Khayanti, Anindya (2011) Penggunaan Metode PCMR dan PCMR(S) dalam Pemilihan Model Regresi Logistik Multinomial Terbaik pada Data yang Disifati Multikolinieritas. Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.
Abstract
Dalam analisis regresi apabila variabel respon bersifat politomus nominal maka bentuk khusus analisis regresi yang digunakan adalah regresi logistik multinomial. Asumsi yang harus terpenuhi adalah asumsi non multikolinieritas. Camminatiello dan Lucadamo (2010) memperkenalkan metode PCMR (Principal Component Multinomial Logistic Regression) dalam mengatasi multikolinieritas pada data regresi logistik multinomial. Metode tersebut dibandingkan dengan metode PCMR(S) (Principal Component Multinomial Logistic Regression Stepwise). Pada metode PCMR dari variabel komponen utama yang terbentuk akan dipilih komponen utama yang akan masuk dalam model berdasarkan nilai eigen atau nilai total keragaman, sedangkan pada metode PCMR(S) akan dipilih komponen utama yang akan masuk dalam model melalui metode stepwise. Metode stepwise adalah suatu metode dalam memilih variabel yang akan masuk dalam model. Penelitian ini bertujuan untuk memodelkan model regresi logistik multinomial pada data yang mengandung multikolinieritas yang tetap mempertahankan jumlah variabel prediktor dengan metode PCMR dan PCMR(S), mengetahui pengaruh variabel prediktor terhadap respon serta dari kedua metode tersebut akan dipilih metode mana yang lebih baik dalam mengatasi multikolinieritas. Data yang digunakan adalah data profil pasien poli kardiologi RSSA Malang. Berdasarkan hasil yang diperoleh secara bersama-sama variabel prediktor berpengaruh terhadap respon. Metode yang lebih baik dalam mengatasi multikolinieritas pada kasus ini adalah PCMR(S). Secara berturut-turut nilai , AIC (Akaike’s Information Criterion), BIC (Bayes Information Criterion) dan PCP (Percent Correct Prediction) dari metode PCMR adalah 0.321; 102.153; 119.909 dan 76.5% sedangkan dari metode PCMR(S) adalah 0.417; 94.053; 116.248 dan 80.9%.
| Item Type: | Thesis (Sarjana) |
|---|---|
| Identification Number: | SKR/MIPA/2011/281/051103619 |
| Subjects: | 500 Natural sciences and mathematics > 519 Probabilities and applied mathematics > 519.5 Statistical mathematics |
| Divisions: | Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam > Statistika |
| Depositing User: | Unnamed user with email repository.ub@ub.ac.id |
| Date Deposited: | 07 Nov 2011 09:53 |
| Last Modified: | 04 Mar 2022 06:27 |
| URI: | http://repository.ub.ac.id/id/eprint/152727 |
Preview |
Text
051103619.pdf Download (2MB) | Preview |
Actions (login required)
 |
View Item |