Pemodelan Faktor-Faktor Yang Memengaruhi Indeks Pembangunan Manusia Menggunakan Pendekatan Regresi Nonparametrik Spline Di Jawa Tengah

Yanthi, Ni putu Dera (2016) Pemodelan Faktor-Faktor Yang Memengaruhi Indeks Pembangunan Manusia Menggunakan Pendekatan Regresi Nonparametrik Spline Di Jawa Tengah. Undergraduate thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

[thumbnail of 1312100040-Undergradute Thesis.pdf]
Preview
Text
1312100040-Undergradute Thesis.pdf - Published Version

Download (1MB) | Preview

Abstract

Manusia merupakan salah satu modal dasar yang dimiliki oleh suatu bangsa. Pada tahun 1990, Badan Perserikatan Bangsa-Bangsa (PBB) menetapkan suatu ukuran standar pembangunan manusia yaitu Indeks Pembangunan Manusia (IPM) atau Human Development Index (HDI). Pada tahun 2013, Jawa Tengah memiliki nilai IPM terendah setelah Jawa Timur di Pulau Jawa dengan nilai IPM sebesar 68,02. Hal ini menunjukkan bahwa perkembangan pembangunan di provinsi Jawa Tengah masih tertinggal dari provinsi-provinsi yang terdapat di Pulau Jawa. Tindakan yang dapat dilakukan pemerintah untuk meningkatkan nilai IPM adalah dengan mengetahui faktor-faktor yang memengaruhi IPM di Jawa Tengah. Metode statistika yang digunakan untuk mengetahui hubungan antara variabel respon dengan variabel prediktor adalah analisis regresi. Pada penelitian ini, pola data IPM dan faktor-faktor yang memengaruhi IPM di provinsi Jawa Tengah dilihat dari scatterplot memiliki pola data yang tidak diketahui bentuk polanya sehingga metode yang dapat digunakan adalah regresi nonparametrik spline. Model terbaik didapatkan dari titik knot optimal berdasarkan nilai Generalized Cross Validation (GCV) terkecil. Berdasarkan penelitian ini, model regresi nonparametrik spline terbaik adalah dengan menggunakan kombinasi knot (3,3,2,1,2) dan lima variabel signifikan yaitu tingkat partisipasi angkatan kerja, rasio sekolah-siswa, kepadatan penduduk, angka kesakitan, dan PDRB/1juta setiap kabupaten/kota di Jawa Tengah. Model tersebut memiliki R2 sebesar 93,14% dan MSE sebesar 6,45564.

Item Type: Thesis (Undergraduate)
Additional Information: RSSt 519.536 Yan p
Uncontrolled Keywords: GCV, Indeks Pembagunan Manusia, Regresi Nonparametrik, Spline, Titik knot
Subjects: Q Science > QA Mathematics > QA278.2 Regression Analysis. Logistic regression
Divisions: Faculty of Mathematics and Science > Statistics > 49201-(S1) Undergraduate Thesis
Depositing User: ansi aflacha
Date Deposited: 09 Apr 2019 02:26
Last Modified: 09 Apr 2019 02:26
URI: http://repository.its.ac.id/id/eprint/62720

Actions (login required)

View Item View Item