Show simple item record

dc.contributor.authorFathurahman, M.
dc.date.accessioned2022-12-20T02:16:17Z
dc.date.available2022-12-20T02:16:17Z
dc.date.issued2022-05-30
dc.identifier.citationFathurahman, M. (2022). PEMILIHAN MODEL REGRESI BERNOULLI TERBAIK. Prosiding Seminar Nasional Matematika Dan Statistika, 2. Retrieved from http://jurnal.fmipa.unmul.ac.id/index.php/SNMSA/article/view/911en_US
dc.identifier.urihttp://repository.unmul.ac.id/handle/123456789/42759
dc.description.abstractRegresi Bernoulli merupakan model regresi yang dapat menjelaskan hubungan antara variabel dependen kategorik dan satu atau lebih variabel independen. Penelitian ini bertujuan mengkaji pemilihan model regresi Bernoulli terbaik menggunakan metode Akaike’s Information Criterion (AIC), Corrected AIC (AICc), Bayesian Information Criterion (BIC). Ketiga metode ini berhubungan dengan metode Maximum Likelihood Estimation (MLE) yang digunakan untuk estimasi parameter model regresi Bernoulli. Berdasarkan hasil kajian empiris pada data Indeks Pembangunan Kesehatan Masyarakat (IPKM) kabupaten/kota di Pulau Kalimantan, metode AIC menghasilkan nilai terkecil dibanding metode AICc dan BIC untuk semua model yang dibandingkan. Model regresi Bernoulli terbaik untuk data IPKM berdasarkan nilai AIC, AICc, dan BIC terkecil adalah model dengan variabel independennya adalah produk domestik regional bruto per kapita.en_US
dc.language.isootheren_US
dc.publisherJurusan Matematika FMIPA Universitas Mulawarmanen_US
dc.subjectregresi Bernoulli, MLE, AIC, AICc, BIC, IPKMen_US
dc.titlePEMILIHAN MODEL REGRESI BERNOULLI TERBAIKen_US
dc.typeArticleen_US


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record