Algoritma Penalized Residual Sum of Square pada Penentuan Model Multivariate Adaptive Regression Spline dengan Respon Kontinu

Authors

  • Raupong Raupong

DOI:

https://doi.org/10.20956/jmsk.v7i1.3363

Abstract

Analisis regresi digunakan untuk melihat pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen dengan terlebih dahulu melihat pola hubungan variabel tersebut. Hal ini dapat dilakukan dengan dua pendekatan, yaitu pendekatan parametrik dan nonparametrik. Penerapan Algoritma Penalized Residual Sum of Square (PRSS) pada model MARS akan digunakan untuk menyelesaikan permasalahan dengan respon kontinu. Adapun tujuan dalam penulisan ini adalah mendapatkan  model MARS terbaik pada penurunan tekanan darah terhadap pemberian ramuan buah mengkudu dan daun kumis kucing pada pasien hipertensi yang berobat di laboratorium P4OT Surabaya. Secara keseluruhan, model terbaik dipilih berdasarkan koefisien determinasi terbesar. Namun demikian untuk MARS, model terbaik dipilih berdasarkan pada Generalized Cross Validation (GCV), minimum Mean Square Error (MSE), dan koefisien determinasi terbesar.

Downloads

Published

2018-10-31

How to Cite

Raupong, R. (2018). Algoritma Penalized Residual Sum of Square pada Penentuan Model Multivariate Adaptive Regression Spline dengan Respon Kontinu. Jurnal Matematika, Statistika Dan Komputasi, 7(1), 1–12. https://doi.org/10.20956/jmsk.v7i1.3363

Issue

Vol. 7 No. 1: July 2010

Section

Research Articles

License

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Jurnal Matematika, Statistika dan Komputasi is an Open Access journal, all articles are distributed under the terms of the Creative Commons Attribution License, allowing third parties to copy and redistribute the material in any medium or format, transform, and build upon the material, provided the original work is properly cited and states its license.  This license allows authors and readers to use all articles, data sets, graphics and appendices in data mining applications, search engines, web sites, blogs and other platforms by providing appropriate reference.