Artikel Ilmiah : H1B012031 a.n. BILLY BENIAR
| NIM | H1B012031 |
|---|---|
| Namamhs | BILLY BENIAR |
| Judul Artikel | MODEL REGRESI SPLINE KUADRATIK MULTIVARIABEL PADA GROSS DOMESTIC PRODUCT (GDP) INDONESIA |
| Abstrak (Bhs. Indonesia) | Gross Domestic Product (GDP) menjadi gambaran pertumbuhan ekonomi dalam suatu negara. Tahun 2012 hingga 2014, GDP Indonesia mengalami penurunan yang mengakibatkan melambatnya pertumbuhan ekonomi Indonesia. Penurunan GDP Indonesia dalam jangka waktu lama akan menghambat pembangunan bangsa. Banyak faktor yang mempengaruhi GDP Indonesia dan tidak diketahui faktor mana yang paling mempengaruhi. Regresi spline adalah salah satu metode yang dapat digunakan, dengan sifat tersegmen yang dimilikinya memungkinkan menyesuaikan diri secara efektif terhadap karakteristik data. Regresi spline kuadratik digunakan untuk mengestimasi GDP Indonesia terhadap 11 faktor yang mempengaruhi dengan masing-masing sebanyak 15 data amatan dan dengan kriteria GCV dan metode OLS umtuk estimasi parameter. Penelitian ini menunjukkan bahwa Exports of Goods and Service, Imports of Goods and Service dan Labor Force merupakan faktor yang paling mempengaruhi GDP Indonesia. Jumlah titik knot yang digunakan sebanyak 6 titik knot dengan K1= 13,5441, K2 = 14,7512, K3 = 14,229, K4 = 15,3772, K5 = 113,031 dan K6 = 116,495. GCV yang dihasilkan sebesar 0,0027 dengan koefisien determinasi sebesar 99,98%. |
| Abtrak (Bhs. Inggris) | Gross Domestic Product (GDP) as a benchmark for economic growth in a country. In 2012 to 2014, Indonesia’s GDP had reduction which result in Indonesia’s economic growth slowing. Indonesia’s GDP reduction in long time would hamper the Indonesia’s development. A lot of factors are influencing Indonesia’s GDP and don’t know which factors most influence. Spline regression is one of methods can used, with segmented character it has can adjusting with effective for data’s characteristic. Quadratic spline regression is used to estimate Indonesia’s GDP for 11 factors influence with 15 data’s each factor and with GCV criteria and OLS method for parameter estimation. This research showed that Exports of Goods and Service, Imports of Goods and Service and Labor Force are the most factor to influence Indonesia’s GDP. The number of knot points are used as many as 6 knot points with K1= 13,5441, K2 = 14.7512, K3 = 14,229, K4 = 15,3772, K5 = 113,031 and K6 = 116,495. GCV resulted is 0.0027 with coefficient of determination 99.98%. |
| Kata kunci | GCV, GDP, OLS, point knots, regression spline |
| Pembimbing 1 | Dra. Agustini Tripena, Br. Sb., M.Si. |
| Pembimbing 2 | Agung Prabowo, M.Si. |
| Pembimbing 3 | |
| Tahun | 2016 |
| Jumlah Halaman | 12 |
| Tgl. Entri | 2016-11-17 23:22:27.707997 |