Perbandingan Di Antara Model Regresi Logistik Dan Model Rangkaian Neural Terhadap Obesiti: Kajian Kes Pesakit Kencing Manis Jenis Kedua

Loading...
Thumbnail Image
Date
2014-01
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Universiti Malaysia Terengganu
Abstract
Objektif kajian ini ialah untuk membina model Regresi Logistik dan model Rangkaian Neural, untuk membandingkan dan mengenalpasti model ramalan terbaik (model Regresi Logistik dan model Rangkaian Neural) untuk meramalkan obesiti dan untuk mengenalpasti pembolehubah penting (faktor- faktor) yang mempengaruhi obesiti. Data primer dikumpulkan daripada klinik kencing manis di HUSM, Kota Bharu (KB), Kelantan. Kajian ini menggunakan perisian SPSS Clementine versi 12.0 untuk membina model. Daripada kajian ini, model terakhir yang digunakan untuk meramalkan obesiti adalah kaedah Prun di dalam model Rangkaian Neural, kerana ia mempunyai nilai kadar ralat terendah iaitu 0.1094 (10.94%), nilai kepekaan tertinggi iaitu 0.9298 (92.98%) dan nilai ketentuan tertinggi iaitu 0.5714 (57.14%); manakala pembolehubah penting/faktor yang mempengaruhi obesiti ialah berat badan.
Description
Keywords
Tengku Nurhanis Binti Tengku Adli, QA 278.2 .T4 2014, 1100091940
Citation