Penduga Parameter Model Regresi Logistik dengan Maximum Likelihood dan Ridge Logistic Estimator.

Abstract

Analisis regresi logistik merupakan analisis data yang digunakan ketika variabel respons berbentuk dikotomi dan variabel prediktor berupa data berskala interval atau kategori. Metode pendugaan parameter dalam analisis regresi logistik antara lain Maximum Likelihood Estimator dan Ridge Logistic Estimator untuk data yang memiliki karakteristik multikolinearitas. Pada karya ilmiah ini, model yang diduga parameternya menggunakan data hipotetik. Keakuratan pendugaan parameter pada karya ilmiah ini diukur dengan Scalar Mean Square Error. Dalam tugas akhir ini, diperoleh kesimpulan bahwa metode Ridge Logistic Estimator lebih baik dalam pendugaan parameter dibanding dengan Maximum Likelihood Estimator.