Perbandingan Akurasi Regresi Logistik dengan Regresi Multinomial untuk Prediksi Kategori IP Mahasiswa Jalur Prestasi - Santosa, Raden Gunawan; Chrismanto, Antonius Rachmat (JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika), 2018)
Penelitian ini membandingkan akurasi prediksi antara model regresi logistik dengan model regresi multinomial terhadap kategori Indeks Prestasi semester pertama (IPS1) mahasiswa jalur prestasi di Fakultas Teknologi Informasi (FTI) UKDW untuk mengetahui akurasi yang terbaik. Pada kedua model tersebut yang digunakan sebagai  variabel dependen adalah indeks prestasi semester pertama (IPS1) dan sebagai variabel independen yang digunakan  adalah lokasi, kategori, dan status SMA  serta  level  kemampuan bahasa Inggris. Dataset untuk membuat model regresi logistik maupun regresi multinomial  digunakan data mahasiswa FTI angkatan 2008 sampai dengan angkatan 2015 secara kumulatif, sedangkan data ujinya menggunakan data IPS1 mahasiswa angkatan 2016.  Akurasi kedua model diukur  dengan  menggunakan tabel Crosstab. Tabel Crosstab menunjukkan nilai akurasi antara kategori data hasil prediksi dengan kategori data IPS1 mahasiswa FTI angkatan 2016 yang sebenarnya. Rata-rata akurasi prediksi kategori IPS1 Mahasiswa Angkatan  2016 melalui Jalur Prestasi dengan  dengan model regresi logistik adalah 67,80125%, sedangkan rata-rata akurasi hasil prediksi dengan model regresi Multinomial adalah 67,175 %.  Selisih akurasi dari kedua metode tersebut ternyata tidak jauh berbeda.