Pemodelan Tingkat Bunuh Diri di Tujuh Belas Negara menggunakan Regresi Data Panel

Abstract

Bunuh diri merupakan fenomena yang menjadi perhatian global dan salah satu indikator penting dalam Sustainable Development Goals. Bunuh diri terjadi dari interaksi rumit genetik, psikologis, ekonomi, dan faktor lainnya. Faktor-faktor tersebut saling menguatkan atau melemahkan terjadinya bunuh diri. Faktor penyebab bunuh diri dapat dikelompokkan menjadi faktor distal dan proksimal. Penelitian ini bertujuan mengetahui faktor penyebab yang mempengaruhi tingkat bunuh diri di tujuh belas negara pada tahun 2009–2019 menggunakan analisis regresi data panel. Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data sekunder bersumber dari situs resmi World Bank, World Health Organization (WHO), Sustainable Development Solutions Network (SDSN), dan PEW Research Center (PRC). Hasil penelitian memperlihatkan bahwa tingkat religiusitas dan tingkat fertilitas mempengaruhi penurunan tingkat bunuh diri, sedangkan konsumsi alkohol perkapita dan tingkat pengangguran mempengaruhi peningkatan tingkat bunuh diri. Model pengaruh acak individu dengan ln(tingkat bunuh diri) sebagai peubah respon adalah model terbaik untuk data panel yang diteliti.

Suicide is a phenomenon that is a global concern and is one of the important indicators in the Sustainable Development Goals. Suicide occurs from a complex interaction of genetic, psychological, economic, and other factors. These factors mutually reinforce or weaken the occurrence of suicide. Factors causing suicide can be grouped into distal and proximal factors. This study aims to determine the causal factors that affect suicide rates in Seventeen countries in 2009–2019 using panel data regression analysis. This study uses secondary data from the official website of the World Bank, World Health Organization (WHO), Sustainable Development Solutions Network (SDSN), and PEW Research Center (PRC). The results showed that the level of religiosity and the fertility rate affected the decrease in the suicide rate, while alcohol consumption per capita and the unemployment rate affected the increase in the suicide rate. The individual random-effect model with the ln(suicide rate) as the response variable is the best model for the panel data studied.