Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search
Journal : Statistika

Perbandingan Model GAM dan Gamboost dalam Fitting Dataset Sea Surface Temperature Miftahuddin Miftahuddin
STATISTIKA: Forum Teori dan Aplikasi Statistika Vol 18, No 1 (2018)
Publisher : Program Studi Statistika Unisba

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29313/jstat.v18i1.3875

Abstract

Fitting model GAM (generalized additive models) dan Gamboost (generalized additive models by boosting) untuk dataset SST (sea surface temperature) dimaksudkan sebagai upaya mencapai perbaikan fitting model terhadap data SST. Secara umum, model GAM dapat memvisualisasikan masing-masing kovariat, sedangkan model gamboost dapat memvisualisasikan lebih detail kovariatnya dalam beberapa bentuk, baik secara linier dan nonlinier. Pengukuran performance yang digunakan terhadap model adalah nilai AIC (Akaike Information Criteria) dan CV-risk. Model GAM dengan boosting menunjukkan lebih sesuai dalam struktur model, pemilihan model terbaik dan seleksi variabel pada dataset SST. Fitting model GAM dapat menghasilkan pola dan trend masing-masing kovariat meskipun memiliki beberapa gap, sedangkan pada model gamboost memiliki lebih banyak pilihan simultan dalam bentuk linier, nonlinier dan smooth untuk masing-masing kovariat. Kedua pendekatan fitting memiliki kelebihan yang dapat saling melengkapi dalam memodelkan dataset SST.
Perbandingan Model Tingkat Kepuasan Perwalian Online Mahasiswa Berdasarkan Tahun Masuk di FMIPA Universitas Syiah Kuala Miftahuddin Miftahuddin; Risana Rachmatan; Marlindawati Marlindawati
STATISTIKA: Forum Teori dan Aplikasi Statistika Vol 18, No 2 (2018)
Publisher : Program Studi Statistika Unisba

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29313/jstat.v18i2.4544

Abstract

Tingkatan kepuasan mahasiswa adalah bervariasi untuk setiap tahun masuk Perguruan Tinggiterutama dalam penggunaan sistem perwalian online. Tujuan penelitian ini untuk membandingkanmodel tingkat kepuasan mahasiswa berdasarkan tahun masuk di FMIPA Universitas Syiah Kualadengan menggunakan metode regresi logistik ordinal. Dalam penelitian ini digunakan data primeryang berasal dari penyebaran kuesioner pada 135 responden yang merupakan mahasiswa aktif diFMIPA Universitas Syiah Kuala tahun angkatan 2013, 2014 dan 2015. Untuk penelitian inidigunakan 9 variabel prediktor dan variabel respons yaitu: variabel kemudahan, efisiensi, kesalahan,mudah diingat, jenis kelamin, asal daerah, tahun angkatan, IPK, waktu tunggu dan tingkatkepuasan mahasiswa dalam penggunaan sistem perwalian online. Berdasarkan hasil penelitiandiketahui bahwa model terbaik adalah model terbaik terdapat pada model tingkat kepuasanmahasiswa angkatan 2013 dengan nilai AIC terkecil yaitu 78,25% dan ketepatan klasifikasi tertinggiyaitu 80,5%. Dengan satu variabel yang berpengaruh pada taraf signifikan sebesar 0,1 yaitu variabelkesalahan.