Abstract
<p>The Human Development Index (HDI) is a parameter of quality of life for an area. The HDI explains how residents can access the results of development in obtaining income, health and education. One method that can be used to find out the factors that influence the human development index in modeling is regression analysis of ordinary least square (OLS). In the Human Development Index data, there is a dependency between measuring data and the location of a region. Therefore, spatial regression analysis can be used in this study. The local form of spatial regression analysis is <em>geographically weighted regression</em> (GWR). GWR shows the existence of spatial heterogeneity (location). This study compares between OLS regression and GWR in the new human development index method by province in 2015. In the GWR model we use fixed Gaussian kernel and kernel fixed bisquare as weighted function. The optimal bandwidth value is obtained by minimizing the cross validation (CV) and Akaike information criterion (AIC) coefficients. The results showed that the GWR model with Gaussian kernel function is better than GWR with bisquare kernel function and OLS model.</p><p><strong>Keywords</strong><strong>: </strong>human development index, ordinary least square,<strong> </strong>geographically weighted regression, kernel fixed Gaussian, kernel fixed bisquare</p>
Highlights
Pembangunan manusia didefinisikan sebagai proses perluasan pilihan bagi penduduk
The results showed that the geographically weighted regression (GWR) model with Gaussian kernel function is better than GWR with bisquare kernel function and ordinary least square (OLS) model
[8] Nurdim, F.E. Estimasi dan Pengujian Hipotesis Geographically Weighted Regression Studi Kasus Produktivitas Padi Sawah di Jawa Timur
Summary
Pembangunan manusia didefinisikan sebagai proses perluasan pilihan bagi penduduk. Tujuan utama pembangunan adalah menciptakan lingkungan yang memungkinkan rakyat untuk menikmati umur panjang, sehat, dan menjalankan kehidupan yang produktif [1]. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk mengetahui faktor-faktor yang berpengaruh terhadap indeks pembangunan manusia dan memodelkannya adalah analisis regresi ordinary least square (OLS). Hasil analisis ini adalah model regresi yang nilai-nilai parameternya berlaku hanya pada tiap lokasi pengamatan, dan berbeda dengan lokasi lainnya. Penelitian ini membandingkan antara regresi ordinary least square (OLS) dan geographically weighted regression (GWR) pada data Indeks Pembangunan Manusia metode baru menurut provinsi tahun 2015. Oleh karena itu pada model GWR diasumsikan bahwa daerah yang dekat dengan lokasi pengamatan ke-i mempunyai pengaruh yang besar terhadap estimasi parameternya daripada daerah yang lebih jauh. Misalkan pembobot untuk setiap lokasi adalah j = 1, 2, ...,n maka parameter pada lokasi pengamatan diestimasi dengan menambahkan unsur pembobot pada persamaan (2.1) dan kemudian meminimumkan jumlah kuadrat residu n wj yj k.
Sign-in/Register to view highlights & summary Talk to us
Join us for a 30 min session where you can share your feedback and ask us any queries you have
Schedule a callDisclaimer: All third-party content on this website/platform is and will remain the property of their respective owners and is provided on "as is" basis without any warranties, express or implied. Use of third-party content does not indicate any affiliation, sponsorship with or endorsement by them. Any references to third-party content is to identify the corresponding services and shall be considered fair use under The CopyrightLaw.
