Pemodelan Regresi Semiparametrik dengan Pendekatan Spline Truncated pada Indeks  Pembangunan Manusia (IPM) di Jawa Timur

Siti Aisyah  Mudawamah; Galuh Tyasing Swastika; Risang Narendra; MNH  Qomarudin

doi:10.29313/statistika.v22i2.1433

Authors

Siti Aisyah Mudawamah Universitas Nahdlatul Ulama Blitar
Galuh Tyasing Swastika Universitas Nahdlatul Ulama Blitar
Risang Narendra Universitas Nahdlatul Ulama Blitar
MNH Qomarudin Universitas Nahdlatul Ulama Blitar

DOI:

https://doi.org/10.29313/statistika.v22i2.1433

Keywords:

Indeks Pembangunan Manusia, Semiparametrik, Spline Truncated, GCV dan Knot.

Abstract

Indeks Pembangunan Manusia (IPM) merupakan indikator yang digunakan untuk mengukur kualitas manusia. Dimana angka Indeks Pembangunan Manusia menunjukkan maju atau tidaknya suatu wilayah. Jawa Timur merupakan salah satu provinsi di Pulau Jawa yang memiliki jumlah penduduk terbanyak pada tahun 2021, namun hal ini tidak sebanding dengan angka Indeks Pembangunan Manusia yang rendah sehingga menyebabkan ketimpangan pembangunan. Oleh karena itu, diperlukan penelitian untuk tujuan menganalisis faktor apa saja yang mempengaruhi angka Indeks Pembangunan Manusia menggunakan regresi semiparametrik dengan pendekatan spline truncated. Pemilihan titik knot optimum dengan menggunakan kriteria Generalized Cross Validation (GCV) minimum. Adapun hasil penelitian ini adalah model regresi semiparametrik terbaik terdapat pada 3 titik knot dengan nilai GCV minimum yaitu serta koefsien determinasi sebesar . Selain itu, ditunjukkan bahwa variabel angka harapan hidup, rata-rata lama sekolah, harapan lama sekolah, tingkat partisipasi angkatan kerja, dan tingkat pengangguran terbuka merupakan faktor-faktor yang memiliki pengaruh signifikan terhadap Indeks Pembangunan Manusia di Jawa Timur tahun 2021.

References

Anggreni, N.P.R., Suciptawati, N.L.P. dan Srinadi, I.G.A.M. (2018) ‘Model Regresi Nonparametrik Spline Truncated Pada Jumlah Kasus Tuberkulosis Di Provinsi Bali Tahun 2016’, E-Jurnal Matematika, 7(3), p. 211. doi:10.24843/mtk.2018.v07.i03.p205.

Aulele, S.N., Talakua, M.W. dan Tuasikal, B. (2017) ‘Analisis Permintaan Konsumen Terhadap Konsumsi Minyak Tanah Rumah Tangga Di Desa Pelauw Dengan Menggunakan Analisis Regresi Berganda’, 11, pp. 129–138.

Hidayat, R., Yuliani dan Sam, M. (2017) ‘Model regresi nonparametrik dengan pendekatan spline truncated’, Prosiding Seminar Nasional, 3(1), pp. 203–210.
Indonesia, B.P.S., (2022). Statistik I ndonesia 2022. Jakarta: BPS Indonesia.

Ishaq, M., Rumiati, A.T. dan Permatasari, E.O. (2017) ‘Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Produksi Padi di Provinsi Jawa Timur Menggunakan Regresi Semiparametrik Spline’, Jurnal Sains dan Seni ITS, 6(1), pp. 420–425. doi:10.12962/j23373520.v6i1.22451.

Maksum, M.W. (2019) Model Regresi Semiparametrik Spline untuk D ata Longitudinal pada Kasus Demam Berdarah Dengue di Kota Makassar. Universitas Negeri Makassar. doi:10.35580/jmathcos.v3i1.19181.

Statistik, B.P., .nd. "Indeks Pembangunan Manusia", https://www.bps.go.id/menu/1/tentang-profil-bps.html, diakses pada 13 Maret 2022.

Utami, T.W. dan Prahutama, A. (2017) ‘Regresi semiparametrik spline truncated dengan software r’, Seminar Nasional Pendidikan, Sains dan Teknologi FMIPA, Universitas Muhammadiyah Semarang, pp. 17–23.

Yani, N.W.M.N., Srinadi, I.G.A.M. dan Sumarjaya, I.W. (2017) ‘Aplikasi Model Regresi Semiparametrik Spline Truncated (Studi Kasus: Pasien Demam Berdarah Dengue (DBD) di Rumah Sakit Puri Raharja)’, E-Jurnal Matematika, 6(1), p. 65. doi:10.24843/mtk.2017.v06.i01.p149.

Yanthi, N.P.D.dan Budiantara, I.N. (2016) ‘Pemodelan Faktor - Faktor yang Mempengaruhi Regresi Nonparametrik Spline di Jawa Tengah’, Jurnal Sains dan Seni ITS, 5(2), pp. 271–276. Available at: https://core.ac.uk/download/pdf/267874245.pdf.