https://repository.unp.ac.id/id/eprint/47982 2026-09-18T03:52:27Z info:eu-repo/semantics/descriptiveMetadata https://repository.unp.ac.id/id/eprint/47982/ Pemodelan Tingkat Partisipasi Kerja Perempuan di Pulau Sumatera Menggunakan Generalized Linear Model Tree Ervandi, Dhio HA Statistics Tingkat partisipasi kerja perempuan merupakan salah satu indikator penting dalam pembangunan ekonomi, namun tingkat partisipasi kerja perempuan di Indonesia masih relatif rendah jika dibandingkan dengan laki-laki, terutama pada Pulau Sumatera. Selain itu, pengaruh faktor-faktor yang menentukan partisipasi kerja perempuan tidak selalu bersifat homogen, melainkan dapat berbeda berdasarkan karakteristik sosial dan wilayah. Oleh karena itu, penelitian bertujuan untuk memodelkan determinan partisipasi kerja perempuan di Pulau Sumatera dengan mempertimbangkan heterogenitas pengaruh antar kelompok. Penelitian ini merupakan penelitian terapan berbasis metodologi yang menggunakan metode Generalized Linear Model Tree (GLM Tree) dengan model dasar regresi logistik biner. Data yang digunakan bersumber dari Survei Angkatan Kerja Nasional (Sakernas) tahun 2025 yang dipublikasikan oleh Badan Pusat Statistik. Variabel yang digunakan meliputi umur, pendidikan, jumlah balita, jumlah anggota keluarga, penggunaan komputer, pelatihan, serta pendapatan anggota keluarga lain. Proses pemodelan dilakukan dengan pendekatan model-based recursive partitioning untuk mendeteksi ketidakstabilan parameter dan membentuk subkelompok data. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model terbagi menjadi tujuh kelompok berdasarkan status perkawinan dan wilayah tempat tinggal. Setiap kelompok menunjukkan perbedaan nilai dan arah pengaruh variabel, yang mengindikasikan adanya heterogenitas dalam determinan partisipasi kerja perempuan. Secara umum, pendidikan, pelatihan, dan penggunaan komputer meningkatkan peluang bekerja, sedangkan jumlah balita dan pendapatan anggota keluarga lain menurunkan peluang bekerja. Evaluasi model menunjukkan akurasi sebesar 66%, sensitivitas 80%, dan spesifisitas 66%. Penelitian ini menyimpulkan bahwa GLM Tree mampu mengungkap heterogenitas pengaruh yang tidak dapat ditangkap oleh model global, sehingga memberikan informasi yang lebih komprehensif untuk perumusan kebijakan. 2026-05 Thesis NonPeerReviewed text en https://repository.unp.ac.id/id/eprint/47982/1/final_10_DHIO_ERVANDI_22337028_7919_2026.pdf Ervandi, Dhio (2026) Pemodelan Tingkat Partisipasi Kerja Perempuan di Pulau Sumatera Menggunakan Generalized Linear Model Tree. Bachelor/Skripsi thesis, Universitas Negeri Padang. info:eu-repo/semantics/objectFile info:eu-repo/semantics/humanStartPage