Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Variabel Moderator merupakan variabel yang tidak terdapat dalam model (tidak mempengaruhi variabel respon), tetapi mempengaruhi kekuatan hubungan antara variabel prediktor dan variabel respon. Dalam hal variabel moderator merupakan variabel katagorik, pengidentifikasian variabel moderator tersebut dilakukan dengan membandingkan koefisien regresi linear yang didapat dari model regresi linear untuk setiap katagori dari variabel tersebut. Hal ini dilakukan dengan uji Chow. Jika koefisien regresi linear untuk setiap katagori berbeda maka variabel tersebut merupakan variabel moderator dan analisis regresi linear sederhana dilakukan secara terpisah untuk setiap katagori dari variabel moderator."

"Dalam skripsi ini membahas mengenai model regresi antara variabel penjelas dengan variabel dependent kontinu dimana variabel dependent yang diketahui merupakan variabel dependent ordinal yang dibentuk dari variabel kontinu tersebut, sedangkan nilai dari variabel kontinu tidak diketahui. Penaksiran parameter dalam model dilakukan dengan menggunakan metode maximum likelihood. Pengujian kegunaan model dilakukan dengan uji rasio likelihood. Pengujian terhadap masing-masing koefisien regresi dilakukan dengan uji z. Untuk mengukur kecocokan model digunakan koefisien determinasi 2 R. Metode tersebut diterapkan untuk melihat hubungan antara variabel kemampuan seseorang untuk mengalihkan stress (dinamakan Avoid) yang bersifat kontinu dengan variabel kemampuan seseorang untuk menikmati kegiatan (dinamakan Distract) dan variabel kemampuan seseorang untuk mendapatkan dukungan dari orang lain (dinamakan Social) dimana data variabel Avoid yang diketahui berupa data kategori ordinal yang dibentuk dari data variabel Avoid kontinu yang tidak diketahui nilainya."

"Analisis regresi merupakan suatu metode yang digunakan untuk menganalisis hubungan antar variabel yang diekspresikan dalam bentuk persamaan antara variabel dependen dengan variabel bebas. Dalam analisis regresi terdapat beberapa asumsi yang harus dipenuhi. Spasial dependen pada suatu kumpulan data sampel berarti observasi pada suatu lokasi berkorelasi dengan observasi pada lokasi lain. Sehingga asumsi error antar observasi yang saling bebas tidak terpenuhi. Oleh karena itu, dibutuhkan suatu model yang memperhitungkan adanya korelasi spasial yaitu model spasial dependen. Model spasial dependen terbagi dua yaitu spasial lag dan spasial error. Model spasial lag merupakan model regresi linier dimana pada variabel dependennya terdapat korelasi spasial sedangkan model spasial error merupakan model regresi linier dimana pada errornya terdapat korelasi spasial. Penaksiran parameter menggunakan metode maksimum likelihood. "

"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."

"Salah satu asumsi pada regresi linier adalah bahwa variansi kesalahan () sama. Bila asumsi ini tidak terpenuhi, keadaan ini di sebut heteroskedastisitas. Pada tugas akhir ini akan dibahas bagaimana pengaruh heteroskedastisitas terhadap sifat-sifat parameter regresi serta bagaimana mendeteksi dan mengatasi heteroskedastisitas tersehut."

"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."

"Tugas akhir ini membahas model regressi logistic yang digunakan untuk menganalisa dan memodel hubungan antara variabel respon kualitatif dikotomi dan variabel - variabel bebas."

"Alokasi makanan adalah alokasi dasar di dalam rumah tangga yang seolah-olah mampu diberikan sama rata untuk setiap anggota rumah tangga terutama antar anak atau antar saudara kandung. Namun ada beberapa faktor yang bisa menyebabkan adanya perbedaan alokasi makanan antar saudara kandung. Dengan menggunakan data IFLS 4 dan 5 serta variasi makanan sebagai proksi alokasi makanan, studi ini membahas dua faktor yang berpengaruh terhadap alokasi makanan yaitu urutan kelahiran dan status pengaturan fertilitas yang tidak sempurna. Selain itu studi ini mencoba menjelaskan mekanisme efek urutan kelahiran menggunakan status pengaturan fertilitas yang tidak sempurna tersebut. Hasil pada studi ini menemukan bahwa adanya efek negatif urutan kelahiran di dalam alokasi makanan rumah tangga. Selain anak dengan status tidak diinginkan dan atau berada di keluarga tidak diinginkan akibat adanya status pengaturan kelahiran yang tidak sempurna cenderung variasi makanan yang lebih rendah. Namun studi ini tidak bisa menjelaskan secara kausalitas mekanisme dibalik efek negatif urutan kelahiran melalui status pengaturan kelahiran yang tidak sempurna.

---

Food allocation is a basic allocation within a household that as if the household is able to provide an equal allocation for each household member, especially between child or sibling. But there are several factors which can cause differences in the allocation of food between siblings. Using IFLS 4 and 5 data and food variation as proxy of allocation, this study discusses two factors that affect food allocation, birth order and imperfect fertility control status. Beside that, this study tries to explain the mechanism of birth order effects using the imperfect fertility control status. The results of this study found that there was a negative effect on birth order in household allocation of food. In addition children with unwanted status and/or live in unwanted families due to imperfect birth control status, tend to have lower food variations. However, this study cannot explain the causality of the mechanism behind the negative effects of birth order through imperfect birth control status.

"

"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)."