Tambara, MirzaRaka (2015) Pendekatan Regresi Nonparametrik Smoothing Spline Bi-prediktor pada data Cross Sectional. Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.
Abstract
Analisis regresi digunakan untuk mengetahui pola hubungan antara peubah prediktor dan peubah respon. Terdapat dua pendekatan dalam pembentukan model regresi, yaitu regresi parametrik dan regresi nonparametrik. Jika asumsi bentuk kurva parametrik ini tidak terpenuhi, maka kurva regresi dapat diduga menggunakan model regresi dari pendekatan nonparametrik. Regresi nonparametrik merupakan metode pendekatan regresi yang sesuai untuk pola data yg tidak diketahui bentuk kurva regresinya. Salah satu metode regresi nonparametrik yang dapat digunakan untuk menduga kurva regresi adalah spline. Tujuan penelitian adalah mendapatkan model Smoothing Spline dalam regresi nonparametrik bi-prediktor pada data Persentase balita yang mendapatkan Vitamin A dan Persentase Rumah Tangga Miskin di Kabupaten/Kota di Jawa Timur pada respon Persentase Angka Gizi Buruk Pada Balita. Dari hasil analisis diperoleh GCV terkecil sebesar 126,6 pada ordo polinomial 1 (linier) untuk X1 dan ordo polinomial 2 (kuadratik) untuk X2 dan dengan titik knot 1 untuk X1 yaitu 62,3 dan titik knot 3 untuk X2 yaitu 15,7175; 27,4875; 39,253. Nilai R2 tertinggi yang di peroleh adalah sebesar 0,80 berarti sekitar 80 % persentase angka gizi buruk pada balita dipengaruhi oleh persentase balita yang mendapat vitamin A dan persentase rumah tangga miskin.
| Item Type: | Thesis (Sarjana) |
|---|---|
| Identification Number: | SKR/MIPA/2015/460/051509341 |
| Subjects: | 500 Natural sciences and mathematics > 510 Mathematics |
| Divisions: | Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam > Matematika |
| Depositing User: | Indah Nurul Afifah |
| Date Deposited: | 21 Jan 2016 10:29 |
| Last Modified: | 21 Jan 2016 10:29 |
| URI: | http://repository.ub.ac.id/id/eprint/154517 |
Actions (login required)
 |
View Item |