Analisis Regresi Linier Berganda Dengan Variabel Dummy

[Bok Wykes]

Thesuccess of a construction project could be seen based on whether the project has met the predetermined quality requirements, within a set budget and within the scheduled time duration. Time becomes one of the important aspects in planning a construction project because delay in the project can trigger various problems. Therefore, development of duration prediction technique could be a reliable option to increase prediction accuracy. The purpose of this study is to determine the relationship between the results of the duration estimation using earned schedule method with internal influence factors such as the number and gross floor area, external influence factors such as index of education, technology absorption, labor experience, technology availability, and innovation, and building type as dummy variable in predicting the total duration. The feasibility analysis showed that the equation of duration prediction using earned schedule method with internal and external influence factors as well as the dummy variable gave R2 value of 0.784 which means that the independent variables used could well explain the prediction of duration. There is an increase in the results of the coefficient of determination by 2.75% in the regression analysis using building type as dummy variable.

Keberhasilan suatu proyek konstruksi dapat dilihat berdasarkan ketepatan waktu yang telah dijadwalkan, ketepatan biaya yang telah dianggarkan, serta ketepatan mutu yang telah ditentukan sebelumnya. Waktu menjadi salah satu aspek penting dalam perencanaan suatu proyek konstruksi dikarenakan keterlambatan dalam proyek dapat memicu berbagai masalah baik dalam segi ekonomi maupun hukum, sehingga pengembangan suatu metode prediksi durasi dapat menjadi pilihan untuk meningkatkan akurasi prediksi. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui hubungan antara hasil prediksi durasi menggunakan metode Earned Schedule dengan faktor pengaruh internal berupa jumlah dan luas lantai, faktor pengaruh eksternal berupa indeks pendidikan, penyerapan teknologi, pengalaman tenaga kerja, ketersediaan teknologi, dan inovasi, serta variabel dummy berupa tipe bangunan dalam prediksi durasi total proyek pembangunan gedung bertingkat tinggi di Jakarta. Analisa dilakukan dengan menghitung estimasi durasi berdasarkan metode earned schedule yang menggunakan schedule performance index (SPI) dengan indikator waktu. Hasil analisa uji kelayakan regresi linier berganda menunjukkan bahwa persamaan prediksi durasi dengan faktor pengaruh internal dan eksternal serta variabel dummy memberikan nilai R2 sebesar 0.784 yang artinya variabel bebas yang digunakan dapat menjelaskan prediksi durasi dengan baik. Terdapat peningkatan hasil koefisien determinasi pada analisis regresi dengan menggunakan variabel dummy berupa tipe bangunan yaitu sebesar 2.75% dari nilai tanpa penggunaan variabel dummy.

Anondho, B. Pengembangan Model Prediksi Durasi Probabilistik Proyek Pembangunan Gedung Bertingkat Tinggi Berbasis Faktor Pengaruh Eksternal Terukur. Universitas Indonesia, Depok, Indonesia, Disertasi Tidak Diterbitkan. 2018.

N2 - Asuransi kesehatan di Indonesia awalnya bermula pada Jaminan Kesehatan Nasional. Seiring berkembangnya zaman, perusahaan Asuransi banyak bermunculan khususnya asuransi kesehatan. Produkproduk yang bermunculan saat ini semakin banyak menawarkan jaminan yang sangat menguntungkan dan melindungi para pemegang polis, salah satunya adalah produk asuransi Managed Care. Penentuan besar premi pada produk Managed Care di salah satu perusahaan asuransi ditentukan oleh beberapa faktor yaitu distribusi peserta, demografis wilayah, kelas risiko, dan plan yang dipilih. Pada penelitian ini akan dilakukan pengujian untuk mengetahui faktor-faktor yang paling berpengaruh dalam penentuan besar premi dari produk managed care. Dengan menggunakan analisis regresi linier berganda dengan variabel dummy, diperoleh bahwa faktor plan merupakan faktor yang paling berpengaruh dalam penentuan besar premi. Dengan demikian, semakin besar premi yang dibayarkan maka tertanggung akan mendapatkan manfaat yang besar sesuai dengan plan yang dipilih.

AB - Asuransi kesehatan di Indonesia awalnya bermula pada Jaminan Kesehatan Nasional. Seiring berkembangnya zaman, perusahaan Asuransi banyak bermunculan khususnya asuransi kesehatan. Produkproduk yang bermunculan saat ini semakin banyak menawarkan jaminan yang sangat menguntungkan dan melindungi para pemegang polis, salah satunya adalah produk asuransi Managed Care. Penentuan besar premi pada produk Managed Care di salah satu perusahaan asuransi ditentukan oleh beberapa faktor yaitu distribusi peserta, demografis wilayah, kelas risiko, dan plan yang dipilih. Pada penelitian ini akan dilakukan pengujian untuk mengetahui faktor-faktor yang paling berpengaruh dalam penentuan besar premi dari produk managed care. Dengan menggunakan analisis regresi linier berganda dengan variabel dummy, diperoleh bahwa faktor plan merupakan faktor yang paling berpengaruh dalam penentuan besar premi. Dengan demikian, semakin besar premi yang dibayarkan maka tertanggung akan mendapatkan manfaat yang besar sesuai dengan plan yang dipilih.

All content on this site: Copyright 2024 Elsevier B.V. or its licensors and contributors. All rights are reserved, including those for text and data mining, AI training, and similar technologies. For all open access content, the Creative Commons licensing terms apply

Perempuan adalah sasaran literasi keuangan karena keterlibatan dalam pemenuhan rumah tangga dan memperbaiki tingkat kesejahteraan dalam rumah tangga. Umumnya perempuan bertanggung jawab mengelola keuangan keluarga serta harus membuat keputusan keuangan sehari-hari. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisis pengaruh tingkat pendapatan, pendidikan, pengalaman kerja dan status pekerjaan secara simultan dan parsial terhadap tingkat literasi keuangan perempuan pekerja di Kota Denpasar. Penelitian ini dilakukan di kota Denpasar. Jumlah sampel yang diambil sebanyak 100 orang perempuan yang bekerja di kota Denpasar. Data dikumpulkan dengan metode observasi dan menggunakan kuesioner yang selanjutnya dianalisis dengan teknik analisis regresi linier berganda dengan variabel dummy sebagai variabel bebas. Berdasarkan teknik analisis regresi linier berganda dengan variabel dummy sebagai variabel bebas, diperoleh hasil bahwa tingkat pendapatan, pendidikan, pengalaman kerja dan status pekerjaan berpengaruh secara simultan dan parsial terhadap tingkat literasi keuangan perempuan pekerja di Kota Denpasar. Secara parsial tingkat pendapatan dan status pekerjaan berpengaruh positif dan signifikan terhadap tingkat literasi keuangan perempuan pekerja di Kota Denpasar. Tingkat pendidikan serta pengalaman kerja secara parsial berpengaruh negatif dan signifikan terhadap tingkat literasi keuangan perempuan pekerja di Kota Denpasar.

Nababan, Darman, Isfenti Sadalia. 2013. Analisis Personal Financial literacy dan Financial behavior Mahasiswa Strata I Fakultas Ekonomi Universitas Sumatera Utara. Jurnal Universitas Sumatera Utara. Vol.1, No.1. pp. 1-16

Otoritas Jasa Keuangan, 2016. Peraturan Otoritas Jasa Keuangan Tahun 2016 tentang Peningkatan Literasi dan Inklusi Keuangan di Sektor Jasa Keuangan Bagi Konsumen dan/atau Masyarakat. Jakarta: Kementerian Hukum dan HAM Republik Indonesia.

Regresi Berganda Dengan Variabel Dummy. Jika variabel bebas berukuran kategori atau dikotomi , maka dlam model regresi harus dinyatakan sebagai variabel dummy dengan memberi kode 0 ( nol ) atau 1 ( satu ).

Regresi linier dan regresi logistik adalah teknik machine learning yang membuat prediksi dengan menganalisis data historis. Misalnya, dengan melihat tren pembelian pelanggan sebelumnya, analisis regresi dapat memperkirakan penjualan di masa mendatang sehingga Anda dapat melakukan pembelian inventaris secara lebih tepat. Teknik regresi linier secara matematis memodelkan faktor yang tidak diketahui pada beberapa faktor yang diketahui untuk memperkirakan nilai yang tidak diketahui secara pasti. Demikian pula, regresi logistik menggunakan matematika untuk menemukan hubungan antara dua faktor data. Kemudian menggunakan hubungan ini untuk memprediksi nilai dari salah satu faktor tersebut berdasarkan faktor yang lain. Prediksi biasanya memiliki jumlah hasil yang terbatas, seperti ya atau tidak.

Regresi linier dan regresi logistik menggunakan pemodelan matematika untuk memprediksi nilai variabel output dari satu atau beberapa variabel input. Variabel output adalah variabel dependen sedangkan variabel input adalah variabel independen.

Setiap variabel independen memiliki hubungan langsung dengan variabel dependen dan tidak memiliki hubungan dengan variabel independen lainnya. Hubungan ini dikenal sebagai hubungan linier. Variabel dependen biasanya merupakan nilai dari berbagai nilai kontinu.

Nilai variabel dependen adalah salah satu dari daftar kategori terbatas yang menggunakan klasifikasi binari. Ini disebut variabel kategoris. Contohnya adalah hasil dari lemparan dadu enam sisi. Hubungan ini dikenal sebagai hubungan logistik.

Regresi logistik dan linier adalah bentuk analisis statistik atau data, dan berada di bawah bidang ilmu data. Keduanya menggunakan pemodelan matematika untuk menghubungkan serangkaian variabel independen atau variabel yang diketahui dengan variabel-variabel dependen. Anda dapat merepresentasikan regresi logistik dan regresi linier ke dalam persamaan matematika. Anda juga dapat merepresentasikan model pada grafik.

Machine learning yang diawasi melibatkan pelatihan model dengan memasukkan set data berlabel. Variabel dependen dan independen diketahui serta dikumpulkan oleh peneliti manusia. Dengan memasukkan data historis yang diketahui, persamaan matematika direkayasa terbalik. Pada akhirnya, prediksi dapat menjadi akurat untuk menghitung variabel dependen yang tidak diketahui dari variabel independen yang diketahui.

Regresi logistik dan regresi linier membutuhkan banyak data berlabel agar model menjadi akurat dalam membuat prediksi. Ini bisa menjadi tugas yang sulit bagi manusia. Misalnya, jika Anda ingin memberikan label apakah suatu gambar berisi mobil, semua gambar harus memiliki tanda variabel seperti ukuran mobil, sudut foto, dan penghalang.

3a8082e126