Electronic Theses and Dissertation
Universitas Syiah Kuala
NULL
METODE REGRESI RIDGE UNTUK MENGATASI MULTIKOLINIERITAS PADA INDIKATOR KONSTRUKSI DI PROVINSI ACEH
Pengarang
Siti Zakirah - Personal Name;
Dosen Pembimbing
Nomor Pokok Mahasiswa
1108101010050
Fakultas & Prodi
Fakultas MIPA / Matematika (S1) / PDDIKTI : 44201
Subject
Kata Kunci
Penerbit
Banda Aceh : Universitas Syiah Kuala., 2017
Bahasa
Indonesia
No Classification
-
Literature Searching Service
Hard copy atau foto copy dari buku ini dapat diberikan dengan syarat ketentuan berlaku, jika berminat, silahkan hubungi via telegram (Chat Services LSS)
ABSTRAK
Penelitian ini dilakukan untuk mengamati hubungan yang terjadi antara indikator-indikator konstruksi (sebagai variabel bebas), dan nilai konstruksi (sebagai variabel tak bebas). Pengujian asumsi klasik dasar dari kriteria BLUE (Best Linear Unbiased Estimator) yang dilakukan menunjukkan adanya unsur multikolinieritas. Prosedur regresi ridge dilakukan untuk menyelesaikan persoalan multikolinieritas. Dalam regresi ridge, prosedur meminimalkan varians estimator ? untuk mendapatkan hasil prediksi yang optimal dilakukan dengan menetapkan nilai ridge trace c = 0,02. Model regresi ridge yang diperoleh adalah:
"Y" ?^"*" = 0,0978X1 + 0,6830X2 + 0,2298X3 + 0,0224X4 + 0,0116X5 + 0,0800X6, dan optimalitas model tersebut terpenuhi dengan memastikan bahwa semua nilai VIF (variance inflation factor) masing-masing variabel bebas telah bernilai lebih kecil dari pada 10.
Kata kunci: multikolinieritas, VIF, regresi ridge, ridge trace.
ABSTRACT
This study was conducted to examine the relationship between indicators of construction (as independent variables), and the value of construction (as dependent variables). Classic assumption test basis of criteria BLUE (Best Linear Unbiased Estimator) conducted indicative of multicollinearity. Ridge regression procedure done to resolve the issue of multicollinearity. In ridge regression, procedures to minimize the variance estimator ? to get the optimal prediction is done by setting the value ridge trace c = 0,02. Ridge regression models obtained are: "Y" ?^"*" = 0,0978X1 + 0,6830X2 + 0,2298X3 + 0,0224X4 + 0,0116X5 + 0,0800X6, and the optimality of the model are met by ensuring that all VIF (variance inflation factor) of each independent variable was worth less than 10.
Keywords: multicollinearity, VIF, ridge regression, ridge trace.
Tidak Tersedia Deskripsi
PENERAPAN GENERALIZED RIDGE REGRESSION DENGAN LEAST MEDIAN OF SQUARES DALAM MENGANALISIS FAKTOR YANG MEMENGARUHI PDRB PER KAPITA DI INDONESIA (Ditia Ramadhani, 2025)
PENGGUNAAN METODE DISTANCE UNTUK PENGENALAN SIDIK JARI (Elfisa, 2022)
ANALISIS FAKTOR KAPABILITAS PADA RANTAI PASOK KONSTRUKSI GEDUNG DI PROVINSI ACEH (Chika Cahya Madani, 2023)
PEMODELAN ARUS JENUH DASAR SIMPANG BERSINYAL WAKTU TETAP DENGAN PENDEKATAN PEMBELAJARAN MESIN RIDGE REGRESSIONRN(STUDI KASUS : SIMPANG AMD KOTA BANDA ACEH) (NATHASYA AMELIA, 2026)
FAKTOR-FAKTOR PENGHAMBAT PENERAPAN KONSTRUKSI BERKELANJUTAN PADA PROYEK KONSTRUKSI GEDUNG DI PROVINSI ACEH (Rahmad Wahyudi, 2025)