Jurnal Sains dan Seni ITS
Vol 12, No 2 (2023)

Pemodelan Indeks Pembangunan Manusia (IPM) di Indonesia Menggunakan Geographically Weighted Ordinal Logistic Regression (GWOLR)

Fariz, Fariz (Departemen Statistika Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya)
Zain, Ismaini (Departemen Statistika Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya)
Permatasari, Erma Oktania (Departemen Statistika Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya)



Article Info

Publish Date
29 Jun 2023

Abstract

Indeks Pembangunan Manusia (IPM) sebagai angka yang mengukur capaian pembangunan manusia berdasarkan tiga dimensi dasar yaitu umur panjang dan hidup sehat, pengetahuan, dan standar hidup layak. IPM dipengaruhi oleh beberapa faktor; yaitu angka kesakitan, rasio sekolah dan murid SMA, rasio guru dan murid SMA, persentase penduduk miskin, tingkat partisipasi angkatan kerja, dan kepadatan penduduk. Perbedaan kondisi geografis dalam mendapatkan faktor pembentuk IPM pada Provinsi di Indonesia menjadikan umur panjang dan hidup sehat, pengetahuan, dan standar hidup layak di Indonesia merupakan permasalahan yang spasial. Model GWOLR dapat menjadi solusi untuk model regresi yang koefisiennya bergantung pada lokasi geografis diamatinya data. Maka dari itu digunakan analisis GWOLR pada penelitian ini. Hasil pemodelan GWOLR dengan pembobot gaussian dengan nilai AIC terkecil diperoleh model GWOLR terbaik dengan faktor . Hasil pengujian secara serentak model GWOLR terbaik diperoleh hasil bahwa nilai dari uji sebesar 124,276, yang berarti rasio sekolah dan murid SMA, rasio guru dan murid SMA, persentase penduduk miskin, dan kepadatan penduduk mempengaruhi kategori IPM secara bersama-sama. Hasil ketepatan

Copyrights © 2023