Pemodelan Spatial Autoregressive (SAR) untuk Persentase Kemiskinan di Jawab Barat Tahun 2021
Kata Kunci:
SAR, Kemiskinan, Regresi, Spatial Autoregressive
Abstrak
Spatial Autoregressive Model (SAR) merupakan model regresi spasial yang terdapat pengaruh spasial pada variabel terikat. Data spasial merujuk pada data yang mengandung informasi geografis atau lokasi wilayah. Proses analisis spasial yang terdiri dari visualisasi, eksplorasi dan pemodelan. Penelitian ini menggunakan variabel respon (y) yaitu kemiskinan, dan 5 variabel prediktor yaitu AMH (x1), Tingkat pengangguran terbuka (x2), PDRB (x3), Angka Partisipasi (APS) (x4), dan Angka Harapan Hidup (x5). Faktor yang signifikan memberikan pengaruh pada kemiskinan Jawa Barat adalah PDRB (x3). Model terbaik untuk data pada penelitian ini adalah SAR karena nilai R square pada regresi spasial lebih besar dibanding regresi klasik sebesar 62%. Variabel independen pada model regresi klasik tidak ada yang signifikan tetapi setelah dilakukan pemodelan menggunakan SAR terdapat satu variabel yang signifikan yang artinya memberikan nilai tambah pada model regresi SAR sebagai model terbaik.
Referensi
[1] E. Adawiyah, Kemiskinan_Dan_Penyebabnya, 1 (2020) 43–50.
[2] W. Alwi, I. Rayyan, Nurfadilah, Analisis Regresi Data Panel pada Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Tingkat Kemiskinan Provinsi Sulawesi Selatan Tahun 2011-2015, J. MSA. 6 (2018) 1–15.
[3] S.Z. Fedi, Analisis Rumah Tangga Miskin Di Kabupaten Lebong, J. MSA ( Mat. Dan Stat. Serta Apl. ). 9 (2021). https://doi.org/10.24252/msa.v9i2.18894.
[4] N. Zuhdiyaty, D. Kaluge, Analisis Faktor - Faktor Yang Mempengaruhi Kemiskinan Di Indonesia Selama Lima Tahun Terakhir, J. Ilm. Bisnis Dan Ekon. Asia. 11 (2018) 27–31. https://doi.org/10.32812/jibeka.v11i2.42.
[5] T.C. Leasiwal, Determinan dan karakteristik kemiskinan di Provinsi Maluku, Cita Ekon. J. Ekon. VII (2013) 1–26.
[6] A.M. Ginting, Rasbin, Pengaruh pertumbuhan ekonomi terhadap tingkat kemiskinan di Indonesia sebelum dan setelah krisis, J. Ekon. Kebijak. Publik. 2 (2010) 279–312.
[7] M.A. Jundi, D. Poerwono, Analisis Faktor Yang Mempengaruhi Tingkat Kemiskinan Provinsi-Provinsi di Indonesia, Skripsi. 1 (2014) 1–88.
[8] Soemartini, Analisis Regresi Data Panel Dalam Pemodelan Tingkat Kemsikinan Penduduk di Jawa Barat, (2016) 8624535.
[9] T.A. Taqiyyuddin, M. Irfan, Faktor Penyebab Kemiskinan di Provinsi Jawa Barat Menggunakan Spatial Autoregressive Quantile Regression, J. Sains Mat. Dan Stat. 8 (2023) 59–69. http://ejournal.uin-suska.ac.id/index.php/JSMS/article/view/13185%0Ahttp://ejournal.uin-suska.ac.id/index.php/JSMS/article/viewFile/13185/7972.
[10] R. Tasyin, Identifikasi Faktor-Faktor Yang Berpengaruh Terhadap Laju Pertumbuhan Penduduk Kota Pekanbaru Menggunakan Model Spasial Autoregresif, J. MSA ( Mat. Dan Stat. Serta Apl. ). 8 (2020) 58. https://doi.org/10.24252/msa.v8i2.15973.
[11] N. Rohmawati, H. Wijayanto, A.H. Wigena, Ensemble spatial autoregressive model on the poverty data in java, Appl. Math. Sci. 9 (2015) 2103–2110. https://doi.org/10.12988/ams.2015.4121034.
[12] W. Pramesti, A. Suharsono, Spatial autoregressive model for modeling of human development index in East Java province, Int. J. Mech. Eng. Technol. 10 (2019) 626–632.
[13] D.R.. Saputro., R.Y. Muhsinin, P. Widyaningsih, Sulistyaningsih, Spatial autoregressive with a spatial autoregressive error term model and its parameter estimation with two-stage generalized spatial least square procedure, J. Phys. Conf. Ser. 1217 (2019). https://doi.org/10.1088/1742-6596/1217/1/012104.
[14] S.D. Permai, R. Jauri, A. Chowanda, Spatial autoregressive (SAR) model for average expenditure of Papua Province, Procedia Comput. Sci. 157 (2019) 537–542. https://doi.org/10.1016/j.procs.2019.09.011.
[15] V.D. Laswinia, Analisis Pola Hubungan Persentase Penduduk Relationship Analysis Between Low-Lived Population Percentage and Environmental , Economic , and Social Factors in Indonesia Using Spatial Regression, (2016).
[16] P. Haznam, K. Abdul, Pemodelan Produk Domestik Regional Bruto Provinsi Jawa Tengah dengan Pendekatan Spatial Autoregressive Confused (SAC), Semin. Nas. Pendidikan, Sains Dan Teknol. Fak. Mat. Dan Ilmu Pengetah. Alam Univ. Muhammadiyah Semarang. (2017) 120–126.
[17] D.H. Juniar, M. Ulinnuha, Pemodelan Spatial Autoregressive (SAR) untuk Presentase Penduduk Miskin di Jawa Barat Tahun 2018, Riset, Inovasi, Reson. Dan Apl. Stat. (2021) 67–76.
[18] H.P. Amalia, Yundari, Helmi, Metode Maximum Likelihood dalam Penaksiran Model Spatial Autoregressive (Studi Kasus: Indeks Pembangunan Manusia Seluruh Provinsi di Indonesia pada Tahun 2016), Bimaster Bul. Ilm. Mat. Stat. Dan Ter. 8 (2019) 437–446. https://doi.org/10.26418/bbimst.v8i3.33585.
[19] Y.S. Edi, Quasi-Maximum Likelihood for Spatial Panel Regression (Case Study: Economic Growth of Municipalities in East Java Province 2007 - 2009), Institut Teknologi Sepuluh Nopember, 2012.
[2] W. Alwi, I. Rayyan, Nurfadilah, Analisis Regresi Data Panel pada Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Tingkat Kemiskinan Provinsi Sulawesi Selatan Tahun 2011-2015, J. MSA. 6 (2018) 1–15.
[3] S.Z. Fedi, Analisis Rumah Tangga Miskin Di Kabupaten Lebong, J. MSA ( Mat. Dan Stat. Serta Apl. ). 9 (2021). https://doi.org/10.24252/msa.v9i2.18894.
[4] N. Zuhdiyaty, D. Kaluge, Analisis Faktor - Faktor Yang Mempengaruhi Kemiskinan Di Indonesia Selama Lima Tahun Terakhir, J. Ilm. Bisnis Dan Ekon. Asia. 11 (2018) 27–31. https://doi.org/10.32812/jibeka.v11i2.42.
[5] T.C. Leasiwal, Determinan dan karakteristik kemiskinan di Provinsi Maluku, Cita Ekon. J. Ekon. VII (2013) 1–26.
[6] A.M. Ginting, Rasbin, Pengaruh pertumbuhan ekonomi terhadap tingkat kemiskinan di Indonesia sebelum dan setelah krisis, J. Ekon. Kebijak. Publik. 2 (2010) 279–312.
[7] M.A. Jundi, D. Poerwono, Analisis Faktor Yang Mempengaruhi Tingkat Kemiskinan Provinsi-Provinsi di Indonesia, Skripsi. 1 (2014) 1–88.
[8] Soemartini, Analisis Regresi Data Panel Dalam Pemodelan Tingkat Kemsikinan Penduduk di Jawa Barat, (2016) 8624535.
[9] T.A. Taqiyyuddin, M. Irfan, Faktor Penyebab Kemiskinan di Provinsi Jawa Barat Menggunakan Spatial Autoregressive Quantile Regression, J. Sains Mat. Dan Stat. 8 (2023) 59–69. http://ejournal.uin-suska.ac.id/index.php/JSMS/article/view/13185%0Ahttp://ejournal.uin-suska.ac.id/index.php/JSMS/article/viewFile/13185/7972.
[10] R. Tasyin, Identifikasi Faktor-Faktor Yang Berpengaruh Terhadap Laju Pertumbuhan Penduduk Kota Pekanbaru Menggunakan Model Spasial Autoregresif, J. MSA ( Mat. Dan Stat. Serta Apl. ). 8 (2020) 58. https://doi.org/10.24252/msa.v8i2.15973.
[11] N. Rohmawati, H. Wijayanto, A.H. Wigena, Ensemble spatial autoregressive model on the poverty data in java, Appl. Math. Sci. 9 (2015) 2103–2110. https://doi.org/10.12988/ams.2015.4121034.
[12] W. Pramesti, A. Suharsono, Spatial autoregressive model for modeling of human development index in East Java province, Int. J. Mech. Eng. Technol. 10 (2019) 626–632.
[13] D.R.. Saputro., R.Y. Muhsinin, P. Widyaningsih, Sulistyaningsih, Spatial autoregressive with a spatial autoregressive error term model and its parameter estimation with two-stage generalized spatial least square procedure, J. Phys. Conf. Ser. 1217 (2019). https://doi.org/10.1088/1742-6596/1217/1/012104.
[14] S.D. Permai, R. Jauri, A. Chowanda, Spatial autoregressive (SAR) model for average expenditure of Papua Province, Procedia Comput. Sci. 157 (2019) 537–542. https://doi.org/10.1016/j.procs.2019.09.011.
[15] V.D. Laswinia, Analisis Pola Hubungan Persentase Penduduk Relationship Analysis Between Low-Lived Population Percentage and Environmental , Economic , and Social Factors in Indonesia Using Spatial Regression, (2016).
[16] P. Haznam, K. Abdul, Pemodelan Produk Domestik Regional Bruto Provinsi Jawa Tengah dengan Pendekatan Spatial Autoregressive Confused (SAC), Semin. Nas. Pendidikan, Sains Dan Teknol. Fak. Mat. Dan Ilmu Pengetah. Alam Univ. Muhammadiyah Semarang. (2017) 120–126.
[17] D.H. Juniar, M. Ulinnuha, Pemodelan Spatial Autoregressive (SAR) untuk Presentase Penduduk Miskin di Jawa Barat Tahun 2018, Riset, Inovasi, Reson. Dan Apl. Stat. (2021) 67–76.
[18] H.P. Amalia, Yundari, Helmi, Metode Maximum Likelihood dalam Penaksiran Model Spatial Autoregressive (Studi Kasus: Indeks Pembangunan Manusia Seluruh Provinsi di Indonesia pada Tahun 2016), Bimaster Bul. Ilm. Mat. Stat. Dan Ter. 8 (2019) 437–446. https://doi.org/10.26418/bbimst.v8i3.33585.
[19] Y.S. Edi, Quasi-Maximum Likelihood for Spatial Panel Regression (Case Study: Economic Growth of Municipalities in East Java Province 2007 - 2009), Institut Teknologi Sepuluh Nopember, 2012.
Diterbitkan
2024-06-10
##submission.howToCite##
[1]
Muhammad Saifudin Nur, Prizka Rismawati Arum, Fenny Amalia Adani, Cintadea Amanda Dwi Aryani, dan Aqsal Maulana, “Pemodelan Spatial Autoregressive (SAR) untuk Persentase Kemiskinan di Jawab Barat Tahun 2021”, MSA, vol. 12, no. 1, hlm. 8-14, Jun 2024.
Bagian
Artikel
##submission.copyrightStatement##
##submission.license.cc.by-nc4.footer##