Principal Component Analysis: Arti, Komponen, Cara Kerja

Principal Component Analysis (PCA) merupakan alat metode reduksi data berjumlah besar agar proses analisis dan visualisasi bisa lebih mudah dilakukan.

Bunga Dea Laraswati
Bunga Dea Laraswati

Table of Contents

Beberapa dari Anda mungkin sudah familier dengan istilah Principal Component Analysis (PCA). Namun, mungkin tidak sedikit juga yang masih awam dengan istilah tersebut. Pada dasarnya, PCA adalah hal yang dibutuhkan dalam statistik atau data science. Untuk mengetahui lebih lanjut tentang pengertian, kriteria, cara kerja, dan kapan harus menggunakan PCA, baca artikel ini sampai habis!

Apa Itu Principal Component Analysis?

Principal Component Analysis (PCA) adalah salah satu varian dari Multivariate Data Analysis (MVDA). Ini adalah alat analisis data statistik yang digunakan untuk menyederhanakan sekumpulan data berjumlah banyak agar lebih sederhana dan bisa digunakan seefisien mungkin sesuai kebutuhan.

Setelah data diringkas dalam jumlah yang lebih sedikit dan compact, data kemudian dianalisis sebelum akhirnya divisualisasikan. PCA dalam hal ini berperan untuk mempermudah proses analisis dan visualisasi data. Saat ini, PCA menjadi salah satu metode analisis yang banyak digunakan sehingga cukup populer di kalangan data scientist.

Kriteria dalam Principal Component Analysis

Seperti yang sudah dijelaskan secara singkat pada poin sebelumnya, Principal Component Analysis (PCA) bekerja dengan meminimalkan jumlah data tanpa mengurangi informasi yang dimiliki oleh dataset tersebut. Dalam hal ini, artinya kuantitas data berubah menjadi lebih sedikit, tetapi kualitasnya tidak boleh mengalami perubahan.

Cara Kerja Principal Component Analysis

Karena Principal Component Analysis (PCA) digunakan untuk mereduksi data hingga mencapai jumlah yang sedikit dan padat untuk digunakan, maka dari itu langkah pertama yang harus dilakukan adalah menentukan jumlah data yang akan dicapai pada akhir dari rangkaian tahap. Misalnya, dari 2.000 data yang ada, Anda ingin meringkasnya menjadi 500 data.

Setelah memutuskan jumlah data yang ingin diperoleh di akhir proses, langkah selanjutnya yang perlu Anda lakukan adalah mencari tahu mana saja data yang berkorelasi dan perlu untuk dipertahankan. Anda bisa mempertahankan satu jawaban untuk perwakilan data dari puluhan hingga ratusan jawaban lainnya.

Proses selanjutnya adalah Anda bisa menyusun data-data terpilih dalam sumbu panjang komponen utama. Nantinya, Anda akan menemukan grafik X dan Y dengan beberapa titik yang merupakan data terpilih dari sekian banyak jumlah data lainnya yang sudah tereduksi berkat Principal Component Analysis.

Pada akhirnya, dari seluruh rangkaian cara kerja Principal Component Analysis (PCA), ada dua fitur yang bisa digunakan untuk melakukan analisis ini. Fitur pertama yang bisa Anda gunakan adalah eliminasi. Dengan menggunakan fitur ini, data-data berjumlah banyak akan dikurangi berdasarkan kebutuhan.

Selanjutnya, fitur lain yang bisa Anda pakai adalah fitur ekstraksi atau extraction feature. Berbeda dari fitur sebelumnya yang mampu mereduksi jumlah data, fitur yang satu ini bekerja untuk membuat variabel baru dari yang sudah ada sebelumnya. Variabel yang dibuat di sini merupakan kombinasi dari fitur yang sudah ada sebelumnya.

Contohnya adalah Anda menggunakan fitur ekstraksi untuk membuat sepuluh variabel baru dari sepuluh variabel yang sudah ada sebelumnya. Maka, sepuluh variabel baru yang terbentuk merupakan kombinasi dari sepuluh variabel sebelumnya yang sudah lebih dahulu ada. Variabel baru yang dibuat tentu harus dipastikan agar sesuai dengan kebutuhan.

Kapan Harus Menggunakan Principal Component Analysis?

Lantas, kapan Anda harus menggunakan Principal Component Analysis (PCA)? Untuk bisa mengetahui jawaban ini, Anda harus terlebih dahulu menjawab pertanyaan-pertanyaan berikut. Pertanyaan pertama yang harus Anda jawab adalah apakah Anda butuh mereduksi jumlah data, tetapi tidak tahu data mana yang harus dikurangi?

Selain itu, ada pertanyaan lain yang juga jadi indikator apakah PCA merupakan metode yang tepat untuk Anda gunakan. Pertanyaan tersebut adalah apakah Anda tidak yakin bahwa data yang Anda miliki bersifat independen satu sama lain? Jika Anda tidak yakin, PCA mungkin bisa menjadi metode yang tepat untuk Anda.

Jika “Ya” merupakan jawaban untuk kedua pertanyaan tersebut, Principal Component Analysis (PCA) adalah alat yang tepat untuk Anda gunakan. Demikian juga sebaliknya, bila salah satunya Anda menjawab “Tidak”, metode analisis data lainnya mungkin bisa menjadi jawaban yang lebih tepat untuk Anda.

Kesimpulan

Principal Component Analysis (PCA) adalah alat analisis data yang digunakan untuk mereduksi jumlah data dalam jumlah besar sehingga menghasilkan dataset dengan kuantitas yang lebih sedikit. Metode ini dipakai agar proses analisis dan visualisasi data dapat lebih mudah dilakukan. Akan tetapi, sebelum memutuskan untuk menggunakannya, Anda harus mempertimbangkan dua pertanyaan yang telah disebutkan di atas.

Agar Anda maupun perusahaan Anda lebih lihai dalam mereduksi jumlah data yang ada, pelajari Principal Component Analysis (PCA) selengkapnya dengan mengikuti kelas data science dari Algoritma Data Science School. Sebab, PCA merupakan bagian penting dari statistik dan data science. Bahkan, kurikulum kelasnya sudah memenuhi standar dari RStudio. Jadi, Anda tidak perlu ragu lagi. Yuk, gabung ke Algoritma Data Science School sekarang juga!

Referensi:

  • builtin - A Step-by-Step Explanation of Principal Component Analysis (PCA) (diakses pada 1 Agustus 2022)
  • Towards Data Science - A One-Stop Shop for Principal Component Analysis (diakses pada 1 Agustus 2022)
  • sartorius - What Is Principal Component Analysis (PCA) and How It Is Used? (diakses pada 1 Agustus 2022)

Get Free Learning Resources

* indicates required

Insights

Bunga Dea Laraswati

Sr. Writer Algoritma Data Science School


Upcoming Workshop