Universitas Islam Bandung Repository

Pemodelan Regresi Heckit untuk Data Konsumsi Susu di Provinsi Jawa Barat Tahun 2015

Show simple item record

dc.contributor Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam
dc.creator Utami, Renika Dwi
dc.creator Karyana, Yayat
dc.date 2021-01-21
dc.date.accessioned 2021-03-15T03:44:56Z
dc.date.available 2021-03-15T03:44:56Z
dc.identifier http://karyailmiah.unisba.ac.id/index.php/statistika/article/view/25800
dc.identifier 10.29313/.v7i1.25800
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/123456789/28836
dc.description Abstract. The heckit regression is usually used to obtain an unbiased and consistent estimator of sample selection. There are two stages carried out in the heckit regression method, namely the first sample will be divided into the obedient and unobserved samples. In the second stage, the first stage will produce a new variable called the Inverse Mill Ratio (λ) then the variable will be estimated by regressing the dependent variable (Y) to the independent variable (X) and the Inverse Mill Ratio (λ) variable using the OLS method. This thesis discusses the description of the consumption of household milk in West Java Province 2015. The data used are secondary data from the results of the West Java Province National Socio-Economic Survey (SUSENAS) obtained from the Central Statistics Agency (BPS) in 2015. With the dependent varibale is the monthly milk consumption expenditure and the independent variable is the level of education of the head of the household, the number of household members aged under five, monthly household income, the work status of the head of the household. Based on the results obtained, the variables that affect household milk consumption expenditure are the work status of the head of the household, the number of household members aged under five and the income of the head of the household.Keywords: Multiple Regression, Heckit Regression, Inverse Mill Ratio, Milk CmsumptionAbstrak. Regresi heckit biasanya digunakan untuk mendapatkan estimator yang tak bias dan konsisten dari seleksi sampel. Terdapat dua tahapan yang dilakukan pada metode regresi heckit, yaitu pertama sampel akan dibedakan menjadi sampel yang termati dan tidak termati. Tahap kedua, pada tahap pertama akan menghasilkan variabel baru yang disebut Invers Mill Ratio  lalu variabel tersebut akan diestimasi dengan meregresikan variabel terikat  terhadap variabel tidak terikat  dan variabel Invers Mill Ratio  menggunakan metode OLS. Dalam skripsi ini dibahas tentang gambaran pengluaran konsumsi susu rumah tangga di Provinsi Jawa Barat 2015. Data yang digunakan adalah data sekunder dari hasil Survei Sosial Ekonomi Nasional (SUSENAS) Provinsi Jawa Barat yang didapat dari Badan Pusat Statistik (BPS)  tahun 2015. Dengan varibale terikatnya adalah pengeluaran konsumsi susu rumah tangga tiap bulan dan variabel tidak terikatnya adalah tingkat pendidikan kepala rumah tangga, jumlah anggota rumah tangga usia balita, status pekerjaan kepala rumah tangga dan pendapatan rumah tangga per bulan.Kata Kunci: Regresi Berganda, Regresi Heckit, Inverse Mill Ratio, Konsumsi Susu
dc.format application/pdf
dc.language eng
dc.publisher Universitas islam Bandung
dc.relation http://karyailmiah.unisba.ac.id/index.php/statistika/article/view/25800/pdf
dc.rights Copyright (c) 2021 Prosiding Statistika
dc.source Prosiding Statistika; Vol 7, No 1, Prosiding Statistika (Februari,2021); 151-158
dc.source Prosiding Statistika; Vol 7, No 1, Prosiding Statistika (Februari,2021); 151-158
dc.source 2460-6456
dc.source 10.29313/.v7i1
dc.subject Statistika
dc.subject Regresi Berganda, Regresi Heckit, Inverse Mill Ratio, Konsumsi Susu
dc.title Pemodelan Regresi Heckit untuk Data Konsumsi Susu di Provinsi Jawa Barat Tahun 2015
dc.type info:eu-repo/semantics/article
dc.type info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type Peer-reviewed Article
dc.type Kuantitatif


Files in this item

Files Size Format View

There are no files associated with this item.

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

Search Unisba Repository


Advanced Search

Browse

My Account