Model regresi logistik dan rangkaian neural

Simple item page
dc.contributor.authorNor Bazilah Safiar
dc.date.accessioned2014-12-02T00:23:02Z
dc.date.available2014-12-02T00:23:02Z
dc.date.issued2013-04
dc.description.abstractPenggunaan model statistik untuk meramalkan kegagalan perniagaan telah mendapat perhatian pada masa kini. Walau bagaimanapun, sangat sedikit kajian telah dijalankan untuk meramalkan kerugian dalam perniagaan sesebuah koperasi. Objektif kajian ialah untuk membina model Regresi Logistik (RL) dan Rangkaian Neural (RN), membandingkan dan mengenalpasti model ramalan terbaik (RL dan RN) serta mengenalpasti pembolehubah penting dalam peramalan kerugian koperasi. Data 2009 sehingga 2011 diperolehi daripada Jabatan Suruhanjaya Koperasi Malaysia (SKM) cawangan Terengganu di analisis menggunakan SPSS Clementine versi 12.0. Hasil kajian mendapati bahawa kaedah Prun di dalam model RN memberikan nilai pengujian yang paling tinggi iaitu 82.77%, nilai kepekaan iaitu 82.90%, nilai ketentuan iaitu 75% dan kadar ralat (MSE) terendah iaitu 17%. Modal menjadi pembolehubah yang paling mempengaruhi kerugian koperasi kerana mempunyai nilai yang paling tinggi iaitu 0.23(23%).en_US
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/123456789/3200
dc.language.isootheren_US
dc.publisherTerengganu: Universiti Malaysia Terengganuen_US
dc.subjectQA 278.2 .N6 2013en_US
dc.subjectNor Bazilah Safiaren_US
dc.subjectTesis PPIMG 2013en_US
dc.subjectNeural networks (Computer science)en_US
dc.subjectBusiness failuresen_US
dc.subjectLogistic regression analysis -- Data processingen_US
dc.titleModel regresi logistik dan rangkaian neuralen_US
dc.title.alternativesuatu perbandingan dalam mengukur kerugian koperasien_US
dc.typeThesisen_US
Files
Original bundle
Now showing 1 - 2 of 2
Thumbnail Image
Name:
tesis QA 278.2 .N6 2013 Abstract.pdf
Size:
4.68 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Download
No Thumbnail Available
Name:
tesis QA 278.2 .N6 2013 FullText.pdf
Size:
146.34 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Download
License bundle
Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
1.71 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description:
Download
Collections
Pusat Pengajian Informatik dan Matematik Gunaan