Model Regresi Linear menggunakan Metode Bayesian pada Data Produk Domestik Regional Bruto di Indonesia = Linear Regression Model Using Bayesian Method On Gross Regional Domestic Product Data In Indonesia

Produk Domestik Regional Bruto dapat menggambarkan dan menjadi tolak ukur bagaimana pertumbuhan dan pembangunan suatu wilayah. Model regresi linear digunakan untuk mendapatkan suatu bentuk hubungan antara variabel dependen dan variabel independen yang dipengaruhi oleh parameter yang tidak diketahui oleh model. Pembentukan model regresi linear dilakukan dengan mengestimasi parameter pada model regresi linear. Salah satu metode estimasi yang dapat digunakan disebut metode Bayesian. Keunggulan menggunakan metode bayesian dapat menentukan bentuk distribusi awal (prior) dan distribusi posterior untuk menyelesaikan estimasi parameter. Tujuan. Penelitian ini bertujuan untuk membangun model dan mengetahui variabel yang berpengaruh pada variabel Produk Domestik Regional Bruto di Indonesia pada tahun 2021 pada model Regresi Linear menggunakan Metode Bayesian. Metode. Adapun metode yang digunakan pada penelitian ini adalah metode Bayesian dengan iterasi Gibbs Sampling. Hasil. Hasil penelitian menunjukkan bahwa variabel Kepadatan Penduduk, Indeks Pembangunan Manusia, Penanaman Modal Dalam Negeri, dan Upah Minimum Provinsi yang digunakan dalam penelitian berpengaruh terhadap Produk Domestik Regional Bruto. Kesimpulan. Dari hasil penelitian, tidak terdapatnya nilai nol dalam credible interval 95% untuk setiap taksiran parameter β0, β1, β2, β3, dan β4 dapat disimpulkan bahwa Kepadatan Penduduk (X1), Indeks Pembangunan Manusia (X2), Penanaman Modal Dalam Negeri (X3), dan Upah Minimum Provinsi (X4) berpengaruh terhadap Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) (Y).

Kata Kunci : markov chain monte carlo; metode bayesian; produk domestik regional bruto; regresi linear berganda