Pemodelan Geographically Weighted Panel Regression (GWPR) Pada Pengangguran Terbuka di Provinsi Sumatera Utara Periode 2018-2022

Authors

  • Ruth A Tambunan Universitas Sumatera Utara
  • Putri K Nasution Universitas Sumatera Utara
  • Sutarman Sutarman Universitas Sumatera Utara
  • Rahmawati Pane Universitas Sumatera Utara

DOI:

https://doi.org/10.31004/innovative.v4i4.12802

Keywords:

Linier regression, Data, panel, Panel Data, Open Unemployment

Abstract

Pada penerapan analisis regresi, sering kali dipengaruhi oleh aspek spasial juga temporal. Dengan memanfaatkan pendekatan regresi panel tertimbang secara geografis yakni geographically weighted panel regression (GWPR). GWPR merupakan pengembangan dari analisis regresi yang mempertimbangkan aspek spasial maupun temporal. Dalam penggunaan metode GWPR, dibutuhkan fungsi pembobot yang digunakan untuk memboboti tiap wilayah penelitian. Salah satu dari sekian banyak provinsi di Indonesia yang berusaha mengatasi masalah pengangguran terbuka adalah Sumatera Utara. Studi ini menggunakan data sekunder yang diambil dari BPS, mencakup data cross section dari 33 kabupaten/kota di Sumatera Utara dan data time series dari tahun 2018 hingga 2022. Matriks pembobot yang optimum dihasilkan oleh fungsi pembobot kernel Gaussian. Hasil penelitian menunjukkan nilai statistik uji t, standar error, dan p-value untuk setiap variabel di setiap lokasi pengamatan melalui penggunaan pengujian parsial. Pemodelan GWPR menghasilkan nilai R2 sebesar 93,511% dan RMSE sebesar 0,6702.

Downloads

Published

2024-07-06

How to Cite

Tambunan, R. A., Nasution, P. K., Sutarman, S., & Pane, R. (2024). Pemodelan Geographically Weighted Panel Regression (GWPR) Pada Pengangguran Terbuka di Provinsi Sumatera Utara Periode 2018-2022. Innovative: Journal Of Social Science Research, 4(4), 680–688. https://doi.org/10.31004/innovative.v4i4.12802