PEMODELAN TINGKAT PRODUK DOMESTIK REGIONAL BRUTO KABUPATEN/KOTA JAWA BARAT DENGAN SPASIAL DATA PANEL NUR HIKMAH
|
|
- Inge Shinta Widjaja
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 PEMODELAN TINGKAT PRODUK DOMESTIK REGIONAL BRUTO KABUPATEN/KOTA JAWA BARAT DENGAN SPASIAL DATA PANEL NUR HIKMAH DEPARTEMEN STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2012
2 ABSTRAK NUR HIKMAH. Pemodelan Tingkat Produk Domestik Regional Bruto Kabupaten/Kota Jawa Barat dengan Spasial Data Panel. Dibimbing oleh YENNI ANGRAINI dan ASEP SAEFUDDIN. Jawa Barat merupakan provinsi dengan jumlah penduduk terbanyak di Indonesia. Provinsi ini berada pada posisi ketiga dalam pencapain tingkat PDRB sepulau Jawa setelah DKI Jakarta dan Jawa Timur. Namun demikian, meski Jawa Barat berada pada posisi ketiga dalam pencapaian PDRB se-pulau Jawa, masih ditemukan ketimpangan pada tingkat pertumbuhan ekonomi di dalam kabupaten/kota di Jawa Barat itu sendiri. PDRB merupakan salah satu indikator yang menggambarkan laju pertumbuhan ekonomi dalam suatu wilayah. Melalui indikator ini dapat diketahui seberapa besar pergerakan ekonomi yang dicapai. Penelitian ini bertujuan membentuk persamaan regresi spasial data panel dengan faktor-faktor yang memengaruhi tingkat PDRB di kabupaten/kota Jawa Barat. Berdasarkan analisis yang dilakukan dengan menggunakan analisis spasial data panel, didapatkan peubah yang berpengaruh terhadap respon yaitu peubah PAD, Jumlah Penduduk dan IPM. Sedangkan model terbaik berdasarkan kriteria nilai AIC dan BIC terkecil dalam pemodelan tingkat PDRB kabupaten/kota Jawa Barat adalah model data panel dengan pengaruh tetap dengan kebergantungan spasial pada lag.. Kata kunci : data panel, spasial data panel, matriks pembobot spasial.
3 PEMODELAN TINGKAT PRODUK DOMESTIK REGIONAL BRUTO KABUPATEN/KOTA JAWA BARAT DENGAN SPASIAL DATA PANEL NUR HIKMAH Skripsi sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Statistika pada Departemen Statistika Institut Pertanian Bogor DEPARTEMEN STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2012
4 Judul Skripsi Nama NRP : Pemodelan Tingkat Produk Domestik Regional Bruto Kabupaten/Kota Jawa Barat dengan Spasial Data Panel : Nur Hikmah : G Menyetujui, Pembimbing I, Pembimbing II, Yenni Angraini, S.Si, M.Si Dr.Ir. Asep Saefuddin, M.Sc NIP NIP Mengetahui : Ketua Departemen Statistika, Dr. Ir. Hari Wijayanto, M.Si NIP Tanggal Lulus :
5 KATA PENGANTAR Segala puji dan syukur kepada Allah SWT atas kasih sayang, keberkahan dan hidayahnya sehingga karya ilmiah ini dapat diselesaikan. Shalawat serta salam Penulis panjatkan kepada Nabi Muhammad SAW yang telah membawa petunjuk untuk para pengikutnya. Karya ilmiah ini berjudul Pemodelan Tingkat Produk Domestik Regional Bruto Kabupaten/Kota Jawa Barat dengan Spasial Data Panel sebagai salah satu pemenuhan syarat kelulusan untuk meraih gelar sarjana. Selain itu Penulis juga mengucapkan terima kasih kepada 1. Ibu Yenni Angraini, S.Si, M.Si dan Bapak Dr.Ir. Asep Saefuddin M.Sc selaku dosen pembimbing atas kesabaran, pengarahan, saran, nasehat dan inspirasi yang diberikan selama pembuatan karya ilmiah ini. 2. Bapak Agus Muhammad Soleh S.Si, M.T selaku dosen penguji luar atas saran dan masukan untuk karya ilmiah ini. 3. Seluruh Dosen Statistika IPB atas ilmu yang telah diajarkan selama Penulis menjalani studinya beserta para Staf Administrasi terutama Ibu Markonah dan Ibu Tri. 4. Bapak dan Umi beserta ketiga kakak Penulis atas perjuangan, kasih sayang, dan lirihan doa yang senantiasa dipanjatkan untuk Penulis, serta untuk Khairunnisa dan Dinar Arga P. terima kasih atas motivasi, doa dan sharing yang diberikan. 5. Teman-teman satu pembimbing skripsi, Astri F. dan Yulia A. yang sama-sama berjuang untuk menyelesaikan karya ilmiah, terima kasih untuk support dan diskusinya. 6. Teman-teman satu perjuangan Liara, Gusti, Umi, Syita, Hanik, dan seluruh keluarga di Wisma Novia II Perwira 100 terima kasih atas kebersamaan dan support selama ini. 7. Seluruh keluarga besar Statistika IPB khususnya kepada Statistika 45. Akhir kata semoga karya ilmiah ini bermanfaat dan dapat memberikan kontribusi dalam menambahkan kekayaan keilmuan statistik. Bogor, Desember 2012 Nur Hikmah
6 RIWAYAT HIDUP Penulis dilahirkan di Bogor, Jawa Barat pada tanggal 7 Januari 1990 sebagai anak keempat dari empat bersaudara dari pasangan Bapak Mamad (Alm) dan Ibu Tinah. Pendidikan dasar diselesaikan oleh Penulis pada tahun 2002 di SDN Kalibaru 3. Kemudian pada tahun 2005 Penulis selesai menjalani tingkat pendidikan menengah pertama di SMP N 6 Depok. Tahun 2008 Penulis berhasil meyelesaikan pendidikan menengah atas di SMA N 3 Depok. Melalui jalur penerimaan Ujian Seleksi Masuk IPB (USMI) Penulis memasuki tingkat perguruan tinggi di Institut Pertanian Bogor dengan pilihan Mayor Statistika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam. Penulis memilih Ekonomi Pertanian sebagai minor dari Departemen Ekonomi dan Sumberdaya Lingkungan. Selama perkuliahan Penulis aktif dalam kepanitiaan insidental serta organisasi kemahasiswaan, diantaranya Unit Lingkung Seni Sunda Gentra Kaheman periode 2009 serta sebagai anggota di Departemen Sains dalam Himpunan Profesi Gamma Sigma Beta periode 2009/2010 dan 2010/2011. Pada Februari - April 2012 Penulis melaksanakan kegiatan Praktik Lapang di Perusahaan Umum Bulog, Jakarta Selatan.
7 DAFTAR ISI Halaman DAFTAR GAMBAR... viii DAFTAR TABEL... viii DAFTAR LAMPIRAN... viii PENDAHULUAN... 1 Latar Belakang... 1 Tujuan... 1 TINJAUAN PUSTAKA... 1 Analisis Data Panel Model Gabungan Model Pengaruh Tetap Model Pengaruh Acak Uji Chow Uji Hausman... 3 Analisis Spasial Data Panel Model Spasial Lag Panel Model Spasial Galat Panel Matriks Pembobot Indeks Moran Uji Pengganda Lagrange... 4 Kriteria Kebaikan Model... 4 DATA DAN METODE... 5 Data... 5 Metode... 5 HASIL DAN PEMBAHASAN... 5 Eksplorasi Data dan Analisis Deskriptif... 5 Analisis Data Panel Model Gabungan Model Pengaruh Tetap Uji Chow Model Pengaruh Acak Uji Hausman... 6 Analisis Spasial Data Panel Pembentukan Matriks Pembobot Spasial Pengujian Indeks Moran Uji Pengganda Lagrange Pendugaan Parameter Analisis Spasial Data Panel... 7 Spasial Lag Panel Pengaruh Tetap... 7 Spasial Error Panel Pengaruh Tetap... 8 Kriteria Kebaikan Model... 9 SIMPULAN DAN SARAN Simpulan Saran DAFTAR PUSTAKA LAMPIRAN... 11
8 DAFTAR GAMBAR Halaman 1. Diagram Pencar Moran Diagram Pencar Antara Sisaan dan Nilai Y Duga Pada Model Spasial Lag Panel Plot Kenormalan Sisaan Pada Model Spasial Lag Panel Diagram Pencar Antara Sisaan dan Nilai Y Duga Model Spasial Error Panel Plot Kenormalan Sisaan Pada Model Spasial Error Panel... 9 DAFTAR TABEL Halaman 1. Hasil Pendugaan Model Gabungan Hasil Pendugaan Model Tetap Hasil Pendugaan Model Acak Hasil Uji Pengganda Lagrange Hasil Pendugaan Model Spasial Lag Panel Hasil Pendugaan Model Spasial Error Panel Perbandingan Nilai Kriteria Kebaikan Model... 9 DAFTAR LAMPIRAN Halaman 1. Grafik Pergerakan Tingkat PDRB Kabupaten/Kota Jawa Barat Peta Administratif Provinsi Jawa Barat Matriks Pembobot Spasial Dengan Metode Queen Contiguity Dugaan Pengaruh Individu Model Spasial Data Panel... 15
9 1 PENDAHULUAN Latar Belakang Jawa Barat merupakan provinsi dengan jumlah penduduk terbanyak di Indonesia. Provinsi ini berada pada posisi ketiga dalam pencapain tingkat PDRB sepulau Jawa setelah DKI Jakarta dan Jawa Timur. Beberapa sektor yang menjadi potensi dalam menyumbangkan tingkat PDRB di Jawa Barat terdiri atas sektor industri, pertanian, pertambangan, perdagangan dan jasa. Namun demikian, meski Jawa Barat berada pada posisi ketiga dalam pencapaian PDRB se-pulau Jawa, masih ditemukan ketimpangan pada tingkat pertumbuhan ekonomi di dalam kabupaten/kota di Jawa Barat itu sendiri. PDRB merupakan salah satu indikator yang menggambarkan laju pertumbuhan ekonomi dalam suatu wilayah. Melalui indikator ini dapat diketahui seberapa besar pergerakan ekonomi yang dicapai sebagai dampak dari pembangunan di daerah tersebut. Informasi mengenai pergerakan ekonomi beserta faktor-faktor yang memengaruhi ketimpangan ekonomi yang terjadi antar wilayah menjadi suatu hal yang menarik untuk dikaji. Salah satu penelitian terdahulu yang dilakukan oleh Masli (2009), pendekatan PDRB digunakan dalam menganalisis faktorfaktor yang memengaruhi pertumbuhan ekonomi dan ketimpangan regional antar kabupaten/kota di Jawa Barat. Beberapa faktor yang berpengaruh yaitu teknologi, peningkatan sumber daya manusia, peningkatan pendapatan dan perubahan selera konsumen. Pada penelitian yang dilakukan oleh Masli belum memasukkan pengaruh spasial. Mengabaikan keberadaaan pengaruh spasial bukan merupakan tindakan yang bijak. Pada penelitian yang telah dilakukan oleh Diputra (2011) mengenai pemodelan data panel spasial dengan dimensi ruang dan waktu, yang diterapkan pada data PDRB di kabupaten/kota Provinsi Jambi, didapatkan kesimpulan yaitu model akan memiliki nilai R 2 yang lebih besar jika memasukkan pengaruh spasial ke dalam analisis. Hal tersebut menunjukkan bahwa memasukkan pengaruh spasial dalam analisis dapat meningkatkan jumlah keragaman yang dijelaskan oleh model. Adanya peningkatan jumlah keragaman disebabkan oleh keragaman yang dijelaskan model tidak hanya dari peubah-peubah penjelas yang digunakan tetapi juga dijelaskan oleh adanya pengaruh spasial. Berdasarkan alasan tersebut maka pada penelitian ini menyertakan pengaruh spasial berupa lokasi (kabupaten/kota) dalam analisis dengan harapan agar menambahkan informasi dari model yang terbentuk. Selain itu pengamatan data PDRB di kota/kabupaten Jawa Barat dalam penelitian ini dilakukan pada individu yang sama dalam beberapa periode waktu tertentu dengan lag yang sama. Adanya pengamatan yang dilakukan secara berulang pada individu yang sama serta dengan memasukkan unsur lokasi didalamnya memungkinkan adanya kebergantungan antar pengamatan, dimana dapat terjadi kemungkinan amatan di suatu lokasi dipengaruhi oleh amatan di lokasi lain. Pemasukan unsur lokasi dalam analisis dapat diselesaikan dengan menggunakan analisis spasial. Jika suatu data yang memiliki unsur spasial didalamnya kemudian diselesaikan tanpa memasukkan unsur spasial, maka akan mendapatkan model yang tidak efisien. Model yang tidak efisien merupakan model dengan nilai ragam yang tidak minimum. Pergerakan ekonomi kabupaten/kota di Jawa Barat yang dilihat dari tingkat PDRB ini diduga memiliki pengaruh spasial antar lokasi, dimana satu lokasi memengaruhi lokasi yang menjadi tetangganya. Oleh karena itu analisis statistika yang dapat digunakan yaitu analisis spasial data panel. Tujuan Penelitian ini bertujuan membentuk persamaan regresi spasial data panel dengan faktor-faktor yang memengaruhi tingkat PDRB di kabupaten/kota Jawa Barat. TINJAUAN PUSTAKA Analisis Data Panel Data panel merupakan kombinasi dari data deret waktu dan lintas individu. Data deret waktu merupakan data pengamatan dari satu atau lebih individu yang diamati dalam beberapa periode waktu tertentu dengan lag waktu pengamatan yang sama sedangkan data lintas individu merupakan nilai dari satu atau lebih individu yang dikumpulkan untuk unit amatan dalam satu waktu (Gujarati 2003). Dengan demikian data panel merupakan data lintas individu yang diamati secara berulangulang baik pada satu atau lebih individu di beberapa periode waktu tertentu dengan lag waktu pengamatan yang sama. Menurut Baltagi 2005, bentuk persamaan umum dari analisis regresi data panel adalah sebagai berikut
10 2 y it = α + x itβ + μ i + ε it [1] i : 1,2,, N dan t : 1,2,,T dimana i : unit lintas individu. t : periode waktu. y it : respon individu ke- i pada periode ke t. α : konstanta. β : vektor berukuran K x 1; K menyatakan banyaknya peubah penjelas. x it : unit lintas individu pada amatan ke-i dan periode ke-t. μ i : pengaruh individu yang tidak terobservasi. ε it : sisaan lintas individu pada amatan ke-i periode ke-t. Model Gabungan Pada analisis data panel, model yang tidak memperhatikan pengaruh individu dan waktu disebut dengan model gabungan. Model ini mengasumsikan koefisien regresi (konstanta ataupun kemiringan) yang sama antar unit analisis dan waktu. Atau dengan kata lain, model ini merupakan bentuk model yang sama seperti model regresi linear. Persamaan model yang digunakan juga mengikuti bentuk regresi linear dengan komponen sisaan hanya berasal dari pendugaan tanpa adanya unsur pengaruh individu maupun waktu sebagai penyusunnya. Bentuk persamaan model gabungan yaitu : y it = α + x itβ + ε it [2] Pendugaan parameter dilakukan dengan menggunakan Metode Kuadrat Terkecil (MKT). Asumsi yang terdapat pada model ini yaitu sisaan menyebar normal, bebas dan identik.( ε i ~ N(0, σ 2 ). Model Pengaruh Tetap Model pengaruh tetap ini sesuai jika digunakan dalam mengamati sejumlah N individu dan kesimpulan akhir dibatasi hanya pada perilaku dari segugus data yang diamati. Pendugaan parameter menggunakan MKT dengan teknik within. Menurut Baltagi (2005) untuk fungsi regresi dari model tetap ini adalah y it = α + x itβ + μ i + ε it [3] Kemudian persamaan [3] jika dirata-ratakan sepanjang waktu menjadi y i. = α + x i. β + μ i + εi. [4] Kemudian, mengurangi persamaan [3] dengan persamaan [4] sehingga didapatkan y it y i. = (x it x i. )β + ( ε it εi.) [5] Misal y it = y it y i., x it = x it x i. dan ε it = ε it εi. maka persamaan [5] menjadi y it = x it β + ε it. Selain teknik within, pada model pengaruh tetap juga dikenal adanya teknik dengan menggunakan penambahan peubah boneka didalamnya atau biasa dikenal dengan least squares dummy variables (LSDV). Model ini juga diduga dengan menggunakan MKT dan untuk nilai pengamatan pada koefisien peubah μ i berupa peubah boneka (dummy) yang mengizinkan terjadinya perbedaan nilai parameter yang berbeda-beda baik pada unit lintas individu maupun deret waktu (Baltagi 2005). Model Pengaruh Acak Dalam Baltagi (2005) dikatakan bahwa model pengaruh acak merupakan spesifikasi model yang sesuai jika kita mengambil N individu secara acak dari populasi yang besar. Pendugaan parameter dengan menggunakan MKT akan menghasilkan penduga yang bias dan tidak efisien, sehingga penggunaan metode Generalized Least Square dilakukan dalam pendugaan pada model ini. Persamaan untuk model pengaruh acak menurut Gujarati (2003) adalah sebagai berikut: k y it = β 1i + β j x jit + ε it [6] j=2 β 1i = β 1 + µ i [7] Dengan mensubstitusikan persamaan [7] ke persamaan [6] didapatkan model y it = β 1 + y it = β 1 + k j=2 k j=2 β j x jit + µ i + ε it [8] β j x jit + τ it [9] τ it = µ i + ε it [10] Adapun asumsi yang terdapat pada model ini yaitu ε i ~ N (0, σ ε 2 ), µ i ~ N (0, σ μ 2 ), E(µ i, X it ) 0.
11 3 Uji Chow Uji Chow merupakan pengujian hipotesis antara model gabungan dan model pengaruh tetap. Dalam Baltagi (2005) hipotesis yang digunakan dalam pengujian ini adalah: H 0 : model mengikuti model gabungan H 1 : model mengikuti model pengaruh tetap Statistik uji yang digunakan adalah RRSS URSS / N 1 F [11] 0 URSS /( NT N K) dimana RRSS merupakan restricted residual sums of squares hasil dari pendugaan parameter dari model gabungan. URSS merupakan unrestricted residual sums of squares hasil dari pendugaan parameter dari model pengaruh tetap. Jika hipotesis nol benar ditolak, maka F 0 akan menyebar normal dengan derajat bebas N-1, N(T-1)-K atau jika nilai p yang diberikan kurang dari α. Uji Hausman Uji Hausman merupakan pengujian antara model tetap dan model acak. Hipotesis awal yang digunakan adalah model mengikuti model pengaruh acak dan hipotesis tandingannya adalah model mengikuti model pengaruh tetap. Dalam Baltagi (2005), statistik uji yang digunakan adalah: χ hit 2 =q [Var(q)] 1 q [12] dimana q = β acak β tetap. β acak adalah koefisien model pengaruh acak dan β tetap adalah koefisien model pengaruh tetap. Var q = Varβ tetap Varβ acak. Jika hipotesis nol benar ditolak maka χ 2 hit akan menyebar mengikuti sebaran χ 2 dengan derajat bebas (k,α), dan k merupakan jumlah koefisien slope. Kriteria laiinnya yaitu tolak H 0 jika nilai p kurang dari α. Analisis Spasial Data Panel Model Spasial Lag Panel Persamaan untuk model spasial lag panel adalah sebagai berikut: y it = λ N j =1 w ij y jt + x it β + μ i + ε it [13] dimana adalah koefisien spasial autoregressive, w ij merupakan elemen dari matriks W, dimana W merupakan matriks pembobot spasial dengan elemen-elemen diagonalnya sama dengan nol yang telah dinormalisasi (Elhorst 2009). Model Spasial Error Panel Persamaan untuk model spasial error panel adalah sebagai berikut: y it = x it β + μ i + ε it ; [14] ε it = ρ N j =1 w ij ε it + v it [15] dimana ε adalah sisaan spasial autokorelasi dan ρ adalah koefisien autokorelasi spasial (Elhorst 2009). Matriks Pembobot Spasial Matriks pembobot spasial merupakan matriks yang menggambarkan kekuatan antar lokasi dan merupakan matriks contiguity yang telah mengalami standarisasi. Pendekatan matriks pembobot ini berdasarkan informasi kebertetanggaan (neighbourhood). Pembobotan dilakukan dengan membentuk matriks C dimana c ij merupakan elemen pada baris ke-i dan kolom ke-j. c ij akan bernilai 1 pada daerah yang bertetangga dan 0 selainnya. Selanjutnya untuk melihat besarnya pembobotan, dilakukan standarisasi dari matriks C sehingga terbentuk matriks pembobot spasial (W). Pola umum yang digunakan adalah standarisasi terhadap baris. Hal ini dilakukan dengan membagi setiap elemen di dalam suatu baris dengan total nilai di setiap baris tersebut. Jika hal ini dinotasikan menjadi : w ij = c ij n [16] i=1 c ij Menurut LeSage (1999) beberapa penentuan matriks pembobot spasial adalah sebagai berikut : Linear Contiguity : memberikan nilai 1 untuk setiap daerah yang bersisian kanan dan kiri, serta memberikan nilai 0 untuk selainnya. Rook Contiguity : memberikan nilai 1 untuk setiap daerah yang bersisian kanan, kiri, atas dan bawah, dan memberikan nilai 0 untuk selainny. Bishop Contiguity : memberikan nilai 1 untuk setiap daerah yang betetaggaan secara sudut dan memberikan nilai 0 untuk selainnya. Queen Contiguity : memberikan nilai 1 untuk setiap daerah yang bersisian kanan, kiri, atas dan bawah, dan juga yang bertetanggaan secara sudut dan memberikan nilai 0 untuk selainnya.
12 4 Double Linear Contiguity : kriteria pemberian bobot sama halnya seperti Linear Contiguity, namun untuk 2 lokasi dari lokasi awal masih dianggap tetangga, serta memberikan nilai 0 untuk selainnya. Double Rook Contiguity : kriteria pemberian bobot sama halnya seperti Rook Contiguity, namun untuk 2 lokasi dari lokasi awal masih dianggap tetangga, serta memberikan nilai 0 untuk selainnya. Indeks Moran Indeks moran merupakan statistik uji yang digunakan untuk melakukan pegujian terhadap autokorelasi spasial. Statistik ini adalah ukuran korelasi antara pengamatan yang saling berdekatan dengan membandingkan nilai di suatu daerah dengan nilai pengamatan di daerah lainnya. Persamaan untuk menghitung nilai Indeks Moran adalah sebagai berikut: I n i 1 j 1 n n n ij i 1 j 1 i 1 n n w y y y y ij i j w y y i 2 [17] n : banyanknya pengamatan y : nilai rata-rata dari {y i } dari n lokasi y i : nilai pada lokasi ke-i y j : nilai pada lokasi ke-j w ij : elemen matriks pembobot spasial baris ke-i kolom ke-j Hipotesis yang digunakan adalah sebagai berikut: H 0 : I = 0 (tidak ada autokorelasi antar lokasi) H 1 : I 0 (ada autokorelasi antar lokasi) Nilai harapan diberikan sebagai berikut: I 0 1 ( n 1) [18] Nilai Indeks Moran antara -1 dan 1 (-1 menunjukkan autukorelasi negatif sempurna dan 1 menunjukkan autokorelasi positif sempurna). Jika nilai dari I lebih besar dari nilai I 0 artinya terdapat autokorelasi yang positif pada data. Sebaliknya jika nilai I < I 0 artinya terdapat autokorelasi yang negatif. Sedangkan jika nilai I = 0 artinya tidak terdapat autokoreelasi spasial. Lagrange Multiplier (LM) Untuk menguji pengaruh interaksi spasial pada model panel spasial dilakukan pengujian Lagrange Multiplier. Menurut Anselin et.al (2006), persamaan Lagrange Multiplier adalah sebagai berikut: a. Lagrange Multiplier Lag Hipotesis yang digunakan adalah: H 0 : λ=0 (tidak ada ketergantungan lag spasial) H 1 : λ 0 (ada ketergantungan lag spasial) Statistik uji yang digunakan: LM λ = e I T W Y σ 2 J 2 19 g 1 = I T W Xβ [20] g 2 = I NT X X X 1 X [21] J = 1 σ 2 g 1 g 2 g 1 + TT w σ 2 [22] Keputusan tolak H 0 jika nilai LM λ >χ 2 (q) tabel, dengan q adalah banyaknya parameter spasial atau jika nilai p < α. b. Lagrange Multiplier Error Hipotesis pengujian yang digunakan : H 0 : ρ = 0 (tidak terdapat autokorelasi spasial error) H 1 : ρ 0 (terdapat autokorelasi spasial error) Statistik uji untuk LM ρ adalah : LM ρ = e I T w e/σ 2 [23] TxT w Dimana T w adalah teras dari ((W+W )W), σ 2 merupakan ragam dari regresi data panel, I T merupakan matriks identitas berukuran TxT, W adalah matriks pembobot spasial yang telah dinormalisasi, dan e adalah vektor sisaan dari model gabungan tanpa ada satupun pengaruh spasial maupun waktu atau vektor sisaan dari model data panel dengan pengaruh tetap/acak dari spasial dan atau waktu. Keputusan tolak H 0 jika nilai LM ρ >χ 2 (q) tabel, dengan q adalah banyaknya parameter spasial atau jika nilai p < α. Kebaikan Model Beberapa kriteria kebaikan model yaitu dengan melakukan pengukuran terhadap nilai Akaike information criterion (AIC) dan Bayesian Information Criterian (BIC). Perhitungan AIC dan BIC adalah sebagai berikut: AIC = n ln RSS + 2k [24] n
13 5 BIC = n ln σ 2 e + k ln (n) [25] Dimana n adalah banyaknya unit amatan. RSS adalah jumlah kuadrat galat dari hasil pendugaan dan k merupakan banyaknya parameter yang diduga. Kriteria pemilihan model yaitu model dengan nilai AIC dan BIC terkecil. DATA DAN METODE Data Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data sekunder dari Badan Perencanaan Pembangunan Daerah (Bappeda) Jawa Barat, serta Jawa Barat dalam Angka yang diterbitkan oleh Badan Pusat Statistik (BPS). Unit amatan yang diteliti pada penelitian ini selama periode pada 25 kabupaten/kota di Jawa Barat. Kedua puluh lima kabupaten/ kota tersebut yaitu Kab. Bogor, Kab. Sukabumi, Kab. Cianjur, Kab. Bandung, Kab. Garut, Kab. Tasikmalaya, Kab. Ciamis, Kab. Kuningan, Kab. Cirebon, Kab. Majalengka, Kab. Sumedang, Kab. Indramayu, Kab. Subang, Kab. Purwakarta, Kab. Karawang, Kab. Bekasi, Kota Bogor, Kota Sukabumi, Kota Bandung, Kota Cirebon, Kota Bekasi, Kota Depok, Kota Cimahi, Kota Tasikmalaya, dan Kota Banjar. Pemilihan kabupaten dan kota mencakup keseluruhan dari kabupaten dan kota yang terdapat di Jawa Barat sebelum adanya pemekaran wilayah pada tahun Wilayah Bandung Barat sebagai wilayah hasil pemekaran pada tahun 2007, dianggap masih menjadi satu kesatuan dengan wilayah Kabupaten Bandung. Sebagai peubah respon yaitu PDRB, sedangkan untuk peubah penjelas terdiri dari empat buah yaitu Pendapatan Asli Daerah (PAD) (X1), jumlah penduduk (X2), total belanja daerah (X3), dan Indeks Pembangunan Manusia (IPM) (X4). Metode Langkah-langkah yang digunakan dalam melakukan analisis pada penelitian ini, yaitu: 1. Melakukan eksplorasi data untuk melihat gambaran umum dari data 2. Melakukan analisis regresi data panel 2.1 Melakukan pendugaan dengan model gabungan dan pengaruh tetap. 2.2 Melakukan uji Chow untuk memilih model data panel yang sesuai antara model gabungan atau model tetap. a. Jika terima H 0 maka model gabungan yang digunakan. (pendugaan sampai disini) b. Jika tolak H 0 maka model pengaruh tetap yang dipilih dan lanjutkan ke langkah Melakukan pendugaan dengan model pengaruh acak 2.4 Melakukan Uji Hausman untuk memilih antara model tetap atau model acak a. Jika terima H 0 maka model acak yang digunakan (pendugaan sampai disini) b. Jika tolak H 0 maka model pengaruh tetap yang dipilih 3. Melakukan analisis spasial data panel 3.1 Menentukan matriks pembobot spasial (W). 3.2 Melihat kebergantungan spasial menggunakan Indeks Moran. 3.3 Menguji pengaruh interaksi spasial dengan menggunakan uji Lagrange Multiplier (LM). 3.4 Melakukan pendugaan parameter model spasial data panel. 3.5 Melihat kebaikan model melalui AIC dan BIC. HASIL DAN PEMBAHASAN Eksplorasi Data Eksplorasi data yang dilakukan dalam penelitian ini meliputi pengamatan pergerakan tingkat PDRB pada periode Pada Lampiran 1 dapat dilihat pergerakan PDRB sejak tahun 2005 hingga tahun 2009 menunjukkan tren nilai yang menaik di setiap tahunnya untuk semua kota dan kabupaten. Kontribusi PDRB terbesar untuk Provinsi Jawa Barat diberikan oleh Kabupaten Bekasi, dilanjutkan oleh Kota Bandung dan Kabupaten Bogor. Sedangkan Kota Banjar, Kota Sukabumi dan Kabupaten Kuningan merupakan kabupaten/kota yang memberikan kontribusi terkecil terhadap PDRB di Jawa Barat. Jika diperhatikan dengan seksama untuk kabupaten/kota yang memiliki tingkat PDRB yang tinggi ternyata sebagian besar PDRB yang tercipta di wilayahnya merupakan wilayah industrialisasi dan perdagangan, dan sektor-sektor tersebut merupakan sektor andalan di Jawa Barat (BPS, 2011). Dua wilayah dengan tingkat PDRB tertinggi yakni Kabupaten Bogor dan Kabupaten Bekasi merupakan wilayah yang bertetangga langsung dengan wilayah DKI Jakarta. Kondisi ini memungkinkan bagi
14 6 kedua wilayah tersebut memiliki kemudahan akses terhadap wilayah Ibu Kota yang lebih tinggi dibandingkan wilayah lainnya. Sedangkan untuk Kota Bandung merupakan daerah Ibu Kota Provinsi Jawa Barat, sehingga wilayah ini juga memungkinkan untuk memiliki tingkat aktivitas ekonomi yang lebih tinggi daripada wilayah lainnya yang tergambarkan pada tingkat PDRB yang dicapai. Wilayah-wilayah yang saling bertetangga diduga akan memberikan pengaruh terhadap wilayah yang bertetangga dengannya. Berdasarkan hal ini diduga bahwa terdapat kebergantungan spasial antar wilayah pada tingkat PDRB di kabupaten/kota di Jawa Barat. Karena adanya perbedaan satuan yang cukup besar antara peubah respon dan peubah penjelas, sebelum melakukan analisis dalam penelitian ini dilakukan proses transformasi untuk keseluruhan peubah. Proses transformasi yang dilakukan tidak hanya pada peubah respon saja karena untuk menghindari perubahan pola hubungan antar peubah yang digunakan. Selain itu hal ini dilakukan untuk pemenuhan pengujian asumsi sehingga dilakukan transformasi logaritma natural. Analisis Data Panel Spesifikasi Model Analisis data panel dilakukan untuk melihat bagaimana pengaruh waktu dan pengaruh individu yang terdapat di dalam model. Penelitian ini hanya dilakukan dalam satu arah untuk melihat pengaruh individu saja tanpa melihat pengaruh waktu. Terdapat tiga bentuk model dalam data panel yaitu model gabungan tanpa adanya pengaruh individu dan waktu, model pengaruh tetap dan model pengaruh acak. Pada Tabel 1 dapat dilihat peubah yang berpengaruh nyata terhadap respon untuk model gabungan pada taraf 5 % yaitu X1, X2 dan X4. Tabel 1 Hasil pendugaan model gabungan Peubah Koefisien Nilai p C X * X * X X * *nyata pada α = 5 %. Selanjutnya setelah dilakukan pengujian terhadap model gabungan dilakukan pendugaan model data panel dengan pengaruh tetap. Pada Tabel 2 dapat dilihat peubah yang berpengaruh nyata terhadap respon untuk model pengaruh tetap pada taraf 5 % yaitu X2 dan X4. Tabel 2 Hasil pendugaan model pengaruh tetap Peubah Koefisien Nilai p panel C * X X * X X * *nyata pada α = 5 %. Uji Chow Pengujian ini merupakan tahap lanjut untuk memilih apakah model data panel gabungan atau model data panel dengan pengaruh tetap yang sesuai digunakan. Berdasarkan uji Chow diperoleh nilai F sebesar dan nilai p sebesar Nilai p yang didapatkan lebih kecil dari α = 5 %, hal ini berimplikasi H 0 dapat ditolak. Sehingga hasil dari uji Chow ini menunjukkan bahwa model sementara yang digunakan adalah model data panel dengan pengaruh tetap. Model Pengaruh Acak Pendugaan model panel dengan pengaruh acak menunjukkan peubah yang berpengaruh signifikan yaitu peubah X2 dan X4, ditunjukkan dengan nilai p kedua peubah tersebut kurang dari α = 5 %. Tabel 3 Hasil pendugaan model panel pengaruh acak Peubah Koefisien Nilai p C * X X * X X * *nyata pada α = 5 %. Uji Hausman Setelah melakukan pendugaan model pengaruh tetap, selanjutnya dilakukan pendugaan dengan model pengaruh acak. Uji Hausman dilakukan untuk memilih model data panel dengan pengaruh tetap atau model pengaruh acak yang akan digunakan. Hasil uji ini menunjukkan nilai χ 2 hitung sebesar dengan nilai p sebesar Nilai p yang didapat lebih kecil dari α = 5 %. Hal ini
15 spatially lagged b berimplikasi hipotesis nol dapat ditolak, artinya model data panel yang digunakan adalah model data panel pengaruh tetap Analisis Spasial Data Panel Hasil akhir pada analisis data panel diperoleh model data panel pengaruh tetap. Pengaruh tetap inilah yang selanjutnya akan dimasukkan dalam analisis spasial data panel. Matriks Pembobot Spasial Pembentukan matriks pembobot spasial untuk melihat kekuatan interaksi yang terjadi antar lokasi. Metode queen contiguity yang telah dinormalisasi baris digunakan dalam penelitian ini. Metode ini memberikan nilai 1 pada setiap daerah yang bersinggungan baik sisi maupun sudut, dan memberikan nilai 0 untuk selainnya. Dalam menormalisasikan matriks contiguity menjadi matriks pembobot spasial dilakukan dengan membagi setiap unsur dalam matriks contiguity dengan total nilai setiap barisnya. Sehingga setiap unsur dapat mewakili bobot spasial dengan nilai pembobot dari keseluruhan lokasi yang saling berdekatan. Normalisasi baris juga dapat memberikan hasil yang lebih akurat karena bobot setiap lokasi merupakan hasil dari pembagian dengan jumlah total tetangganya. Matriks pembobot spasial terlampir pada Lampiran 3. Indeks Moran Tahap awal dalam melakukan analisis spasial yaitu mengecek keberadaan adanya pengaruh spasial. Hasil pengujian Indeks Moran memberikan nilai I sebesar dengan nilai p sebesar Nilai harapan dari indeks Moran (I 0 ) sebesar , dengan didapatkannya nilai I > I 0 dan nilai p yang kurang dari α (5%), maka cukup bukti untuk mengatakan bahwa terdapat autokorelasi spasial positif antar lokasi pada tingkat PDRB di Provinsi Jawa Barat. Keberadaan autokorelasi spasial positif juga dapat dilihat pada Gambar 1. Dimana pada gambar tersebut Moran s Scatterplot menggambarkan kemiringan garis yang positif. Kemiringan garis positif inilah yang menunjukkan terdapat autokorelasi yang bersifat positif antar lokasi. Gambar 1 Diagram pencar Moran. Uji Pengganda Lagrange Selain menggunakan Indeks Moran, pengecekan mengenai adanya kebergantungan spasial dapat dilakukan melalui pengujian LM. Tabel 4 Hasil uji pengganda Lagrange Uji LM Nilai Chi_kuadrat Nilai p LM SAR * LM SEM * *nyata pada α = 5 %. Pengujian ini untuk mengetahui spesifikasi khusus pengaruh kebergantungan spasial yang terjadi yaitu kebergantungan pada lag (SAR) atau pada galat (SEM). Pada Tabel 4 dapat dilihat nilai χ 2 hitung untuk LM SAR sebesar lebih besar dari nilai χ 2 tabel (3.841) dengan nilai p yaitu Untuk nilai χ 2 hitung yang dihasilkan pada LM SEM sebesar , lebih besar dari nilai χ 2 tabel (3.841) dengan nilai p yaitu Karena hasil kedua uji pengganda Lagrange ini memiliki nilai p yang kurang dari α baik pada LM SAR maupun LM SEM, hal ini berimplikasi hipotesis nol dapat ditolak. Sehingga pemodelan kebergantungan spasial yang dapat dilakukan yaitu Spatial Lag Panel Model dan Spatial Error Panel Model. Pendugaan Model Spasial Lag Panel Pengaruh Tetap Tabel 5 menunjukkan hasil pemodelan spasial lag panel dengan pengaruh tetap. Persamaan model yang terbentuk pada model spasial lag panel dengan pengaruh tetap ini yaitu Lny it = N j =1 b 88 w ij Lny jt Ln X1 it LnX2 it Ln X3 it LnX4 it + μ i + e it ; i j
16 Sample Quantiles sisaan Tabel 5 Hasil pendugaan model spasial lag panel dengan pengaruh tetap. Peubah Koefisien Nilai p lambda * X * X * X jj X * *nyata pada α = 5 %. Merujuk pada Tabel 5 peubah-peubah yang memiliki nilai p yang lebih kecil dari α (5%) yaitu peubah X1, X2 dan X4. Sehingga dapat disimpulkan peubah-peubah tersebut merupakan peubah yang berpengaruh secara nyata pada α (5%). Koefisien autoregresi spasial (lambda) juga menunjukkan nilai p yang lebih kecil dari α (5%). Hal ini menunjukkan bahwa terdapat kebergantungan spasial pada lag dari model spasial data panel ini. Nilai koefisien aoutoregresi ini dapat diartikan bahwa korelasi tingkat PDRB pada satu kota/kabupaten dengan kota/kabupaten lain yang menjadi tetangganya sebesar exp (0.160) dikali rata-rata tingkat PDRB di kota/kabupaten yang mengelilinginya. Peubah keempat yaitu IPM merupakan indeks rataan dari tiga komponen penyusunnya yaitu pendapatan, tingkat kesehatan dan pendidikan. Semakin besar nilai IPM dari suatu lokasi tertentu maka kondisi atau potensi dari penduduk di lokasi tersebut dapat dikatakan semakin baik. Koefisien penduga untuk IPM pun bernilai positif, artinya semakin besar tingkat IPM maka PDRB pun meningkat. Besarnya nilai pengaruh setiap individu untuk kabupaten dan kota di Provinsi Jawa Barat pada model spasial lag panel dapat dilihat pada Lampiran 4. Pengujian asumsi yang dilakukan pada model spasial data panel ini yaitu asumsi kenormalan, kehomogenan ragam dan autokorelasi pada sisaan. Secara eksplorasi untuk pengecekan keacakan sisaan dapat dilihat pada Gambar 2. Pada gambar tersebut plot antara nilai dugaan dan sisaan memiliki pola tebaran yang acak, atau dengan kata lain asumsi sisaan saling bebas terpenuhi. Selain itu Gambar 2 juga menunjukkan pencaran dari sebaran galat yang homogen, dengan lebar pita yang relatif sama. Hal ini mengindikasikan bahwa ragam sisaan bersifat homogen. Pengecekan kenormalan sisaan dapat dilihat melalui plot QQ normal pada Gambar 3. Pada gambar tersebut dapat dilihat, sebaran sisaan hampir membentuk garis linear yang menandakan bahwa sisaan menyebar normal. Selain itu hasil pengujian Jarque Bera (JB) diperoleh nilai p sebesar 0.297, lebih besar dari α (5%). Hal ini berimplikasi hipotesis nol tidak ditolak yang menandakan bahwa asumsi sisaan menyebar normal terpenuhi. Gambar 2 Diagram pencar antara sisaan dan nilai Y duga pada model spasial lag panel. Gambar 3 Plot kenormalan sisaan pada model spasial lag panel. Pendugaan Model Spasial Error Panel Pengaruh Tetap Tabel 6 menunjukkan hasil pemodelan spasial error panel dengan pengaruh tetap. Persamaan model yang terbentuk pada model spasial error panel dengan pengaruh tetap ini yaitu Ln y it = Ln X1 it Ln X2 it Ln X3 it Ln X4 it + μ i + e it e it = N j =1 w ij yduga Theoretical Quantiles e jt + v it ; i j Merujuk pada Tabel 6 peubah-peubah yang memiliki nilai p yang lebih kecil dari α (5%) yaitu peubah X1, X2 dan X4. Sehingga dapat disimpulkan peubah-peubah tersebut merupakan peubah yang berpengaruh secara nyata pada α (5%). Koefisien autokorelasi
17 sisaan Sample Quantiles spasial (rho) juga menunjukkan nilai p yang lebih kecil dari α. Hal ini menunjukkan bahwa terdapat pengaruh spasial pada sisaan dari model spasial data panel ini. Nilai koefisien aoutokorelasi ini dapat diartikan bahwa korelasi spasial sisaan pada satu kota/kabupaten dengan kota/kabupaten lain yang menjadi tetangganya sebesar exp (0.339) dikali rata-rata sisaan di kota/kabupaten yang mengelilinginya. Besarnya nilai pengaruh setiap individu untuk kabupaten dan kota di Provinsi Jawa Barat dapat dilihat pada Lampiran 4. Tabel 6 Hasil pendugaan model spasial error panel dengan pengaruh tetap Peubah Koefisien Nilai p rho * X * X * X X * *nyata pada α = 5 %. Pengujian asumsi yang dilakukan pada model spasial data panel ini yaitu asumsi kenormalan, kehomogenan ragam dan autokorelasi. Secara eksplorasi untuk pengecekan keacakan sisaan dapat dilihat pada Gambar 4. Pada gambar tersebut plot antara nilai dugaan dan sisaan memiliki pola tebaran yang acak, atau dengan kata lain asumsi sisaan saling bebas terpenuhi. Selain itu Gambar 4 juga menunjukkan pencaran dari sebaran sisaan yang homogen dengan lebar pita yang relatif sama. Hal ini mengindikasikan bahwa ragam sisaan bersifat homogen yduga Gambar 4 Diagram pencar antara sisaan dan nilai Y duga pada model spasial sisaan panel. Pengecekan kenormalan sisaan dapat dilihat melalui plot QQ normal pada Gambar 5. Plot sebaran sisaan pada gambar tersebut hampir membentuk garis linear yang menandakan bahwa sisaan menyebar normal. Selain itu hasil pengujian Jarque Bera (JB) diperoleh nilai p sebesar lebih besar dari α (5%). Sehingga hipotesis nol tidak ditolak, hal ini menandakan bahwa asumsi sisaan menyebar normal terpenuhi. Gambar 5 Plot kenormalan sisaan pada model spasial sisaan panel. Kebaikan Model Kriteria yang digunakan untuk melihat kebaikan model yaitu dengan menggunakan nilai AIC dan BIC. Hasil pemodelan baik untuk model spasial lag panel dan spasial sisaan panel memberikan nilai AIC seperti pada Tabel 7. Tabel 7 Perbandingan nilai kriteria kebaikan model Kriteria SAR Panel SEM Panel AIC BIC Theoretical Quantiles Berdasarkan kriteria nilai AIC dan BIC, penentuan nilai terbaik yaitu model yang memiliki nilai AIC dan BIC terkecil. Merujuk pada Tabel 7, model yang memiliki nilai AIC dan BIC terkecil yaitu model spasial lag panel dengan pengaruh tetap. Namun demikian penentuan pembentukan model spasial data panel juga dapat dilihat dari hasil pengujian pengganda Lagrange. Berdasarkan rujukan yang ditulis oleh Profesor Henk Folmer yang disampaikan dalam Spatial Econometrics International Seminar pada September 2012, pemilihan model spasial data panel dilakukan dengan melihat nilai hasil uji pengganda Lagrange. Beliau menyebutkan bahwa kriteria dalam memilih model yang akan digunakan yaitu yang memiliki nilai uji pengganda Lagrange terbesar dan nilai p terkecil. Sehingga jika terjadi kemungkinan hasil uji pengganda Lagrange memberikan nilai yang nyata baik pada lag maupun sisaan, maka yang dipilih
18 10 adalah model spasial data panel dengan kriteria nilai uji pengganda Lagrange terbesar dan nilai p terkecil. Dengan demikian berdasarkan rujukan tersebut memilih model spasial error panel dengan pengaruh tetap dalam pemodelan tingkat PDRB kabupaten/kota di Jawa Barat masih dapat digunakan. Selain itu, alasan untuk tetap mempertahankan model spasial error panel untuk dapat digunakan yaitu karena nilai kriteria kebaikan model, baik AIC maupun BIC menunjukkan rentang nilai yang tidak terpaut jauh. Sehingga pemilihan model spasial error panel masih memungkinkan. SIMPULAN DAN SARAN Simpulan Model terbaik yang diperoleh berdasarkan kriteria nilai AIC dan BIC dalam memodelkan tingkat PDRB kabupaten/kota di Provinsi Jawa Barat yaitu model spasial lag panel dengan pengaruh tetap. Peubah yang berpengaruh dalam penelitian ini yaitu PAD, Jumlah Penduduk dan IPM. Saran Saran untuk penelitian selanjutnya modifikasi dalam pembentukan matriks pembobot spasial dapat dilakukan. Dalam analisis spasial panel dengan menggunakan data perekonomian, selain penggunaan matriks contiguity, pembentukan matriks pembobot spasial dapat pula dilakukan dengan pendekatan jarak ekonomi. DAFTAR PUSTAKA Anselin, et al Spatial Panel Data Models. In Fischer MM, Getis A (Eds.) Handbook ofapplied Spatial Analysis, Ch. Berlin Heidelberg New York: Springer. Baltagi B.H Econometrics Analysis of Panel Data. Ed ke-3. England : John Wiley and Sons, LTD. BPS Jawa Barat dalam Angka Kerjasama Badan Perencanaan Pembangunan Daerah Provinsi Jawa Barat dengan Badan Pusat Statistik Provinsi Jawa Barat. Diputra TF Pemodelan Data Panel Spasial Dengan Dimensi Ruang dan Waktu. [Skripsi]. Departemen Statistika FMIPA IPB. Elhorst J.P Spatial Panel Data Models. In Fischer MM, Getis A (Eds.) Handbook ofapplied Spatial Analysis, Ch. C.2. Berlin Heidelberg New York: Springer. Folmer H Spatial Econometrics Model dalam Spatial Econometrics International Seminar. IPB International Convention Centre (IICC) Bogor. Gujarati D.N Basic Econometrics. Ed ke-4. Singapore: The McGraw-Hill Companies, Inc. LeSage J.P The Theory and Practice of Spatial Econometrics. Departement of EconomicsUniversity of Toledo. Masli L Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Pertumbuhan Ekonomi dan Ketimpangan Regional Antar Kabupaten/Kota di Provinsi Jawa Barat.[Skripsi].STIE STAN.
19 LAMPIRAN
20 12 Lampiran 1 Grafik Pergerakan Tingkat PDRB Kabupaten/Kota di Jawa Barat 100,000, ,000, Kab. Bogor Kab. Sukabumi Kab. Cianjur Kab. Bandung PDRB (Trilliun Rupiah) 80,000, ,000, ,000, ,000, ,000, ,000, ,000, ,000, Kab. Garut Kab. Tasikmalaya Kab. Ciamis Kab. Kuningan Kab. Cirebon Kab. Majalengka Kab. Sumedang Kab. Indramayu Kab. Subang Kab. Purwakarta Kab. Karawang Kab. Bekasi Kota Bogor Kota Sukabumi Kota Bandung Kota Cirebon Kota Bekasi Kota Depok Kota Cimahi Kota Tasikmalaya Tahun Kota Banjar
21 Lampiran 2 Peta Administratif Provinsi Jawa Barat 13
22 Lampiran 3 Matriks Pembobot Spasial Dengan Metode Queen Contiguity Kab Bekasi Kota Bekasi Kota Depok Kab Bogor Kota Bogor Kab Sukabumi Kota Sukabumi Kab Karawang Kab Purwakarta Kab Cianjur Kab Subang Kota Cimahi Kab Bandung Kota Bandung Kab Garut Kab Sumedang Kab Indramayu Kab Cirebon Kab Majalengka Kota Cirebon Kab Kuningan Kab Ciamis Kab Tasikmalaya Kota Tasikmalaya Kota Banjar Kab Bekasi Kota Bekasi Kota Depok Kab Bogor Kota Bogor Kab Sukabumi Kota Sukabumi Kab Karawang Kab Purwakarta Kab Cianjur Kab Subang Kota Cimahi Kab Bandung Kota Bandung Kab Garut Kab Sumedang Kab Indramayu Kab Cirebon Kab Majalengka Kota Cirebon Kab Kuningan Kab Ciamis Kab Tasikmalaya Kota Tasikmalaya Kota Banjar
23 15 Lampiran 4 Dugaan Pengaruh Individu untuk Model Spasial Panel Data (a) Dugaan Pengaruh Individu SAR Kab/Kota μ i Kab. Bogor Kab. Sukabumi Kab. Cianjur Kab. Bandung Kab. Garut Kab. Tasikmalaya Kab. Ciamis Kab. Kuningan Kab. Cirebon Kab. Majalengka Kab. Sumedang Kab. Indramayu Kab. Subang Kab. Purwakarta Kab. Karawang Kab. Bekasi Kota Bogor Kota Sukabumi Kota Bandung Kota Cirebon Kota Bekasi Kota Depok Kota Cimahi Kota Tasikmalaya Kota Banjar (b) Dugaan Pengaruh Individu SEM Kab/Kota Kab. Bogor Kab. Sukabumi Kab. Cianjur Kab. Bandung Kab. Garut Kab. Tasikmalaya Kab. Ciamis Kab. Kuningan Kab. Cirebon Kab. Majalengka Kab. Sumedang Kab. Indramayu Kab. Subang Kab. Purwakarta Kab. Karawang Kab. Bekasi Kota Bogor Kota Sukabumi Kota Bandung Kota Cirebon Kota Bekasi Kota Depok Kota Cimahi Kota Tasikmalaya Kota Banjar μ i
pendekatan dalam penelitian ini dinilai cukup beralasan.
Tabel Hasil pendugaan model pengaruh tetap dengan Y sebagai peubah respon dan X, X dan X sebagai C -. 00 X -5 0.50 X.05 00 X 00 R 0.6 Adjusted R 0.6 Hasil pendugaan model data panel dengan Y sebagai peubah
Lebih terperinciPEMODELAN DATA PANEL SPASIAL DENGAN DIMENSI RUANG DAN WAKTU (Spatial Panel Data Modeling with Space and Time Dimensions)
Forum Statistika dan Komputasi : Indonesian Journal of Statistics ISSN : 05-5 Vol. No., April 0, p: 6-4 available online at: journal.ipb.ac.id/index.php/statistika PEMODELAN DATA PANEL SPASIAL DENGAN DIMENSI
Lebih terperinciPENDEKATAN EKONOMETRIKA PANEL SPASIAL UNTUK PEMODELAN PRODUK DOMESTIK REGIONAL BRUTO DI KALIMANTAN BARAT
Buletin Ilmiah Math. Stat. Dan Terapannya (Bimaster) Volume 07, No. (08), hal 8. PENDEKATAN EKONOMETRIKA PANEL SPASIAL UNTUK PEMODELAN PRODUK DOMESTIK REGIONAL BRUTO DI KALIMANTAN BARAT Ridho Pratama,
Lebih terperinciANALISIS SPASIAL DATA PANEL PADA RATA-RATA PENGELUARAN PER KAPITA JAWA BARAT DENGAN MATRIKS Queen Contiguity DAN AKSES JALAN ASTRI FITRIANI
i ANALISIS SPASIAL DATA PANEL PADA RATA-RATA PENGELUARAN PER KAPITA JAWA BARAT DENGAN MATRIKS Queen Contiguity DAN AKSES JALAN ASTRI FITRIANI DEPARTEMEN STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN
Lebih terperinciPEMODELAN DATA PANEL SPASIAL DENGAN DIMENSI RUANG DAN WAKTU TENDI FERDIAN DIPUTRA
PEMODELAN DATA PANEL SPASIAL DENGAN DIMENSI RUANG DAN WAKTU TENDI FERDIAN DIPUTRA DEPARTEMEN STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2012 RINGKASAN TENDI
Lebih terperinciANALISIS SPASIAL DATA PANEL UNTUK MENENTUKAN FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KEMISKINAN DI PROVINSI SUMATERA SELATAN YULIA ANGGRAENI
i ANALISIS SPASIAL DATA PANEL UNTUK MENENTUKAN FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KEMISKINAN DI PROVINSI SUMATERA SELATAN YULIA ANGGRAENI DEPARTEMEN STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM
Lebih terperinciMODEL SPASIAL DURBIN EROR UNTUK INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA DI PROVINSI JAWA TENGAH
MODEL SPASIAL DURBIN EROR UNTUK INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA DI PROVINSI JAWA TENGAH Albertus Revoliko Septiawan, Sri Sulistijowati Handajani, dan Titin Sri Martini Program Studi Matematika Fakultas Matematika
Lebih terperinciSPATIAL AUTOREGRESSIVE MODEL DAN MATRIKS PEMBOBOT SPASIAL ROOK CONTIGUITY UNTUK PEMODELAN GINI RATIO DI INDONESIA TAHUN 2014.
Spatial Autoregressive Model... (Lailatul Syaadah) 1 SPATIAL AUTOREGRESSIVE MODEL DAN MATRIKS PEMBOBOT SPASIAL ROOK CONTIGUITY UNTUK PEMODELAN GINI RATIO DI INDONESIA TAHUN 214 Jurnal Diajukan kepada Fakultas
Lebih terperinciIDENTIFIKASI FAKTOR-FAKTOR YANG BERPENGARUH TERHADAP INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA PROVINSI JAWA BARAT DENGAN PENDEKATAN REGRESI SPASIAL HAPPY BERTHALINA
IDENTIFIKASI FAKTOR-FAKTOR YANG BERPENGARUH TERHADAP INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA PROVINSI JAWA BARAT DENGAN PENDEKATAN REGRESI SPASIAL HAPPY BERTHALINA DEPARTEMEN STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU
Lebih terperinciBAB III PEMBAHASAN. Pada pembahasan kali ini akan diuraikan langkah-langkah dalam melakukan
BAB III PEMBAHASAN Pada pembahasan kali ini akan diuraikan langkah-langkah dalam melakukan pemodelan menggunakan Spatial Autoregressive Model dan Matriks pembobot spasial Rook Contiguity. Langkah-langkah
Lebih terperinciBAB V HASIL DAN PEMBAHASAN. 5.1 Analisis Tingkat Kesenjangan Pendapatan dan Trend Ketimpangan Kabupaten/Kota di Provinsi Jawa Barat
BAB V HASIL DAN PEMBAHASAN 5.1 Analisis Tingkat Kesenjangan Pendapatan dan Trend Ketimpangan Kabupaten/Kota di Provinsi Jawa Barat Penghitungan kesenjangan pendapatan regional antar kabupaten/kota di Provinsi
Lebih terperinciPEMODELAN PRODUK DOMESTIK REGIONAL BRUTO (PDRB) PROVINSI JAWA TENGAH DENGAN PENDEKATAN SPASIAL AUTOREGRESSIVE MODEL PANEL DATA
PEMODELAN PRODUK DOMESTIK REGIONAL BRUTO (PDRB) PROVINSI JAWA TENGAH DENGAN PENDEKATAN SPASIAL AUTOREGRESSIVE MODEL PANEL DATA Ulfatun Khasanah 1, Abdul Karim 2,, Indah Manfaati Nur 3 1 Mahasiswa Statistika,,
Lebih terperinciPENERAPAN MODEL SPASIAL DURBIN PADA ANGKA PARTISIPASI MURNI JENJANG SMA SEDERAJAT DI PROVINSI JAWA TENGAH
PENERAPAN MODEL SPASIAL DURBIN PADA ANGKA PARTISIPASI MURNI JENJANG SMA SEDERAJAT DI PROVINSI JAWA TENGAH Erliyana Devitasari, Sri Sulistijowati Handayani, dan Respatiwulan Program Studi Matematika FMIPA
Lebih terperinciPemodelan Faktor-faktor yang Mempengaruhi Tingkat Pengangguran Terbuka di Provinsi Jawa Timur Tahun 2015 Menggunakan Regresi Spasial
JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol 6, No, (017) ISSN: 337-350 (301-98X Print) D-10 Pemodelan Faktor-faktor yang Mempengaruhi Tingkat Pengangguran Terbuka di Provinsi Jawa Timur Tahun 015 Menggunakan Regresi
Lebih terperinciPERAMALAN TINGKAT PARTISIPASI ANGKATAN KERJA PEREMPUAN DAN FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI DI JAWA BARAT
Jurnal Ilmiah UMMI, Volume X1, No. 03 Desember 2017 37 PERAMALAN TINGKAT PARTISIPASI ANGKATAN KERJA PEREMPUAN DAN FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI DI JAWA BARAT Agustina Fakultas Ekonomi Universitas Swadaya
Lebih terperinciPEMODELAN INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA MENGGUNAKAN SPATIAL PANEL FIXED EFFECT (Studi Kasus: Indeks Pembangunan Manusia Propinsi Jawa Tengah )
ISSN: 2339-2541 JURNAL GAUSSIAN, Volume 5, Nomor 1, Tahun 2016, Halaman 173-182 Online di: http://ejournal-s1.undip.ac.id/index.php/gaussian PEMODELAN INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA MENGGUNAKAN SPATIAL PANEL
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Pemodelan Spasial Pemodelan spasial adalah pemodelan yang berhubungan dengan pendekatan titik dan area. Tahapan untuk melakukan pemodelan spasial adalah regresi linier berganda;
Lebih terperinciBAB V KINERJA PEREKONOMIAN KABUPATEN/KOTA DI JAWA BARAT
BAB V KINERJA PEREKONOMIAN KABUPATEN/KOTA DI JAWA BARAT 5.1. PDRB Antar Kabupaten/ Kota oda perekonomian yang bergulir di Jawa Barat, selama tahun 2007 merupakan tolak ukur keberhasilan pembangunan Jabar.
Lebih terperinciKAJIAN PENGARUH MATRIKS PEMBOBOT SPASIAL DALAM MODEL DATA PANEL SPASIAL TUTI PURWANINGSIH
KAJIAN PENGARUH MATRIKS PEMBOBOT SPASIAL DALAM MODEL DATA PANEL SPASIAL TUTI PURWANINGSIH SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 214 PERNYATAAN MENGENAI TESIS DAN SUMBER INFORMASI SERTA PELIMPAHAN
Lebih terperinciSKRIPSI PEMODELAN PRODUK DOMESTIK REGIONAL BRUTO SEKTOR INDUSTRI DI PROVINSI JAWA TIMUR DENGAN METODE REGRESI SPASIAL
SKRIPSI PEMODELAN PRODUK DOMESTIK REGIONAL BRUTO SEKTOR INDUSTRI DI PROVINSI JAWA TIMUR DENGAN METODE REGRESI SPASIAL Disusun Oleh : Loviana 5303012012 JURUSAN TEKNIK INDUSTRI FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. ketimpangan dan pengurangan kemiskinan yang absolut (Todaro, 2000).
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Pembangunan merupakan suatu proses multidimensional yang melibatkan perubahan-perubahan besar dalam struktur sosial, sikap mental dan lembaga termasuk pula percepatan/akselerasi
Lebih terperinciPENERAPAN REGRESI SPASIAL PADA PEMODELAN KASUS KETERGANTUNGAN SPASIAL (Studi Kasus: Indeks Pembangunan Manusia di Indonesia Tahun 2010)
PENERAPAN REGRESI SPASIAL PADA PEMODELAN KASUS KETERGANTUNGAN SPASIAL (Studi Kasus: Indeks Pembangunan Manusia di Indonesia Tahun 2010) WIDYA MARICELLA PANJAITAN DEPARTEMEN STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA
Lebih terperinciMaslim Rajab Syafrizal 1, Setiawan 2, Sutikno 3
PROSEDUR GENERALIZED SPATIAL TWO STAGE LEAST SQUARES UNTUK MENGESTIMASI MODEL SPATIAL AUTOREGRESSIVE WITH AUTOREGRESSIVE DISTURBANCES Studi Kasus Pemodelan Pertumbuhan Ekonomi di Provinsi Jawa Timur Maslim
Lebih terperinciBAB IV GAMBARAN UMUM DAN OBJEK PENELITIAN. Provinsi Jawa Barat secara geografis terletak di antara Lintang
56 BAB IV GAMBARAN UMUM DAN OBJEK PENELITIAN A. Letak Wilayah dan Luas Wilayah Provinsi Jawa Barat secara geografis terletak di antara 5 50-7 50 Lintang selatan dan 104 48-108 48 Bujur Timur, dengan luas
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
6 BAB LANDASAN TEORI. Metode Kuadrat Terkecil Persamaan regresi linier yang biasa didefinisikan dengan menggunakan metode pendugaan parameter Ordinary Least Square (OLS), secara umum dapat dituliskan :
Lebih terperinciBAB III LANDASAN TEORI
BAB III LANDASAN TEORI 3.1. Analisis Regresi Linier Berganda Regresi linier adalah suatu metode yang digunakan untuk menyatakan pola hubungan antara variabel respo dengan variabel prediktor. Bila variabel
Lebih terperinciPEMODELAN SPATIAL ERROR MODEL (SEM) UNTUK INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA (IPM) DI PROVINSI JAWA TENGAH
PEMODELAN SPATIAL ERROR MODEL (SEM) UNTUK INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA (IPM) DI PROVINSI JAWA TENGAH 1 Diana Wahyu Safitri, 2 Moh Yamin Darsyah, 3 Tiani Wahyu Utami 1,2,3 Program Studi Statistika FMIPA Universitas
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. yaitu infrastruktur listrik, infrastruktur jalan, infrastruktur air, dan tenaga kerja.
III. METODE PENELITIAN A. Ruang Lingkup Penelitian Dalam penelitian ini menggunakan variabel terikat yaitu PDRB, dan variabel bebas yaitu infrastruktur listrik, infrastruktur jalan, infrastruktur air,
Lebih terperinciMODEL REGRESI SPASIAL UNTUK ANAK TIDAK BERSEKOLAH USIA KURANG 15 TAHUN DI KOTA MEDAN
Saintia Matematika Vol. 1, No. 1 (2013), pp. 87 99. MODEL REGRESI SPASIAL UNTUK ANAK TIDAK BERSEKOLAH USIA KURANG 15 TAHUN DI KOTA MEDAN Musfika Rati, Esther Nababan, Sutarman Abstrak. Penelitian ini dilakukan
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Analisis Regresi Berganda Analisis regresi merupakan analisis untuk mendapatkan hubungan dan model matematis antara variabel dependen (Y) dan satu atau lebih variabel independen
Lebih terperinciPENERAPAN REGRESI SPASIAL PADA DATA KEMISKINAN KABUPATEN/KOTA DI PROVINSI JAWA BARAT TAHUN 2012 DINI LESTARI PUTRI
PENERAPAN REGRESI SPASIAL PADA DATA KEMISKINAN KABUPATEN/KOTA DI PROVINSI JAWA BARAT TAHUN 2012 DINI LESTARI PUTRI DEPARTEMEN STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. series dan (2) cross section. Data time series yang digunakan adalah data tahunan
29 III. METODE PENELITIAN 3.1. Jenis dan Sumber Data Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder. Data sekunder berupa data panel, yaitu data yang terdiri dari dua bagian : (1)
Lebih terperinciMETODE LEAST MEDIAN OF SQUARES (LMS) PADA ANALISIS REGRESI DENGAN PENCILAN AMIR A DALIMUNTHE
METODE LEAST MEDIAN OF SQUARES (LMS) PADA ANALISIS REGRESI DENGAN PENCILAN AMIR A DALIMUNTHE DEPARTEMEN STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR 2010 RINGKASAN
Lebih terperinciPENERAPAN REGRESI SPASIAL TERHADAP KASUS DIARE DI PROVINSI JAWA BARAT TAHUN 2014 AGNESIA NELY SHEILA G
PENERAPAN REGRESI SPASIAL TERHADAP KASUS DIARE DI PROVINSI JAWA BARAT TAHUN 2014 AGNESIA NELY SHEILA G14120018 DEPARTEMEN STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR
Lebih terperinci3. METODE. Kerangka Pemikiran
25 3. METODE 3.1. Kerangka Pemikiran Berdasarkan hasil-hasil penelitian terdahulu serta mengacu kepada latar belakang penelitian, rumusan masalah, dan tujuan penelitian maka dapat dibuat suatu bentuk kerangka
Lebih terperinciPemodelan Angka Putus Sekolah Usia Wajib Belajar Menggunakan Metode Regresi Spasial di Jawa Timur
JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol. 2, No.2, (203) 2337-3520 (230-928X Print) D-7 Pemodelan Angka Putus Sekolah Usia Wajib Belajar Menggunakan Metode Regresi Spasial di Jawa Timur Bagus Naufal Fitroni, dan
Lebih terperinciTeknik Ensemble dengan Additive Noise pada Estimasi Parameter Model Autoregressive Spasial
SEMINAR MATEMATIKA DAN PENDIDIKAN MATEMATIKA UNY 2017 Teknik Ensemble dengan Additive Noise pada Estimasi Parameter Model Autoregressive Spasial Sulistiyaningsih 1, Dewi Retno Sari Saputro 2, Purnami Widyaningsih
Lebih terperinciBAB V KINERJA PEREKONOMIAN KABUPATEN/KOTA DI JAWA BARAT
BAB V KINERJA PEREKONOMIAN KABUPATEN/KOTA DI JAWA BARAT 5.1. PDRB Antar Kabupaten/ Kota eranan ekonomi wilayah kabupaten/kota terhadap perekonomian Jawa Barat setiap tahunnya dapat tergambarkan dari salah
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
28 BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Jenis dan Sumber Data Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini berupa data sekunder, yaitu berkaitan dengan data yang waktu dikumpulkannya bukan (tidak harus) untuk
Lebih terperinciDisusun: Maslim Rajab Syafrizal NRP Dosen Pembimbing: Dr. Ir. Setiawan, M.Si Dr. Sutikno, S.Si, M.Si. 1/24/2012 Seminar Hasil
1/24/2012 Seminar Hasil 1 PROSEDUR GENERALIZED SPATIAL TWO STAGE LEAST SQUARES UNTUK MENGESTIMASI MODEL SPATIAL AUTOREGRESSIVE WITH AUTOREGRESSIVE DISTURBANCES STUDI KASUS PEMODELAN PERTUMBUHAN EKONOMI
Lebih terperinciBAB III OBJEK DAN METODE PENELITIAN. dipergunakan untuk melihat keadaan perekonomian di suatu wilayah.
BAB III OBJEK DAN METODE PENELITIAN 3.1 Objek Penelitian 3.1.1 Pertumbuhan Ekonomi Pertumbuhan ekonomi merupakan salah satu indikator yang umumnya dipergunakan untuk melihat keadaan perekonomian di suatu
Lebih terperinciPEMODELAN REGRESI PANEL TERHADAP BELANJA DAERAH DI KABUPATEN/KOTA JAWA BARAT
Prosiding Seminar Nasional Matematika dan Pendidikan Matematika (SESIOMADIKA) 2017 ISBN: 978-602-60550-1-9 Statistika, hal. 60-68 PEMODELAN REGRESI PANEL TERHADAP BELANJA DAERAH DI KABUPATEN/KOTA JAWA
Lebih terperinciPERTUMBUHAN EKONOMI KABUPATEN DAN KOTA DI PROPINSI JAWA BARAT PERIODE SEBELUM DAN SESUDAH PEMEKARAN WILAYAH OLEH ANGGI MAHARDINI H
PERTUMBUHAN EKONOMI KABUPATEN DAN KOTA DI PROPINSI JAWA BARAT PERIODE SEBELUM DAN SESUDAH PEMEKARAN WILAYAH OLEH ANGGI MAHARDINI H14102048 DEPARTEMEN ILMU EKONOMI FAKUTAS EKONOMI DAN MANAJEMEN INSTITUT
Lebih terperinciPENDEKATAN REGRESI SPASIAL DALAM PEMODELAN TINGKAT PENGANGGURAN TERBUKA MARIANA
PENDEKATAN REGRESI SPASIAL DALAM PEMODELAN TINGKAT PENGANGGURAN TERBUKA MARIANA SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2012 PERNYATAAN MENGENAI TESIS DAN SUMBER INFORMASI Dengan ini saya menyatakan
Lebih terperinciANALISIS FAKTOR PENANAMAN MODAL DALAM NEGERI, EKSPOR, DAN KONSUMSI PEMERINTAH TERHADAP PDRB KALIMANTAN BARAT DENGAN MODEL DATA PANEL INTISARI
Buletin Ilmiah Math. Stat. dan Terapannya (Bimaster) Volume xx, No. x (tahun), hal xx xx. ANALISIS FAKTOR PENANAMAN MODAL DALAM NEGERI, EKSPOR, DAN KONSUMSI PEMERINTAH TERHADAP PDRB KALIMANTAN BARAT DENGAN
Lebih terperinciSKRIPSI PENGARUH ANGKATAN KERJA YANG BEKERJA DAN LEMBAGA PELATIHAN KERJA TERHADAP PDRB KABUPATEN/KOTA DI JAWA TIMUR MENGGUNAKAN REGRESI SPASIAL
SKRIPSI PENGARUH ANGKATAN KERJA YANG BEKERJA DAN LEMBAGA PELATIHAN KERJA TERHADAP PDRB KABUPATEN/KOTA DI JAWA TIMUR MENGGUNAKAN REGRESI SPASIAL Disusun Oleh : CLAYREN NATHANNIEL 5303012017 JURUSAN TEKNIK
Lebih terperinciANALISIS DATA PANEL ANOMALI PENYERAPAN TENAGA KERJA PERTANIAN DI INDONESIA NANIE KURNIADI
ANALISIS DATA PANEL ANOMALI PENYERAPAN TENAGA KERJA PERTANIAN DI INDONESIA NANIE KURNIADI DEPARTEMEN STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2014 PERNYATAAN
Lebih terperinciAPLIKASI MODEL SPATIAL AUTOREGRESSIVE UNTUK PEMODELAN ANGKA PARTISIPASI MURNI JENJANG PENDIDIKAN SMA SEDERAJAT DI PROVINSI JAWA TENGAH TAHUN 2011
APLIKASI MODEL SPATIAL AUTOREGRESSIVE UNTUK PEMODELAN ANGKA PARTISIPASI MURNI JENJANG PENDIDIKAN SMA SEDERAJAT DI PROVINSI JAWA TENGAH TAHUN 2011 Restu Dewi Kusumo Astuti 1, Hasbi Yasin 2, Sugito 3 1 Mahasiswa
Lebih terperinciPENDEKATAN EKONOMETRIKA PANEL SPASIAL UNTUK PEMODELAN PDRB SEKTOR INDUSTRI DI SWP GERBANGKERTASUSILA DAN MALANG-PASURUAN
PENDEKATAN EKONOMETRIKA PANEL SPASIAL UNTUK PEMODELAN PDRB SEKTOR INDUSTRI DI SWP GERBANGKERTASUSILA DAN MALANG-PASURUAN Oleh: Irma Fatmawati (1306 100 026) Pembimbing: Dr. Ir. Setiawan, MS Co Pembimbing:
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Model regresi adalah persamaan matematik yang dapat meramalkan nilai-nilai
BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang Model regresi adalah persamaan matematik yang dapat meramalkan nilai-nilai suatu variabel tak bebas dari nilai-nilai variabel bebas (Walpole, 1982: 340). Pada regresi
Lebih terperinciSPATIAL AUTOREGRESSIVE MODEL DAN SPATIAL ERROR MODEL PADA PERTUMBUHAN EKONOMI SEKTOR INDUSTRI PENGOLAHAN DI EKS KARESIDENAN SURAKARTA
SPATIAL AUTOREGRESSIVE MODEL DAN SPATIAL ERROR MODEL PADA PERTUMBUHAN EKONOMI SEKTOR INDUSTRI PENGOLAHAN DI EKS KARESIDENAN SURAKARTA oleh WINDY RIZKI ADITA M0112091 SKRIPSI ditulis dan diajukan untuk
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di Provinsi Jawa Barat. Pemilihan Provinsi Jawa
BAB III METODE PENELITIAN A. Objek Penelitian Penelitian ini dilaksanakan di Provinsi Jawa Barat. Pemilihan Provinsi Jawa Barat ini didasarkan pada data realisai anggaran menunjukkan bahwa Anggaran Pendapatan
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Jenis dan Sumber Data Data yang digunakan dalam penelitian ini bersumber dari data sekunder mulai dari tahun 2005 sampai dengan tahun 2010. Data tersebut didapat dari beberapa
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Jenis penelitian yang digunakan adalah jenis penelitian kuantitatif.
BAB III METODE PENELITIAN A. Jenis Penelitian Jenis penelitian yang digunakan adalah jenis penelitian kuantitatif. Menurut Sugiyono (2003), penelitian kuantitatif adalah penelitian dengan memperoleh data
Lebih terperinciPEMBENTUKAN MODEL SPASIAL DATA PANEL FIXED EFFECT MENGGUNAKAN GUI MATLAB (Studi Kasus : Kemiskinan di Jawa Tengah)
ISSN: 2339-2541 JURNAL GAUSSIAN, Volume 5, Nomor 3, Tahun 2016, Halaman 417-426 Online di: http://ejournal-s1.undip.ac.id/index.php/gaussian PEMBENTUKAN MODEL SPASIAL DATA PANEL FIXED EFFECT MENGGUNAKAN
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. topik penelitian secara keseluruhan. Dalam kaitannya dengan hal ini, metode
III. METODE PENELITIAN Metode penelitian merupakan pendekatan umum untuk membangun topik penelitian secara keseluruhan. Dalam kaitannya dengan hal ini, metode penelitian merupakan sistem atas peraturan-peraturan
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN A. Obyek penelitian Penelitian yang digunakan ini mengunakan obyek penelitian dari seluruh kabupaten dan kota yang berada di Provinsi Jawa Timur yang totalnya ada 38 Kabupaten
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. September). Data yang dikumpulkan berupa data jasa pelayanan pelabuhan, yaitu
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Jenis dan Sumber Data Data yang digunakan dalam penelitian ini berasal dari data sekunder dengan jenis data bulanan mulai tahun 2004 sampai dengan tahun 2011 (bulan September).
Lebih terperinciIII. METODOLOGI PENELITIAN. Modal, Dinas Penanaman Modal Kota Cimahi, Pemerintah Kota Cimahi, BPS Pusat
III. METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Jenis dan Sumber Data Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini berupa data tenaga kerja, PDRB riil, inflasi, dan investasi secara berkala yang ada di kota Cimahi.
Lebih terperinciAPLIKASI MODEL REGRESI SPASIAL UNTUK PEMODELAN ANGKA PARTISIPASI MURNI JENJANG PENDIDIKAN SMA SEDERAJAT DI PROVINSI JAWA TENGAH
JURNAL GAUSSIAN, Volume 2, Nomor 4, Tahun 2013, Halaman 375-384 Online di: http://ejournal-s1.undip.ac.id/index.php/gaussian APLIKASI MODEL REGRESI SPASIAL UNTUK PEMODELAN ANGKA PARTISIPASI MURNI JENJANG
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. 1. Apakah investasi mempengaruhi kesempatan kerja pada sektor Industri alat
43 BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Tujuan Penelitian Berdasarkan masalah-masalah yang telah peneliti rumuskan, maka tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui: 1. Apakah investasi mempengaruhi kesempatan
Lebih terperinciPEMBENTUKAN MODEL DATA PANEL FIXED EFFECT MENGGUNAKAN GUI MATLAB
PEMBENTUKAN MODEL SPASIAL DATA PANEL FIXED EFFECT MENGGUNAKAN GUI MATLAB (Studi Kasus : Kemiskinan di Jawa Tengah) SKRIPSI Disusun Oleh : IRAWATI TAMARA NIM. 24010212120002 JURUSAN STATISTIKA FAKULTAS
Lebih terperinciMETODE PENELITIAN. 3.1 Jenis dan Sumber Data. Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini berupa data sekunder. Data
37 III. METODE PENELITIAN 3.1 Jenis dan Sumber Data Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini berupa data sekunder. Data sekunder merupakan data yang dikumpulkan secara tidak langsung oleh peneliti
Lebih terperinciPERBANDINGAN RESIKO INVESTASI BANK CENTRAL ASIA DAN BANK MANDIRI MENGGUNAKAN MODEL GENERALIZED AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROSCEDASTICITY (GARCH)
Jurnal Matematika UNAND Vol. 5 No. 4 Hal. 80 88 ISSN : 2303 2910 c Jurusan Matematika FMIPA UNAND PERBANDINGAN RESIKO INVESTASI BANK CENTRAL ASIA DAN BANK MANDIRI MENGGUNAKAN MODEL GENERALIZED AUTOREGRESSIVE
Lebih terperinciBAB III METODELOGI PENELTIAN. Riau, DKI Jakarta, Jawa Barat, Jawa Tengah, DI. Yogyakarta, Jawa Timur,
BAB III METODELOGI PENELTIAN A. Obyek/Subyek Penelitian Obyek dalam penelitian ini meliputi seluruh wilayah atau 33 provinsi yang ada di Indonesia, meliputi : Aceh, Sumatera Utara, Sumatera Barat, Riau,
Lebih terperinciV GAMBARAN UMUM WILAYAH PENELITIAN
V GAMBARAN UMUM WILAYAH PENELITIAN 5.1 Geografis dan Administratif Provinsi Jawa Barat secara geografis terletak di antara 5 0 50 7 0 50 Lintang Selatan dan 104 0 48 108 0 48 Bujur Timur, dengan batas-batas
Lebih terperinciHASIL DAN PEMBAHASAN. Gambar 1 Pergerakan laju inflasi kelompok ASEAN-5
5 yaitu Brunei Darussalam, Kamboja, Indonesia, Laos, Malaysia, Myanmar, Filipina, Singapura, Thailand dan Viet Nam. Oleh karena itu, jumlah pengamatan yang digunakan dalam penelitian ini sebanyak 90. Peubah
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Penelitian
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Penelitian Otonomi daerah merupakan hak, wewenang, dan kewajiban daerah otonom untuk mengatur dan mengurus sendiri urusan pemerintah dan kepentingan masyarakat setempat
Lebih terperinciABSTRAK. Mariana, Dosen Pendidikan Matematika Fakultas Tarbiyah dan Keguruan, IAIN Ambon ,
ABSTRAK PENDEKATAN REGRESI SPASIAL DALAM PEMODELAN TINGKAT PENGANGGURAN TERBUKA (Spatial Regression Approach in Modeling of Open Unemployment Rate) Mariana, Dosen Pendidikan Matematika Fakultas Tarbiyah
Lebih terperinciMODEL SAR, EKSPANSI SAR DAN PLOT MORAN UNTUK PEMETAAN HASIL AKREDITASI SEKOLAH DI PROVINSI JAWA BARAT *)
MODEL SAR, EKSPANSI SAR DAN PLOT MORAN UNTUK PEMETAAN HASIL AKREDITASI SEKOLAH DI PROVINSI JAWA BARAT *) Atje Setiawan Abdullah 1., Budi Nurani Ruchjana 2,Toni Toharudin 3, Rudi Rosadi 4 1,4 Prodi Teknik
Lebih terperinciANALISIS REGRESI TOTAL PENERIMAAN INDONESIA HUMAN CAPITAL STUDY 2012 CARISSA DESSY RIANTI
ANALISIS REGRESI TOTAL PENERIMAAN INDONESIA HUMAN CAPITAL STUDY 0 CARISSA DESSY RIANTI DEPARTEMEN STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 04 PERNYATAAN
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Ruang lingkup penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh pertumbuhan
49 III. METODE PENELITIAN A. Ruang Lingkup Penelitian Ruang lingkup penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh pertumbuhan ekonomi, inflasi dan kualitas sumber daya manusia terhadap tingkat pengangguran
Lebih terperinciBAB IV METODE PENELITIAN. dilakukan secara sengaja (purposive) melihat bahwa propinsi Jawa Barat
4.1. Waktu dan Tempat Penelitian BAB IV METODE PENELITIAN Penelitian dilakukan dalam lingkup wilayah Jawa Barat. Pemilihan lokasi dilakukan secara sengaja (purposive) melihat bahwa propinsi Jawa Barat
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. kabupaten induknya yaitu Kabupaten Bandung Barat dan Kota Cimahi ke
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Jenis dan Sumber Data Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder periode tahun 2001-2008 yang mencakup wilayah kabupaten dan kota di Provinsi Jawa Barat.
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Penelitian ini menggunakan data sekunder tahunan Data sekunder
III. METODE PENELITIAN A. Jenis dan Sumber Data Penelitian ini menggunakan data sekunder tahunan 2001-2012.Data sekunder tersebut bersumber dari Badan Pusat Statistik (BPS) Lampung Dalam Angka, dan Dinas
Lebih terperinciKata Kunci: Analisis Regresi Linier, Penduga OLS, Penduga GLS, Autokorelasi, Regresor Bersifat Stokastik
Jurnal Matematika UNAND Vol. 3 No. 4 Hal. 168 176 ISSN : 2303 2910 c Jurusan Matematika FMIPA UNAND PERBANDINGAN PENDUGA ORDINARY LEAST SQUARES (OLS) DAN GENERALIZED LEAST SQUARES (GLS) PADA MODEL REGRESI
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN
39 III. METODE PENELITIAN 3.1. Jenis dan Sumber Data Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder. Data sekunder tersebut merupakan data cross section dari data sembilan indikator
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Daerah) di seluruh wilayah Kabupaten/Kota Eks-Karesidenan Pekalongan
BAB III METODE PENELITIAN A. Obejek Penelitian Obyek kajian pada penelitian ini adalah realisasi PAD (Pendapatan Asli Daerah) di seluruh wilayah Kabupaten/Kota Eks-Karesidenan Pekalongan yang terdiri dari
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. B. Jenis Penelitian Penelitian ini menggunakan jenis penelitian deskriptif dengan
A. Lokasi Penelitian BAB III METODE PENELITIAN Lokasi penelitian adalah di Kawasan SWP Gerbangkertosusila Plus yang terdiri dari 12 Kabupaten/Kota yaitu: Kota Surabaya, Kabupaten Sidoarjo, Kabupaten Gresik,
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. runtut waktu (time series) atau disebut juga data tahunan. Dan juga data sekunder
42 III. METODE PENELITIAN A. Jenis dan Sumber Data Data yang digunakan dalam penelitian adalah data sekunder yang mempunyai sifat runtut waktu (time series) atau disebut juga data tahunan. Dan juga data
Lebih terperinciBAB III MODEL REGRESI DATA PANEL. Pada bab ini akan dikemukakan dua pendekatan dari model regresi data
BAB III MODEL REGRESI DATA PANEL Pada bab ini akan dikemukakan dua pendekatan dari model regresi data panel, yaitu pendekatan fixed effect dan pendekatan random effect yang merupakan ide pokok dari tugas
Lebih terperinciPENENTUAN RESIKO INVESTASI DENGAN MODEL GARCH PADA INDEKS HARGA SAHAM PT. INDOFOOD SUKSES MAKMUR TBK.
Jurnal Matematika UNAND Vol. VI No. 1 Hal. 25 32 ISSN : 2303 2910 c Jurusan Matematika FMIPA UNAND PENENTUAN RESIKO INVESTASI DENGAN MODEL GARCH PADA INDEKS HARGA SAHAM PT. INDOFOOD SUKSES MAKMUR TBK.
Lebih terperinciSALINAN PERATURAN MENTERI KEUANGAN NOMOR 08 /PMK.07/2011 TENTANG
MENTERI KEUANGAN REPUBLIK INDONESIA SALINAN PERATURAN MENTERI KEUANGAN NOMOR 08 /PMK.07/2011 TENTANG ALOKASI KURANG BAYAR DANA BAGI HASIL SUMBER DAYA ALAM PERTAMBANGAN PANAS BUMI TAHUN ANGGARAN 2006, TAHUN
Lebih terperinciJURUSAN STATISTIKA - FMIPA INSTITUT TEKNOLOGI SEPULUH NOPEMBER. Ayunanda Melliana Dosen Pembimbing : Dr. Dra. Ismaini Zain, M.
JURUSAN STATISTIKA - FMIPA INSTITUT TEKNOLOGI SEPULUH NOPEMBER Seminar hasil TUGAS AKHIR Ayunanda Melliana 1309100104 Dosen Pembimbing : Dr. Dra. Ismaini Zain, M.Si PENDAHULUAN Latar Belakang Rumusan Masalah
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Otonomi daerah dan desentralisasi yang efektif berlaku sejak tahun 2001
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Otonomi daerah dan desentralisasi yang efektif berlaku sejak tahun 2001 merupakan awal pelaksanaan otonomi daerah dan desentralisasi fiskal. Otonomi daerah
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN A. Jenis Penelitian Jenis penelitian ini menggunakan penelitian kuantitatif yang menggunakan data numerik atau angka-angka. Metode deskriptif yaitu untuk menjawab pertanyaan-pertanyaan
Lebih terperinciFAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI INDEKS SAHAM DENGAN MENGGUNAKAN ANALISIS DATA PANEL DEWI SARTIKA
FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI INDEKS SAHAM DENGAN MENGGUNAKAN ANALISIS DATA PANEL DEWI SARTIKA DEPARTEMEN STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2011
Lebih terperinciBAB IV GAMBARAN UMUM
BAB IV GAMBARAN UMUM A. Provinsi Jawa Barat Kabupaten dan kota provinsi Jawa Barat berjumlah 26 kabupaten/kota yang terdiri dari 17 kabupaten dan 9 kota dengan 625 kecamatan dan 5.877 desa/kelurahan. Jawa
Lebih terperinciBAB 4 HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
41 BAB 4 HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 4.1. Hasil Penghitungan Indeks Williamson Untuk melihat ketimpangan PDRB per kapita antar kabupaten/kota di Provinsi Jawa Barat digunakan alat analisis Indeks Williamson.
Lebih terperinciBAB 3 METODE PENELITIAN. 3.1 Desain Penelitian Penelitian ini menggunakan pendekatan penelitian kuantitatif dengan menggunakan data panel (pool data).
31 BAB 3 METODE PENELITIAN 3.1 Desain Penelitian Penelitian ini menggunakan pendekatan penelitian kuantitatif dengan menggunakan data panel (pool data). 3.2 Metode Analisis Data 3.2.1 Analisis Weighted
Lebih terperinciPEMODELAN DAN PEMETAAN ANGKA BUTA HURUF PROVINSI JAWA TIMUR DENGAN PENDEKATAN REGRESI SPASIAL. Bertoto Eka Firmansyah 1 dan Sutikno 2
PEMODELAN DAN PEMETAAN ANGKA BUTA HURUF PROVINSI JAWA TIMUR DENGAN PENDEKATAN REGRESI SPASIAL Bertoto Eka Firmansyah dan Sutikno Mahasiswa Jurusan Statistika, ITS, Surabaya Dosen Pembimbing, Jurusan Statistika,
Lebih terperinciKETERKAITAN ANTARA IKLIM INVESTASI BERDASARKAN PERSEPSI PELAKU USAHA DAN REALISASI INVESTASI: KASUS PROVINSI JAWA BARAT OLEH ARDANI JANUAR H
KETERKAITAN ANTARA IKLIM INVESTASI BERDASARKAN PERSEPSI PELAKU USAHA DAN REALISASI INVESTASI: KASUS PROVINSI JAWA BARAT OLEH ARDANI JANUAR H14051312 DEPARTEMEN ILMU EKONOMI FAKULTAS EKONOMI DAN MANAJEMEN
Lebih terperinciditerangkan oleh variabel lain di luar model. Adjusted R-squared yang bernilai 79,8%
VI. HASIL DAN PEMBAHASAN 6.1 Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Konversi Lahan Sawah Irigasi Teknis di Provinsi Jawa Barat Berdasarkan hasil analisis yang diperoleh pada Tabel 16 menunjukkan bahwa model yang
Lebih terperinciANALISIS KETERKAITAN KREDIT DAN KONSUMSI RUMAH TANGGA DALAM PEMBANGUNAN EKONOMI REGIONAL PROVINSI JAWA BARAT DHONA YULIANTI
ANALISIS KETERKAITAN KREDIT DAN KONSUMSI RUMAH TANGGA DALAM PEMBANGUNAN EKONOMI REGIONAL PROVINSI JAWA BARAT DHONA YULIANTI SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2007 PERNYATAAN MENGENAI
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI. Kerangka pikir konseptual yang digunakan dalam studi ini secara rinci tergambarkan dalam Gambar 3.1 berikut ini: LATAR BELAKANG
3.1. Kerangka Pikir Konseptual BAB III METODOLOGI Kerangka pikir konseptual yang digunakan dalam studi ini secara rinci tergambarkan dalam Gambar 3.1 berikut ini: LATAR BELAKANG Fakta: Penggunaan listrik
Lebih terperinciKAJIAN PENDEKATAN REGRESI SINYAL P-SPLINE PADA MODEL KALIBRASI. Oleh : SITI NURBAITI G
KAJIAN PENDEKATAN REGRESI SINYAL P-SPLINE PADA MODEL KALIBRASI Oleh : SITI NURBAITI G14102022 DEPARTEMEN STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR 2007 ABSTRAK SITI
Lebih terperinciPEMODELAN FAKTOR FAKTOR YANG MEMPENGARUHI BALITA GIZI BURUK DI JAWA TIMUR DENGAN PENDEKATAN REGRESI SPASIAL
PEMODELAN FAKTOR FAKTOR YANG MEMPENGARUHI BALITA GIZI BURUK DI JAWA TIMUR DENGAN PENDEKATAN REGRESI SPASIAL Inayati Nur Fatmah 1, Drs. Hery Tri Sutanto, M.Si 2, 1,2 Jurusan Matematika, Fakultas Matematika
Lebih terperinciV. FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA DI JAWA BARAT
V. FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA DI JAWA BARAT 5.1 Analisis Model Regresi Data Panel Persamaan regresi data panel digunakan untuk mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi
Lebih terperinciIV. METODE PENELITIAN
34 IV. METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi dan Waktu Penelitian Lokasi penelitian faktor-faktor yang mempengaruhi harga komoditas kakao dunia tidak ditentukan. Waktu pengumpulan data dilaksanakan pada bulan Februari
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Salah satu komponen dari penelitian adalah menggunakan metode yang
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Desain Penelitian Salah satu komponen dari penelitian adalah menggunakan metode yang ilmiah, agar metode yang ilmiah ini dapat dilaksanakan dengan relatif lebih mudah dan
Lebih terperinci