Pemilihan Model Regresi Bernoulli Terbaik

Abstract

Regresi Bernoulli merupakan model regresi yang dapat menjelaskan hubungan antara variabel dependen kategorik dan satu atau lebih variabel independen. Penelitian ini bertujuan mengkaji pemilihan model regresi Bernoulli terbaik menggunakan metode Akaike’s Information Criterion (AIC), Corrected AIC (AICc), Bayesian Information Criterion (BIC). Ketiga metode ini berhubungan dengan metode Maximum Likelihood Estimation (MLE) yang digunakan untuk estimasi parameter model regresi Bernoulli. Berdasarkan hasil kajian empiris pada data Indeks Pembangunan Kesehatan Masyarakat (IPKM) kabupaten/kota di Pulau Kalimantan, metode AIC menghasilkan nilai terkecil dibanding metode AICc dan BIC untuk semua model yang dibandingkan. Model regresi Bernoulli terbaik untuk data IPKM berdasarkan nilai AIC, AICc, dan BIC terkecil adalah model dengan variabel independennya adalah produk domestik regional bruto per kapita.