Pemodelan Indeks Pembangunan Gender Provinsi Jawa Barat Menggunakan Regresi Nonparametrik Penalized Spline

Authors

  • Attala Rania Insiro Universitas Negeri Sebelas Maret
  • Sri Sulistijowati Handajani Universitas Negeri Sebelas Maret
  • Sri Subanti Universitas Negeri Sebelas Maret

DOI:

https://doi.org/10.21831/pspmm.v8i2.309

Keywords:

IPG, Penalized Spline, GCV, Knot

Abstract

Kesetaraan gender merupakan hal penting dalam pembangunan dan kemajuan suatu negara. Indeks Pembangunan Gender (IPG) merupakan salah satu indikator untuk mengukur keberhasilan pembangunan manusia berbasis gender. Indeks pembangunan gender meggambarkan perbandingan capaian Indeks Pembangunan Manusia (IPM) laki-laki dan perempuan. Pengukuran IPG di Indonesia menunjukkan bahwa kesetaraan gender di Indonesia masih rendah dan terjadi ketidakmerataan pencapaian IPG pada masing-masing provinsi di Indonesia. Satu-satunya provinsi di Pulau Jawa yang mempunyai IPG lebih rendah dari IPG Indonesia adalah Jawa Barat, yaitu dengan capaian IPG sebesar 89.36. Oleh karena itu, penelitian ini akan menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi indeks pembangunan gender di Provinsi Jawa Barat menggunakan regresi nonparametrik penalized spline. Variabel respon yang digunakan dalam penelitian ini yaitu indeks pembangunan gender (IPG) di Provinsi Jawa Barat tahun 2021 yang terdiri dari 27 kabupaten/kota (Y), sedangkan variabel prediktornya adalah Angka Harapan Hidup (AHH) perempuan (X1), Harapan Lama Sekolah (HLS) perempuan (X2), Rata-Rata Lama Sekolah (RLS) perempuan (X3), Angka Partisipasi Sekolah (APS) SMA (X4), persentase penduduk miskin (X5), dan rasio jenis kelamin (X6). Model regresi nonparametrik penalized spline yang dihasilkan memiliki nilai Mean Squared Error (MSE) sebesar 3.321185 dan koefisien determinasi disesuaikan (R_Adj^2) sebesar 73.8% dengan variabel X1 , X2, X3 dan X4 berorde 1 atau linier, variabel X5 berorde 2 atau kuadratik, dan variabel X6 berorde 3 atau kubik, serta jumlah knot yang bervariasi pada setiap variabel prediktor.

References

Badan Perencanaan Pembangunan Nasional. 2017. Ringkasan Metadata Indikator Tujuan Pembangunan Berkelanjutan (TPB)/ Sustainable Development Goals (SDGs) Indonesia. Jakarta : Badan Perencanaan Pembangunan Nasional.

Badan Pusat Statistik (BPS). 2022. Indeks Pembangunan Gender (IPG).https://www.bps.go.id/indicator/40/463/1/indeks-pembangunan-gender-ipg-.html. Diakses tanggal 20 September 2022.

Human Development Report. Gender Development Index (GDI). Gender Development Index | Human Development Reports (undp.org).Diakses tanggal 25 September 2022.

Rahayu, N. F., dan Wachidah, L. 2022. Regresi Nonparametrik Spline untuk Memodelkan Faktor-faktor yang Memengaruhi Indeks Pembangunan Gender (IPG) di Jawa Barat Tahun 2020. Bandung Conference Series: Statistics. 2(2) : 273-281.

Sari, S. U. R. 2018. Aplikasi Metode Regresi Nonparametrik Spline Multivariabel untuk Pemodelan Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Indeks Pembangunan Gender di Provinsi Jawa Barat. Jurnal Unimus. 6(2) : 119-129.

Wulandari, I. D. A. M. I,. 2014. Analisis Faktor – Faktor yang Mempengaruhi Persentase Penduduk Miskin dan Pengeluaran Perkapita Makanan di Jawa Timur Menggunakan Regresi Nonparametrik Birespon Spline. Skripsi. Surabaya : Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

Ruppert, D., Wand, M. P., dan Carrol, R. J. 2003. Semiparametric Regression, New York : Cambride University Press.

Eubank, R. L. 1998, Spline Smoothing and Nonparametric Regression, New York: Marcel Dakker, Inc.

Ruppert, D. 2002. Selecting The Number of Knots for Penalized Spline. Journal of Computational and Graphical Statistics.11 : 735-757.

Eubank, R. L. 1999. Nonparametric Regression and Spline Smoothing, Second Edition. New York : Marcel Dakker, Inc.

Published

2023-03-24