PERBANDINGAN METODE BINARY LOGISTIC REGRESSION DAN MULTIVARIATE ADAPTIVE REGRESSION SPLINE (MARS) PADA PEMINATAN JURUSAN SMA (Studi Kasus SMA Negeri 1 Salem)

INRIYANI, FITRI, B2A218031 (2019) PERBANDINGAN METODE BINARY LOGISTIC REGRESSION DAN MULTIVARIATE ADAPTIVE REGRESSION SPLINE (MARS) PADA PEMINATAN JURUSAN SMA (Studi Kasus SMA Negeri 1 Salem). Sarjana / Sarjana Terapan (S1/D4) thesis, ["eprint_fieldopt_institution_Muhammadiyah University, Semarang" not defined].

Preview	Text 6. Abstrak.pdf Download (355kB) | Preview
Preview	Text 12. BAB I.pdf Download (538kB) | Preview
Preview	Text 13. BAB II.pdf Download (569kB) | Preview
	Text 14. BAB III.pdf Restricted to Repository staff only Download (356kB) | Request a copy
	Text 15 BAB IV.pdf Restricted to Repository staff only Download (534kB) | Request a copy
Preview	Text 16 BAB V.pdf Download (409kB) | Preview
Preview	Text 17 DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (408kB) | Preview
Preview	Text Jurnal Ilmiah.pdf Download (704kB) | Preview

Abstract

Kata Kunci: Peminatan Jurusan, Metode Binary Logistic Regression, Metode Multivariate Adaptive Regression Spline (MARS), Ketepatan Klasifikasi. Peminatan di Sekolah Menengah dimaksudkan untuk memberikan kesempatan terbuka bagi siswa untuk memilih mata pelajaran yang menarik dan mengembangkan potensi mereka sesuai dengan kemampuan, minat, bakat, dan kepribadian. Spesialisasi besar di sekolah menengah dipengaruhi oleh beberapa faktor. Untuk mendeteksi faktor-faktor tersebut, digunakan metode Binary Logistic Regression dan Multivariate Adaptive Regression Spline (MARS). Binary Logistic Regression adalah metode yang menggambarkan hubungan antara variabel dependen dan beberapa variabel independen, dengan variabel independennya telah dikodekan 1 sebagai mewakili IPA, dan 0 sebagai mewakili IPS. Setelah dilakukan analisis Dapat diketahui ketepatan klasifikasi menggunakan metode MARS lebih tinggi dibandingkan Binary Logistic Regression. Dimana persentase ketepatan klasifikasi MARS adalah sebesar 76,4%, sedangkan pada ketepatan klasifikasi Binary Logistic Regression adalah sebesar 64,4%. Hal ini menunjukkan bahwa metode MARS lebih cocok digunakan pada kasus Peminatan Jurusan SMA dibandingkan dengan metode Binary Logistic Regression.

Actions (login required)

View Item