PERBANDINGAN ANALISIS REGRESI LOGISTIK DENGAN JARINGAN SYARAF TIRUAN

ELVIRA NURANI, NIM. 09610021 (2013) PERBANDINGAN ANALISIS REGRESI LOGISTIK DENGAN JARINGAN SYARAF TIRUAN. Skripsi thesis, UIN SUNAN KALIJAGA.

Preview	Text (PERBANDINGAN ANALISIS REGRESI LOGISTIK DENGAN JARINGAN SYARAF TIRUAN) BAB I, VI, DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (4MB) | Preview
	Text (PERBANDINGAN ANALISIS REGRESI LOGISTIK DENGAN JARINGAN SYARAF TIRUAN) BAB II, III, IV, V.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB)

Abstract

Pengklasifikasian merupakan salah satu metode statistik dalam pengelompokan suatu data yang disusun secara sistematis. Pengklasifikasian terbagi menjadi dua yaitu pengklasifikasian parametrik dan nonparametrik. Salah satu metode klasifikasi yang menghasilkan model parametrik adalah metode analisis regresi logistik. Model regresi logistik memerlukan asumsi bentuk hubungan fungsional antar variabel. Seiring dengan perkembangan komputasi dan meningkatnya keakuratan komputasi, model nonparametrik yang tidak memerlukan asumsi bentuk hubungan fungsional antar variabel telah menjadi lebih mudah untuk diaplikasikan. Model jaringan syaraf tiruan merupakan salah satu model nonparametrik yang mempunyai bentuk fungsional fleksibel dan mengandung beberapa parameter yang tidak dapat diinterpretasikan seperti pada model parametrik. Adapun tujuan utama dari penelitian ini adalah untuk membandingkan antara model jaringan syaraf tiruan backpropagation dan model regresi logistik biner yang diaplikasikan pada data Survei Sosial Ekonomi Nasional (Susenas) tahun 2004 mengenai analisis katastrofik di Daerah Istimewa Yogyakarta. Hasil perhitungan pada penelitian dengan menggunakan jaringan syaraf tiruan backpropagation dalam memprediksi kecenderungan katastrofik yang terjadi di Yogyakarta diperoleh misclassified sebesar 14,5%, sedangkan pada model regresi logistik biner sebesar 24%. Hasil analisis ini menunjukkan bahwa berdasarkan perbandingan misclassified pada analisis data tersebut, maka dapat disimpulkan bahwa metode jaringan syaraf tiruan backpropagation dapat memprediksi lebih baik dibanding metode regresi logistik biner. Hal ini terlihat dari hasil prediksi dimana kedua model memiliki perbedaan keakuratan dalam pengklasifikasian katastrofik di Yogyakarta. Kata kunci : Katastrofik, Klasifikasi, Jaringan Syaraf Tiruan, Backpropagation, Regresi Logistik.

Share this knowledge with your friends :

Actions (login required)

View Item