Analisis regresi logistik biner terhadap indeks kedalaman kemiskinan di Provinsi Kepulauan Bangka Belitung

Arzah Verlia, (NIM. 1071911018) (2026) Analisis regresi logistik biner terhadap indeks kedalaman kemiskinan di Provinsi Kepulauan Bangka Belitung. Other thesis, Universitas Bangka Belitung.

	Text HALAMAN DEPAN.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB)
	Text BAB I.pdf Restricted to Registered users only Download (485kB)
	Text BAB II.pdf Restricted to Registered users only Download (707kB)
	Text BAB III.pdf Restricted to Registered users only Download (547kB)
	Text BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Download (514kB)
	Text BAB V.pdf Restricted to Registered users only Download (387kB)
	Text DAFTAR PUSTAKA.pdf Restricted to Registered users only Download (308kB)
	Text DAFTAR LAMPIRAN.pdf Restricted to Repository staff only Download (372kB)

Abstract

Analisis regresi logistik biner digunakan untuk memodelkan hubungan antara variabel dependen yang bersifat dikotomus dengan variabel independen. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang memengaruhi probabilitas kategori Indeks Kedalaman Kemiskinan (IKK) di Provinsi Kepulauan Bangka Belitung, yang diklasifikasikan ke dalam tingkat rendah dan tinggi. Regresi logistik biner tidak mensyaratkan asumsi normalitas dan menggunakan metode Maximum Likelihood Estimation (MLE) dalam mengestimasi parameter model. Pengujian parameter dilakukan secara simultan menggunakan Likelihood Ratio Test (Uji G) yang diperoleh nilai statistik G sebesar 24,294 p-value sebesar 0,00021 yang menunjukkan model signifikan sedangkan secara parsial menggunakan Uji Wald diketahui bahwa variabel Tingkat Pengangguran Terbuka, Angka Melek Huruf, dan Pengeluaran per Kapita berpengaruh signifikan terhadap IKK, sedangkan Rata-rata Lama Sekolah tidak signifikan. Selain itu, pemilihan model terbaik dilakukan dengan metode Stepwise Regression, serta evaluasi model dilakukan melalui uji Hosmer-Lemeshow diperoleh model yang memenuhi uji kesesuaian dengan p-value sebesar 0,6. Selain itu, berdasarkan pengukuran ketepatan klasifikasi (hit ratio), model memiliki tingkat akurasi sebesar 82,54%, sehingga mampu memprediksi kategori IKK dengan baik.

Item Type:	Thesis (Other)
Uncontrolled Keywords:	Indeks kedalaman kemiskinan, Provinsi Kepulauan Bangka Belitung, regresi logistik biner
Subjects:	Q Sains > QA Mathematics
Divisions:	FAKULTAS SAINS DAN TEKNIK > MATEMATIKA > SKRIPSI
Depositing User:	Merty Merty
Date Deposited:	26 May 2026 02:04
Last Modified:	26 May 2026 02:04
URI:	https://repository.ubb.ac.id/id/eprint/13748

Actions (login required)

View Item