AL FATTAH, IMAM AHMAD (2014) ANALISIS REGRESI PROBIT DENGAN EFEK INTERAKSI UNTUK MEMODELKAN ANGKA FERTILITAS TOTAL DI INDONESIA. Masters thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.
Preview |
Text
1312201906-Abstract.pdf - Published Version Download (220kB) | Preview |
Preview |
Text
1312201906-Master Thesis.pdf - Published Version Download (1MB) | Preview |
Preview |
Text
1312201906-conclusion.pdf - Published Version Download (226kB) | Preview |
Abstract
Analisis statistik yang sering digunakan untuk menjelaskan pola hubungan antara variabel
respon dan variabel prediktor adalah analisis regresi. Sering kali penelitian-penelitian
analisis regresi mengkaji hubungan antara variabel respon dan variabel prediktor dimana
variabel responnya merupakan variabel kontinu. Pada penelitian ini analisis regresi
digunakan untuk mengkaji hubungan antara variabel respon dan variabel prediktor
dimana variabel responnya merupakan variabel kategori. Regresi probit merupakan salah
satu metode statistik yang dapat digunakan untuk menjelaskan hubungan antara variabel
respon yang bersifat kategori dengan variabel prediktornya. Penelitian-penelitian
menggunakan regresi probit masih sedikit yang melibatkan efek interaksi antar variabel
prediktornya. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan estimasi
parameter dan statistik uji pada regresi probit dengan efek interaksi untuk selanjutnya
diaplikasikan untuk menentukan faktor-faktor yang mempengaruhi angka fertilitas total di
Indonesia. Data yang digunakan merupakan data sekunder yang diperoleh dari hasil
Survey Demografi dan Kesehatan Indonesia (SDKI) tahun 2012. Angka fertilitas total
merupakan rata-rata jumlah anak yang dilahirkan seorang wanita selama masa usia
suburnya. Berdasarkan hasil dan pembahasan dapat diketahui bahwa estimasi parameter
pada regresi probit dengan efek interaksi dapat dilakukan menggunakan metode
Maximum Likelihood Estimation (MLE). Untuk n→∞ , dengan menggunakan metode
Maximum Likelihood Ratio Test (MLRT) dapat diperoleh statistik uji G2 yang asymtotik
berdistribusi χ2 dengan derajat bebas p pada pengujian hipotesis secara serentak dan
statistik uji G2 yang asymtotik berdistribusi χ2 dengan derajat bebas 1 pada pengujian
hipotesis secara parsial. Pada pemodelan angka fertilitas total regresi probit dengan efek
interaksi menghasilkan ukuran kebaikan model, akurasi, dan informasi yang lebih baik
daripada regresi probit. Adapun faktor-faktor yang berpengaruh signifikan terhadap
angka fertilitas total antara lain persentase wanita usia 15-49 tahun yang telah menikah
yang memperoleh informasi tentang program Keluarga Berencana (KB) baik melalui
media cetak maupun media elektronik, persentase wanita usia 15-49 tahun yang telah
menikah yang ingin membatasi atau menunda kelahiran akan tetapi tidak menggunakan
alat kontrasepsi, dan ukuran kesadaran untuk mendukung keberhasilan program KB.
=====================================================================================================
Statistical analysis that often used to describe the relationship between the response
variable and the predictor variable is regression analysis. Often regression analysis
studies examine the relationship between the response variable and the predictor
variables where the response variable is a continuous variable. In this study, regression
analysis is used to examine the relationship between the response variable and the
predictor variables where the response variable is categorical variables. Probit
regression is one of the statistical methods that can be used to explain the relationship
between the response variable categories with the predictor variables. Studies using
probit regression is still a little that involves the interaction effect between the predictor
variables. Therefore, this study aimed to obtain parameter estimates and test statistics on
probit regression with interaction effects for further applied to determine the factors that
affect the total fertility rate in Indonesia. The data used are secondary data obtained from
the Indonesian Demographic and Health Survey (IDHS) 2012. Total Fertility Rate is the
average number of children born to a woman during her fertile age. Based on the results
and discussion can be seen that the estimated parameters of the probit regression with
interaction effects can be done using the method of Maximum Likelihood Estimation
(MLE). For n→∞ , by using the method of Maximum Likelihood Ratio Test (MLRT)
can be obtained the G2 test statistic that asymtotically distributed χ2 with p degrees of
freedom on simultaneously testing hypotheses and the G2 test statistic that asymtotically
distributed χ2 with 1 degrees of freedom on partial testing hypotheses. In the total
fertility rate modelling, probit regression with interaction effects produce better goodness
of fit, acuracy, and information than the probit regression. The factors that significantly
influence the total fertility rate are the percentage of women aged 15-49 years who had
been married were informed about the family planning either through print and
electronic media, the percentage of women aged 15-49 years who had married that want
to limit or postpone births but are not using contraception, and the measure awareness to
support the success of family planning programs.
| Item Type: | Thesis (Masters) |
|---|---|
| Additional Information: | RTSt 519.536 AlF a |
| Uncontrolled Keywords: | Regresi Probit, Efek Interaksi, Angka Fertilitas Total |
| Subjects: | Q Science > QA Mathematics Q Science > QA Mathematics > QA278.2 Regression Analysis. Logistic regression |
| Divisions: | Faculty of Mathematics and Science > Statistics > 49101-(S2) Master Thesis |
| Depositing User: | Mr. Tondo Indra Nyata |
| Date Deposited: | 09 Jan 2017 03:35 |
| Last Modified: | 17 Sep 2024 01:55 |
| URI: | http://repository.its.ac.id/id/eprint/1396 |
Actions (login required)
 |
View Item |