Journal of applied statistics and data mining
Vol. 2 No. 1 (2021): Journal Applied Statistics and Data Mining

PEMODELAN INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA (IPM) KABUPATEN/KOTA DI PULAU KALIMANTAN MENGGUNAKAN PENDEKATAN REGRESI SPASIAL

Bikriyah (Unknown)
Safaat Yulianto (Unknown)



Article Info

Publish Date
30 Jun 2021

Abstract

Indeks Pembangunan Manusia (IPM) merupakan indeks pembangunan manusia yang dipergunakan untuk pencapaian hasil pembangunan suatu wilayah. Pulau Kalimantan merupakan pulau terbesar di Indonesia yang memiliki kekayaan alam yang melimpah. Pulau Kalimantan merupakan salah satu pulau yang ada di Indonesia yang tingkat perkembangan IPM nya meningkat setiap tahunnya. Hal ini terlihat dari nilai IPM masing – masing provinsi yang ada di Pulau Kalimantan mengalami kenaikan. Meskipun mengalami kenaikan, nilai IPM pada masing – masing provinsi di Pulau Kalimantan masih belum merata masih berada dibawah rata – rata nasional, kecuali provinsi Kalimantan Timur. Besarnya angka IPM diduga dapat mempengaruhi nilai IPM yang berada disekitarnya. Untuk mengatasi hal tersebut, perlu dilakukan analisis regresi dengan memperhatikan faktor lokasi untuk mengatasi hal tersebut. Faktor lokasi/wiayah diduga dapat memberikan efek ketergantungan spasial (wilayah) pada angka IPM. Permasalahan tersebut dapat diatasi dengan memasukkan pengaruh antar wilayah kedalam model menggunakan regresi spasial. Pendekatan regresi spasial yang digunakan dalam penelitian ini adalah Spatial Autoregressive Model (SAR) dan Spatial Error Model (SEM). Matriks pembobot yang digunakan pada penelitian ini yaitu Queen Contiguity. Penelitian ini memberikan hasil bahwa model SEM lebih baik daripada model SAR dengan nilai AIC sebesar 131.36. Variabel yang berpengaruh secara signifikan terhadap IPM yaitu pengeluaran perkapita, harapan lama sekolah, dan angka harapan hidup.

Copyrights © 2021






Journal Info

Abbrev

jasdm

Publisher

Subject

Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Social Sciences

Description

Journal of applied statistics and data mining provide open access, which in principle makes research open and freely available to the public so that it becomes a means of global knowledge exchange. Published twice a year, in June and December. This journal publishes scientific articles as research ...