Artikel Ilmiah : K1B017042 a.n. WIMALA EKA ADYATMA
| NIM | K1B017042 |
|---|---|
| Namamhs | WIMALA EKA ADYATMA |
| Judul Artikel | ANALISIS REGRESI RIDGE UNTUK MENGKAJI PENGARUH MULTIKOLINEARITAS TERHADAP BESARNYA ERROR KOEFISIEN MODEL (STUDI KASUS: IPM JAWA TENGAH TAHUN 2021) |
| Abstrak (Bhs. Indonesia) | Multikolinearitas merupakan kondisi adanya hubungan linier yang kuat antar variabel bebas pada regresi linier berganda. Jika suatu data mengalami multikolinearitas, maka akan berdampak terhadap peningkatan standar deviasi koefisien model, sehingga model persamaan tidak dapat dianalisis sesuai harapan, Oleh karena itu diperlukan metode alternatif untuk mengatasi masalah multikolinearitas. Pada penelitian ini, dikaji metode yang dapat mengatasi masalah multikolinearitas yaitu dengan menggunakan metode regresi ridge. Data yang digunakan yaitu data indeks pembangunan manusia (IPM) di Provinsi Jawa Tengah dan faktor-faktornya. Fokus kajian adalah membandingkan perbedaan standar deviasi koefisien model pada ordinary least square (OLS) dan regresi ridge dengan nilai variance inflation factor (VIF) > 5. Hasil penelitian menunjukkan nilai standar error pada variabel independent harapan lama sekolah (HLS) dan rata-rata lama sekolah (RLS) untuk regresi ridge berturut-turut adalah 0,07796417 dan 0,0833277 yang mana nilai ini lebih kecil dari nilai error pada OLS sebesar 0,08404484 dan 0,09092002. Hal ini menjadikan Regresi ridge dapat mengatasi masalah multikolinieritas yang terjadi pada kasus data IPM di Provinsi Jawa Tengah tahun 2021 dengan menjadikan nilai VIF model menjadi kurang dari 5. |
| Abtrak (Bhs. Inggris) | Multicollinearity is a condition where there is a strong linear relationship between independent variables in multiple linear regression. If a data has multicollinearity, it will have an impact on increasing the standard deviation of the model coefficients, so the equation model cannot be analyzed as expected. Therefore, alternative methods are needed to overcome the multicollinearity problem. In this study, a method that can overcome the problem of multicollinearity is ridge regression method. The data used are human development index data (HDI) in Central Java Province and its factors. The focus of the study is to compare at the difference in the standard deviation of the model coefficients on ordinary least squares (OLS) and ridge regression with the value of variance inflation factor (VIF) > 5. The results show the standard error values for the independent variable of school year expectations and the average length of time schools for the ridge regression are 0,07796417 and 0,0833277 respectively, which is smaller than the error value in the OLS of 0,08404484 and 0,09092002. This makes ridge regression able to overcome the multicollinearity problem that occurs in the case of HDI data in Central Java Province in 2021 by making the VIF value model less than 5. |
| Kata kunci | Indeks Pembangunan Manusia, Multikolinearitas, Ordinary Least Square, Regresi Ridge, Variance Inflation Factor. |
| Pembimbing 1 | Dr. Jajang, M.Si. |
| Pembimbing 2 | Drs. Budi Pratikno, M.Stat.Sci., Ph.D. |
| Pembimbing 3 | |
| Tahun | 2022 |
| Jumlah Halaman | 11 |
| Tgl. Entri | 2022-05-17 15:15:40.028763 |