ESTIMASI PARAMETER DAN MODEL REGRESI PROBIT BIVARIAT PADA INDEKS PEMBANGUNAN GENDER (IPG) DAN INDEKS PEMBERDAYAAN GENDER (IDG) DI KALIMANTAN

NINGSIH, RIRIN WAHYU (2014) ESTIMASI PARAMETER DAN MODEL REGRESI PROBIT BIVARIAT PADA INDEKS PEMBANGUNAN GENDER (IPG) DAN INDEKS PEMBERDAYAAN GENDER (IDG) DI KALIMANTAN. Masters thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

[img]
Preview
Text
1312201208-Abstract.pdf - Published Version

Download (214kB) | Preview
[img] Text
1312201208-Master Thesis.pdf - Published Version
Restricted to Repository staff only

Download (1MB) | Request a copy
[img]
Preview
Text
1312201208-Conclusion.pdf - Published Version

Download (614kB) | Preview

Abstract

Regresi probit menggunakan persamaan regresi logit mengikuti distribusi Normal. Jika model probit terdiri dari dua buah variabel respon maka dapat katakan bahwa itu model regresi probit bivariat. Model probit bivariat menggunakan dua variabel dikhotomi sebagai variabel responnya, sedangkan variabel prediktornya berupa variabel yang bersifat diskrit dan kontinu serta dapat berupa variabel kualitatif baik bersifat nominal maupun ordinal. Dalam model probit bivariat, diasumsikan bahwa antar variabel respon memiliki hubungan. Estimasi parameter model probit bivariat dapat menggunakan metode maksimum likelihood estimation (MLE) yang digunakan juga pada estimasi parameter model probit univariat. Pengujian parameter dalam model probit bivariat yaitu uji simultan dan uji parsial. Pengujian simultan adalah menguji apakah variabel prediktor mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap variabel respon 1 Y dan 2 Y atau minimal ada dua variabel prediktor yang berpengaruh signifikan terhadap variabel respon. Sedangkan pengujian parsial adalah menguji apakah masing-masing parameter berpengaruh signifikan terhadap variabel respon. Kriteria kebaikan model dalam model probit bivariat menggunakan R2Mcfadden . Semakin besar nilai R Mcfadden 2 maka model semakin baik. Penelitian ini menerapkan regresi probit bivariat pada data Indeks Pembangunan Gender (IPG) dan Indeks Pemberdayaan Gender (IDG) di pulau Kalimantan tahun 2012. IPG dan IDG di Pulau Kalimantan pada tahun 2012 masih dibawah rata-rata Nasional. Karena itu model yang diajukan diimplementasikan pada data indeks pembangunan gender (IPG) dan indeks pemberdayaan gender (IDG) di pulau Kalimantan tahun 2012 untuk mengestimasi rasio kepadatan penduduk, rasio ketergantungan penduduk, rasio tingkat pengangguran terbuka, rasio penduduk yang bekerja di sektor pertambangan, rasio penduduk yang bekerja di sektor pertambangan, rasio penduduk yang berpendidikan diatas SLTP, rasio fasilitias kesehatan per 1.000 orang penduduk, dan rasio penduduk yang menjadi anggota legislatif (DPRD). ===================================================================================================== Bivariate probit model using two variables dichotomy as the response variable, whereas the predictor variables in the form of discrete variables and continuous variables and can be either qualitative nominal and ordinal nature. In the bivariate probit model, it is assumed that the relationship between the response variable. Bivariate probit model parameter estimation method can use the maximum likelihood estimation (MLE) is used also in the univariate probit model parameter estimation. Testing parameters in the bivariate probit model that simultaneously tests and partial test. Simultaneous testing is to test whether the predictor variables have a significant effect on the response variable and or at least two predictor variables significantly influence the response variable. While the partial testing is to test whether each parameter significant effect on the response variable. Goodness criteria models in the model using a bivariate probit. The greater the value, the better the model. This research applies a bivariate probit regression on the data Gender Development Index (GDI) and Gender Empowerment Index (IDG) on the island of Borneo in 2012 IPG and IDG on Borneo island in 2012 was still below the national average. Therefore the proposed model is implemented on the data of gender development index (GDI) and the gender empowerment index (IDG) on Kalimantan in 2012 to estimate the ratio of population density, population dependency ratio, the ratio of open unemployment rate, the ratio of people working in the mining sector, the ratio of residents who work in the mining sector, the ratio of population above the junior high school educated, health facilities for the ratio per 1,000 residents, and the ratio of population to the legislature (parliament).

Item Type: Thesis (Masters)
Additional Information: RTSt 519.536 Nin e
Uncontrolled Keywords: Regresi Probit Bivariat, R2Mcfadden , AIC, IPG dan IDG
Subjects: Q Science > QA Mathematics
Q Science > QA Mathematics > QA278.2 Regression Analysis
Q Science > QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science
Divisions: Faculty of Mathematics and Science > Statistics > (S2) Master Theses
Depositing User: Mr. Tondo Indra Nyata
Date Deposited: 09 Jan 2017 02:25
Last Modified: 09 Jan 2017 02:25
URI: http://repository.its.ac.id/id/eprint/1379

Actions (login required)

View Item View Item