Penerapan Regresi Nonparametrik Spline Dalam Memodelkan Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Indeks Pembangunan Manusia (IPM) di Indonesia Tahun 2018 - Alwi, Wahidah; irwan, muh; Musfirah, Musfirah (Universitas Islam Negeri Alauddin Makassar, 2021)
Penelitian ini membahas tentang faktor-faktor yang di duga mempengaruhi Indeks Pembangunan Manusia (IPM) di Indonesia, berdasarkan data dari Badan Pusat Statistik Indonesia pada tahun 2018. Beberapa faktor yang di duga mempengaruhi Indeks Pembanguanan Manusia (IPM) di Indonesia yaitu Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja, Angka Partisipasi Murni, Kepadatan Penduduk, Fasilitas Kesehatan dan Produk Domestik Ragional Bruto (PDRB). Hasil plot Indeks Pembangunan Manusia (IPM) dengan faktor-faktor yang diduga mempengaruhi IPM memiliki pola yang menyebar, sehingga tidak memiliki kecenderungan membentuk suatu pola tertentu atau tidak mengikuti pola tertentu, sehingga data yang digunakan dapat diterapkan menggunakan metode Nonparametrik Spline. Dalam pemodelan ini terdapat tiga titik knot, pemilihan titik knot optimun dilakukan dengan cara memlilih nilai Generalized Cross Velidation (GCV) yang paling minimum. Dari hasil peneilitian menunjukkan bahwa model Spline terbaik terbaik dengan GCV minimum berada pada tiga titik knot yaitu sebesar 0.2591359 dengan niai R2 sebesar 84,79%.