Regresi Ridge Parsial Untuk Data Yang Mengandung Masalah Multikolinearitas - Ghaida Azzahra; Nar Herrhyanto; Fitriani Agustina (Universitas Pendidikan Indonesia (UPI), 2020)
Multikolinearitas merupakan kondisi dimana terdapat hubungan linear antar beberapa atau semua variabel bebas dari model regresi linear berganda. Multikolinearitas dapat mengakibatkan taksiran parameter koefisien regresi dari variabel-variabel tersebut tidak dapat ditaksir dengan pasti. Regresi ridge dapat mengatasi permasalahan multikolinearitas, namun terdapat keterbatasan dalam regresi ridge yaitu konstanta bias c diterapkan untuk semua variabel bebas terlepas dari tinggi rendahnya tingkat multikolinearitas. Artikel ini membahas mengenai pengembangan metode regresi ridge yang menambahkan konstanta bias c untuk variabel yang mengandung kolinearitas tinggi. Pengembangan dari regresi ridge ini dinamakan regresi ridge parsial. Metode regresi ridge parsial ini diterapkan pada studi kasus angka kematian bayi di Provinsi Jawa Timur tahun 2018. Hasil penelitian menunjukkan adanya multikolinearitas pada data studi kasus kematian bayi tersebut. Selain itu diperoleh informasi bahwa angka kematian bayi di Provinsi Jawa Timur tahun 2018 hanya dipengaruhi oleh variabel berat badan lahir rendah, dimana setiap satu kenaikan bayi yang memiliki berat badan lahir rendah, akan meningkatkan angka kematian bayi sebesar 0,0953.