PEMODELAN FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KEMISKINAN DI JAWA TENGAH MENGGUNAKAN PERBANDINGAN REGRESI ROBUST LEAST TRIMMED SQUARE (LTS)-ESTIMATION DAN SCALE (S)-ESTIMATION

Dirgantara, Ari, B2A017018 (2021) PEMODELAN FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KEMISKINAN DI JAWA TENGAH MENGGUNAKAN PERBANDINGAN REGRESI ROBUST LEAST TRIMMED SQUARE (LTS)-ESTIMATION DAN SCALE (S)-ESTIMATION. Sarjana / Sarjana Terapan (S1/D4) thesis, ["eprint_fieldopt_institution_Muhammadiyah University, Semarang" not defined].

Preview	Text 1. Halaman Judul.pdf Download (365kB) | Preview
Preview	Text 2. Lembar Pengesahan Pembimbing (SCAN).pdf Download (477kB) | Preview
Preview	Text 3. Lembar Pengesahan Skripsi (SCAN).pdf Download (570kB) | Preview
Preview	Text 6. ABSTRAK.pdf Download (491kB) | Preview
Preview	Text BAB I.pdf Download (951kB) | Preview
Preview	Text BAB II.pdf Download (1MB) | Preview
	Text BAB III.pdf Restricted to Repository staff only Download (835kB) | Request a copy
	Text BAB IV.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB) | Request a copy
Preview	Text BAB V.pdf Download (680kB) | Preview
Preview	Text DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (601kB) | Preview
	Text LAMPIRAN.pdf Restricted to Repository staff only Download (684kB) | Request a copy
Preview	Text Manuscript indonesia.pdf Download (1MB) | Preview

Abstract

Analisis regresi merupakan teknik analisis data dalam statistika yang digunakan untuk menentukan hubungan sebuah variabel tak bebas dengan satu atau lebih variabel bebas. Tujuan analisis regresi adalah untuk mengestimasi rata-rata populasi atau nilai rata-rata variabel dependen berdasarkan nilai variabel independen yang diketahui. Pada umumnya, estimasi parameter dalam analisis regresi menggunakan Metode Kuadrat Terkecil (MKT). Apabila terdapat outlier, maka estimasi parameter regresi menjadi kurang tepat. Hal tersebut dapat diatasi dengan menggunakan analisis regresi robust. Pada penelitian ini metode robust yang digunakan adalah regresi robust estimasi LTS dan S. Tujuan penelitian ini adalah membandingkan kedua metode tersebut dan memilih estimasi parameter terbaik yang dilihat dari nilai R 2 . Studi kasus dalam penelitian ini adalah data kemiskinan tahun 2019 di jawa tengah yang bersumber dari website Badan Pusat Statistik dengan variabel dependen jumlah penduduk miskin, variabel independen inflasi, jumlah penduduk, indeks pembangunan manusia, tingkat pengangguran terbuka, dan angka partsisipasi sekolah umur 16-18 tahun. Berdasarkan kesimpulan bahwa faktor yang mempengaruhi kemiskinan di jawa tengah adalah inflasi, jumlah penduduk, dan indeks pembangunan manusia berdasarkan pemilihan estimasi terbaik. Metode regresi robust terbaik adalah estimasi Scale (S) dengan nilai R sebesar 96,88 persen. Kata Kunci : Kemiskinan, Outlier, MKT, Estimasi LTS, Estimasi S.

Actions (login required)

View Item