Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Model regresi logistik dua level merupakan analisis multilevel yang digunakan untuk menganalisis data yang mempunyai struktur hirarki dua level dengan data respon biner (bernilai 0 atau 1). Yang dimaksud dengan data hirarki adalah data dengan unit-unit observasi yang bersarang pada unit yang lebih tinggi. Dalam skripsi ini, bentuk model regresi logistik dua level difokuskan pada model regresi logistik dua level dengan random intercept. Metode penaksiran parameter yang adalah metode Penalized Quasi Likelihood order pertama (PQL-1). Prinsip umum dari metode ini adalah melinierkan bagian yang non-linier dari model regresi logistik dua level dengan perluasan deret Taylor order pertama sehingga didapat model linier 2-level untuk kemudian dilakukan pengestimasian parameter menggunakan Iterative Generalized Least Square (IGLS). Prosedur tersebut dilakukan secara iteratif sampai konvergen. Metode ini diaplikasikan pada data survey di Eropa mengenai faktor-faktor yang mempengaruhi seseorang dalam penggunaan hak pilihnya dalam pemilu. Data terdiri dari 3300 individu yang diambil secara acak dari 20 negara di Eropa."

"Model regresi logistik dua level merupakan analisis multilevel yang digunakan untuk menganalisis data yang mempunyai struktur hirarki dua level dengan data respon biner (bernilai 0 atau 1). Yang dimaksud dengan data hirarki adalah data dengan unit-unit observasi yang bersarang pada unit yang lebih tinggi. Dalam skripsi ini, bentuk model regresi logistik dua level difokuskan pada model regresi logistik dua level dengan random intercept. Metode penaksiran parameter yang adalah metode Penalized Quasi Likelihood order pertama (PQL-1). Prinsip umum dari metode ini adalah melinierkan bagian yang non-linier dari model regresi logistik dua level dengan perluasan deret Taylor order pertama sehingga didapat model linier 2-level untuk kemudian dilakukan pengestimasian parameter menggunakan Iterative Generalized Least Square (IGLS). Prosedur tersebut dilakukan secara iteratif sampai konvergen. Metode ini diaplikasikan pada data survey di Eropa mengenai faktor-faktor yang mempengaruhi seseorang dalam penggunaan hak pilihnya dalam pemilu. Data terdiri dari 3300 individu yang diambil secara acak dari 20 negara di Eropa."

"Model regresi ordinal dua level merupakan model yang digunakan untuk menganalisis data respon ordinal tercluster dan longitudinal. Dalam hal ini variabel respon ordinal yang diketahui, dibentuk dari suatu variabel laten kontinu yang tak diketahui nilainya. Nilai batas kategorik (threshold) pada variabel laten perlu diestimasi bersama-sama dengan koefisien regresi ordinal dua level. Untuk mengestimasi parameter-parameter dan threshold pada model regresi ordinal dua level, digunakan metode estimasi maximum marginal likelihood (MMLE) melalui pendekatan numerik dengan metode Fisher scoring. Pada setiap iterasi metode Fisher Scoring, digunakan Gauss-Hermite Quadrature untuk menghitung secara numerik persamaan marginal likelihood. Untuk mengilustrasikan penerapan model regresi ordinal dua level untuk data ordinal tercluster, digunakan data TVSFP di mana siswa bersarang dalam kelas. Sedangkan untuk mengilustrasikan penerapan model regresi ordinal dua level untuk data ordinal longitudinal, akan digunakan data psikiatrik di mana pasien diklasifikasikan pada beberapa tingkat keparahan penyakit terhadap beberapa titik waktu (time points). Struktur data dua level yang digunakan untuk data longitudinal adalah perulangan observasi bersarang dalam individu (pasien)."

"Regresi data panel merupakan suatu regresi yang menggabungkan dua jenis data, yaitu data cross section dan data longitudinal. Berdasarkan komponen errornya regresi data panel dibedakan menjadi dua yaitu komponen error satu arah dan dua arah. Pada regresi data panel dibutuhkan beberapa asumsi tentang error yaitu error mempunyai mean nol dan mempunyai variansi konstan (homoskedastis) serta error antar observasi saling bebas. Dalam analisis regresi data panel, pada saat melakukan pengambilan observasi di suatu lokasi sering ditemui bahwa nilai observasi pada suatu lokasi bergantung pada nilai observasi di lokasi disekitarnya atau dengan kata lain ada korelasi spasial antar observasi. Inilah yang disebut dengan spatial dependent. Jika pengaruh spasial ini ada dan tidak dilibatkan dalam model maka asumsi error antar observasi saling bebas tidak terpenuhi. Sehingga model yang diperoleh menjadi kurang baik. Untuk itu dibutuhkan suatu model yang melibatkan pengaruh spasial dalam analisis regresi data panel yang dinamakan spatial panel data model. Dalam tugas akhir ini akan dibahas bagaimana cara menaksir parameter pada model regresi spasial panel satu arah dengan menggunakan metode maksimum likelihood."

"Model regresi Poisson tampak tak berhubungan (seemingly unrelated Poisson regression model, SUPREME) merupakan suatu model yang terdiri dari beberapa persamaan dimana variabel-variabel dependen dalam tiap persamaan menyatakan data terhitung (count data) dengan distribusi dari variabel dependen diberikan nilai variabel independen adalah Poisson. Diantara persamaan-persamaan tersebut terdapat keterkaitan satu sama lain yang ditunjukkan dengan adanya korelasi antar error dari setiap persamaan yang diindikasikan dengan terdapatnya paling sedikit satu variabel independen yang sama dalam setiap persamaan. Penaksiran parameter dari model regresi Poisson tampak tak berhubungan dilakukan dengan menggunakan metode maksimum likelihood dengan pendekatan Newton-Raphson. Model regresi Poisson tampak tak berhubungan akan memberikan taksiran parameter yang lebih efisien dibandingkan dengan model regresi Poisson apabila terdapat korelasi antar error dari setiap persamaan."

"Model regresi data panel dinamis merupakan model regresi data panel yang melibatkan lag dari variabel dependen sebagai variabel eksplanatori yang berkorelasi dengan error. Lag dari variabel dependen tersebut dinamakan variabel endogen eksplanatori. Adanya variabel endogen eksplanatori menyebabkan estimasi parameter menggunakan metode OLS menghasilkan taksiran yang bias dan tidak konsisten. Oleh karena itu dibutuhkan metode lain untuk menaksir parameter, salah satunya adalah metode yang dikembangkan oleh Arellano dan Bond. Arellano dan Bond mengembangkan metode penaksiran parameter melalui proses first differencing dan metode instrumental variabel sehingga taksiran yang dihasilkan oleh metode ini memiliki sifat tak bias, konsisten dan efisien. Metode Arellano dan Bond tersebut kemudian dikembangkan oleh Blundell dan Bond dengan cara mengkombinasikan momen kondisi dan matriks instrumen antara model first difference dan model level untuk menghasilkan taksiran yang sama-sama tak bias dan konsisten tetapi lebih efisien yang dinamakan GMM-System Estimator.

---

Regression model of dynamic panel data is a regression model of panel data involving lag of dependent variable as explanatory variables which are correlated with the error. Lag of dependent variable is called endogenous explanatory variables. The presence of this lag cause the estimates of the parameters produce the estimator that are biased and inconsistent using OLS method. Therefore, other methods are needed to estimate the parameters, one of is the method developed by Arellano and Bond.

Arellano and Bond developed a method of parameter estimation through a process of first-differencing and instrumental variable method so that the estimator are unbiased, consistent and efficient. This method is then developed by Blundell and Bond with combine the moment conditions and matrix of instruments between first-difference model and level model to produce the estimator that are both unbiased and consistent but more efficient thus it called GMM-System estimator."

"Model regresi data panel spasial error dinamis adalah model regresi data panel yang melibatkan lag dari variabel dependen dan komponen dependensi spasial error. Karena terdapat korelasi antara lag dari variabel dependen dan komponen error, estimasi dengan Ordinary Least Squares menjadi bias dan tidak konsisten. Oleh karena itu, dibutuhkan metode lain untuk menaksir parameter dalam model. Metode yang dapat digunakan adalah perluasan metode Arellano dan Bond yang mencakup metode instrumental variabel menggunakan variabel instrumen yang disarankan oleh Mutl (2006) dan prinsip Generalized Method of Moments (GMM). Kemudian ditambah dengan metode pendekatan Kapoor, Kelejian, dan Prucha (KKP) sehingga dihasilkan taksiran yang konsisten.

---

The dynamic spatial error panel data regression model is panel data regression model which involves lag of the dependent variable and error spatial dependence. Because there is correlation between the lag of the dependent variable and error components, the ordinary least squares estimator becomes biased and inconsistent. Therefore, we need another method to estimate parameters in the model. The method which can be used is the extended method of Arellano and Bond covering instrumental variable method using instrument variables suggested by Mutl (2006) and the principle of the Generalized Method of Moments (GMM). Then the method is coupled with the method of Kapoor, Kelejian, and Prucha (KKP) approach so that it produces consistent estimators."

"Dalam analisis data, saat data mempunyai outlier dan outlier yang ada bukan merupakan suatu kesalahan, taksiran parameter yang diperoleh dengan metode Ordinary Least Square (OLS) akan bias karena metode OLS tidak robust terhadap adanya outlier. Oleh karena itu, dicari metode lain yang robust terhadap adanya outlier, salah satunya ialah metode regresi robust dengan menggunakan fungsi Huber. Pada skripsi ini akan dibahas mengenai taksiran parameter pada model regresi robust sederhana dan berganda dengan menggunakan fungsi Huber. Selain itu, akan dibandingkan antara taksiran parameter model regresi robust dengan menggunakan fungsi Huber dan taksiran parameter yang didapat dengan metode OLS dilihat dari nilai effisiensi taksiran parameter. Hasil yang diperoleh dari contoh penerapan menunjukkan bahwa untuk data ada outlier taksiran parameter yang diperoleh dengan metode regresi robust dengan fungsi Huber lebih effisien dibandingkan metode OLS, sedangkan untuk data tanpa outlier taksiran parameter yang diperoleh dengan metode OLS lebih effisien dibandingkan metode regresi robust dengan fungsi Huber."

"Pada model regresi data panel spasial dinamis terdapat lag dari variabel dependen dan spatial lag dari variabel dependen yang berperan sebagai variabel eksplanatori. Hal ini menyebabkan variabel eksplanatori berkorelasi dengan error, variabel jenis ini disebut variabel endogen eksplanatori. Dengan adanya variabel ini, estimasi secara ordinary least squares menjadi bias dan tidak konsisten. Oleh karena itu sebelum menaksir parameter pada model regresi data panel spasial dinamis harus dilakukan first-difference untuk menghilangkan efek individu dan selanjutnya dilakukan instrumental variabel pada variabel endogen eksplanatori. Kemudian untuk mendapatkan unbiased and consistent estimator, model ini ditaksir dengan metode Arrelano dan Bond yang menggunakan prinsip generalized method of moments optimal."