Sumaya (2014) Pemilihan Model Terbaik Pada Analisis Regresi Linier Multivariat. Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.
Abstract
Regresi linier multivariat adalah model regresi linier dengan beberapa variabel respon Y yang saling berkorelasi dan beberapa variabel prediktor X dan diasumsikan adanya hubungan ketergantungan di antara variabel respon Y. Pada analisis regresi linier multivariat pemilihan model terbaik merupakan hal yang penting. Hal ini dikarenakan pemilihan model terbaik pada analisis regresi linier multivariat tergantung banyaknya variabel prediktor yang terlibat dalam model. Tujuan penelitian ini adalah mengetahui model terbaik pada analisis regresi linier multivariat dengan menggunakan kriteria AICC dan R2. Selain itu ingin diketahui faktor-faktor apa yang mempengaruhi Angka Kematian (AKB) dan Angka Harapan Hidup (AHH) di Kabupaten/Kota Provinsi Jawa Timur. Hasil analisis menunjukkan model terbaik pada regresi linier multivariat berdasarkan pemilihan variabel prediktor dengan menggunakan kriteria AICC terkecil sebesar 214.2048 dan R2 terbesar sebesar 78.57% adalah variabel persentase kelahiran oleh tenaga medis, persentase fasilitas air minum sendiri, persentase fasilitas jamban sendiri dan persentase penduduk miskin. Variabel-variabel prediktor terpilih tersebut merupakan faktor-faktor yang mempengaruhi Angka Kematian Bayi (AKB) dan Angka Harapan Hidup (AHH) di Kabupaten/Kota Provinsi Jawa Timur.
English Abstract
Multivariate linear regression is a linear regression model with multiple response variable Y are mutually correlated and multiple predictor variables X and assumed the existence of a dependency relationship between the response variable Y. In multivariate linear regression analysis, the best model selection is the important thing. This is because selecting the best models in the multivariate linear regression analysis depends on the number of predictor variables involved in the model. The purpose of this research was to determine the best model on multivariate linear regression analysis using AICC criterion and R2. In addition, we want to know what factors affect the mortality rate (IMR) and life expectancy (AHH) in the District / City of East Java Province. The result of the analysis showed the best model based on multivariate linear regression predictor variable selection criterion using the smallest AICC at 214.2048 and the largest R2 of 78.57% is a variable percentage of births by medical personnel, the percentage of drinking water facilities themselves, the percentage of the toilet facility and the percentage of poor. The selected predictor variables is the factors that affect infant mortality rate (AKB) and life expectancy (AHH) in the District / City of East Java Province
| Item Type: | Thesis (Sarjana) |
|---|---|
| Identification Number: | SKR/MIPA/2014/270/051405279 |
| Subjects: | 500 Natural sciences and mathematics > 510 Mathematics |
| Divisions: | Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam > Matematika |
| Depositing User: | Budi Wahyono Wahyono |
| Date Deposited: | 01 Sep 2014 10:53 |
| Last Modified: | 21 Oct 2021 04:40 |
| URI: | http://repository.ub.ac.id/id/eprint/153900 |
Preview |
Text
SKRIPSI.pdf Download (3MB) | Preview |
Actions (login required)
 |
View Item |