Pemodelan Angka Buta Huruf di Kabupaten/Kota se-Jawa Timur dengan Metode Geographically Weighted t Regression

Nindya Kemala Astuti, Purhadi Purhadi, Shofi Andari
Submission Date: 2017-07-27 10:17:42
Accepted Date: 2017-12-31 15:38:18

Abstract


Pendidikan merupakan suatu elemen yang sangat penting dalam perkembangan suatu bangsa. Beberapa upaya yang dilakukan pemerintah dalam hal pendidikan dimaksudkan agar dapat memberantas buta huruf atau buta aksara. Indikator yang digunakan untuk mengukur tingkat buta huruf adalah Angka Buta Huruf. Namun rata-rata angka buta huruf di Indonesia masih tergolong tinggi (4,27%). Pengukuran angka buta huruf merupakan nilai yang kontinu dan berdistribusi t. Penelitian ini menggunakan metode regresi t untuk menyesuaikan distribusi variabel responnya. Mempertimbangkan adanya aspek spasial yang muncul pada data, perlu dilakukan modifikasi pada pemodelan regrei t, yaitu dengan menerapkan pembobot spasial. Oleh karena itu, metode regresi yang diusulkan dalam penelitian ini yaitu model regresi terboboti atau GWtR. Variabel yang signifikan pada pemodelan regresi t merupakan angka partisipasi murni tingkat SD, rasio murid-guru, tingkat pengangguran terbuka, persentase penduduk miskin dan persentase balita gizi buruk. Sedangkan variabel yang signifikan pada pemodelan GWtR adalah angka partisipasi murni tingkat SD, rasio murid-guru, tingkat pengangguran terbuka dan persentase penduduk miskin. Perbandingan kebaikan kedua model menunjukkan bahwa metode terbaik untuk memodelkan angka buta huruf di kabupaten/kota se-Jawa Timur adalah GWtR.


Keywords


Angka Buta Huruf; Regresi t; GWtR

References


Sisdiknas, U. (2003). Pendidikan Bagi Umat Manusia. Surabaya: Surabaya.

BPS. (2016). www.bps.go.id. diakses dari www.bps.go.id pada tanggal 26 September 2016

Fotheringham, Brunsdon, & Charlton. (2002). Geographically Weighted Regression: The Abalysis of Spatially Varying Relationship. Chichester: Wiley and Sons, ltd.

Gujarati, D. N. (2004). Basic Econometrics (4 ed.) New York: The McGraw-Hill.

Kotz, S., & Nadarajah, S. (2004). Multivariate t Distribution and Their Application. United Kingdom: Cambridge University Press.

Lee, J., dan Wong, D. W. (2001). Statistical Analysis with ArcView GIS. Canada: John Willey & Sons, Inc

Anselin, L. (1988). Spatial Econometrics: Methods and Models. Dordrecht: Kluwer Academic Publisher

Sugiarti, H., Purhadi, Sutikno, & Purnami, S. W. (2014). Penaksir Parameter untuk Model Geographically Weighted t Regression (GWtR). KNM XVII, 1391-1396.

Cleveland, W. S., & Loader, C. (1998). Local Regression Models. USA: AT&T Bell Laboratories, 600 Mountain, Murray Hill, NJ 07974.

Susenas. (2015). Statistika Pendidikan Provinsi Jawa Timur. Surabaya: BPS Jawa Timur


Full Text: PDF

CC Licencing


Authors who publish with this journal agree to the following terms:
- Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgement of the work's authorship and initial publication in this journal.
- Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgement of its initial publication in this journal.
- Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work (See The Effect of Open Access).

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Lembaga Penjaminan Mutu, Pengelolaan dan Perlindungan Kekayaan Intelektual (LPMP2KI) ITS
Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.