ANISA RAHMAH B, - (2019) PEMODELAN ROUGH-MULTINOMIAL LOGISTIC REGRESSION UNTUK PEMILIHAN ALAT KONTRASEPSI WANITA (Studi Kasus: Kelurahan Kampung Melayu, Kecamatan Sukajadi, Pekanbaru, Riau). Skripsi thesis, UNIVERSITAS ISLAM NEGERI SULTAN SYARIF KASIM RIAU.

	Text TA ANISA RAHMAH B (11654200963).pdf Download (15MB)
	Text (BAB IV) 16. BAB IV.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (914kB)

Abstract

PEMODELAN ROUGH-MULTINOMIAL LOGISTIC REGRESSION UNTUK PEMILIHAN ALAT KONTRASEPSI WANITA (Studi Kasus: Kelurahan Kampung Melayu, Kecamatan Sukajadi, Pekanbaru, Riau) ANISA RAHMAH B 11654200963 Tanggal Sidang : 17 Desember 2019 Periode Wisuda : Program Studi Matematika Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau Jl. HR. Soebrantas No. 155 Pekanbaru ABSTRAK Pertambahan penduduk di Indonesia masih tinggi dan merupakan salah satu masalah yang besar karena berpotensi menjadi ledakan bila tidak dikelola dengan baik. Untuk itu, pemerintah membuat program keluarga berencana (KB), salah satunya pemilihan alat kontrasepsi wanita. Tujuan penelitian ini untuk mengidentifikasi variabel yang berhubungan dengan pemilihan alat kontrasepsi wanita. Data yang digunakan merupakan data primer dengan cara menyebar angket di Kelurahan Kampung Melayu, Kecamatan Sukajadi, Pekanbaru Riau. Metode yang digunakan ialah penggabungan rough-regresi menggunakan regresi logistik multinomial. Kemudian hasil rough-multinomial logistic regression dibandingkan dengan regresi logistik multinomial. Hasilnya menunjukkan bahwa nilai koefisien determinasi (Pseudo R-Square) dan prediksi training maupun testing rough-multinomial logistic regression lebih tinggi daripada regresi logistik multinomial. Selain itu, nilai MSE training dan testing yang diperoleh lebih kecil. Hal ini menunjukkan model rough-multinomial logistic regression cukup baik dibandingkan dengan regresi logistik multinomial. Kata kunci: Regresi logistik multinomial, rough sets, rough-multinomial logistic regression

Actions (login required)

View Item