Analisis Korespondensi Program Studi dan Minat Pekerjaan Mahasiswa

Input Data

Tabel Kontingensi

data <- matrix(c(30,25,10,
                 15,20,5,
                 20,5,35),
               nrow = 3, byrow = TRUE)

rownames(data) <- c("Statistika", "Matematika", "Ilkom")
colnames(data) <- c("Data_Analyst", "Peneliti", "Software_Engineer")

data

##            Data_Analyst Peneliti Software_Engineer
## Statistika           30       25                10
## Matematika           15       20                 5
## Ilkom                20        5                35

Uji Chi-Square

chisq.test(data)

## 
##  Pearson's Chi-squared test
## 
## data:  data
## X-squared = 41.97, df = 4, p-value = 1.692e-08

Uji Chi-Square digunakan untuk mengetahui ada atau tidaknya hubungan antara kedua variabel. Jika nilai p-value < 0.05, maka terdapat hubungan yang sigifikan antara program studi dan minat pekerjaan

Analisis Korespondensi

library(FactoMineR)

## Warning: package 'FactoMineR' was built under R version 4.4.3

library(factoextra)

## Warning: package 'factoextra' was built under R version 4.4.3

## Loading required package: ggplot2

## Warning: package 'ggplot2' was built under R version 4.4.3

## Welcome! Want to learn more? See two factoextra-related books at https://goo.gl/ve3WBa

ca <- CA(data, graph = FALSE)

Nilai Eigen

ca$eig

##        eigenvalue percentage of variance cumulative percentage of variance
## dim 1 0.247896776              97.457529                          97.45753
## dim 2 0.006467129               2.542471                         100.00000

Dua dimensi pertama menjelaskan sebagian besar variasi data, sehingga cukup digunakan untuk interpretasi visual.

Biplot Analisis Korespondensi

fviz_ca_biplot(ca, repel = TRUE)

Berdasarkan biplot Analisis Korespondensi:

• Ilmu Komputer (Ilkom) berada dekat dengan Software Engineer, yang menunjukkan bahwa mahasiswa Ilmu Komputer memiliki kecenderungan kuat terhadap minat pekerjaan sebagai Software Engineer.

• Statistika terletak dekat dengan Data Analyst, sehingga mengindikasikan bahwa mahasiswa Statistika lebih banyak berminat pada bidang Data Analyst.

• Matematika berada dekat dengan kategori Peneliti, yang menunjukkan bahwa mahasiswa Matematika cenderung memiliki minat pada pekerjaan di bidang penelitian.

• Posisi kategori yang saling berjauhan pada biplot menunjukkan bahwa setiap program studi memiliki kecenderungan minat pekerjaan yang berbeda.

Dimensi pertama dan kedua pada biplot sudah cukup merepresentasikan pola hubungan antara program studi dan minat pekerjaan..

Kesimpulan

Berdasarkan Analisis Korespondensi yang dilakukan, dapat disimpulkan bahwa terdapat hubungan antara program studi dan minat bidang pekerjaan mahasiswa. Setiap program studi menunjukkan kecenderungan minat pekerjaan yang berbeda, yaitu mahasiswa Ilmu Komputer cenderung berminat sebagai Software Engineer, mahasiswa Statistika pada bidang Data Analyst, dan mahasiswa Matematika pada bidang Peneliti. Analisis Korespondensi berhasil memvisualisasikan pola keterkaitan antar kategori secara jelas dan mudah diinterpretasikan.