Regresi Ridge Pada Variabel Terboboti Untuk Menangani Masalah Multikolinieritas Dan Heteroskedastisitas (Studi Kasus Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Angka Harapan Hidup Kabupaten/Kota Di Jawa Timur Tahun 2016)
| Main Author: | Nandawati, Frisa Octi |
|---|---|
| Format: | Thesis NonPeerReviewed Book |
| Bahasa: | eng |
| Terbitan: |
, 2018
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
http://repository.ub.ac.id/168711/1/Frisa%20Octi%20Nandawati%20%282%29.pdf http://repository.ub.ac.id/168711/ |
Daftar Isi:
- Analisis regresi adalah metode yang digunakan untuk mengetahui hubungan antara variabel respon sebagai fungsi dari variabel prediktor. Terdapat asumsi yang melandasi analisis regresi antara lain asumsi normalitas, non autokorelasi, homoskedastisitas dan non multikolinieritas. Asumsi-asumsi tersebut harus dipenuhi agar penduga parameter regresi bersifat BLUE (Best Linear Unbiased Estimator). Pada studi kasus faktor-faktor yang mempengaruhi angka harapan hidup kabupaten/kota di Jawa Timur tahun 2016 terdapat pelanggaran asumsi yaitu pada asumsi homoskedastisitas dan non multikolinieritas. Heteroskedastisitas adalah keadaan dimana ragam bersifat tidak konstan sedangkan multikolinieritas terjadi ketika terdapat hubungan linier antar variabel prediktor yang menyebabkan matriks X’X hampir singular. Heteroskedastisitas dapat diatasi menggunakan metode Weighted Least Square dengan memberi bobot pada semua variabel yang digunakan. Penanganan multikolinieritas dapat dilakukan menggunakan regresi ridge dengan menambahkan konstanta bias (λ). Pada penelitian ini dilakukan pendugaan parameter menggunakan regresi ridge dengan variabel yang telah terboboti. Hasil analisis yang didapat yaitu pelanggaran asumsi non heteroskedastisitas dan non multikolinieritas telah teratasi. Dari model yang terbentuk, diketahui bahwa variabel indeks pembangunan manusia, penduduk miskin, rata-rata lama sekolah, angka buta huruf, dan rumah tangga dengan sanitasi layak berpengaruh signifikan terhadap perubahan angka harapan hidup.