Perbandingan Analisis Diskriminan dan Regresi Logistik Multinomial

WD Rifqah Amalliah Ndangi, Resmawan Resmawan, Ismail Djakaria

Abstract


Penetapan jurusan siswa yang tidak sesuai dengan kemampuan yang dimiliki dapat
menyebabkan capaian hasil belajar siswa tidak optimal. Kasus seperti ini sering terjadi karena
tidak optimalnya proses pengklasifikasian siswa sesuai dengan kemam puan yang dimiliki.
Beberapa analisis statistik telah banyak dikembangkan untuk membantu menyelesaikan
masalah-masalah klasifikasi diantaranya analisis diskriminan dan regresi logistik
multinomial. Kedua analisis tersebut dapat digunakan sebagai metode pengklasifikasian
objek, sehingga keduanya dapat dibandingkan berdasarkan ketepatan pengelompokkanya.
Artikel ini membandingkan analisis diskriminan dan analisis regresi logistik multinomial
dalam pengklasifikasian siswa ke kelompok IPA, IPS, Bahasa atau Agama. Kriteria
perbandingan didasarkan pada kesalahan klasifikasi yang dikenal dengan Apparent Error Rate
(APER). Data yang digunakan adalah nilai rata-rata raport, nilai baca alquran, nilai hasil tes,
nilai wawancara dan nilai tes potensi akademik siswa. Kedua analisis menunjukkan hasil yang
sama bahwa variabel yang secara signifikan mempengaruhi pengklasifikasian siswa adalah
nilai rata-rata raport dan nilai tes potensi akademik. Ketepatan klasifikasi yang ditunjukkan
pada kedua metode ini juga menunjukkan persentasi yang sama dengan nilai 53.60%. Hal ini
menunjukkan bahwa kedua metode ini sama baiknya digunakan dalam proses
pengklasifikasian siswa. Analisis regresi logistik hanya lebih mudah digunakan karena tidak
mempertimabangkan asumsi yang harus dipenuhi, sementara analisis diskriminan harus
mempertimbangkan dua asumsi yaitu data berdistribusi normal multivariat dan kesamaan
matriks varians kovarians.


Keywords


Analisis Diskriminan, Regresi Logistik Multinomial, Klasifikasi Siswa

References


Zulkifli, J.M., 2014, Pendekatan Regresi Logistik Multinomial Pada Klasifikasi Pemilihan Jurusan Siswa SMA Negei 5 Malang, Jurnal Mahasiswa Statistika, Vo.2, No.5: 349-352

Johnson, R.A. & Wichern, D.W., 2002, Applied Multivariate Statistical Analysis Ed ke- 5, New Jersey: Hall

Widarjono, A., 2015, Analisis Multivariat Terapan edisi kedua, Yogyakarta: UPP STIM YKPN

Supranto, 2004, Analisis Multivariat: Arti dan Interpretasi, Jakarta: PT Asdi Mahasatya

Hosmer, D.W. & Lemeshow, S., 2002, Applied Logistic Regression Second Edition, United States of American: John Wiley & Sons Inc

Qudratullah, M.F., 2011, Misklasifikasi Mahasiswa Baru F Saintek UIN Sunan Kalijaga Jalur Tes Tertulis dengan Analisis Regresi Logistik, Jurnal Matematika Murni dan Aplikasi, Vol.1, No.4, Program Studi Matematika, UIN Sunan Kalijaga Yogyakarta

Maulidya, Sutanto, H.T., & O ktaviarina, A., 2014, Perbandingan Analisis Diskriminan dan Regresi Logistik: Studi Kasus Klasifikasi Konsumen Berdasarkan Tempat Berbelanja di Wilayah Taman Sidoarjo, Jurnal MATHunesa, Vol. 3, No.1, Jurusan Matematika, Universitas Negeri Surabaya

Rencher, A.C., 2002, Methods of Multivariate Analyisis Second Edition, New York: John Wilwy and Sons




DOI: https://doi.org/10.34312/jjom.v1i2.2100

Refbacks

  • There are currently no refbacks.




EDITORIAL OFFICE OF JAMBURA JOURNAL OF MATHEMATICS

 Department of Mathematics, Universitas Negeri Gorontalo
Jl. Jenderal Sudirman No.6, Kota Gorontalo, Provinsi Gorontalo 96128, Indonesia
 Email: info.jjom@ung.ac.id
 +62-852-55230451 (Call/SMS/WA)
 Jambura Journal of Mathematics (p-ISSN: 2654-5616 | e-ISSN: 2656-1344) by Department of Mathematics Universitas Negeri Gorontalo  is  licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License

Copyright © 2019 Universitas Negeri Gorontalo. Powered by Public Knowledge Project OJS