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 adalahnilai 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

Copyright (c) 2019 Jambura Journal of Mathematics





                         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.  Powered by Public Knowledge Project OJS.