KAJIAN METODE PENALIZED QUASI LIKELIHOOD (PQL) DALAM PENDUGAAN PARAMETER MODEL REGRESI LOGISTIK MULTILEVEL
Abstract: Terdapat beberapa
metode dalam menduga parameter pada regresi logistik multilevel, seperti metode
Penalized Quasi Likelihood (PQL) dan metode Maximum Likelihood Estimation
(MLE). Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui metode yang lebih baik antara
metode PQL atau MLE berdasarkan nilai Apparent Error Rate (APER). Pada tiga
data yang dianalisis, didapat nilai APER yang sama untuk dua data dan satu data
terdapat perbedaan namun dengan selisih yang sangat kecil. Sehingga dapat
diambil kesimpulan hasil dari pendugaan menggunakan metode PQL dan MLE memiliki
nilai keakuratan yang sama. Namun untuk hal komputasi, metode PQL memiliki
jumlah iterasi yang lebih sedikit serta membutuhkan waktu yang relatif lebih
cepat jika dibandingkan dengan metode MLE, meskipun pada proses komputasi
software yang digunakan merupakan software yang berbeda.
Penulis: Ahmad Tantowi Jauhari
Kode Jurnal: jpmatematikadd141146
