ANALISIS JUMLAH TENAGA KERJA TERHADAP JUMLAH PASIEN RSUD ARIFIN ACHMAD PEKANBARU MENGGUNAKAN METODE REGRESI GULUD

Rahmadeni Rahmadeni, Defi Anggreni

Abstract


Penelitian ini menjelaskan tentang analisis jumlah tenaga kerja terhadap jumlah pasien RSUD Pekanbaru pada Tahun 2012 yang menjelaskan masalah multikolenieritas. Penyelesaian masalah multikolinearitas menggunakan metode regresi gulud (ridge regression) dilakukan dengan mentransformasi masing-masing peubah X dan Y melalui prosedur pemusatan dan pengskalaan. Suatu acuan yang digunakan untuk memilih besarnya nilai Ridge Parameter θ, dengan melihat besarnya nilai VIF (Varian Inflation Factor). Nilai VIF lebih besar dari 10 mengindetifikasi adanya multikolenier. Untuk memperjelas penggunaan regresi gulud untuk mengatasi multikolinearitas dibahas contoh kasus multikolinearitas, yaitu hubungan antara jumlah tenaga kerja (Y) dan (X) jumlah pasien berdasarkan cara bayar. Dari pembahasan contoh studi kasus, diperoleh persamaan regresi gulud: Y ̂=6,8x_1+0,018x_2+0,015x_3-0.02x_4+0.02x_5-0,012x_6+0,009x_7-0,0036x_8

Keywords


metode kuadrat terkecil, multikolenieritas, regresi gulud, regresi linier berganda, dan ridge parameter

Full Text:

PDF

References


Denereny, M., dan N.I. Rashwan . ”Solving Multicollinierity Problem Using Ridge Regression Models,” Department of Statistics and Mathematics, vol.6 halaman 585-600. 2011.

Draper, NR. 1998. Applied Regression Analysis. A Willey Interscience Publication, Canada Gujarati, darmodar. Ekonometrika Dasar. Erlangga:Jakarta. 1997.

Hasan, Iqbal. Analisis Data Penelitian dengan Statistik. Bumi Aksara: Jakarta. 2004.

Myers, RH. 1990. Clasissical and Modern Regression with Application 2nd edition. Pws-Kent. Publishing Company, Boston.

Nurhasanah. “Perbandingan Regresi Komponen Utama Terkoreksi dengan Regresi Ridge dalam Mengatasi Multikolenieritas”. Pascasarjana. Jurusan Matematika FMIPA IPB. 2006.

Prenandita, Agriska. “Penggunaan Metode Ridge Trace dan Variance Inflation Factors(VIF) Pada Regresi Ridge”. Skripsi. Jurusan Matematika FMIPA UNY. 2011.

Sembiring. Analisis Regresi. Penerbit ITB: Bandung. 1995.

Sudarmanto, R.Gunawan. Analisis Regresi Linier Berganda dengan SPSS. Graha Ilmu: Yogyakarta. 2005.

Supranto, J. Satistik Teori dan Aplikasi. Erlangga:Jakarta. 2001.

Montgomery, D. C. and E. A. Peck (1992), Introduction to Linear Regression Analysis, 2nd edition, John Wiley & Sons, New York.




DOI: http://dx.doi.org/10.24014/sitekin.v12i1.773

Refbacks



Copyright (c) 2015 Jurnal Sains dan Teknologi Industri

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

Editorial Address:
FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI
UIN SULTAN SYARIF KASIM RIAU
Kampus Raja Ali Haji
Gedung Fakultas Sains & Teknologi UIN Suska Riau
Jl.H.R.Soebrantas No.155 KM 18 Simpang Baru Panam, Pekanbaru 28293
Email: sitekin@uin-suska.ac.id
© 2023 SITEKIN, ISSN 2407-0939

SITEKIN Journal Indexing:

Google Scholar | Garuda | Moraref | IndexCopernicus | SINTA


Creative Commons License
SITEKIN by http://ejournal.uin-suska.ac.id/index.php