Text
Multiple Discriminant Analysis (MDA) dengan Peubah Bebas Campuran Kategorik dan Kontinu pada Klasifikasi IPK Mahasiswa (Studi Kasus pada Mahasiswa S1 FSM Undip Angkatan 2015)
ABSTRAK
Analisis diskriminan merupakan kombinasi linier dari dua atau lebih variabel bebas yang membedakan dua observasi atau lebih dalam sebuah kelompok, dengan syarat jika suatu objek telah masuk pada salah satu kelompok maka tidak dapat menjadi anggota dari kelompok lainnya. Multiple Discriminant Analysis (MDA) merupakan salah satu teknik analisis diskriminan jika variabel Y dikelompokkan menjadi lebih dari dua kelompok. Permasalahan yang dibahas adalah bagaimana mengelompokkan IPK mahasiswa S1 angkatan 2015 FSM Undip berdasarkan variabel bebas campuran kategorik dan kontinu yaitu jenis kelamin mahasiswa, lama waktu penggunaan internet per minggu, lama waktu belajar per minggu, rata-rata nilai UN SMA, banyaknya uang saku per bulan dan jalur masuk yang telah ditempuh, dengan syarat data yang digunakan memenuhi asumsi normal multivariat dan mempunyai matriks varian kovarian yang sama. Pengelompokan IPK tersebut mengacu pada Peraturan Akademik Undip yaitu IPK memuaskan (2,00-2,75), sangat memuaskan (2,76-3,50) dan dengan pujian (cumlaude) (3,51-4,00).Untuk mengetahui peluang kesalahan mengklasifikasikan obyek, dihitung nilai apparent error rate (APER) berdasarkan tabel konfusi klasifikasi. Nilai APER yang dihasilkan untuk data training sebesar 28,1250% sedangkan untuk data testing sebesar 58,3333%.
Kata Kunci: Multiple Discriminant Analysis, variabel bebas campuran kategorik dan kontinu, APER
ABSTRACT
Discriminant analysis is a linear combination of two or more independent variables that distinguish two or more observations in a group, provided that if an object has entered one of the groups it can not be a member of the other group. Multiple Discriminant Analysis (MDA) is one of the discriminant analysis techniques if the variable Y are grouped into more than two groups. The problem discussed is how to categorize GPA of undergraduate student of 2015 FSM Undip based on categorical and continuous mixed independent variable that is student's gender, duration of internet usage per week, study time per week, average UN SMA, number of pocket money per month and the incoming path, provided that the data used meet the normal multivariate assumptions and have the same variant covariant matrix. The GPA grouping refers to the Academic Regulations Undip ie satisfactory GPA (2,00 to 2,75), very satisfying (2,76 to 3,50) and with honors (cum laude) (3,51 to 4,00). To find opportunities object classifying error, calculated the value of the apparent error rate (APER) based on the classification table confusion. The value of APER generated for training data is 28,1250% while for data testing is 58,3333%.
Keywords: Multiple Discriminant Analysis, the independent variable mixture of categorical and continuous, APER
599E17IV | 599 E 17-iv | Perpustakaan FSM Undip (Referensi) | Tersedia |
Tidak tersedia versi lain