Implementasi Multiple Regression dan Geograpically Weighted Regression Guna Pemodelan Indeks Pembangunan Manusia Provinsi Bali Tahun 2019 - Satyaninggrat, Luh Made Wisnu; Simatupang, Syalam Ali Wira Dinata; Kurniawan, Echsan (Equiva Journal, 2023)
Indeks Pembangunan Manusia (IPM) merupakan parameter penting dalam menentukan keberhasilan peningkatan atau pengembangan kualitas hidup manusia. Manusia diharapkan dapat menjadi subjek dalam membangun IPM, sehingga dapat berkontribusi bagi perkembangan suatu wilayah. Dalam upaya memajukan IPM, terdapat beberapa faktor yang mempengaruhinya, yaitu rata-rata pengeluaran per kapita, pertumbuhan PDRB/ekonomi, persentase penduduk miskin, banyaknya sarana kesehatan, dan rata-rata lama sekolah. Pada penelitian ini akan membahas terkait besarnya pengaruh beberapa faktor terhadap indeks pembangunan manusia di provinsi Bali tahun 2019. Adapun metode yang digunakan pada penelitian ini yaitu metode analisis regresi linier berganda (multiple regression) sebagai analisis global dan metode Geograpically Weighted Regression (GWR) sebagai analisis spasial. Hasil penelitian menunjukkan bahwa faktor yang berpengaruh signifikan terhadap IPM bali berdasarkan model regresi linier berganda adalah rata-rata lama sekolah. Sedangkan berdasarkan pemodelan GWR diketahui bahwa hasilnya kurang lebih sama dengan regresi OLS dibuktikan dengan hasil uji goodness of fit. Diketahui nilai AIC regresi GWR lebih kecil dari nilai AIC regresi berganda artinya pemodelan GWR lebih cocok dalam menggambarkan IPM Bali 2019.