REGRESI TERSENSOR (TOBIT) PADA DATA AMATAN NOL YANG MENGANDUNG MULTIKOLINIERITAS
Abstract: Variabel laten
adalah variabel yang tidak dapat diukur secara langsung. Salah satu kasus
variabel laten di bidang ekonomi sosial misalnya keinginan untuk menggunakan
alat KB. Pada kasus tersebut variabel pengeluaran digunakan sebagai variabel
proxy atau variabel pengganti dari variabel keinginan untuk menggunakan atau
mengkonsumsi. Selain sering dijumpai adanya variabel laten, juga sering
dijumpai data yang peubah-peubah bebas cenderung saling berkorelasi sehingga
akan terjadi penyimpangan. Salah satu metode yang digunakan untuk menganalisis
data tersensor adalah regresi tobit. Parameter pada regresi tobit tidak
langsung dapat diinterpretasikan sehingga dibutuhkan perhitungan lanjut yaitu
efek marginal regresi tobit. Dengan kondisi seperti itu, maka penelitian ini
bertujuan untuk membentuk model analisis regresi tobit beserta nilai efek
marginalnya agar mempermudah dalam menginterpretasikan parameter. Data yang
digunakan adalah pengeluaran biaya KB yang merupakan data Survey Biaya Hidup
(SBH) tahun 2013 yang diperoleh dari Badan Pusat Statistik (BPS) Kota Malang.
Data ini terdapat multikolinieritas. Cara mengatasinya dengan menghilangkan
salah satu variabel bebas yang berkorelasi sehingga didapatkan data yang tidak
disifati multikolinieritas. Berdasarkan
hasil pengujian didapatkan koefisien parameter hampir sama dengan nilai
maksimum atau minimum dari efek marginal, sehingga mempermudah dalam menginterpretasikan
model regresi tobit yang didapatkan serta dapat diketahui pengaruh variabel
prediktor secara minimum atau maksimum terhadap variabel respon.
Penulis: Dwi Ayu Noviyani
Kode Jurnal: jpmatematikadd141172
