, jumlah sampel sebaiknya lebih besar dari jumlah variabel yang dianalisis. 

Misalnya, jika ada 10 variabel, jumlah sampel idealnya 5-10 kali lipat lebih banyak. Jumlah sampel yang kecil dapat menyebabkan hasil analisis menjadi bias atau tidak akurat.

2. Hubungan antar Variabel

Variabel yang dianalisis harus memiliki hubungan atau korelasi satu sama lain. Analisis multivariat bertujuan untuk memahami pola atau hubungan antar variabel, sehingga jika variabel tidak saling berkaitan, metode ini menjadi kurang relevan. 

Pastikan juga bahwa korelasi antar variabel tidak terlalu tinggi (multikolinearitas) karena dapat mengganggu hasil analisis.

3. Data Berdistribusi Normal

Sebagian besar metode analisis multivariat, seperti analisis faktor atau regresi, mengasumsikan bahwa data berdistribusi normal. Data yang tidak memenuhi syarat ini dapat menyebabkan hasil analisis menjadi tidak valid. 

Oleh karena itu, sebelum analisis dilakukan, penting untuk memeriksa distribusi data menggunakan uji statistik seperti uji normalitas.

4. Skala Pengukuran yang Sesuai

Data yang digunakan harus diukur dalam skala yang sesuai, seperti skala interval atau rasio, tergantung pada metode analisis yang digunakan. 

Skala ini penting karena analisis multivariat melibatkan perhitungan matematis yang membutuhkan data dengan skala tertentu. Jika data tidak memenuhi skala yang diperlukan, hasilnya bisa kurang akurat atau tidak bermakna.

Baca juga: 10 Tugas Data Analyst untuk Sukses dalam Dunia Kerja

Contoh Analisis Multivariat​

Untuk memahami penerapan analisis multivariat, berikut adalah beberapa contoh nyata dari berbagai bidang yang menggunakan teknik ini:

1. Analisis Preferensi Konsumen

Sebuah perusahaan minuman ingin mengetahui preferensi konsumen terhadap produk baru mereka. Penelitian ini melibatkan berbagai variabel seperti:

1. Rasa minuman (manis, asam, pahit)
2. Harga
3. Desain kemasan
4. Efek kesehatan

Melalui analisis multivariat, seperti Principal Component Analysis (PCA), perusahaan dapat mengidentifikasi faktor utama yang paling memengaruhi keputusan konsumen untuk membeli produk.

2. Penelitian Medis

Dalam dunia medis, analisis multivariat digunakan untuk mengidentifikasi faktor risiko penyakit tertentu. Contohnya, sebuah penelitian tentang risiko penyakit jantung melibatkan variabel seperti:

1. Tekanan darah
2. Kolesterol
3. Indeks Massa Tubuh (BMI)
4. Kebiasaan merokok
5. Aktivitas fisik

Dengan Logistic Regression Analysis, peneliti dapat menentukan variabel mana yang memiliki pengaruh paling besar terhadap kemungkinan seseorang mengembangkan penyakit jantung.

3. Segmentasi Pasar

Perusahaan e-commerce ingin mengelompokkan pelanggannya berdasarkan perilaku belanja. Mereka menggunakan data seperti:

1. Frekuensi pembelian
2. Total pengeluaran bulanan
3. Jenis produk yang dibeli
4. Lokasi geografis

Menggunakan Cluster Analysis, mereka dapat membagi pelanggan ke dalam beberapa segmen, misalnya "Pelanggan Loyal", "Pembeli Promo", atau "Pelanggan Baru". Hasil ini membantu perusahaan menyusun strategi pemasaran yang lebih tepat.

4. Penilaian Efektivitas Iklan

Sebuah perusahaan ingin mengevaluasi efektivitas kampanye iklan mereka. Mereka mengumpulkan data seperti:

1. Jumlah klik iklan
2. Durasi menonton iklan
3. Konversi ke pembelian
4. Feedback pelanggan

Dengan Multivariate Analysis of Variance (MANOVA), perusahaan dapat mengetahui kombinasi elemen iklan yang paling berhasil menarik perhatian dan meningkatkan penjualan.

Baca juga: 5 Contoh Pekerjaan Data Analyst beserta Jenis dan Gaji

Pelajari Analisis Multivariat di Bootcamp Data Science dibimbing.id!

Sudah memahami arti, tujuan, syarat, dan contoh analisis multivariat? Kini saatnya kamu melangkah lebih jauh dengan mempelajari teknik ini secara mendalam! Yuk, gabung di Bootcamp Data Science dibimbing.id untuk mengasah kemampuan analisis data yang kompleks.

Di bootcamp ini, kamu akan belajar langsung dari mentor profesional dengan kurikulum terlengkap, termasuk bagaimana analisis multivariat diterapkan dalam pengolahan data besar. Dengan pendekatan berbasis praktik, kamu bisa langsung menerapkannya ke dalam portofolio nyata.

Tak perlu khawatir kalau ada yang kurang paham, karena kamu bisa mengulang materi hingga benar-benar menguasai. Ditambah lagi, dibimbing.id bekerja sama dengan 700+ hiring partner, dengan 90% alumni berhasil berkarier di bidang data.

Masih ragu? Punya pertanyaan seperti, “Bagaimana analisis multivariat diterapkan di dunia kerja?” atau “Apa manfaat skill ini untuk karier saya?” Yuk, konsultasi gratis di sini! Kami siap #BimbingSampeJadi Data Scientist profesional!

Referensi:

1. What Is Multivariate Analysis? [Buka]
2. Multivariate Analysis [Buka]