Analisis Model Random Intersep 3-Level Pada Regresi Linear Multilevel Untuk Data Pengukuran Berulang - Purwanto, Arie (JUSTINDO (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi Indonesia), 2019)
Tujuan dari penelitian ini antara lain sebagai pengembangan dalam analisis data yakni regresi linier untuk data bertingkat (multilevel). Struktur data pengukuran berulang dimana setiap pengukuran atau observasi yang dilakukan secara berulang dilakukan untuk individu yang sama secara langsung merupakan salah satu jenis data multilevel. Dalam hal ini, analisis data yang ditemukan dengan menggunakan analisis regresi linier multilevel untuk tiga level. Metode yang digunakan adalah Maximum Likelihood Estimation (MLE) dengan menggunakan Iterative Generalized Least Square (IGLS). Data yang digunakan adalah data nilai pre-test, tugas, dan post-test, dimana setiap nilai diamati sebanyak 3 kali untuk setiap individu yang tersebar pada 5 kelas yang berbeda. Model random intersep digunakan dalam analisis regresi multilevel untuk data pengukuran berulang dengan model 3-level. Hasil yang diperoleh menunjukkan bahwa untuk setiap kenaikan level ditemukan bahwa nilai AIC dan BIC cenderung menurun yang dapat diartikan bahwa model yang digunakan semakin baik. Selain itu, ditemukan pula bahwa interclass correlation (ICC) pada level 2 yakni sebesar 0,0497  sedangkan pada level-3 sebesar 0,0897 yang menunjukkan bahwa variabelitas di tingkat kelas lebih tinggi yakni 8,97%. Kata kunci : multilevel, pengukuran berulang