Article Sidebar

Submitted
Dec 22, 2023
Published
Apr 27, 2025
Download
PDF
Statistic
Read Counter : 149 Download : 152

Main Article Content

Abstract

Indeks Pembangunan Manusia (IPM) merupakan salah satu indicator tercapainya pembangunan ekonomi. Indeks Pembangunan Manusia mempunyai tiga unsur yaitu kesehatan, pendidikan yang dicapai, dan standar kehidupan atau sering disebut ekonomi. Regresi robust merupakan metode yang digunakan ketika data terdapat pencilan. Estimasi LMS adalah salah satu metode dalam regresi robust. Estimasi Least Median Square (LMS) adalah pendekatan statistik yang tahan terhadap outlier. Dalam setiap iterasinya, LMS mengidentifikasi dan menghilangkan outlier untuk memberikan estimasi yang lebih stabil dan andal. Dengan fokus pada median, LMS mengurangi pengaruh titik data ekstrem, sehingga menghasilkan hasil yang lebih konsisten. Variabel yang digunakan dalam penelitian ini adalah pengaruh harapan lama sekolah, angka harapan hidup, dan pengeluaran per kapita. Penelitian ini menggunakan 38 objek observasi (38 Kabupaten/Kota) pada Provinsi Jawa Timur pada tahun 2021. Hasil menunjukkan bahwa harapan lama sekolah, angka harapan hidup, dan pengeluaran per kapita rill secara simultan maupun parsial berpengaruh positif dan signifikan terhadap indeks pembangunan manusia di Provinsi Jawa Timur. Hasil penelitian ini dapat berkontribusi terhadap indeks pembangunan manusia di Indonesia, terkhusus pada Provinsi terkait sehingga dapat dijadikan masukan ataupun pertimbangan dalam mengembangkan kebijakan pemerataan pembangunan manusia di masa yang akan datang.

Article Details

References

  1. [1] BPS provinsi Jawa Timur. BPS Provinsi Jawa Timur. (n.d.). https://jatim.bps.go.id/
  2. [2] Nainggolan, Alon Mandimpu, and Adventrianis Daeli. “Analisis Teori Perkembangan Kognitif Jean Piaget Dan Implikasinya Bagi Pembelajaran.” Journal of Psychology “Humanlight” 2.1 (2021): 31–47. https://doi.org/10.51667/jph.v2i1.554.
  3. [3] Rafiqi, Iqbal, and Nur Hidayah Selviyanti. “Efektivitas Implementasi e-Budgeting Dalam Mewujudkan Good Governance Dengan Model CIPP (Studi Kasus Pada Kota Surabaya).” Relawan Jurnal Indonesia, vol. 1, no. 2, Sept. 2021, pp. 1–24. https://doi.org/10.28944/assyarikah.v1i2.38
  4. [4] D. C. Montgomery, E. A. Peck, and G. G. Vining, Introduction to linear regression analysis. John Wiley & Sons, 2021.
  5. [5] Rizal, Fitra, and Haniatul Mukaromah. “Filantropi Islam Solusi Atas Masalah Kemiskinan Akibat Pandemi Covid-19.” AL-MANHAJ: Jurnal Hukum dan Pranata Sosial Islam 3.1 (2020): 35–66. https://doi.org/10.37680/almanhaj.v3i1.631.
  6. [6] Kusumaningrum, Diana. “LITERASI LINGKUNGAN DALAM KURIKULUM 2013 DAN PEMBELAJARAN IPA DI SD.” Indonesian Journal of Natural Science Education (IJNSE) 1.2 (2018): 57–64. https://doi.org/10.31002/nse.v1i2.255.
  7. [7] Permana, A., Rustamunadi, R., & Sunardi, D. “Pengaruh Pengeluaran Per Kapita Terhadap Indeks Pembangunan Manusia Di Provinsi Banten Periode 2012-2016”. (2018). Relawan Jurnal Indoenesia. Tazkiya, 05, 1–21.http://www.jurnal.uinbanten.ac.id/index.php/tazkiya/article/view/2364
  8. [8] AyuBhakti, Nadia Ayu, et al. “ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA DI INDONESIA PERIODE 2008-2012.” EKUITAS (Jurnal Ekonomi Dan Keuangan), vol. 18, no. 4, Sept. 2018, pp. 542–469, https://doi.org/10.24034/j25485024.y2014.v18.i4.97.
  9. [9] D. N. Gujarati and D. C. Porter, “Dasar-Dasar Ekonometrika, Edisi 5,” Jakarta: Salemba Empat, 2012.
  10. [10] Ghozali, Imam. “Aplikasi Analisis Multivariate dengan Program IBM SPSS 20”. Semarang: Badan Penerbit – Universitas Diponegoro. 2012.
  11. [11] Paludi, S. “Identifikasi dan Pengaruh Keberadaan Data Pencilan (Outlier)”. Majalah Panorama Nasional, Januari-Juni. (2009). Hlm. 56-62. http://stein.ac.id/e-journal/pn_6/PN_6.pd
  12. [12] Soemartini, “Pencilan (Outlier),” Univ. Padjadjaran ,Jatinangor, 2007.
  13. [13] Gujarati, D.N., “Basic Econometric”, 4 edition. New York: The McGraw-Hill Companies, 2004.
  14. [14] Kutner, M.H., Nachtsheim, C.J, dan J. Neter. “Applied Linear Regression Models”. Fourth Edition. New York: McGraw-Hill/Irwin. 2004.
  15. [15] C. Chen, “Paper 265-27 Robust regression and outlier detection with the ROBUSTREG procedure,” in Proceedings of the Proceedings of the Twenty-Seventh Annual SAS Users Group International Conference, Citeseer, 2002.
  16. [16] Montgomery, Douglas C. and Elizabeth A. Peck. “Introduction to Linear Regression Analysis.” , 6 edition: Wiley Series, 2001.
  17. [17] Rousseeuw, Peter J., and Mia Hubert. “Regression Depth.” Journal of the American Statistical Association, vol. 94, no. 446, 1999, pp. 388–402. JSTOR, https://doi.org/10.2307/2670155.
  18. [18] Siegel, Sidney. “Statistika Nonparametrik untuk Ilmu-Ilmu Sosial”. Jakarta: PT Gramedia Pustaka Utama. 1997.
  19. [19] N. R. Draper, H. Smith, and B. Sumantri, Analisis regresi terapan. PT Gramedia Pustaka Utama, 1992.
  20. [20] P. J. Rousseeuw and B. C. Van Zomeren, “Unmasking multivariate outliers and leverage points,” J. Am. Stat. Assoc., vol. 85, no. 411, pp. 633–639, 1990.
  21. [21] Aunuddin. “Analisis Data”. Bogor : PAU-Institut Pertanian Bandung. 1988
  22. [22] Rousseeuw, P.J. and Leroy, A.M. “Robust Regression and Outlier Detection”. Wiley Series in Probability and Mathematical Statistics, John Wiley, New York. 1987
  23. [23] P. J. Rousseeuw, “Least median of squares regression,” J. Am. Stat. Assoc., vol. 79, no. 388, pp. 871–880, 1984.