ANALISIS REGRESI SPASIAL PENDEKATAN AREA INDEKS PEMBANGUNAN PEMUDA TAHUN 2022 DI INDONESIA

Imam Akbar Muttaqin; Aswi Aswi; Muhammad Fahmuddin S

doi:10.35906/jep.v10i2.2278

ANALISIS REGRESI SPASIAL PENDEKATAN AREA INDEKS PEMBANGUNAN PEMUDA TAHUN 2022 DI INDONESIA

Imam Akbar Muttaqin, Aswi Aswi, Muhammad Fahmuddin S

Abstract

ABSTRAK

Indeks Pembangunan Pemuda menjelaskan tentang bagaimana kemajuan kualitas pemuda pada suatu daerah dengan menggunakan 15 indikator penyusun. Capaian angka IPP di Indonesia dalam 5 tahun terakhir menunjukkan fluktuasi yang mencerminkan kualitas pemuda yang belum konsisten mengalami peningkatan. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui model terbaik regresi spasial dengan pendekatan area pada Indeks Pembangunan Pemuda tahun 2022 di Indonesia dan mengetahui indikator yang berpengaruh secara signifikan pada Indeks Pembangunan Pemuda tahun 2022 di Indonesia. Metode analisis yang digunakan pada penelitian ini adalah analisis regresi spasial. Data yang digunakan adalah data sekunder. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model regresi terbaik adalah Spatial Error Model (SEM) dengan indikator yang signifikan memiliki pengaruh adalah rata-rata lama sekolah pemuda memberi pengaruh penurunan angka IPP sebesar 0.339, angka partisipasi kasar sekolah menengah memberi pengaruh peningkatan angka IPP sebesar 0.274, angka partisipasi kasar perguruan tinggi memberi pengaruh peningkatan angka IPP sebesar 0.870, dan angka kesakitan pemuda memberi pengaruh penurunan angka IPP sebesar 0.223.

Kata Kunci: Regresi Spasial; Spatial Error Model; Indeks Pembangunan Pemuda

ABSTRACT

The Youth Development Index explains how the quality of youth in a region is progressing using 15 constituent indicators. The achievement of IPP figures in Indonesia in the last 5 years shows fluctuations which reflect the quality of youth which has not consistently improved. This study aims to determine the best spatial regression model with an area approach on the 2022 Youth Development Index in Indonesia and to determine the indicators that have a significant influence on the 2022 Youth Development Index in Indonesia. The analytical method used in this research is spatial regression analysis. The data used is secondary data. The results of the research show that the best regression model is the Spatial Error Model (SEM) with indicators that have a significant influence are the average length of youth schooling had the effect of decreasing the IPP figure by 0.339, the gross secondary school enrollment rate had the effect of increasing the IPP figure by 0.274, the gross college enrollment rate had the effect of increasing the IPP figure by 0.870, and the youth morbidity rate had the effect of decreasing the IPP figure by 0.223.

Keywords: Spatial Regression; Spatial Error Model; Youth Development Index

Full Text:

PDF (Bahasa Indonesia)

References

Arif, A., Tiro, M. A., & Nusrang, M. (2019). Perbandingan Matriks Pembobot Spasial Optimum Dalam Spatial Error Model (SEM). (Kasus : Indeks Pembangunan Manusia Kabupaten/Kota di Provinsi Sulawesi Selatan Tahun 2015). VARIANSI Journal of Statistics and Its Application on Teaching and Research, 1(3). https://doi.org/https://doi.org/10.35580/variansiunm12896

Grekousis, G. (2020). Spatial Analysis Methods and Practice. Cambridge University Press.

Kemenpora RI. (2024). Indeks Pembangunan Pemuda Indonesia 2023. In Deputi Bidang Pengembangan Pemuda Kemenpora RI (pp. 1–179). United Nations.

Novitasari, D., & Khikmah, L. (2019). Penerapan Model Regresi Spasial Pada Indeks Pembangunan Manusia (IPM) Di Jawa Tengah Tahun 2017. STATISTIKA Journal of Theoretical Statistics and Its Applications, 19(2), 123–134. https://doi.org/10.29313/jstat.v19i2.5068

Pemerintah Pusat Indonesia. (2009). Undang-undang (UU) Nomor 40 Tahun 2009 tentang Kepemudaan.

Rahmadeni, R. (2020). Model Spatial Autoregressive (SAR) pada Tingkat Kemiskinan ( Studi Kasus : Provinsi Riau ). Jurnal Sains Matematika Dan Statistika, 6(2), 61. https://doi.org/10.24014/jsms.v6i2.10530

Rosa, M., Maiyastri, M., & Yozza, H. (2020). Pemodelan Indeks Pembangunan Manusia Menggunakan Analisis Regresi Spasial Di Provinsi Jawa Timur. Jurnal Matematika UNAND, 9(4), 347–356. https://doi.org/10.25077/jmu.9.4.347-356.2020

Sarbaini, S., Zukrianto, Z., & Nazaruddin, N. (2022). Pengaruh Tingkat Kemiskinan Terhadap Pembangunan Rumah Layak Huni Di Provinsi Riau Menggunakan Metode Analisis Regresi Sederhana. Jurnal Teknologi Dan Manajemen Industri Terapan, 1(3), 131–136. https://doi.org/10.55826/tmit.v1iiii.46

Tarigan, W. S. (2021). Analisis Regresi Spasial pada Indeks Pembangunan Manusia di Provinsi Sumatera Utara Tahun 2020. Seminar Nasional Official Statistics, 2021(1), 403–408. https://doi.org/10.34123/semnasoffstat.v2021i1.896

Wasono, R., Karim, A., Darsyah, Yamin, M., & Suwardi. (2018). Perencanaan Program Bantuan Operasional Sekolah (BOS) di Provinsi Jawa Tengah Berbasiskan Model Spatial Autoregressive (SAR) Dan Spatial Error Model (SEM). Seminar Nasional Edusainstek FMIPA UNIMUS, 2012, 1–4.