Tinjauan Pustaka

Seminar Tugas Akhir - Jumat, 24 Juni 2011 Statistika FMIPA ITS Surabaya

Pemilihan Model Terbaik Menggunakan kriteria AIC

Model terbaik regresi adalah model yang memiliki nilai AIC terkecil.

=nilai deviansK = jumlah parameter

AIC = kD 2)ˆ(

)ˆ(D

Tinjauan Pustaka

Seminar Tugas Akhir - Jumat, 24 Juni 2011 Statistika FMIPA ITS Surabaya

Putus SekolahProses berhentinya siswa secara

terpaksa dari suatu lembagapendidikan tempat dia belajar

Penyebab

Rahmawati (2008) •Ekonomi•Jumlah sekolah

Burhanudin(2009)

•Jumlah guru•Angka buta huruf•Tingkat kemiskinan•Tingkat kesempatan kerja

Metodologi Penelitian

Seminar Tugas Akhir - Jumat, 24 Juni 2011 Statistika FMIPA ITS Surabaya

Sumber Data

SUSENAS Tahun 2009

Dinas Pendidikan Jawa Timur

Unit Observasi 38 kabupaten/kota di Jawa Timur

Metodologi Penelitian

Seminar Tugas Akhir - Jumat, 24 Juni 2011 Statistika FMIPA ITS Surabaya

VariabelPenelitian

No Variabel

1 Y Jumlah kasus putus sekolah SD dan SMP pada tiap kabupaten/kota

2 X1

Persentase sekolah (SD/MI dan SMP/MTs) terhadap siswa pada tiapkabupaten/kota

3 X2 Persentase buta huruf pada tiap kabupaten/kota

4 X3

Persentase rumah tangga yang memiliki anak lebih dari dua orang padatiap kabupaten/kota

5 X4 Persentase laju pertumbuhan ekonomi pada tiap kabupaten/kota

6 X5

Persentase guru (SD/MI dan SMP/MTs) terhadap jumlah siswa pada tiapkabupaten/kota

7 X6 Persentase penduduk miskin pada tiap kabupaten/kota

8 X7Rata-rata lama sekolah penduduk usia 15 tahun keatas pada tiapkabupaten/kota

9 X8 Tingkat kesempatan kerja pada tiap kabupaten/kota

Metodologi Penelitian

Seminar Tugas Akhir - Jumat, 24 Juni 2011 Statistika FMIPA ITS Surabaya

Langkah Penelitian

1. Mendeteksi hubungan kolinieritas antara variabel prediktor2. Menaksir parameter model regresi Poisson dengan menggunakan Maximum Likelihood

Estimation (MLE).3. Melakukan pengujian parameter model Regresi Poisson dengan menggunakan metode

Maximum Likelihood Ratio Test (MLTR)4. Mendapatkan model regresi Poisson5. Memeriksa adanya kasus Over/Under Dispersion6. Menaksir parameter model GPR dengan MaXimum Likelihood Estimation (MLE)7. Menguji signifikansi parameter model GPR dengan menggunakan metode Maximum

Likelihood Ratio Test (MLRT)8. Mendapatkan model GPR9. Mendapatkan nilai AIC agar mendapatkan model regresi terbaik10. Membandingkan nilai AIC diantara model Regresi Poisson dan GPR11. Menentukan model terbaik yaitu model dengan nilai AIC terkecil12. Mendapatkan faktor yang mempengaruhi angka kasus putus sekolah pada usia wajib belajar

Karakteristik Putus Sekolah

Seminar Tugas Akhir - Jumat, 24 Juni 2011 Statistika FMIPA ITS Surabaya

Variabel Mean Varians Minimum Maksimum

Y 306.7 78438.7 9 1120

X1 0.7563 0.0748 0.3612 1.6174

X2 2.28 7.399 0.1 12.98

X3 36.883 32.179 23.69 52.41

X4 5.006 0.936 4.07 10.02

X5 6.111 1.441 4.033 8.858

X6 15.96 47.98 4.81 31.94

X7 7.268 1.651 4.19 9.38

X8 94.67 6.9 88.73 98.68

Jumlah kasus putus sekolah paling kecil 9 Kota MadiunJumlah kasus putus sekolah paling besar 1120 Kabupaten Sampang

Pemodelan Jumlah Kasus Putus Sekolah

Seminar Tugas Akhir - Jumat, 24 Juni 2011 Statistika FMIPA ITS Surabaya

Tidak ditemukan variabel prediktor yang memiliki nilai korelasi yang sangat besar (lebih besar dari 0,95). Maka dapat disimpulkan tidak ada variabel yang memiliki multikolinieritas.

X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7

X2 0.520

X3 -0.258 0.033

X4 -0.046 -0.122 -0.134

X5 0.316 -0.242 -0.208 -0.098

X6 0.735 0.727 0.056 -0.066 -0.135

X7 -0.699 -0.770 0.004 0.081 0.141 -0.855

X8 0.740 0.550 -0.183 -0.105 0.078 0.679 -0.881