Claim Missing Document
Check
Articles

Found 12 Documents
Search

Pemodelan Geographically Weighted Panel Regression (GWPR) Pada Pengangguran Terbuka di Provinsi Sumatera Utara Periode 2018-2022 Tambunan, Ruth A; Nasution, Putri K; Sutarman, Sutarman; Pane, Rahmawati
Innovative: Journal Of Social Science Research Vol. 4 No. 4 (2024): Innovative: Journal Of Social Science Research
Publisher : Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/innovative.v4i4.12802

Abstract

Pada penerapan analisis regresi, sering kali dipengaruhi oleh aspek spasial juga temporal. Dengan memanfaatkan pendekatan regresi panel tertimbang secara geografis yakni geographically weighted panel regression (GWPR). GWPR merupakan pengembangan dari analisis regresi yang mempertimbangkan aspek spasial maupun temporal. Dalam penggunaan metode GWPR, dibutuhkan fungsi pembobot yang digunakan untuk memboboti tiap wilayah penelitian. Salah satu dari sekian banyak provinsi di Indonesia yang berusaha mengatasi masalah pengangguran terbuka adalah Sumatera Utara. Studi ini menggunakan data sekunder yang diambil dari BPS, mencakup data cross section dari 33 kabupaten/kota di Sumatera Utara dan data time series dari tahun 2018 hingga 2022. Matriks pembobot yang optimum dihasilkan oleh fungsi pembobot kernel Gaussian. Hasil penelitian menunjukkan nilai statistik uji t, standar error, dan p-value untuk setiap variabel di setiap lokasi pengamatan melalui penggunaan pengujian parsial. Pemodelan GWPR menghasilkan nilai R2 sebesar 93,511% dan RMSE sebesar 0,6702.
Estimation of Heteroskedasticity Semiparametric Regression Curve Using Fourier Series Approach Pane, Rahmawati; Sutarman; Andi Tenri Ampa
Journal of Research in Mathematics Trends and Technology Vol. 2 No. 1 (2020): Journal of Research in Mathematics Trends and Technology (JoRMTT)
Publisher : Talenta Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32734/jormtt.v2i1.3744

Abstract

A heteroskedastic semiparametric regression model consists of two main components, i.e. parametric component and nonparametric component. The model assumes that any data (x̰ i′ , t i , y i ) follows y i = x̰ i′ β̰+ f(t i ) + σ i ε i , where i = 1,2, … , n , x̰ i′ = (1, x i1 , x i2 , … , x ir ) and t i is the predictor variable. Parameter vector β̰ = (β 1 , β 2 , … , β r ) ′ ∈ ℜ r is unknown and f(t i ) is also unknown and is assumed to be in interval of C[0,π] . Random error ε i is independent on zero mean and varianceσ 2 . Estimation of the heteroskedastic semiparametric regression model was conducted to evaluate the parametric and nonparametric components. The nonparametric component f(t i ) regression was approximated by Fourier series F(t) = bt + 12 α 0 + ∑ α k 𝑐 𝑜𝑠 kt Kk=1 . The estimation was obtained by means of Weighted Penalized Least Square (WPLS): min f∈C(0,π) {n −1 (y̰− Xβ̰−f̰) ′ W −1 (y̰− Xβ̰− f̰) + λ ∫ 2π [f ′′ (t)] 2 dt π0 } . The WPLS solution provided nonparametric component f̰̂ λ (t) = M(λ)y̰ ∗ for a matrix M(λ) and parametric component β̰̂ = [X ′ T(λ)X] −1 X ′ T(λ)y̰