Journal Industrial Servicess
Vol 5, No 1 (2019): Oktober 2019

Regresi logistik untuk data respon polytomous

Faula Arina (Universitas Sultan Ageng Tirtayasa)

Article Info

Publish Date
20 Oct 2019

Abstract

Regresi Logistik untuk data respon polytomous digunakan untuk menentukan hubungan antara peubah respon bersifat lebih dari dua kategori dengan satu atau lebih peubah prediktor kontiny u maupun kategorik. Regresi Logistik untuk data respon polytomous adalah regresi logistik multinomial yang terdiri dari regresi logistik nominal dan ordinal. Pendugaan parameter model regresi logistik nominal dan ordinal dilakukan dengan metode Maximum Likelihood Estimation (MLE). Indikator pemilihan model terbaik untuk fungsi MLE adalah Akaike Information Criteria (AIC). Berdasarkan analisa data , dapat dibuktikan bahwa peubah respon berskala ordinal selain dianalisis menggunakan regresi logistik ordinal dapat pula dianalisis menggunakan regresi logistik nominal. Hasil pemilihan model regresi ordinal dan nomi n al terbaik pada kasus hubungan kepuasan konsumen dalam merasakan masakan dengan tambahan keju dari empat merk berdasarkan AIC menghasilkan regresi logistik ordinal sebagai model terbaik .

Copyrights © 2019




Citation Download
RIS
EndNote, Reference Manager, ProCite
BibTex
Latex, Jabref
Original Source
Download Original
Google Scholar
Check in Google Scholar
Journal Info
Journal Industrial Servicess
Website

Abbrev

jiss

Publisher

Universitas Sultan Ageng Tirtayasa

Subject

Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Mechanical Engineering Transportation

Description

Jurnal Industrial Servicess merupakan wadah bagi peneliti untuk publikasi jurnal hasil penelitian yang ruang lingkupnya melingkupi: Logistics & Supply Chain Management Operations Research Quality, Reliability, and Maintenance Management Data Mining & Artificial Intelligence Production Planning & ...