PEMODELAN FIXED EFFECT GEOGRAPHICALLY WEIGHTED PANEL REGRESSION UNTUK INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA DI KALIMANTAN BARAT - Sutro Sutro; Yundari Yundari; Shantika Martha (Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya, 2020)
Indeks Pembangunan Manusia (IPM) mengukur pencapaian penduduk dalam mengakses hasil pembangunan untuk memperoleh pendapatan, kesehatan, pendidikan, dan sebagainya. Analisis terhadap faktor yang mempengaruhi IPM perlu dilakukan dalam beberapa periode waktu dan memperhatikan letak geografis atau lokasi pengamatan. Oleh karena itu, berkembanglah analisis regresi panel yang melibatkan analisis regresi lokal yaitu geographically weighted panel regression (GWPR). GWPR merupakan penggabungan antara model geographically weighted regression (GWR) dengan model regresi data panel. Tujuan penelitian ini adalah mengetahui model dan variabel-variabel yang berpengaruh signifikan terhadap indeks pembangunan manusia di Kalimantan Barat pada 14 kabupaten/kota dalam rentang tahun 2011-2015. Hasil uji Chow dan uji Hausman menunjukkan bahwa model estimasi regresi data panel yang sesuai adalah fixed effect model (FEM) yang menghasilkan nilai adjusted R2 sebesar 0,8019. Selanjutnya estimasi Parameter dengan metode weighted least square (WLS) yang melibatkan jarak euclidean tiap-tiap lokasi. Bandwidth optimum yang dipilih berdasarkan nilai cross validation (CV) yang paling minimum antara fungsi pembobot fixed kernel gaussian, bisquare, dan tricube. Fungsi pembobot fixed kernel gaussian dipilih dengan alasan memiliki nilai CV paling minimum yaitu 64,90764. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa model yang dihasilkan untuk Kabupaten/Kota di Provinsi Kalimantan Barat masing-masing berbeda dan Provinsi Kalimatan Barat terbagi menjadi dua kelompok berdasarkan variabel yang berpengaruh signifikan terhadap IPM. Hasil prediksi menggunakan model GWPR diperoleh nilai MAPE 1,4%, hal tersebut menyatakan bahwa model GWPR sangat baik.Kata kunci: WLS, bandwidth, fixed kernel.