Principal Component Regression (PCR) dalam Mengatasi Multikolinearitas pada Model Inflasi di Indonesia

Nasution, Fatia Anggi Novitrah (2026) Principal Component Regression (PCR) dalam Mengatasi Multikolinearitas pada Model Inflasi di Indonesia. Skripsi thesis, Universitas Islam Negeri Imam Bonjol Padang.

[img] Text (Cover - Daftar Isi)
Cover - Daftar Isi.pdf - Published Version

Download (1MB)
[img] Text (BAB 1)
BAB 1.pdf - Published Version

Download (226kB)
[img] Text (BAB 3)
BAB 3.pdf - Published Version

Download (268kB)
[img] Text (BAB 5 - Daftar Pustaka)
BAB 5 - Daftar Pustaka.pdf - Published Version

Download (310kB)
[img] Text (SKRIPSI FULL)
SKRIPSI FATIA ANGGI N NASUTION FINAL.pdf - Published Version
Restricted to Repository staff only

Download (2MB)

Abstract

Inflasi merupakan indikator penting perekonomian yang dipengaruhi oleh berbagai kelompok pengeluaran dalam Indeks Harga Konsumen (IHK). Hubungan yang tinggi antarvariabel independen dapat menyebabkan multikolinearitas sehingga estimasi parameter regresi menjadi tidak stabil. Penelitian ini bertujuan menerapkan metode Principal Component Regression (PCR) untuk mengatasi multikolinearitas pada model inflasi di Indonesia. Data yang digunakan adalah data BPS tahun 2025 pada 38 provinsi, dengan satu variabel dependen (inflasi) dan delapan variabel independen berdasarkan kelompok pengeluaran IHK. Analisis data meliputi standarisasi data, estimasi parameter menggunakan Metode Kuadrat Terkecil (MKT), pengujian asumsi klasik, pendeteksian multikolinearitas menggunakan Variance Inflation Factor (VIF), pembentukan komponen utama, dan pemodelan PCR. Hasil penelitian menunjukkan adanya multikolinearitas pada model awal dengan nilai VIF tertinggi sebesar 407,021 dan nilai VIF terkecil sebesar 1,199 . Sebanyak empat komponen utama mampu menjelaskan 81,05% keragaman data dan menghasilkan model PCR yang lebih stabil. Uji kebaikan model menunjukkan bahwa model PCR mampu menjelaskan 88,44% variasi inflasi. Dengan demikian, metode Principal Component Regression (PCR) efektif digunakan sebagai alternatif pemodelan inflasi di Indonesia.

Item Type: Thesis (Skripsi)
Uncontrolled Keywords: Indeks Harga Konsumen (IHK), Inflasi, Multikolinearitas, Principal Component Regression (PCR),Variance Inflation Factor (VIF).
Subjects: Tajuk Subjek > 500 Sains, Ilmu Pengetahuan > Matematika
Tajuk Subjek > 500 Sains, Ilmu Pengetahuan > Matematika > Probabilitas dan Matematika Terapan
Divisions: Fakultas Sains dan Teknologi > Prodi Matematika
Depositing User: Ruang Baca FST
Date Deposited: 24 Sep 2026 13:44
Last Modified: 24 Sep 2026 13:44
URI: http://repository.uinib.ac.id/id/eprint/35028

Actions (login required)

View Item View Item