## Pengembangan  Media  Pembelajaran  Analisis  Komponen  Utama  Berbasis  Web Menggunakan Shiny R

## Asmarianti
Program Studi Matematika, Universitas Islam Negeri Alauddin Makassar, 60600117018@uin-alauddin.ac.id

## Wahidah Alwi
Program Studi Matematika, Universitas Islam Negeri Alauddin Makassar, wahidah.alwi@uin-alauddin.ac.id

## Adnan Sauddin
Program Studi Matematika, Universitas Islam Negeri Alauddin Makassar, adnan.sauddin@uin-alauddin.ac.id
ABSTRAK , Penelitian ini membahas mengenai pengembangan  media  pembelajaran  analisis  komponen utama  berbasis  web  menggunakan  shiny  R.  Media pembelajaran yang dapat dimanfaatkan untuk meningkatkan efisiensi  belajar yaitu media yang berbasis web,  salah  satunya  Shiny  R.  Shiny  R  adalah  sebuah package  bahasa  pemrograman  R  yang  dapat  membangun aplikasi  berbasis  website  menggunakan  paket Shiny  Web Framework yang merupakan pengembangan dari R studio Server.  Salah  satu  teknik  atau  metode  yang  digunakan adalah Principal  Component  Analysis (PCA).  Data  yang digunakan  dalam  penelitian  menggunakan  data  mtcars bawaan  pada  R  Studio  yang  berisi  tentang  spesifikasi kendaraan  tahun  1970.  Adapun  hasil  pada  penelitian  ini yaitu  pembuatan  aplikasi  berhasil  menjalankan  analisis menggunakan PCA dengan sampel dataset mtcars.
Kata Kunci: Shiny Web, Regression, Principal Component Analysis (PCA)

## 1. PENDAHULUAN
Media  pembelajaran  sangat  penting  dalam proses  belajar  mengajar.  Media  merupakan  alat yang  ditujukan  untuk  memberikan  pengetahuan kepada mahasiswa. Penggunaan media pembelajaran  dalam  proses  belajar  mengajar dapat  membangkitkan  keinginan,  memotivasi dan  menginspirasi  kegiatan  belajar,  bahkan memberikan dampak psikologis bagi mahasiswa. Media  pembelajaran  merupakan  contoh  faktor eksternal yang dapat digunakan untuk meningkatkan  efisiensi  belajar.  Hal  ini  dapat tercapai  karena  media  pembelajaran  dapat mengatasi berbagai kendala yang ditemukan.
Oleh  karena  itu,  pengajar  atau  pembelajar harus mampu menciptakan atau mengembangkan media yang mendukung keberhasilan proses pembelajaran. pengajar atau pembelajar  berhak  menerima  dan  memilih  apa yang  dipelajari,  termasuk  belajar  matematika. Belajar matematika sangat penting karena sangat
berguna  dalam  kehidupan  sehari-hari,  namun pada  kenyataannya  pengajar  dan  pembelajar mengalami  kesulitan  atau  tidak  memahami konsep  matematika.  Salah  satunya  dalam  data statistik. Dalam  matematika,  statistika  dikenal sebagai  “ilmu  tentang  data”  membutuhkan minimal  tiga  pengetahuan  pokok  agar  dapat diimplementasikan  dengan  benar.  Pertama fenomena  yang  di  gambarkan,  kedua  teori  atau formula matematika, dan ketiga interpretasi dari model  matematika  atau  statistika.  Hubungan ketiga  keadaan  tersebut  menjadikan  statistika atau matematika menjadi satu basis pengetahuan yang  sulit  untuk  dipahami  dalam  proses implementasi  pada  bidang-bidang  keilmuan lainnya.
Statistika banyak digunakan dalam berbagai disiplin  ilmu,  salah  satunya  dalam  bidang komputasi.  Ilmu  komputasi  adalah  bidang  ilmu yang  berhubungan  dengan  penciptaan  model matematika  dan  solusi  numerik.  Selain  itu, pendekatan ilmu  komputasi  dapat  memberikan berbagai  pemahaman  baru,  melalui  penerapan model-model matematika dalam program komputer berdasarkan landasan teori yang telah berkembang,  untuk  menyelesaikan  masalah- masalah nyata dalam ilmu tersebut.
Penggunaan  teknologi  untuk  mendukung pembelajaran  statistika  (khususnya  perangkat lunak komputer) dimulai sejak satu dekade yang lalu. Dalam pemanfaatan simulasi dan visualisasi komputer,  program  ini  harus  dirancang  dengan semaksimal mungkin (dalam penyusunan perangkat  maupun  dalam  pemanfaatannya  di kelas).  Ilusrasi,  visualisasi  dan  simulasi  dalam pembelajaran  statistika,  jika  dirancang  dengan baik  diyakini  dapat  meningkatkan  minat, motivasi dan pemahaman dalam belajar statistika baik  teori  maupun  aplikasi  yang  dalam
pendekatan  tradisional  dirasa  sangat  teoritis. Oleh  karena  itu,  pembelajaran  dengan  model simulasi, visualisasi merupakan hal yang sangat dibutuhkan bagi pengajar atau pembelajar dalam proses belajar mengajar statistika.
Hal  tersebut  dapat  dipermudah  dengan memberi satu media pembelajaran yang berbasis visualisasi dan simulasi yakni Shiny R. Shiny R dapat  digunakan  untuk  membangun  suatu aplikasi  berbasis  web,  dengan  aplikasi  tersebut dapat  memudahkan  dalam  menampilkan   dan mengekspos melalui browser web sehingga siapa pun dapat menggunakannya.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## Principal Component Analysis (PCA)
Principal  Component  Analysis (PCA) merupakan  metode  statistik  yang  secara  linear mengganti  kumpulan  variabel  asli  menjadi kumpulan variabel tidak berkorelasi yang secara substansial  lebih  kecil  yang  mewakili  sebagian besar data dalam kumpulan variabel asli. Tujuan PCA mirip dengan analisis faktor di mana kedua metode  berupaya  menguraikan  bagian  dari variasi  dalam  satu  set  variabel  yang  diamati bersumber pada sebagian ukuran yang mendasarinya. Singkatnya, PCA memiliki model statistik  yang  mendasari  variabel  yang  diamati berdasarkan  sifat  varians  maksimum  dari komponen utama[1].
Banyaknya komponen utama yang terbentuk sama  dengan  jumlah  variabel  awal.  Apabila komponen  utama  diturunkan  dari  populasi multivariat  normal  dengan  random  vektor 𝑋 = (𝑋 1 , 𝑋 2 , … 𝑋 𝑃 ) dan vektor rata-rata 𝜇 = (𝜇 1 , 𝜇 2 , … , 𝜇 𝑃 ) serta matriks kovarians Σ dengan akar  ciri (eigenvalue) yaitu λ 1 ≥ λ 2 ≥ ⋯ ≥ λ 𝑃 ≥ 0 didapat  kombinasi  linear  komponen utama yaitu sebagai berikut.
𝑌 1 = 𝑒 1 ′ 𝑋 = 𝑒 11 ′ 𝑋 1 + 𝑒 21 ′ 𝑋 2 + ⋯ + 𝑒 𝑝1 ′ 𝑋 𝑝 𝑌 2 = 𝑒 2 ′ 𝑋 = 𝑒 12 ′ 𝑋 1 + 𝑒 22 ′ 𝑋 2 + ⋯ + 𝑒 𝑝2 ′ 𝑋 𝑝 ⋮ 𝑌 𝑝 = 𝑒 𝑝 ′ 𝑋 = 𝑒 1𝑝 ′ 𝑋 1 + 𝑒 2𝑝 ′ 𝑋 𝑝 + ⋯ + 𝑒 𝑝𝑝 ′ 𝑋 𝑝 (2.1)
Menurut  (Jolliffe,  2002),  program  PCA bertujuan untuk menyederhanakan dan menghilangkan faktor atau indikator penyaringan yang  kurang dominan dan relevan, sekaligus  tidak  mengurangi  arti  dan  tujuan  dari data asli variabel acak 𝑥 (matriks
berdimensi 𝑛 𝑥 𝑛 ),  dimana    baris  yang  berisi observasi sebanyak 𝑛 dari variabel acak 𝑥 adalah sebagai berikut:
1) 1)   Menghitung Matriks Varians Kovarian
Varians (𝑉𝑎𝑟(𝑥)) dihitung  untuk penyebaran data untuk memastikan penyimpangan  data  dalam  set  data  sampel. Matriks  Kovarian 𝐶𝑜𝑣 (𝑥, 𝑦) ialah  matriks yang nilai-nilai kovariansi pada tiap cellnya diperoleh  dari  sampel.  Misalkan 𝑥 dan 𝑦 adalah variabel acak.
𝑣𝑎𝑟(𝑥) = 𝜎 2 = 1 𝑛 ∑ (𝑧̃ 𝑖𝑗 − 𝜇 𝑗 ) 2 𝑛 𝑖=1 (2.2)
𝑐𝑜𝑣(𝑥, 𝑦) = 1 𝑛−1 ∑ ( 𝑛 𝑖=1 𝑥 𝑖𝑗 − 𝜇 𝑥𝑗 ) (𝑦 𝑖𝑗 − 𝜇 𝑦𝑗 ) (2.3)
Dengan 𝜇 𝑥 dan 𝜇 𝑦 merupakan rata – rata (mean) sampel dari variabel 𝑥 dan 𝑦 (mean), dimana 𝑥 𝑖 dan 𝑦 𝑖 adalah nilai observasi ke- 𝑖 dari  variabel 𝑥 dan 𝑦 .  Dari  data  numerik yang  digunakan,  dapat  diperoleh  matriks kovarians berukuran 𝑛 𝑥 𝑛.
2) Mencari eigen  value dan eigen  vektor dari matrik kovarians yang telah diperoleh yaitu nilai  eigen  dan  vektor  eigen  untuk  matriks kovarians  dihitung.  Nilai  eigen  yang dikomputasi  kemudian  ditransformasikan (rotasi  orthogonal  varimax)  menggunakan persamaan berikut:
Det (𝐴 − λI) = 0 (2.4)
Dimana:
𝐴 = matriks 𝑛 𝑥 𝑛 λ = nilai eigenvalue I =  matriks  identitas  (matriks  persegi dengan  elemen  diagonal  utama  bernilai  1 sedangkan elemen lain bernilai 0)
3) Menentukan nilai proporsi komponen utama (proporsi principal component (%)) dengan persamaan:
PC (%) = 𝐍𝐢𝐥𝐚𝐢 𝐄𝐢𝐠𝐞𝐧 𝐕𝐚𝐫𝐢𝐚𝐧𝐬 𝐊𝐨𝐯𝐚𝐫𝐢𝐚𝐧 𝑥100 (2.5) 4) Menghitung  bobot  faktor (factor  loading) berdasarkan eigenvektor , dengan persamaan:
𝐴𝑥 = 𝜆𝑥 (2.6)
Sehingga diperoleh kombinasi linear yaitu: a. λ 1, λ 2 , λ 3 , … , λ 𝑛 adalah eigenvalue matrik 𝐴
b. x 1, x 2 , x 3 , … , x 𝑛 adalah eigenvector sesuai eigenvalue -nya (λ 𝑛 )
Persamaan eigenvalue dan eigenvector merupakan Eigen  Value  Decomposition (EVD), dengan persamaan sebagai berikut:
𝐴𝑋 = 𝑋𝐷
𝐴 = 𝑋𝐷𝑋 −1 (2.10)
Dimana:
𝐴 =  matrik 𝑛 𝑥 𝑛 yang  memiliki 𝑛 nilai eigen (λ 𝑛 ) 𝐷 = nilai eigen dari vektor eigen 𝑋 = vektor eigen dari matrik 𝐴 𝑋 −1 = invers dari vektor eigen 𝑋 [2].

## Kriteria Pemilihan PCA
Secara umum terdapat 3 kriteria yang digunakan untuk menentukan banyaknya komponen utama adalah sebagai berikut:
a. Berdasarkan proporsi kumulatif total keragaman yang mampu dijelaskan. Metode ini diterapkan pada matriks korelasi ataupun matriks kovarian.
b. Berdasarkan  nilai  eigen  dari  komponen utama.  Tetapi  hanya  dapat  diterapkan  pada matriks korelasi, yaitu jika nilai eigen lebih atau sama dengan satu.
c. Berdasarkan scree plot. Dengan menggunakan  metode  pemilihan  jumlah komponen  utama  yaitu 𝑘 ,  jika  di  titik 𝑘 grafiknya curam ke kiri tetapi tidak curam ke kanan. Ide di balik metode ini adalah untuk memilih jumlah komponen utama sedemikian rupa sehingga perbedaan antara akar ciri kontinu tidak lagi besar[3].

## Perhitungan PCA
PCA  akan  diperhitungkan  dengan  empat fungsi  yang  akan  menjadi  perhitungan  analisis datanya yaitu :
a. Predict PCA
b. Eigenvalue PCA
c. Cos 2 PCA
d. Contrib PCA
Model  PCA  menjadi  tolak  ukur  untuk perhitungan algoritma PCA kedepannya. Nantinya  ini  menjadi  perhitungan  utama  ke dalam algoritma PCA (predict, eigenvalue, cos2, dan contrib) hingga  ke  visualisasi  datasetnya. Library yang dibutuhkan untuk mengaplikasikan PCA  ke  dalam  R  adalah factoextra .  Fungsi  ini
sebagai  syarat  utama  jika  ingin  menambahkan algoritma PCA ke dalam R Studio.
Disini  perhitungan  menggunakan  fungsi yang  sederhana  yang  dinamakan “prcomp”. Di dalam fungsi tersebut terdapat variabel “hasil_modelPCA” yang menggambarkan matriks numerik dari dataset yang digunakan dan scale sebagai deskripsi dari nilai variabel bersifat logis atau tidak (bergantung pada nilai true/false ) yang  menunjukkan  apakah  variabel  harus diskalakan  agar  memiliki  varians  unit  sebelum PCA dilakukan. Varians unit ini juga nanti akan menentukan  area  dari  dimensi  di tiap  plot  yang akan  mewakilkan  sebaran  instance  data  lewat nilai dari eigenvalues.
Perhitungan  yang  selanjutnya  merupakan predict PCA  yang  didapatkan  juga  dari  nilai model  PCA.  Pada  perhitungan  ini  akan menganalisa nilai dari tiap satuan individu pada data  (mobil)  dan  tambahan  variabel  dari informasi perhitungan model sebelumnya.
Terakhir, terdapat perhitungan eigenvalues yang menjadi dasar utama dalam perhitungan dimensi varians  yang  akan  merujuk  ke  sebaran  instance data  untuk  tiap  dimensinya, coord yang menjelaskan  koordinat  dari  tiap  variabel, cos2 sebagai kualitas representasi nilai untuk variabel di dalam grafik visualisasi (individuals plot), dan contrib yang  menjadikan  fungsi  yang  berisi kontribusi  (dalam  persen)  dari  variabel  ke  PCA (variables plot). Untuk nilai cos2 didapatkan dari hasil  perhitungan  nilai coord dan contrib didapatkan  dari  hasil  perhitungan  nilai cos2. Nilai cos2 berasal dari : 𝑣𝑎𝑟. 𝑐𝑜𝑜𝑟𝑑 2 Sedangkan nilai contrib didapatkan dari : 𝑣𝑎𝑟. 𝑐𝑜𝑠2 𝑥 100
𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙. 𝑐𝑜𝑠2 Visualisasi PCA Visualisasi PCA dilakukan setelah perhitungan, maka visualisasi dalam aplikasi ini juga  harus  ditampilkan  sebagai  informasi  yang akan  didapatkan  bagi  para  pengguna  aplikasi. Empat  plot  yang  disajikan  akan  mewakilkan informasi  dari  analisis  data  menggunakan algoritma  PCA  dari  perhitungan  model.  Empat plot yang akan divisualisasikan ke dalam aplikasi ini yaitu :
a. Scree Plot
b. Individuals Plot
c. Variables Plot
d. Biplot
Langkah terakhir setelah perhitungan analisis  PCA  selesai  maka  akan  dilakukan klasterisasi  data  yang  akan  divisualisasikan menggunakan plot sebagai informasi yang akan didapatkan.  Di  dalam  R,  diperlukan  dua packages  sebagai  fungsi  menampilkan  plot  dan visualisasi  menggunakan  prosedur  PCA  yaitu factoextra dan ggplot [4].

## Shiny R
Shiny  R  adalah  sebuah package bahasa pemrograman R yang dapat membangun aplikasi berbasis website menggunakan paket Shiny Web Framework yang merupakan pengembangan dari R  studio  Server[5].  Secara  umum,  komponen program  Shiny  dibagi  menjadi  dua  kategori, sebagai berikut:
1. User Interface (UI)
Bagian ini yang bermanfaat untuk:
a. Panel kontrol adalah panel yang mengontrol  input  berupa  data,  variabel, dan  model  sesuai  dengan  kompleksitas modul.  Kontrol  tampilan  dapat  berupa slider, radio button, check-box, dll. Contoh kontrol tampilan (seperti check-box, radio button, slider, dll).
b. Pemasukan  permintaan  nilai  input  (data dengan  berbagai  jenis  variabel  yang diperlukan,  pemilihan  model,  jenis  dan kriteria uji statistika).
c. penyajian  output  terkait  hasil  analisis/uji. Hasil output dapat berupa:
i. Grafik (histogram, diagram pencar, dan lain-lain).
ii. Bentuk  angka/teks  bisa  berbentuk  asli (verbatim) maupun dalam bentuk tabel. Teks khusus dengan notasi matematika dengan format LaTeX.
iii. Untuk  mengakomodasi  berbagai  jens luaran  tadi,  shiny  juga  menyediakan berbagai format output seperti plotOutput, textOutput, verbatimTexOutput,  tableOutput  dan lain-lainnya.
iv. Grafik (histogram, diagram pencar, dan lain-lain).
v. Bentuk  angka/teks  bisa  berbentuk  asli (verbatim) maupun dalam bentuk tabel.

## 2. Server
Bagian ini adalah otak dari program, yang bertanggung jawab untuk simulasi, menganalisis  berbagai  data  sesuai  pilihan pengguna,  dan  kemudian  mengirimkan hasilnya  ke  bagian  output.  Bagian  ini didukung oleh berbagai program dan analisis data,  dan  biasanya  terdapat  dalam  berbagai paket  R.  Bagian  ini  disimpan  dalam  file dinamakan server.r. Bagian user interface ini dapat  disajikan  pada  file  khusus  ui.r,  dapat juga  disajikan  penuh  melalui  file  HTML, misalnya index.html [6].

## Analisis Regresi
Analisis  regresi  adalah  salah  satu  teknik statistik  yang  paling  populer  yang  biasa digunakan untuk tujuan peramalan atau pendugaan  tentang  nilai  variabel  dependen  (Y). Analisis regresi terbagi menjadi dua bagian yaitu analisis  regresi  linear  sederhana  dan  analisis regresi  linear  berganda.  Analisis  regresi  linear sederhana  adalah  analisis  yang  menduga  satu variabel  dependen  (Y)  oleh  satu  variabel  bebas (X)  saja.  Sedangkan  analisis  regresi  linear berganda  adalah  regresi  dengan  dua  atau  lebih variabel  bebas  (X),  sehingga  merupakan perluasan dari analisis regresi linear sederhana.
Penghitungan dengan metode PCA memerlukan  suatu  model  analisis  regresi  yaitu Principal  Component  Regression  (PCR).  PCR merupakan  salah  satu  metode  yang  telah dikembangkan untuk mengatasi masalah multikolinearitas.
PCR  adalah  analisis  regresi  variabel dependen terhadap komponen-komponen utama yang tidak saling berkorelasi, regresi komponen utama dapat dinyatakan sebagai berikut:
𝑌 = 𝑤 0 + 𝑤 1 𝐾 1 + 𝑤 2 𝐾 2 + ⋯ + 𝑤 𝑚 𝐾 𝑚 (2.11) 𝐾 1 , 𝐾 2 , … 𝐾 𝑚 merupakan komponen utama yang dilibatkan  dalam  analisis  regresi  komponen utama,  dimana  besaran  m  lebih  kecil  dari  pada banyaknya  variabel  bebas  yaitu  sejumlah 𝑝, 𝑤 0 merupakan  konstanta, 𝑤 1 , 𝑤 2 , … 𝑤 𝑚 merupakan parameter  regresi  dan 𝑌 merupakan  variabel dependen[7].

## 3. METODOLOGI
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah data sekunder. Data sekunder adalah data yang sudah ada dalam berbagai bentuk. Sumber datanya  adalah  data  set  mtcars  bawaan  pada  R Studio yang berisi tentang spesifikasi kendaraan tahun 1970 .
Langkah-Langkah Pembuatan Aplikasi Shiny Web
Adapun langkah-langkah pembuatan aplikasi shiny web adalah sebagai berikut:
a. Membuat script R shiny web
1) Membuat user interface
2) Membuat server
b. Mendeploy script R shiny web
c. Mengupload ke halaman web
d. Uji coba
Data  yang  digunakan  dalam  uji  coba adalah  data  mtcars  dengan  urutan  uji  coba sebagai berikut:
1) Upload data
2) Menghitung komponen utama
3) Menampilkan plot visualisasi pca
4) Menentukan regresi pca

## 4. PEMBAHASAN

## Membuat script R shiny web
1. User  Interface (UI)  yaitu  memuat  seluruh input  dan  output  yang  akan  ditampilkan dalam app. Dengan sintaks/perintah sebagai berikut:
#define UI UI < - fluidPage(
)
2. Server yaitu menggabungkan antara kekuatan komputasi statistik R dan interaksinya  dengan  web  modern.  Dengan sintaks/perintah sebagai berikut: server <- function(input, output,session) { par(mfrow = c(2,2)) Berikut  output  mengenai  sintaks/perintah yang diatas yaitu:
Gambar 4.1 output syntaks

## Mendeploy Script R Shiny Web
Mendeploy adalah proses menyalin, mengkonfigurasi,  dan  mengaktifkan  aplikasi tertentu  ke  URL  dasar  tertentu  disebuah  server atau cluster .  Pada  dasarnya  bertujuan  untuk mendorong perubahan atau pembaruan dari satu lingkungan penerapan ke lingkungan penerapan (application  environment) lainnya.  Adapun tampilan  deploy  script  r  shiny  web  adalah sebagai berikut:
Gambar 4.2 Tamilan deploy script r shiny web

## Mengupload Ke Halaman Web
Proses upload atau unggah merupakan suatu cara  atau  proses  yang  di  lakukan  untuk melakukan  pengiriman  File  atau  data  dari perangkat komputer atau perangkat lainnya yang memiliki  koneksi  internet.  Server  dan  data tersebut  akan  di  publikasikan  jaringan  internet sehingga  sebuah  file  atau  data  yang  telah  di unggah  dapat  diambil  atau  bahkan  dapat dilihat  oleh orang banyak. Berikut linknya: https://principalcomponent.shinyapps.io/PCASh iny/ .

## Melakukan Uji Coba

## Deskripsi Data
Data  yang  dianalisis  pada  penelitian  ini adalah data mtcars bawaan dari R- Studio yang berisi tentang spesifikasi kendaraan tahun 1970. Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini ditunjukkan pada Gambar 4.3 berikut:
Gambar 4.3 Data penelitian

## Menghitung Komponen Utama
Gambar 4.3 Analisis PCA
Gambar  diatas  menampilkan  hasil perhitungan dari  komponen  utama  yang  dijelaskann  bahwa standard deviations menunjukkan akar dari nilai eigen  yang  terbentuk.  Sedangkan  hasil  dari rotation terdapat 11 variabel yang secara umum akan  menghasilkan 11 komponen yang dimana sesuai  dengan  nilai  –  nilai  disetiap  variabelnya yang ada pada tampilan diatas.

## Menghitung Rotasi dari Komponen Utama
Gambar 4.4 Rotasi Komponen utama
Gambar 4.4 diatas menampilkan hasil rotasi dari komponen  utama    yang  terdapat  11  variabel dengan    menghasilkan  11  komponen,  yang dimana 11 komponen tersebut untuk memperlihatkan  distribusi  variabel  yang  lebih jelas.

## Menghitung  Skor  Cadangan  dari  Komponen Utama
Gambar 4.5 Skor cadangan komponen utama
Gambar  4.5  diatas  menampilkan  hasil  skor cadangan dari komponen  utama  yang terdapat 11 variabel dengan  menghasilkan 11 komponen,
yang dimana 11 komponen tersebut
menampilkan  6  komponen  yang  dipilih  sesuai dengan komponen terbaik.
Menghitung  Varians  Total  dari  Komponen Utama
Gambar 4.6 Variansi total dari komponen utama
Gambar  4.6  diatas  menampilkan  hasil  varians total  dari  komponen    utama    yang  terdapat  11 variabel  dengan    menghasilkan  11  komponen, yang dimana diperoleh  nilai rata- rata di setiap 11 komponen pada gambar diatas.
Menghitung  Nilai  Eigen  dari  Komponen Utama
Gambar 4.7 Nilai eigen dari komponen utama
Gambar  4.7  menampilkan  hasil  nilai  eigen dari komponen  utama  yang terdapat 11 variabel dengan    menghasilkan  11  komponen,  yang dimana  dari  ke  11  komponen  nilai  eigen  yang dihasilkan pada gambar diatas menampilkan nilai varians yang dijelaskan oleh komponen utama.

## Gambar 4.8 Boxplot komponen utama
Berdasarkan  gambar  4.8  menampilkan boxplot dari  komponen  utama  yang  merupakan sebagai  bentuk  ringkasan  dalam  menentukan distribusi  sampel  yang  disajikan  secara  grafis untuk  menggambarkan  bentuk  distribusi  data ( Skewness )
serta ukuran penyebaran (keragaman)  dari  data  pengamatan.  Boxplot meliputi  beberapa  ukuran  statistik  yang  terdiri dari  menentukan  nilai  maksimum,  minimum, median, dan nilai Quartil 1 – Quartil 3.

## Menampilkan Variabel PCA
Gambar 4.9 Output pada Shiny Web Output diatas menampilkan variabel PCA dalam aplikasi  shiny  web  dengan  tampilan  name  dan description  antara  lain  coord,  cor,  cos2,  dan contrib.

## Menampilkan Prediksi menggunakan PCA
Gambar 4.10 Hasil Prediksi menggunakan PCA
Gambar  4.10  menampilkan  hasil  prediksi menggunakan  pca  yang  terdapat  11  variabel dengan    menghasilkan  11  komponen  dan  32 jumlah pengamatan, yang dimana 11 komponen tersebut  menghasilkan  data  baru  dengan berdasarkan  masing  –  masing  data  yang dimasukkan  dalam  kombinasi  linear  yang terbentuk.

## Scree Plot dari Nilai Eigen
Gambar 4.11 Plot nilai eigen
Gambar diatas menampilkan scree plot dari nilai eigen yaitu menggambarkan nilai dari eigenvalue tiap  variabel  ke  dalam  bentuk  dimensi  yang dimana dihitung berdasarkan konsep dimensionality reduction artinya untuk meminimalisir  data  menjadi  minimum  tanpa mengurangi  data  yang  sebenarnya,  dengan melihat nilai dari persentase instances .

## Scree Plot dari Individu PCA
Gambar 4.12 Scree plot dari individu PCA Berdasarkan gambar 4.10 dan gambar 4.11 scree plot individu pca bertujuan untuk mengidentifikasi salah satu titik, contohnya pada titik  24  plot  individu  PCA  yang  memiliki
kecenderungan  menjauh  dari  dimensi  1  tetapi mendekat pada dimensi
Gambar 4.13 Scree plot dari individu PCA
Berdasarkan gambar 4.12 dan gambar 4.13 scree
plot
individu pca bertujuan untuk mengidentifikasi salah satu titik, contohnya pada titik  24  plot  individu  PCA  yang  memiliki kecenderungan  menjauh  dari  dimensi  1  tetapi mendekat  pada  dimensi  2. Scree  plot dari individu  pca  yaitu  menggambarkan  nilai  dari individu yang berdasarkan dari fungsi cos2 untuk memperkirakan kualitas representasi tiap dimensi plotnya. Hanya saja yang membedakan pada  kedua  gambar  tersebut  yaitu  gambar  4.10 (Tanpa Warna) sedangkan gambar 4.11
(menampilkan  warna  yang  sesuai  di  tiap plotnya).

## Scree Plot dari Variabel PCA
Gambar 4.13 Scree plot dari individu PCA
Berdasarkan gambar 4.12 scree plot variabel pca dijelaskan  bahwa  menggambarkan  nilai  dari variabel  dengan  berdasarkan  fungsi contrib sebagai  kontribusi  dengan  PCA  yang  akan diklasterisasi variabelnya (sesuai warna dan arah panah pervariabel).

## Biplot dari PCA
Gambar 4.14 Biplot dari PCA
Gambar 4.15 Scree plot dari PCA
Berdasarkan gambar 4.14 dan 4.15menampilkan biplot  pca  yang  digunakan  untuk  menafsirkan suatu titik yang menggambarkan variabel dalam plot  yang  terkait  dengan  skala  pada  standar deviasi  komponen  utama  dan  akar  kuadrat  dari jumlah  pengamatan.  Perbedaan  kedua  dari gambar diatas terdapat pada tampilannya.

## Fungsi Headdata dari Regresi PCA
Gambar 4.15 Fungsi headdata
Gambar  diatas  menampilkan  fungsi headdata dengan  menggunakan  model partial least squares (PLS) yang dimana PLS yaitu suatu teknik statistik multivariat yang dapat menangani banyak variabel respon serta variabel
eksplanatori  dengan hp sebagai  variabel  respon dan  variabel mpg,  disp,  drat,  wt,  qsec sebagai variabel prediktor.

## Fungsi Fitpcr dari Regresi PCA
Gambar 4.15 Model Fit PCR
Gambar  diatas  menampilkan  model  untuk menentukan  jumlah  komponen Partial  Least Squares (PLS)  dengan  cara  melihat Root  Mean Squared Error Test (Test RMSE) yang dihitung dengan k-fold cross-validation.
Fungsi  Modelmsep  dan  modelr2  dari  Regresi PCA
Gambar 4.16 Model MSEP
Gambar 4.17 ModelR2
Berdasarkan  gambar  4.16  dan  4.17 modelmsep dan modelr2 dijelaskan bahwa setiap plot dapat
dilihat  bahwa  model fit meningkat  dengan menambahkan  dua  komponen  PLS,  namun cenderung menjadi lebih buruk ketika menambahkan  lebih  banyak  komponen  PLS. Dengan  demikian,  model  optimal  hanya mencakup dua komponen PLS pertama.

## Menampilkan Prediksi pada Set Pengujian
Gambar 4.18 Model Fit PCR
Gambar  4.18  menampilkan  fungsi predict dan predictr2 yang  dimana  fungsi predict untuk menentukan  deviasi  rata-rata  antara  nilai  yang diprediksi  untuk  variabel hp ,  sedangkan  fungsi predictr2 untuk  menentukan  nilai  yang  diamati untuk variabel hp berdasarkan pengamatan pada set pengujian.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil pembahasan penelitian dalam penelitian ini, maka dapat diambil kesimpulan yaitu pembuatan User Interface (UI) dan server yang mendefinisikan file upload dan variabel input yang akan ditampilkan pada antar muka  user  serta  pembuatan  aplikasi  yang berhasil  menjalankan  analisis  menggunakan PCA dengan sampel dataset mtcars.

## 6. DAFTAR PUSTAKA
[1] Dunteman,  George  H.  1989. Principal Components  Analysis .  (Sage  University Papers series: Quantitative Applications in the  social  sciences,  No  07-069,  Newbury Park, London, New Delhi).
[2] Nasution,  Muhammad  Zulfahmi.  2019. Penerapan Principal Component Analysis (Pca)  Dalam  Penentuan  Faktor  Dominan Yang  Mempengaruhi  Prestasi  Belajar
Siswa  (Studi  Kasus:  Smk  Raksana  2 Medan). (Jurnal  Teknologi  Informasi, Vol.3, No.1).
[3] Nugroho, Sigit. 2008. Statistik  Multivariat Terapan . Bengkulu: UNIB Press.
[4] Rhamadhani, Muhd Humam. 2022.
Pengembangan  Aplikasi  Berbasis  Web dengan  R  Shiny  untuk  Analisis  Data
Menggunakan  Algoritma  PCA. (Journal Automata, Vol 3, No 1).
[5] Maisarah  dkk.  2021. Pengembangan Aplikasi  Web  Interaktif  Menggunakan Rshiny Untuk Analisis Statistik Nonparametrik .  (Buletin  Ilmiah  Math.
Stat.  dan  Terapannya  (Bimaster)  Volume 10, No.3).
[6] Tirta,  I  Made.  2014. Pengembangan  E- Modul Statistika Terintegrasi dan Dinamik dengan  R-shiny  dan  mathJax .  (Prosiding
Seminar Nasional Matematika, Universitas
Jember, 19 November 2014).
[7] Pendi.  2021. Analisis  Regresi  Dengan Metode Komponen Utama Dalam Mengatasi  Masalah  Multikolinearitas . (Buletin Ilmiah Math. Stat. dan
Terapannya (Bimaster), Volume 10, No. 1,
2021).
[8] Shiny, Retrieved Juny 8, 2021, from Shiny from R Studio: https://shiny.rstudio.com/.