Analisis Pola Hubungan PDRB dengan Faktor Pencemaran Lingkungan di Indonesia Menggunakan Pendekatan Geographically Weighted Regression (GWR)

dokumen-dokumen yang mirip
BAB 2. Tinjauan Teoritis

BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana yang variabel bebasnya ( X ) berpangkat paling tinggi satu.

ANALISIS REGRESI. Model regresi linier sederhana merupakan sebuah model yang hanya terdiri dari satu peubah terikat dan satu peubah penjelas:

BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana merupakan bagian regresi yang mencakup hubungan linier

BAB 2 LANDASAN TEORI. perkiraan (prediction). Dengan demikian, analisis regresi sering disebut sebagai

PERTEMUAN III PERSAMAAN REGRESI TUJUAN PRAKTIKUM

11/10/2010 REGRESI LINEAR SEDERHANA DAN KORELASI TUJUAN

BAB 2 LANDASAN TEORI. Analisis regresi adalah suatu proses memperkirakan secara sistematis tentang apa yang paling

Penerapan Model Regresi Ensemble Non-Hybrid pada Data Kemiskinan di Provinsi Jawa Tengah

BAB II LANDASAN TEORI

X a, TINJAUAN PUSTAKA

Di dunia ini kita tidak dapat hidup sendiri, tetapi memerlukan hubungan dengan orang lain. Hubungan itu pada umumnya dilakukan dengan maksud tertentu

Pemodelan dan Pemetaan Kasus Pneumonia di Kota Padang Tahun 2014 dengan Geograpghically Weighted Negative Binomial Regression

BAB 5. ANALISIS REGRESI DAN KORELASI

Bab II Teori Pendukung

Pemodelan Jumlah Balita Gizi Buruk di Jawa Timur dengan Geographically Weighted Poisson Regression

3 Departemen Statistika FMIPA IPB

Regresi Linier Sederhana Definisi Pengaruh

Uji Statistika yangb digunakan dikaitan dengan jenis data

Faktor - Faktor yang Mempengaruhi Pelayanan Distribusi Air Bersih di Kawasan Permukiman Perkotaan Kabupaten Pamekasan

BAB 2 LANDASAN TEORI. disebut dengan bermacam-macam istilah: variabel penjelas, variabel

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

Analisis Regresi Double Hurdle terhadap Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Partisipasi Perempuan Kawin dalam Kegiatan Ekonomi di Jawa Timur

Jawablah pertanyaan berikut dengan ringkas dan jelas menggunakan bolpoin. Total nilai 100. A. ISIAN SINGKAT (Poin 20) 2

PENDEKATAN MODEL GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION UNTUK MENENTUKAN FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI JUMLAH RUMAH TANGGA MISKIN DI PULAU BURU

BAB III PERSAMAAN PANAS DIMENSI SATU

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB III MENYELESAIKAN MASALAH REGRESI INVERS DENGAN METODE GRAYBILL. Masalah regresi invers dengan bentuk linear dapat dijumpai dalam

JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 5 No. 2 (2016) ( X Print) D-277

Pengujian Autokorelasi terhadap Sisaan Model Spatial Logistik

Spatial Durbin Model untuk Mengidentifikasi Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Kematian Ibu di Jawa Timur

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. regresi berkenaan dengan studi ketergantungan antara dua atau lebih variabel yaitu

Pemodelan Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Jumlah Kasus HIV & AIDS di Provinsi Jawa Timur Tahun 2013 Menggunakan Bivariate Poisson.

Pemodelan Jumlah Kematian Ibu di Jawa Timur dengan Pendekatan Generalized Poisson Regression (GPR) dan Regresi Binomial Negatif

BAB II TINJAUAN TEORITIS. Statistik merupakan cara cara tertentu yang digunakan dalam mengumpulkan,

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. melakukan smash sebelum dan sesudah latihan power otot lengan adalah sebagai

BAB IX PENGGUNAAN STATISTIK DALAM SIMULASI

ABSTRAK. Ika Dewi Ariyanti 1 dan Sutikno 2

ANALISIS REGRESI DOUBLE HURDLE TERHADAP FAKTOR- FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PARTISIPASI PEREMPUAN KAWIN DALAM KEGIATAN EKONOMI DI JAWA TIMUR

I. PENDAHULUAN. Kata Kunci kematian ibu hamil, Jawa Timur, regresi poisson, binomial negatif, dan GWPR

Pemodelan Regresi Poisson Inverse Gaussian Studi Kasus: Jumlah Kasus Baru HIV di Provinsi Jawa Tengah Tahun 2015

Pemodelan Kasus Pneumonia Balita di Kota Surabaya dengan Geographically Weighted Poisson Regression dan Flexibly Shaped

ANALISIS REGRESI. Untuk mengetahui bentuk linear atau nonlinear dapat dilakukan dengan membuat scatterplot seperti berikut : Gambar.

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI. teori dan definisi mengenai variabel random, regresi linier, metode kuadrat

FMDAM (2) TOPSIS TOPSIS TOPSIS. Charitas Fibriani

UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

REGRESI NONPARAMETRIK SPLINE UNTUK DATA BERAT BADAN BALITA MENURUT UMUR DI KABUPATEN BOJONEGORO TAHUN 2010

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Statistika Deskriptif dan Statistika Inferensial. 1.2 Populasi dan Sampel

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah

Pemodelan Jumlah Kematian Bayi di Provinsi Jawa Timur Tahun 2011 dengan Pendekatan Regresi Binomial Negatif

Pemodelan Angka Buta Huruf di Provinsi Sumatera Barat Tahun 2014 dengan Geographically Weighted Regression

WAKTU PERGANTIAN ALAT BERAT JENIS WHEEL LOADER DENGAN METODE LEAST COST

LANGKAH-LANGKAH UJI HIPOTESIS DENGAN 2 (Untuk Data Nominal)

TAKSIRAN UMUR SISTEM DENGAN UMUR KOMPONEN BERDISTRIBUSI SERAGAM. Sudarno Jurusan Matematika FMIPA UNDIP

Analisis Survival Pada Pasien Demam Berdarah Dengue (DBD) di RSU Haji Surabaya Menggunakan Model Regresi Weibull

ANALISIS INDEKS DISTURBANCES STORM TIME DENGAN KOMPONEN H GEOMAGNET

*( Diah Ayu Novitasari Fakultas Ekonomi Universitas Islam Lamongan ABSTRAK

III. METODE PENELITIAN. yang hidup dan berguna bagi masyarakat, maupun bagi peneliti sendiri

ANALISIS REGRESI LINIER BERGANDA : PERSOALAN ESTIMASI DAN PENGUJIAN HIPOTESIS

REGRESI LINIER SEDERHANA

Jurnal Matematika Murni dan Terapan Vol. 4 No.2 Desember 2010: ANALISIS REGRESI LINEAR BERGANDA DENGAN SATU VARIABEL BONEKA (DUMMY VARIABLE)

PENAKSIR RASIO YANG EFISIEN UNTUK RATA-RATA POPULASI DENGAN MENGGUNAKAN DUA VARIABEL TAMBAHAN

PEMODELAN SPASIAL EKONOMETRIK KERUGIAN MAKROEKONOMI AKIBAT BENCANA ALAM 1 Henny Kusumaningrum, 2 Dwi Endah Kusrini dan 3 Destri Susilaningrum

BAB III METODE PENELITIAN. Tempat penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 4 Tilamuta Kabupaten

BAB 6 PRINSIP INKLUSI DAN EKSKLUSI

8. MENGANALISIS HASIL EVALUASI

( ) ( ) ( ) ( ) ( ) III MODEL. , θ Ω. 1 Pendugaan parameter dengan metode maximum lkelihood estimation dapat diperoleh dari:

PENDAHULUAN TINJAUAN PUSTAKA. Latar Belakang. Demam Berdarah Dengue (DBD)

INTERVAL KEPERCAYAAN UNTUK PERBEDAAN KOEFISIEN VARIASI DARI DISTRIBUSI LOGNORMAL I. Pebriyani 1*, Bustami 2, S. Sugiarto 2

Analisis Regresi Robust Menggunakan Kuadrat Terkecil Terpangkas untuk Pendugaan Parameter

III BAHAN/OBJEK DAN METODE PENELITIAN. Objek yang digunakan dalam penelitian ini adalah 50 ekor sapi Pasundan

Regresi & Korelasi Linier Sederhana. Gagasan perhitungan ditetapkan oleh Sir Francis Galton ( )

Penarikan Contoh Gerombol (Cluster Sampling) Departemen Statistika FMIPA IPB

GEOGRAPHICALLY WEIGHTED POISSON REGRESSION (GWPR) UNTUK PEMODELAN JUMLAH PENDERITA KUSTA DI JAWA TENGAH

BAB II LANDASAN TEORI. Dalam pengambilan sampel dari suatu populasi, diperlukan suatu

BAB II LANDASAN TEORI

PEMODELAN JUMLAH KEMATIAN BAYI DI PROVINSI JAWA TIMUR TAHUN 2011 DENGAN PENDEKATAN REGRESI BINOMIAL NEGATIF

Pemodelan Regresi Linier Menggunakan Metode Theil (Studi Kasus: Kompensasi Pegawai di Badan Kepegawaian Daerah Kota Samarinda)

Analisis Korelasi dan Regresi

S2 MP Oleh ; N. Setyaningsih

Model Peramalan Konsumsi Energi Final dengan Menggunakan Metode Regresi Fuzzy untuk Dataset Kecil (Studi Kasus: Indonesia)

TAKSIRAN PARAMETER DISTRIBUSI WEIBULL DENGAN MENGGUNAKAN METODE MOMEN DAN METODE KUADRAT TERKECIL

Analisis Regresi dan Korelasi

NORM VEKTOR DAN NORM MATRIKS

TINJAUAN PUSTAKA Evaluasi Pengajaran

Uji Modifikasi Peringkat Bertanda Wilcoxon Untuk Masalah Dua Sampel Berpasangan 1 Wili Solidayah 2 Siti Sunendiari 3 Lisnur Wachidah

Pendahuluan. Relasi Antar Variabel. Relasi Antar Variabel. Relasi Antar Variabel 4/6/2015. Oleh : Fauzan Amin

*Corresponding Author:

Penelitian Operasional II Teori Permainan TEORI PERMAINAN

BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN. Gambar 3.2. Ilustrasi Tabel Input-Output (3 Sektor) Alokasi Permintaan Output Antara Permintaan F 1

SIFAT-SIFAT LANJUT FUNGSI TERBATAS

Statistika ITS Surabaya

Analisis Spasial pada Aglomerasi Industri Manufaktur

UKURAN GEJALA PUSAT (UGP)

BAB III UKURAN PEMUSATAN DATA

Analisis Regresi Logistik Ordinal terhadap Faktor-faktor yang Mempengaruhi Predikat Kelulusan Mahasiswa S1 di ITS Surabaya

TAKSIRAN PARAMETER DISTRIBUSI WEIBULL DENGAN MENGGUNAKAN METODE MOMEN DAN METODE MAKSIMUM LIKELIHOOD

BAB III ESTIMASI MODEL PROBIT TERURUT

Transkripsi:

JURNAL SAINS DAN SENI IS Vol. 5, No., (6) 337-35 (3-98X Prt) D-7 Aalss Pola ubuga PDRB dega Faktor Pecemara Lgkuga d Idoesa Megguaka Pedekata Geographcally Weghted Regresso (GWR) Rza Damayat da Mutah Salamah Chamd Jurusa Statstka, FMIPA, Isttut ekolog Sepuluh Nopember (IS) Jl. Aref Rahma akm, Surabaya 6 Idoesa e-mal: mutah_s@statstka.ts.ac.d Abstrak PDRB merupaka salah satu dkator perekooma suatu wlayah. Perhtuga PDRB salah satuya megguaka pedekata la tambah atau produks, yag berkata dega pegguaa sumber daya alam. Faktor pecemara lgkuga berpegaruh terhadap ketersedaa sumber daya alam, sehgga mempuya pegaruh dalam meetuka tgg redahya PDRB suatu provs. Berbaga peelta PDRB dega metode statstka sudah bayak dlakuka. Namu, peelta tersebut belum ada yag memodelka atara PDRB dega faktor pecemara lgkuga yag memperhatka faktor spasal. Oleh karea tu, dalam peelta dlakuka aalss spasal dega Geographcally Weghted Regresso (GWR). Metode GWR dguaka utuk memodelka PDRB d Idoesa serta megetahu faktor dar seg lgkuga yag berpegaruh secara sgfka d tap provs. asl pemodela dega GWR dperoleh model yag berbeda-beda utuk tap provs. Model GWR meuukka hasl yag lebh bak dbadgka model regres global, terlhat dar la AIC maupu SSE yag lebh kecl, da R yag lebh besar. Kata Kuc: GWR, Lgkuga, PDRB, Regres Ler Bergada P I. PENDAULUAN RODUK Domestk regoal Bruto (PDRB) merupaka salah satu alat ukur dkator perekooma suatu wlayah. PDRB meuukka la bersh barag da asa akhr yag dhaslka oleh berbaga kegata ekoom d suatu daerah dalam suatu prode []. Perhtuga PDRB salah satuya megguaka pedekata la tambah atau produks, yag berkata dega pegguaa sumber daya alam. Oleh karea tu, besara PDRB yag dhaslka oleh masgmasg daerah sagat bergatug kepada pegelolaa sumber daya alam da faktor produks daerah tersebut. Adaya keterbatasa dalam pegelolaa sumber daya alam da peyedaa faktor-faktor tersebut meyebabka besara PDRB bervaras atar daerah. Namu, saat sumber daya alam megalam peurua yag cepat tapa adaya peggat yag memada. Daya dukug alam semak meuru, membuat pertumbuha perekooma masyarakat tergaggu kestablaya. Kemetera Lgkuga dup pada tahu 9 mula megembagka alat ukur sederhaa yag dsebut dega Ideks Kualtas Lgkuga dup (IKL). Ideks kualtas lgkuga dapat dmafaatka utuk megukur keberhasla program-program pegelolaa lgkuga. IKL haya megambl tga dkator kualtas lgkuga, yatu kualtas ar suga suga, kualtas udara, da tutupa huta yag dhtug pada tgkat provs. Peelta megea polus udara dega tgkat pertumbuha suatu Negara mempuya hubuga yag berbadg lurus, dmaa semak tgg polus udara maka pedapata egara tersebut semak besar []. al dkareaka dustralsas yag megkat, dkut dega pegkata polus udara. Sela tu, peelta megea dampak pertumbuha ekoom da kemska terhadap degradas lgkuga d Jawa Barat dlakuka oleh Darah [3]. Berdasarka peelta tersebut terbukt bahwa megkatya degradas lgkuga telah megkatka pertumbuha ekoom da kemska. Peelta pemodela kuadratk utuk membuktka hpotess Evrometal Kuzets Curve, dega PDRB provs sebaga varabel depede, da deks kualtas udara, ar suga, tutupa huta sebaga varabel depede dlakuka oleh Idrs [4]. Model regres yag dguaka adalah ler sederhaa, sehgga meghaslka 3 buah model persamaa. Dar hasl peelta tersebut dapat dsmpulka bahwa haya deks tutupa huta yag berpegaruh sgfka terhadap PDRB. Beberapa peelta megea pemodela PDRB dega metode statstka sudah bayak dlakuka. Namu, peelta tersebut belum memperhatka faktor petg dar lgkuga da megkatkaya dega faktor spasal. Oleh karea tu, dlakuka peelta utuk memodelka PDRB d setap Provs dega mempertmbagka faktor lgkuga. Selautya dlakuka pemodela PDRB utuk megetahu faktor yag berpegaruh secara sgfka d tap lokas megguaka metode Geographcally Weghted Regresso (GWR) karea adaya faktor spasal. Berdasarka uraa yag telah delaska, maka dalam tugas akhr aka dlakuka peelta terhadap PDRB berdasarka faktor spasal. Dalam peelta dharapka mampu memberka formas persebara PDRB serta faktorfaktor yag berpegaruh d tap Provs. A. Multkolertas II. INJAUAN PUSAKA Salah satu syarat yag harus dpeuh dalam pembetuka model regres dega beberapa varabel predktor adalah tdak

JURNAL SAINS DAN SENI IS Vol. 5, No., (6) 337-35 (3-98X Prt) D-8 ada kasus multkolertas atau tdak terdapat korelas atara satu varabel predktor dega varabel predktor yag la. Dalam model regres, adaya korelas atar varabel predktor meyebabka taksra parameter regres yag dhaslka aka memlk error yag sagat besar. Pedeteksa kasus multkolertas dlakuka megguaka krtera la VIF. Jka la VIF (Varace Iflato Factor) lebh besar dar meuukka adaya multkolertas atar varabel predktor. Nla VIF dyataka sebaga berkut [5]. VIF () R dega adalah koefse determas atara satu varabel predktor ( ) dega varabel predktor laya. B. Regres Ler Metode regres adalah metode yag dguaka utuk meyataka pola hubuga atara satu varabel respo dega satu atau lebh varabel predktor. Model persamaa regres utuk pegamata sebayak dega varabel predktor sebayak maka dapat dtulska dalam persamaa sebaga berkut [6]. y p x () k k k dmaa, adalah la observas varabel respo pada pegamata ke- dega ; adalah parameter model da adalah error pegamata ke- dega asums detk,depede,da berdstrbus ormal dega mea ol da varas kosta. Model regres ler bergada dapat dotaska dalam betuk matrk sebaga berkut [6]. dega, y Xβε (3) y x x x p y x x x p y, X, β, ε y x x x p p C. U Aspek Spasal dar Data U depedes spasal dlakuka utuk melhat apakah pegamata d suatu lokas berpegaruh terhadap pegamata d lokas la yag letakya berdekata. Pegua depedes spasal dlakuka dega u Mora s I dega hpotess terhadap sebaga berkut [7]. : I (dak ada autokorelas spasal/depedes spasal) : I (Ada autokorelas spasal/depedes spasal) Dega statstk u sebaga berkut. dega Z I ˆ Iˆ E I (4) Var( Iˆ ) w y y y y Iˆ S y y (5) ˆ ˆ I E I (6) S S S Var( Iˆ ) 3 E I ˆ S dega, Iˆ deks Mora's I Z I la statstk u deks Mora's I EI ( ˆ) la ekspektas deks Mora's I Var( Iˆ ) la varas dar deks Mora's I y = Rata-rata varabel y w S S = Eleme matrk pembobot w w w S w w.. (7) Daerah krts tolak ka > yag berart bahwa terdapat depedes spasal atar lokas dega adalah tgkat sgfkas. U heterogetas spasal dlakuka utuk megetahu apakah terdapat karakterstk atau keuka sedr d setap lokas pegamata. Adaya heterogetas spasal dapat meghaslka parameter regres yag berbeda-beda d setap lokas pegamata. eterogetas spasal du megguaka statstk u Breusch-Paga dega hpotess sebaga berkut [8]. : = (homoskedaststas) : mmal ada satu (heteroskedaststas) Statstk u: BP f Z Z Z Z f (8) dega eleme vektor e f adalah f ˆ dmaa e y yˆ adalah least square resdual utuk pegamata ke- da Z merupaka matrks berukura bers vektor yag sudah d ormal stadarka utuk tap pegamata. Daerah peolaka: olak, ka atau ka p - value dega adalah bayakya predktor. D. Geographcally Weghted Regresso Model GWR adalah pegembaga dar model regres dmaa setap parameter dhtug pada setap ttk lokas, sehgga setap ttk lokas geografs mempuya la parameter regres yag berbeda-beda. Model GWR dapat drumuska sebaga berkut [9]. p y u, v u, v x ;,,..., (9) k k k

JURNAL SAINS DAN SENI IS Vol. 5, No., (6) 337-35 (3-98X Prt) D-9 dega, y : la observas varabel respo utuk lokas ke- x : la observas varabel predktor ke- k pada lokas k pegamata ke-, k,,..., p ( u, v ) : koefse regres varabel predktor ke- k pada lokas k pegamata ke- ( u, v) : koordat letak geografs (ltag,buur) dar lokas pegamata ke- : error pegamata ke- yag dasumska detk, depede, da berdstrbus ormal dega mea ol da varas kosta Parameter model GWR berbeda-beda pada setap lokas, hal berbeda dega regres global yag la parameter modelya kosta. Proses peaksra parameter model GWR d suatu ttk ( u, v ) membutuhka pembobot spasal dmaa pembobot yag dguaka adalah fugs kerel gaussa sebaga berkut. d w ( u, v ) exp b () dmaa, d u u v v adalah arak Eucldea atara lokas ( u, v ) ke lokas ( u, v ) da b adalah la parameter peghalus badwdth [7]. Badwdth merupaka radus suatu lgkara dmaa ttk yag berada dalam radus lgkara mash daggap berpegaruh dalam membetuk paramater model lokas. U hpotess model GWR ada dua macam, yatu.. U Kesesuaa Model GWR Pegua kesesuaa model GWR dlakuka dega hpotess sebaga berkut. : k ( u, v ) k, k,,..., p,,,..., : mmal ada satu ( u, v ) k k Berkut merupaka statstk u kesesuaa model GWR [9]. SSE SSE F htug v SSE Dega da, dmaa deraat () bebas yag dguaka adalah da dega da tr R. Sehgga tolak ka. * v tr R R F htug F, df, df. U Sgfkas Parameter Model GWR U dlakuka utuk megetahu parameter maa saa yag berpegaruh secara sgfka terhadap varabel respo pada model GWR. potess yag dguaka adalah sebaga berkut. : u, v k : u, v ;,,..., ; k,,.., p k Statstk u: dega htug ˆ k u, v ˆ g kk adalah eleme dagoal ke- dar matrk, u, v dega u v ddapatka () GG G X W X X W sehgga ˆ k ( u, v ) k ( u, v ) ~ N(,). Jka tgkat ˆ g sgfkas yag dberka sebesar ka p - value E. PDRB htug. kk maka keputusa tolak t dega atau ka ; df PDRB ddefska sebaga umlah la barag da asa akhr yag dhaslka oleh seluruh ut ekoom. PDRB atas dasar harga kosta meuukka la tambah barag da asa tersebut yag dhtug megguaka harga pada satu tahu tertetu sebaga dasar (tahu ). PDRB atas dasar harga harga kosta dguaka utuk megetahu pertumbuha ekoom dar tahu ke tahu. erdapat tga pedekata yag dguaka dalam meghtug PDRB, yatu pedekata la tambah, pedapata, da pegeluara. Dalam kataya dega pegguaa sumber daya alam, pedekata yag dguaka adalah pedekata la tambah (produks). III. MEODOLOGI PENELIIAN A. Sumber Data Data yag dguaka dalam peelta adalah data sekuder megea PDRB atas dasar harga kosta tahu 3 yag dperoleh melalu Bada Pusat Statstk (BPS) da faktor-faktor pecemara lgkuga yag dperoleh melalu Kemetra Lgkuga dup, yatu data deks kualtas udara, ar suga da deks tutupa huta. Sela tu data kepadata peduduk uga dperoleh melalu BPS berupa data publkas. Ut peelta adalah 33 provs d Idoesa. B. Varabel Peelta Varabel peelta yag dguaka dega metode Geographcally Weghted Regresso terdr dar varabel respo (Y) da varabel predktor (X). Berkut merupaka detfkas dar varabel peelta yag tertera pada abel sebaga berkut. Varabel Y X X X 3 X 4 C. Lagkah Aalss abel. Varabel Peelta Defs Operasoal PDRB atas dasar harga kosta Ideks kualtas udara Ideks kualtas ar suga Ideks tutupa huta Kepadata peduduk Lagkah aalss yag dlakuka dalam peelta adalah sebaga berkut.. Medeskrpska data PDRB provs pada tahu 3.. Melakuka pemodela dega metode regres ler da Geographcally Weghted Regresso, sebaga berkut. ) Medeteks kasus multkolertas.

JURNAL SAINS DAN SENI IS Vol. 5, No., (6) 337-35 (3-98X Prt) D- ) Melakuka pemodela PDRB dega regres ler. 3) Melakuka pegua aspek spasal, yatu u depedes da heterogetas spasal pada data PDRB 4) Melakuka pemodela GWR pada PDRB dega faktor-faktor lgkuga. 5) Membadgka la AIC, SSE, da R model regres ler (global) dega model GWR. Nla AIC da SSE yag terkecl, da R yag terbesar merupaka model yag terbak. IV. ANALISIS DAN PEMBAASAN A. Gambara PDRB PDRB d Idoesa tahu 3 meyebar atar provs sepert dsaka pada Gambar sebaga berkut. Gambar. Persebara PDRB Gambar meuukka pembaga PDRB yag dbag mead 3 kelompok megguaka metode Natural Breaks, yak kelompok redah, sedag, da tgg. Kelompok provs dega kategor PDRB redah yatu kurag dar Rp. 76.49,8 Mlar terdr dar 5 provs. Kelompok provs dega kategor PDRB sedag yatu berada pada rage Rp. 5.856 Mlar sampa dega Rp. 3. Mlar terdr dar 5 provs. erdapat 3 provs dega kategor PDRB tgg yatu pada rage Rp. 386.839 Mlar sampa dega Rp. 477.85 Mlar, yatu DKI Jakarta, Jawa mur, da Jawa Barat. Berdasarka hasl aalss pemetaa, terlhat bahwa varas PDRB d Pulau Jawa sagat beragam apabla dbadgka dega pulau la. al dkareaka terdapat 3 kategor (atau 3 wara) yag tersebar d Pulau Jawa, muladar kategor redah hgga tgg, yag megdkaska bahwa persebara PDRB dalam pulau tersebut belum merata. Provs d Pulau Jawa mempuya PDRB yag lebh tgg dbadgka provs la. Sehgga, dapat dsmpulka pembagua ekoom mash cederug terkosetras d Pulau Jawa. B. Aalss dega Geographcally Weghted Regresso (GWR) Aalss megguaka metode Geographcally Weghted Regresso (GWR) bertuua utuk megetahu varabel yag berpegaruh terhadap PDRB. B.Deteks Multkolertas Pedeteksa multkolertas dlakuka berdasarka la VIF. Nla VIF masg-masg varabel predktor kurag dar, maka dsmpulka tdak terad kasus multkolertas atar varabel predktor. Oleh karea tu, semua varabel predktor dapat dguaka dalam pemodela regres ler bergada. B.Pemodela PDRB dega Regres Ler Bergada Berkut merupaka hasl pemodela PDRB dega regres ler bergada. l Yˆ 6, 4, 59 X, X, 59 X 3, 9 X 4 Nla R yag dhaslka medekat 5 perse yatu sebesar 48,5 perse, dartka varabel predktor yag dduga mempegaruh mampu meelaska varabel respo sebesar 48,5 perse, sedagka 5,5 perse ssaya delaska oleh varabel la d luar model. potess utuk u sgfkas parameter secara seretak pada model regres ler bergada adalah sebaga berkut. : 3 4 : mmal ada satu ; k,,3, 4 k Berdasarka hasl pegua ddapatka sebesar 6,58 da p-value sebesar,. Berdasarka la p-value, maka pegua meghaslka kesmpula tolak dega megguaka taraf sgfkas lebh dar %. al berart pemodela dega regres ler bergada secara seretak meghaslka parameter yag sgfka. Selautya utuk megetahu varabel predktor maa saa yag memberka pegaruh secara sgfka, maka dlakuka pegua parameter secara parsal (dvdu). U parameter secara parsal dlakuka dega hpotess sebaga berkut. : k : ; k,,3, 4 k Dega taraf sgfkas % maka dapat dkataka bahwa varabel predktor yag berpegaruh secara sgfka terhadap model secara parsal adalah varabel deks kualtas udara (X ) da varabel deks tutupa huta (X 3 ). Pegua asums resdual detk megguaka u Breusch-Paga meghaslka keputusa gagal tolak, karea (,795 < 9,49). Sehgga, dsmpulka bahwa asums varas resdual homoge (detk) terpeuh. Pegua asums resdual depede dlakuka dega statstk u Durb-Watso. Berdasarka hasl perhtuga dperoleh la d =,587 dega la p-value,95, sehgga dputuska tolak karea la p-value< (,5). al tersebut meuukka bahwa ada hubuga atar resdual, sehgga dapat dkataka bahwa asums resdual depede tdak terpeuh. Pada peelta, asums tdak terpeuhya resdual depede tdak datas. al dkareaka apabla asums tersebut datas, maka varabel yag berpegaruh sgfka berkurag. Pegua resdual berdstrbus ormal yatu dlakuka dega u Kolmogorov Smrov. Pada taraf sgfkas 5% dperoleh p-value sebesar lebh dar,5 maka dputuska gagal tolak yag artya bahwa resdual dar regres ler bergada megkut dstrbus ormal. B3.U Aspek Spasal dar Data U aspek spasal dlakuka utuk megetahu apakah terdapat depedes atau heterogetas spasal. Pegua depedes

JURNAL SAINS DAN SENI IS Vol. 5, No., (6) 337-35 (3-98X Prt) D- spasal dlakuka dega u Mora s I da ddapatka la p- value sebesar sehgga dputuska tolak (karea p-value < ). al berart bahwa terdapat depedes atau korelas atar wlayah. Pegua heterogetas spasal megguaka statstk u Breusch-Paga. asl pegua pada taraf sgfkas 5% dhaslka la statstk u BP sebesar,93 dega la p-value,866 maka dputuska gagal tolak yag artya varas d tap lokas sama (homoge). Meskpu tdak memeuh asums heterogetas spasal, amu sesua dega batasa masalah maka aalss tetap dlautka dega megguaka metode GWR. B4.Pemodela PDRB dega GWR U hpotess model GWR terdr dar dua macam u, yatu u kesesuaa model GWR da u sgfkas parameter model GWR. Pegua kesesuaa model megguaka hpotess sebaga berkut. : ( u, v ) ;,,...,33; k,,3, 4 (tdak ada perbedaa k k sgfka atara model regres global da model GWR) : mmal ada satu ( u, v ) (ada perbedaa sgfka k k atara model regres global da model GWR) Pada taraf sgfkas %, dperoleh la sebesar,56798 da sebesar,5838, sehgga dputuska tolak yag artya terdapat perbedaa sgfka atara model regres global da model GWR. Pegua sgfkas parameter model megguaka hpotess sebaga berkut. : u, v k : u, v ;,,...,33; k,,3, 4 k Pada taraf sgfkas %, dperoleh la,33. Berkut dsaka pegelompoka berdasarka varabel yag sgfka. abel Pegelompoka Provs Berdasarka Varabel Sgfka Varabel No yag Provs Sgfka X Bagka Beltug, Jamb, Sumatera Selata, Lampug, Bate, DI Yogyakarta, DKI Jakarta, Jawa Barat, Jawa egah, Jawa tmur, Bal, NB, Kalmata Barat, Kalmata Selata, Kalmata egah, Kalmata mur, Maluku, Maluku Utara, Sulawes Barat, Sulawes egah, Sulawes eggara, Sulawes Utara, Papua Barat, Papua. X,X Begkulu 3 X, X 4 Gorotalo, N, Sulawes Selata 4 apa NAD, Sumatera Utara, Sumatera Barat, Varabel Kepulaua Rau, Rau Sgfka Gambar. Peta Persebara Provs Berdasarka Varabel Sgfka Berdasarka abel da Gambar, terlhat pegelompoka provs berdasarka varabel yag sgfka, yak terbetuk 4 kelompok. Varabel deks kualtas udara (X ) sgfka pada 4 Provs d Idoesa, yak pada semua provs d Pulau Jawa, Pulau Kalmata, Bal, NB, da Papua. Varabel X sgfka pada Provs Jawa mur dkareaka deks kualtas udara d provs tersebut sagat redah (uruta 5 terbawah dar seluruh provs d Idoesa). Ideks yag sagat redah tersebut meggambarka kualtas udara yag buruk d provs tersebut. Peyebab redahya kualtas udara d Provs Jawa mur adalah peyumbag struktur PDRB yag ddomas oleh tga sektor, salah satuya adalah dustr maufaktur (6,6%). Idoesa tahu 3 memlk 3 kawasa dustr, dega 3 kawasa dustr dataraya berada d Jawa mur. Jumlah kawasa dustr d Jawa mur yag cukup besar, turut meyumbag pemasuka bag PDRB provs tersebut, amu dss la uga megakbatka redahya kualtas udara d Jawa mur. Model GWR yag ddapatka setap Provs berbedabeda. Berkut merupaka terpretas dar model GWR d Provs Jawa mur. Berdasarka model regres lokal tersebut, dapat dketahu bahwa setap peambaha satu satua deks kualtas udara, maka aka megakbatka peurua PDRB d Jawa mur sebesar atau meuru sebesar Rp..78.963. dega asums varabel la tetap. Semak bak kualtas udara (semak tgg), aka meuruka la PDRB. al dkareaka kualtas udara yag memburuk sebaga akbat berbaga kegata dustr, polus dar kedaraa bermotor, dmaa kedua hal tersebut sebaga peggerak utama perekooma yag meyumbag pegkata terhadap PDRB, amu dss la meuruka kualtas udara. Oleh karea tu, sudah seharusya pemertah provs meerapka pembagua yag berkelauta, yag tdak haya memperhatka dar seg ekoom saa amu uga meyembagkaya dega aspek lgkuga, sehgga keseahteraa masyarakat aka lebh teram B5.Pemlha Model erbak Utuk megetahu model maa yag terbak, perlu dlakuka pemlha model terbak dar kedua model yatu model regres ler bergada da model Geographcally Weghted Regresso (GWR). Krtera yag dguaka utuk

JURNAL SAINS DAN SENI IS Vol. 5, No., (6) 337-35 (3-98X Prt) D- pemlha model terbak adalah la AIC, SSE, da R dar tap model. Model terbak adalah model yag memlk la AIC da SSE yag mmum, da R yag palg tgg. Berkut dsaka perbadga la AIC dar kedua model. abel 3. Nla AIC Model Regres Global da GWR Model AIC R SSE Regres Ler Bergada (Global) 95,95 48,5 7,54 Geographcally Weghted Regresso (GWR) 83, 65,98 7,857 Berdasarka la AIC pada abel 3, model GWR memlk la AIC da SSE yag mmum, da R yag palg besar. Oleh karea tu, dsmpulka bahwa model GWR merupaka model yag terbak. V. KESIMPULAN DAN SARAN Berdasarka aalss da pembahasa peelta yag telah dlakuka, maka dperoleh kesmpula bahwa persebara PDRB mempuya pola hubuga yag egatf dega kualtas lgkuga, dmaa semak redah kualtas lgkuga d suatu provs, PDRB aka semak tgg. al dkareaka berbaga kegata yag meuag perekooma, sepert kegata dustr, mobltas peduduk yag meghaslka polus dar kedaraa bermotor, lmbah dar pabrk maupu rumah tagga, telah berhasl megkatka PDRB, amu dss la kurag teragaya aspek lgkuga megakbatka kualtas lgkuga yag semak meuru. Berdasarka u kesesuaa model GWR, meghaslka kesmpula bahwa terdapat perbedaa atara model regres ler dega model GWR. asl pemodela dega GWR dperoleh model yag berbeda-beda utuk tap provs. Berdasarka varabel yag sgfka utuk tap provs, terbetuk 4 kelompok provs yag memlk kesamaa varabel yag berpegaruh terhadap PDRB. Model GWR memlk la AIC da SSE yag mmum, uga R yag lebh besar dbadg model regres global, sehgga dapat dkataka bahwa model GWR adalah model yag terbak ka dbadgka dega model regres ler bergada. Pada peelta selautya dsaraka dalam pemlha varabel predktor yag mempegaruh dalam aspek lgkuga sebakya dtambah. Sara utuk pemertah d masg-masg provs tetap memperhatka aspek lgkuga dalam pembagua, sehgga keseahteraa masyarakat aka tetap teram dega meaga kesembaga lgkuga. [3] Darah, R.A. (6). Dampak Pertumbuha Ekoom da Degradas Lgkuga d Jawa Barat. ess. Semarag: Uverstas Dpoegoro. [4] Idrs. (8). Peerapa Kosep Sustaable Developmet Sebaga Lagkah Strategs Utuk Mempersapka Masa Depa Bagsa, Artkel Jural ECONOMAC Volume II No. FE UNP Padag. [5] ockg, R. R. (996). Method ad Applcatos of Lear Models (d Edto ed.). New York: Joh Wley & Sos, Ic. [6] Draper, N. R., da Smth,. (998). Appled Regresso Aalyss (3rd Edto ed.). New York: Joh Wley & Sos, Ic. [7] Lee, J., da Wog, D. W. (). Statstcal Aalyss wth ArcVew GIS. Caada: Joh Wlley & Sos, Ic. [8] Asel, L. (988). Spatal Ecoometrcs: Methods ad Models. Dordrecht: Kluwer Academc Publsher [9] Fothergham, A. S., Brusdo, C., da Charlto, M. E. (). Geographcally Weghted Regresso: he Aalyss of Spatally Varyg Relatoshps. Chchester: Joh Wley & Sos, Ic. DAFAR PUSAKA [] Sasaa, ad. (6). Jural Bss da Ekoom (JBE) ISSN: 4-36, Aalss Determa Belaa Daerah d Kabupate/Kota Provs Jawa Barat Dalam Era Otoom da Desetralsas Fskal. Uverstas Dpoegoro. Semarag. [] utabarat, Lamhot. (). Pegaruh PDRB Sektor Idustr erhadap Kualtas Lgkuga Dtau Dar Ems Sulfur da CO d Lma Negara Aggota Asea Perode 98-. Skrps Fakultas Ekoom Uverstas Dpoegoro.