PEMODELAN LOGIT, PROBIT, DAN COMPLEMENTARY LOG-LOG - Dwi Ayu Setyaningrum; Timbang Sirait (Politeknik Statistika STIS, 2020)
Pemodelan data yang tepat dapat digunakan dalam pengambilan keputusan yang bersifat strategis. Salah satu bentuk pemodelan yang umum digunakan yaitu analisis regresi. Dalam pemodelan regresi harus dilihat tipe data pada variabel respon terlebih dahulu agar dapat menentukan pemodelan yang dapat dilakukan sesuai tipe data. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui gambaran umum dan karakteristik partisipasi angkatan kerja perempuan dalam perekonomian di Kalimantan Timur tahun 2019, melakukan pemodelan data dengan menggunakan regresi Logistik Biner, Probit, dan Complementary Log-log, serta mengetahui seberapa besar pengaruh variabel-variabel penjelas terhadap variabel respon pada kasus partisipasi angkatan kerja perempuan dalam perekonomian di Kalimantan Timur tahun 2019. Variabel respon yang digunakan dalam pemodelan adalah status kerja perempuan sedangkan variabel penjelas yaitu kepemilikan anak, status kawin, status kemiskinan, status KRT, tempat tinggal, dan tingkat pendidikan. Hasil Penelitian menunjukkan bahwa dengan nilai AIC diperoleh regresi Complementary log-log sebagai model terbaik karena memiliki nilai AIC terkecil dibandingkan dengan model lainnya. Kecenderungan perempuan usia angkatan untuk berpartisipasi dalam perekonomian di Kalimantan Timur tahun 2019 lebih besar bagi perempuan yang memiliki balita, status belum menikah atau cerai mati, status ekonomi miskin, tidak sebagai kepala rumah tangga, bertempat tinggal diperkotaan, dan pendidikan kurang atau sama dengan SMA/Sederajat.