Latent Class Analysis merupakan turunan dari Latent Variable Analysis yang berusaha memodel data categorical ke dalam kelompok-kelompok. LCA ini pada dasarnya sama dengan Mixture Model tetapi dikhususkan untuk memecahkan masalah class analysis untuk variabel categorical. Karena metode ini hanya diterapkan untuk memodel variabel categorical, dependency antar variabel sering tidak diperhitungkan.
LCA ini juga sering digambarkan sebagai persamaan log linier dan memerlukan kegiatan pengestimasian parameter dan pemilihan model yang paling sesuai dengan data yang dimodel. Untuk mengingatkan, beberapa turunan dari Latent Variable Analysis antara lain:
CATEGORY (LATENT VARIABEL , VARIABEL YANG DIMODEL)
Factor Analysis (Continuous, Continuous)
Latent Class Analysis (Categorical, Categorical)
Latent Class Cluster Analysis/Latent Profile Analysis (Categorical, Continuous)
Latent Trait Analysis (Continuous, Categorical)
pak, mw tanya u/ algoritma latent class cluster apa y ?/ tahapn2 pengerjaan manualnya seperti apa ?
pak sy pernqah baca bahwa scara konseptual LCCA hampir sama dengan fuzzy clustering, perbedaan mendasarnya dimana y ?
terima kasih banyak pak, mohon bantuanya