Kajian Metode Penalized Quasi Likelihood (Pql) Dalam Pendugaan Parameter Model Regresi Logistik Multilevel
| Main Author: | Jauhari, AhmadTantowi |
|---|---|
| Format: | Thesis NonPeerReviewed Book |
| Bahasa: | eng |
| Terbitan: |
, 2014
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
http://repository.ub.ac.id/153857/1/SKRIPSI_LENGKAP.pdf http://repository.ub.ac.id/153857/ |
Daftar Isi:
- Dalam meneliti hubungan suatu peubah prediktor yang mempengaruhi peubah respon dapat digunakan analisis regresi sederhana. Namun untuk peubah respon bernilai kategorik, analisis regresi yang digunakan yaitu analisis regresi logistik. Untuk data yang memiliki struktur hirarki, analisis regresi logistik dikembangkan menjadi analisis regresi logistik multilevel. Analisis ini berguna untuk mengetahui keragaman kelompok pada level yang lebih tinggi yang nantinya mempengaruhi unit pengamatan pada level yang lebih rendah. Terdapat beberapa metode dalam menduga parameter pada regresi logistik multilevel, seperti metode Penalized Quasi Likelihood (PQL) dan metode Maximum Likelihood Estimation (MLE). Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui metode yang lebih baik antara metode PQL atau MLE berdasarkan nilai Apparent Error Rate (APER). Pada tiga data yang dianalisis, didapat nilai APER yang sama untuk dua data dan satu data terdapat perbedaan namun dengan selisih yang sangat kecil. Sehingga dapat diambil kesimpulan hasil dari pendugaan menggunakan metode PQL dan MLE memiliki nilai keakuratan yang sama. Namun untuk hal komputasi, metode PQL memiliki jumlah iterasi yang lebih sedikit serta membutuhkan waktu yang relatif lebih cepat jika dibandingkan dengan metode MLE. Untuk metode PQL dilakukan menggunakan bantuan software MLwiN 2.30, sedangkan untuk metode MLE dilakukan menggunakan bantuan software SAS 9.3 yaitu PROC NLMIXED.