Calveria Aviantholib, Igar (2021) Estimasi Parameter dan Pengujian Hipotesis Model Regresi Logistik Bivariat Orde Dua Dengan Iterasi Fisher Scoring dan BHHH (Studi Kasus: Pemodelan Ipm dan Ipkm Kabupaten/Kota Di Jawa Timur). Masters thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.
Preview |
Text
06211950015002-Master_Thesis.pdf - Accepted Version Download (1MB) | Preview |
Abstract
Pada penelitian ini akan dibahas mengenai model regresi logistik biner bivariat, dimana variabel dependen yang digunakan saling berkorelasi dan masing- masing variabel dependen memiliki dua kategorik. Penerapan dari metode regresi logistik biner bivariat akan diterapkan pada pemodelan Indeks Pembangunan Manusia (IPM) dan Indeks Pembangunan Kesehatan Masyarakat (IPKM) di Jawa Timur. IPM itu sendiri merupakan suatu indeks yang digunakan untuk mengukur keberhasilan pembangunan manusia di suatu wilayah, sedangkan IPKM merupakan indikator komposit yang menggambarkan kemajuan pembangunan kesehatan. Hasil dari penelitian ini yaitu untuk penaksiran parameter menggunakan metode Maximum Likelihood Estimation (MLE). Permasalahan yang muncul dalam penaksiran parameter dari model ini yakni MLE tidak dapat menemukan penyelesaian analitis secara implisit, sehingga perlu diterapkan metode iterasi berupa Fisher Scoring dan Berndt-Hall-Hall-Hausman (BHHH) dan diperoleh model η = -347,2447+10,8319X1+7,2744X2+0,0018X3-0,0481X1^2-0,0361X2^2+0,0018X3^2-0,1276X1X2+0,0640X1X3+0,0424X2X3 dimana η3 merupakan joint model yang melibatkan variabel dependen bivariat. Pengujian hipotesis dalam model regresi logistik bivariat meliputi uji serentak dan parsial yang dilakukan dengan metode Maximum Likelihood Ratio Test (MLRT) dan uji Wald dan diperoleh kesimpulan bahwa presentase penduduk miskin, Angka Partisipasi Murni (APM) SMP, dan jumlah puskesmas mempengaruhi IPM dan IPKM secara signifikan. Hasil kajian terapan menunjukkan bahwa metode iterasi BHHH lebih baik dibandingkan dengan metode iterasi Fisher Scoring dengan ketepatan klasifikasi sebesar 86%. Hal ini menunjukkan bahwa ketepatan metode BHHH pada klasifikasi IPM dan IPKM kabupaten/kota di Jawa Timur pada tahun 2018 lebih tinggi dibandingkan Fisher Scoring.
===================================================================================================
In this study, a bivariate binary regression model will be discussed, with correlated categorical dependent variables, where each dependent variable has two categories. The application of the bivariate binary logistic regression method will be applied to the modeling of the Human Development Index (HDI) and Public Health Development Index (PHDI) in East Java. The definition of HDI itself is an index used to measure the success of human development in an area, while the PHDI is a composite indicator that describes the progress of health development. The result of this research is for parameter estimation using the Maximum Likelihood Estimation (MLE) method. The problem that arises in the parameter estimation of his model is MLE cannot find an implicit analytical solution, so it is necessary to apply iteration methods in the form of Fisher Scoring and Berndt Hall-Hall- Hausmann (BHHH) and get the model η = -347,2447+10,8319X1+7,2744X2+0,0018X3-0,0481X1^2-0,0361X2^2+0,0018X3^2-0,1276X1X2+0,0640X1X3+0,0424X2X3 is a joint model η3 involving a bivariate dependent variable. The hypothesis testing in the bivariate logistic regression model includes simultaneous and partial tests carried out using the Maximum Likelihood Ratio (MLRT) and Wald method and concluded headcount index, APM, and number health centers are significant effects on HDI and PHDI. The result shows that the BHHH iteration is better than the Fisher Scoring iteration method with a classification accuracy 86%. This shows that the accuracy of the BHHH method in the classification of HDI and PHDI districts/cities in East Java in 2018 is higher than the Fisher Scoring.
| Item Type: | Thesis (Masters) |
|---|---|
| Uncontrolled Keywords: | IPM, IPKM Regresi Logistik Bivariat, Maximum Likelihood, Maximum Likelihood Ratio Test, Fisher Scoring, BHHH. HDI, PHDI, Bivariate Logistic Regression, Maximum Likelihood, Maximum Likelihood Ratio Test, Fisher Scoring, BHHH. |
| Subjects: | Q Science > Q Science (General) > Q180.55.M38 Mathematical models 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: | Igar Calveria Aviantholib |
| Date Deposited: | 09 Sep 2021 07:24 |
| Last Modified: | 22 Jul 2024 08:34 |
| URI: | http://repository.its.ac.id/id/eprint/91903 |
Actions (login required)
 |
View Item |