| NIM | H1B012041 |
|---|
| Namamhs | CEMPAKA NUR LAILA FITRI |
|---|
| Judul Artikel | PENENTUAN MODEL REGRESI SPLINE LINIER UNIVARIABEL TERBAIK DENGAN MENGGUNAKAN KRITERIA MEANS SQUARE ERROR |
|---|
| Abstrak (Bhs. Indonesia) | Regresi spline merupakan salah satu pendekatan nonparametrik yang dimodifikasi dari fungsi polinomial tersegmen. Kemulusan model regresi spline sangat dipengaruhi oleh pemilihan titik knot. Oleh karena itu, penentuan titik knot merupakan persoalan yang penting dalam mengestimasi model. Tujuan dari skripsi ini adalah untuk memilih model regresi spline linier univariabel terbaik menggunakan kriteria Means Square Error(MSE). Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data tentang kemiskinan di Kabupaten Banyumas pada tahun 2011. Hasil penelitian menunjukan bahwa model regresi spline linier univariabel terbaik untuk kasus tingkat kemiskinan di Kabupaten Banyumas pada tahun 2011, diperoleh dari kombinasi titik knot yang memberikan nilai MSE minimum. |
|---|
| Abtrak (Bhs. Inggris) | Spline regression is one of nonparametric models approach which modifies the truncated polynomial function. The smoothness of spline regression model is strongly influenced by selecting the knot points. Therefore, the knot points play important role to estimate the model. The aim of this study is to select the best univariable linear spline regression models by using Means Square Error (MSE) criterion. We used the data about the poverty level in Banyumas Residence in 2011. The results showed that the best linear spline regression model univariable for the case of the poverty level in Banyumas Residance in 2011, obtained from the combination point of knots with minimum MSE value. |
|---|
| Kata kunci | scatterplot, titik knot,means square error, tingkat kemiskinan, regresi spline. |
|---|
| Pembimbing 1 | Dra. Agustini Tripena, Br.Sb., M.Si |
|---|
| Pembimbing 2 | Maharani, Ph.D |
|---|
| Pembimbing 3 | |
|---|
| Tahun | 2017 |
|---|
| Jumlah Halaman | 8 |
|---|
| Tgl. Entri | 2017-02-17 15:42:11.385285 |
|---|