PERBANDINGAN METODE RIDGE DENGAN METODE PCA (PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS ) DALAM MENGATASI MULTIKOLINEARITAS

ANI ROHMAH, NIM. 06610010 (2013) PERBANDINGAN METODE RIDGE DENGAN METODE PCA (PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS ) DALAM MENGATASI MULTIKOLINEARITAS. Skripsi thesis, UIN SUNAN KALIJAGA.

[img]
Preview
Text (PERBANDINGAN METODE RIDGE DENGAN METODE PCA (PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS ) DALAM MENGATASI MULTIKOLINEARITAS)
BAB I, VI, DAFTAR PUSTAKA.pdf

Download (1MB) | Preview
[img] Text (PERBANDINGAN METODE RIDGE DENGAN METODE PCA (PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS ) DALAM MENGATASI MULTIKOLINEARITAS)
BAB II, III, IV, V.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (859kB)

Abstract

Multikolinearitas dalam analisis regresi ganda terjadi bila antara variabel bebas terjadi korelasi. Bila multikolinearitas ini terjadi, maka pendugaan dengan metode kuadrat terkecil akan menghasilkan penduga yang masih tetap tak bias dan konsisten, tetapi tidak efisien, sehingga varian dari koefisien regresi menjadi tidak minimum. Dua metode yang dapat digunakan untuk mengatasi multikolinearitas, yaitu Metode ridge dan. metode PCA (Principal Component Analysis). Metode ridge bertujuan untuk mengurangi multikolinieritas dengan menentukan penduga yang bias tetapi mempunyai varians yang lebih kecil dari varians penduga regresi linier berganda. Sedangkan metode PCA (Principal Component Analysis) bertujuan untuk membentuk komponen utama sebagai variabel bebas dan dalam kasus multikolinieritas regresi komponen utama mempunyai varians penduga yang kecil. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membandingkan antara metode ridge dan metode PCA (Principal Component Analysis) sebagai model yang terbaik dengan mempertimbangkan nilai koefisien determinasi dan means square error. Hasil dari penelitian ini Metode ridge lebih efektif dibandingkan dengan metode PCA (Principal Component Analysis) dilihat dari nilai means square error-nya lebih kecil. Kata kunci: Koefisien Determinasi, Means Square Error, Multikolinearitas, PCA (Principal Component Analysis), dan Regresi Ridge.

Item Type: Thesis (Skripsi)
Subjects: Matematika
Divisions: Fakultas Sains dan Teknologi > Matematika (S1)
Depositing User / Editor: Miftahul Ulum [IT Staff]
Date Deposited: 18 Apr 2013 20:30
Last Modified: 13 Jan 2016 11:42
URI: http://digilib.uin-suka.ac.id/id/eprint/7220

Actions (login required)

View Item View Item