Analisis Pertumbuhan Ekonomi Sulawesi Selatan Menggunakan Regresi Spline

Authors

  • Didiharyono D. IBK Nitro Makassar
  • Muh. Syukri Universitas Andi Djemma
  • Eka Purnama IAIN Sultan Amai Gorontalo

DOI:

https://doi.org/10.35914/jemma.v6i1.1753

Keywords:

Pertumbuhan Ekonomi, Regresi Spline

Abstract

Penelitian ini bertujuan menganalisis pertumbuhan ekonomi Kabupaten dan Kota di Sulawesi Selatan Tahun 2022. Metode analisis yang digunakan yaitu analisis regresi nonparametrik spline dengan menganalisis data sekunder yang diperoleh dari BPS. Hasil analisis menunjukan bahwa Kabupaten dan Kota di Sulawesi Selatan yang memiliki pertumbuhan ekonomi tertinggi adalah Kota Makassar sebesar 34,86% dan yang memiliki pertumbuhan ekonomi terendah adalah Kepulauan Selayar sebesar 1,25%. Pemilihan titik knok optimal, satu titik Knot dengan nilai GCV minimum sebesar 37.87, dua titik knot dengan nilai GCV minimum sebesar 1.97, tiga titik Knot dengan nilai GCV minimum sebesar 2.21. Dengan demikian, nilai GCV yang paling optimal digunakan adalah dua titik knot dengan nilai GCV minimum sebesar 1.97 dan diperoleh model yang optimal dengan nilai R2 yang diperoleh sebesar 52% mempengaruhi variable respon.

References

Ardiansyah, A. (2019). Pemodelan Faktor yang Mempengaruhi Kemiskinan di Provinsi Sulawesi Selatan dengan Regresi Nonparametrik Spline. Universitas Islam Negeri Alauddin Makassar.

Bechard, A. (2020). The Economic Impacts of Harmful Algal Blooms on Tourism: An Examination of Southwest Florida using a Spline Regression Approach. Natural Hazards, 104, 593-609.

Boediono. (1999). Teori Pertumbuhan Ekonomi. Yogyakarta: BPFE

BPS Sulsel. (2021). Pertumbuhan Ekonomi Sulawesi Selatan. https://sulsel.bps.go.id/

Budiantara, I. N. (2011). Penelitian Bidang Regresi Spline Menuju Terwujudnya Penelitian Statistika yang Mandiri dan Berkarakter. In Prosiding Seminar Nasional MIPA.

Chandra, T. (2015). Analisis pertumbuhan ekonomi dan pengembangan sektor potensial di kota makassar. Jurnal Iqtisaduna, 1(2), 79-99.

Didiharyono, D., Marsal, M., & Nasruddin, N. (2017). Multivariate Regression Analysis with KICC Method In Measuring of Society Welfare in South Sulawesi. Journal of Math Sciences, 2(2), 5-13.

Härdle, W., & Linton, O. (1994). Applied Nonparametric Methods. Handbook of econometrics, 4(1), 2295-2339

Pambudy, A. P., & Syairozi, M. I. (2019). Analisis Peran Belanja Modal dan Investasi Swasta Terhadap Pertumbuhan Ekonomi Serta Dampaknya Pada Kesejahteraan Masyarakat. Jurnal Ekonomi dan Bisnis, 20(1), 26-39.

Rosanti, I. W., & Budiantara, I. N. (2020). Pemodelan faktor-faktor yang mempengaruhi morbiditas di Jawa Tengah menggunakan regresi nonparametrik spline truncated. Inferensi, 3(2), 107-114.

Sugiantari, A. P., & Budiantara, I. N. (2013). Analisis Faktor-faktor yang mempengaruhi angka harapan hidup di Jawa Timur menggunakan Regresi Semiparametrik Spline. Jurnal sains dan Seni ITS, 2(1), D37-D41.

Suryani, T. (2013). Analisis peran sektor ekonomi terhadap pertumbuhan ekonomi Kabupaten Pemalang (Analisis tabel input output Kabupaten Pemalang tahun 2010). Economics Development Analysis Journal, 2(1).

Yuliati, I. F., & Sihombing, P. (2020). Pemodelan Fertilitas di Indonesia Tahun 2017 Menggunakan Pendekatan Regresi Nonparametrik Kernel dan Spline. Jurnal Statistika dan Aplikasinya, 4(1), 48-60.

Downloads

Published

2023-03-03

Issue

Section

Articles