Pemodelan Faktor-faktor yang Memengaruhi Gini Rasio di Provinsi Jawa Timur Menggunakan Regresi Nonparametrik Spline Truncated

Rukmana, Mega (2020) Pemodelan Faktor-faktor yang Memengaruhi Gini Rasio di Provinsi Jawa Timur Menggunakan Regresi Nonparametrik Spline Truncated. Other thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

[thumbnail of 06211640000076-Undergraduate_Thesis.pdf]
Preview
Text
06211640000076-Undergraduate_Thesis.pdf

Download (2MB) | Preview

Abstract

Gini Rasio merupakan indeks yang digunakan untuk mengukur tingkat ketimpangan distribusi pendapatan suatu wilayah. Gini rasio menjadi hal yang penting bagi suatu wilayah, jika gini rasio pada suatu wilayah tinggi, menandakan bahwa distribusi pendapatan di wilayah tersebut sangat tidak merata dan jarak antara penduduk kaya dengan penduduk miskin sangat jauh. Provinsi Jawa Timur mengalami peningkatan gini rasio pada tahun 2017 dan nilai yang di atas rata-rata nilai gini rasio Pulau Jawa. Penelitian ini menggunakan metode regresi nonparametrik spilne karena empat variabel yang diduga berpengaruh tidak memiliki pola tertentu. Berdasarkan nilai GCV yang paling minimum, model terbaik adalah menggunakan kombinasi titik knot (2,3,3,1). Hasil pengujian signifikansi parameter menunjukkan bahwa seluruh variabel yang digunakan dalam penelitian berpengaruh signifikan terhadap gini rasio di Jawa Timur. Variabel yang digunakan adalah TPT, persentase penduduk miskin, Pengeluaran perkapita, dan PDRB perkapita. Hasil pengujian asumsi residual menunjukkan semua asumsi terpenuhi dengan nilai koefisien determinasi dari model ini sama dengan 88,61%.
===================================================================================================================================
Gini Ratio is an index used to measure the level of inequality in the income distribution of a region. Gini ratio becomes important for an area, if the gini ratio in a region is high, it indicates that income distribution at region is very uneven and the distance of the rich and poor are very far. The Province of East Java experienced an increase Gini ratio in 2017, the value above average Gini ratio of Java island. This study uses the nonparametric spilne regression method because four variables that are thought to have an influence do not have a certain pattern. Based on the minimum GCV values, the best model is to use a combination of knots (2,3,3,1). The results of significance testing parameters indicate that all variables used in the study have a significant effect on the Gini ratio in East Java. The variables used are TPT, percentage of poor population, expenditure per capita, and GRDP per capita. The results of testing sresidual assumptions indicate all assumptions are met with the coefficient of determination of this model equal to 88,61%.

Item Type: Thesis (Other)
Additional Information: RSSt 519.536 Ruk p-1 2020
Uncontrolled Keywords: GCV, Gini Rasio, Jawa Timur, Regresi Nonparametrik Spline Truncated, Titik Knot
Subjects: H Social Sciences > HA Statistics
H Social Sciences > HA Statistics > HA29 Theory and method of social science statistics
H Social Sciences > HA Statistics > HA31.35 Analysis of variance
H Social Sciences > HA Statistics > HA31.3 Regression. Correlation. Logistic regression analysis.
H Social Sciences > HA Statistics > HA31.38 Data envelopment analysis.
H Social Sciences > HA Statistics > HA31.7 Estimation
Divisions: Faculty of Science and Data Analytics (SCIENTICS) > Statistics > 49201-(S1) Undergraduate Thesis
Depositing User: Mega Rukmana
Date Deposited: 13 Mar 2025 06:27
Last Modified: 13 Mar 2025 06:27
URI: http://repository.its.ac.id/id/eprint/73463

Actions (login required)

View Item View Item