Regresi Data Panel Indeks Pembangunan Manusia Provinsi Kepulauan Bangka Belitung

Authors

  • Safa’at Yulianto Institut Teknologi Statistika dan Bisnis Muhammadiyah Semarang
  • Dede Dwinda Institut Teknologi Statistika dan Bisnis Muhammadiyah Semarang

DOI:

https://doi.org/10.21580/square.2024.6.1.21583

Abstract

The Human Development Index (HDI) isused as tool to measure the success or failure of program aimed at improving the quality of human life. Itserves as determinant of the level of development of a country or region.in this research, panel data is utilized in the form of a combination of cross-section and time series. This type of data can provide insights into two types of information: inter-unit and inter-time information. Panel data regression is a regression with a data structure in the form of data on the diversity of location aspects alone but also influenced by other factors. The purpose of this study was to determine the factors that affect the quality of life in the Bangka Belitung Islands Province. As a result of this study, the best panel data regression model uses the Random Effect Model (REM). Life expectancy variables, average years of schooling, expected years of schooling and per capita expenditure were able to explain HDI in the Bangka Belitung Islands Province by 99.80%. The panel data regression equations are  IPMit = 4.904 + 0,488 UHHit + 1,322 RLSit + 1,004 HLSit + 0,000 PPit.

KeywordsHDI, Random Effect Model, Panel Data Regressioan.

Downloads

Download data is not yet available.

Author Biography

Safa’at Yulianto, Institut Teknologi Statistika dan Bisnis Muhammadiyah Semarang

Prodi D3 Statistika

References

(BPS), B. P. S. K. O. K. U. (2022). Indeks Pembangunan Manusia (IPM). https://web.okukab.go.id/wp-content/uploads/2022/08/OKU-BANGKIT-IPM-OKU-2021.pdf

(BPS), B. P. S. P. K. B. B. (2022). Provinsi Kepulauan Bangka Belitung Dalam Angka 2022. BPS.

https://babel.bps.go.id/publication/2022/02/25/79d93d4f97fd1850c20d5685/provinsi-kepulauan-bangka-belitung-dalam-angka-2022.html

Baltagi, B. H. (2005). Econometric Analysis of Data Panel, 3rd edition (3rd ed.). John Wiley & Sons.

Falah, B., Mustafid, & Sudarno. (2016). Model Regresi Data Panel Simultan Dengan Variabel Indeks Harga Yang Diterima Dan Yang Dibayar Petani. GAUSSIAN, 5(4), 611–621.

Ginting, D. I., Lubis, I., Lubis, I., & Lubis, I. (2023). Pengaruh Angka Harapan Hidup Dan Harapan Lama Sekolah Terhadap Indeks Pembangunan Manusia. Bisnis-Net Jurnal Ekonomi Dan Bisnis, 6(2), 519–528. https://doi.org/10.46576/bn.v6i2.3884

Greene, W. H. (2003). Econometric Analysis 6th ed (6th ed.). Prentice Hall.

Gujarati, D. N. (2004). Basic Econometrics. In The Economic Journal (Vol. 82, Issue 326). https://doi.org/10.2307/2230043

Khasanah, U., Karim, A., & Nur, I. M. (2017). Pemodelan Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) Provinsi Jawa Tengah Dengan Pendekatan Spasial Autoregressive Model Panel Data. Prosiding Seminar Nasional & Internasional., 1988, 331–336.

Lestari, A., & Setyawan, Y. (2017). Analisis Regresi Data Panel Untuk Mengetahui Faktor Yang Mempengaruhi Belanja Daerah Di Provinsi Jawa Tengah. Jurnal Statistika Industri Dan Komputasi, 2(1), 1–11.

Refnaldo, Maiyastri, & Asdi, Y. (2018). Analisis Ketahanan Pangan Provinsi Sumatera Barat Dengan Metode Regresi Data Panel. Jurnal Matematika UNAND, VII(4), 39–49. https://doi.org/10.25077/jmu.7.4.39-49.2018

Rumanama, S. M., Persulessy, E. R., & Leleury, Z. A. (2022). Pemilihan Model Regresi Terbaik dengan Menggunakan Metode Stepwise (Studi Kasus: Data IPM Indonesia Tahun 2020). Parameter, Jurnal Matematika, Statistika Dan Terapannya, 01(01), 69–78.

Suriadi, M. (2019). Pengaruh Indeks Pembangunan Manusia (IPM) Terhadap Pertumbuhan Ekonomi Di Kabupaten Wajo. FAKULTAS EKONOMI DAN BISNIS UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH MAKASSAR, 45(45), 95–98.

Widarjono, A. (2009). Ekonometrika Pengantar dan Aplikasinya. Ekonesia.

Widyastuti, L., Yuniarti, D., Memi, D., & Hayati, N. (2018). Pemodelan Faktor-Faktor yang Berpengaruh Terhadap Indeks Pembangunan Manusia (IPM) di Kalimantan dengan Geographically Weighted Logistic Regression (GWLR). Jurnal EKSPONENSIAL, 9(1), 67–74.

Yulianto, S., & Anggara, W. (2022). Rice Production Modeling In Indramayu Using Panel Regression. 224–231.

Yulianto, S., & Romandilla, G. E. (2022). Pemodelan Regresi Data Panel pada Data Kemiskinan di Provinsi Jawa Timur. Seminar Nasional Matematika Dan Pendidikan Matematika (7th SENATIK), 7(November 2022), 29–36.

Downloads

Published

2024-04-30

Issue

Section

Articles