Penerapan Metode Regresi Probit Biner dalam Menganalisis Faktor-Faktor yang Berpengaruh pada Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja Wanita

Ristika Dian Utami, Riri Syafitri Lubis, Hendra Cipta

Abstract


Abstract:  The female labor force participation rate (LFPR) describes the percentage of the female population of working age who are engaged in economic activities. In this condition, the problem that often arises is that the LFPR of women is still lower than the LFPR of men, and the gap between the two is quite far. The purpose of this study is to find out what factors affect the LFPR of women in North Sumatra Province. The method used is binary probit regression method. The data revealed that 45.5% of districts/cities in North Sumatra Province were classified as low LFPR category. The results showed that the level of education (X1) and the informal sector (X5) had a significant effect on female TPAK with a classification accuracy value of 93.9%, indicating that the binary probit regression model used was able to classify the data correctly with a high level of accuracy.

Abstrak: Tingkat partisipasi angkatan kerja (TPAK) wanita menggambarkan persentase populasi wanita pada usia kerja yang terlibat dalam kegiatan ekonomi. Dalam kondisi ini, masalah yang sering muncul adalah TPAK wanita masih lebih rendah dari TPAK laki-laki, dan kesenjangan antara keduanya cukup jauh. Tujuan dari penelitian ini yaitu  untuk mengetahui faktor-faktor apa saja yang berpengaruh terhadap TPAK wanita di Provinsi Sumatera Utara. Metode yang digunakan adalah metode regresi probit biner. Data mengungkapkan bahwa 45,5% kabupaten/kota di Provinsi Sumatera Utara tergolong dalam kategori TPAK rendah. Hasil penelitian menunjukkan tingkat pendidikan (X1) dan sektor informal (X5) berpengaruh signifikan terhadap TPAK wanita dengan nilai ketepatan klasifikasi sebesar 93,9% menandakan model regresi probit biner yang digunakan mampu mengklasifikasikan data dengan tepat memiliki tingkat akurasi yang tinggi.


Keywords


binary probit regression; female LFPR; north sumatra.

Full Text:

PDF

References


Aditiya, D. P., & Wildana, M. D. A. (2023). Analisis Pengaruh Sektor Informal, Produk Domestik Regional Bruto, Indeks Pembangunan Manusia, Dan Upah Terhadap Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja Di Jawa Timur, Journal Of Development Economic and Social Studies, 2(3), 505-521.

Agresti, A. (2007). An Introduction to Categorical Data Analysis Second Edition (2nd ed). New York: A John Wiley & Sons, Inc., Publication.

BPS. (2024). Sumatera Utara Dalam Angka 2024. Medan: BPS Provinsi Sumatera Utara.

BPS. (2024). Keadaan Angkatan Kerja di Provinsi Sumatera Utara Agustus 2023. Medan: BPS Provinsi Sumatera Utara.

Dewanti, C., Ratnasari, V., & Rumiati, A. T. (2020). Pemodelan Faktor-Faktor yang Memengaruhi Status Balita Stunting di Provinsi Jawa Timur Menggunakan Regresi Probit Biner. Jurnal Sains dan Seni ITS, 8(2), 129-136.

Dukalang, Hendra. H. (2019). Perbandingan Regresi Logistik Biner dan Probit Biner Dalam Pemodelan Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja. EULER: Jurnal Ilmiah Matematika, Sains dan Teknologi, 7(2), 62-70.

Fadhillah,H., Rakhmawati, F., & Aprilia, R. ( 2022). Regresi Probit Biner Pada Faktor- Faktor Yang Mempengaruhi Keefektifan Pembelajaran Pada Masa Covid-19. Math Educa Journal. Edisi April 2022, 6(1), 79-90.

Fuada, Nurul., & Amar, Syamsul. (2023) Analisis Pengaruh Tingkat Pendidikan, Kesehatan dan Jenis Kelamin Terhadap TPAK di Sumatera Barat. Ecosains: Jurnal Ilmiah Ekonomi dan Pembangunan. 12(2), 103-109.

Ghozali, I. (2016). Aplikasi analisis multivariate dengan program IBM SPSS 23 edisi 8. Badan Penerbit Universitas Diponegoro.

Greene, W. H. (2012). Econometric Analysis (7th ed.) New York: Pearson Education Limited.

Gujarati, D. (2004). Basic Econometrics (4th Edition). New York: The McGraw-Hill.

Hardiani., Siregar, S., & Zulfanetti. (2020). Analisis Determinan Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja Wanita di Sumatera. Jurnal Ekonomi dan Pembangunan, 11(1). 70-87.

Hasna & Achmad, Anneke Iswani. (2022). Metode Regresi Probit Biner untuk Pemodelan Factor-Faktor Yang Mempengaruhi Diagnosis Penyakit Jantung. Jurnal Riset Statistik (JRS), 2(1), 27-34.

Hosmer, D., & Lemeshow, S. (2000). Applied Logistic Regression (2 ed). New York: John Wiley & Sons.

KPPPA. (2023). Profil Perempuan Indonesia 2023. Jakarta: Badan Pusat Statistik.

Kurniasari, Wulan., Gunarto, Toto., & Yuliawan Dedy. (2024). Dinamika Partisipasi Angkatan Kerja Perempuan: Faktor Kunci Di Indonesia. Jurnal EK&BI, 7(1), 38-47.

Lupikawaty, M. (2021). Partisipasi Angkatan Kerja Perempuan Di Dunia: Problema dan Solusi. SDM dalam Berbagai Perspektif, March.

Masitoh, F dan Ratnasari, V. (2016). Pemodelan Status Ketahanan Pangan di Provinsi Jawa Timur dengan Pendekatan Metode Regresi Probit Biner. Jurnal Institut Teknologi Sepuluh Nopember. Surabaya: ITS, 5(2), 211-216.

Nur’eni & Handayani, Lilies. (2020). Regresi Probit untuk menganalisis Variabel- Variabel Yang Mempengaruhi Perceraian Di Sulawesi Tengah. Jurnal Aplikasi Statistika & Komputasi Statistik, 12(1).

Ratnasari, V. (2012). Estimasi Parameter dan Uji Signifikansi Model Probit Bivariat. Disertasi Jurusan Statistika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

Sari, Ida Nur Indah., & Ratnasari, Vita. (2020). Pemodelan Regresi Logistik Dan Probit Biner Pada Faktor Yang Mempengaruhi Ketercapaian Target Unmet Need Di Provinsi Jawa Barat. Jurnal Sains Dan Seni ITS, 9(2), 200-207.

Septiawan, Anggi., & Haiyinah, S,. (2020). Determinan Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja Perempuan Di Indonesia Tahun 2015-2019 Menggunakan Model Regresi Data Panel. Seminal Nasional Official Statistics 2020.




DOI: https://doi.org/10.31764/justek.v8i2.29162

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


JUSTEK : Jurnal Sains dan Teknologi sudah terindeks

    

EDITORIAL OFFICE: