View Item 
      •   IPB Repository
      • Dissertations and Theses
      • Undergraduate Theses
      • UT - Faculty of Mathematics and Natural Sciences
      • UT - Statistics and Data Sciences
      • View Item
      •   IPB Repository
      • Dissertations and Theses
      • Undergraduate Theses
      • UT - Faculty of Mathematics and Natural Sciences
      • UT - Statistics and Data Sciences
      • View Item
      JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

      Penggunaan Metode CHAID dan Model Linier Terampat dalam Riset Pemasaran (Studi Kasus Faktor-faktor yang Mempengaruhi Tingkat Penghasilan Manajer)

      Thumbnail
      View/Open
      Fulltext (27.24Mb)
      Date
      1998
      Author
      Siburian, Lindur
      Wijayanto, Hari
      Erfiani
      Metadata
      Show full item record
      Abstract
      Riset pemasaran dengan metode statistika akan menjadi tuntunan penting bagi para pelaku pasar dalam mengambil keputusan. Namun dalam melakukan penelitian pasar, peneliti sering kali dihadapkan pada kondisi dimana peubah-peubah yang digunakan pada umumnya adalah kategorik Pada intinya masalah-masalah umum dalam penelitian pasar adalah bagaimana seorang peneliti bisa mengungkapkan hubungan antara peubah respon (yang biasa dianggap sebagai produk, preferensi atau kategori lain) dan sekelompok peubah penjelas. Metode CHAID (Chi-square Automatic Interaction Detection), dan model linier terampat atau Generalized Linear Model (GLM) adalah metode yang bisa digunakan terhadap masalah-masalah tersebut terlebih-lebih untuk data kategorik. Dalam aplikasinya model GLM memandang semua peubah penjelas yang digunakan sama posisinya, sementara dalam CHAID ada peubah yang dipilih yang menjadi prasyarat pembagian peubah selanjutnya. Pada prinsipnya metode tersebut digunakan untuk melihat keterkaitan antara peubah respon dan peubah penjelas. Namun interpretasi dari hasil ketiga metode tersebut berbeda. Metode CHAID akan lebih baik digunakan apabila penelitian bertujuan untuk mengelompokkan pengamatan, melihat keterkaitan dan interaksi antara peubah penjelas. Sedangkan GLM akan lebih cocok digunakan untuk melihat seberapa jauh perbedaan kategori satu terhadap kategori lainnya dalam satu peubah penjelas terhadap keragaman peubah respon, atau untuk melihat elastisitas masing-masing peubah penjelas. Berdasarkan contoh kasus yang diteliti yaitu faktor-faktor yang menentukan tingkat penghasilan manajer maka dapat disimpulkan bahwa perbedaan gaji yang diterima manajer-manajer tersebut dipengaruhi oleh latar belakang pendidikan, etnis, kepemilikan modal perusahaan, jam kerja perhari dan kegiatan yang dilakukan dalam memantapkan keahlian.
      URI
      http://repository.ipb.ac.id/handle/123456789/164153
      Collections
      • UT - Statistics and Data Sciences [2260]

      Copyright © 2020 Library of IPB University
      All rights reserved
      Contact Us | Send Feedback
      Indonesia DSpace Group 
      IPB University Scientific Repository
      UIN Syarif Hidayatullah Institutional Repository
      Universitas Jember Digital Repository
        

       

      Browse

      All of IPB RepositoryCollectionsBy Issue DateAuthorsTitlesSubjectsThis CollectionBy Issue DateAuthorsTitlesSubjects

      My Account

      Login

      Application

      google store

      Copyright © 2020 Library of IPB University
      All rights reserved
      Contact Us | Send Feedback
      Indonesia DSpace Group 
      IPB University Scientific Repository
      UIN Syarif Hidayatullah Institutional Repository
      Universitas Jember Digital Repository