# 0. Install & load required packages (tanpa caret)
required_packages <- c("readxl", "nnet", "dplyr", "ggplot2", "reshape2", "MASS", "heplots", "MVN", "biotools", "factoextra", "car")
new_packages <- required_packages[!(required_packages %in% installed.packages()[, "Package"])]
if (length(new_packages)) install.packages(new_packages)
lapply(required_packages, library, character.only = TRUE)
## [[1]]
## [1] "readxl" "stats" "graphics" "grDevices" "utils" "datasets"
## [7] "methods" "base"
##
## [[2]]
## [1] "nnet" "readxl" "stats" "graphics" "grDevices" "utils"
## [7] "datasets" "methods" "base"
##
## [[3]]
## [1] "dplyr" "nnet" "readxl" "stats" "graphics" "grDevices"
## [7] "utils" "datasets" "methods" "base"
##
## [[4]]
## [1] "ggplot2" "dplyr" "nnet" "readxl" "stats" "graphics"
## [7] "grDevices" "utils" "datasets" "methods" "base"
##
## [[5]]
## [1] "reshape2" "ggplot2" "dplyr" "nnet" "readxl" "stats"
## [7] "graphics" "grDevices" "utils" "datasets" "methods" "base"
##
## [[6]]
## [1] "MASS" "reshape2" "ggplot2" "dplyr" "nnet" "readxl"
## [7] "stats" "graphics" "grDevices" "utils" "datasets" "methods"
## [13] "base"
##
## [[7]]
## [1] "heplots" "broom" "MASS" "reshape2" "ggplot2" "dplyr"
## [7] "nnet" "readxl" "stats" "graphics" "grDevices" "utils"
## [13] "datasets" "methods" "base"
##
## [[8]]
## [1] "MVN" "heplots" "broom" "MASS" "reshape2" "ggplot2"
## [7] "dplyr" "nnet" "readxl" "stats" "graphics" "grDevices"
## [13] "utils" "datasets" "methods" "base"
##
## [[9]]
## [1] "biotools" "MVN" "heplots" "broom" "MASS" "reshape2"
## [7] "ggplot2" "dplyr" "nnet" "readxl" "stats" "graphics"
## [13] "grDevices" "utils" "datasets" "methods" "base"
##
## [[10]]
## [1] "factoextra" "biotools" "MVN" "heplots" "broom"
## [6] "MASS" "reshape2" "ggplot2" "dplyr" "nnet"
## [11] "readxl" "stats" "graphics" "grDevices" "utils"
## [16] "datasets" "methods" "base"
##
## [[11]]
## [1] "car" "carData" "factoextra" "biotools" "MVN"
## [6] "heplots" "broom" "MASS" "reshape2" "ggplot2"
## [11] "dplyr" "nnet" "readxl" "stats" "graphics"
## [16] "grDevices" "utils" "datasets" "methods" "base"
# 1. Load data
data <- read_excel("C://Users//LENOVO//OneDrive//Dokumen//anmul//top10_academic_universsity.xlsx")
# 2. Pilih hanya kolom yang akan dipakai
selected_features <- c("GENDER", "EDU_FATHER", "EDU_MOTHER", "OCC_FATHER", "OCC_MOTHER",
"STRATUM", "SISBEN", "PEOPLE_HOUSE", "INTERNET", "TV", "COMPUTER", "WASHING_MCH",
"MIC_OVEN", "CAR", "DVD", "FRESH", "PHONE", "MOBILE", "REVENUE", "JOB",
"SCHOOL_NAME", "SCHOOL_NAT", "SCHOOL_TYPE", "UNIVERSITY", "CC_PRO", "ENG_PRO", "WC_PRO", "FEP_PRO")
data <- data[, selected_features]
# 3. Pastikan target sebagai faktor
data$UNIVERSITY <- as.factor(data$UNIVERSITY)
# 4. Ubah karakter ke faktor lalu ke integer (kecuali UNIVERSITY)
data_num <- data %>%
mutate(across(where(is.character), as.factor)) %>%
mutate(across(all_of(setdiff(names(data), "UNIVERSITY")),
~ if (is.factor(.x)) as.integer(.x) else .x))
# 5. Pisahkan fitur dan target
features <- dplyr::select(data_num, -UNIVERSITY)
target <- data_num$UNIVERSITY
# 6. Standarisasi fitur numerik
features_scaled <- as.data.frame(scale(features))
# ===================== PCA dan Visualisasi =====================
# PCA per universitas
univ_list <- unique(target)
for (univ in univ_list) {
data_univ <- data %>% filter(UNIVERSITY == univ)
data_num_univ <- data_univ %>%
mutate(across(where(is.character), as.factor)) %>%
mutate(across(all_of(setdiff(names(data_univ), "UNIVERSITY")),
~ if (is.factor(.x)) as.integer(.x) else .x))
features_univ <- dplyr::select(data_num_univ, -UNIVERSITY)
features_scaled_univ <- as.data.frame(scale(features_univ))
pca_result_univ <- prcomp(features_scaled_univ, center = TRUE, scale. = TRUE)
print(
fviz_pca_ind(pca_result_univ,
palette = "jco",
addEllipses = TRUE,
repel = TRUE,
title = paste("PCA Khusus -", univ))
)
}
# ================= UJI ASUMSI UNTUK LDA =================
cat("=== UJI NORMALITAS MULTIVARIAT PER GRUP ===\n")
## === UJI NORMALITAS MULTIVARIAT PER GRUP ===
normality_results <- lapply(levels(target), function(grp) {
cat("\nGrup:", grp, "\n")
group_data <- features_scaled[target == grp, ]
result <- mvn(data = group_data, mvnTest = "mardia", multivariatePlot = "none")
print(result$multivariateNormality)
return(result)
})
##
## Grup: ESCUELA COLOMBIANA DE INGENIERIA"JULIO GARAVITO"-BOGOTÁ D.C.
## Test Statistic p value Result
## 1 Mardia Skewness 20679.6203301401 0 NO
## 2 Mardia Kurtosis 69.6049078254064 0 NO
## 3 MVN <NA> <NA> NO
##
## Grup: FUNDACION UNIVERSIDAD DE AMERICA-BOGOTÁ D.C.
## Test Statistic p value Result
## 1 Mardia Skewness 15250.0343423215 0 NO
## 2 Mardia Kurtosis 53.1722508525046 0 NO
## 3 MVN <NA> <NA> NO
##
## Grup: PONTIFICIA UNIVERSIDAD JAVERIANA-BOGOTÁ D.C.
## Test Statistic p value Result
## 1 Mardia Skewness 36209.5370347139 0 NO
## 2 Mardia Kurtosis 155.621975386894 0 NO
## 3 MVN <NA> <NA> NO
##
## Grup: UNIVERSIDAD COOPERATIVA DE COLOMBIA-BOGOTÁ D.C.
## Test Statistic p value Result
## 1 Mardia Skewness 9033.10160252659 0 NO
## 2 Mardia Kurtosis 18.850817687939 0 NO
## 3 MVN <NA> <NA> NO
##
## Grup: UNIVERSIDAD DE LOS ANDES-BOGOTÁ D.C.
## Test Statistic p value Result
## 1 Mardia Skewness 54282.5989395491 0 NO
## 2 Mardia Kurtosis 230.452046899094 0 NO
## 3 MVN <NA> <NA> NO
##
## Grup: UNIVERSIDAD DEL NORTE-BARRANQUILLA
## Test Statistic p value Result
## 1 Mardia Skewness 23308.6691277018 0 NO
## 2 Mardia Kurtosis 86.2017460256274 0 NO
## 3 MVN <NA> <NA> NO
##
## Grup: UNIVERSIDAD DISTRITAL"FRANCISCO JOSE DE CALDAS"-BOGOTÁ D.C.
## Test Statistic p value Result
## 1 Mardia Skewness 8262.45991571261 0 NO
## 2 Mardia Kurtosis 2.09805313448023 0.0359004518794048 NO
## 3 MVN <NA> <NA> NO
##
## Grup: UNIVERSIDAD FRANCISCO DE PAULA SANTANDER-CUCUTA
## Test Statistic p value Result
## 1 Mardia Skewness 8956.69089497416 0 NO
## 2 Mardia Kurtosis 16.2363937308748 0 NO
## 3 MVN <NA> <NA> NO
##
## Grup: UNIVERSIDAD INDUSTRIAL DE SANTANDER-BUCARAMANGA
## Test Statistic p value Result
## 1 Mardia Skewness 10339.2085964021 0 NO
## 2 Mardia Kurtosis 21.3670384841737 0 NO
## 3 MVN <NA> <NA> NO
##
## Grup: UNIVERSIDAD PONTIFICIA BOLIVARIANA-BUCARAMANGA
## Test Statistic p value Result
## 1 Mardia Skewness 19136.8614093779 0 NO
## 2 Mardia Kurtosis 71.3964225280088 0 NO
## 3 MVN <NA> <NA> NO
cat("\n=== UJI HOMOGENITAS KOVARIAN (Box's M Test) ===\n")
##
## === UJI HOMOGENITAS KOVARIAN (Box's M Test) ===
boxM_result <- boxM(features_scaled, group = target)
print(boxM_result)
##
## Box's M-test for Homogeneity of Covariance Matrices
##
## data: features_scaled
## Chi-Sq (approx.) = 25964, df = 3402, p-value < 2.2e-16
# Gabungkan data scaled dan target
data_scaled <- features_scaled
data_scaled$UNIVERSITY <- target
# ==================== LDA =====================
set.seed(123)
idx <- sample(1:nrow(data_scaled), size = 0.8 * nrow(data_scaled))
train <- data_scaled[idx, ]
test <- data_scaled[-idx, ]
lda_model <- lda(UNIVERSITY ~ ., data = train)
predicted <- predict(lda_model, newdata = test)$class
conf_matrix <- table(Predicted = predicted, Actual = test$UNIVERSITY)
accuracy <- sum(diag(conf_matrix)) / sum(conf_matrix)
cat("\nAkurasi Model (LDA):", sprintf("%.2f%%", accuracy * 100), "\n")
##
## Akurasi Model (LDA): 48.51%
# Visualisasi Confusion Matrix LDA sebagai Heatmap
conf_df_lda <- as.data.frame(conf_matrix)
ggplot(conf_df_lda, aes(x = Actual, y = Predicted, fill = Freq)) +
geom_tile(color = "white") +
geom_text(aes(label = Freq), size = 4) +
scale_fill_gradient(low = "white", high = "darkgreen") +
labs(title = "Confusion Matrix (LDA - Heatmap)",
x = "Kelas Aktual", y = "Kelas Prediksi") +
theme_minimal(base_size = 12) +
theme(
plot.title = element_text(hjust = 0.5, face = "bold"),
axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1),
axis.text = element_text(size = 5)
) +
coord_fixed()
# Koefisien Linear Discriminants
print(lda_model$scaling)
## LD1 LD2 LD3 LD4 LD5
## GENDER 0.047109936 -0.021863331 -0.011920646 0.30911309 -0.189440253
## EDU_FATHER -0.015643014 -0.014585959 0.009852376 0.04147036 -0.073628174
## EDU_MOTHER 0.048662075 0.023094940 0.004773552 0.13088694 -0.126117343
## OCC_FATHER -0.031330751 0.056088900 0.083661126 -0.03734698 0.079774850
## OCC_MOTHER 0.008781147 -0.032824116 -0.005707231 -0.15159534 -0.152253609
## STRATUM 0.236638964 -0.291455231 -0.129582983 0.82087032 0.061811711
## SISBEN -0.023915757 -0.096654449 -0.156186958 0.11273049 -0.053215069
## PEOPLE_HOUSE -0.034861320 -0.037188127 0.023126535 0.10818472 0.017983413
## INTERNET -0.073872967 0.001820280 -0.058131949 -0.19150585 -0.011090496
## TV 0.063144560 -0.016618153 0.143782579 0.08004357 0.245503511
## COMPUTER -0.050732005 0.061948043 0.258621684 -0.08048962 -0.216814179
## WASHING_MCH -0.073712129 -0.037630665 -0.165308699 -0.07424583 0.127447484
## MIC_OVEN 0.045587524 -0.075338361 0.357015754 0.21250494 0.062764609
## CAR 0.093142634 -0.185506006 0.167065625 0.33710170 0.350318698
## DVD -0.026679423 0.015156110 0.001996024 -0.01362817 -0.162371566
## FRESH 0.036488033 0.042973304 -0.065641383 0.05404303 0.079041583
## PHONE -0.012330634 -0.002512835 0.002323677 0.13482095 -0.003166023
## MOBILE -0.071965133 -0.064434224 0.032779559 -0.19182045 0.021192957
## REVENUE 0.013761083 0.040603707 0.048842769 -0.13866396 0.363141010
## JOB -0.033478628 -0.018435755 -0.008819822 0.01910696 -0.042010468
## SCHOOL_NAME 0.002386632 -0.120153498 0.015258500 -0.15359430 -0.153665120
## SCHOOL_NAT -0.043297381 0.318685891 -0.504245052 0.33817968 0.062176208
## SCHOOL_TYPE 0.046166012 0.253270129 -0.105138600 0.31812249 0.449133376
## CC_PRO -0.497837489 -0.253972827 -0.480397678 0.17602003 -0.167138610
## ENG_PRO -0.158726677 -0.695725477 -0.522276677 -0.47246857 0.526347324
## WC_PRO -0.124554761 -0.244277659 0.012860930 0.17899937 -0.585684847
## FEP_PRO 1.892676160 0.233695140 -0.104680243 -0.22002038 -0.088104828
## LD6 LD7 LD8 LD9
## GENDER 0.235977402 -0.079288450 0.145402586 0.1127154408
## EDU_FATHER -0.049791989 -0.099563579 0.134914292 0.0959699314
## EDU_MOTHER -0.189562023 0.316169466 0.140793849 0.0002646765
## OCC_FATHER 0.248266744 -0.240149584 -0.080982061 -0.5286171129
## OCC_MOTHER 0.061427799 -0.072045715 -0.076988630 0.6053095689
## STRATUM 0.108851463 -0.041684667 -0.392663710 0.0346308812
## SISBEN -0.204739283 -0.609194968 0.084582245 0.3383078089
## PEOPLE_HOUSE -0.276255540 0.208580360 0.143500476 0.2423215773
## INTERNET -0.137877052 -0.296902127 -0.328882658 0.0064717340
## TV 0.317533639 0.079424844 0.394849680 -0.0784448513
## COMPUTER -0.053440222 -0.258611568 -0.089356120 0.0705256057
## WASHING_MCH -0.252943386 0.182961119 0.114127674 0.2969583744
## MIC_OVEN 0.145011027 -0.081563152 0.146075484 0.1318836660
## CAR -0.019543836 -0.052503935 -0.215407845 -0.1100836749
## DVD -0.358842096 0.103409033 0.088638487 -0.4803884311
## FRESH 0.046622578 0.157527345 0.182635339 0.0198205536
## PHONE 0.144807706 -0.272402129 0.094705065 0.1097112470
## MOBILE -0.076659854 -0.000522721 -0.595287218 -0.0173529250
## REVENUE 0.090017509 -0.228132534 0.047328645 0.2117623459
## JOB -0.024174237 -0.003000573 0.005648212 -0.1491433717
## SCHOOL_NAME 0.637598905 0.430458989 -0.113439223 0.0400817387
## SCHOOL_NAT -0.267518977 -0.079145527 -0.353022208 -0.3694112269
## SCHOOL_TYPE 0.137503792 -0.144804929 0.218760601 0.0570747601
## CC_PRO 0.235798911 0.095596623 -0.388679171 0.1523615271
## ENG_PRO -0.028750027 -0.142158702 0.540105262 -0.2200730072
## WC_PRO 0.002814082 -0.214438148 0.271704452 -0.1889518434
## FEP_PRO -0.069384424 -0.061935073 -0.031218606 -0.0156686438
# Uji Signifikansi Model (Wilks’ Lambda)
cat("\nUji Signifikansi Model (Wilks' Lambda):\n")
##
## Uji Signifikansi Model (Wilks' Lambda):
manova_test <- manova(as.matrix(train[, -which(names(train) == "UNIVERSITY")]) ~ train$UNIVERSITY)
print(summary(manova_test, test = "Wilks"))
## Df Wilks approx F num Df den Df Pr(>F)
## train$UNIVERSITY 9 0.087119 33.994 243 25054 < 2.2e-16 ***
## Residuals 2949
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
# ==================== MULTINOMIAL REGRESSION ====================
set.seed(123)
multinom_model <- multinom(UNIVERSITY ~ ., data = train, trace = FALSE)
predicted_multinom <- predict(multinom_model, newdata = test)
conf_matrix_multinom <- table(Predicted = predicted_multinom, Actual = test$UNIVERSITY)
accuracy_multinom <- sum(diag(conf_matrix_multinom)) / sum(conf_matrix_multinom)
cat("\nAkurasi Model (Multinomial):", sprintf("%.2f%%", accuracy_multinom * 100), "\n")
##
## Akurasi Model (Multinomial): 49.86%
# VIF Check
lm_model <- lm(as.numeric(UNIVERSITY) ~ ., data = train)
vif_values <- vif(lm_model)
cat("\nNilai VIF:\n")
##
## Nilai VIF:
print(vif_values)
## GENDER EDU_FATHER EDU_MOTHER OCC_FATHER OCC_MOTHER STRATUM
## 1.038103 1.279534 1.280095 1.249271 1.166751 1.952923
## SISBEN PEOPLE_HOUSE INTERNET TV COMPUTER WASHING_MCH
## 1.438976 1.014109 1.860175 1.554581 1.591938 1.351854
## MIC_OVEN CAR DVD FRESH PHONE MOBILE
## 1.495365 1.619348 1.337744 1.126060 1.086614 1.519175
## REVENUE JOB SCHOOL_NAME SCHOOL_NAT SCHOOL_TYPE CC_PRO
## 1.040310 1.022841 1.212338 2.369888 1.902537 1.360686
## ENG_PRO WC_PRO FEP_PRO
## 1.725069 1.150169 1.184626
cat("\nFitur dengan VIF > 5:\n")
##
## Fitur dengan VIF > 5:
print(names(vif_values[vif_values > 5]))
## character(0)
# Heatmap Multinomial
conf_df <- as.data.frame(conf_matrix_multinom)
ggplot(conf_df, aes(x = Actual, y = Predicted, fill = Freq)) +
geom_tile(color = "white") +
geom_text(aes(label = Freq), size = 4) +
scale_fill_gradient(low = "white", high = "steelblue") +
labs(title = "Confusion Matrix (Multinomial - Heatmap)",
x = "Kelas Aktual", y = "Kelas Prediksi") +
theme_minimal(base_size = 12) +
theme(
plot.title = element_text(hjust = 0.5, face = "bold"),
axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1),
axis.text = element_text(size = 5)
) +
coord_fixed()
# LRT
null_model <- multinom(UNIVERSITY ~ 1, data = train, trace = FALSE)
lrt_stat <- 2 * (logLik(multinom_model) - logLik(null_model))
df <- attr(logLik(multinom_model), "df") - attr(logLik(null_model), "df")
p_val_lrt <- pchisq(lrt_stat, df = df, lower.tail = FALSE)
cat("\nLikelihood Ratio Test:\n")
##
## Likelihood Ratio Test:
cat(sprintf("Statistik: %.2f, df: %d, p-value: %.4f\n", lrt_stat, df, p_val_lrt))
## Statistik: 5547.63, df: 243, p-value: 0.0000
# Wald Test
summary_multinom <- summary(multinom_model)
z_values <- summary_multinom$coefficients / summary_multinom$standard.errors
p_values_wald <- 2 * (1 - pnorm(abs(z_values)))
cat("\n=== Wald Test per Variabel ===\n")
##
## === Wald Test per Variabel ===
print(p_values_wald)
## (Intercept)
## FUNDACION UNIVERSIDAD DE AMERICA-BOGOTÁ D.C. 0.000000e+00
## PONTIFICIA UNIVERSIDAD JAVERIANA-BOGOTÁ D.C. 4.152234e-14
## UNIVERSIDAD COOPERATIVA DE COLOMBIA-BOGOTÁ D.C. 3.985146e-11
## UNIVERSIDAD DE LOS ANDES-BOGOTÁ D.C. 0.000000e+00
## UNIVERSIDAD DEL NORTE-BARRANQUILLA 0.000000e+00
## UNIVERSIDAD DISTRITAL"FRANCISCO JOSE DE CALDAS"-BOGOTÁ D.C. 6.963050e-02
## UNIVERSIDAD FRANCISCO DE PAULA SANTANDER-CUCUTA 2.982503e-12
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