author : 1. Diva Cahya Fatikhah (23031554206) 2. Rosdiana Vivia Syandana (23031554171) 3. Eka Arinda Wulandari (23031554185) 4. Shazrin Fhariza Amerta (23031554150) Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan dua pendekatan statistik, yaitu Analisis Diskriminan dan Regresi Logistik Ordinal, dalam memprediksi tingkat stres mahasiswa berdasarkan faktor-faktor psikologis, akademik, dan gaya hidup. Data diperoleh melalui kaggle yang mencakup variabel demografis, akademik, kesehatan mental, kualitas tidur, aktivitas fisik, serta kebiasaan hidup lainnya. Tingkat stres sebagai variabel target dikategorikan secara ordinal, dengan tiga kelas yaitu stres ringan, stres sedang , stres berat . Proses analisis mencakup preprocessing data, seleksi variabel signifikan, pengujian asumsi model, serta pembangunan dan evaluasi masing-masing model berdasarkan confusion matrix dan akurasi prediksi. Hasil dari perbandingan ini diharapkan dapat memberikan wawasan terkait model prediksi yang lebih optimal dalam konteks kesehatan mental mahasiswa, sekaligus menjadi acuan dalam pengambilan keputusan berbasis data untuk mendukung kebijakan kampus yang lebih responsif terhadap isu stres mahasiswa.

Author : 1. Shazrin Fhariza Amerta (23031554150) 2. Rosdiana Vivia Syandana(23031554171) 3. Eka Arinda Wulandari(23031554185) 4. Diva Cahya Fatikhah(23031554206) Tugas ini bertujuan untuk menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi tingkat gangguan kesehatan mental di tempat kerja, khususnya di industri teknologi. Kami menggunakan metode Regresi Logistik Ordinal karena variabel dependen yang dianalisis "tingkat gangguan kesehatan mental" merupakan data kategorik berurutan (ordinal). Data yang digunakan berasal dari hasil survei terhadap karyawan di sektor teknologi, yang mencakup berbagai faktor seperti beban kerja, jam kerja, dukungan sosial di tempat kerja, lingkungan kerja, serta status kesehatan fisik, dll. Analisis ini bertujuan untuk mengidentifikasi variabel mana yang secara signifikan berkaitan dengan meningkatnya tingkat gangguan kesehatan mental. Proses analisis dilakukan menggunakan perangkat lunak R dan didokumentasikan dalam bentuk RMarkdown, mulai dari pre prosesing, eksplorasi data, pengolahan data, pemodelan, pengujian asumsi, hingga interpretasi hasil model regresi logistik ordinal.

author : 1. Diva Cahya Fatikhah (23031554206) 2. Rosdiana Vivia Syandana (23031554171) 3. Eka Arinda Wulandari (23031554185) 4. Shazrin Fhariza Amerta (23031554150) Pada proyek ini, kami melakukan analisis menggunakan metode Regresi Logistik Multinomial untuk memprediksi jenis pekerjaan seseoran berdasarkan sejumlah variabel prediktor yang tersedia dalam dataset HR_Analytics. Model ini digunakan karena variabel respon (jenis pekerjaan) bersifat kategorik dengan lebih dari dua kelas. Adapun beberapa fitur atau variabel bebas yang digunakan dalam analisis ini antara lain: umur, pendidikan, pengalaman kerja, jenis kelamin, dan variabel lainnya yang terdapat pada dataset. Dengan pendekatan ini, diharapkan dapat diketahui sejauh mana pengaruh masing-masing variabel terhadap kemungkinan seseorang berada dalam kategori pekerjaan tertentu. Analisis dilakukan menggunakan software R dengan dokumentasi disusun dalam format RMarkdown, yang mencakup proses pre prosesing, eksplorasi data, pemodelan, evaluasi model, serta interpretasi hasil.

Tugas Analisis Multivariat Kelompok 1 Publikasi ini berisi implementasi analisis matriks menggunakan R, mencakup perhitungan eigen value dan eigen vector, variance-covariance matrix, serta correlation matrix dari data numerik yang diberikan. anggota : 1. Shazrin Fhariza Amerta (23031554150) 2. Rosdiana Vivia Syandana(23031554171) 3. Eka Arinda Wulandari(23031554185) 4. Diva Cahya Fatikhah(23031554206) kelas 2023F

Tugas Analisis Multivariat Kelompok 1 Publikasi ini berisi implementasi analisis matriks menggunakan R, mencakup perhitungan eigen value dan eigen vector, variance-covariance matrix, serta correlation matrix dari data numerik yang diberikan. anggota : 1. Shazrin Fhariza Amerta (23031554150) 2. Rosdiana Vivia Syandana(23031554171) 3. Eka Arinda Wulandari(23031554185) 4. Diva Cahya Fatikhah(23031554206) kelas 2023F