MUTIATUL HASANAH, - (2020) PEMILIHAN JUMLAH KATEGORI TERBAIK PADA MODEL ROUGH-REGRESI BERDASARKAN MEAN SQUARE ERROR (Studi Kasus: Tiga Variabel Bebas Numerik). Skripsi thesis, UNIVERSTAS ISLAM NEGERI SULTAN SYARIF KASIM RIAU.

	Text gabung.pdf Download (5MB)
	Text (BAB IV) 15. BAB IV.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (1MB)

Abstract

PEMILIHAN JUMLAH KATEGORI TERBAIK PADA MODEL ROUGH-REGRESI BERDASARKAN MEAN SQUARE ERROR (Studi Kasus: Tiga Variabel Bebas Numerik) MUTIATUL HASANAH 1164200801 Tanggal Sidang : 19 Desember 2019 Tanggal Wisuda: Program Studi Matematika Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau Jl. HR. Soebrantas No.155 Pekanbaru ABSTRAK Model rough-regresi yang telah diterapkan untuk meningkatkan kinerja model regresi umumnya diaplikasikan diberbagai bidang seperti ekonomi, pendidikan, kesehatan-medis, dll. Namun, kategori untuk variabel numerik belum distandarisasi oleh peneliti sebelumnya. Melalui penelitian ini, pertimbangan kategori untuk setiap variabel (dependen dan independen) dipilih dengan menggunakan mean square error (MSE) yang terkecil dari data training dan data testing masing-masing dari 2,3,4 dan 5 kategori. Dari hasil simulasi, model terbaik diperoleh yaitu lima kategori untuk setiap variabel. Hasil ini juga didukung oleh set data real. Kategori terbaik yang terpilih juga lima dalam analisis emprisnya. Kata kunci: Jumlah Kategori, Kategori Terbaik, Mean Square Error, Model Rough-Regresi, MSE

Actions (login required)

View Item