OPTIMASI MODEL REGRESI PENALIZED SPLINE DENGAN METODE BAYESIAN INFORMATION CRITERION(BIC) (STUDI KASUS: PRESENTASE INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA (IPM) DI KOTA/KABUPATEN PULAU JAWA 2022)

Sheliea Candara Puspita Sari, NIM.: 19106010007 (2023) OPTIMASI MODEL REGRESI PENALIZED SPLINE DENGAN METODE BAYESIAN INFORMATION CRITERION(BIC) (STUDI KASUS: PRESENTASE INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA (IPM) DI KOTA/KABUPATEN PULAU JAWA 2022). Skripsi thesis, UIN SUNAN KALIJAGA YOGYAKARTA.

Preview	Text (OPTIMASI MODEL REGRESI PENALIZED SPLINE DENGAN METODE BAYESIAN INFORMATION CRITERION(BIC) (STUDI KASUS: PRESENTASE INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA (IPM) DI KOTA/KABUPATEN PULAU JAWA 2022)) 19106010007_BAB-I_IV-atau-V_DAFTAR-PUSTAKA.pdf - Published Version Download (2MB) | Preview
	Text (OPTIMASI MODEL REGRESI PENALIZED SPLINE DENGAN METODE BAYESIAN INFORMATION CRITERION(BIC) (STUDI KASUS: PRESENTASE INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA (IPM) DI KOTA/KABUPATEN PULAU JAWA 2022)) 19106010007_BAB-II_sampai_SEBELUM-BAB-TERAKHIR.pdf - Published Version Restricted to Registered users only Download (1MB) | Request a copy

Abstract

Regresi penalized spline merupakan gabungan regresi dengan basis B-Spline pada penalti kekasaran diskrit untuk memperhalus kurva. Penalized spline mencoba untuk mencapai keseimbangan antara kesesuaian model dengan data dan kehalusan kurva. engan memodifikasi koefisien basis B-spline melalui penalti kekasaran diskrit, metode ini dapat menghasilkan kurva yang lebih halus, mencegah overfitting, dan memberikan fleksibilitas dalam menangkap pola dalam data. Pada pemodelan penalized spline perlu diperhatikan tingkat kompleksitas model (orde), titik knot, serta parameter penghalus (λ) yang optimal. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengestimasi regresi penalized spline pada data IPM. Model regresi yang optimal diperoleh berdasarkan kombinasi pemilihan orde, knot, dan parameter penghalus yang optimal menggunakan nilai minimum Bayesian Information Criterion (BIC). Hasil penelitian ini menujukan model optimal pada orde 2, knot 1, dan lambda (λ) 0.001 dengan nilai BIC sebesar 543.3806. Estimasi parameter tersebut signifikan dengan nilai MAPE sebesar 0.004059336. Model regresi penalized spline optimal yang diperoleh yaitu ˆy = 8173.879Z−1,2(x) + 8823.742Z0,2(x) + 24217.31Z−1,2(x).

Share this knowledge with your friends :

Actions (login required)

View Item