Analisis Regresi Balanced Panel dengan Komponen Galat Dua Arah pada Kasus Melek Huruf Masyarakat di Provinsi NTB

Muhammad Irwansyah; R. Ruliana; Muhammad Kasim Aidid

doi:10.35580/variansiunm14644

Analisis Regresi Balanced Panel dengan Komponen Galat Dua Arah pada Kasus Melek Huruf Masyarakat di Provinsi NTB

Muhammad Irwansyah⁽¹⁾, R. Ruliana⁽²⁾, Muhammad Kasim Aidid^(3*),

(1) Program Studi Statistika FMIPA UNM
(2) Program Studi Statistika FMIPA UNM
(3) Program Studi Statistika FMIPA UNM
(*) Corresponding Author

DOI: https://doi.org/10.35580/variansiunm14644

Abstract

Abstract. Analsis regresi adalah suatu metode untuk melihat pengaruh antara satu atau lebih peubah bebas terhadap peubah terikat. Data yang digunakan untuk analisis regresi ada yang berupa penggabungan antara data cross section dengan data time series yang dikenal dengan nama data panel. Data panel yang memiliki jumlah pengamatan waktu yang sama di setiap objek pada tabulasi silang merupakan data panel lengkap (Balanced panel). Penelitian ini mencari nilai dugaan terhadap model regresi data panel dengan komponen galat dua arah yaitu galat pada waktu dan galat pada individu. Analisis regresi data panel dapat menggunakan tiga pendekatan yaitu common effect model, fixed effect model, dan random effect model. Pemilihan model terbaik dari ketiga pendekatan regresi data panel menggunakan uji hausman, uji chow, dan uji lagrange multipler. Dalam penelitian ini didapatkan model terbaik yaitu model random effect dimana peubah yang memiliki pengaruh signifikan terhadap melek huruf di Provinsi NTB yaitu rasio murid guru tingkat SMP rasio murid guru tingkat SMA, dan persentase penduduk miskin. Model regresi data panel yang terbentuk yaitu: Y = 117,5728 - 0,1967X₅ - 0,3091X₆ - 0,3297X₇ + e

Keywords: regresi data panel, common effect model, fixed effect model, random effect model, melek huruf.

Full Text:

PDF

References

Ariyanto, R., Puspitasari, D., & Ericawati., F. 2017. Penerapan Metode Double Exponential Smoothing Pada Peramalan Produksi Tanaman Pangan. Jurnal Informatika Pilinema. 4(1), 57-62.

Arsyad, L. 2001. Peramalan Bisnis, Edisi Pertama. Yogyakarta: Universitas. Gajah Mada.

Aritonang LR. 2009. Peramalan Bisnis. Edisi Kedua. Bogor: Ghalia Indonesia.

Aswi & Sukarna. 2006. Analisis Deret Waktu Teori dan Aplikasi. Andira Publisher: Makassar.

Badan Pusat Statistik, 2017, Inflasi Provinsi Sulawesi Selatan, Makassar.

Fahmi, T., Sudarno., & Wilandari, Y. 2013. Perbandingan Metode Pemulusan Eksponensial Tunggal dan Fuzzy Time Series untuk Memprediksi Indeks Harga Saham Gabungan. Jurnal Gaussian. 2(2), 137-146.

Khalwaty, T. 2000. INFLASI dan SOLUSINYA. PT Gramedia Pustaka Utama: Jakarta.

Mahmudi, Irwandi, R., Rahmadaini., & Fadhilah, R. 2018. Meramalkan Laju Inflasi Menggunakan Metode Pemulusan Eksponensial Ganda. Journal of Data Analysis. 1(1), 12-20.

Makridakis, S G., Wheelwright, S C., & Hyndman, R J. 1997. Forecasting Methods and Application. Canada: John Wiley and Sons, Inc.

Montgomery, D C., Jennings, C L., & Kulachi, M. 2008. Introduction to Time Series Analysis and Forecasting. Canada: John Wiley and Sons, Inc.

Prasetyo, P. E. 2009. Fundamental Makro Ekonomi. Yogyakarta: Beta Offset.

Rahardja, P. 1997. Uang dan Perbankan. Jakarta: Rineka Cipta.

Biri, R., Langi, Y A.R., & Paendong, M S. 2013. Penggunaan Metode Smoothing Exponensial dalam Meramal Pergerakan Inflasi Kota Palu. Jurnal Ilmiah Sains.13(1), 69-73.

Santoso, S. 2009. Business Forecasting: Metode Peramalan Bisnis Masa Kini dengan MINITAB dan SPSS. PT. Elex Media Komputindo, Jakarta.

Suseno & Astiyah, S. 2009. Inflasi. Bank Indonesia: Jakarta.