Ketepatan Klasifikasi Dengan Analisis Regresi Logistik Dan Multivariate Adaptive Regression Splines (Mars) Pada Data Dengan Peubah Respon Biner
| Main Author: | Fitrianty, DelbraAndhini |
|---|---|
| Format: | Thesis NonPeerReviewed Book |
| Bahasa: | eng |
| Terbitan: |
, 2013
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
http://repository.ub.ac.id/153610/1/SKRIPSI-DELBRA_ANDHINI_F-0910950028.pdf http://repository.ub.ac.id/153610/ |
Daftar Isi:
- Klasifikasi merupakan penggolongan individu atau objek ke dalam anggota suatu kelompok sehingga dapat diketahui suatu individu berasal dari populasi tertentu. Metode klasifikasi yang baik akan menghasilkan sedikit kesalahan klasifikasi.Jika peubah respon bersifat biner dan terdapat banyak peubah prediktor berupagabungan kategorik dan kontinyu metode klasifikasi yang digunakan adalah analisis regresi logistik atau Multivariate Adaptive Regression Spline (MARS). Penelitian ini bertujuan mengetahui hasil penerapan klasifikasi suatu objek menggunakan tiga jenis data sekunder yang akan diklasifikasi dengan regresi logistik dan MARS. Pengujian ketepatan klasifikasi dilakukan menggunakan uji Press’Q dan APER. Dari hasil analisis diperoleh nilai Press’Q kedua metode menunjukkan konsistensi dalam proses klasifikasi, dan metode MARS menghasilkan nilai APER lebih kecil dibanding regresi logistik.