Pemodelan regresi Ridge Robust pada tingkat kemiskinan di Jawa Timur

ABSTRAK

Regresi Ridge Robust merupakan salah satu metode untuk menangani pelanggaran asumsi multikolinieritas dan pencilan dalam suatu set data secara bersamaan. Regresi Ridge dan Regresi Robust mendapatkan parameter yang stabil terhadap multikolinieritas dan pencilan. Regresi Robust berperan sebagai penurun bobot data pencilan. Metode estimasi parameter yang digunakan dalam regresi robust adalah metode M-estimator dengan pembobot Huber. Data yang digunakan adalah data tingkat kemiskinan di Jawa Timur tahun 2017 (y), rata-rata lama sekolah (x1), indeks pembangunan manusia (x4), angka melek huruf (x5) dan indeks kedalaman kemiskinan (x6). Model regresi ridge robust data tingkat kemiskinan di Jawa Timur tahun 2017 dengan koefisien regresi rata-rata lama sekolah (x1) sebesar -0,5327 yang berarti bahwa setiap peningkatan satu persen rata-rata lama sekolah, maka akan menurunkan tingkat kemiskinan sebesar 0,5327. Koefisien regresi indeks pembangunan manusia (x4) sebesar -0,1527 yang berarti bahwa setiap peningkatan satu persen IPM, maka akan menurunkan tingkat kemiskinan sebesar 0,1527. Koefisien regresi angka melek huruf (x5) sebesar - 0,2521 yang berarti bahwa setiap peningkatan satu persen AMH, maka akan menurunkan tingkat kemiskinan sebesar 0,2521. Koefisien regresi indeks kedalaman kemiskinan (x6) sebesar 5,0767 yang berarti bahwa setiap peningkatan satu persen indeks kedalaman kemiskinan, maka akan meningkatkan tingkat
kemiskinan sebesar 5,0767 dan untuk konstanta sebesar 55,03 menyatakan jika RLS, IPM, AMH dan IKK dalam keadaan konstan atau nol, maka tingkat kemiskinan sebesar 55,03. Berdasarkan perbandingan nilai Root Mean Square Error (RMSE) yang didapatkan untuk regresi ridge robust sebesar 0,4837 lebih kecil daripada regresi ridge sebesar0,5450.

ABSTRACT

Ridge Robust regression is one of the methods to deal with the multicollinearity assumption and outliers in a data set. Ridge regression and Robust regression get stable parameters againts multicollinearity and outliers. Robust regression works as a decrease in the weight of outliers data. The parameter estimation method used in Robust regression is the M-estimator method with Huber weighting. The data used are poverty rate data in East Java in 2017 (y), average length of schooling (x1 ), human development index (x4 ), literacy rate (x5 ) and poverty depth index (x6 ). The ridge robust regression model on poverty rate data in East Java in 2017 with a regression coefficient for the average length of schooling (x1 ) of -0,5327 which means that every one percent increase in the average length of schooling will reduce the poverty rate by 0,5327 . The regression coefficient for the human development index (x4 ) is -0,1527, which means that every one percent increase in human development index will reduce the poverty rate by 0,1527. The literacy rate regression coefficient (x5) is -0,2521 which means that every one percent increase in literacy rate, it will reduce the poverty rate by 0,2521. The poverty depth index regression coefficient (x6) is 5,0767 which means that every one percent increase in the poverty depth index will increase the poverty rate by 5,0767 and for a constant of 55,03 states that average length of schooling, human development index, literacy rate and poverty depth index are in a state of constant or zero, then the poverty rate is 55,03. Based on the comparison of the Root Mean Square Error (RMSE) values obtained for the ridge robust regression of 0,4837, it is smaller than the ridge regression of 0,5450.

مستخلص البحث

إنحسار Ridge Robust هو أحد من الطريقة ليتناول مخالفة اقتراض المولتيكولينيرتاس والقيم المتطرفة في مجموعة من البيانات. يتحصل إنحسار Ridgeو إنحسار Robust على المواجه الثابت للمولتيكولينيرتاس والقيم المتطرفة. إنحسار Robust كتنزيل ثقيل بيانات القيم المتطرفة. طريقة تقدير المؤشرات التي تستعمل في إنحسار Robust هي الطريقة M-estimator بتثقيل Huber. البيانات التي تستعمل هي بيان درجة الفقر في جاوى الشرقية السنة 2017 ، معدل طويل الدراسي ، فهرس البناء الإنساني ، رقم يقظ الحرف وفهرس العمق الفقر . طريقة إنحسار Ridge Robust بيان درجة الفقر في جاوى الشرقية السنة 2017 بمعامل ارتداد معدل طويل الدراسي ، 0،5327- وهو ما يعني في كل إرتقاء الواحد بالمائة من معدل طويل الدراسي، فسينقص درجة الفقر بمبلغ 0،5327 معامل إنحسار فهرس البناء الإنساني بمبلغ 0،1527- وهو ما يعني في كل إرتقاء الواحد بالمائة من فهرس البناء الإنساني، فسينقص درجة الفقر بمبلغ 0،1527. معامل إنحسار رقم يقظ الحرف بمبلغ 0،2521- وهو ما يعني في كل إرتقاء الواحد بالمائة من رقم يقظ الحرف، فسينقص درجة الفقر بمبلغ 0،2521. معامل إنحسار فهرس العمق الفقر بمبلغ 5،0767 وهو ما يعني في كل إرتقاء الواحد بالمائة من فهرس العمق الفقر ، فسينقص درجة الفقر بمبلغ 5،0767 ويشير مثبت بمبلغ 55،03 إذا معدل طويل الدراسي، فهرس البناء الإنساني، رقم يقظ الحرف، وفهرس العمق الفقر في حالة المثبت أو الصفر، فدرجة الفقر بمبلغ 55،03. بناء على مقارنة قيمة Root Mean Square Er ror (RMSE) التي يتحصل إنحسار Ridge Robust بمبلغ 0،4837 أقل من إنحسار Ridge بمبلغ 0،4837 .