Abstrak


Analisis Regresi Parametrik Kuantil untuk Memodelkan Data Indeks Angka Kemiskinan di Jawa Tengah Beserta Faktor yang Mempengaruhinya


Oleh :
Eko Nur Prasetyo - M0113015 - Fak. MIPA

ABSTRAK

 

Kemiskinan adalah salah satu masalah yang menghambat perekonomian negara- negara berkembang termasuk Indonesia. Berdasarkan data dari Badan Pusat Statistik (BPS) pada September 2017, jumlah penduduk miskin di Indonesia mencapai 26,58 juta jiwa dengan sebaran yang hampir merata di seluruh provinsi. Di Jawa Tengah angka kemiskinan sendiri tercatat tahun 2017 mencapai 13,01 persen. Pada penelitian ini akan dibuat suatu model persamaan regresi kuantil untuk memodelkan data Indeks Angka Kemiskinan di Jawa Tengah beserta Faktor Yang Mempengaruhinya.

Regresi kuantil adalah salah satu analisis regresi parametrik yang merupakan pendekatan dari regresi linear berganda dengan Metode Kuadrat Terkecil (MKT). Regresi kuantil dapat digunakan untuk mengatasi keterbatasan regresi linear dalam menganalisis asumsi yang tidak terpenuhi pada regresi klasik, yaitu  adanya pengaruh  varians  sisaan  yang tidak  konstan  (heteroskedastisitas) sehingga terjadi pelanggaran asumsi homoskedastisitas. Variabel dependen yang dipakai adalah Indeks Angka Kemiskinan dan variabel independen yang dipakai adalah Tingkat Pengangguran Terbuka, Penduduk Sakit dan Tidak Punya Biaya Berobat, Penduduk Tidak Tamat Sekolah Dasar (SD) dan Jumlah Penduduk Miskin.

Regresi  kuantil  yang cocok  digunakan  untuk  memodelkan  data  Indeks Angka Kemiskinan di Jawa Tengah adalah pada kuantil 0.8. Variabel yang berpengaruh secara signifikan terhadap Indeks Angka Kemiskinan adalah Penduduk Tidak Tamat SD dan Jumah Penduduk Miskin.

Kata Kunci: regresi MKT, heteroskedastisitas, regresi kuantil