Model Regresi Probit Bivariat Rekursif Semiparametrik dengan Efek Acak pada Kasus Kepemilikan Jaminan Kesehatan dan Pemanfaatan Fasilitas Kesehatan di Kabupaten Timor Tengah Utara Tahun 2021

Nisa, Nabilla Rida Tri (2023) Model Regresi Probit Bivariat Rekursif Semiparametrik dengan Efek Acak pada Kasus Kepemilikan Jaminan Kesehatan dan Pemanfaatan Fasilitas Kesehatan di Kabupaten Timor Tengah Utara Tahun 2021. Masters thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

Text 6003212015-Master_Thesis.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only until 1 October 2025. Download (3MB) | Request a copy

Abstract

Model regresi probit bivariat rekursif semiparametrik dengan efek acak (RPBRS-RE) adalah salah satu jenis model statistik yang digunakan untuk menganalisis hubungan antara dua respon biner dengan satu atau lebih variabel prediktor berupa data kategorik serta data kontinu. Kedua respon pada model RPBRS-RE saling bergantung satu sama lain, dan hubungan antara keduanya dimodelkan menggunakan fungsi probit dengan mempertimbangkan adanya masalah endogenitas. Selain itu, model ini juga memodelkan efek acak yang dapat mengurangi bias serta meningkatkan akurasi pada model. Penerapan model RPBRS-RE pada penelitian ini diterapkan pada data kepemilikan jaminan kesehatan dan pemanfaatan pelayanan kesehatan. Data yang digunakan merupakan data sekunder hasil Survei Sosial Ekonomi Nasional (SUSENAS) di Kabupaten Timor Tengah Utara pada Tahun 2021 dengan menggunakan dua respon dan lima variabel prediktor. Metode yang digunakan dalam estimasi parameter menggunakan Penalized Maximum Likelihood, karena menghasilkan penyelesaian yang tidak closed form maka dilanjutkan dengan iterasi numerik menggunakan Fisher Scoring. Hasil uji dependensi menggunakan chisquare menunjukkan bahwa adanya hubungan antara kepemilikan jaminan kesehatan dengan pemanfaatan pelayanan kesehatan. Uji Lagrange Multiplier yang berguna untuk menguji endogenitas dalam model memberikan nilai p-value sebesar 0,00 yang artinya terdapat endogenitas dalam model. Model juga menunjukkan bahwa variabel yang berpengaruh secara simultan terhadap kepemilikan jaminan kesehatan dan pemanfaatan fasilitas kesehatan di Kabupaten Timor Tengah Utara adalah pendidikan terakhir. Model terbaik adalah model dengan menggunakan model regresi probit bivariat rekursif dengan efek acak.
===============================================================================================================================
The Recursive Semiparametric Bivariate Probit Regression Model with Random Effects (RPBRS-RE) is one type of statistical model used to analyze the relationship between two binary responses with one or more predictor variables, including categorical and continuous data. The two responses in the RPBRS-RE model are interdependent, and their relationship is modeled using the probit function, considering endogeneity issues. Additionally, this model also incorporates random effects to reduce bias and improve model accuracy. The application of the RPBRS-RE model in this study is focused on analyzing data related to health insurance ownership and healthcare utilization. The data used in the research are secondary data from the National Socioeconomic Survey (SUSENAS) conducted in the Timor Tengah Utara Regency in 2021, with two responses and five predictor variables. The parameter estimation method used in the study is Penalized Maximum Likelihood, and due to the non-closed form solution, numerical iteration using Fisher Scoring is employed. The results of the dependency test using the chi-square test show that there is a relationship between health insurance ownership and healthcare utilization. The Lagrange Multiplier test, which is useful for testing endogeneity in the model, provides a p-value of 0.00, indicating the presence of endogeneity in the model. The model also reveals that the variable that significantly affects both health insurance ownership and healthcare facility utilization in the Timor Tengah Utara Regency is the level of education. The best model is determined to be the model using the Recursive Semiparametric Bivariate Probit Regression with Random Effects.

Item Type:	Thesis (Masters)
Uncontrolled Keywords:	Efek Acak, Fasilitas Kesehatan, Jaminan Kesehatan, Penalized Likelihood, Probit,Random Effect, Healthcare Facilities, Healthcare Insurance, Penalized Likelihood, Probit
Subjects:	Q Science > QA Mathematics > QA278.2 Regression Analysis. Logistic regression
Divisions:	Faculty of Science and Data Analytics (SCIENTICS) > Statistics > 49101-(S2) Master Thesis
Depositing User:	Nabilla Rida Tri Nisa
Date Deposited:	06 Sep 2023 05:06
Last Modified:	06 Sep 2023 05:06
URI:	http://repository.its.ac.id/id/eprint/104504

Actions (login required)

View Item