ANALISIS REGRESI LOGISTIK BINER DENGAN METODE LASSO DALAM MENGATASI MULTIKOLINIERITAS PADA DATA TINGKAT PENGANGGURAN TERBUKA DI PULAU SUMATERA TAHUN 2020

Asyari, Diana Putri (2022) ANALISIS REGRESI LOGISTIK BINER DENGAN METODE LASSO DALAM MENGATASI MULTIKOLINIERITAS PADA DATA TINGKAT PENGANGGURAN TERBUKA DI PULAU SUMATERA TAHUN 2020. Diploma thesis, MIPA.

Preview	Text (Abstrak) diana.pdf - Published Version Download (228kB) | Preview
Preview	Text (Pendahuluan) diana1.pdf - Published Version Download (140kB) | Preview
Preview	Text (Penutup) diana2.pdf - Published Version Download (144kB) | Preview
Preview	Text (Daftar Pustaka) diana3.pdf - Published Version Download (137kB) | Preview
	Text diana full.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (2MB)

Abstract

Analisis regresi logistik biner merupakan analisis yang digunakan untuk menentukan hubungan antara variabel respon yang bersifat biner (dikotomus) dengan variabel prediktor. Pada regresi logistik terdapat beberapa asumsi, salah satunya yaitu asumsi non multikolinieritas. Multikolinieritas merupakan salah satu pelanggaran asumsi klasik pada analisis regresi linier berganda. Model yang baik adalah model yang bebas dari multikolinieritas. Oleh karena itu digunakan Metode LASSO untuk mengatasi masalah terse�but, dimana metode ini dapat menyusutkan koefisien regresi pada variabel prediktor menjadi mendekati nol atau bahkan sama dengan nol sehingga dapat melakukan seleksi variabel sekaligus mengatasi multikolinieritas. Data yang digunakan adalah data tingkat pengangguran terbuka empat provinsi di Pulau Sumatera tahun 2020. Dari hasil analisis didapatkan dua variabel yang berpengaruh signifikan terhadap tingkat pengangguran terbuka empat provinsi di Pulau Sumatera tahun 2020 yaitu variabel jumlah penduduk dan variabel pendidikan, dengan tingkat ketepatan klasifikasi sebesar 89%. Kata kunci : Multikolinieritas, LASSO, signifikan.

Actions (login required)

View Item