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 memenuhi sebagian persyaratan memperoleh gelar Sarjana Sains Matematika FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS SEBELAS MARET SURAKARTA 2016 i
ABSTRAK Windy Rizki Adita, 2016. SPATIAL AUTOREGRESSIVE MODEL DAN SPATIAL ERROR MODEL PADA PERTUMBUHAN EKONOMI SEKTOR INDUSTRI PENGOLAHAN DI EKS KARESIDENAN SURAKARTA. Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam. Universitas Sebelas Maret. Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) merupakan indikator yang umum digunakan untuk mengetahui pertumbuhan ekonomi suatu wilayah. Sektor industri pengolahan adalah sektor yang memberikan kontribusi terbesar terhadap PDRB Provinsi Jawa Tengah. Wilayah eks Karesidenan Surakarta yang terdiri atas Kota Surakarta, Kabupaten Boyolali, Sukoharjo, Karanganyar, Wonogiri, Sragen, dan Klaten merupakan salah satu wilayah yang memberikan kontribusi terbesar terhadap PDRB Jawa Tengah. Tujuan penelitian ini menerapkan model spasial autoregresif (spatial autoregressive model) dan model spasial eror (spatial error model) pada pertumbuhan ekonomi sektor industri pengolahan dengan pembobot persinggungan sisi-sudut di eks Karesidenan Surakarta. Faktor-faktor yang diteliti adalah tenaga kerja, investasi, pengeluaran untuk belanja modal, belanja barang dan jasa, serta belanja pegawai. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah regresi panel spasial. Berdasarkan hasil penelitian diperoleh model spasial autoregresif dengan efek random memiliki nilai R 2 sebesar 83,67% dan model spasial eror dengan efek random memiliki nilai R 2 sebesar 99,84%. Faktor yang berpengaruh terhadap pertumbuhan ekonomi sektor industri pengolahan di eks Karesidenan Surakarta pada kedua model tersebut adalah investasi serta belanja barang dan jasa. Kata kunci: PDRB, panel, spasial, eks Karesidenan Surakarta iii
ABSTRACT Windy Rizki Adita, 2016. SPATIAL AUTOREGRESSIVE MODEL AND SPATIAL ERROR MODEL OF THE ECONOMICS GROWTH MANUFACTU RING SECTOR IN EX RESIDENCY OF SURAKARTA. Faculty of Mathematics and Natural Sciences, Sebelas Maret University. Gross Regional Domestic Product (GDP) is an indicator that is commonly used to determine the economic growth of a region. The largest contribution to the GDP of Central Java province is given by manufacturing sector. The region are consisting of the City of Surakarta, Boyolali Regency, Sukoharjo, Karanganyar, Wonogiri, Sragen and Klaten is one ot the region that provide the largest contribution to the GDP of Central Java province. The aims of this research were to apply spatial autoregressive model and spatial error model of the economic growth of the manufacturing sector with the queen contiguity in ex Residency of Surakarta. The factors studied were employment, investment, spending on capital expenditure, spending on goods and services, as well as personal expenditure. The method used in this research is spatial panel regression. The findings of the research showed that spatial autoregressive model with random effect had an R 2 value of 83,67% and a spatial error model with random effect had an R 2 value of 99,84%. Factors influencing the economic growth of the manufacturing sector in ex Residency of Surakarta on both models were the investment and spending on goods and services. Keywords: GDP, panel, spatial, ex Residency of Surakarta iv
MOTO Sesungguhnya bersama kesulitan ada kemudahan. (Q.S. Al-Insyirah : 6) Tidak ada kesuksesan yang diraih secara instant dan tidak ada kerja keras yang berakhir sia-sia. v
PERSEMBAHAN Karya ini dipersembahkan untuk kedua orang tuaku yang telah mendidik, memberikan semangat dan bimbingan untuk menjadi lebih baik serta kedua kakak saya yang selalu memberikan semangat. vi
KATA PENGANTAR Puji syukur kehadirat Allah SWT atas limpahan berkah dan karunianya sehingga penulis dapat menyelesaikan penulisan skripsi ini. Ucapan terima kasih penulis sampaikan kepada 1. Drs. Isnandar Slamet, M.Sc, Ph.D sebagai Pembimbing I yang telah memberikan arahan penentuan judul, bimbingan, motivasi, dan arahan dalam penyusunan skripsi ini, 2. Dr. Dewi Retno Sari S, S.Si., M.Kom sebagai Pembimbing II yang telah memberikan bimbingan, motivasi, arahan dalam hal penulisan skripsi, dan penyusunan alur penulisan. Semoga skripsi ini bermanfaat. Surakarta, Juni 2016 Penulis vii
DAFTAR ISI HALAMAN JUDUL............................ i PENGESAHAN............................... ii ABSTRAK................................. iii ABSTRACT................................ iv MOTO.................................... v PERSEMBAHAN.............................. vi KATA PENGANTAR........................... vii DAFTAR ISI................................ ix DAFTAR TABEL............................. x DAFTAR GAMBAR............................ 1 I PENDAHULUAN 1 1.1 Latar Belakang............................ 1 1.2 Perumusan Masalah......................... 3 1.3 Tujuan................................. 3 1.4 Manfaat................................ 3 II LANDASAN TEORI 4 2.1 Tinjauan Pustaka........................... 4 2.2 Landasan Teori............................ 5 2.2.1 Industri Pengolahan..................... 5 2.2.2 Model Regresi Panel..................... 6 2.2.3 Uji Chow........................... 7 2.2.4 Uji Hausman......................... 7 viii
2.2.5 Uji Lagrange Multiplier (LM)................ 8 2.2.6 Matriks pembobot spasial.................. 8 2.2.7 Indeks Moran......................... 10 2.2.8 Model Regresi Spasial.................... 10 2.2.9 Uji Pengali Lagrange..................... 13 2.2.10 Koefisien Determinasi.................... 14 2.2.11 Pengujian Asumsi Klasik................... 14 2.3 Kerangka Pemikiran......................... 15 III METODE PENELITIAN 17 IV HASIL DAN PEMBAHASAN 19 4.1 Gambaran Umum eks Karesidenan Surakarta........... 19 4.2 Model Regresi Panel......................... 20 4.2.1 Model PLS.......................... 20 4.2.2 Model Efek Tetap....................... 21 4.2.3 Model Efek Random..................... 22 4.3 Uji Chow............................... 23 4.4 Uji LM................................ 24 4.5 Uji Hausman............................. 24 4.6 Model Regresi Spasial........................ 28 4.6.1 Model Spasial Autoregresif dengan Efek Random..... 29 4.6.2 Model Spasial Eror dengan Efek Random.......... 31 V PENUTUP 33 5.1 Kesimpulan.............................. 33 5.2 Saran.................................. 33 DAFTAR PUSTAKA 34 ix
DAFTAR TABEL 4.1 Nilai estimasi parameter dan nilai t hitung model PLS....... 21 4.2 Nilai estimasi parameter dan nilai t hitung model efek tetap.... 22 4.3 Nilai estimasi parameter dan nilai t hitung model efek random... 23 4.4 Nilai VIF untuk masing-masing variabel independen........ 27 4.5 Nilai estimasi parameter dan t hitung model spasial autoregresif dengan efek random........................... 30 4.6 Nilai estimasi parameter dan nilai t hitung model spasial autoregresif dengan efek random......................... 31 4.7 Nilai estimasi parameter dan t hitung model spasial eror dengan efek random................................ 31 4.8 Nilai estimasi parameter dan t hitung model spasial eror dengan efek random................................ 32 x
DAFTAR GAMBAR 2.1 Ilustrasi daerah yang bersinggungan................. 9 4.1 Peta wilayah eks Karesidenan Surakarta.............. 19 1
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Indikator keberhasilan pembangunan perekonomian suatu wilayah dapat diukur berdasarkan tingkat pertumbuhan ekonomi yang dicapai wilayah tersebut. Nilai Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) merupakan indikator yang umum digunakan untuk mengetahui pertumbuhan ekonomi. Menurut Sukirno [12], pertumbuhan ekonomi merupakan perkembangan kegiatan dalam perekonomian yang menyebabkan barang dan jasa yang diproduksi dalam masyarakat bertambah sehingga akan meningkatkan kemakmuran masyarakat. Faktor-faktor yang memengaruhi pertumbuhan ekonomi menurut Bappenas [2] adalah tenaga kerja, investasi, pengeluaran untuk belanja modal, pengeluaran untuk belanja barang dan jasa, dan pengeluaran untuk belanja pegawai. Wilayah eks Karesidenan Surakarta yang terdiri atas Kota Surakarta, Kabupaten Boyolali, Sukoharjo, Karanganyar, Wonogiri, Sragen, dan Klaten merupakan salah satu wilayah yang memberikan kontribusi terbesar terhadap PDRB Jawa Tengah. Wilayah eks Karesidenan Surakarta memiliki perbedaan potensi ekonomi dan sektor unggulan, letak wilayah yang berdekatan, dan adanya komitmen politik serta koordinasi dalam pengambilan kebijakan antar Kota/Kabupaten. Kondisi tersebut menjelaskan wilayah eks Karesidenan Surakarta memenuhi kriteria model segitiga pertumbuhan sehingga kerja sama ekonomi berpotensi untuk dikembangkan. Sektor industri pengolahan merupakan sektor yang memberikan kontribusi terbesar terhadap PDRB Provinsi Jawa Tengah. Menurut Bina Sosial [5], sektor industri pengolahan tahun 2008 sampai dengan 2012 mengalami peningkatan positif. Begitu pula sektor lainnya, hampir selalu mengalami peningkatan kontri- 1
busi positif terhadap PDRB Jawa Tengah kecuali sektor pertanian menunjukkan penurunan kontribusi dari tahun ke tahun. Hal ini dikarenakan berkembang pesatnya sektor industri pengolahan saat ini sehingga menggeser kontribusi sektor pertanian terhadap PDRB Jawa Tengah. Pada penelitian ini digunakan data PDRB 7 Kota/Kabupaten dari tahun 2010 sampai dengan 2014 sehingga digunakan model regresi dengan data panel. Data panel merupakan data gabungan antara runtun waktu dan cross section. Data runtun waktu meliputi satu objek pengamatan dengan beberapa periode waktu (harian, bulanan, kuartalan, atau tahunan). Data cross section meliputi beberapa objek pengamatan dengan beberapa jenis data. Menurut Baltagi [4], ada tiga macam model data panel yaitu pooled least square (PLS) model, model efek tetap, dan model efek random. Faktor geografi dan demografi berperan dalam pertumbuhan ekonomi suatu wilayah. Keterkaitan faktor-faktor tersebut dapat diketahui dengan model regresi yang dipengaruhi ruang atau posisi. Terkait hal itu, hukum pertama tentang ruang yang dikemukakan oleh Tobler menyatakan bahwa segala sesuatu saling berhubungan satu dengan yang lainnya tetapi sesuatu yang dekat mempunyai pengaruh lebih besar daripada sesuatu yang jauh (Anselin [1]). Hukum tersebut merupakan konsep dasar dari suatu permasalahan yang mengandung efek spasial. Dua jenis model regresi spasial adalah model spasial autoregresif (spatial autoregressive model) dan model spasial eror (spatial error model). Model spasial autoregresif adalah model yang mempertimbangkan adanya dependensi variabel dependen pada suatu daerah dengan daerah lain yang berhubungan dengannya. Sedangkan model spasial eror adalah model yang mempertimbangkan dependensi nilai eror suatu daerah dengan eror pada daerah lain yang berhubungan dengannya. Dalam penelitian ini, model spasial autoregresif dan model spasial eror diterapkan pada pertumbuhan ekonomi sektor industri pengolahan di eks Karesidenan Surakarta. 2
1.2 Perumusan Masalah Berdasarkan latar belakang, rumusan masalah pada penelitian ini adalah 1. bagaimana menerapkan model spasial autoregresif dan model spasial eror pada pertumbuhan ekonomi sektor industri pengolahan di eks Karesidenan Surakarta, dan 2. faktor apa saja yang berpengaruh terhadap pertumbuhan ekonomi sektor industri pengolahan di eks Karesidenan Surakarta. 1.3 Tujuan Berdasarkan perumusan masalah, tujuan dari penelitian ini adalah 1. menerapkan model spasial autoregresif dan model spasial eror pada pertumbuhan ekonomi sektor industri pengolahan di eks Karesidenan Surakarta, dan 2. menentukan faktor apa saja yang berpengaruh terhadap pertumbuhan ekonomi sektor industri pengolahan di eks Karesidenan Surakarta. 1.4 Manfaat Penelitian ini diharapkan dapat menambah wawasan tentang model spasial autoregresif dan model spasial eror serta penerapannya pada pertumbuhan ekonomi sektor industri pengolahan di eks Karesidenan Surakarta. 3