Generalized LASSO pada Pemodelan Berbasis Wilayah Berdasarkan Peubah-peubah yang Memengaruhi Migrasi Penduduk di Pulau Jawa
Date
2024-06Author
Oktaviana, Nana
Rahardiantoro, Septian
Kurnia, Anang
Metadata
Show full item recordAbstract
Pulau Jawa terus menghadapi tantangan dan tekanan yang signifikan terkait dengan migrasi internal. Kebutuhan sosial dan ekonomi yang tidak tercukupi mendorong para migran untuk bermigrasi. Penelitian ini menggunakan metode LASSO dalam melakukan seleksi peubah untuk mengatahui peubah yang memengaruhi migrasi penduduk di Pulau Jawa tahun 2022. Untuk memahami dinamika migrasi secara spesisifik di tingkat regional, metode generalized LASSO digunakan. Metode ini memodelkan migrasi berdasarkan peubah yang telah dipilih dan mengidentifikasi dampaknya pada berbagai wilayah. Hal ini memungkinkan pengambilan keputusan yang lebih tepat dalam perencanaan kebijakan di setiap wilayah. Model LASSO dibangun dengan nilai λ=0,031 dan terpilih peubah yang memengaruhi migrasi penduduk meliputi indeks gini, angka harapan hidup, rata-rata lama sekolah, tingkat pengangguran terbuka, upah minimum, indeks pembangunan gender, indeks ketimpangan gender, dan indeks risiko bencana. Dalam model generalized LASSO yang diterapkan untuk mempelajari dinamika migrasi penduduk di Pulau Jawa, model dibangun dengan nilai λ= 0,425 dan matriks D berukuran 54×54. Terungkap bahwa Jawa Tengah dan DI Yogyakarta menunjukkan pengaruh yang sama dalam 7 dari 8 peubah, menandakan pola migrasi yang serupa. Peubah-peubah dengan pengaruh yang sama membentuk tiga kelompok wilayah di Pulau Jawa, yaitu barat, tengah, dan timur. Java Island continues to face significant challenges and pressures related to internal migration. Insufficient social and economic needs encourage migrants to migrate. This study uses the LASSO method in selecting variables to determine the variables that affect population migration in Java Island in 2022. To understand migration dynamics specifically at the regional level, the generalized LASSO method is used. This method models migration based on the selected variables and identifies its impact on different regions. This enables more informed decision-making in policy planning in each region. The LASSO model was built with a value of λ=0.031 and selected variables that affect population migration include gini ratio, life expectancy, average years of schooling, open unemployment rate, minimum wage, gender development index, gender inequality index, and disaster risk index. In the generalized LASSO model applied to study the dynamics of population migration in Java, the model was built with a value of λ = 0.425 and a D matrix of 54×54. It was revealed that Central Java and Special Region of Yogyakarta showed similar influence in 7 out of 8 variables, indicating similar migration patterns. The variables with similar influence form three regional groups in Java Island, namely west, center, and east.