MODEL REGRESI NONPARAMETRIK MULTIRESPON SPLINE TRUNCATED UNTUK DATA LONGITUDINAL

AMELIA, DITA (2016) MODEL REGRESI NONPARAMETRIK MULTIRESPON SPLINE TRUNCATED UNTUK DATA LONGITUDINAL. In: Tugas Akhir, Statistics.

[img]
Preview
Text
1312201910-Paper.pdf - Published Version

Download (366kB) | Preview
[img]
Preview
Text
1312201910-Presentation_Part1.pdf - Published Version

Download (4MB) | Preview
[img]
Preview
Text
1312201910-Presentation_Part2.pdf

Download (4MB) | Preview
[img]
Preview
Text
1312201910-Presentation_Part3.pdf - Published Version

Download (1MB) | Preview

Abstract

Model regresi nonparametrik dan semiparametrik yang banyak digunakan dalam dasawarsa terakhir adalah regresi spline. Spline merupakan model yang mempunyai interpretasi statistik dan interpretasi visual yang sangat khusus dan sangat baik. Dalam kehidupan sehari-hari, untuk mendapatkan kesimpulan yang menyeluruh dan utuh terhadap suatu permasalahan maka seringkali harus melibatkan dua atau lebih variabel respon atau yang biasa disebut multirespon. Dalam analisis regresi, data yang seringkali digunakan adalah data cross section. Namun analisis regresi juga dapat diterapkan pada data longitudinal. Pada penerapannya dalam bidang sosial, studi data longitudinal juga digunakan dengan melibatkan subyek penelitian berupa wilayah. Beberapa permasalah sosial yang banyak dibahas belakangan ini adalah mengenai pertumbuhan penduduk Indonesia yang terus mengalami peningkatan. Melalui berbagai program Keluarga Berencana diharapkan dapat menekan laju pertumbuhan penduduk agar pertumbuhan penduduk tetap seimbang. Oleh karena itu, dilakukan analisis lebih lanjut untuk memperkirakan keberhasilan KB melalui indikator persentase CPR dan persentase unmetneed dengan variabel prediktor indeks kedalaman kemiskinan, persentase KK dengan pendidikan SLTP ke bawah, persentase wanita berumur 10 tahun ke atas dengan usia perkawinan pertama 18 tahun ke bawah, persentase wanita berumur 10 tahun ke atas yang pernah kawin dengan anak lahir hidup kurang atau sama dengan dua. Estimator model didapatkan dengan metode WLS dan menghasilkan θ (XTVX)−1 XTVy ˆ = . Pada tahapan aplikasi model digunakan data longitudinal dengan unit analisis 33 provinsi di Indonesia pada Tahun 2008 hingga 2012 yang terbagi dalam kelompok Jawa Bali, Luar Jawa Bali I, dan Luar Jawa Bali II. Dari ketiga kelompok tersebut didapatkan hasil bahwa knot optimum yang digunakan yaitu sebanyak tiga buah knot dengan nilai GCV 4,06 x 10-26 pada kelompok Jawa Bali, kelompok Luar Jawa Bali I 2,98 x 10-27, dan 1,18 x 10-27 untuk kelompok Luar Jawa Bali II. Masing-masing variabel memberikan pengaruh yang berbeda pada setiap subyek.

Item Type: Conference or Workshop Item (Paper)
Uncontrolled Keywords: Spline, Multirespon, Data Longitudinal, KB, GCV
Subjects: H Social Sciences > HA Statistics
Divisions: Faculty of Engineering, Science and Mathematics > School of Mathematics
Depositing User: - Davi Wah
Date Deposited: 06 Jun 2016 16:01
Last Modified: 26 Dec 2018 03:10
URI: http://repository.its.ac.id/id/eprint/220

Actions (login required)

View Item View Item