Aninda, Rahayu (2024) Pendeteksian outlier pada data longitudinal dengan metode dffit dan dfbeta untuk data kesehatan di Jawa Barat. Sarjana thesis, UIN Sunan Gunung Djati Bandung.
|
Text (COVER)
1_Cover.pdf Download (200kB) | Preview |
|
|
Text (BAB I)
4_BAB I.pdf Download (370kB) | Preview |
|
|
Text (BAB II)
5_BAB II.pdf Download (484kB) | Preview |
|
|
Text (BAB III)
6_BAB III.pdf Download (937kB) | Preview |
|
![[img]](https://digilib.uinsgd.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text (BAB IV)
7_BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Download (540kB) | Request a copy |
|
|
Text (ABSTRAK)
2_Abstrak (2).pdf Restricted to Registered users only Download (235kB) | Request a copy |
|
|
Text (DAFTAR ISI)
3_Daftar Isi (2).pdf Restricted to Registered users only Download (303kB) | Request a copy |
|
|
Text (BAB V)
8_BAB V (2).pdf Restricted to Registered users only Download (191kB) | Request a copy |
|
|
Text (DAFTAR PUSTAKA)
9_Daftar Pustaka (2).pdf Restricted to Registered users only Download (197kB) | Request a copy |
Abstract
Tujuan dalam penelitian ini adalah untuk meneliti beberapa metode dalam pendeteksian outlier yaitu metode pencarian titik leverage, internally studentized residuals, metode titik influence yang terdiri dari metode DfFit dan DfBeta. Hal ini penting dilakukan karena beberapa asumsi analisis statistika akan menjadi bias jika terdapat data outlier dalam data. Selain itu, dalam penelitian ini dilakukan perbandingan sejauh mana pengaruh mana outlier terhadap estimator OLS ketika outlier dihilangkan. Implementasi dari metode pendeteksian outlier dilakukan pada data kasus stunting di Jawa Barat pada tahun 2021-2022 untuk memodelkan hubungan antara prevalensi balita stunting terhadap prevalensi balita wasting, prevalensi balita underweight, balita kurang gizi, jumlah ibu hamil, jumlah balita penerima imunisasi dasar, dan jumlah ibu hamil penerima tablet tambah darah di 27 Kab/kota yang tersebar di Jawa Barat. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa metode identifkasi outlier dengan metode DfFit dan DfBeta sangat cocok digunakan pada regresi data longitudinal karena model yang digunakan memuat nilai prediksi dan estimasi dari masing-masing koefisien. Selain itu, model yang diestimasi setelah menghilangkan outlier dari analisis memberikan estimasi yang lebih akurat.
| Item Type: | Thesis (Sarjana) |
|---|---|
| Uncontrolled Keywords: | Analisis Regresi; Data Longitudinal; Outlier; DfFit; DfBeta; Estimasi OLS |
| Subjects: | Collections of General Statistics Mathematics Mathematics > Data Processing and Analysis of Mathematics Mathematics > Research Methods of Mathematics Applied mathematics > Statistical Mathematics Applied mathematics > Descriptive Statistical Mathematics |
| Divisions: | Fakultas Sains dan Teknologi > Program Studi Matematika |
| Depositing User: | Rahayu Ayu Aninda |
| Date Deposited: | 19 Sep 2024 07:09 |
| Last Modified: | 19 Sep 2024 07:09 |
| URI: | https://digilib.uinsgd.ac.id/id/eprint/98825 |
Actions (login required)
 |
View Item |
