Pemodelan Kemiskinan Di Propinsi Jawa Timur Dengan Pendekatan Multvariate Adaptve Regression Splines Ensemble

Pintowati, Wahyuning (2012) Pemodelan Kemiskinan Di Propinsi Jawa Timur Dengan Pendekatan Multvariate Adaptve Regression Splines Ensemble. Other thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

Text 1308100109-Undergraduate_Thesis.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only Download (6MB) | Request a copy

Abstract

Masalah kemiskinan merupakan salah satu permasalahan utama pemerintah yang diprioritaskan dalam menyusun strategi pembangunan setiap negara termasuk Indonesia. Selama ini telah banyak programprogram atau kebijakan khusus yang dibuat oleh pemerintah guna menanggulangi masalah kemiskinan namun belum juga terpecahkan. Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui model kemiskinan di Propinsi Jawa Timur dengan pendekatan MARS ensemble. Kemiskinan sendiri oleh BPS diukur dengan tiga indikator yaitu persentase penduduk miskin, indeks kedalaman kemiskinan, dan iodeks keparahan kemiskinan. Ketiga indikator kemiskinan tersebut dijadikan sebagai variabel respon dan dimodelkan dengan faktor yang diduga mempengaruhinya baik dari kualitas ekonomi, kualitas sumber daya manusia, dan kesehatan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pendekatan MARS ensemble memberikan basil yang lebih baik dibandingkan dengan pendekatan MARS pada ketiga pemodelan tersebut
====================================================================================================================================
Poverty is a major government issue prioritized in developing development strategies for every country, including Indonesia. The government has implemented numerous programs and specific policies to address poverty, but these remain unresolved. This study aimed to determine the poverty model in East Java Province using the MARS ensemble approach. BPS measures poverty using three indicators: the percentage of the poor, the poverty depth index, and the poverty severity index. These three poverty indicators serve as response variables and are modeled using factors suspected of influencing them, including economic quality, human resource quality, and health. The results show that the MARS ensemble approach provides better results than the MARS approach in all three models

Item Type:	Thesis (Other)
Additional Information:	RSSt 519.536 Pin s-1 2012 (weding)
Uncontrolled Keywords:	persentase penduduk miskio, indeks kedalaman kemiskinan, iodeks keparahan kemiskinan, MARS, ensemble; Head Count Index, Poverty Gap Index, Poverty Severity Index, MARS, ensemble
Subjects:	Q Science > QA Mathematics > QA278.2 Regression Analysis. Logistic regression
Divisions:	Faculty of Mathematics and Science > Statistics > 49201-(S1) Undergraduate Thesis
Depositing User:	EKO BUDI RAHARJO
Date Deposited:	12 Sep 2025 02:49
Last Modified:	12 Sep 2025 02:49
URI:	http://repository.its.ac.id/id/eprint/128204

Actions (login required)

View Item