{"text": "### Human: Jelaskan tujuan analisis komponen utama. ### Assistant: Analisis komponen utama (PCA) adalah teknik statistik yang digunakan untuk mengurangi dimensi suatu dataset sambil mempertahankan variasi sebanyak mungkin. Dengan kata lain, PCA digunakan untuk mengkondensasi kumpulan data yang besar menjadi set variabel yang lebih kecil dan lebih dapat dikelola, sementara tetap mempertahankan informasi yang paling penting. PCA bekerja dengan mengidentifikasi struktur dasar data, mengekstrak komponen utama, yang merupakan arah di mana data bervariasi paling banyak. Komponen utama ini kemudian dapat digunakan untuk membuat variabel baru yang menangkap sebanyak mungkin variabilitas dalam data sambil mengurangi jumlah dimensi dataset. Tujuan utama menggunakan PCA adalah: 1. Pengurangan Dimensi: PCA sering digunakan untuk mengurangi jumlah variabel dalam suatu dataset sambil mempertahankan sebanyak mungkin informasi. Hal ini dapat membantu ketika menangani sejumlah besar variabel data, sehingga memudahkan dalam mengurangi dan menginterpretasikan variabel utama. Dengan kombinasi dari variabel utama, PCA dapat digunakan sebagai model analisis data baru yang dapat digunakan untuk merumuskan variabel baru dalam model pembelajaran yang lebih sederhana. 2."}