<![CDATA[ABSTRAK Indeks Pembangunan Pemuda menjelaskan tentang bagaimana kemajuan kualitas pemuda pada suatu daerah dengan menggunakan 15 indikator penyusun. Capaian angka IPP di Indonesia dalam 5 tahun terakhir menunjukkan fluktuasi yang mencerminkan kualitas pemuda yang belum konsisten mengalami peningkatan. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui model terbaik regresi spasial dengan pendekatan area pada Indeks Pembangunan Pemuda tahun 2022 di Indonesia dan mengetahui indikator yang berpengaruh secara signifikan pada Indeks Pembangunan Pemuda tahun 2022 di Indonesia. Metode analisis yang digunakan pada penelitian ini adalah analisis regresi spasial. Data yang digunakan adalah data sekunder. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model regresi terbaik adalah Spatial Error Model (SEM) dengan indikator yang signifikan memiliki pengaruh adalah rata-rata lama sekolah pemuda memberi pengaruh penurunan angka IPP sebesar 0.339, angka partisipasi kasar sekolah menengah memberi pengaruh peningkatan angka IPP sebesar 0.274, angka partisipasi kasar perguruan tinggi memberi pengaruh peningkatan angka IPP sebesar 0.870, dan angka kesakitan pemuda memberi pengaruh penurunan angka IPP sebesar 0.223.Kata Kunci: Regresi Spasial; Spatial Error Model; Indeks Pembangunan Pemuda ABSTRACT The Youth Development Index explains how the quality of youth in a region is progressing using 15 constituent indicators. The achievement of IPP figures in Indonesia in the last 5 years shows fluctuations which reflect the quality of youth which has not consistently improved. This study aims to determine the best spatial regression model with an area approach on the 2022 Youth Development Index in Indonesia and to determine the indicators that have a significant influence on the 2022 Youth Development Index in Indonesia. The analytical method used in this research is spatial regression analysis. The data used is secondary data. The results of the research show that the best regression model is the Spatial Error Model (SEM) with indicators that have a significant influence are the average length of youth schooling had the effect of decreasing the IPP figure by 0.339, the gross secondary school enrollment rate had the effect of increasing the IPP figure by 0.274, the gross college enrollment rate had the effect of increasing the IPP figure by 0.870, and the youth morbidity rate had the effect of decreasing the IPP figure by 0.223.Keywords: Spatial Regression; Spatial Error Model; Youth Development Index]]>
Copyrights © 2024
