Pemilihan Banyak Dan Letak Titik Knot Pada Analisis Jalur Nonparametrik Truncated Spline

Bastanta, Teddy Armana (2020) Pemilihan Banyak Dan Letak Titik Knot Pada Analisis Jalur Nonparametrik Truncated Spline. Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.

Abstract

Metode statistika yang berguna untuk mengetahui pola hubungan dua atau lebih variabel disebut analisis regresi. Analisis jalur adalah pengembangan dari analisis regresi yang memiliki lebih dari satu persamaan, di mana persamaan pada analisis jalur bercirikan minimal terdapat satu variabel eksogen, minimal satu variabel endogen intervening, dan terdapat satu atau lebih variabel eksogen murni. Analisis jalur berbasis regresi nonparametrik merupakan pendekatan Jalur atau regresi yang sesuai untuk pola hubungan antara variabel eksogen dengan variabel eksogen yang tidak atau belum diketahui bentuknya. Pendekatan truncated spline lebih menekankan terhadap sub bagian (regime) dari regresi dan mempertimbangkan adanya titik knot dalam menentukan titik-titik yang paling optimal. Tujuan dari penelitian ini adalah memilih banyak dan letak titik knot analisis jalur nonparametrik pada variabel yang memengaruhi kemiskinan di Jawa Timur dan Jawa Tengah. Penelitian ini memiliki lima variabel yang digunakan, yaitu persentase rumah tangga miskin yang menggunakan air bersih ( 1X ), pengangguran ( 2X ), angka melek huruf ( 1Y ), pertumbuhan PDRB atas dasar harga konstan ( 2Y ), dan persentase jumlah penduduk miskin ( 3Y ). Semua variabel dalam satuan persen. Berdasarkan hasil dan pembahasan, maka dapat disimpulkan bahwa model jalur nonparametrik pada variabel yang memengaruhi kemiskinan di Jawa Timur dan Jawa Tengah adalah jalur truncated spline derajat polinomial linier dengan 1 knot yang memiliki nilai R2 sebesar 95,72%. Hal ini berarti bahwa model yang terbentuk dapat menjelaskan variasi dari variabel endogen sebesar 95,72%, sedangkan sisanya 4,28% dijelaskan oleh faktor lain yang tidak diketahui di luar model.

English Abstract

The statistical method that is useful for knowing the pattern of relationships of two or more variables is called regression analysis. Path analysis is the development of regression analysis which has more than one equation, where the equation in path analysis is characterized by at least one exogenous variable, at least one endogenous intervening variable, and one or more pure exogenous variables. Path analysis based on nonparametric regression is a path or regression approach that is appropriate for the pattern of relationships between exogenous variables and exogenous variables whose form is unknown or unknown. The truncated spline approach emphasizes the subdivisions (regimes) of the regression and considers the presence of knots in determining the most optimal points. The aim of this study is to select many and where the non-parametric path analysis knots are located on the variables that affect poverty in East and Central Java. This study has five variables used, namely the percentage of poor households using clean water ( 1X ), unemployment ( 2X ), literacy rate ( 1Y ), GRDP at constant prices ( 2Y ), and percentage of the number of poor people ( 3Y ). All variables are in percent units. Based on the results and discussion, it can be concluded that the nonparametric pathway model on variables that affect poverty in East Java and Central Java is a linear polynomial degree truncated spline pathway with 1 knot that has anR2 value of 95.72%. This means that the model formed can explain the variation of endogenous variables at 95.72%, while the remaining 4.28% is explained by other factors not known outside the mode

Other obstract

-

Item Type:	Thesis (Sarjana)
Identification Number:	0520090224
Uncontrolled Keywords:	Analisis Jalur, knot, truncated spline, kemiskinan
Subjects:	500 Natural sciences and mathematics > 519 Probabilities and applied mathematics > 519.5 Statistical mathematics > 519.53 Descriptive statistics, multivariate analysis, analysis of variance and covariance > 519.536 Regression analysis
Divisions:	Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam > Statistika
Depositing User:	ismanto
Date Deposited:	17 Feb 2021 00:06
Last Modified:	11 Oct 2024 03:06
URI:	http://repository.ub.ac.id/id/eprint/183260

Text 0520090224 - Teddy Armana Bastanta.pdf Download (2MB)

Actions (login required)

View Item