MODEL REGRESI SEMIPARAMETRIK KERNEL PADA ANALISIS INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA (IPM) DI INDONESIA TAHUN 2015 INDA LINGGAWATI G1D013020 PROGRAM STUDI

LINGGAWATI, INDA (2017) MODEL REGRESI SEMIPARAMETRIK KERNEL PADA ANALISIS INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA (IPM) DI INDONESIA TAHUN 2015 INDA LINGGAWATI G1D013020 PROGRAM STUDI. S1 thesis, Universitas Mataram.

[img] Text
skripsi inda.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (4MB)

Abstract

Pembangunan manusia sangat erat kaitannya dengan pertumbuhan ekonomi. Indeks Pembangunan Manusia (IPM) merupakan salah satu indikator untuk mengukur keberhasilan pembangunan suatu negara. IPM Indonesia secara global tergolong lebih rendah dibandingkan dengan negara-negara di Asia Tenggara lainnya. Oleh karena itu, perlu dilakukan suatu analisis yang tepat untuk memodelkan IPM berdasarkan faktor-faktor yang mempengaruhinya. Analisis di dalam penelitian ini dilakukan dengan menggunakan dengan regresi semiparametrik kernel, dengan 3 komponen parametrik (angka harapan hidup saat lahir, rata-rata lama sekolah, dan pendapatan perkapita disesuaikan) dan 1 komponen nonparametrik (jumlah persentase kemiskinan). Penelitian dilakukan pada data IPM setiap provinsi di Indonesia tahun 2015 yang berjumlah 34 data. Berdasarkan analisis yang telah dilakukan, diperoleh nilai bandwidth sebesar 0,17 dan nilai GCV sebesar 1,131187 dari model regresi semiparametrik kernel yang diperoleh dengan menggunakan fungsi kernel triangle. Selanjutnya, diperoleh nilai koefisien determinasi sebesar 0,999606 dan nilai ketepatan prediksi dengan menggunakan nilai RMSEP sebesar 0,081244. Hal ini menunjukkan bahwa semua variabel prediktor dalam penelitian mempengaruhi variabel respon sebesar 99,96 %, dan nilai RMSEP yang diperoleh relatif kecil, sehingga model yang diperoleh sangat baik dalam memprediksi data IPM.

Item Type: Thesis (S1)
Keywords (Kata Kunci): Bandwidth, GCV, Indeks Pembangunan Manusia, Regresi Semiparametrik Kernel, RMSEP
Subjects: Q Science > QA Mathematics
Divisions: Fakultas Matematika dan ilmu Pengetahuan Alam
Depositing User: Ayus Suyarsih
Date Deposited: 17 Apr 2018 01:29
Last Modified: 17 Apr 2018 01:29
URI: http://eprints.unram.ac.id/id/eprint/2556

Actions (login required)

View Item View Item