Regresi Data Panel dalam Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi IPM di Kalimantan Barat - Neva Satyahadewi; Siti Aprizkiyandari; Risky Oprasianti (Department of Statistics, Faculty of Mathematics and Natural Sciences, Universitas Islam Bandung, 2023)
ABSTRAK Analisis regresi data panel digunakan untuk meneliti data di Kalimantan Barat meliputi kabupaten/kotanya dari tahun 2017 sampai tahun 2021 yaitu Indeks Pembangunan Manusia (IPM) dan faktor pengaruhnya. Tingkat penduduk miskin (), kepadatan penduduk (), tingkat partisipasi angkatan kerja (), angka harapan hidup (), rata-rata lama sekolah () dan IPM () merupakan variabel yang digunakan. Analisis regresi yang menggabungkan data silang dan deret waktu merupakan regresi panel. Dalam pengestimasiannya ada tiga pendekatan yakni Common Effect Model (CEM), Fixed Effect Model (FEM), dan Random Effect Model (REM). Uji Chow, Uji Hausman, dan Uji LM dilakukan untuk mendapatkan model terbaik. Estimasi pendekatan model regresi panel terbaik adalah model FEM atau Fixed Effect Model. Variabel angka harapan hidup () dan rata-rata lama sekolah () secara signifikan berpengaruh terhadap IPM (). ABSTRACT Panel data regression analysis is used to see the Human Development Index (HDI) data and what factors affect it in West Kalimantan from 2017 to 2021.The level of poverty (), population density (), labor force participation rate (), life expectancy (), average years of schooling () and HDI () are the variables used. Regression analysis that combines cross-sectional and time series data is panel regression. In its estimation, there are three approaches, namely the Common Effect Model (CEM), Fixed Effect Model (FEM), and Random Effect Model (REM). Chow test, Hausman test, and Lagrange Multiplier (LM) test were carried out to the best. This study found that the best panel regression model approach estimation is the Fixed Effect Model (FEM). Life expectancy variable () and average years of schooling () significantly affect HDI ().