ALGORITMA GENETIKA DALAM PENCARIAN TITIK KNOT OPTIMAL PADA REGRESI NONPARAMETRIK SPLINE DENGAN KRITERIA GENERALIZED CROSS VALIDATION, CROSS VALIDATION, DAN UNBIASED RISK

Ade Matao, Sukran (2023) ALGORITMA GENETIKA DALAM PENCARIAN TITIK KNOT OPTIMAL PADA REGRESI NONPARAMETRIK SPLINE DENGAN KRITERIA GENERALIZED CROSS VALIDATION, CROSS VALIDATION, DAN UNBIASED RISK. S1 thesis, Universitas Mataram.

	Text Skripsi Ade Matao Sukran-1.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB)
	Text Jurnal Ade Matao Sukran-1.pdf Download (303kB)

Abstract

Metode regresi spline merupakan salah satu metode dalam analisis regresi nonparametrik yang memiliki fleksibilitas tinggi dalam mengestimasi kurva regresi. Metode ini menggunakan polinomial dengan sifat tersegmen yang memungkinkan untuk menyesuaikan diri secara efektif terhadap karakteristik lokal data. Pembentukan model regresi spline harus memenuhi tiga kriteria yaitu menentukan orde untuk model, banyak knot, dan lokasi penempatan knot. Terdapat beberapa ukuran yang digunakan untuk memilih model spline yang terbaik dalam regresi nonparametrik spline, antara lain metode Cross Validation (CV), Unbiased Risk (UBR), Generalized Cross Validation (GCV), dan Generalized Maximum Likelihood (GML). Penelitian ini bertujuan untuk proses dan hasil pencarian titik knot optimal pada regresi spline truncated dengan menggunakan metode GCV, CV, dan UBR terbaik. Dilakukan optimasi menggunakan algoritma genetika dengan berbagai perulangan seperti model, banyak standar deviasi, jenis data, banyak knot, banyak orde, dan banyak data. Dari total 300 percobaan, hasil program menunjukkan bahwa lebih dari 50% percobaan nilai minimum MSE menggunakan GCV, dibandingkan dengan kriteria lainnya.

Item Type:	Thesis (S1)
Keywords (Kata Kunci):	Algoritma Genetika (AG), Cross Validation (CV), Generalized Cross Validation (GCV), Mean Squared Error (MSE), Regresi spline, Titik Knot, Unbiased Risk (UBR)
Subjects:	Q Science > QA Mathematics Q Science > QA Mathematics > QA76 Computer software
Divisions:	Fakultas Matematika dan ilmu Pengetahuan Alam
Depositing User:	Meike Megawati
Date Deposited:	19 Jan 2024 05:45
Last Modified:	19 Jan 2024 05:45
URI:	http://eprints.unram.ac.id/id/eprint/44082

Actions (login required)

View Item