Pemodelan Indeks Pembangunan Manusia (IPM) Menggunakan Model Probit dan Model Probit Spasial

Authors

  • Elok Faiz Fatma El Fahmi Uin Maulana Malik Ibrahim Malang

DOI:

https://doi.org/10.26594/jmpm.v7i1.2474

Keywords:

Model Probit, Model Probit Spasial, Indeks Pembangunan Manusia (IPM)

Abstract

Indeks Pembangunan Manusia (IPM) merupakan suatu indikator penting untuk menentukan ketercapaian kualitas hidup manusia. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan faktor – faktor yang dapat mempengaruhi tingginya angka IPM dengan memodelkan IPM menggunakan model regresi probit dan regresi probit spasial. Pemodelan IPM menggunakan model probit menyatakan bahwa variabel yang berpengaruh hanya satu dengan kemampuan mengelompokkan IPM sebesar 39%. Sementara itu, Pemodelan Indeks IPM menggunakan model probit spasial menyatakan bahwa variabel yang berpengaruh ada tiga variabel dengan kemampuan mengelompokkan IPM sebesar 45%. Dilihat dari banyaknya variabel yang berpengaruh,dan kemampuan dalam mengelompokkan IPM ,model probit spasial  lebih efektif dibandingkan dengan model probit.

References

Badan Pusat Statistik. (2020). Indeks Pembangunan Manusia (IPM) Indonesia 2020. Bps, 97, 4. https://www.bps.go.id/pressrelease/2020/12/15/1758/

Badan Pusat Statistik Jawa Timur. (2012). Indeks Pembangunan Manusia di Jawa Timur. Surabaya: Badan Pusat Statistik.

Chrisyadi, S., Satriya, A., & Goejantoro, R. (2020). Pemodelan Indeks Pembangunan Manusia (IPM) Menggunakan Analisis Regresi Probit (Studi Kasus: Indeks Pembangunan Manusia (IPM) di Pulau Kalimantan Tahun 2017). Eksponensial, 11(2),181-188

Gujarati, D. N. (2004). Basic Econometric, Fourth Edition. In New York.

Novitasari, D., & Khikmah, L. (2019). Penerapan Model Regresi Spasial Pada Indeks Pembangunan Manusia (IPM) Di Jawa Tengah Tahun 2017. STATISTIKA Journal of Theoretical Statistics and Its Applications, 19(2), 123–134. https://doi.org/10.29313/jstat.v19i2.5068

Nurmalasari, R., & Ispriyanti, D. (2017). Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Indeks Pembangunan Manusia (Ipm) Menggunakan Metode Regresi Logistik Ordinal Dan Regresi Probit Ordinal (Studi Kasus Kabupaten/Kota Di Jawa Tengah Tahun 2014). Gaussian, 6(1), 111–120.

Puspita, F. I., Ratnasari, V., & Purhadi, P. (2013). Model Probit Spasial pada Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Klasifikasi IPM di Pulau Jawa. Cauchy, 2(4), 198. https://doi.org/10.18860/ca.v2i4.3116

Ratnasari, V. (2012). Estimasi Parameter dan Uji Signifikansi Model Probit Bivariat. Surabaya: Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

Downloads

Published

2022-05-29