PENDEKATAN EKONOMETRIKA PANEL SPASIAL UNTUK PEMODELAN PDRB SEKTOR INDUSTRI DI SWP GERBANGKERTASUSILA DAN MALANG-PASURUAN

Transkripsi

1 PENDEKATAN EKONOMETRIKA PANEL SPASIAL UNTUK PEMODELAN PDRB SEKTOR INDUSTRI DI SWP GERBANGKERTASUSILA DAN MALANG-PASURUAN Oleh: Irma Fatmawati ( ) Pembimbing: Dr. Ir. Setiawan, MS Co Pembimbing: Muhammad Sjahid Akbar, MSi 1

2 PENELITIAN TENTANG EKONOMETRIKA Bappenas (2006) Viyani Kartika Belinda (2007) Jamzani Sodik (2007) Muchlisoh (2008) Hanik Yunasari (2009) Laporan Hasil Kajian Penyusunan Model Perencanaan Lintas Wilayah dan Lintas Sektor Analisis Statistika Terhadap Faktor-faktor Yang Mempengaruhi Tingkat Pertumbuhan Ekonomi (PDB) Pasca Krisis Moneter di Indonesia Tahun Pengeluaran Pemerintah dan Pertumbuhan Ekonomi Regional Model Regresi Data Panel dengan Korelasi Error Spasial pada Studi Kasus Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi dan Inflasi Terhadap Kemiskinan di Indonesia Pendekatan Ekonometrika Spasial Terhadap Produk Domestik Regional Bruto Sektor Industri di Wilayah Jawa Timur 2

3 LATAR BELAKANG PDRB sektor industri Jawa Timur memiliki keterkaan spasial Pertumbuhan PDRB setiap tahun berbeda PDRB sektor industri dengan efek spasial dan periode waktu Ekonometrika Spasial Data Panel 3

4 PERMASALAHAN Bagaimana memodelkan PDRB sektor industri terhadap faktor-faktor yang mempengaruhinya dengan menggunakan ekonometrika panel spasial pada kabupaten/kota di SWP Gerbangkertasusila dan Malang-Pasuruan. Bagaimana pengaruh faktor-faktor tersebut pada PDRB sektor industri di SWP Gerbangkertasusila dan Malang-Pasuruan. 4

5 TUJUAN Membuat pemodelan PDRB sektor industri terhadap faktor-faktor yang mempengaruhinya dengan menggunakan ekonometrika panel spasial pada kabupaten/kota di SWP Gerbangkertasusila dan Malang-Pasuruan. Mengetahui pengaruh faktor-faktor tersebut pada PDRB sektor industri di SWP Gerbangkertasusila dan Malang-Pasuruan. 5

6 MANFAAT DAN BATASAN PENELITIAN Manfaat Batasan Penelian dapat memberikan informasi kepada pemerintah berdasarkan faktor-faktor yang mempengaruhi PDRB sektor industri agar dapat mengarahkan kebijakan pembangunan yang terbaik bagi peningkatan kesejahteraan masyarakat dan kemajuan setiap kabupaten/kota. Penelian ini membatasi pada PDRB sektor industri di SWP Gerbangkertasusila dan Malang-Pasuruan atas dasar harga konstan. Metode dalam penghungan PDRB sektor industri menggunakan variabel-variabel yang digunakan Bappenas. Model spasial yang digunakan menggunakan efek dependensi spasial dan matriks pembobot spasial yang digunakan berdasarkan penelian sebelumnya yau dengan menggunakan metode rook contiguy. 6

7 TINJAUAN PUSTAKA Ekonometrika Spasial merupakan pengembangan dari model regresi sederhana yang telah mengakomodasikan fenomena-fenomena autokolerasi spasial Model Umum Data Panel y x i 7

8 MODEL EKONOMETRIKA SPASIAL DATA PANEL y x i Model Spasial Lag y N j 1 w ij y jt x i Model Spasial Error y x i ; N j1 w ij 8

9 ROOK CONTIGUITY (PERSINGGUNGAN SISI) 9

10 MATRIKS PEMBOBOT/PENIMBANG SPASIAL DENGAN ROOK CONTIGUITY Kot KotP Kot Kot Ketetanggaan Mal Pas Sid Moj Lam Gre Ban Mal as Mojo Sur Malang Pasuruan Sidoarjo Mojokerto Lamongan Gresik Bangkalan Kota Malang Kota Pasuruan Kota Mojokerto Kota Surabaya

11 ESTIMASI PARAMETER MODEL Fixed Effect Random Effect mengestimasi data panel dengan menggunakan variabel dummy untuk menangkap adanya perbedaan intersep mengasumsikan setiap variabel mempunyai perbedaan intersep dan intersep diasumsikan sebagai variabel random 11

12 GOODNESS-OF-FIT Pengukuran kreria kebaikan model dilakukan dengan mengukur corr square yau koefisien korelasi kuadrat antara variabel dependen dengan variabel dependen taksiran corr 2 ' 2 Y Y Yˆ Y Y, Yˆ ' 2 Y Y Y Y Y Y ' ˆ Y ˆ Y 12

13 LAGRANGE MULTIPLIER TEST Untuk menguji efek interaksi spasial pada model. Hipotesis pengujian adalah H 0 adalah terdapat interaksi spasial dan H 1 adalah tidak terdapat interaksi spasial Statistik uji: LM J T W 1 2 tr e ' I T W T T e W ˆ 2 2 LM ' ' 1 ' I W Xˆ I X X X X I W T WW ' W W NT statistik LM test berdistribusi χ 2 dan H 0 dolak jika nilai statistik LM lebih besar dari nilai χ 2 tabel e ' I T J W Y Xˆ TT ˆ 2 T W

14 LIKELIHOOD RATIO (LR) TEST Untuk menguji efek pada model. Hipotesis pengujian: Efek individu (fixed effect) H 0 : µ 1 =µ 2 = =µ N =α H 1 : Minimal ada salah satu yang berbeda α adalah mean intersep. Efek random (random effect) H 0 : θ=1 (σ µ =0) H 1 : θ 1 Statistik uji : -2s, dimana s adalah selisih antara loglikelihood model restricted dan model unrestricted. H 0 dolak jika -2s > χ 2 tabel. 14

15 ASUMSI NORMALITAS Pengujian menggunakan Kolmogorov-Smirnov normaly test dengan hipotesis: H 0 : data sampel berasal dari distribusi normal H 1 : data sampel tidak berasal dari distribusi normal Statistik uji : D Sup F ( x ) F 0 ( x ) x n H 0 dolak jika D>D α, D α diperoleh dari tabel Kolmogorov-Smirnov satu sampel. F n (x) adalah nilai distribusi kumulatif sampel F 0 (x) adalah nilai distribusi kumulatif dibawah H 0 P(Z<Z i ). 15

16 SATUAN WILAYAH PEMBANGUNAN DI JAWA TIMUR SWP1 (Gerbangkertasusila) SWP2 (Malang-Pasuruan) SWP3 (Probolinggo-Lumajang) SWP4 (Jember dan sekarnya) SWP5 (Banyuwangi) SWP6 (Madiun dan sekarnya) SWP7 (Kediri dan sekarnya) SWP8 (Tuban-Bojonegoro) SWP9 (Madura dan kepulauan) 16

17 METODOLOGI PENELITIAN Sumber Data Spesifikasi Model data sekunder dari BPS tentang PDRB sektor industri Kabupaten/Kota di Jawa Timur atas dasar harga konstan serta faktor-faktor yang mempengaruhi nilai PDRB pada masing-masing sektor mulai tahun 2003 sampai 2007 PDRBI = 2 W 2 PDRBI + b 1 TKI + b 2 BMD + b 3 BBJ + b 4 BPG + µ 2.i + ε 2. PDRBI = h 1 TKI + h 2 BMD + h 3 BBJ + h 4 BPG + µ 8.i + ; = 2 W 2 + ε 8. 17

18 LANGKAH-LANGKAH ANALISIS Mulai Menetapkan variabel dependen dan independen PDRB sektor industri Menentukan matriks pembobot spasial Estimasi parameter Pemilihan model Uji asumsi model Penanggulangan asumsi yang tidak terpenuhi tidak ya Uji efek pada model panel spasial Interpretasi model Selesai 18

19 ANALISIS DAN PEMBAHASAN Statistik Deskriptif Sektor Industri Pengolahan PDRB sektor industri (dalam milyar) malang pasuruan sidoarjo mojokerto lamongan gresik bangkalan kota malang kota pasuruan kabupaten /kota yang deli kota mojokerto kota surabaya PDRB sektor industri (dalam milyar) lamongan bangkalan kota pasuruan kabupaten /kota yang deli kota mojokerto

20 MODEL PDRB SEKTOR INDUSTRI PENGOLAHAN Estimasi parameter pada model SAR fixed effect Variabel SAR panel Coef P-Value ln TKI * ln BMD ln BBJ ln BPG * * R 2 = corr 2 = Keterangan : tanda (*) menunjukkan signifikan pada α=

21 LANJUTAN Pengujian Kenormalan P-value dari Uji Kolmogorov-Smirnov sebesar 0.15 (lebih besar dari α=0.05) sehingga dapat diputuskan gagal tolak H 0 dan disimpulkan bahwa residual menyebar mengikuti distribusi normal. Independen dan Homoskedastisas 1.0 Autocorrelation Function for resid (wh 5% significance lims for the autocorrelations) 10 Scatterplot of y hat vs resid^ Autocorrelation y hat Lag resid^

22 Multikolinearas LANJUTAN Analisis korelasi menunjukkan bahwa antara variabel BBJ dan BPG memiliki korelasi sebesar serta variabel BBJ dan BMD memiliki korelasi Korelasi pada variabel tersebut tinggi sehingga perlu dilakukan analisis PCA untuk mengatasi multikolinearas. PC Z PC2 TKI 0.784Z TKI 0.492Z BMD 0.496Z BMD 0.519Z BBJ 0.348Z BBJ 0.536Z BPG 0.136Z BPG 22

23 ESTIMASI PARAMETER DENGAN VARIABEL PCA Estimasi parameter pada model SAR fixed effect Variabel SAR panel Coef P-Value kelompok pengeluaran belanja * kelompok tenaga kerja * * R 2 = ; corr 2 = Keterangan : tanda (*) menunjukkan signifikan pada α=0.05 Model PDRB sektor industri pengolahan adalah sebagai berikut j1 w ij kelompok tenaga ker jt kelompok pengeluaran belanja ja i 23

24 LANJUTAN Uji kenormalan residual pada model menghasilkan p-value 0.15 sehingga disimpukan residual pada model telah berdistribusi normal. Independen dan Homoskedastisas 1.0 Autocorrelation Function for resid (wh 5% significance lims for the autocorrelations) 10 Scatterplot of y hat vs resid^ Autocorrelation y hat Lag resid^

25 LANJUTAN Pengujian pengaruh efek spasial pada model menggunakan LR test menghasilkan p-value sebesar sehingga dapat disimpulkan efek spasial pada masing-masing kapupaten memiliki pengaruh terhadap model. Pengujian Lagrange Multiplier menghasilkan p-value untuk spasial lag sehingga kesimpulan yang diperoleh adalah spasial lag pada model signifikan. 25

26 MODEL PADA MASING-MASING KABUPATEN/KOTA Model PDRB sektor industri di Malang M lg ket Pasu ket kelompok pengeluaran belanja kelompok tenaga ker ja Kt M lg ket Model PDRB sektor industri di Pasuruan Pasu ket ( Mojog ket M lg ket Kt Pasu ket ) kelompok pengeluaran belanja kelompok tenaga ker ja Sidog ket 26

27 LANJUTAN MODEL Model PDRB sektor industri di Sidoarjo Sidou ket ( Gres ket Pasu ket Kt Sby ket ) kelompok pengeluaran belanja kelompok tenaga ker ja Mojo ket Model PDRB sektor industri di Mojokerto Mojo ket ( Lamo ket Pasu ket Gres ket Sido ket Kt Mojo ket ) kelompok pengeluaran belanja kelompok tenaga ker ja 27

28 LANJUTAN MODEL Model PDRB sektor industri di Lamongan Lamo ket ( Mojo ket kelompok pengeluaran belanja kelompok tenaga ker ja Gres ket ) Model PDRB sektor industri di Gresik Gres ket ( Lamo ket Sido ket kelompok pengeluaran belanja kelompok tenaga ker ja Model PDRB sektor industri di Bangkalan Bang ket ( Kt Sby ket Kt Sby ket ) ) kelompok pengeluaran belanja kelompok tenaga ker ja Mojo ket 28

29 LANJUTAN MODEL Model PDRB sektor industri di Kota Malang Kt M lg ket ( M lg ket ) kelompok pengeluaran belanja kelompok tenaga ker ja Model PDRB sektor industri di Kota Pasuruan Kt Pasu ket ( Pasu ket ) kelompok pengeluaran belanja kelompok tenaga ker ja Model PDRB sektor industri di Kota Mojokerto Kt Mojo ket ( Mojo ket ) kelompok pengeluaran belanja kelompok tenaga ker ja 29

30 LANJUTAN MODEL Model PDRB sektor industri di Kota Surabaya Kt Sby ket ( kelompok kelompok pengeluaran belanja tenaga Sido ket Model panel spasial pada masing-masing kabupaten/kota yang dengan variabel kelompok pengeluaran belanja serta kelompok tenaga kerja yang dikembalikan ke variabel asal adalah sebagai berikut. ker ja Gres ket ) j1 w ij ln BBJ jt ln BPG lntki ln BMD 30

31 KESIMPULAN Estimasi model PDRB sektor industri pada kabupaten/kota yang deli adalah model SAR fixed effect. PDRB sektor industri pada SWP Gerbangkertasusila dan Malang-Pasuruan dipengaruhi oleh kelompok pengeluaran belanja dan kelompok tenaga kerja serta efek spasial. Interaksi spasial menunjukkan bahwa nilai PDRB sektor industri untuk masing-masing kabupaten/kota yang deli dipengaruhi oleh besarnya nilai PDRB sektor industri kabupaten/kota yang menjadi tetangga. Efek spesifik spasial yang signifikan pada model menunjukkan adanya perbedaan efek spesifik spasial pada kabupaten/kota yang diamati sehingga masing-masing kabupaten/kota yang deli memiliki perbedaan model. Pengujian asumsi model menunjukkan bahwa model telah memenuhi asumsi residual berdistribusi normal, independen, dan tidak terjadi kasus multikolinearas namun masih belum memenuhi asumsi residual yang identik. 31

32 SARAN Penelian selanjutnya sebaiknya memasukkan variabel investasi swasta. penelian selanjutnya dapat dilakukan penambahan kabupaten/kota yang lain yang sesuai. Periode waktu pada penelian selanjutnya juga dapat dilakukan penambahan dapat deli efek periode waktu pada model. Asumsi residual yang identik belum terpenuhi pada model yang dihasilkan sehingga pada penelian selanjutnya dapat dilakukan penanggulangan asumsi yang belum terpenuhi. 32

33 DAFTAR PUSTAKA Anselin, L. (1988). Spatial Econometrics: Methods and Models. Dordrecht: Kluwer Academic Publishers. Baltagi, B.H., S.H. Song, dan W. Koh (2003), Testing Panel Data Regression Model wh Spatial Error Correlation, Journal of Econometrics 117, Bappenas. (2006). Laporan Hasil Kajian Penyusunan Model Perencanaan Lintas Wilayah dan Lintas Sektor. Jakarta: Bappenas. BPS, (2008). Produk Domestik Regional Bruto Jawa Timur , Surabaya: BPS Belinda, V.K. (2007), Analisis Statistika Terhadap Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Tingkat Pertumbuhan Ekonomi (PDB) Pasca Krisis Moneter Di Indonesia Tahun Tugas Akhir, Instut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS),Surabaya. Elhorst, J.P. (2003), Specification and Estimation of Spatial Panel Data Models. International Regional Science Review 26, 3: (2009), Spatial Panel Data Models. In Fischer MM, Getis A (Eds.) Handbook of Applied Spatial Analysis, Ch. C.2. Berlin Heidelberg New York: Springer. Gujarati, D. (1999), Ekonometrika Dasar, Jakarta: Erlangga. 33

34 LANJUTAN DAFTAR PUSTAKA Halim, S., Anastasia N., Evalina A., dan Tobing A.F. (2008) Penentuan Harga Jual Hunian Pada Apartemen Di Surabaya dengan Menggunakan Metode Regresi Spasial, Jurnal Teknik Industri 10: 2 (Hal: ). Johnson, R.A. dan Wichern, D.W. (2002), Applied Multivariate Statistical Analysis, fifth edion, New Jersey: Prentice Hall International.Inc. LeSage, J.P. (1999), The Theory and Practice of Spatial Econometrics, Departement of Economics Universy of Toledo. (2005) Matlab Econometric Toolbox, Available at Muchlisoh, S. (2008), Model Regresi Data Panel Dengan Korelasi Error Spasial, Tesis Magister, Instut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS), Surabaya. Sodik, J. (2007), Pengeluaran Pemerintah Dan Pertumbuhan Ekonomi Regional. Studi Kasus Data Panel di Indonesia. Jurnal Ekonomi Pembangunan 12: 1 (Hal: 27 36). Sodik, J. dan Nuryadin, D. (2005), Investasi Dan Pertumbuhan Ekonomi Regional (Studi Kasus Pada 26 Propinsi Di Indonesia, Pra Dan Pasca Otonomi). Jurnal Ekonomi Pembangunan 10: 2 (Hal: ). 34

35 TERIMA KASIH 35