Implementasi Regresi Linear Berganda dalam Analisis Faktor-faktor Pengaruh Indeks Pembangunan Manusia

Studi Kasus: Indeks Pembangunan Manusia Provinsi Jawa Tengah Tahun 2023

Authors

  • Vina Fitriyani Universitas Negeri Semarang
  • Chalimatur Rofingah Universitas Negeri Semarang

DOI:

https://doi.org/10.21831/pspmm.v9i1.331

Keywords:

IPM, regresi linear berganda, variabel, python, cross sectional

Abstract

Provinsi Jawa Tengah merupakan provinsi dengan jumlah penduduk terbesar ketiga di Indonesia. Penduduk Indonesia yang berjumlah besar dapat menjadi modal pembangunan bila memiliki kualitas yang memadai. Pembangunan menjadi sarana yang esensial dalam mencapai tujuan sebuah bangsa, sementara indikator penting bagi suatu negara untuk menilai keberhasilan pembangunan adalah indeks pembangunan manusia (IPM). IPM menjadi parameter untuk mengevaluasi keberhasilan upaya pembangunan dalam meningkatkan kualitas hidup manusia. Perkembangan IPM memberikan indikasi peningkatan atau penurunan kinerja pembangunan manusia pada suatu daerah. Faktor-faktor yang dapat mempengaruhi IPM seperti usia harapan hidup, harapan lama sekolah, rata-rata lama sekolah, dan pengeluaran per kapita. Tujuan dalam penelitian ini adalah untuk mengetahui pengaruh dari usia harapan hidup, harapan lama sekolah, dan rata-rata lama sekolah terhadap IPM secara simultan dan parsial. Data dari penelitian ini bersumber dari website resmi BPS Provinsi Jawa Tengah yaitu https://jateng.bps.go.id/. Pada penelitian ini, data yang digunakan merupakan data cross-sectional yakni data yang dikumpulkan pada satu titik waktu atau dalam satu periode waktu tertentu. Data dalam penelitian ini memiliki tiga variabel independen yaitu usia harapan hidup (UHH) sebagai X1, harapan lama sekolah (HLS) sebagai X2, dan rata-rata lama sekolah (RLS) sebagai X3, dan satu variabel dependen yaitu IPM sebagai Y. Data yang telah terkumpul kemudian dilakukan analisis regresi untuk melihat pengaruh antara variabel independen terhadap variabel dependen menggunakan model regresi linear berganda Y = 14,0345 + 0,3503x1 + 1,2432x2 + 2,1266x3. Pada implementasinya menggunakan python dengan lingkungan jupyter notebook dihasilkan persamaan regresi linear berganda , menujukkan bahwa baik secara parsial maupun simultan UHH (X1), HLS (X2), dan RLS (X3)  berpengaruh positif terhadap IPM (Y).

References

Badan Pusat Statistik. “Indeks Pembangunan Manusia 2016,” Jakarta: CV. Rioma, 2017.

Bappenas. “Background Study Visi Indonesia 2045,” Jakarta: Kementerian Perencanaan Pembangunan Nasional, 1–158, 2019.

Diskominfo Jabar. “Indonesia Menghadapi Bonus Demografi, Wujudkan Generasi Emas 2045,” Open Data Jabar, 27 Juli 2023, https://opendata.jabarprov.go.id/id/infografik/indonesia-menghadapi-bonus-demografi,-wujudkan-generasi-emas-tahun-2045 diakses pada 28 Desember 2023.

Setyowati, R., Musfiroh, M., and Najib, N. “Peluang Dan Tantangan provinsi Jawa Tengah menghadapi bonus Demografi Dan Terciptanya Generasi Emas : Kajian Analisis Aspek Pendidikan, Kesehatan, Ketenagakerjaan Data Kependudukan 2018,” PLACENTUM: Jurnal Ilmiah Kesehatan Dan Aplikasinya, 7(2), 67, 2019.

Nasution, M. “Faktor Determinan Indeks Pembangunan Manusia Di Indonesia,” JURNAL BUDGET : Isu Dan Masalah Keuangan Negara, 4(1), 121–143, 2019.

Sembiring, R. K. “Analisis Regresi,” Bandung: Penerbit ITB, 1995.

Mardiatmoko, G. “Pentingnya Uji Asumsi Klasik Pada Analisis Regresi Linier Berganda,” BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika Dan Terapan, 14(3), 333–342, September 2020.

Tiara, T. T. A., Komalig, H. A. H., and Hatidja, D. “Analisis Faktor – faktor yang Mempengaruhi Penerimaan Pajak Bumi dan Bangunan (PBB) di Kabupaten Minahasa Utara Menggunakan Metode Regresi Linier Berganda,” D’Cartesian: Jurnal Matematika dan Aplikasi, 12(1), 1–5, Maret 2023.

Rofingah, C. “Penerapan Regresi Linear Berganda untuk Analisis Pertumbuhan Ekonomi di Kabupaten Banjarnegara (Studi Kasus: Pertumbuhan Ekonomi Kabupaten Banjarnegara Periode 2010-2019),” Prosiding Seminar Pendidikan Matematika Dan Matematika, 3(2721), 2022.

Romadhoni, R., Yanti, R., Nasution, T., and Anam, K. “Analisis Faktor Hasil Produksi Kelapa Sawit Menggunakan Regresi Linier Berganda Studi Kasus : Koperasi Unit Desa (KUD) Setia Kawan Desa Koto Damai,” Formosa Journal of Science and Technology, 1(4), 217–234, Agustus 2022.

Astuti, Maulida. “Analisis Faktor-Faktor yang mempengaruhi Indeks Pembangunan Manusia di Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta Tahun 2010-2016.” Skripsi. Universitas Islam Indonesia Fakultas Ekonomi Yogyakarta, 2018.

Ginting, D. I., and Lubis, I. “Pengaruh Angka Harapan Hidup dan Harapan Lama Sekolah,” 2, 519–528, Desember 2023.

Keman, Rizka Sakinah. “Pemodelan Indeks Pembangunan Manusia di Provinsi Riau dengan Menggunakan Metode Spatial Autoregressive.” Skripsi. Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau Pekanbaru, 2020.

Python Software Foundation. “Python Language Reference, version 3.x,” 2020. https://www.python.org/ diakses pada 19 Februari 2024.

Rona Nabila, N. H., Fitri, Y., and Arum, P. R. “Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Indeks Pembangunan Manusia Berdasarkan Kabupaten/Kota Di Jawa Tengah,” J Statistika: Jurnal Ilmiah Teori Dan Aplikasi Statistika, 16(1), 424–433, 2023.

Fitriyah, Z., Irsalina, S., K, A. R. H., and Widodo, E. “Analisis Faktor Yang Berpengaruh Terhadap Ipm Menggunakan Regresi Linear Berganda,” Jurnal Lebesgue : Jurnal Ilmiah Pendidikan Matematika, Matematika Dan Statistika, 2(3), 282–291, Desember 2021.

Published

2024-03-18