Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Model regresi logistik dua level merupakan analisis multilevel yang digunakan untuk menganalisis data yang mempunyai struktur hirarki dua level dengan data respon biner (bernilai 0 atau 1). Yang dimaksud dengan data hirarki adalah data dengan unit-unit observasi yang bersarang pada unit yang lebih tinggi. Dalam skripsi ini, bentuk model regresi logistik dua level difokuskan pada model regresi logistik dua level dengan random intercept. Metode penaksiran parameter yang adalah metode Penalized Quasi Likelihood order pertama (PQL-1). Prinsip umum dari metode ini adalah melinierkan bagian yang non-linier dari model regresi logistik dua level dengan perluasan deret Taylor order pertama sehingga didapat model linier 2-level untuk kemudian dilakukan pengestimasian parameter menggunakan Iterative Generalized Least Square (IGLS). Prosedur tersebut dilakukan secara iteratif sampai konvergen. Metode ini diaplikasikan pada data survey di Eropa mengenai faktor-faktor yang mempengaruhi seseorang dalam penggunaan hak pilihnya dalam pemilu. Data terdiri dari 3300 individu yang diambil secara acak dari 20 negara di Eropa."

"Masalah yang sering terjadi dalam penelitian adalah adanya missing value padahal data yang lengkap diperlukan untuk mendapatkan hasil analisis yang menggambarkan populasi. Dalam pengolahan data, missing value sering terjadi pada analisis regresi. Analisis regresi merupakan suatu model prediksi dengan melihat hubungan antara variabel respon dan variabel prediktor. Missing value dalam analisis regresi dapat ditemukan baik pada variabel respon maupun variabel prediktor. Penelitian ini membahas imputasi missing value yang terjadi pada kedua variabel tesebut dengan menggunakan imputasi regresi. Algoritma Expectation Maximization (EM) merupakan metode penaksiran parameter regresi dengan menggunakan metode Maximum Likelihood Estimaton (MLE) pada data yang memiliki missing value. Untuk menyeimbangkan hasil taksiran parameter model regresi untuk setiap variabel, dilakukan proses penyeimbangan (balance process) untuk mendapatkan hasil taksiran parameter yang konvergen. Simulasi taksiran nilai variabel respon dan prediktor yang hilang dilakukan pada berbagai variasi persentase missingness. Metode penaksiran parameter regresi dengan menggunakan algoritma EM, dapat menghasilkan model yang menjelaskan data sebesar 87% hingga terjadi missing sebanyak 60%.

---

The problem that often occurs in research is the existence of missing values even though complete data is needed to obtain the results of analysis that describe the population. In processing data, missing values often occur in regression analysis. Regression analysis is a prediction model by looking at the relationship between response variables and predictor variables. Missing values in regression analysis can be found in both the response variable and predictor variable. This study discusses the imputation of missing values that occur in both variables using regression imputation. The Expectation Maximization (EM) algorithm is a method of estimating regression parameters using the Maximum Likelihood Estimaton (MLE) method on data that has missing value. To balance the estimated parameters of the regression model for each variable, a balance process is performed to obtain the results of the convergent parameter estimates. The estimated simulation of the value of the response variable and missing predictor was carried out in various variations in the percentage of missingness. The method of estimating regression parameters using the EM algorithm, can produce a model that explains the data by 87% until there is missing as much as 60%."

"Premi murni merupakan salah satu elemen penting untuk perusahaan asuransi. Penetapan premi murni yang sesuai dengan risiko kerugian dari calon pemegang polis menjadi salah satu faktor utama agar perusahaan tetap berjalan dan mampu berkompetisi dalam industri. Premi murni dapat ditentukan dengan menghitung ekspetasi dari besar klaim agregat yang dibagi dengan durasi kontrak asuransi. Namun, perlu diketahui bahwa premi murni juga dapat dipengaruhi oleh berbagai faktor risiko seperti umur, jenis kelamin, dan jenis pekerjaan dari nasabah. Salah satu metode untuk mengatasi masalah ini yaitu dengan membuat model regresi menggunakan generalized linear model Distribusi yang cocok untuk memodelkan premi murni adalah distribusi Compound Poisson-Gamma yang merupakan bagian dari distribusi Tweedie. Distribusi Tweedie merupakan distribusi yang mengeneralisasi distribusi lain yang termasuk ke dalam exponential dispersion family. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk memodelkan premi murni menggunakan generalized linear model dengan asumsi respons berdistribusi Tweedie atau disebut regresi Tweedie. Dengan mengaplikasikan model ini pada data asuransi kecelakaan kendaraan didapat bahwa regresi Tweedie mampu menjelaskan premi murni dengan baik.

---

Pure premium is one of the essential elements for insurance companies. Calculate the appropriate pure premium based on the potential policyholder's risk of loss is crucial to ensure the company's operations and competitiveness in the industry. Pure premiums can be determined by calculating the expectations of large aggregate claims divided by the duration of the insurance contract. However, it should be noted that pure premiums can also be influenced by various risk factors such as age, gender, and the type of employment of the client. One method to address this issue is by creating a regression model using a generalized linear model. The suitable distribution to model of pure premium is the Compound Poisson-Gamma distribution, which is a part of the Tweedie distribution. Tweedie distribution generalizes other distributions that fall under the exponential dispersion models. The objective of this research is to model pure premium using a generalized linear model with assumption that the response follows a Tweedie distribution, known as Tweedie regression. The application of Tweedie regression model to automobile accident insurance data yielded promising results in explaining the pure premium."

"Tugas akhir ini membahas model regressi logistic yang digunakan untuk menganalisa dan memodel hubungan antara variabel respon kualitatif dikotomi dan variabel - variabel bebas."

"Analisis regresi merupakan suatu metode statistik untuk menyelidikidan memodelkan hubungan antara satu variabel respon Y dengan satu ataulebih variabel prediktor X . Hubungan antara variabel prediktor X danvariabel respon Y secara umum dapat dimodelkan dengan sebuah fungsiregresi. Menentukan fungsi taksiran regresi dapat dilakukan secaraparametrik dan nonparametrik. Dalam tugas akhir ini fungsi regresi ditaksirsecara nonparametrik dengan metode regresi polinomial lokal. Regresipolinomial lokal adalah suatu metode regresi nonparametrik, dengan fungsiregresi ditaksir menggunakan bentuk polinomial. Jika pada regresi polinomialbiasa persamaan regresi di-fit untuk seluruh wilayah data maka dalam regresipolinomial lokal persamaan regresi di-fit sepotong-sepotong. Kemulusankurva dari taksiran regresi ini tergantung pada pemilihan parameter pemulusatau bandwidth, sehingga diperlukan pemilihan bandwidth yang optimal, yaitubandwidth yang meminimumkan GCV. Dalam aplikasi metode regresipolinomial lokal dibandingkan dengan metode Nadaraya-Watson. Hasil yangdiperoleh adalah metode regresi polinomial lokal akan baik menaksir datayang nilainya menyimpang jauh dibandingkan nilai data yang lain, sedangkanmetode Nadaraya-Watson akan baik menaksir pada data yang berkumpul."