PENERAPAN ANALISIS REGRESI MULTILEVEL DENGAN METODE MAXIMUM LIKELIHOOD TERHADAP TINGKAT PENGANGGURAN TERBUKA DI PULAU SULAWESI

MARTHA MAULIA, ALMAZETTA (2025) PENERAPAN ANALISIS REGRESI MULTILEVEL DENGAN METODE MAXIMUM LIKELIHOOD TERHADAP TINGKAT PENGANGGURAN TERBUKA DI PULAU SULAWESI. FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM, UNIVERSITAS LAMPUNG.

Preview	File PDF 1. ABSTRAK.pdf Download (1650Kb) | Preview
	File PDF 2. SKRIPSI FULL.pdf Restricted to Hanya staf Download (1177Kb) | Minta salinan
Preview	File PDF 3. SKRIPSI TANPA BAB PEMBAHASAN.pdf Download (1065Kb) | Preview

Abstrak (Berisi Bastraknya saja, Judul dan Nama Tidak Boleh di Masukan)

Regresi multilevel digunakan untuk mengetahui hubungan antar variabel terikat dengan variabel bebas pada data berstruktur hirarki. Data hirarki adalah data yang terdiri dari beberapa unit yang diamati pada level rendah tersarang pada level yang lebih tinggi. Metode estimasi parameter yang digunakan adalah metode maximum likelihood. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk memperoleh model regresi multilevel terhadap faktor-faktor yang mempengaruhi tingkat pengangguran terbuka di Pulau Sulawesi dan mengetahui nilai keragaman yang dijelaskan oleh masing-masisng level. Hasil analisis menunjukkan bahwa model terbaik adalah model multilevel dengan mengikutsertakan variabel Z dan faktor-faktor yang mempengaruhi tingkat pengangguran terbuka di Pulau Sulawesi adalah kepadatan penduduk, persentase penduduk miskin dan tingkat partisipasi angkatan kerja. Keragaman yang dapat dijelaskan oleh level 1 (kabupaten/kota) sebesar 50,92%, sedangkan oleh level 2 (provinsi) sebesar 84,15%. Kata kunci: Regresi Multilevel, Data Hirarki, Tingkat Pengangguran Terbuka

Jenis Karya Akhir:	Skripsi
Subyek:	500 ilmu pengetahuan alam dan matematika 500 ilmu pengetahuan alam dan matematika > 510 Matematika
Program Studi:	FAKULTAS MIPA > Prodi Matematika
Pengguna Deposit:	2308305824 . Digilib
Date Deposited:	08 Apr 2025 08:38
Terakhir diubah:	08 Apr 2025 08:38
URI:	http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/85884

Actions (login required)

Lihat Karya Akhir