Garuda - Garba Rujukan Digital

Regresi Poisson Invers Gaussian (PIG) untuk Pemodelan Jumlah Kasus Pneumonia pada Balita di Provinsi Jawa Tengah Tahun 2019 Mey Damayanti CR; Teti Sofia Yanti
Jurnal Riset Statistika Volume 1, No. 2, Desember 2021, Jurnal Riset Statistika (JRS)
Publisher : UPT Publikasi Ilmiah Unisba

Abstract. Poisson regression is a non-linear regression model used on non-negative count or discrete data. Poisson regression is included in the Generalized Linear Model (GLM). In Poisson regression there is an assumption that must be met, that is equidispersion where the value of the variance in the response variable (Y) must be the same as the average value. If in Poisson regression modeling there is an overdispersion or underdispersion and it is ignored, the test will be less accurate because the standard error value will be underestimated. Poisson Inverse Gaussian Regression Model (PIG) can overcome overdispersion data. The Poisson Inverse Gaussian (PIG) distribution is a mixed Poisson distribution. PIG regression is used to model the count data which has a high slope and skews to the right. Maximum likelihood method was used to estimate the parameters in the PIG regression model. Pneumonia is an acute infection that causes inflammation of the lung tissue. The case of pneumonia in children under five is one form of discrete data. The results of the PIG regression model were compared based on the Akaike Information Criterion (AIC) to obtain the best model. From the results of hypothesis testing, it was concluded that the percentage of children under five who had received measles immunization and the percentage of children under five who had received DPT immunization had a significant effect on the of pneumonia cases in children under five. By using the AIC value, the Poisson Inverse Gaussian (PIG) regression model is obtained, that is: . Abstrak. Regresi poisson merupakan model regresi non-linear yang digunakan pada data cacah atau diskrit non-negatif. Regresi Poisson termasuk kedalam Generalized Linear Model (GLM). Pada regresi Poisson terdapat asumsi yang harus dipenuhi yaitu equidispersi dimana nilai variansi pada variabel respon (Y) harus sama dengan nilai rata-ratanya. Apabila dalam pemodelan regresi Poisson terjadi kasus overdispersi atau underdispersi dan hal tersebut diabaikan maka pengujian akan menjadi kurang akurat karena nilai standard error akan menjadi underestimate. Model Regresi Poisson Invers Gaussian (PIG) dapat mengatasi data overdispersi. Distribusi Poisson Invers Gaussian (PIG) merupakan mixed poisson distribution. Regresi PIG digunakan untuk memodelkan data cacah yang memiliki kemiringan yang tinggi dan menceng ke kanan. Metode maximum likelihood digunakan untuk menaksir parameter pada model regresi PIG.. Pneumonia merupakan infeksi akut yang menyebabkan peradangan pada jaringan paru-paru. Kasus pneumonia pada balita merupakan salah satu bentuk dari data diskrit. Hasil model regresi PIG dibandingkan berdasarkan Akaike Information Criterion (AIC) untuk memperoleh model terbaik. Dari hasil pengujian hipotesis diperoleh kesimpulan bahwa persentase balita yang pernah mendapatkan imunisasi campak dan persentase balita yang pernah mendapatkan imunisasi DPT berpengaruh signifikan terhadap jumlah kasus pneumonia pada balita. Dengan memperhatikan nilai AIC didapatkan model regresi Poisson Invers Gaussian (PIG) yaitu: .

Analisis Input Output Kabupaten Bandung Berdasarkan Tabel Input Output Jawa Barat Adeliya Sanya Lenita; Teti Sofia Yanti
Bandung Conference Series: Statistics Vol. 2 No. 2 (2022): Bandung Conference Series: Statistics
Publisher : UNISBA Press

Abstract. Input-output analysis is an analysis based on the results of the economy in a region by looking at the interrelationships between economic sectors in the region as a whole. Bandung Regency is one of the regions that has positive economic growth. In this study, changes in the structure of the economy will also look at which sectors are the priority in economic development in Bandung Regency using input-output analysis. There are 3 analysis that the author uses in this thesis, namely location quotient, multiplier analysis, and shift share analysis. The results obtained are 6 basic sectors, namely the Mining and Quarrying sector; Processing Industry sector; Real Estate; Company Services; Education Services; Health Services and Social Activities. There are 14 relatively more advanced sectors in Bandung Regency when compared to the same 14 sectors in West Java province. Abstrak. Analisis input-output merupakan analisis yang didasarkan pada hasil perekonomian di suatu wilayah dengan melihat keterkaitan antar sektor ekonomi di wilayah tersebut secara keseluruhan. Kabupaten Bandung merupakan salah satu wilayah yang memiliki pertumbuhan ekonomi yang positif. Dalam penelitian ini akan dilihat perubahan struktur perekonomian juga melihat sektor mana yang menjadi prioritas dalam pembangunan ekonomi di Kabupaten Bandung menggunakan Analisis input-output. Ada 3 analisis yang penulis gunakan dalam skripsi ini yaitu location quotient, analisis angka pengganda, dan analisis shift share. Didapatkan hasil 6 sektor basis yaitu sektor Pertambangan dan Penggalian; sektor Industri Pengolahan; Real Estate; Jasa Perusahaan; Jasa Pendidikan; Jasa Kesehatan dan Kegiatan Sosial. Terdapat 14 sektor yang relatif lebih maju di Kabupaten Bandung jika dibandingkan dengan 14 sektor yang sama di provinsi Jawa Barat.

Penerapan Multidimensional Scaling terhadap Pengelompokkan Provinsi Berdasarkan Indikator Tujuan ke-6 SDGs Puthri Rahma Zain; Teti Sofia Yanti
Jurnal Riset Statistika Volume 2, No. 2, Desember 2022, Jurnal Riset Statistika (JRS)
Publisher : UPT Publikasi Ilmiah Unisba

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29313/jrs.v2i2.1465

Abstract. Multidimensional Scaling Metric is an analysis that shows the value of the similarity of distances between objects on a dimension in the form of a graph in the form of a spatial map that is easy to understand and more informative than other methods because the final result of MDS is visual. The data used are all provinces in Indonesia which consist of 34 provinces and the variables of the indicator of the proportion of the population that has access to adequate and sustainable drinking water sources and the proportion of the population that has access to proper and sustainable sanitation services. Water and sanitation are a fundamental part for every human being to survive and maintain his health, and therefore must also be seen as the main element in fulfilling the right to a decent standard of living so that it becomes the 6th Goal of the Sustainable Development Goals (SDGs). From the results of the discussion, 3 provincial groups have similarities between their members and differ from other groups, namely group 1, namely the group that becomes the priority to be improved to achieve the 6th goal of the SDGs (clean water and sanitation). Group 2 is the group that becomes the second priority for improvement. Group 3 is the group that is the last priority to be improved to achieve the 6th goal of the SDGs (clean water and sanitation). Abstrak. Multidimensional Scaling Metric merupakan analisis yang menunjukkan nilai kemiripan jarak antar objek pada suatu dimensi dalam bentuk grafik berupa peta spasial yang mudah dipahami dan lebih informatif dibandingkan metode lain karena hasil akhir dari MDS adalah visual. Data yang digunakan adalah seluruh provinsi di Indonesia yang terdiri dari 34 provinsi dan variabel indikator proporsi penduduk yang memiliki akses terhadap sumber air minum yang layak dan berkelanjutan dan proporsi penduduk yang memiliki akses terhadap pelayanan sanitasi yang layak dan berkelanjutan. . Air dan sanitasi merupakan bagian mendasar bagi setiap manusia untuk bertahan hidup dan menjaga kesehatannya, oleh karena itu juga harus dilihat sebagai unsur utama dalam pemenuhan hak atas taraf hidup yang layak sehingga menjadi Tujuan ke-6 Tujuan Pembangunan Berkelanjutan. (SDG). Dari hasil diskusi, 3 kelompok provinsi memiliki kesamaan antar anggotanya dan berbeda dengan kelompok lainnya yaitu kelompok 1 yaitu kelompok yang menjadi prioritas untuk ditingkatkan untuk mencapai tujuan ke-6 SDGs (air bersih dan sanitasi). Kelompok 2 merupakan kelompok yang menjadi prioritas kedua untuk perbaikan. Kelompok 3 merupakan kelompok yang menjadi prioritas terakhir untuk ditingkatkan untuk mencapai tujuan ke-6 SDGs (air bersih dan sanitasi).

Exploration of the flavonoid content of Ziziphus spina-christi leaf extract and antioxidant activity assay through in vitro and in silico methods Fitrianti Darusman; Taufik Muhammad Fakih; Dwi Syah Fitra Ramadhan; Hilda Aprilia Wisnuwardhani; Teti Sofia Yanti
Pharmaciana Vol 13, No 1 (2023): Pharmaciana
Publisher : Universitas Ahmad Dahlan

One plant that has the potential as an antioxidant is Ziziphus spina-christi (ZSC) because it contains phenolics and flavonoids. This study aims to determine the flavonoid content both qualitatively and quantitatively and to test the antioxidant activity of ZSC leaf extract using in vitro and in silico attenuation methods. Determination of the total flavonoid content of ZSC leaf extract using a comparison of quercetin. In vitro the antioxidant activity assay of ZSC leaf extract was carried out by measuring the reducing activity of ZSC leaf extract against the radical DPPH using ascorbic acid as comparison, while the in silico method using QSAR and pharmacophore modeling techniques. The results showed that the total flavonoid content obtained from ZSC leaf extract was 0.2515 ± 0.0013 mg QE/g D.W with an IC50 of 58.9296 ppm. This value indicates that ZSC leaf extract has potential as a strong antioxidant. Furthermore, from the in silico method using pharmacophore modeling and QSAR techniques, 8 hit compounds were obtained from the content of ZSC with IC50 QSAR ranging from 6.57 to 0.0004, which was thought to be the metabolite that had the most role in its antioxidant activity. This value indicates that ZSC leaf extract has potential as a very strong antioxidant. It also proves that QSAR and pharmacophore modeling techniques can be used as confirmatory tests for in vitro results in determining the antioxidant activity of natural materials.

Identifikasi Sektor Unggulan pada Sektor Ekonomi Provinsi Jawa Barat melalui Analisis Input Output Raihani Himati Kamilah; Teti Sofia Yanti
Bandung Conference Series: Statistics Vol. 3 No. 2 (2023): Bandung Conference Series: Statistics
Publisher : UNISBA Press

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29313/bcss.v3i2.8533

Abstract. Input output analysis can be used to analyze inter-sector linkages and relationships in the economy of a region. In this analysis, the data presented is in the form of tables which are referred to as input output tables. This table is very important to see the economic performance of a region by looking at the linkages between economic sectors in a region both backward and forward linkages. However, only knowing how the inter-sectoral linkages are is not enough to develop an economy. Therefore, it is necessary to carry out further analysis to determine which sectors are the leading sectors. West Java Province has had an average positive economic growth for the last six years and is also the third province that has the highest GRDP in Indonesia in 2021. This research will look at how the inter-sectoral relations of the West Java economy and what are the leading sectors in West Java using input output analysis. There are three analyzes used, namely backward linkage, forward linkage, and overlay analysis. The manufacturing industry is the leading sector in West Java Province, it is also the sector that has the greatest forward and backward linkages besides the electricity and gas procurement sector. In addition, the water supply, waste management, waste and recycling sectors have the potential to become leading sectors in West Java Province. Abstrak. Analisis input output dapat digunakan dalam menganalisis keterkaitan serta hubungan antarsektor dalam perekonomian suatu wilayah. Dalam analisis ini, data yang disajikan berbentuk tabel yang disebut sebagai tabel input output. Tabel ini sangat penting untuk melihat performa perekonomian suatu wilayah dengan melihat keterkaitan antarsektor perekenomian pada suatu wilayah baik keterkaitan ke belakang maupun ke depan. Namun, hanya dengan mengetahui bagaimana keterkaitan antarsektor saja belum cukup untuk mengembangkan suatu perekonomian. Maka dari itu, perlu dilakukan analisis lebih lanjut untuk menentukan sektor mana saja yang merupakan sektor unggulan. Provinsi Jawa Barat memiliki rata-rata pertumbuhan ekonomi yang positif selama enam tahun terakhir dan juga merupakan provinsi ketiga yang memiliki PDRB tertinggi di Indonesia pada tahun 2021. Dalam penelitian ini akan dilihat bagaimana keterkaitan antarsektor perekenomian Jawa Barat dan apa saja sektor unggulan di Jawa Barat menggunakan analisis input output. Terdapat tiga analisis yang digunakan yaitu keterkaitan ke belakang, keterkaitan ke depan, dan analisis overlay. Industri pengolahan merupakan sektor unggulan Provinsi Jawa Barat, juga termasuk sektor yang memiliki nilai keterkaitan ke depan dan ke belakang yang paling besar selain sektor pengadaan listrik dan gas. Selain itu sektor pengadaan air, pengelolaan sampah, limbah dan daur ulang memiliki potensi untuk menjadi sektor unggulan di Provinsi Jawa Barat.

Penerapan Multidimensional Scaling terhadap Pengelompokkan Provinsi Berdasarkan Indikator Tujuan ke-6 SDGs Puthri Rahma Zain; Teti Sofia Yanti
Jurnal Riset Statistika Volume 2, No. 2, Desember 2022, Jurnal Riset Statistika (JRS)
Publisher : UPT Publikasi Ilmiah Unisba

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29313/jrs.v2i2.1465

Abstract. Multidimensional Scaling Metric is an analysis that shows the value of the similarity of distances between objects on a dimension in the form of a graph in the form of a spatial map that is easy to understand and more informative than other methods because the final result of MDS is visual. The data used are all provinces in Indonesia which consist of 34 provinces and the variables of the indicator of the proportion of the population that has access to adequate and sustainable drinking water sources and the proportion of the population that has access to proper and sustainable sanitation services. Water and sanitation are a fundamental part for every human being to survive and maintain his health, and therefore must also be seen as the main element in fulfilling the right to a decent standard of living so that it becomes the 6th Goal of the Sustainable Development Goals (SDGs). From the results of the discussion, 3 provincial groups have similarities between their members and differ from other groups, namely group 1, namely the group that becomes the priority to be improved to achieve the 6th goal of the SDGs (clean water and sanitation). Group 2 is the group that becomes the second priority for improvement. Group 3 is the group that is the last priority to be improved to achieve the 6th goal of the SDGs (clean water and sanitation). Abstrak. Multidimensional Scaling Metric merupakan analisis yang menunjukkan nilai kemiripan jarak antar objek pada suatu dimensi dalam bentuk grafik berupa peta spasial yang mudah dipahami dan lebih informatif dibandingkan metode lain karena hasil akhir dari MDS adalah visual. Data yang digunakan adalah seluruh provinsi di Indonesia yang terdiri dari 34 provinsi dan variabel indikator proporsi penduduk yang memiliki akses terhadap sumber air minum yang layak dan berkelanjutan dan proporsi penduduk yang memiliki akses terhadap pelayanan sanitasi yang layak dan berkelanjutan. . Air dan sanitasi merupakan bagian mendasar bagi setiap manusia untuk bertahan hidup dan menjaga kesehatannya, oleh karena itu juga harus dilihat sebagai unsur utama dalam pemenuhan hak atas taraf hidup yang layak sehingga menjadi Tujuan ke-6 Tujuan Pembangunan Berkelanjutan. (SDG). Dari hasil diskusi, 3 kelompok provinsi memiliki kesamaan antar anggotanya dan berbeda dengan kelompok lainnya yaitu kelompok 1 yaitu kelompok yang menjadi prioritas untuk ditingkatkan untuk mencapai tujuan ke-6 SDGs (air bersih dan sanitasi). Kelompok 2 merupakan kelompok yang menjadi prioritas kedua untuk perbaikan. Kelompok 3 merupakan kelompok yang menjadi prioritas terakhir untuk ditingkatkan untuk mencapai tujuan ke-6 SDGs (air bersih dan sanitasi).

Pemodelan Umur Harapan Hidup di Jabar Tahun 2021 Menggunakan Spatial Durbin Model Ratih Nurfitri; Teti Sofia Yanti
Jurnal Riset Statistika Volume 3, No. 2, Desember 2023, Jurnal Riset Statistika (JRS)
Publisher : UPT Publikasi Ilmiah Unisba

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29313/jrs.v3i2.3023

Abstract. Linear regression analysis is a technique in statistics to form a model of the relationship between response variables with one or more predictor variables, but linear regression becomes less specific if the data used has a location aspect because the modeling does not take into account the proximity factor between regions. Therefore there was a development of linear regression into spatial regression where the location aspect is also considered, one of the spatial regression analysis is spatial Durbin Model (SDM) or a type of spatial regression analysis that considers the influence of the proximity of the region on the response variables and predictor variables. In this study, life expectancy modeling will be carried out to determine the factors that affect life expectancy in West Java province in 2021 with the predictive variables being the average length of school, the percentage of households behaving clean and healthy, the number of Posyandu, the percentage of poor people and adjusted per capita expenditure. From the results of the study, the factors that have a significant effect on life expectancy are the average length of schooling and the percentage of adjusted per capita expenditure, with the value of the coefficient of determination (R2) is 73.002 % which can be interpreted that the life expectancy model in West Java in 2021 can be explained by the model of 73.002%, while. Abstrak. Analisis regresi linier adalah teknik dalam statistika untuk membentuk model hubungan antara variabel respon dengan satu atau lebih variabel prediktor, namun regresi linier menjadi kurang spesifik jika data yang digunakan memiliki aspek lokasi karena dalam pemodelannya tidak memperhitungkan faktor kedekatan antar wilayah. Oleh karena itu terjadilah pengembangan regresi linier menjadi regresi spasial dimana aspek lokasi juga ikut diperhatikan, salah satu analisis regresi spasial adalah Spatial Durbin Model (SDM) atau jenis analisis regresi spasial yang memperhatikan pengaruh kedekatan daerah pada variabel respon maupun variabel prediktornya. Pada penelitian ini akan dilakukan pemodelan Umur Harapan Hidup untuk mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi Umur Harapan Hidup yang ada di provinsi Jawa Barat pada tahun 2021 dengan variabel predikornya adalah Rata-rata Lama Sekolah, Persentase Rumah Tangga Berperilaku Hidup Bersih dan Sehat, Jumlah Posyandu, Persentase Jumlah Penduduk Miskin dan Pengeluaran Perkapita yang Disesuaikan. Dari hasil penelitian, faktor-faktor yang berpengaruh signifikan terhadap umur harapan hidup adalah rata-rata lama sekolah dan persentase pengeluaran perkapita yang disesuaikan, dengan nilai koefisien determinasi (R2) adalah 73,002 % yang dapat diartikan bahwa model umur harapan hidup di Jawa Barat tahun 2021 dapat dijelaskan oleh model sebesar 73,002%, sedangkan sisanya 26.998% dijelaskan oleh variabel lain diluar model.

Penentuan Industri Unggulan Provinsi Papua dan Daya Saingnya di Tingkat Nasional Menggunakan Metode Lagrange dan Analisis Shift-Share Putriyanto, Jasmine Salsabila; Yanti, Teti Sofia
Bandung Conference Series: Statistics Vol. 4 No. 1 (2024): Bandung Conference Series: Statistics
Publisher : UNISBA Press

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29313/bcss.v4i1.10228

Abstract. The analysis of input output is an analysis based on economic outcomes in country or region, including examining the interconnection among economic sectors in country or region as whole, where it can depicted potential economic that contribute significant. Papua Province is one of the regions experiencing positive economic growth. The research will examine changes in the economic structure and identify priority sectors in the economic development of Papua Province using input-output analysis. Two analyses are employed: multiplier analysis, and shift-share analysis. When compared to the economic growth of each sector in Papua Province with that of Indonesia, as many as 9 economic sectors in Papua Province have competitive at the national level. Abstrak. Analisis input output merupakan analisis yang didasarkan pada hasil perekonomian di suatu negara atau wilayah, diantaranya dapat melihat keterkaitan antar sektor ekonomi di suatu negara atau wilayah secara keseluruhan sehingga dapat menggambarkan potensi sektor ekonomi yang memberikan kontribusi yang besar. Provinsi Papua merupakan salah satu wilayah dengan pertumbuhan ekonomi yang mengalami peningkatan positif. Dalam penelitian ini akan dilihat perubahan struktur perekonomian dan melihat sektor mana yang menjadi prioritas dalam pembangunan ekonomi di Provinsi Papua dengan menggunakan analisis input output. Terdapat dua analisis yang penulis gunakan yaitu analisis angka pengganda dan analisis shift-share. Jika dibandingkan dengan pertumbuhan ekonomi setiap sektor yang ada di Provinsi Papua dengan di Indonesia, maka sebanyak 9 sektor ekonomi Provinsi Papua mempunyai daya saing di tingkat nasional.

Perbandingan Interval pada Fuzzy Time Series Cheng untuk Peramalan Jumlah Kasus ISPA Lathifah; Teti Sofia Yanti
Bandung Conference Series: Statistics Vol. 4 No. 2 (2024): Bandung Conference Series: Statistics
Publisher : UNISBA Press

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29313/bcss.v4i2.12752

Abstract. Forecasting for number of ARI (Acute Respiratory Infection) cases needs to be used for planning and evaluation of health decisions or policies to reach a healthy Indonesian society. Fuzzy Time Series is one of the statistical methods can be used for forecasting. Cheng's Fuzzy Time Series method develops Chen's Fuzzy Time Series model which has the disadvantage of not consider FLR (Fuzzy Logical Relationship) repetition. Therefore, Cheng's Fuzzy Time Series method assigns weights to individual fuzzy relationships and modifies the forecasting value with an adaptive model. The purpose of this study is to determine the forecasting results and accuracy level regarding the number of ARI cases at the Margahayu Raya Health Center using the Average-based and Sturges interval methods in Cheng's Fuzzy Time Series. This study uses data on the number of ARI cases from September 01, 2023 to January 30, 2024 which has the best model using the Average-based interval method with MAPE for adaptive forecasting of 12%, indicating that the forecasting results have an accuracy of 88% with a good forecasting category. Abstrak. Peramalan untuk jumlah kasus ISPA (Infeksi Saluran Pernafasan Akut) perlu dilakukan sebagai acuan dalam perencanaan dan evaluasi mengenai keputusan ataupun kebijakan kesehatan untuk mewujudkan masyarakat Indonesia yang sehat. Fuzzy Time Series adalah salah satu metode statistika yang dapat digunakan untuk peramalan. Metode Fuzzy Time Series Cheng mengembangkan model Fuzzy Time Series Chen yang memiliki kekurangan tidak mempertimbangkan pengulangan FLR (Fuzzy Logical Relationship). Sehingga dalam metode Fuzzy Time Series Cheng menetapkan bobot terhadap hubungan individu fuzzy dan memodifikasi nilai peramalan dengan model adaptif. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui hasil peramalan dan tingkat akurasi yang dihasilkan mengenai jumlah kasus ISPA di Puskesmas Margahayu Raya menggunakan metode interval Average-based dan Sturges pada Fuzzy Time Series Cheng. Penelitian ini menggunakan data jumlah kasus ISPA pada 01 September 2023 hingga 30 Januari 2024 yang menghasilkan model terbaik menggunakan metode interval Average-based dengan MAPE untuk peramalan adaptif sebesar 12% yang artinya hasil peramalan memiliki ketepatan sebesar 88% dengan kategori peramalan yang baik.

Pemodelan Produk Domestik Bruto (PDB) dengan Metode Seemingly Unrelated Regression (SUR) di Indonesia, Malaysia, Singapura, Filipina, dan Vietnam Enu Ainun Isni; Teti Sofia Yanti
Bandung Conference Series: Statistics Vol. 4 No. 2 (2024): Bandung Conference Series: Statistics
Publisher : UNISBA Press

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29313/bcss.v4i2.13246

Abstract. Seemingly Unrelated Regression (SUR) is a system consisting of two or more linear regression equations that can be used to address violations of assumptions in panel data regression, namely heteroskedasticity in the variance of residuals and the presence of correlation between residuals of different individuals, also known as contemporaneous correlation. The independent variables used are Foreign Direct Investment (FDI), inflation, and the labor force, while the dependent variable is the Gross Domestic Product (GDP) in Indonesia, Malaysia, Singapore, Philippines, and Vietnam from 2000 to 2022. In the assumption check for the best panel data regression model, the Random Effect Model (REM) with different intercepts and slopes for each country, heteroskedasticity and contemporaneous correlation were found. Therefore, an alternative method, SUR, was used. Based on the SUR model, it can be concluded that GDP in Indonesia and the Philippines is influenced by FDI and the labor force. GDP in Malaysia is only influenced by the labor force. Additionally, GDP in Singapore and Vietnam is influenced by all independent variables, namely FDI, inflation, and the labor force. The McElroy's coefficient of determination (R2) for the SUR model is 97.68%, and the coefficient of determination for REM is 96,49%. This means that, because the R2 value of the SUR model is closer to 100%, it can be said that the SUR model is better to apply than the REM. Abstrak. Seemingly Unrelated Regression (SUR) adalah sistem yang terdiri dari dua atau lebih persamaan regresi linear yang bisa digunakan untuk mengatasi pelanggaran asumsi pada regresi data panel yaitu heteroskedastisitas pada ragam residual dan terdapat korelasi antar residual pada individu yang berbeda atau yang disebut korelasi kesebayaan (contemporaneous correlation). Variabel independen yang digunakan yaitu Foreign Direct Investement (FDI), inflasi, dan angkatan kerja, serta variabel dependen yaitu Produk Domestik Bruto (PDB) di Negara Indonesia, Malaysia, Singapura, Filipina, dan Vietnam tahun 2000-2022. Dalam pemeriksaan asumsi pada model regresi data panel terbaik, yaitu Random Effect Model (REM) dengan intercept dan slope berbeda untuk setiap negara, ditemukan adanya heteroskedastisitas dan korelasi kesebayaan. Oleh karena itu, digunakan metode alternatif lain yaitu SUR. Berdasarkan model SUR, dapat disimpulkan bahwa PDB di Indonesia dan Filipina dipengaruhi oleh FDI dan angkatan kerja. PDB di Malaysia hanya dipengaruhi oleh angkatan kerja. Serta PDB di Singapura dan Vietnam dipengaruhi oleh semua variabel independen yaitu FDI, inflasi, dan angkatan kerja. Diperoleh juga koefisien determinasi (R2) McElroy’s untuk model SUR sebesar 97,68%, dan koefisien determinasi untuk REM sebesar 96,49%. Artinya karena nilai R2 dari model SUR lebih mendekati 100%, maka dapat dikatakan bahwa model SUR lebih baik untuk diterapkan daripada REM.

Title

Found 39 Documents
Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title Search

Found 39 Documents Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 39 Documents
Search