Faninda, Rahmi
(2023)
Analisis Regresi Data Panel pada Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Angka Morbiditas di Provinsi Sumatera Barat Tahun 2018-2022.
Skripsi thesis, Universitas Negeri Padang.
Abstract
Semakin tinggi angka morbiditas menunjukkan derajat kesehatan penduduk yang semakin buruk, karena terganggunya aktivitas keseharian seseorang atau individu, yang mana dapat berdampak pada menurunnya SDM. Angka morbiditas memicu terjadinya kematian, sehingga menyebabkan angka kematian yang tinggi. Angka morbiditas di Provinsi Sumatera Barat periode tahun 2018-2022 terus mengalami fluktuasi dan mengalami peningkatan pada tahun terakhir. Penelitian ini bertujuan untuk membentuk model serta mengetahui faktor-faktor apa saja yang berpengaruh terhadap angka morbiditas di Provinsi Sumatera Barat tahun 2018-2022 menggunakan analisis regresi data panel.
Penelitian ini merupakan penelitian kuantitatif dengan jenis data yaitu data sekunder. Penelitian ini menggunakan data yang bersumber dari publikasi Badan Pusat Statistik (BPS) Sumatera Barat tahun 2018-2022. Variabel respon dalam penelitian ini adalah angka morbiditas (Y), dengan variabel prediktor adalah kepadatan penduduk (), rata-rata lama sekolah (), persentase penduduk miskin (), dan jumlah puskesmas (). Terdapat tiga metode untuk menduga model regresi data panel, yaitu CEM, FEM ,dan REM. Penduga parameter yang digunakan untuk ketiga model tersebut berturut-turut, yaitu Ordinary Least Square (OLS), Least Square Dummy Variable (LSDV), dan Generalized Least Square (GLS).
Berdasarkan hasil analisis yang telah dilakukan diperoleh model regresi data panel yaitu Random Effect Model (REM) dengan bentuk model it=13,84+1,04X1it2,86X2it0,44X3it0,53X4it+εi+uit. Faktor yang berpengaruh secara signifikan terhadap angka morbiditas di Provinsi Sumatera Barat tahun 2018-2022 adalah rata-rata lama sekolah. Terdapat pengaruh individu yang berbeda disetiap kabupaten/kota terhadap angka morbiditas di Provinsi Sumatera Barat tahun 2018-2022. Variabel respon dapat dijelaskan sebesar 4,3% oleh variabel prediktor di dalam model dan sisanya 95,7% dijelaskan oleh variabel lain diluar penelitian ini.
Actions (login required)
 |
View Item |
