relation: https://digilib.uin-suka.ac.id/id/eprint/7220/
title: PERBANDINGAN METODE RIDGE DENGAN METODE PCA  (PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS ) DALAM MENGATASI  MULTIKOLINEARITAS  
creator: ANI ROHMAH,  NIM. 06610010
subject: Matematika
description: 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.    
date: 2013-01-11
type: Thesis
type: NonPeerReviewed
format: text
language: en
identifier: https://digilib.uin-suka.ac.id/id/eprint/7220/1/BAB%20I%2C%20VI%2C%20DAFTAR%20PUSTAKA.pdf
format: text
language: en
identifier: https://digilib.uin-suka.ac.id/id/eprint/7220/2/BAB%20II%2C%20III%2C%20IV%2C%20V.pdf
identifier:   ANI ROHMAH, NIM. 06610010  (2013) PERBANDINGAN METODE RIDGE DENGAN METODE PCA (PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS ) DALAM MENGATASI MULTIKOLINEARITAS.  Skripsi thesis, UIN SUNAN KALIJAGA.