ADYATMA, Wimala Eka (2022) Analisis Regresi Ridge untuk Mengkaji Pengaruh Multikolinearitas terhadap Besarnya Error Koefisien Model (Studi Kasus: IPM Jawa Tengah Tahun 2021). Skripsi thesis, Universitas Jenderal Soedirman.

	PDF (Cover) COVER-Wimala Eka Adyatma-K1B017042-Skripsi-2022.pdf Download (162kB)
	PDF (Legalitas) LEGALITAS-Wimala Eka Adyatma-K1B017042-Skripsi-2022.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB)
	PDF (Abstrak) ABSTRAK-Wimala Eka Adyatma-K1B017042-Skripsi-2022.pdf Download (177kB)
	PDF (BabI) BAB-I-Wimala Eka Adyatma-K1B017042-Skripsi-2022.pdf Restricted to Repository staff only until 15 July 2023. Download (1MB)
	PDF (BabII) BAB-II-Wimala Eka Adyatma-K1B017042-Skripsi-2022.pdf Restricted to Repository staff only until 15 July 2023. Download (1MB)
	PDF (BabIII) BAB-III-Wimala Eka Adyatma-K1B017042-Skripsi-2022.pdf Restricted to Repository staff only until 15 July 2023. Download (153kB)
	PDF (BabIV) BAB-IV-Wimala Eka Adyatma-K1B017042-Skripsi-2022.pdf Restricted to Repository staff only Download (2MB)
	PDF (BabV) BAB-V-Wimala Eka Adyatma-K1B017042-Skripsi-2022.pdf Download (1MB)
	PDF (DaftarPustaka) DAFTAR PUSTAKA-Wimala Eka Adyatma-K1B017042-Skripsi-2022.pdf Download (151kB)
	PDF (Lampiran) LAMPIRAN-Wimala Eka Adyatma-K1B017042-Skripsi-2022.pdf Restricted to Repository staff only Download (899kB)

Abstract

Multikolinearitas merupakan kondisi adanya hubungan linier yang kuat antar variabel bebas pada regresi linier berganda. Jika suatu data mengalami multikolinearitas, maka akan berdampak terhadap peningkatan standar deviasi koefisien model, sehingga model persamaan tidak dapat dianalisis sesuai harapan, Oleh karena itu diperlukan metode alternatif untuk mengatasi masalah multikolinearitas. Pada penelitian ini, dikaji metode yang dapat mengatasi masalah multikolinearitas yaitu dengan menggunakan metode regresi ridge. Data yang digunakan yaitu data indeks pembangunan manusia (IPM) di Provinsi Jawa Tengah dan faktor-faktornya. Fokus kajian adalah membandingkan perbedaan standar deviasi koefisien model pada ordinary least square (OLS) dan regresi ridge dengan nilai variance inflation factor (VIF) > 5. Hasil penelitian menunjukkan nilai standar error pada variabel independent harapan lama sekolah (HLS) dan rata-rata lama sekolah (RLS) untuk regresi ridge berturut-turut adalah 0,07796417 dan 0,0833277 yang mana nilai ini lebih kecil dari nilai error pada OLS sebesar 0,08404484 dan 0,09092002. Hal ini menjadikan Regresi ridge dapat mengatasi masalah multikolinieritas yang terjadi pada kasus data IPM di Provinsi Jawa Tengah tahun 2021 dengan menjadikan nilai VIF pada model menjadi kurang dari 5.

Actions (login required)

View Item