Skripsi

PENERAPAN REGRESI NONPARAMETRIK SPLINE TRUNCATED DALAM MEMODELKAN HUBUNGAN FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI INDEKS PEMBANGUNAN GENDER (IPG) DI PROVINSI SUMATERA UTARA

---

Penilaian

---

Capaian Indeks Pembangunan Gender (IPG) Provinsi Sumatera Utara (Sumut) pada tahun 2021 masih berada di bawah IPG nasional. Provinsi Sumut masih dihadapkan dengan tantangan pembangunan untuk mewujudkan kesetaraan gender seperti rendahnya rata-rata lama sekolah dan tingginya kesenjangan pendapatan antar gender. Hal-hal tersebut menunjukkan bahwa IPG di Provinsi Sumut perlu ditingkatkan. Penelitian ini bertujuan untuk memperoleh model regresi terbaik dan mengetahui faktor-faktor yang berpengaruh signifikan terhadap IPG Provinsi Sumut. Penelitian ini menggunakan metode regresi nonparametrik spline truncated karena pola data antara variabel respon dengan 6 variabel prediktor dari data yang digunakan tidak membentuk pola tertentu. Banyaknya titik knot yang digunakan yaitu 1 knot, 2 knot, 3 knot dan kombinasi knot, serta orde yang digunakan adalah orde 1. Pemilihan titik knot optimal dan model terbaik menggunakan Generalized Cross Validiation (GCV) berdasarkan nilai GCV minimum dan model terbaik yang diperoleh diukur menggunakan koefisien determinasi (R^2). Hasil penelitian ini yaitu model regresi nonparametrik spline truncated terbaik menggunakan kombinasi knot (3, 3, 1, 1, 3, 3) dengan nilai GCV minimum sebesar 5,64129. Faktor-faktor yang yang berpengaruh signifikan terhadap IPG di Provinsi Sumut yaitu TPAK perempuan (X_1 ), RLS perempuan (X_3 ), AMH perempuan (X_4 ), dan AHH perempuan (X_6 ). Model terbaik yang diperoleh memiliki nilai R^2 sebesar 0,9279 dengan asumsi residual identik, independen, dan distribusi normal (IIDN) terpenuhi.

---

Availability

Inventory Code	Barcode	Call Number	Location	Status
2407001217	T140222	T1402222024	Central Library (References)	Available but not for loan - Not for Loan

Detail Information

Series Title

-

Call Number

T1402222024

Publisher

Inderalaya : Prodi Ilmu Matematika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam., 2024

Collation

xiv, 76 hlm.; tab.; 29 cm.

Language

Indonesia

ISBN/ISSN

-

Classification

519.530 7

Content Type

Text

Media Type

-

Carrier Type

-

Edition

-

Subject(s)

analisis regresi
Prodi Ilmu Matematika

Specific Detail Info

-

Statement of Responsibility

MI

Other version/related

File Attachment

Comments

---

You must be logged in to post a comment