ESTIMASI EROR STANDAR PARAMETER REGRESI LOGISTIK MENGGUNAKAN METODE BOOTSTRAP PADA DATA PASIEN HIPERKOLESTEROLEMIA DI BALAI LABORATORIUM KESEHATAN YOGYAKARTA

S W, FRANSISKA GRASE (2018) ESTIMASI EROR STANDAR PARAMETER REGRESI LOGISTIK MENGGUNAKAN METODE BOOTSTRAP PADA DATA PASIEN HIPERKOLESTEROLEMIA DI BALAI LABORATORIUM KESEHATAN YOGYAKARTA. Other thesis, Universitas Sebelas Maret.

[img] PDF - Published Version
Download (477Kb)

    Abstract

    Regresi logistik merupakan analisis regresi untuk mengetahui hubungan antara variabel respon yang memiliki dua kemungkinan nilai dengan beberapa variabel prediktor. Metode yang digunakan untuk mengestimasi parameter regresi logistik adalah metode maximum likelihood estimation (MLE). Metode ini akan menghasilkan estimasi yang baik dari parameternya jika hasil estimasinya mempunyai eror standar yang kecil. Pada suatu penelitian, ciri data yang baik harus dapat mewakili populasinya. Apabila sampel data yang diambil ukurannya kecil maka dapat menimbulkan nilai eror standar yang besar. Bootstrap merupakan suatu metode resampling yang dapat digunakan untuk memperoleh estimasi yang baik berdasarkan sampel data kecil. Data yang berukuran kecil akan dilakukan resampling sehingga dapat mewakili populasinya untuk memperoleh eror standar yang minimal. Metode ini diterapkan pada data status pasien hiperkolesterolemia di Balai Laboratorium Kesehatan Yogyakarta dan setelah dilakukan bootstrap, eror standar yang dihasilkan nilainya lebih kecil dibanding sebelum dilakukan resampling bootstrap.

    Item Type: Thesis (Other)
    Subjects: Q Science > QA Mathematics
    Divisions: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam
    Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam > Matematika
    Depositing User: faizah sarah yasarah
    Date Deposited: 26 Mar 2018 20:15
    Last Modified: 26 Mar 2018 20:15
    URI: https://eprints.uns.ac.id/id/eprint/40161

    Actions (login required)

    View Item