Pemodelan Regresi Semiparametrik dengan Pendekatan Spline Truncated pada Indeks Pembangunan Manusia (IPM) di Jawa Timur

Abstract

Indeks Pembangunan Manusia (IPM) merupakan indikator yang digunakan untuk mengukur kualitas manusia. Dimana angka Indeks Pembangunan Manusia menunjukkan maju atau tidaknya suatu wilayah. Jawa Timur merupakan salah satu provinsi di Pulau Jawa yang memiliki jumlah penduduk terbanyak pada tahun 2021, namun hal ini tidak sebanding dengan angka Indeks Pembangunan Manusia yang rendah sehingga menyebabkan ketimpangan pembangunan. Oleh karena itu, diperlukan penelitian untuk tujuan menganalisis faktor apa saja yang mempengaruhi angka Indeks Pembangunan Manusia menggunakan regresi semiparametrik dengan pendekatan spline truncated. Pemilihan titik knot optimum dengan menggunakan kriteria Generalized Cross Validation (GCV) minimum. Adapun hasil penelitian ini adalah model regresi semiparametrik terbaik terdapat pada 3 titik knot dengan nilai GCV minimum yaitu serta koefsien determinasi sebesar . Selain itu, ditunjukkan bahwa variabel angka harapan hidup, rata-rata lama sekolah, harapan lama sekolah, tingkat partisipasi angkatan kerja, dan tingkat pengangguran terbuka merupakan faktor-faktor yang memiliki pengaruh signifikan terhadap Indeks Pembangunan Manusia di Jawa Timur tahun 2021.