Model regresi logistik dan rangkaian neural: Suatu perbandingan dalam mengukur kerugian koperasi
Nor Bazilah Safiar1, Sabri Ahmad2, Jusoh Yacob3, Mustafa Man4.
Penggunaan 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%).
Affiliation:
- Universiti Malaysia Terengganu, Malaysia
- Universiti Malaysia Terengganu, Malaysia
- Universiti Malaysia Terengganu, Malaysia
- Universiti Malaysia Terengganu, Malaysia
Toggle translation
Download this article (This article has been downloaded 41 time(s))