Text

Penerapan Regresi Linier Multivariat Pada Distribusi Ujian Nasional 2014 (Studi Kasus Nilai Ujian Nasional 2014 Negeri 1 Sayung)

---

ABSTRAK
Ujian Nasional untuk tingkat SMP ke bawah adalah kegiatan pengukuran dan
penilaian pencapaian standar kompetensi lulusan secara nasional pada mata
pelajaran tertentu serta merupakan syarat agar seorang siswa dapat melanjutkan ke
jenjang pendidikan yang lebih tinggi. Ingin diketahui hubungan antara nilai ujian
nasional dengan nilai semester dengan menggunakan analisis regresi linier
multivariat. Regresi linier multivariat adalah model regresi linier dengan lebih
dari satu variabel respon Y yang saling berkorelasi dan satu atau lebih variabel
prediktor X. Pada analisis regresi linier multivariat pemilihan model terbaik
merupakan hal yang penting. Hal ini dikarenakan pemilihan model terbaik pada
analisis regresi linier multivariat bergantung pada banyaknya variabel prediktor
yang terlibat dalam model. Tujuan penelitian ini adalah mengetahui model terbaik
pada analisis regresi linier multivariat dengan menggunakan kriteria Mean Square
Error (MSE). Hasil analisis menunjukkan dengan menggunakan kriteria MSE
didapat model terbaik dengan nilai MSE terkecil sebesar 17424250. Model terbaik
yang didapat terdiri dari enam variabel prediktor dan empat variabel respon.
Pengaruh variabel respon terhadap variabel prediktor adalah sebesar 74,215%.
Kata Kunci : Ujian Nasional, Regresi Linier Multivarat, Kriteria MSE, Model
Terbaik.

ABSTRACT
National Exam for Junior High School and under is a measurement and
assessment activities accession of national competency standards on specific
subjects as well as a requirement that a student continue to pursue higher
education. If we want to know the relationship between national exam score and
semester score using multivariate linear regression analysis. Multivariate linear
regression is the linear regression model with more than one response variables Y
correlated and one or more predictor variables X. In the multivariate linear
regression analysis, model selection is the important thing. This is because the
selection of the best models in the multivariate linear regression analysis depends
on the number of predictor variables involved in the model. The purpose of this
study was to determine the best model in the multivariate linear regression
analysis using the criteria of Mean Square Error (MSE). The result showed using
MSE criterion obtained the best model with the smallest MSE value for
17424250. The best model obtained consists of six predictor variables and four
response variables. The effect from response to predictor is 74.512%.
Keywords : National Exam, Multivariate Linear Regression, MSE Criterion, Best
Model.

---

Ketersediaan

384E15III

519.536 NUE p

Perpustakaan FSM Undip (Referensi)

Tersedia

Informasi Detail

Judul Seri

STATISTIKA

No. Panggil

519.536 NUE p

Penerbit

: ., 2015

Deskripsi Fisik

-

Bahasa

Indonesia

ISBN/ISSN

-

Klasifikasi

885

Tipe Isi

-

Tipe Media

-

Tipe Pembawa

-

Edisi

-

Subjek

BIOLOGY-EVOLUTION

Info Detail Spesifik

-

Pernyataan Tanggungjawab

Vica NURANI

Versi lain/terkait

Lampiran Berkas

Komentar

---

Anda harus masuk sebelum memberikan komentar