Pemodelan Persentase Penduduk Miskin di Provinsi Sumatera Utara Menggunakan Regresi Kuantil Spasial Autoregresif (SARQR)

Harahap, Hapnida Yanti (2026) Pemodelan Persentase Penduduk Miskin di Provinsi Sumatera Utara Menggunakan Regresi Kuantil Spasial Autoregresif (SARQR). Skripsi thesis, UIN Imam Bonjol Padang.

	Text (cover) Hapnida Yanti Harahap_2217010014_Cover-Daftar Isi.pdf - Published Version Download (1MB)
	Text (BAB I) Hapnida Yanti Harahap. NIM 2217010014. BAB I.pdf - Published Version Download (440kB)
	Text (BAB III) Hapnida Yanti Harahap. NIM 2217010014. BAB III.pdf - Published Version Download (433kB)
	Text (BAB V) Hapnida Yanti Harahap. NIM 2217010014. BAB V - Daftar Pustaka.pdf - Published Version Download (431kB)
	Text (fulltext) Hapnida Yanti Harahap_2217010014_Full Text.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (4MB)

Abstract

Kemiskinan biasanya menjadi permasalahan yang dihadapi di negara berkembang, salah satunya terjadi di Indonesia. Di tingkat regional, Provinsi Sumatera Utara sering kali menjadi sorotan karena tingkat kemiskinannya yang relatif tinggi dibandingkan provinsi lain. Pada September 2019 provinsi Sumatera Utara merupakan peringkat kedelapan dengan jumlah penduduk miskin terbanyak di Indonesia. Model spasial autoregresif (SAR) dirancang untuk menangani keterkaitan spasial yang muncul pada variabel terikat. Model spasial autoregresif mengkombinasikan antara model regresi linear dengan lag spasial pada variabel bebas. Ketika suatu data bersifat spasial dan memiliki outlier didalamnya, maka model regresi kuantil spasial autoregresif (SARQR) merupakan pemodelan yang dapat digunakan. Penelitian ini mengambil data dari website resmi Badan Pusat Statistik (BPS) terkait data persentase penduduk miskin di provinsi Sumatera Utara pada tahun 2024. Penelitian ini bertujuan untuk memodelkan persentase penduduk miskin di provinsi Sumatera Utara dengan model regresi kuantil spasial autoregresif sehingga data tidak mudah terpengaruh dengan data pencilan. Hasil penelitian menunjukkan model yang dapat menangani masalah ketergantungan spasial dengan pencilan di dalamnya merupakan model SARQR dengan kuanti 0,90 karena memiliki nilai AIC terendah. Dengan demikian, SARQR pada kuantil 0,90 menjadi model yang direkomendasikan untuk pemodelan persentase penduduk miskin di Provinsi Sumatera Utara pada tahun 2024.

Actions (login required)

View Item