| dc.identifier.citation | [1] Dempster, A.P., Laird, N.M., & Rubin, D.B.1977. Maximum likelihood from incomplete data via the EM algorithm. Journal of the Royal Statistical Society, Series B, 39, 138. [2] Ford BL. 1983. An overview of hot-deck procedures. In:Madow WG, OIkin I, Rubin DB (eds) Incomplete data in sample surveys, vol II: theory and bibliographies. Academic Press, New York, pp 85–207 [3] Honaker, J., King, G., and Blackwell, M. (2006), Amelia Software Web Site[accessed December 15, 2006]. Available online at http:// gking.harvard.edu/ amelia, [4] Little, R.J.A. and Rubin, D.B. 1987. Statistical Analysis with Missing Data. J. Wiley & Sons, New York. [5] T. Longford, Nicholas. 2005. Missing Data and Small-Area. New York: Springer. [6] Rubin DB. 1976. Inference and missing data. Biometrika 63(3):581–592 | in_ID |
| dc.description.abstract | Pada sebuah survey, adakalanya tidak semua pertanyaan pada kuisioner
dijawab atau diisi dengan lengkap oleh responden. Hal ini menyebabkan
adanya missing data. Missing data akan mengakibatkan pendugaan parameter
menjadi tidak tepat karena berkurangnya ukuran data. Telah dikembangkan
beberapa metode untuk meminimalkan dampak negatif dari data hilang. Pada
penelitian ini diambil sebuah contoh kasus penilaian mahasiswa terhadap
dosen. Terhadap data ini, dilakukan analisis terhadap data set yang utuh.
Kemudian dilakukan penghilangan data utuh sebesar 4,9% secara acak,
sehingga diperoleh missing data. Kemudian missing data ini dianalisis
menggunakan beberapa metode yaitu dengan menghapus data yang tidak
lengkap, selain itu menggunakan metode imputasi. Metode imputasi yang
dilakukan yaitu pertama menginput missing data dengan suatu nilai konstan,
yang kedua dengan metode Hot Deck. Metode imputasi Hot Deck memberikan
hasil yang lebih baik bila dibandingkan dengan menghapus data yang tidak
lengkap maupun bila dibandingkan metode imputasi dengan nilai konstan.
Besar nilai persentase kesalahan relatif berkaitan erat dengan banyaknya item
yang diinput, semakin banyak item yang diinput maka semakin besar nilai
persentase kesalahan relatif. | in_ID |
