ANALISIS MODEL REGRESI DATA PANEL DENGAN PENDEKATAN COMMON EFFECT MODEL (CEM), FIXED EFFECT MODEL (FEM), DAN RANDOM EFFECT MODEL (REM)

Ayu Salsabila Rahmah, NIM.: 17106010006 (2024) ANALISIS MODEL REGRESI DATA PANEL DENGAN PENDEKATAN COMMON EFFECT MODEL (CEM), FIXED EFFECT MODEL (FEM), DAN RANDOM EFFECT MODEL (REM). Skripsi thesis, UIN SUNAN KALIJAGA YOGYAKARTA.

Preview	Text (ANALISIS MODEL REGRESI DATA PANEL DENGAN PENDEKATAN COMMON EFFECT MODEL (CEM), FIXED EFFECT MODEL (FEM), DAN RANDOM EFFECT MODEL (REM)) 17106010006_BAB-I_IV-atau-V_DAFTAR-PUSTAKA.pdf - Published Version Download (3MB) | Preview
	Text (ANALISIS MODEL REGRESI DATA PANEL DENGAN PENDEKATAN COMMON EFFECT MODEL (CEM), FIXED EFFECT MODEL (FEM), DAN RANDOM EFFECT MODEL (REM)) 17106010006_BAB-II_sampai_SEBELUM-BAB-TERAKHIR.pdf Restricted to Registered users only Download (3MB) | Request a copy

Abstract

Analisis regresi data panel merupakan penggabungan antara data kali silang (cross section) dengan data runtut waktu (time series). Indeks Pembangunan Manusia (IPM) adalah suatu indikator untuk mengukur kesejahteraan atau kesuksesan pembangunan manusia di suatu daerah atau negara. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui langkah-langkah pemodelan data panel menggunakan pendekatan Common Effect Model (CEM), Fixed Effect Model (FEM), Random Effect Model (REM) dan ingin mengetahui estimasi parameter model terbaik yang digunakan serta menganalisis dan mengetahui faktor apa saja yang memengaruhi perkembangan IPM di Provinsi D.I Yogyakarta pada tahun 2020 sampai dengan 2023. Objek yang digunakan dalam penelitian yaitu indeks pembangunan manusia, angka harapan hidup, harapan lama sekolah, rata-rata lama sekolah, dan pengeluaran perkapita disesuaikan. Dari hasil penelitian diperoleh bahwa langkah-langkah pemodelan data panel adalah dengan mengumpulkan data faktor-faktor yang memengaruhi indeks pembangunan manusia dan data indeks pembangunan manusia. Dilanjutkan dengan melakukan estimasi parameter model. Lalu melakukan pemilihan model regresi data panel terbaik. Dilanjutkan dengan uji kriteria statistik. Dan terakhir melakukan uji asumsi klasik. Berdasarkan hasil uji diperoleh bahwa model regresi data panel yang lebih sesuai adalah Fixed Effect Model (FEM) dengan model persamaan estimasi sebagai berikut : ( ( lihat pada file ) dengan R2 = 99,97%. Artinya 99,97% dari variabilitas Indeks Pembangunan Manusia (Y) mampu dijelaskan oleh variabel Angka Harapan Hidup (AHH), Harapan Lama Sekolah (HLS), Rata-Rata Lama Sekolah (RLS), dan Pengeluaran Perkapita Disesuaikan (PPD). Variabel Harapan Lama Sekolah (HLS), Rata-Rata Lama Sekolah (RLS), Pengeluaran Perkapita Disesuaikan (PPD) mempunyai pengaruh positif dan signifikan terhadap IPM di Yogyakarta sedangkan variabel Angka Harapan Hidup (AHH) tidak berpengaruh terhadap IPM di D.I Yogyakarta.

Share this knowledge with your friends :

Actions (login required)

View Item