APLIKASI METODE BOOTSTRAP PADA REGRESI LINIER BERGANDA UNTUK MENGETAHUI FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PENDAPATAN ASLI DAERAH DI PULAU SUMATERA

DEVA NIRWANA, . (2022) APLIKASI METODE BOOTSTRAP PADA REGRESI LINIER BERGANDA UNTUK MENGETAHUI FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PENDAPATAN ASLI DAERAH DI PULAU SUMATERA. Sarjana thesis, UNIVERSITAS NEGERI JAKARTA.

	Text COVER.pdf Download (2MB)
	Text BAB 1.pdf Download (232kB)
	Text BAB 2.pdf Restricted to Registered users only Download (600kB) | Request a copy
	Text BAB 3.pdf Restricted to Registered users only Download (275kB) | Request a copy
	Text BAB 4.pdf Restricted to Registered users only Download (353kB) | Request a copy
	Text BAB 5.pdf Restricted to Registered users only Download (280kB) | Request a copy
	Text DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (217kB)
	Text LAMPIRAN.pdf Restricted to Registered users only Download (427kB) | Request a copy

Abstract

Analisis regresi linier berganda merupakan suatu metode yang bertujuan untuk menentukan hubungan lebih dari satu variabel bebas (X1, X2, . . . , Xp) terhadap variabel tak bebas secara linier, dimana p menyatakan banyaknya variabel bebas. Dalam analisis regresi, estimasi parameter yang sering di gunakan yaitu metode Ordinary Least Square (OLS). Metode OLS ini bersifat penduga tak bias linier terbaik (BLUE). Pemeriksaaan asumsi-asumsi yang harus terpenuhi seperti kenormalan, non-multikolinieritas, homoskedasti sitas dan non-autokorelasi, dilakukan agar pendugaan parameter yang di peroleh dapat dikatakan baik dan valid. Apabila asumsi kenormalan dan homoskedastisitas tidak terpenuhi, maka model yang didapatkan belum akurat atau tidak valid. Metode bootstrap tidak membutuhkan asumsi khu sus dalam mendapatkan model regresi yang akurat, melainkan hanya ber gantung dari data yang digunakan. Metode ini digunakan dengan mela kukan sampling ulang sehingga diperoleh sampel baru yang disebut sam pel bootstrap. Terdapat 2 metode bootstrap yaitu bootstrap residual dan bootstrap pairs. Pada penelitian ini data yang digunakan yaitu Pendapat an Asli daerah (PAD) pada tahun 2020 di pulau Sumatera sebagai variabel tak bebas (Y), PAD adalah sumber pendapatan daerah, dimana pendapatan tersebut dikumpulkan dari banyak sumber berdasarkan peraturan daerah dan perundang-undangan setempat. Variabel bebas yang digunakan yaitu pajak daerah (X1), hasil pengolahan kekayaan daerah yang dipisahkan (X2) dan Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) (X3). Aplikasi bootstrap resi dual dan bootstrap pairs dalam data PAD yaitu untuk memperoleh model terbaik dengan melakukan resampling, sehingga dari kedua metode boots trap dapat dibandingkan, dengan melihat nilai Ra 2 yang paling besar, nilai Ra 2 ini menunjukan bahwa kesesuaian model regresi dalam memprediksi PAD. Hasil yang didapat dalam penelitian ini dapat disimpulkan bahwa model PAD menggunakan bootstrap pairs dengan B =1000 memiliki nilai Ra 2 sebesar 92, 39% lebih unggul dibandingkan bootstrap residual, sehing ga diperoleh faktor-faktor yang mempengaruhi PAD yaitu pajak daerah, hasil pengolahan kekayaan daerah yang dipisahkan dan PDRB. Multiple linear regression analysis is a method that aims to determine the relationship of more than one independent variable (X1, X2, . . . , Xp) to the dependent variables linearly, where p denotes the number of independent variables. In regression analysis, parameter estimation that is often used is the Ordinary Least Square (OLS) method. This OLS method is the best li near unbiased estimator (BLUE). Examination of the assumptions that must be fulfilled such as normality, non-multicollinearity, homoscedasticity and non-autocorrelation, is carried out so that the parameter estimates obtained can be said to be good and valid. If the normality and homoscedasticity assumptions are not fulfilled, then the model obtained is inaccurate or in valid. The bootstrap method does not require special assumptions in ob taining an accurate regression model, but only depends on the data used. This method is used by re-sampling to obtain a new sample which is ca lled a bootstrap sample. There are 2 bootstrap methods, namely bootstrap residuals and bootstrap pairs. In this study the data used is regional origi nal income (PAD) in 2020 on the island of Sumatra as a dependent variable (Y), PAD is a source of regional income, where this income is collected from many sources based on regional regulations and local legislation. The in dependent variables used are local taxes (X1), results of separated regional wealth processing (X2) and Gross Regional Domestic Product (PDRB) (X3). The application of bootstrap residuals and bootstrap pairs in PAD data is to obtain the best model by resampling, so that the two bootstrap methods can be compared, by looking at the largest Ra 2 value, this Ra 2 value shows that the suitability of the regression model in predicting PAD. The results obtained in this study can be concluded that the PAD model using boots trap pairs with B = 1000 has a Ra 2 value of 92.39% which is superior to the residual bootstrap, so that the factors that affect PAD are obtained, namely local taxes, processing results separated regional wealth and PDRB.

Item Type:	Thesis (Sarjana)
Additional Information:	1). Dra. Widyanti Rahayu, M.Si. ; 2). Ibnu Hadi, M.Si.
Subjects:	Sains > Matematika
Divisions:	FMIPA > S1 Matematika
Depositing User:	Users 17844 not found.
Date Deposited:	09 Mar 2023 06:01
Last Modified:	09 Mar 2023 06:01
URI:	http://repository.unj.ac.id/id/eprint/38225

Actions (login required)

View Item