ASE 4335: Regression Models

Deskripsi Mata Kuliah

Mata kuliah ini membahas konsep dan teknik dalam analisis regresi, termasuk regresi linear, regresi berganda, regresi logistik, serta metode regresi lainnya. Mahasiswa akan belajar bagaimana membangun, mengevaluasi, dan menginterpretasikan model regresi menggunakan R.

Capaian Pembelajaran

  1. Memahami konsep dasar analisis regresi.
  2. Menerapkan metode regresi dalam berbagai studi kasus.
  3. Menggunakan software R untuk analisis regresi.
  4. Mengevaluasi performa model regresi.
  5. Menginterpretasikan hasil regresi dalam konteks nyata.

Materi Perkuliahan

Minggu Topik
1 Pendahuluan & Pengenalan R
2 Konsep Korelasi dan Regresi
3 Pengukuran Korelasi
4 Regresi Linear Sederhana
5 Regresi Linear Berganda
6 Pembagian Data Training dan Testing
7 Evaluasi Model Regresi
8 Ujian Tengah Semester
9 Regresi Logistik untuk Klasifikasi
10 Evaluasi Model Regresi Logistik
11 Implementasi R Shiny
12 Implementasi Regresi Linear di R Shiny
13 Implementasi Regresi Logistik di R Shiny
14 Review Materi & Presentasi Proyek Akhir
15 Review Materi & Presentasi Proyek Akhir
16 Ujian Akhir Semester

Metode Pembelajaran

  • Kuliah interaktif dan diskusi
  • Praktikum menggunakan R
  • Studi kasus dan proyek akhir

Evaluasi

  • Kehadiran: 10%
  • Tugas: 20%
  • Ujian Tengah Semester: 35%
  • Ujian Akhir Semester: 35%

Referensi

  1. James, G., Witten, D., Hastie, T., & Tibshirani, R. (2013). An Introduction to Statistical Learning with Applications in R.
  2. Montgomery, D. C., Peck, E. A., & Vining, G. G. (2012). Introduction to Linear Regression Analysis.
  3. Gelman, A., & Hill, J. (2006). Data Analysis Using Regression and Multilevel/Hierarchical Models.