PEMODELAN IHK DENGAN REGRESI NONPARAMETRIK SPLINE MULTIVARIABEL

Azizatun Nisa, Makkulau Makkulau, Lilis Laome, Edi Cahyono, Norma Mukhtar
{"title":"PEMODELAN IHK DENGAN REGRESI NONPARAMETRIK SPLINE MULTIVARIABEL","authors":"Azizatun Nisa, Makkulau Makkulau, Lilis Laome, Edi Cahyono, Norma Mukhtar","doi":"10.33772/jmks.v2i1.5","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Indeks Harga Konsumen (IHK)  merupakan salah satu indikator ekonomi yang dapat memberikan informasi mengenai perkembangan harga barang dan jasa yang dibayar oleh konsumen atau masyarakat, khususnya masyarakat perkotaan sehingga secara umum mempengaruhi rata-rata harga yang tercipta antara produsen dengan konsumen. Karena pola data yang berubah-ubahberdasarkan selang waktu tertentu tidak tepat memakai regresi linear dan menggunakan lebih dari satu variabelprediktor oleh karena itu dibutuhkan suatu penelitian untuk mencari model terbaik sehingga mampu menjelaskan fenomena terkait menggunakan pendekatan yang sesuai dengan pola hubungan data. Salah satu metode yang dapat digunakan adalah Regresi Nonparametrik Spline. Spline merupakan potongan polinomial tersegmen yang memiliki titik perpaduan bersama yang menunjukkan terjadinya perubahan-perubahan perilaku kurva. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui pemodelan regresi spline multivariabel pada data Indeks Harga Konsumen.Berdasarkan model terbaik dari IHK di Indonesia adalah pada tiga titik knot dengan nilai GCVminimum 14,07 serta R-square (R2) adalah 0.73 yang berarti kemampuan variabel respon dalam menjelaskan variabel terikatnya sebesar 73% sedangkan sisanya dipengaruhi oleh variabel lain diluar penelitian.","PeriodicalId":253418,"journal":{"name":"Jurnal Matematika Komputasi dan Statistika","volume":"64 1 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2022-04-21","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Jurnal Matematika Komputasi dan Statistika","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.33772/jmks.v2i1.5","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0

Abstract

Indeks Harga Konsumen (IHK)  merupakan salah satu indikator ekonomi yang dapat memberikan informasi mengenai perkembangan harga barang dan jasa yang dibayar oleh konsumen atau masyarakat, khususnya masyarakat perkotaan sehingga secara umum mempengaruhi rata-rata harga yang tercipta antara produsen dengan konsumen. Karena pola data yang berubah-ubahberdasarkan selang waktu tertentu tidak tepat memakai regresi linear dan menggunakan lebih dari satu variabelprediktor oleh karena itu dibutuhkan suatu penelitian untuk mencari model terbaik sehingga mampu menjelaskan fenomena terkait menggunakan pendekatan yang sesuai dengan pola hubungan data. Salah satu metode yang dapat digunakan adalah Regresi Nonparametrik Spline. Spline merupakan potongan polinomial tersegmen yang memiliki titik perpaduan bersama yang menunjukkan terjadinya perubahan-perubahan perilaku kurva. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui pemodelan regresi spline multivariabel pada data Indeks Harga Konsumen.Berdasarkan model terbaik dari IHK di Indonesia adalah pada tiga titik knot dengan nilai GCVminimum 14,07 serta R-square (R2) adalah 0.73 yang berarti kemampuan variabel respon dalam menjelaskan variabel terikatnya sebesar 73% sedangkan sisanya dipengaruhi oleh variabel lain diluar penelitian.
消费者价格指数(IHK)是经济指标之一,它提供了消费者或社区(尤其是城市社区)购买的商品和服务价格的发展信息,从而影响生产者与消费者之间的平均价格。因为基于特定时间间隔的改变数据模式并没有很好地使用线性回归和使用多个变量预测器,因此需要研究来找到最佳模型,以便利用与数据关系模式相匹配的方法来解释相关现象。可以使用的一种方法是Spline的非参数回归。Spline是一个嵌入式多项式多项式的片段,其多项式有一个联合点,表示曲线行为的变化。本研究的目的是确定消费者价格指数数据的多变量spline回归模型。根据IHK在印尼最好的模型,gcv至少值为14.07,R-square (R2)为0.73,这意味着变量在描述受影响变量方面的反应能力为73%,其余的则受到研究之外其他变量的影响。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
求助全文
约1分钟内获得全文 求助全文
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
确定
请完成安全验证×
copy
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
右上角分享
点击右上角分享
0
联系我们:info@booksci.cn Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。 Copyright © 2023 布克学术 All rights reserved.
京ICP备2023020795号-1
ghs 京公网安备 11010802042870号
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:604180095
Book学术官方微信