…
comment: The repository administrator has not yet configured an RDF license.
primary topic: OPTIMISASI ANALISIS REGRESI LASSO DENGAN ALGORITMA LARS MENGGUNAKAN BAYESIAN INFORMATION CRITERION (BIC) (STUDI KASUS : TINGKAT PENGANGGURAN TERBUKA DI PROVINSI JAWA TIMUR TAHUN 2022)

OPTIMISASI ANALISIS REGRESI LASSO DENGAN ALGORITMA LARS MENGGUNAKAN BAYESIAN INFORMATION CRITERION (BIC) (STUDI KASUS : TINGKAT PENGANGGURAN TERBUKA DI PROVINSI JAWA TIMUR TAHUN 2022)
type: Thesis
type: Article
abstract: Linear regression is one of the modeling methods often used in data analysis. However, this model must fulfill several basic assumptions, one of which is the absence of multicollinearity. Multicollinearity occurs when the independent variables have a strong correlation, which can lead to instability and inaccuracy in the estimation of regression coefficients. Multicollinearity identification uses the Variance Inflation Factor (VIF) value or an examination of the correlation coefficient between variables in a regression model. One method that can overcome multicollinearity problems is Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO) regression, which is able to shrink the regression coefficients of highly correlated independent variables to near zero or exactly zero. The Least Angle Regression and Shrinkage (LARS) algorithm is used to determine the regression coefficients, while the selection of the optimal lambda value in LASSO regression is done using the Bayesian Information Criterion (BIC), where the best model is determined based on the lowest BIC value. This research is applied to data on the open unemployment rate in East Java in 2022. The results showed that the LASSO regression would produce 81 lambdas and the optimal lambda was chosen at 0.0499297734 with a BIC value of 0.8010647. The conclusion obtained based on the research that has been done is that three of the five independent variables are included in the model, namely the labor force participation rate, the human development index, and the percentage of poor people.
date: 2024-08-20
status: published
author list: authors
type: EPrint
type: ThesisEPrint
is part of: repository
has document: OPTIMISASI ANALISIS REGRESI LASSO DENGAN ALGORITMA LARS MENGGUNAKAN BAYESIAN INFORMATION CRITERION (BIC) (STUDI KASUS : TINGKAT PENGANGGURAN TERBUKA DI PROVINSI JAWA TIMUR TAHUN 2022) (Text)
has version: OPTIMISASI ANALISIS REGRESI LASSO DENGAN ALGORITMA LARS MENGGUNAKAN BAYESIAN INFORMATION CRITERION (BIC) (STUDI KASUS : TINGKAT PENGANGGURAN TERBUKA DI PROVINSI JAWA TIMUR TAHUN 2022) (Text)
has published: OPTIMISASI ANALISIS REGRESI LASSO DENGAN ALGORITMA LARS MENGGUNAKAN BAYESIAN INFORMATION CRITERION (BIC) (STUDI KASUS : TINGKAT PENGANGGURAN TERBUKA DI PROVINSI JAWA TIMUR TAHUN 2022) (Text)
has document: OPTIMISASI ANALISIS REGRESI LASSO DENGAN ALGORITMA LARS MENGGUNAKAN BAYESIAN INFORMATION CRITERION (BIC) (STUDI KASUS : TINGKAT PENGANGGURAN TERBUKA DI PROVINSI JAWA TIMUR TAHUN 2022) (Other)
subject: 510 Mathematics (Matematika)

OPTIMISASI ANALISIS REGRESI LASSO DENGAN ALGORITMA LARS MENGGUNAKAN BAYESIAN INFORMATION CRITERION (BIC) (STUDI KASUS : TINGKAT PENGANGGURAN TERBUKA DI PROVINSI JAWA TIMUR TAHUN 2022) (Text)
type: Document
has file: 20106010037_BAB-I_IV-atau-V_DAFTAR-PUSTAKA.pdf
has part: 20106010037_BAB-I_IV-atau-V_DAFTAR-PUSTAKA.pdf

OPTIMISASI ANALISIS REGRESI LASSO DENGAN ALGORITMA LARS MENGGUNAKAN BAYESIAN INFORMATION CRITERION (BIC) (STUDI KASUS : TINGKAT PENGANGGURAN TERBUKA DI PROVINSI JAWA TIMUR TAHUN 2022) (Text)
type: Document

UIN SUNAN KALIJAGA YOGYAKARTA
type: Organization

FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI, UIN SUNAN KALIJAGA YOGYAKARTA
type: Organization

NIM.: 20106010037 Adelia Disty Nariswari
type: Person
given name: NIM.: 20106010037
family name: Adelia Disty Nariswari

OPTIMISASI ANALISIS REGRESI LASSO DENGAN ALGORITMA LARS MENGGUNAKAN BAYESIAN INFORMATION CRITERION (BIC) (STUDI KASUS : TINGKAT PENGANGGURAN TERBUKA DI PROVINSI JAWA TIMUR TAHUN 2022) (Other)
type: Document
is version of: OPTIMISASI ANALISIS REGRESI LASSO DENGAN ALGORITMA LARS MENGGUNAKAN BAYESIAN INFORMATION CRITERION (BIC) (STUDI KASUS : TINGKAT PENGANGGURAN TERBUKA DI PROVINSI JAWA TIMUR TAHUN 2022) (Text)
is volatile version of: OPTIMISASI ANALISIS REGRESI LASSO DENGAN ALGORITMA LARS MENGGUNAKAN BAYESIAN INFORMATION CRITERION (BIC) (STUDI KASUS : TINGKAT PENGANGGURAN TERBUKA DI PROVINSI JAWA TIMUR TAHUN 2022) (Text)
islightbox thumbnail version of: OPTIMISASI ANALISIS REGRESI LASSO DENGAN ALGORITMA LARS MENGGUNAKAN BAYESIAN INFORMATION CRITERION (BIC) (STUDI KASUS : TINGKAT PENGANGGURAN TERBUKA DI PROVINSI JAWA TIMUR TAHUN 2022) (Text)

OPTIMISASI ANALISIS REGRESI LASSO DENGAN ALGORITMA LARS MENGGUNAKAN BAYESIAN INFORMATION CRITERION (BIC) (STUDI KASUS : TINGKAT PENGANGGURAN TERBUKA DI PROVINSI JAWA TIMUR TAHUN 2022) (Other)
type: Document
is version of: OPTIMISASI ANALISIS REGRESI LASSO DENGAN ALGORITMA LARS MENGGUNAKAN BAYESIAN INFORMATION CRITERION (BIC) (STUDI KASUS : TINGKAT PENGANGGURAN TERBUKA DI PROVINSI JAWA TIMUR TAHUN 2022) (Text)
is volatile version of: OPTIMISASI ANALISIS REGRESI LASSO DENGAN ALGORITMA LARS MENGGUNAKAN BAYESIAN INFORMATION CRITERION (BIC) (STUDI KASUS : TINGKAT PENGANGGURAN TERBUKA DI PROVINSI JAWA TIMUR TAHUN 2022) (Text)
ispreview thumbnail version of: OPTIMISASI ANALISIS REGRESI LASSO DENGAN ALGORITMA LARS MENGGUNAKAN BAYESIAN INFORMATION CRITERION (BIC) (STUDI KASUS : TINGKAT PENGANGGURAN TERBUKA DI PROVINSI JAWA TIMUR TAHUN 2022) (Text)

OPTIMISASI ANALISIS REGRESI LASSO DENGAN ALGORITMA LARS MENGGUNAKAN BAYESIAN INFORMATION CRITERION (BIC) (STUDI KASUS : TINGKAT PENGANGGURAN TERBUKA DI PROVINSI JAWA TIMUR TAHUN 2022) (Other)
type: Document
is version of: OPTIMISASI ANALISIS REGRESI LASSO DENGAN ALGORITMA LARS MENGGUNAKAN BAYESIAN INFORMATION CRITERION (BIC) (STUDI KASUS : TINGKAT PENGANGGURAN TERBUKA DI PROVINSI JAWA TIMUR TAHUN 2022) (Text)
is volatile version of: OPTIMISASI ANALISIS REGRESI LASSO DENGAN ALGORITMA LARS MENGGUNAKAN BAYESIAN INFORMATION CRITERION (BIC) (STUDI KASUS : TINGKAT PENGANGGURAN TERBUKA DI PROVINSI JAWA TIMUR TAHUN 2022) (Text)
ismedium thumbnail version of: OPTIMISASI ANALISIS REGRESI LASSO DENGAN ALGORITMA LARS MENGGUNAKAN BAYESIAN INFORMATION CRITERION (BIC) (STUDI KASUS : TINGKAT PENGANGGURAN TERBUKA DI PROVINSI JAWA TIMUR TAHUN 2022) (Text)

OPTIMISASI ANALISIS REGRESI LASSO DENGAN ALGORITMA LARS MENGGUNAKAN BAYESIAN INFORMATION CRITERION (BIC) (STUDI KASUS : TINGKAT PENGANGGURAN TERBUKA DI PROVINSI JAWA TIMUR TAHUN 2022) (Other)
type: Document
is version of: OPTIMISASI ANALISIS REGRESI LASSO DENGAN ALGORITMA LARS MENGGUNAKAN BAYESIAN INFORMATION CRITERION (BIC) (STUDI KASUS : TINGKAT PENGANGGURAN TERBUKA DI PROVINSI JAWA TIMUR TAHUN 2022) (Text)
is volatile version of: OPTIMISASI ANALISIS REGRESI LASSO DENGAN ALGORITMA LARS MENGGUNAKAN BAYESIAN INFORMATION CRITERION (BIC) (STUDI KASUS : TINGKAT PENGANGGURAN TERBUKA DI PROVINSI JAWA TIMUR TAHUN 2022) (Text)
issmall thumbnail version of: OPTIMISASI ANALISIS REGRESI LASSO DENGAN ALGORITMA LARS MENGGUNAKAN BAYESIAN INFORMATION CRITERION (BIC) (STUDI KASUS : TINGKAT PENGANGGURAN TERBUKA DI PROVINSI JAWA TIMUR TAHUN 2022) (Text)

OPTIMISASI ANALISIS REGRESI LASSO DENGAN ALGORITMA LARS MENGGUNAKAN BAYESIAN INFORMATION CRITERION (BIC) (STUDI KASUS : TINGKAT PENGANGGURAN TERBUKA DI PROVINSI JAWA TIMUR TAHUN 2022) (Other)
type: Document
is version of: OPTIMISASI ANALISIS REGRESI LASSO DENGAN ALGORITMA LARS MENGGUNAKAN BAYESIAN INFORMATION CRITERION (BIC) (STUDI KASUS : TINGKAT PENGANGGURAN TERBUKA DI PROVINSI JAWA TIMUR TAHUN 2022) (Text)
is volatile version of: OPTIMISASI ANALISIS REGRESI LASSO DENGAN ALGORITMA LARS MENGGUNAKAN BAYESIAN INFORMATION CRITERION (BIC) (STUDI KASUS : TINGKAT PENGANGGURAN TERBUKA DI PROVINSI JAWA TIMUR TAHUN 2022) (Text)
islightbox thumbnail version of: OPTIMISASI ANALISIS REGRESI LASSO DENGAN ALGORITMA LARS MENGGUNAKAN BAYESIAN INFORMATION CRITERION (BIC) (STUDI KASUS : TINGKAT PENGANGGURAN TERBUKA DI PROVINSI JAWA TIMUR TAHUN 2022) (Text)
has file: lightbox.jpg
has part: lightbox.jpg

OPTIMISASI ANALISIS REGRESI LASSO DENGAN ALGORITMA LARS MENGGUNAKAN BAYESIAN INFORMATION CRITERION (BIC) (STUDI KASUS : TINGKAT PENGANGGURAN TERBUKA DI PROVINSI JAWA TIMUR TAHUN 2022) (Other)
type: Document
is version of: OPTIMISASI ANALISIS REGRESI LASSO DENGAN ALGORITMA LARS MENGGUNAKAN BAYESIAN INFORMATION CRITERION (BIC) (STUDI KASUS : TINGKAT PENGANGGURAN TERBUKA DI PROVINSI JAWA TIMUR TAHUN 2022) (Text)
is volatile version of: OPTIMISASI ANALISIS REGRESI LASSO DENGAN ALGORITMA LARS MENGGUNAKAN BAYESIAN INFORMATION CRITERION (BIC) (STUDI KASUS : TINGKAT PENGANGGURAN TERBUKA DI PROVINSI JAWA TIMUR TAHUN 2022) (Text)
ispreview thumbnail version of: OPTIMISASI ANALISIS REGRESI LASSO DENGAN ALGORITMA LARS MENGGUNAKAN BAYESIAN INFORMATION CRITERION (BIC) (STUDI KASUS : TINGKAT PENGANGGURAN TERBUKA DI PROVINSI JAWA TIMUR TAHUN 2022) (Text)
has file: preview.jpg
has part: preview.jpg

OPTIMISASI ANALISIS REGRESI LASSO DENGAN ALGORITMA LARS MENGGUNAKAN BAYESIAN INFORMATION CRITERION (BIC) (STUDI KASUS : TINGKAT PENGANGGURAN TERBUKA DI PROVINSI JAWA TIMUR TAHUN 2022) (Other)
type: Document
is version of: OPTIMISASI ANALISIS REGRESI LASSO DENGAN ALGORITMA LARS MENGGUNAKAN BAYESIAN INFORMATION CRITERION (BIC) (STUDI KASUS : TINGKAT PENGANGGURAN TERBUKA DI PROVINSI JAWA TIMUR TAHUN 2022) (Text)
is volatile version of: OPTIMISASI ANALISIS REGRESI LASSO DENGAN ALGORITMA LARS MENGGUNAKAN BAYESIAN INFORMATION CRITERION (BIC) (STUDI KASUS : TINGKAT PENGANGGURAN TERBUKA DI PROVINSI JAWA TIMUR TAHUN 2022) (Text)
ismedium thumbnail version of: OPTIMISASI ANALISIS REGRESI LASSO DENGAN ALGORITMA LARS MENGGUNAKAN BAYESIAN INFORMATION CRITERION (BIC) (STUDI KASUS : TINGKAT PENGANGGURAN TERBUKA DI PROVINSI JAWA TIMUR TAHUN 2022) (Text)
has file: medium.jpg
has part: medium.jpg

OPTIMISASI ANALISIS REGRESI LASSO DENGAN ALGORITMA LARS MENGGUNAKAN BAYESIAN INFORMATION CRITERION (BIC) (STUDI KASUS : TINGKAT PENGANGGURAN TERBUKA DI PROVINSI JAWA TIMUR TAHUN 2022) (Other)
type: Document
is version of: OPTIMISASI ANALISIS REGRESI LASSO DENGAN ALGORITMA LARS MENGGUNAKAN BAYESIAN INFORMATION CRITERION (BIC) (STUDI KASUS : TINGKAT PENGANGGURAN TERBUKA DI PROVINSI JAWA TIMUR TAHUN 2022) (Text)
is volatile version of: OPTIMISASI ANALISIS REGRESI LASSO DENGAN ALGORITMA LARS MENGGUNAKAN BAYESIAN INFORMATION CRITERION (BIC) (STUDI KASUS : TINGKAT PENGANGGURAN TERBUKA DI PROVINSI JAWA TIMUR TAHUN 2022) (Text)
issmall thumbnail version of: OPTIMISASI ANALISIS REGRESI LASSO DENGAN ALGORITMA LARS MENGGUNAKAN BAYESIAN INFORMATION CRITERION (BIC) (STUDI KASUS : TINGKAT PENGANGGURAN TERBUKA DI PROVINSI JAWA TIMUR TAHUN 2022) (Text)
has file: small.jpg
has part: small.jpg

https://digilib.uin-suka.ac.id/id/eprint/67408/
title: HTML Summary of #67408 OPTIMISASI ANALISIS REGRESI LASSO DENGAN ALGORITMA LARS MENGGUNAKAN BAYESIAN INFORMATION CRITERION (BIC) (STUDI KASUS : TINGKAT PENGANGGURAN TERBUKA DI PROVINSI JAWA TIMUR TAHUN 2022)
format: text/html
primary topic: OPTIMISASI ANALISIS REGRESI LASSO DENGAN ALGORITMA LARS MENGGUNAKAN BAYESIAN INFORMATION CRITERION (BIC) (STUDI KASUS : TINGKAT PENGANGGURAN TERBUKA DI PROVINSI JAWA TIMUR TAHUN 2022)

510 Mathematics (Matematika)
type: Concept