%0 Thesis
%9 Skripsi
%A DWIKI ADITYA NURHANANDA, NIM. 13610041
%B FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI
%D 2018
%F digilib:30350
%I UIN SUNAN KALIJAGA YOGYAKARTA
%K Regresi Tobit, Maximum Likelihood Estimation, Data Tersensor, Hannan- Quinn Criterion, Schwarz Information Criterion
%T REGRESI TOBIT PADA DATA TERSENSOR (STUDI KASUS KONSUMSI ROKOK RUMAH TANGGA PROVINSI DAERAH ISTIMEWA YOGYAKARTA TAHUN 2016)
%U https://digilib.uin-suka.ac.id/id/eprint/30350/
%X Analisis regresi merupakan metodologi statistik yang menggambarkan hubungan atau pengaruh antara variabel independen dan variabel dependen. Salah satu jenis model analisis regresi adalah tobit. Model regresi tobit digunakan untuk mengatasi masalah data tersensor. Data tersensor merupakan data yang hanya ada untuk beberapa pengamatan, sedangkan untuk sebagian yang lain tidak memberikan nilai. Metode yang digunakan untuk mengestimasi model regresi tobit adalah Maximum Likelihood Estimation yang tahan terhadap data tersensor. Penelitian ini bertujuan untuk membahas model regresi tobit dan penerapannya pada kasus konsumsi rokok rumah tangga di Daerah Istimewa Yogyakarta yang berdasarkan pada data Survei Sosial Ekonomi Nasional (Susenas) Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta Tahun 2016. Variabel yang digunakan antara lain konsumsi rokok rumah tangga (Y ), umur kepala rumah tangga (X1), pendidikan terakhir yang sedang/pernah ditempuh kepala rumah tangga (X2), jumlah anggota keluarga yang berusia lebih dari 10 tahun (X3), jumlah pengeluaran rumah tangga pangan (X4), dan jumlah pengeluaran rumah tangga non pangan (X5). Estimasi kasus tersebut dengan menggunakan regresi tobit diperoleh hasil sebagai berikut ^ Y =
%Z Dr. Epha Diana Supandi, S. Si., M. Sc.