{"id":638,"date":"2023-07-29T06:19:58","date_gmt":"2023-07-29T06:19:58","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/id\/status-kurva-batuan\/"},"modified":"2023-07-29T06:19:58","modified_gmt":"2023-07-29T06:19:58","slug":"status-kurva-batuan","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/id\/status-kurva-batuan\/","title":{"rendered":"Cara membuat dan menafsirkan kurva roc di stata"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\"><a href=\"https:\/\/statorials.org\/id\/statistik-regresi-logistik\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Regresi logistik<\/a> adalah metode statistik yang kami gunakan untuk menyesuaikan model regresi jika variabel responsnya biner.<\/span> <span style=\"color: #000000;\">Untuk mengevaluasi seberapa cocok model regresi logistik dengan kumpulan data, kita dapat melihat dua metrik berikut:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Sensitivitas:<\/strong> probabilitas model memprediksi hasil positif untuk suatu observasi padahal hasilnya benar-benar positif.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Kekhususan:<\/strong> probabilitas model memprediksi hasil negatif untuk suatu observasi padahal hasilnya sebenarnya negatif.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Cara sederhana untuk memvisualisasikan kedua metrik ini adalah dengan membuat <strong>kurva ROC<\/strong> , yaitu grafik yang menampilkan sensitivitas dan spesifisitas model regresi logistik.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Tutorial ini menjelaskan cara membuat dan menafsirkan kurva ROC di Stata.<\/span><\/p>\n<h2> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Contoh: Kurva ROC di Stata<\/strong><\/span><\/h2>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Untuk contoh ini, kita akan menggunakan kumpulan data bernama <em>lbw<\/em> , yang berisi variabel berikut untuk 189 ibu:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>rendah<\/strong> \u2013 apakah bayi memiliki berat badan lahir rendah atau tidak. 1 = ya, 0 = tidak.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>usia<\/strong> \u2013 usia ibu.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>merokok<\/strong> \u2013 apakah ibu merokok selama kehamilan atau tidak. 1 = ya, 0 = tidak.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Kami akan menyesuaikan model regresi logistik dengan data yang menggunakan usia dan kebiasaan merokok sebagai variabel penjelas dan berat badan lahir rendah sebagai variabel respon. Selanjutnya, kita akan membuat kurva ROC untuk menganalisis seberapa cocok model tersebut dengan data.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Langkah 1: Muat dan tampilkan data.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Muat data menggunakan perintah berikut:<\/span><\/p>\n<blockquote>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>gunakan https:\/\/www.stata-press.com\/data\/r13\/lbw<\/strong><\/span><\/p>\n<\/blockquote>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Dapatkan pemahaman cepat tentang kumpulan data menggunakan perintah berikut:<\/span><\/p>\n<blockquote data-slot-rendered-dynamic=\"true\">\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>untuk meringkas<\/strong><\/span> <\/p>\n<\/blockquote>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-5793 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/logistiqueregstata1.png\" sizes=\"\" srcset=\"\" alt=\"Kumpulan data berat badan lahir rendah di Stata\" width=\"534\" height=\"356\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ada 11 variabel berbeda dalam kumpulan data, namun hanya tiga yang kami minati adalah tingkat rendah, usia, dan kebiasaan merokok.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Langkah 2: Sesuaikan model regresi logistik.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Gunakan perintah berikut agar sesuai dengan model regresi logistik:<\/span><\/p>\n<blockquote>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>logit asap usia rendah<\/strong><\/span> <\/p>\n<\/blockquote>\n<p data-slot-rendered-dynamic=\"true\"><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-5798 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/logistiqueregstata3.png\" sizes=\"\" srcset=\"\" alt=\"Keluaran regresi logistik di Stata\" width=\"579\" height=\"331\"><\/p>\n<p data-slot-rendered-dynamic=\"true\"> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Langkah 3: Buat kurva ROC.<\/strong><\/span><\/p>\n<p data-slot-rendered-dynamic=\"true\"> <span style=\"color: #000000;\">Kita dapat membuat kurva ROC untuk model menggunakan perintah berikut:<\/span><\/p>\n<blockquote>\n<p data-slot-rendered-dynamic=\"true\"> <strong><span style=\"color: #000000;\">lroc<\/span><\/strong> <\/p>\n<\/blockquote>\n<p data-slot-rendered-dynamic=\"true\"><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-6039 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/roccurvestata1.png\" alt=\"Kurva ROC di Stata\" width=\"571\" height=\"417\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p data-slot-rendered-dynamic=\"true\"> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Langkah 4: Interpretasikan kurva ROC.<\/strong><\/span><\/p>\n<p data-slot-rendered-dynamic=\"true\"> <span style=\"color: #000000;\">Jika kita menyesuaikan model regresi logistik, model ini dapat digunakan untuk menghitung probabilitas bahwa observasi tertentu akan memberikan hasil positif, berdasarkan nilai variabel prediktor.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Untuk menentukan apakah suatu observasi harus diklasifikasikan sebagai positif, kita dapat memilih ambang batas sehingga observasi dengan probabilitas yang disesuaikan di atas ambang batas diklasifikasikan sebagai positif dan semua observasi dengan probabilitas yang disesuaikan di bawah ambang batas diklasifikasikan sebagai negatif. .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Misalnya kita memilih ambang batas 0,5. Artinya, setiap observasi dengan probabilitas penyesuaian lebih besar dari 0,5 akan memperoleh hasil positif, sedangkan observasi apa pun dengan probabilitas penyesuaian kurang dari atau sama dengan 0,5 akan memperoleh hasil negatif.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Kurva ROC menunjukkan kepada kita nilai sensitivitas versus spesifisitas 1 karena nilai ambang batas berubah dari 0 menjadi 1. Model dengan sensitivitas dan spesifisitas tinggi akan memiliki kurva ROC yang berada di sudut kiri atas plot. Model dengan sensitivitas dan spesifisitas rendah akan memiliki kurva mendekati diagonal 45 derajat.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>AUC<\/strong> <strong>(area under curve)<\/strong> memberi kita gambaran tentang kemampuan model dalam membedakan hasil positif dan negatif. AUC dapat berkisar dari 0 hingga 1. Semakin tinggi AUC, semakin baik model dalam mengklasifikasikan hasil dengan benar.<\/span> <span style=\"color: #000000;\">Dalam contoh kita, kita dapat melihat bahwa AUC-nya adalah <strong>0,6111<\/strong> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Kita dapat menggunakan AUC untuk membandingkan performa dua model atau lebih. Model dengan AUC tertinggi memiliki performa terbaik.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Sumber daya tambahan<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/id\/statistik-regresi-logistik\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Cara melakukan regresi logistik di Stata<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/id\/bagaimana-menafsirkan-statistik-cd-sebagai-model-regresi-logistik\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Bagaimana menafsirkan kurva ROC dan AUC model regresi logistik<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Regresi logistik adalah metode statistik yang kami gunakan untuk menyesuaikan model regresi jika variabel responsnya biner. Untuk mengevaluasi seberapa cocok model regresi logistik dengan kumpulan data, kita dapat melihat dua metrik berikut: Sensitivitas: probabilitas model memprediksi hasil positif untuk suatu observasi padahal hasilnya benar-benar positif. Kekhususan: probabilitas model memprediksi hasil negatif untuk suatu observasi padahal [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v21.5 - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>Cara membuat dan menginterpretasikan kurva ROC di Stata - Statorials<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Penjelasan sederhana tentang cara membuat dan menginterpretasikan kurva ROC di Stata, termasuk contoh langkah demi langkah.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/statorials.org\/id\/status-kurva-batuan\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"id_ID\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Cara membuat dan menginterpretasikan kurva ROC di Stata - Statorials\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Penjelasan sederhana tentang cara membuat dan menginterpretasikan kurva ROC di Stata, termasuk contoh langkah demi langkah.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/statorials.org\/id\/status-kurva-batuan\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Statorials\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2023-07-29T06:19:58+00:00\" \/>\n<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/logistiqueregstata1.png\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"Benjamin anderson\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Ditulis oleh\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"Benjamin anderson\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Estimasi waktu membaca\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"2 menit\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\/\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/status-kurva-batuan\/\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/status-kurva-batuan\/\",\"name\":\"Cara membuat dan menginterpretasikan kurva ROC di Stata - Statorials\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/#website\"},\"datePublished\":\"2023-07-29T06:19:58+00:00\",\"dateModified\":\"2023-07-29T06:19:58+00:00\",\"author\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/#\/schema\/person\/3d17a1160dd2d052b7c78e502cb9ec81\"},\"description\":\"Penjelasan sederhana tentang cara membuat dan menginterpretasikan kurva ROC di Stata, termasuk contoh langkah demi langkah.\",\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/status-kurva-batuan\/#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"id\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\/\/statorials.org\/id\/status-kurva-batuan\/\"]}]},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/status-kurva-batuan\/#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Home\",\"item\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"Cara membuat dan menafsirkan kurva roc di stata\"}]},{\"@type\":\"WebSite\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/#website\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/\",\"name\":\"Statorials\",\"description\":\"Panduan anda untuk kompetensi statistik!\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"SearchAction\",\"target\":{\"@type\":\"EntryPoint\",\"urlTemplate\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/?s={search_term_string}\"},\"query-input\":\"required name=search_term_string\"}],\"inLanguage\":\"id\"},{\"@type\":\"Person\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/#\/schema\/person\/3d17a1160dd2d052b7c78e502cb9ec81\",\"name\":\"Benjamin anderson\",\"image\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"id\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/#\/schema\/person\/image\/\",\"url\":\"http:\/\/statorials.org\/id\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/Dr.-Benjamin-Anderson-96x96.jpg\",\"contentUrl\":\"http:\/\/statorials.org\/id\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/Dr.-Benjamin-Anderson-96x96.jpg\",\"caption\":\"Benjamin anderson\"},\"description\":\"Halo, saya Benjamin, pensiunan profesor statistika yang menjadi guru Statorial yang berdedikasi. Dengan pengalaman dan keahlian yang luas di bidang statistika, saya ingin berbagi ilmu untuk memberdayakan mahasiswa melalui Statorials. Baca selengkapnya\",\"sameAs\":[\"http:\/\/statorials.org\/id\"]}]}<\/script>\n<!-- \/ Yoast SEO plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"Cara membuat dan menginterpretasikan kurva ROC di Stata - Statorials","description":"Penjelasan sederhana tentang cara membuat dan menginterpretasikan kurva ROC di Stata, termasuk contoh langkah demi langkah.","robots":{"index":"index","follow":"follow","max-snippet":"max-snippet:-1","max-image-preview":"max-image-preview:large","max-video-preview":"max-video-preview:-1"},"canonical":"https:\/\/statorials.org\/id\/status-kurva-batuan\/","og_locale":"id_ID","og_type":"article","og_title":"Cara membuat dan menginterpretasikan kurva ROC di Stata - Statorials","og_description":"Penjelasan sederhana tentang cara membuat dan menginterpretasikan kurva ROC di Stata, termasuk contoh langkah demi langkah.","og_url":"https:\/\/statorials.org\/id\/status-kurva-batuan\/","og_site_name":"Statorials","article_published_time":"2023-07-29T06:19:58+00:00","og_image":[{"url":"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/logistiqueregstata1.png"}],"author":"Benjamin anderson","twitter_card":"summary_large_image","twitter_misc":{"Ditulis oleh":"Benjamin anderson","Estimasi waktu membaca":"2 menit"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/statorials.org\/id\/status-kurva-batuan\/","url":"https:\/\/statorials.org\/id\/status-kurva-batuan\/","name":"Cara membuat dan menginterpretasikan kurva ROC di Stata - Statorials","isPartOf":{"@id":"https:\/\/statorials.org\/id\/#website"},"datePublished":"2023-07-29T06:19:58+00:00","dateModified":"2023-07-29T06:19:58+00:00","author":{"@id":"https:\/\/statorials.org\/id\/#\/schema\/person\/3d17a1160dd2d052b7c78e502cb9ec81"},"description":"Penjelasan sederhana tentang cara membuat dan menginterpretasikan kurva ROC di Stata, termasuk contoh langkah demi langkah.","breadcrumb":{"@id":"https:\/\/statorials.org\/id\/status-kurva-batuan\/#breadcrumb"},"inLanguage":"id","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/statorials.org\/id\/status-kurva-batuan\/"]}]},{"@type":"BreadcrumbList","@id":"https:\/\/statorials.org\/id\/status-kurva-batuan\/#breadcrumb","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"Home","item":"https:\/\/statorials.org\/id\/"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"Cara membuat dan menafsirkan kurva roc di stata"}]},{"@type":"WebSite","@id":"https:\/\/statorials.org\/id\/#website","url":"https:\/\/statorials.org\/id\/","name":"Statorials","description":"Panduan anda untuk kompetensi statistik!","potentialAction":[{"@type":"SearchAction","target":{"@type":"EntryPoint","urlTemplate":"https:\/\/statorials.org\/id\/?s={search_term_string}"},"query-input":"required name=search_term_string"}],"inLanguage":"id"},{"@type":"Person","@id":"https:\/\/statorials.org\/id\/#\/schema\/person\/3d17a1160dd2d052b7c78e502cb9ec81","name":"Benjamin anderson","image":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"id","@id":"https:\/\/statorials.org\/id\/#\/schema\/person\/image\/","url":"http:\/\/statorials.org\/id\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/Dr.-Benjamin-Anderson-96x96.jpg","contentUrl":"http:\/\/statorials.org\/id\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/Dr.-Benjamin-Anderson-96x96.jpg","caption":"Benjamin anderson"},"description":"Halo, saya Benjamin, pensiunan profesor statistika yang menjadi guru Statorial yang berdedikasi. Dengan pengalaman dan keahlian yang luas di bidang statistika, saya ingin berbagi ilmu untuk memberdayakan mahasiswa melalui Statorials. Baca selengkapnya","sameAs":["http:\/\/statorials.org\/id"]}]}},"yoast_meta":{"yoast_wpseo_title":"","yoast_wpseo_metadesc":"","yoast_wpseo_canonical":""},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/statorials.org\/id\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/638"}],"collection":[{"href":"https:\/\/statorials.org\/id\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/statorials.org\/id\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/statorials.org\/id\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/statorials.org\/id\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=638"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/statorials.org\/id\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/638\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/statorials.org\/id\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=638"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/statorials.org\/id\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=638"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/statorials.org\/id\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=638"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}