Upload
anon138028538
View
14
Download
0
Embed Size (px)
Citation preview
5/16/2018 ITS Undergraduate 17949 1308100107 Presentation 3 - slidepdf.com
http://slidepdf.com/reader/full/its-undergraduate-17949-1308100107-presentation-3 1/9
B
O
O
T
S
T
R
A
P
A
G
G
R
E
G
A
T
I
N
G 20Seminar Hasil Tugas Akhir 2011
Tinjauan Pustaka
Algoritma Bagging Regresi Logistik Biner
1
• Mengambil sampel bootstrap sebanyak n dari data set dengan pengulangansebanyak n. Pengambilan sampel sedemikian hingga setiap variabel aggregate dalam setiap observasi.
2 • Memodelkan regresi logistik biner data set hasil sampel bootstrap B .
3• Menghitung peluang respon untuk setiap observasi dan menghitung ketepatan
klasifikasi. Kesalahan klasifikasi pada langkah ini disebut eB.
4 • Mengulang langkah 1 sampai langkah 4 sebanyak B kali (replikasi bootstrap ).
5
• Memperoleh ketepatan klasifikasi bagging dari rata-rata ketepatan klasifikasi setiappengambilan sampel sampai B, sehingga kesalahan klasifikasi bagging untuk
replikasi B kali adalah B.
6• Membentuk model bagging regresi logistik biner dari rata-rata setiap parameter
pada setiap pengambilan sampel sampai B.
7
• Untuk memperoleh hasil yang lebih baik, maka replikasi bootstrap dilakukansebanyak mungkin (Efron dan Tibshirani, 1993). Replikasi bootstrap yang biasadigunakan adalah 50 sampai 200.
5/16/2018 ITS Undergraduate 17949 1308100107 Presentation 3 - slidepdf.com
http://slidepdf.com/reader/full/its-undergraduate-17949-1308100107-presentation-3 2/9
Sumber Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data sekunder yang
diperoleh dari hasil Survey Sosial Ekonomi Nasional (SUSENAS-2009) Jawa
Timur. SUSENAS adalah survey yang dirancang BPS untuk mengumpulkandata sosial ekonomi kependudukan dengan cakupan yang luas, mulai dari
aspek pendidikan, kesehatan, perumahan, dan variabel sosial ekonomi
lainnya yang umumnya berkaitan dengan kesejahteraan rumah tangga.
21Seminar Hasil Tugas Akhir 2011
5/16/2018 ITS Undergraduate 17949 1308100107 Presentation 3 - slidepdf.com
http://slidepdf.com/reader/full/its-undergraduate-17949-1308100107-presentation-3 3/9
Variabel Penelitian
Variabel Respon
Variabel respon dalam penelitian ini adalah kesejahteraan rumah tangga, dimana
rumah tangga dibagi menjadi 2 kategori, yaitu :
1 = miskin2 = tidak miskin
Pengelompokkan tersebut didasarkan pada besarnya pengeluaran perkapita rumah
tangga per bulan. Pada tahun 2009, BPS telah menetapkan angka Rp 200.262,00
sebagai garis kemiskinan. Apabila suatu rumah tangga memiliki pengeluaran
perkapita per bulan di bawah nilai garis kemiskinan tersebut, maka rumah tangga
tersebut digolongkan sebagai rumah tangga miskin, dan sebaliknya.
Seminar Hasil Tugas Akhir 2011 22
5/16/2018 ITS Undergraduate 17949 1308100107 Presentation 3 - slidepdf.com
http://slidepdf.com/reader/full/its-undergraduate-17949-1308100107-presentation-3 4/9
Variabel Penelitian
23Seminar Hasil Tugas Akhir 2011
5/16/2018 ITS Undergraduate 17949 1308100107 Presentation 3 - slidepdf.com
http://slidepdf.com/reader/full/its-undergraduate-17949-1308100107-presentation-3 5/9
Variabel Penelitian
Seminar Hasil Tugas Akhir 2011 24
5/16/2018 ITS Undergraduate 17949 1308100107 Presentation 3 - slidepdf.com
http://slidepdf.com/reader/full/its-undergraduate-17949-1308100107-presentation-3 6/9
1. Analisis statistik deskriptif untuk masing-masing faktor-faktor yangmempengaruhi kesejahteraan rumah tangga di Kota Malang.
2. Melakukan analisis regresi logistik biner dengan pengujian secaraindividu terhadap masing-masing variabel prediktor.
3. Menentukan model regresi logistik biner dengan memasukkanseluruh variabel prediktor yang signifikan berpengaruh pada
pengujian secara individu.4. Mendapatkan variabel prediktor yang signifikan berpengaruh
terhadap model regresi logistik biner.
5. Melakukan bootstrap aggregating untuk prediktor dari model logistik biner, dengan 50 sampai 80 replikasi bootstrap.
6. Menentukan ketepatan klasifikasi pada setiap pengambilan sampel Breplikasi bootstrap, sehingga diperoleh kesalahan klasifikasi eB.
7. Menentukan kesalahan klasifikasi bagging B.
8. Membentuk model bagging regresi logistik biner dari rata-rata setiapparameter pada setiap pengambilan sampel sampai B.
Metode Analisis
25Seminar Hasil Tugas Akhir 2011
5/16/2018 ITS Undergraduate 17949 1308100107 Presentation 3 - slidepdf.com
http://slidepdf.com/reader/full/its-undergraduate-17949-1308100107-presentation-3 7/9
Pengeluaran Perkapita
Rumah Tangga
Statistik Deskriptif
Nilai pengeluaran perkapita rumah tangga per bulan yang terkecil adalah sebesar
Rp 126.100,00, sedangkan yang terbesar sebesar Rp 4.299.393,00. Nilai rata-rata
pengeluaran perkapita rumah tangga per bulan di Kota Malang dari 736 rumah
tangga adalah sebesar Rp 710.387,00.
2,04% rumah tangga di Kota Malang termasuk dalam kelompok miskin karena
memiliki pengeluaran perkapita per bulan di bawah garis kemiskinan. Sedangkan
97,96% sisanya termasuk dalam kelompok tidak miskin.
Seminar Hasil Tugas Akhir 2011 26
5/16/2018 ITS Undergraduate 17949 1308100107 Presentation 3 - slidepdf.com
http://slidepdf.com/reader/full/its-undergraduate-17949-1308100107-presentation-3 8/9
Kependudukan
Statistik Deskriptif
Rata-rata rumah tangga miskin di Kota Malang memiliki anggota rumah tangga sebanyak 5,667 ~
6 orang. Sedangkan rata-rata jumlah anggota rumah tangga tidak miskin sebesar 3,6158 ~ 4
orang. Hal ini menunjukkan bahwa rata-rata jumlah anggota rumah tangga miskin di Kota Malangtahun 2009 lebih tinggi dibandingkan dengan rumah tangga tidak miskin.
Seminar Hasil Tugas Akhir 2011 27
Persentase perempuan yang berperan sebagai kepala rumah tangga tidak miskin lebih besar
daripada rumah tangga miskin, yaitu mencapai 24%. Sementara itu, persentase kepala rumah
tangga dengan status kawin lebih banyak ditemukan pada kelompok rumah tangga miskin.
5/16/2018 ITS Undergraduate 17949 1308100107 Presentation 3 - slidepdf.com
http://slidepdf.com/reader/full/its-undergraduate-17949-1308100107-presentation-3 9/9
Pendidikan
Statistik Deskriptif
Seminar Hasil Tugas Akhir 2011 28
Persentase kepala rumah tangga tidak miskin yang pendidikannya tamat di atas SLTAsebesar 100%. Sedangkan persentase kepala rumah tangga miskin yang pendidikannya
tamat di atas SLTA hanya sebesar 0%. Jadi, dapat dikatakan bahwa semakin tinggi
pendidikan kepala rumah tangga, semakin menunjukkan bahwa rumah tangga tersebut
tidak miskin. Sebaliknya, semakin rendah pendidikan kepala rumah tangga, semakin
menunjukkan bahwa rumah tangga tersebut miskin.