Text

Pemodelan Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) di Provinsi Jawa Tengah Menggunakan Bootstrap Aggregating Multivariate Adaptive Regression Splines (Bagging MARS)

---

ABSTRAK
Pertumbuhan ekonomi yang meningkat merupakan salah satu cara untuk meningkatkan kesejahteraan masyarakatnya di dalam suatu daerah. Produk Regional Domestik Bruto (PRDB) merupakan salah satu indikator makro ekonomi yang pada umumnya digunakan untuk mengukur kinerja pertumbuhan ekonomi di suatu daerah. Pertumbuhan ekonomi di Provinsi Jawa Tengah meningkat dari tahun ke tahun. Meningkatnya pertumbuhan ekonomi tidak terlepas dari sumbangsih faktor-faktor yang cukup memberikan kontribusi yang besar terhadap PDRB. Faktor-faktor yang diduga menyebabkan meningkatnya PDRB yaitu Pendapatan Asli Daerah (PAD), Penanaman Modal Asing (PMA), dan Penanaman Modal Dalam Negeri (PMDN). Metode yang digunakan untuk memodelkan faktor-faktor yang mempengaruhi Produk Domestik Regional Bruto adalah metode Multivariate Adaptive Regression Spline (MARS) dan mengkombinasikannya dengan Bagging. Metode MARS merupakan salah satu metode yang menggunakan pendekatan regresi nonparametrik dan data berdimensi tinggi. Model terbaik yang digunakan adalah model dengan kombinasi BF=6, MI=1, MO=0 dengan GCV sebesar 5.667,6680. Selanjutnya dilakukan bagging pada himpunan data awal dengan 10, 25, 35, 40, 55, 75, 85, 90 dan 100 replikasi bootstrap. GCV yang dihasilkan dalam bagging MARS 2.258,6192. Nilai GCV yang diperoleh dari bagging MARS lebih kecil dibanding dengan metode MARS. Dengan ini menunjukkan bahwa bagging dapat menurunkan nilai GCV dan meningkatkan akurasi, sehingga metode ini dapat digunakan dalam penelitian ini.

Kata kunci: PDRB, GCV, MARS, Bagging

ABSTRACT
Increased economic improvement is one way to improve people's welfare in certain areas. Gross Regional Domestic Product (GRDP) is one of the macroeconomic indicators used to measure economic growth in a region. Related to the economy in Central Java Province increased from year to year. Increasing economic growth is inseparable from the contribution of factors that sufficiently contribute to the GRDP. Factors that are the cause of GRDP are Regional Original Income, Foreign Investment, and Domestic Investment. The method used to model the factors that influence Gross Regional Domestic Product is the Multivariate Adaptive Regression Spline (MARS) method and combine it with Bagging. MARS method is one method that uses nonparametric regression and high dimension data. The best model used is a model with a combination of BF = 6, MI = 1, MO = 0 with GCV of 5.667,6680. Then bagging is done on the initial data set with 10, 25, 35, 40, 55, 75, 85, 90 and 100 bootstrap replications. GCV produced in bagging MARS 2.258,6192. GCV values obtained from MARS bagging are smaller compared to the MARS method. This shows that bagging can reduce the value of GCV and increase accuracy, making this method can be used in this study.

Keywords: GRDP, GCV, MARS, Bagging

---

Ketersediaan

696E19II

696 E 19

Perpustakaan FSM Undip (Referensi)

Tersedia

Informasi Detail

Judul Seri

STATISTIKA

No. Panggil

696 E 19

Penerbit

: ., 2019

Deskripsi Fisik

-

Bahasa

Indonesia

ISBN/ISSN

-

Klasifikasi

310.5195

Tipe Isi

-

Tipe Media

-

Tipe Pembawa

-

Edisi

-

Subjek

-

Info Detail Spesifik

-

Pernyataan Tanggungjawab

Maryam Jamilah An Hasibuan

Versi lain/terkait

Lampiran Berkas

Komentar

---

Anda harus masuk sebelum memberikan komentar