Penaksir Parameter Regresi Logistik Multinomial Ridge Menggunakan Konstanta Wu-Asar (Studi Kasus: Kategori Indikator Kesehatan Masyarakat Di Provinsi Jawa Timur)

Ahadi, Giatma Dwijuna (2023) Penaksir Parameter Regresi Logistik Multinomial Ridge Menggunakan Konstanta Wu-Asar (Studi Kasus: Kategori Indikator Kesehatan Masyarakat Di Provinsi Jawa Timur). Masters thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

Text 6003202006-Master_Thesis.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only until 1 April 2025. Download (1MB) | Request a copy

Abstract

Regresi logistik berdasarkan jenis skala data dibagi menjadi beberapa macam, yaitu regresi logistik biner, multinomial, dan ordinal. Skala kategori nominal adalah pengukuran yang dikategorikan menjadi lebih dari dua kategori. Selain karakteristik variabel respon, pemodelan Regresi Logistik memiliki asumsi multikolinieritas. Apabila kasus multikolinieritas tidak diatasi dapat menyebabkan estimasi menjadi bias. Ridge Logistic Estimator (RLE) merupakan suatu pendekatan untuk menyelesaikan kasus multikolinearitas dalam Regresi Logistik. RLE dapat mengatasi korelasi prediktor sehingga mengurangi varians pendugaan parameter. Pada penelitian ini akan dilakukan kajian tentang Regresi Logistik Multinomial Ridge. Penentuan ridge parameter dilakukan dengan menghitung nilai konstanta ridge dengan pendekatan baru yaitu konstanta Wu-Asar, berbeda dengan ridge trace. Penerapan Regresi Logistik Multinomial dilakukan pada pemodelan Kategori Indikator Kesehatan Masyarakat di Provinsi Jawa Timur tahun 2018 dengan variabel respon terdiri dari empat kategori. Evaluasi kebaikan nilai konstanta ridge dilakukan dengan membandingkan kebaikan model yang menggunakan ridge trace dengan konstanta Wu-Asar berdasarkan uji signifikansi dan nilai AIC-BIC terkecil. Hasil perhitungan menunjukkan bahwa pendekatan WuAsar merupakan konstanta ridge terbaik. Variabel respon Kategori I digunakan sebagai pembanding dalam estimasi model. Variabel Persentase Penduduk Miskin berpengaruh signifikan terhadap Kesehatan Masyarakat untuk Kategori IV dengan odds ratio 4,69. Jika Persentase Kemiskinan meningkat maka peluang Kabupaten/Kota untuk tergolong dalam kategori IV meningkat sebesar 4,69 kali. Variabel Indeks Kedalaman Kemiskinan dan persentase Jaminan Kesehatan signifikan berpengaruh terhadap respon Kategori IV dengan odds ratio masingmasing sebesar 1e-04 dan 0,79. Apabila persentase Jaminan Kesehatan meningkat maka peluang untuk masuk Kategori I meningkat 1,27 kali. Evaluasi ketepatan klasifikasi menunjukkan nilai accuracy total sebesar 76,32%.
===============================================================================================================================
Logistic Regression based on response variable scale is divided into several types, such as binary, multinomial, and ordinal logistic regression. Nominal scale categories are measurements that are divided into more than two categories. The assumptions in Logistic Regression other than response characteristics, was multicollinearity. The estimation could become biased if the multicollinearity is not resolved. Ridge Logistic Estimator (RLE) is an approach to solving multicollinearity cases in Logistic Regression. The RLE approach will decrease bias and reduce the variance of parameter estimates. In this research, a theoritical review will be conducted on Multinomial Ridge Logistic Regression with Wu-Asar estimator. Determining the ridge parameters is carried out by calculating the constant ridge value using the Wu-Asar estimator and the ridge trace approach. The Multinomial Ridge Logistic Regression is applied by modeling Public Health Category in East Java Province in 2018 with the response variable consist of four categories. Evaluation of goodness for ridge constant value is testing by comparing the the significance test and the smallest AIC-BIC value based on model that uses the ridge trace and the Wu-Asar constant. The calculation results show that the WuAsar approach is the best ridge constant. Response variable with Category I are used as comparisons criteria. The Poverty Percentage has a significant effect on Public Health for Category IV with odds ratio value 4.69. If the poverty increases, the chance for a Regency to be classified in category IV increases by 4.69 times. Variables the Poverty Depth Index and the percentage of Health Insurance have a significant effect on Category IV response with each odds ratios value being 1e-04 and 0.79. If the percentage of Health Insurance increases, the chance to classified into Category I increases 1.27 times. The evaluation of classification tests show a total accuracy value of 76.32%.

Item Type:	Thesis (Masters)
Uncontrolled Keywords:	Multinomial, Multikolinieritas, konstanta Wu-Asar, Multicollinearity, RLE, Wu-Asar constant
Subjects:	H Social Sciences > HA Statistics H Social Sciences > HA Statistics > HA29 Theory and method of social science statistics H Social Sciences > HA Statistics > HA31.7 Estimation H Social Sciences > HD Industries. Land use. Labor > HD108 Classification (Theory. Method. Relation to other subjects ) Q Science > Q Science (General) > Q180.55.M38 Mathematical models
Divisions:	Faculty of Science and Data Analytics (SCIENTICS) > Statistics > 49101-(S2) Master Thesis
Depositing User:	Giatma Dwijuna Ahadi
Date Deposited:	22 Feb 2023 04:48
Last Modified:	22 Feb 2023 04:48
URI:	http://repository.its.ac.id/id/eprint/97660

Actions (login required)

View Item