Penerapan Regresi Logistik Multinomial Dengan Metode Bayesian Pada Kasus Pilihan Perguruan Tinggi Siswa Sma (Studi Kasus Sman Di Kabupaten Bojonegoro)

Aryaningsih, NiMade (2016) Penerapan Regresi Logistik Multinomial Dengan Metode Bayesian Pada Kasus Pilihan Perguruan Tinggi Siswa Sma (Studi Kasus Sman Di Kabupaten Bojonegoro). Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.

Abstract

Di antara negara yang termasuk ke dalam kawasan Asia Tenggara Indonesia merupakan salah satu negara berkembang. Maka usaha pemerintah untuk memajukan Negara Indonesia yaitu dengan memperbanyak lembaga pendidikan setara universitas yang menyebar di seluruh wilayah Indonesia terdiri atas Institut, Politeknik, Sekolah Tinggi, dan Akademi. Regresi logistik multinomial merupakan metode statistika untuk mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi pilihan perguruan tinggi siswa SMAN (Sekolah Menengah Atas Negeri) dengan kategori pilihan pada variabel respon lebih dari dua. Pendugaan parameter regresi logistik dibagi dua yaitu metode MLE dan metode Bayesian. Pada metode bayesian pendugaan parameter tidak hanya menggunakan informasi dari data tetapi memperhitungkan informasi awal tentang parameter yaitu distribusi prior. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi pilihan perguruan tinggi pada siswa SMAN di Kabupaten Bojonegoro. Hasil penelitian menunjukan bahwa dari lima peubah prediktor yang digunakan, terdapat empat peubah prediktor yang berpengaruh secara nyata terhadap pilihan perguruan tinggi siswa SMAN di Kabupaten Bojonegoro yaitu jurusan, jumlah tanggungan, pekerjaan ayah, dan pendidikan ibu.

Item Type: Thesis (Sarjana)
Identification Number: SKR/MIPA/2016/158/051604339
Subjects: 500 Natural sciences and mathematics > 510 Mathematics
Divisions: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam > Matematika
Depositing User: Budi Wahyono Wahyono
Date Deposited: 26 Sep 2016 10:45
Last Modified: 07 Sep 2023 07:31
URI: http://repository.ub.ac.id/id/eprint/154661
[thumbnail of NI MADE ARYANINGSIH.pdf] Text
NI MADE ARYANINGSIH.pdf
Download (2MB)

Actions (login required)

View Item View Item