Text

Penggunaan analisis regresi kelas laten untuk menentukan tingkat kepuasan pelanggan e-commerce

---

ABSTRAK
GIVATRA ADAM ERSYAD, 3125111195. Penggunaan Analisis Regresi
Kelas Laten untuk Menentukan Tingkat Kepuasan Pelanggan ecommerce.
Skripsi. Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam,
Universitas Negeri Jakarta. 2016.
Analisis Regresi Kelas Laten (LCRA) adalah suatu metode untuk mengelompokkan
objek penelitian ke dalam beberapa kelompok laten, dimana variabel
laten dan variabel indikator bersifat kategorik dan pengelompokan objek
tersebut dipengaruhi oleh variabel pengiring (kovariat). Dalam skripsi ini, Metode
algoritma iteratif Expectation-Maximization (EM) digunakan untuk menduga
parameter-parameter pada model LCRA, kemudian dilanjutkan metode Newton-
Raphson untuk menduga kovariat. LCRA diterapkan untuk pengelompokkan terhadap
196 responden pelanggan e-commerce menghasilkan 3 kelompok kelas laten.
Model ini dipilih berdasarkan kriteria AIC terkecil, yaitu 3535,619. Hasil lainnya
Bukalapak menjadi e-commerce yang paling banyak diminati masyarakat.
Kata kunci : kelas laten, analisis regresi kelas laten, algoritma EM, maximum
likelihood, Newton-Raphson, e-commerce.

Bibliografi : lembar 52-53

---

Ketersediaan

SS00010135

SK 10135

UPT Perpustakaan UNJ (CD.03.2016.001)

Tersedia

Informasi Detail

Judul Seri

-

No. Panggil

SK 10135

Penerbit

Jakarta : Prodi Matematika FMIPA UNJ., 2016

Deskripsi Fisik

x, 67 lembar : ll. ; 28 cm.

Bahasa

Indonesia

ISBN/ISSN

-

Klasifikasi

NONE

Tipe Isi

-

Tipe Media

-

Tipe Pembawa

-

Edisi

-

Subjek

Analisis Regresi
Tingkat Kepuasan

Info Detail Spesifik

-

Pernyataan Tanggungjawab

Givatra Adam Ersyad

Versi lain/terkait

Lampiran Berkas

Komentar

---

Anda harus login sebelum memberikan komentar