Electronic Theses and Dissertation

Mengatasi masalah kemiskinan diperlukan suatu analisis yang tepat dan sesuai sehingga dapat diketahui faktor apa saja yang memengaruhi Jumlah Penduduk Miskin di Provinsi Aceh. Adanya pencilan pada suatu data mengakibatkan data harus dianalisis dengan suatu metode yang robust atau resisten. Pada penelitian ini digunakan metode regresi robust estimasi-M melalui proses IRLS dengan pembobot Huber dan Tukey Bisquare untuk mengatasi masalah pencilan pada data. Variabel dependen penelitian ini adalah Jumlah Penduduk Miskin Provinsi Aceh tahun 2020, dan variabel independen ialah Tingkat Pengangguran Terbuka, Indeks Pembangunan Manusia dan Pendapatan Asli Daerah. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengidentifikasi pencilan dan melihat pengaruh dari setiap variabel independen terhadap variabel dependen. Berdasarkan hasil penelitian diperoleh bahwa data teridentifikasi data pencilan di beberapa wilayah Provinsi Aceh. Selain itu, diperoleh pembobot Tukey Bisquare sebagai metode terbaik untuk mengestimasi Jumlah Penduduk Miskin Provinsi Aceh tahun 2020, hal ini dapat dilihat dari hasil nilai MSE dan R_adj^2. Sehingga hasil dari metode pembobot Tukey Bisquare menyatakan bahwa secara serentak variabel Tingkat Pengangguran Terbuka, Indeks Pembangunan Manusia dan Pendapatan Asli Daerah berpengaruh signifikan terhadap Jumlah Penduduk Miskin Provinsi Aceh tahun 2020.

Kata kunci: DFFITS, IRLS, Kemiskinan, Maximum Likelihood, Pencilan

Overcoming the problem of poverty requires an appropriate and appropriate analysis so that it can be known what factors influence the Number of Poor People in Aceh Province. The presence of outliers in a data means that the data must be analyzed using a method that is robust or resistant. In this study, the M-estimation robust regression method was used through the IRLS process with Huber and Tukey Bisquare weights to overcome the problem of outliers in the data. The dependent variable of this study is the Number of Poor People in Aceh Province in 2020, and the independent variables are the Open Unemployment Rate, Human Development Index and Regional Original Income. The purpose of this research is to identify outliers and see the effect of each independent variable on the dependent variable. Based on the research results, it was found that the data identified outliers in several areas of Aceh Province. In addition, the Tukey Bisquare weighting was obtained as the best method for estimating the Number of Poor Population in Aceh Province in 2020, this can be seen from the results of the MSE and R_adj^2 values. So the results of the Tukey Bisquare weighting method state that simultaneously the variables Open Unemployment Rate, Human Development Index and Regional Original Income have a significant effect on the Total Poor Population of Aceh Province in 2020. Keywords: DFFITS, IRLS, Poverty, Maximum Likelihood, Outlier