Regresi Nonparametrik Dengan Pendekatan Gabungan Truncated Spline-Kernel Uniform Dalam Pemodelan Loyalitas Petani

Hidayatulloh, Mohammad Zhafran and Dr. Adji Achmad Rinaldo Fernandes,, S.Si., M.Sc., (2024) Regresi Nonparametrik Dengan Pendekatan Gabungan Truncated Spline-Kernel Uniform Dalam Pemodelan Loyalitas Petani. Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.

Abstract

Analisis regresi merupakan suatu metode statistik yang digunakan untuk menganalisis hubungan antara variabel respon dengan variabel prediktor. Analisis regresi memiliki beberapa asumsi yang harus terpenuhi, salah satunya asumsi linieritas. Apabila hubungan antara variabel prediktor dan variabel respon tidak linier dan pola hubungannya tidak diketahui maka dapat didekatkan dengan menggunakan analisis regresi nonparametrik, salah satunya dengan estimasi gabungan truncated spline-kernel uniform. Sebagai suatu perusahaan yang bergerak di bidang produksi pupuk, perusahaan harus merancang strategi pemasaran yang efektif agar konsumen yang dalam hal ini adalah petani dapat loyal terhadap produk perusahaan. Tujuan penelitian ini adalah untuk mendapatkan pendugaan fungsi regresi nonparametrik dengan pendekatan gabungan truncated splinekernel uniform pada variabel kebutuhan petani, hubungan pemasaran, dan kepuasan petani dalam pemodelan loyalitas petani. Berdasarkan hasil analisis diketahui bahwa model terbaik yang diperoleh yaitu ketika kebutuhan petani dan hubungan pemasaran didekati dengan fungsi truncated spline sedangkan kepuasan petani didekati dengan fungsi kernel uniform pada ordo kuadratik dengan nilai koefisien determinasi sebesar 70,4%. Selain itu, signifikansi penduga fungsi pada model terbaik menunjukkan bahwa seluruh variabel prediktor berpengaruh signifikan terhadap variabel respon.

English Abstract

Regression analysis is a statistical method used to analyze the relationship between response variables and predictor variables. Regression analysis has several assumptions that must be met, one of which is the linearity assumption. If the relationship between the predictor variable and the response variable is not linear and the pattern of the relationship is unknown, it can be approached by using nonparametric regression analysis, one of which is by estimating the combined truncated spline-kernel uniform. As a company engaged in fertilizer production, the company must design an effective marketing strategy so that consumers, in this case farmers, can be loyal to the company's products. The purpose of this study is to obtain the estimation of the nonparametric regression function by a combined truncated spline-kernel uniform approach on the variables of farmer needs, marketing relationships, and farmer satisfaction in farmer loyalty modeling. Based on the results of the analysis, it is known that the best model obtained is when the farmer's needs and marketing relationship are approached with the truncated spline function, while farmer satisfaction is approached with the uniform kernel function in the quadratic order with a determination coefficient value of 70.4%. In addition, the significance of the function estimator in the best model shows that all predictor variables have a significant effect on the response variable.

Text (DALAM MASA EMBARGO) Moh. Zhafran Hidayatulloh.pdf Restricted to Registered users only Download (5MB)

Actions (login required)

View Item