Abstrak RSS

Pemodelan Dan Pengklasifikasian Kabupaten Tertinggal Di Indonesia Dengan Pendekatan Multivariate Adaptive Regression Splines (MARS)

Pemodelan Dan Pengklasifikasian Kabupaten Tertinggal Di Indonesia Dengan Pendekatan Multivariate Adaptive Regression Splines (MARS)
Siskarossa Ika Oktora, Prof. DR. Sutawanir Darwis, Drs. Gatot Riwi Setyanto, M. Si
Unpad
Indonesia
Unpad
, ,

Kabupaten tertinggal adalah daerah kabupaten yang masyarakat serta wilayahnya relatif kurang berkembang dibandingkan daerah lain dalam skala nasional berdasarkan kategori perekonomian masyarakat, Sumber Daya Manusia (SDM), infrastruktur, kemampuan keuangan daerah, aksesbilitas, dan karakteristik daerah. Pengklasifikasian kabupaten tertinggal tidaklah mudah karena melibatkan variabel dan jumlah observasi yang cukup banyak. MARS adalah salah satu metode pengklasifikasian yang mampu menangani data berdimensi tinggi dengan pola data yang tidak diketahui sebelumnya. Berdasarkan hasil pemodelan, maka dapat diketahui bahwa dari 27 variabel prediktor yang digunakan, terdapat 18 variabel yang berpengaruh terhadap pemodelan kabupaten tertinggal, dimana variabel yang paling berpengaruh adalah pengeluaran konsumsi per kapita. Ketepatan pengklasifikasian yang diperoleh model MARS mencapai 98,50 persen.

Download: .PDF