Grace Oktavia Yusuf
Unknown Affiliation

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

Pemodelan Regresi Logistik Menggunakan Metode Momen Diperumum Grace Oktavia Yusuf; Andi Kresna Jaya; Nirwan Ilyas
ESTIMASI: Journal of Statistics and Its Application Vol. 1, No. 2, Juli, 2020 : Estimasi
Publisher : Hasanuddin University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (342.836 KB) | DOI: 10.20956/ejsa.v1i2.9304

Abstract

Regresi logistik merupakan model regresi yang sering digunakan dalam pemodelan data kategori, namun dalam menentukan modelnya terkadang tidak dapat diselesaikan dengan cara biasa dikarenakan variabel respon yang bersifat kategorikal mengikuti distribusi bernoulli. Sehingga dalam menentukan model diperlukan suatu estimasi parameter untuk  mendapatkan informasi mengenai parameter populasi. Metode momen diperumum (Generalized method of moments/GMM) adalah salah satu metode estimasi parameter yang digunakan untuk mengeksploitasi informasi bentuk kondisi momen populasi yang merupakan perluasan dari metode momen. Dari penggunaan estimasi parameter GMM diperoleh bahwa dengan menggunakan kondisi momen yang sama dengan metode momen pada umumnya menghasilkan estimasi yang sama dengan metode momen ataupun dengan estimasi OLS. Dalam mengestimasi parameter regresi logistik pun diperlukan suatu algoritma untuk menyelesaikan bentuk nonlinear-nya, sehingga digunakan iterasi Reweighted least square yang pembobotnya berubah setiap pengiterasian.Kata Kunci: Regresi Logistik Biner, Metode Momen Diperumum, Iterasi Reweighted Least Square.Regresi logistik merupakan model regresi yang sering digunakan dalam pemodelan data kategori, namun dalam menentukan modelnya terkadang tidak dapat diselesaikan dengan cara biasa dikarenakan variabel respon yang bersifat kategorikal mengikuti distribusi bernoulli. Sehingga dalam menentukan model diperlukan suatu estimasi parameter untuk  mendapatkan informasi mengenai parameter populasi. Metode momen diperumum (Generalized method of moments/GMM) adalah salah satu metode estimasi parameter yang digunakan untuk mengeksploitasi informasi bentuk kondisi momen populasi yang merupakan perluasan dari metode momen. Dari penggunaan estimasi parameter GMM diperoleh bahwa dengan menggunakan kondisi momen yang sama dengan metode momen pada umumnya menghasilkan estimasi yang sama dengan metode momen ataupun dengan estimasi OLS. Dalam mengestimasi parameter regresi logistik pun diperlukan suatu algoritma untuk menyelesaikan bentuk nonlinear-nya, sehingga digunakan iterasi Reweighted least square yang pembobotnya berubah setiap pengiterasian. Kata Kunci: Regresi Logistik Biner, Metode Momen Diperumum, Iterasi Reweighted Least Square.