## Pemetaan Wilayah Berdasarkan Indikator Pemerataan Pendidikan menggunakan Biplot di Sumatera Utara
Author: Sri Zulhayana
Afiliation: STKIP Budidaya Binjai
Corresponding email srizulhayana@gmail.com This is an Creative Commons License This work is licensed under a Creative Commons
Attribution-NonCommercial 4.0 International License

## Abstract :
Equal distribution of education is a strategic issue in national development, including  in  North  Sumatra  Province.  However,  the  reality  on  the  ground shows that there are significant disparities in terms of access and quality of education  between  districts/cities  in  North  Sumatra.  To  overcome  this problem,  a  comprehensive  mapping  effort  is  needed  on  the  condition  of education  in  each  district/city  in  North  Sumatra.  Biplot  analysis  is  a multivariate statistical technique that is very useful for visualizing complex relationships  between  many  variables  and  objects  in  a  two-dimensional graph. Biplot analysis was chosen in this research because of its ability to present complex data visually and easily understood. This research aims to: 1)  Map  regions  based  on  indicators  of  educational  equality  using  biplot analysis.  2)  Identify  regional  groups  that  have  different  educational characteristics. The data source for this research is secondary data obtained from Badan Pusat Statistik (BPS) of North Sumatra Province. The data used are  Average  Years  of  Schooling  (RLS),  Expected  Years  of  Schooling (HLS),  Primary/equivalent  School  Enrollment  Rates  (APM  SD),  Middle School/Equivalent Enrollment Rates (SMP APM), High School Enrollment Rates (APM SD). High School APM), Higher Education Participation Rate (APM PT). Next, this data is used as a variable in the research as x1, x2, x3, x4,  x5,  and  x6.  The  research  results  present  information  from  Biplots obtained by Regency/City which can be divided into 4 quadrants. And from the  results  of  the  analysis,  it  was  found  that  the  most  dominant characteristics  were  the  variables  of  average  length  of  schooling  and Expected Years of Schooling.
Kata kunci : Biplot, Pemetaan Wilayah, Indikator Pendidikan

## Pendahuluan
Pemerataan  pendidikan  merupakan  isu  strategis  dalam  pembangunan  nasional,  termasuk  di  Provinsi Sumatera Utara. Ketersediaan akses dan kualitas pendidikan yang merata di seluruh wilayah menjadi kunci dalam meningkatkan kualitas sumber daya manusia dan mengurangi kesenjangan pembangunan. Namun, realitas  di  lapangan  menunjukkan  adanya  disparitas  yang  signifikan  dalam  hal  akses  dan  kualitas pendidikan antar kabupaten/kota di Sumatera Utara.
Disparitas  ini  dipengaruhi  oleh  berbagai  faktor,  seperti  kondisi  geografis,  tingkat  perekonomian,  serta kebijakan pendidikan yang belum sepenuhnya merata. Akibatnya, muncul permasalahan seperti rendahnya angka partisipasi sekolah, tingginya angka putus sekolah, dan kualitas pembelajaran yang belum  merata. Kondisi ini tentu saja berdampak pada daya saing sumber daya manusia Sumatera Utara dalam menghadapi tantangan global.
Untuk mengatasi permasalahan tersebut, diperlukan upaya pemetaan yang komprehensif terhadap kondisi pendidikan  di  setiap  kabupaten/kota  di  Sumatera  Utara. Pemetaan  ini  akan  memberikan  gambaran  yang
jelas  tentang  kekuatan  dan  kelemahan  sistem  pendidikan  di  masing-masing  wilayah,  sehingga  dapat menjadi dasar dalam merumuskan kebijakan dan program pendidikan yang lebih tepat sasaran.
Analisis biplot adalah teknik statistik multivariat yang sangat berguna untuk memvisualisasikan hubungan kompleks antara banyak variabel dan objek dalam sebuah grafik dua dimensi. Analisis biplot dipilih dalam penelitian  ini  karena  kemampuannya  dalam  menyajikan  data  yang  kompleks  secara  visual  dan  mudah dipahami. Dengan menggunakan biplot, diharapkan dapat diperoleh pemetaan yang lebih akurat mengenai kondisi  pendidikan  di  Sumatera  Utara,  sehingga  dapat  mengidentifikasi  kelompok-kelompok  wilayah dengan  karakteristik  pendidikan  yang  serupa.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk:  1)  Memetakan  wilayah berdasarkan indikator pemerataan pendidikan menggunakan analisis biplot. 2)Mengidentifikasi kelompok- kelompok wilayah yang memiliki karakteristik pendidikan yang berbeda.

## Studi Literatur

## Analisis Biplot
Analisis  biplot  adalah  suatu  metode  multivariat  yang  menggunakan  baris  dan  kolom  dalam  suatu  suatu grafik. Metode ini digunakan untuk  menampilkan objek dan peubah-peubah dengan objek  yang diteliti. Bilpot  merupakan  teknik  statistik  deskriptif  dimensi  ganda  yang  dapat  menyajikan  secara  simultan segugus  objek  pengamatan  dan  peubah  dalam  suatu  grafik  pada  suatu  bidang  datar  sehingga  ciri-ciri peubah dan objek pengamatan serta posisi relatif antara objek pengamatan serta posisi relatif antara objek pengamatan dengan peubah dapat dianalisis.
Analisis biplot merupakan salah satu teknik peubah ganda yang menyajikan plot pengamatan 𝑛 dan peubah 𝑝 secara  bersamaan  dalam  bidang  dua  dimensi.  Penyajian  plot  pengamatan 𝑛 dan  peubah 𝑝 secara bersamaan dapat memberikan tambahan informasi yang lebih baik tentang hubungan antara peubah dan pengamatan  .  Biplot  adalah  salah  satu  upaya  menggambarkan  data-data  yang  ada  pada  tabel  ringkasan dalam  grafik  berdimensi  dua.  Informasi  yang  diberikan  oleh  biplot  mencakup  objek  dan  peubah  dalam satu gambar (Leleury & Wokanubun, 2015). Berdasarkan tampilan biplot yang disajikan secara visual dan simultan sejumlah objek pengamatan dan peubah dalam suatu grafik, maka ada empat hal penting yang bisa diperoleh, yakni kedekatan antar objek yang diamati, keragaman peubah, korelasi antar peubah dan nilai peubah pada suatu objek . Penjelasan secara lengkap terkait empat hal penting yang bisa diperoleh dari tampilan biplot antara lain (Bps & Pesawaran, n.d.):
1. Kedekatan antar objek yang diamati. Kedekatan antar objek diinterpretasikan sebagai kemiripan sifat dua objek. Semakin dekat letak dua objek maka kemiripan sifat dua objek tersebut semakin tinggi.
2. Keragaman peubah. Keragaman peubah bisa dilihat dari panjang vektor peubah. peubah dengan nilai keragaman  kecil  akan  digambar  sebagai  vektor  pendek  sedangkan  peubah  dengan  nilai  keragaman yang tinggi akan digambarkan sebagai vektor panjang.
3. Korelasi antar peubah. Dua peubah dikatakan memiliki korelasi positif apabila digambarkan sebagai dua  buah  vektor  yang  membentuk  sudut  lancip.  Dua  peubah  dikatakan  memiliki  korelasi  negatif apabila digambarkan sebagai dua buah vektor yang membentuk sudut tumpul. Sedangkan dua peubah dikatakan  tidak  memiliki  korelasi  apabila  digambarkan  sebagai  dua  buah  vektor  yang  membentuk sudut siku-siku.
4. Nilai peubah pada suatu objek. Objek yang terletak searah dengan arah dari vektor peubah, memiliki nilai di atas rata-rata. Sebaliknya, objek yang terletak berlawanan dengan arah vektor peubah, memiliki nilai di bawah rata-rata. Nilai peubah pada suatu objek digunakan untuk melihat peubah penciri dari
setiap objek. Nilai peubah pada suatu objek dapat dilihat dengan melakukan proyeksi ortogonal dari objek ke vektor peubah.(Tuhumury, Leleury, & Rahakbauw, 2023)
Penguraian Nilai Singular ( Singular Value Decomposition)
Analisis  biplot  pertama  kali  diperkenalkan  oleh  Gabriel,  menurut  Jolliffe  ,  analisis  ini  didasarkan  pada Singular Value Decomposition (SVD). SVD bertujuan menguraikan matriks X berukuran 𝑛 × 𝑝 dimana 𝑛 adalah banyaknya objek pengamatan dan p adalah banyaknya variabel, menjadi 3 buah matriks. Persamaan yang digunakan adalah matriks berukuran 𝑛 × 𝑝 yang berisi 𝑛 objek dan 𝑝 variabel, dapat ditulis:
𝑋 = 𝑈𝐿𝐴 ′ (1)
dimana:
X = Matriks data berukuran 𝑛 × 𝑝
U = Matriks berukuran n x r yang kolom-kolomnya disebut vektor singular kolom .
L = Matriks diagonal berukuran r x r dengan unsur diagonal utamanya adalah nilai singular matriks X , yaitu akar kuadrat dari nilai eigen matrik 𝑋 ′ 𝑋
A = Matriks berukuran p x r yang kolom-kolomnya adalah vektor eigen dari matriks 𝑋 ′ 𝑋
U dan A adalah matriks orthonormal, dimana 𝑈 ′ 𝑈 = 𝐴 ′ 𝐴 = 𝐼𝑋 ′ 𝑋 = 𝐼 dan 𝑋 ′ 𝑋 = 𝐼 , U adalah kolom dari 𝐴 ′ berisi eigen vektor dari matriks 𝑋 ′ 𝑋 dan matriks diagonal dari L yang berisi akar kuadrat dari nilai eigen 𝑋 ′ 𝑋 atau 𝑋𝑋 ′ , sehingga √𝜆 1 ≥ √𝜆 2 ≥. . . ≥ √𝜆 𝑟 unsur-unsur diagonal matriks L disebut nilai singular dari matriks X .
Dan kolom-kolom matriks A adalah vektor eigen dari 𝑋 ′ 𝑋 atau 𝑋𝑋 ′ yang berpadanan dengan 𝜆 . 𝐿 𝛼 untuk 0 ≤
𝛼 ≤ 1 merupakan matriks diagonal berukuran 𝑟 × 𝑟 dengan unsur-unsur diagonalnya 𝜆 1 𝛼 ⁄2 , 𝜆 2 𝛼 ⁄2 , … , 𝜆 𝑟 𝛼 ⁄2 . Definisi 𝐿 𝛼 berlaku juga untuk 𝐿 1− 𝛼 , sehingga diperoleh unsur-unsur diagonalnya 𝜆 1 1− 𝛼 ⁄2 , 𝜆 2 1− 𝛼 ⁄2 , … , 𝜆 𝑟 1− 𝛼 ⁄2 .
Misalkan 𝑈𝐿 𝛼 dan 𝐻 ′ = 𝐿 1− 𝛼 𝐴 ′ dengan 0 ≤ 𝛼 ≤ 1. Persamaan (1) dapat ditulis menjadi (Jolliffe, 2002).
𝑋 = 𝑈𝐿 𝛼 𝐿 1− 𝛼 𝐴 ′ = 𝐺𝐻 ′
Matriks 𝐺 skor komponen utama yang merupakan titik-titik koordinat dari 𝑛 objek dan matriks 𝐻 memuat vektor eigen yang merupakan titik – titik koordinat dari 𝑝 peubah. Gambaran biplot dari matriks data 𝑋 diperoleh dengan mengambil dua kolom pertama dari matriks 𝐺 dan dua kolom pertama dari matriks 𝐻 . Parameter 𝜶 Ada dua nilai 𝛼 yang digunakan untuk mendefinisikan 𝐺 = 𝑈𝐿 𝛼 dan 𝐻 ′ = 𝐿 1− 𝛼 𝐴 ′ yaitu 𝛼 = 0 dan 𝛼 = 1. Jika 𝛼 = 0, maka diperoleh persamaan sebagai  berikut:
𝐺 = 𝑈 dan 𝐻 ′ = 𝐿𝐴 ′
Secara keseluruhan pemilihan 𝛼 = 0, akan memberikan kesesuaian untuk data keragaman. Tampilan biplot akan lebih mampu menggambarkan keragaman variabel, hubungan antar variabel sekaligus mendapatkan informasi mengenai pola objek. Jika 𝛼 = 0 yang digunakan, maka hasil pemfaktoran disebut 𝐺𝐻 atau CPM biplot.
Jika 𝛼 = 1, maka diperoleh persamaan berikut:
G = UL dan H’ = A’
Dengan  menggunakan 𝛼 =  1,  tampilan  biplot  akan  lebih  memberikan  gambaran  jarak  antara  pasangan barisan sehingga baik digunakan untuk melihat kedekatan objek-objek. Jika 𝛼 = 1 yang digunakan, maka hasil pemfaktoran disebut RMP biplot (Row Metric Preserving).

## Ukuran Kelayakan Biplot
Biplot adalah upaya membuat gambar di ruang berdimensi banyak menjadi gambar di ruang dimensi dua. Informasi data yang disajikan dalam biplot ditentukan berdasarkan nilai 𝜌 2 , semakin mendekati nilai satu berarti  biplot  yang  diperoleh  dari  matriks  pendekatan  berdimensi  dua  akan  memberikan  penyajian  data yang  semakin  baik  mengenai  informasi  yang  terkandung  pada  data  yang  sebenarnya.  Gabriel  [5] mengemukakan ukuran pendekatan matriks X dengan biplot dalam bentuk:
𝜌 2 = 𝜆 1 + 𝜆 2 ∑ 𝑟 𝑘=1 𝜆 𝑘
dengan 𝜌 2 adalah  ukuran  kelayakan  biplot  dua  dimensi  untuk  nilai 𝛼 bersesuaian, 𝜆 1 adalah  nilai  eigen terbesar pertama, 𝜆 2 adalah nilai eigen terbesar kedua, dan 𝜆𝑘 adalah nilai eigen terbesar ke- 𝑘 dengan 𝑘 = 1, 2, ⋯ , 𝑟 . Apabila 𝜌 2 mendekati nilai satu (≥ 70 %), maka biplot memberikan penyajian yang semakin baik mengenai informasi data yang sebenarnya .(Leleury & Wokanubun, 2015)

## Metode Penelitian
Sumber data penelitian ini yaitu data sekunder yang  diperoleh  dari Badan Pusat Statistik (BPS) Provinsi Sumatera Utara. Data yang digunakan yaitu data Rata-Rata Lama Sekolah (RLS), Harapan Lama Sekolah (HLS),  Angka  Partisipasi  Sekolah  Dasar/  sederajat  (APM  SD),  Angka  Partisipasi  Sekolah  Menengah Pertama/  Sederajat  (APM  SMP),  Angka  Partisipasi  Sekolah  Menengah  Atas  (APM  SMA),  Angka Partisipasi Perguruan Tinggi (APM PT). Selanjutnya data ini digunakan sebagai peubah dalam penelitian sebagai x1, x2, x3, x4, x5, dan x6. Kemudian dilakukan analisis Biplot dan grafik yang diperoleh dari hasil analisis akan diinterpretasikan.

## Hasil
Tabel berikut memberikan informasi data penelitian  yang didapatkan dari Badan Pusat Statistik, berupa 6 peubah  dari  33  Kabupaten/Kota  yang  ada  di  provinsi  Sumatera  Utara. Secara  berurutan  x1 adalah  Rata- Rata Lama Sekolah (RLS), x2 adalah Harapan Lama Sekolah (HLS), x3 adalah Angka Partisipasi Sekolah Dasar/  sederajat  (APM  SD),  x4  adalah  Angka  Partisipasi  Sekolah  Menengah  Pertama/  Sederajat  (APM SMP), x5 adalah Angka Partisipasi Sekolah Menengah Atas (APM SMA) dan x6 adalah Angka Partisipasi Perguruan Tinggi (APM PT).
Tabel 1. Data Penelitian No Kabupaten/Kota x1 x2 x3 x4 x5 x6 1  Nias 5,88 6,14 99,67 86,8 71,91 13,7 2  Mandailing Natal 8,76 8,84 98,72 85 62,54 14,89 3  Tapanuli Selatan 9,34 9,51 99,02 89,83 67,98 21,19 4  Tapanuli Tengah 8,86 8,87 99,99 82,14 73,71 15,83 5  Tapanuli Utara 10 10,09 99,11 82,41 75,41 15 6  Toba 10,58 10,59 99,59 81,74 75,04 7,82 7  Labuhan Batu 9,4 9,49 98,77 84,56 55,53 14,69 8  Asahan 8,82 8,83 94,98 78,84 47,98 17,67
9  Simalungun 9,63 9,72 95,02 77,26 56,44 19,59 10  Dairi 9,72 9,88 99,28 77,47 71,73 11,7 11  Karo 10,02 10,03 99,34 91,43 76,56 14,97 12  Deli Serdang 10,27 10,28 99,73 81,45 78,3 22,56 13  Langkat 8,68 8,73 96,06 77,59 64,83 20,05 14  Nias Selatan 6,23 6,48 94,24 75,22 56,94 15,08 15  Humbang Hasundutan 10 10,01 99,02 78,97 70,85 9,95 16  Pakpak Bharat 9,39 9,61 99,2 84,32 68,43 10,7 17  Samosir 9,46 9,47 98,95 87,29 87,4 4,42 18  Serdang Bedagai 8,71 8,85 98,81 75,08 71,31 13,78 19  Batu Bara 8,26 8,5 99,11 80,01 64,88 20,98 20  Padang Lawas Utara 9,46 9,55 99,85 92,24 82,89 11,76 21  Padang Lawas 9,31 9,43 99,55 85,77 66,12 24,31 22  Labuhan Batu Selatan 8,92 8,93 99,58 88,61 59,54 16,39 23  Labuhan Batu Utara 8,64 8,87 99,02 83,84 80,16 20,73 24  Nias Utara 6,78 6,85 95,4 83,08 65,38 16,73 25  Nias Barat 6,97 7,07 94,76 82,83 74,59 5,15 26  Sibolga 10,43 10,44 98,56 78,22 65,94 11,05 27  Tanjungbalai 9,55 9,68 99,71 89,65 63,07 5,34 28  Pematangsiantar 11,31 11,58 99,07 83,74 70,88 33,88 29  Tebing Tinggi 10,65 10,86 99,57 84,47 68,75 19,74 30  Medan 11,5 11,62 95,33 82,88 70,22 34,96 31  Binjai 11,18 11,19 99,25 81,09 62,55 31,27 32  Padang Sidimpuan 11,11 11,12 99,23 85,2 72,6 29,13 33  Gunung Sitoli 8,64 8,65 99,01 78,51 63,39 16,1

## Pembahasan
Pengolahan  data  dilakukan  menggunakan  bantuan  software  Minitab.  Persentase  keragaman  data  untuk komponen  utama  pertama  (PC 1 )  adalah  56,7  persen  dan  keragaman  data  untuk  komponen  utama  kedua (PC 2 )  adalah  sebesar  24,7  persen,  sehingga  secara  keseluruhan,  keragaman  yang  dapat  dijelaskan  oleh kedua dimensi tersebut adalah sebesar 81,4 persen. Hal ini berarti bahwa keragaman yang dapat dijelaskan oleh peta biplot  menggunakan dua komponen utama (PC 1 dan PC 2 ) adalah sebesar 84,1 persen dari total keragaman data yang sebenarnya

## Gambar 1: Biplot Indikator Pendidikan
Berdasarkan  gambar  1  dapat  dilihat  informasi  kedekatan  antar  objek  (kabupaten/  kota)  berdasarkan kemiripan karakteristik indikator pendidikan ditunjukan dengan posisi kabupaten/kota. Posisi kabupaten/ kota yang berada pada posisi yang berdekatan dapat dikatakan memiliki kesamaan karakteristik indikator pendidikan. Gambar 2 memperlihatkan Kota Medan berada di posisi paling tinggi di kuadran 1, diikuti kota Binjai, Pematang Siantar, Padang Sidimpuan, Tebing Tinggi dan Sibolga. Di kuadran 3 ada Kabupaten Nias dan Nias Barat yang posisinya jauh dibawah.
Informasi  keragaman  variabel  dapat  dilihat  dari  panjang  vektor  yang  terbentuk.  Peubah  rata-rata  lama sekolah  (x 1 )  dan  Harapan  LAma  Sekolah  (x2)  memiliki  panjang  vektor  yang  terpanjang  dan  berimpit dibandingkan dengan panjang vektor variabel yang lain. Hal ini berarti bahwa keragaman Peubah rata-rata lama  sekolah  (x 1 )  dan  Harapan  LAma  Sekolah  (x2)  lebih  tinggi  diantara  kabupaten/  kota  di  Provinsi Sumatera  Utara  pada  tahun  2023.  Variabel  APM  SD  (x 3 )  merupakan  variabel  dengan  panjang  vektor terpanjang  kedua, kemudian  disusul oleh panjang vektor variabel  APM SMP (x 4 )  dan APM SMA  (x 5 ), dan  yang  terakhir  panjang  vektor  variabel  APM  PT  (x 6 ).  Panjang  vektor  untuk  variabel  APM  PT  (x 6 ) memiliki vektor yang paling pendek dibandingkan dengan variabel lainnya. Hal ini berarti bahwa Angka Partisipasi Murni Perguruan Tinggi memiliki keragaman data yang kecil.
Gambar 2. Score Plot Indikator Pendidikan
Variabel APM SD (x 3 ) dengan APM SMP (x 4 ), APM SMA (x 5 ), memiliki korelasi positif antar variabel. Hal  tersebut  dapat  dilihat  sudut  antar  vektor  variabel  yang  membentuk  sudut  lancip.  Sudut  antara  dua variabel yang semakin kecil menunjukan bahwa korelasi kedua variabel tersebut semakin tinggi.

## Kesimpulan
Berdasarkan hasil dan pembahasan dapat  disimpulkan beberapa hal sebagai berikut:
1. Wilayah yang memiliki kesamaan karakteristik terbagi menjadi 4 bagian yaitu:
Kuadran 1  :  Kota  Medan,  Binjai,  Pematang  Siantar  ,Padang  SIdimpuan,  Sibolga  dan  Tebing  Tinggi memiliki  kemiripan  karakteristik  pemerataan  pendidikan  pada    peubah  Angka  Partisipasi Murni Perguruan Tinggi, Rata-rata Lama Sekolah dan Harapan Lama Sekolah
Kuadran 2 :  Kabupaten  Dairi,  Padang  Lawas,  Deli  Serdang,  Humbang  Hasundutan,  TApanuli  Utara, Tapanuli Selatan, Toba, Pakpak Barat, Tapanuli Tengah, Labuhan Batu Utara, Tanjung Balai, Karo,  Samosir,  dan  Padang  LAwas  Utara  memiliki  kemiripan  karakteristik  pemerataan pendidikan pada  peubah Angka Partisipasi Murni SD, Angka Partisipasi Murni  SMP,  Angka Partisipasi Murni  SMA
Kuadran 3 : Kabupaten LAbuhan Batu Selatan, Mandailing Natal,  Nias Utara, Nias Barat, Nias memiliki kemiripan  karakteristik  pemerataan  Pendidikan  Dimana  bertolak  belakang  atau  mempunyai arah yang berbeda dengan vector peubah Angka Partisipasi Murni Perguruan Tinggi, Rata-rata Lama Sekolah dan Harapan Lama Sekolah
Kuadran  4:  Kabupaten  Serdang  Bedagai,  Batu  Bara,  Labuhan  Batu,  Langkat,  Nias  Selatan,  Asahan, Simalungun  dan  Kota  Gunung  Sitoli  memiliki  kemiripan  karakteristik  pemerataan Pendidikan  Dimana  bertolak  belakang  atau  mempunyai  arah  yang  berbeda  dengan  vector peubah  Angka  Partisipasi  Murni  SD,  Angka  Partisipasi  Murni    SMP,  Angka  Partisipasi Murni  SMA.
2. Karakteristik  yang  paling  dominan  adalah  peubah  rata-rata  lama  sekolah  dan  Harapan  Lama Sekolah
3. Variabel  Angka  Partisipasi  Murni  SD  dengan  Angka  Partisipasi  Murni  SMP,  Angka  Partisipasi Murni SMA memiliki korelasi positif antar variabel. Akan tetapi peubah Angka Partisipasi Murni SMP, Angka Partisipasi Murni SMA memiliki korelasi negative dengan peubah Angka Partisipasi Murni Perguruan Tinggi

## Referensi
Bps,  A.  R.,  &  Pesawaran,  K.  (n.d.).  (2017)  SEGMENTASI  WILAYAH  KABUPATEN/  KOTA  DI PROVINSI PAPUA BARAT BERDASARKAN INDIKATOR PENDIDIKAN TAHUN
BPS Provinsi Sumatera Utara; (2024) Statistik Daerah Provinsi Sumatera Utara.
I. T. Jollife, Principal Component Analysis, (2022) New York: Springer-Verlag,.
Leleury,  Z.  A.,  &  Wokanubun,  A.  E.  (2015).  ANALISIS  BIPLOT  PADA  PEMETAAN KARAKTERISTIK KEMISKINAN DI PROVINSI MALUKU. Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan | Maret (Vol. 9).
Tuhumury,  E.  J.  M.,  Leleury,  Z.  A.,  &  Rahakbauw,  D.  L.  (2023).  PENGELOMPOKAN KABUPATEN/KOTA UNTUK MENGANALISIS KEBUTUHAN GURU SMA/SMK NEGERI DI PROVINSI  MALUKU  MENGUNAKAN  METODE  ANALISIS  BIPLOT.  PARAMETER:  Jurnal Matematika, Statistika Dan
Terapannya,
2(02), 135–144. Retrieved
from https://doi.org/10.30598/parameterv2i02pp135-144
A. A. Matjik, I. Sumertajaya and M. (2011) Sidik, Peubah Ganda dengan Menggunakan SAS, Bogor: IPB Press,