MODEL REGRESI SPASIAL TERBAIK INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA PROVINSI JAWA TENGAH
Fatkhurokhman Fauzi , 4112313001 (2016) MODEL REGRESI SPASIAL TERBAIK INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA PROVINSI JAWA TENGAH. Under Graduates thesis, Universitas Negeri Semarang.
Preview |
PDF
- Published Version
Download (2MB) | Preview |
Abstract
Spasial, Regresi Spasial, Matriks Pembobot. Indeks Pembangunan Manusia (IPM) merupakan tolak ukur kualitas hidup suatu daerah. Pada penelitian ini peneliti mengambil enam variabel yaitu angka harapan hidup, rata-rata lama sekolah, harapan lama sekolah, pengeluaran perkapita yang disesuaikan, pengangguran dan gini rasio. Populasi dalan penelitian ini adalah seluruh kabupaten/kota di Jawa Tengah. Untuk mengukur seberapa besar pengaruh variabel-variabel tersebut pempengaruhi IPM menggunakan analisis regresi. Analisis regresi yang biasa digunakan adalah regresi Ordinary Last Square (OLS). Dalam penelitian ini akan menggunakan metode spasial dimana melibatkan efek keruangan dalam analisisnya. Dalam metode spasial terdapat regresi spasial yang melibatkan efek sepasial untuk memodelkan serta mengetahui seberapa besar variabel-variabel tersebut mempengaruhi. Aplikasi yang digunakan adalah aplikasi Arcview dan Geoda. Langkah pertama yaitu melakukan pengujian dengan metode OLS, dalam pengujian model OLS terdapat uji heterosekesdastisitas spasial/keragaman spasial antar wilayah. Berdasarkan uji autokorelasi dengan Moran`s I (eror) sebesar 0.03670< 0.05 maka penelitian ini dilanjutkan ke dalam penelitian dengan regresi spasial. Dalam pengujian regresi spasial terdapat berbagai awal diantaranya uji efek spasial dengan statistikMoran`s I. Pada penelitian efek spasial dengan melihat nilai Moran`s I terdapat lima variabel dengan autokorelasi positif dan satu variabel beraoutokorelasi negative yaitu pengangguran. Uji selanjutnya yaitu uji Lagrange Multiplier (LM), dalam uji (LM) hanya LM(eror) saja maka hanya model regresi Spatial Eror Model (SEM) yang digunakan. Dalam penelitian ini menggunkan dua macam matriks pembobot, yaitu rock contiguity dan queen contiguity. Setelah dilakukan penelitian dengan membandingkan nilai R-Square dan nilai Akaike Info Criterion (AIC) didapat model regresi terbaik yaitu model SEM dengan pembobotan rock contiguity dengan nilai
Item Type: | Thesis (Under Graduates) |
---|---|
Uncontrolled Keywords: | Indeks Pembangunan Manusia, Ordinary Last Square, Efek |
Subjects: | Q Science > QA Mathematics |
Fakultas: | Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam > Statistika Terapan dan Komputasi, D3 |
Depositing User: | Users 98 not found. |
Date Deposited: | 03 Oct 2017 16:41 |
Last Modified: | 03 Oct 2017 16:41 |
URI: | http://lib.unnes.ac.id/id/eprint/26624 |
Actions (login required)
View Item |