Toruan, Rafael Lumban (2018) Pengujian Hipotesis Simultan Parameter Model Regresi Nonparametrik Spline Truncated Pada Data Longitudinal (Aplikasi pada Data Pertumbuhan Ekonomi Provinsi Papua Tahun 2011-2016). Masters thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya.
Preview |
Text
06211650017004-Master_Theses.pdf - Accepted Version Download (3MB) | Preview |
Abstract
Analisis Regresi digunakan untuk menganalisis hubungan antara variabel respon dan variabel prediktor berdasarkan bentuk dan pola hubungan dari kedua variabel tersebut. Dalam penelitian ini diperoleh bentuk dan pola hubungan dari variabel respon dan variabel prediktor tidak diketahui pola hubungannya, sehingga analisisnya menggunakan pendekatan regresi nonparametrik. Spline truncated merupakan salah satu pendekatan yang digunakan untuk regresi nonparametrik karena memiliki kelebihan yaitu model yang dihasilkan akan mengikuti bentuk pola hubungan yang sesuai dengan perilaku datanya berdasarkan titik-titik knotnya. Banyaknya titik-titik knot yang digunakan adalah satu titik knot. Untuk pemilihan jumlah titik knot optimal digunakan metode Generalized Cross Validation (GCV). Bentuk penyajian data bisa berupa data cross section, time series, dan longitudinal. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data longitudinal. Penelitian di bidang ekonomi lebih sesuai menggunakan data longitudinal karena mengandung dimensi ruang dan waktu, misalnya mengenai pertumbuhan ekonomi. Pertumbuhan Ekonomi di Provinsi Papua periode 2011-2016 mengalami pergerakan yang fluktutif dan bahkan menuju titik minus. Pada penelitian ini akan melakukan kajian pengujian hipotesis simultan parameter untuk mengetahui apakah variabel-variabel prediktor yang digunakan berpengaruh secara statistik terhadap pertumbuhan ekonomi di Provinsi Papua. Dari hasil kajian estimasi pengujian hipotesis simultan parameter model Regresi Nonparametrik Spline Truncated diperoleh bahwa distribusi dari statistik uji hipotesis mengikuti distribusi F_(np+nrp,ntp-(np+nrp)). Dari pengujian hipotesis yang dilakukan, diperoleh model terbaik untuk pertumbuhan ekonomi Provinsi Papua adalah dengan menggunakan Regresi Nonparametrik Spline Truncated dengan menggunakan bobot W_1 dengan nilai GCV adalah 0,0963 dengan nilai R^2 dan R^2 adjusted masing-masing adalah 97,09 dan 91,27 persen. ================ Regression analysis is used to analyze the relationship between response and predictor variables based on the form and relationship pattern of the two variables. In this research obtained the pattern and form of the relationship between response and predictor variables is unknown, so that, for analyze can be approached by using nonparametric regression. Spline truncated is one of the approaches used for nonparametric regression because it has advantages that the resulting model will follow the pattern of the relationship that matches the data behavior based on the knot points. The number of knot points used are one, two, three, and a combination of knot points. For selection of optimal knot point number used Generalized Cross Validation (GCV) method. Form of data presentation can be data cross section, time series, and longitudinal. The data used in this research is longitudinal data. Research in economics is more appropriate using longitudinal data because it contains the dimensions of space and time, for example on economic growth. Economic Growth in Papua Province for the period of 2011-2016 has fluctuated and even towards minus point. In this study will conduct simultaneous hypothesis testing of parameters to determine whether the predictor variables used statistically affect the economic growth in Papua Province. From the result of the simultaneous hypothesis testing estimation study, the parameters of Spline Truncated Nonparametric Regression model showed that the distribution of the hypothesis test statistics follows the F_(np+nrp,ntp-(np+nrp)) distribution. From the hypothesis testing, the best model for economic groth of Papua Province is using Spline Truncated Nonparametric Regression by using W_1 with GCV values is 0,0963 with R^2 dan R^2 adjusted are 97,09 and 91,27 percent.
| Item Type: | Thesis (Masters) |
|---|---|
| Additional Information: | RTSt 519.536 Tor p |
| Uncontrolled Keywords: | Regresi Nonparametrik; Spline Truncated; GCV; Pengujian Hipotesis Simultan; Data Longitudinal; Pertumbuhan Ekonomi; Nonparametric Regression; Spline Truncated; Simultaneous Hypothesis Testing; Longitudinal Data; Economic Growth |
| Subjects: | H Social Sciences > HA Statistics Q Science > QA Mathematics > QA278.2 Regression Analysis. Logistic regression |
| Divisions: | Faculty of Mathematics, Computation, and Data Science > Statistics > 49101-(S2) Master Thesis |
| Depositing User: | Rafael L T Rafael L T |
| Date Deposited: | 13 Mar 2018 04:04 |
| Last Modified: | 22 Sep 2020 01:50 |
| URI: | http://repository.its.ac.id/id/eprint/50849 |
Actions (login required)
 |
View Item |