APLIKASI REGRESI LOGISTIK ORDINAL PADA PEMODELAN IPM DI PROVINSI SUMATRA UTARA DAN BENGKULU MENGGUNAKAN METODE PENDUGA KEMUNGKINAN MAKSIMUM DAN BAYES

Indeks Pembangunan Manusia (IPM) adalah indikator yang digunakan untuk
mengukur kualitas hidup dan pembangunan manusia di suatu daerah. Penelitian
ini bertujuan untuk memodelkan IPM di Provinsi Sumatra Utara dan Bengkulu
menggunakan regresi logistik ordinal dengan dua pendekatan estimasi parameter,
yaitu metode penduga kemungkinan maksimum dan metode Bayes. Data yang
digunakan merupakan data sekunder dari BPS tahun 2022 sebanyak 43
kabupaten/kota dengan lima variabel prediktor yaitu laju pertumbuhan PDRB,
Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja, Persentase Penduduk Miskin, Tingkat
Pengangguran Terbuka, dan Angka Harapan Hidup. Evaluasi model dilakukan
berdasarkan nilai Akaike Information Criterion (AIC), di mana metode
kemungkinan maksimum menghasilkan AIC sebesar 36,617, lebih kecil
dibandingkan AIC metode Bayes sebesar 64,332. Hal ini menunjukkan bahwa
model dengan metode kemungkinan maksimum memiliki tingkat efisiensi dan
kecocokan yang lebih baik terhadap data pada penelitian ini.Dari hasil analisis,
ditemukan bahwa variabel laju pertumbuhan PDRB dan AHH berpengaruh
signifikan terhadap IPM. Nilai odds ratio untuk laju pertumbuhan PDRB adalah
33,203, sementara untuk AHH sebesar 2,972, yang menunjukkan bahwa
peningkatan kedua variabel ini secara signifikan meningkatkan peluang suatu
wilayah di Provinsi Sumatra Utara dan Bengkulu berada pada kategori IPM yang
lebih tinggi.
Kata kunci: IPM, AIC, Penduga Kemungkinan Maksimum, Bayes, Regresi
Logistik Ordina