Melola Discovery

← Melola Discovery

Jurnal

Algoritma Penalized Residual Sum of Square pada Penentuan Model Multivariate Adaptive Regression Spline dengan Respon Kontinu

Jurnal Matematika, Statistika dan Komputasi · Vol. 7 No. 1 (2018) · hlm. 1–12

DOI
10.20956/jmsk.v7i1.3363
ISSN
2614-8811, 1858-1382
Terbit
2018-10-31
Penerbit
Department of Mathematics, Hasanuddin University
Bahasa
en

Abstrak

Analisis regresi digunakan untuk melihat pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen dengan terlebih dahulu melihat pola hubungan variabel tersebut. Hal ini dapat dilakukan dengan dua pendekatan, yaitu pendekatan parametrik dan nonparametrik. Penerapan Algoritma Penalized Residual Sum of Square (PRSS) pada model MARS akan digunakan untuk menyelesaikan permasalahan dengan respon kontinu. Adapun tujuan dalam penulisan ini adalah mendapatkan model MARS terbaik pada penurunan tekanan darah terhadap pemberian ramuan buah mengkudu dan daun kumis kucing pada pasien hipertensi yang berobat di laboratorium P4OT Surabaya. Secara keseluruhan, model terbaik dipilih berdasarkan koefisien determinasi terbesar. Namun demikian untuk MARS, model terbaik dipilih berdasarkan pada Generalized Cross Validation (GCV), minimum Mean Square Error (MSE), dan koefisien determinasi terbesar.

Jaringan kolaborasi para penulis

36 penulis · 90 tautan kepenulisan bersama · 7 lintas organisasi

Arahkan kursor atau ketuk sebuah nama untuk menyorot rekan penulisnya. Klik dua kali untuk membuka halaman penulis.

  • Hasanuddin University
  • Binus University
  • Institut Teknologi Sepuluh Nopember
  • Universitas Syiah Kuala
  • Mulawarman University
  • Afiliasi tidak diketahui
  • Organisasi berbeda
  • Organisasi sama
  • Afiliasi tidak diketahui
  • Garis lebih tebal = lebih banyak artikel bersama · lingkaran lebih besar = lebih banyak artikel
Tampilkan sebagai tabel
Rekan penulisOrganisasiArtikel bersama
Anna IslamiyatiHasanuddin University5
Anisa AnisaHasanuddin University5
A. Muthiah Nur AngrianyHasanuddin University4
Nirwan IlyasHasanuddin University3
Zhazha Alifkhamulki RamdhaniHasanuddin University1
Samsul ArifinBinus University1
Andi Sitti Fahmi Riyanti HufainiHasanuddin University1
Dwicahyo Ramadhan PriyatnaHasanuddin University1
La Podje TalangkoHasanuddin University1
Vieri KoerniawanHasanuddin University1
Nurtiti SunusiHasanuddin University1
Dewi Rahma EnteHasanuddin University1
Andi Kresna JayaHasanuddin University1
Andi Tenri Riski AmaliaAfiliasi tidak diketahui1
Sitti SahrimanHasanuddin University1
Fitri AnnisaAfiliasi tidak diketahui1
Muhammad FadilAfiliasi tidak diketahui1
Asnidar AsnidarHasanuddin University1
Nasrah SirajangHasanuddin University1
Nurul HikmahAfiliasi tidak diketahui1
Fauziah NurhidayahAfiliasi tidak diketahui1
Anni Ivoni ParapaHasanuddin University1
Bambang Widjanarko OtokInstitut Teknologi Sepuluh Nopember1
Muhammad AkbarAfiliasi tidak diketahui1
Nurmiati Nurmiati NurdinAfiliasi tidak diketahui1
Saleh AfAfiliasi tidak diketahui1
Hasruni Satya TarumaAfiliasi tidak diketahui1
Try Widyaiswara HairilAfiliasi tidak diketahui1
Hasrina HasrinaAfiliasi tidak diketahui1
Ilyas IlyasUniversitas Syiah Kuala1
Siswanto SiswantoMulawarman University1
Georgina Maria TinungkiHasanuddin University1
Nur Aminah AhmadHasanuddin University1
Siswanto SiswantoHasanuddin University1
Andi Atirah ArumtiwiHasanuddin University1

Afiliasi berasal dari OpenAlex; metadata OAI-PMH jurnal tidak memuatnya. Penulis tanpa ID OpenAlex dicocokkan berdasarkan nama, sehingga dua orang bisa tergabung atau satu orang bisa terpisah.

Sumber metadata: OAI-PMH (metadata jurnal) https://journal.unhas.ac.id/index.php/jmsk/oai, pertama di-harvest 5 Nov 2026, terakhir terlihat 8 Nov 2026.
Metadata asli (oai_dc) 
<oai_dc:dc xmlns="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:oai_dc="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/  http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc.xsd">
	<dc:title xml:lang="en">Algoritma Penalized Residual Sum of Square pada Penentuan Model Multivariate Adaptive Regression Spline dengan Respon Kontinu</dc:title>
	<dc:creator xml:lang="en">Raupong, Raupong</dc:creator>
	<dc:description xml:lang="en">Analisis regresi digunakan untuk melihat pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen dengan terlebih dahulu melihat pola hubungan variabel tersebut. Hal ini dapat dilakukan dengan dua pendekatan, yaitu pendekatan parametrik dan nonparametrik. Penerapan Algoritma Penalized Residual Sum of Square (PRSS) pada model MARS akan digunakan untuk menyelesaikan permasalahan dengan respon kontinu. Adapun tujuan dalam penulisan ini adalah mendapatkan  model MARS terbaik pada penurunan tekanan darah terhadap pemberian ramuan buah mengkudu dan daun kumis kucing pada pasien hipertensi yang berobat di laboratorium P4OT Surabaya. Secara keseluruhan, model terbaik dipilih berdasarkan koefisien determinasi terbesar. Namun demikian untuk MARS, model terbaik dipilih berdasarkan pada Generalized Cross Validation (GCV), minimum Mean Square Error (MSE), dan koefisien determinasi terbesar.</dc:description>
	<dc:publisher xml:lang="en">Department of Mathematics, Hasanuddin University</dc:publisher>
	<dc:date>2018-10-31</dc:date>
	<dc:type>info:eu-repo/semantics/article</dc:type>
	<dc:type>info:eu-repo/semantics/publishedVersion</dc:type>
	<dc:format>application/pdf</dc:format>
	<dc:identifier>https://journal.unhas.ac.id/index.php/jmsk/article/view/3363</dc:identifier>
	<dc:identifier>10.20956/jmsk.v7i1.3363</dc:identifier>
	<dc:source xml:lang="en">Jurnal Matematika, Statistika dan Komputasi; Vol. 7 No. 1: July 2010; 1-12</dc:source>
	<dc:source>2614-8811</dc:source>
	<dc:source>1858-1382</dc:source>
	<dc:language>en</dc:language>
	<dc:relation>https://journal.unhas.ac.id/index.php/jmsk/article/view/3363/1901</dc:relation>
	<dc:relation>10.20956/j.v7i1.3363.g1901</dc:relation>
	<dc:rights xml:lang="en">Copyright (c) 2018 Raupong Raupong</dc:rights>
</oai_dc:dc>