TRANSFORMASI BOX-COX UNTUK MENGATASI HETEROSKEDASTISITAS PADA REGRESI LINIER GANDA (Studi pada Angka Harapan Hidup di Jawa Timur Tahun 2015)

• Main Author: BQ. LINA SEPTI DANASARI
• Format: Theses and Dissertations NonPeerReviewed
• Language: Indonesian; Indonesian
• Published: 2017
• Subjects: RA Public aspects of medicine
• Online Access: http://repository.unair.ac.id/62140/1/FKM.%20264-17%20Dan%20t%20-%20abstrak.pdf; http://repository.unair.ac.id/62140/2/FKM.%20264-17%20Dan%20t%20-%20sec.pdf; http://repository.unair.ac.id/62140/; http://lib.unair.ac.id
• Institution: Universitas Airlangga

Salah satu asumsi yang harus terpenuhi dalam analisis regresi adalah asumsi homoskedastisitas. Apabila asumsi tidak terpenuhi maka data dapat dikatakan mengalami heteroskedastisitas yang dapat berpengaruh pada penaksir yang dihasilkan menjadi tidak efisien dan model persamaan regresi menjadi kurang tepat. Penelitian ini dilaksanakan untuk menerapkan metode transformasi Box-Cox untuk mengatasi heteroskedastisitas pada regresi linier ganda. Studi kasus pada penelitian ini adalah angka harapan hidup (AHH) di Provinsi Jawa Timur yang bertujuan untuk mengetahui faktor yang mempengaruhi AHH di Provinsi Jawa Timur pada tahun 2015. Penelitian ini merupakan penelitian yang bersifat non reaktif karena menggunakan data sekunder berupa data publikasi yang diperoleh dari Badan Pusat Statistik Provinsi Jawa Timur (BPS JATIM) pada tahun 2015. Unit analisis dari penelitian ini adalah kabupaten/kota yang terdapat di Provinsi Jawa Timur sebanyak 38 kabupaten/kota. Variabel terikat dalam penelitian ini adalah AHH dan variabel bebas terdiri dari angka kematian bayi (AKB), angka kesakitan penduduk dan persentase penduduk yang berobat jalan ke puskesmas. Hasil penelitian didapatkan bahwa transformasi Box-Cox dapat digunakan untuk mengatasi heteroskedastisitas pada regresi linier ganda dengan menggunakan nilai lamda (λ) = 5 sehingga didapatkan model transformasi adalah Yλ =Y5. Persamaan model regresi yang didapatkan adalah 2622101444,399 - 18698445,884*(AKB). Model regresi yang didapatkan menunjukkan bahwa AKB merupakan faktor yang mempengaruhi AHH. Semakin tinggi AKB maka semakin rendah AHH, dan sebaliknya sehingga salah satu upaya peningkatan AHH dapat dilakukan dengan mencegah terjadinya kematian bayi di Jawa Timur.