Proyek ini merupakan implementasi metode Principal Component Analysis (PCA) dan Factor Analysis (FA) pada dataset COVID-19 Indonesia yang diperoleh dari platform Kaggle. Analisis ini bertujuan untuk mengidentifikasi pola hubungan antar variabel numerik serta mereduksi dimensi data sehingga informasi utama dapat diringkas ke dalam beberapa komponen atau faktor utama. Tahapan analisis meliputi eksplorasi data, statistik deskriptif, analisis korelasi, uji kelayakan data menggunakan KMO dan Bartlett, proses standarisasi data, penerapan PCA, serta analisis faktor dengan rotasi varimax. Hasil analisis diharapkan dapat memberikan gambaran struktur data serta faktor-faktor utama yang memengaruhi perkembangan kasus COVID-19 di Indonesia.

Proyek ini menganalisis data kualitas air Sungai Brisbane menggunakan Principal Component Analysis (PCA) dan Factor Analysis (FA). Dataset terdiri dari 30.894 observasi dengan 10 parameter fisika dan kimia perairan yang diperoleh dari Colmslie monitoring buoy (Queensland Government, 2023). Analisis multivariat dilakukan untuk mereduksi dimensi data dan mengidentifikasi pola dominan variasi kualitas air. Seluruh proses analisis dilakukan menggunakan perangkat lunak R.

Physics + category theory + Python

Mock Dashboard to Monitor SCTSM Project Progress