Keterkaitan Antara Variabel dan Prediksi Nilai Indeks Pembangunan Manusia (IPM) di Indonesia Menggunakan Regresi Linier

Nanda Cahaya Putra, Ikram Yunizar, Ndaru Aji Laksono, Nurul Chamidah

Abstract


Penelitian ini bertujuan untuk membuat pemodelan yang dapat digunakan untuk memprediksi nilai IPM serta variabel apa yang mempengaruhi nilai dari Indeks
Pembangunan Manusia (IPM). Dalam penelitian ini menguji variabel terikat dengan beberapa variabel bebas yang memiliki kerterkaitan dengan Indeks Pembangunan
Manusia (IPM) dengan menggunakan dua buah skenario. Dataset yang dipakai dalam penelitian ini merupakan beberapa data yang memiliki keterkaitan terhadap Indeks
Pembangunan Manusia (IPM) dengan periode 2010 – 2017 .Penelitian menggunakan metode regresi linier untuk menentukan model. Penelitian menggunakan dua skenario
dalam membagi data menjadi data uji dan data latih yang memiliki jumlah record data uji dan data latih yang berbeda. Hasil dari penelitian ini menunjukan bahwa
pemodelan dengan metode regresi dapat diterapkan pada data yang dipakai dan mendapatkan hasil yang baik. Pemodelan tersebut kemudian di evaluasi menggunakan
R-Square dan Root Mean Square Error (RMSE) untuk mengetahui seberapa besar pengaruh variabel terkait terhadap Indeks Pembangunan Manusia (IPM).


Full Text:

PDF

References


Amrin. 2016. “Data Mining dengan Regresi Linier Berganda untuk Peramalan Tingkat Inflasi” dalam jurnal Techno Nusa Mandiri Vol. XIII No. 1

Badan Pusat Statistik. 2018 . http://www.bps.go.id. Diakses: 30 Oktober 2018.

Bardja, Sutiati. 2017. “Pengaruh Penerapan Senam Hook Ups Terhadap Tingkat Percaya Diri Anak Kelas Dua Min Guwa Kidul” dalam jurnal Ilmiah Indonesia Vol.2 No. 12.

Darsyah, Moh. Yamin. 2017. “Klasifikasi Indeks Pembangunan Manusia (IPM) dengan Pendekatan K-Nearset Neighbour (K-NN). Seminar Nasional Pendidikan, Sains, dan Teknologi : 29 – 35.

Hossjer, Ola. 2008. "On the coefficient of determination for mixed regression models" dalam jurnal Statistical Planning and Inference Vol. 138.

O’Halloran, Sharyn. 2010. “Model Checking” [Dokumen PowerPoint]. diambil dari http://www.columbia.edu.

Putra, Dwi Maunere, Vita Ratnasari. 2015. “Pemodelan Indeks Pembangunan Manusia (IPM) Provinsi Jawa Timur dengan menggunakan Metode Regresi Logistik Ridge” dalam jurnal Sains dan Seni ITS Vol.4 No. 2.

Sari, Betha Nurina, Priati. 2016.”Identifikasi Keterkaitan Variabel dan Prediksi Indeks Pembangunan Manusia (IPM) Provinsi Jawa Barat Menggunakan Dynamic Bayesian Networks”dalam jurnal Infotel Vol.8 No.2.

Sinambela, Sabam Daoni, Suwarno Ariswoyo. 2014. “Menentukan Koefisien Determinasi Antara Estimasi M dengan Type Welsch Dengan Least Trimmed Square dalam Data yang Mempunyai Pencilan" dalam jurnal Saintia Matematika Vol. 02 No. 03.

Sugiyono. (2014). Metode Penelitian Pendidikan Pendekatan Kuantitatif, Kualitatif, dan R&D. Bandung: Alfabeta.

Syilfi, Dwi Ispriyanti, Diah Safitri. 2012. “Analisis Regresi Linier Piecewise Dua Segmen” dalam jurnal Gaussian Vol. 1 No. 1.

United Nations Development Programme (UNDP). 1990. Global Human Development Report. Human Resources Department.

Willmott, C. and Matsuura, K. 2005. “Advantages of the mean absolute error (MAE) over the root mean square error (RMSE) in assessing average model performance” dalam jurnal Climate Research Vol.30.


Refbacks

  • There are currently no refbacks.