Rais, Muh. Rifky Satria Agung
Unknown Affiliation

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

Penerapan Regresi Robust Dengan Estimasi Least Median Square Dalam Mengatasi Outlier Sitti Sahriman; Zaid Faidhu Rabbani; Rais, Muh. Rifky Satria Agung; Ahmad Juzril; Dian Ainurridha
Journal of Mathematics: Theory and Applications Vol 7 No 1 (2025): Volume 7, Nomor 1, 2025
Publisher : Program Studi Matematika Universitas Sulawesi Barat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31605/jomta.v7i1.3500

Abstract

Indeks Pembangunan Manusia (IPM) merupakan salah satu indicator tercapainya pembangunan ekonomi. Indeks Pembangunan Manusia mempunyai tiga unsur yaitu kesehatan, pendidikan yang dicapai, dan standar kehidupan atau sering disebut ekonomi. Regresi robust merupakan metode yang digunakan ketika data terdapat pencilan. Estimasi LMS adalah salah satu metode dalam regresi robust. Estimasi Least Median Square (LMS) adalah pendekatan statistik yang tahan terhadap outlier. Dalam setiap iterasinya, LMS mengidentifikasi dan menghilangkan outlier untuk memberikan estimasi yang lebih stabil dan andal. Dengan fokus pada median, LMS mengurangi pengaruh titik data ekstrem, sehingga menghasilkan hasil yang lebih konsisten. Variabel yang digunakan dalam penelitian ini adalah pengaruh harapan lama sekolah, angka harapan hidup, dan pengeluaran per kapita. Penelitian ini menggunakan 38 objek observasi (38 Kabupaten/Kota) pada Provinsi Jawa Timur pada tahun 2021. Hasil menunjukkan bahwa harapan lama sekolah, angka harapan hidup, dan pengeluaran per kapita rill secara simultan maupun parsial berpengaruh positif dan signifikan terhadap indeks pembangunan manusia di Provinsi Jawa Timur. Hasil penelitian ini dapat berkontribusi terhadap indeks pembangunan manusia di Indonesia, terkhusus pada Provinsi terkait sehingga dapat dijadikan masukan ataupun pertimbangan dalam mengembangkan kebijakan pemerataan pembangunan manusia di masa yang akan datang.