Pythagoras: Jurnal Matematika dan Pendidikan Matematika
Vol 4, No 1: Juni 2008

PERBANDINGAN MODEL NEURAL NETWORK DAN REGRESI LOGISTIK PADA KASUS MASA STUDI MAHASISWA JURUSAN PENDIDIKAN MATEMATIKA FMIPA UNY

Dhoriva Urwatul Wutsqa (Jurusan Pendidikan Matematika, FMIPA Universitas Negeri Yogyakarta)
Sri Rezeki (Program Studi Pendidikan Matematika, FKIP Universitas Islam Riau)



Article Info

Publish Date
09 Mar 2012

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan model Neural Network (NN) dengan regresi logistik dalam memodelkan masalah klasifikasi pada kasus masa studi mahasiswa Jurusan Pendidikan Matematika FMIPA UNY, dan mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi masa studi mahasiswa Jurusan Pendidikan Matematika FMIPA UNY. Subyek penelitian ini adalah mahasiswa Jurusan Pendidikan Matematika yang lulus sejak Agustus 2001 hingga November 2005. Jumlah responden dalam penelitian ini sebanyak 319 orang. Variabel respon (Y) dalam penelitian ini adalah ketepatan masa studi. Variabel penjelasnya yaitu jenis kelamin (X1), IPK tahun pertama (X2) dan program studi (X3). Variabel penjelas dipilih berdasarkan ketersediaan data. Untuk membandingkan kedua model digunakan kriteria ketepatan klasifikasi, yaitu rasio antara banyaknya data yang terprediksi secara tepat, dengan keseluruhan data. Faktor-faktor yang mempengaruhi masa studi mahasiswa Jurusan Pendidikan Matematika FMIPA UNY ditentukan berdasarkan uji signifikansi terhadap parameter pada model logistik. Hasil perbandingan kedua model tersebut untuk kasus masa studi mahasiswa di UNY menunjukkan bahwa model regresi logistik lebih baik digunakan karena mampu memberikan tingkat ketepatan klasifikasi yang lebih tinggi dibandingkan NN. Diantara faktor-faktor jenis kelamin, IPK pada tahun pertama, dan program studi, IPK pada tahun pertama merupakan faktor yang secara signifikan mempengaruhi masa studi mahasiswa.Kata kunci : Model NN, model regresi logistik, ketepatan klasifikasi, masa studi.

Copyrights © 2008