Tabel 12 Pola galat untuk pengelompokan provinsi
2010 2011 2012 Kelompok Provinsi
+ +
- 1
Yogyakarta, Gorontalo, Aceh, Sulawesi Selatan +
- -
2 Jawa Barat, Maluku, Sulawesi Barat, Sulawesi
Tenggara, Sumatera Selatan, Sumatera Utara -
+ +
3 Bangka Belitung, Jawa Timur, Kalimantan Barat,
Papua, Sumatera Barat
- -
+ 4
Bali, Banten, Bengkulu, Jakarta, Jambi, Jawa tengah, Kalimantan Selatan, Kalimantan Tengah, Kalimantan
Timur, Kep.Riau, ampung, Maluku, NTB, NTT, Papua Barat, Riau, Sulawesi Utara.
Pola galat yang terdapat pada Lampiran 4 dan kemudian dikelompokan seperti Tabel 12, menghasilkan model pada Tabel 13, 14 15 dan 16 dengan nilai
R
2
masing-masing adalah 99.01, 99.04, 95.48 dan 95.92. Hasil analisa menunjukan bahwa untuk model kelompok 1 dan 2 memiliki parameter otoregresi
spasial yang signifikan pengaruhnya terhadap produksi beras pada taraf nyata 15 dengan kelompok 1 bernilai negatif sedangkan kelompok 2 bernilai positif.
Kelompok 3 dan 4 memiliki dugaan parameter otoregresi spasial yang tidak berpengaruh signifikan terhadap produksi beras.
Tabel 13 Model data panel spasial kelompok 1 R
2
= 99.01
Tabel 14 Model data panel spasial kelompok 2 R
2
= 99.04
Tabel 15 Model data panel spasial kelompok 3 R
2
= 95.48
Tabel 16 Model data panel spasial kelompok 4 R
2
= 95.92
Hasil ini menunjukan bahwa setiap lokasi memiliki pengaru yang berbeda- beda terhadap lokasi lainnya, sehingga pengelompokan yang dilakukan sudah
cukup baik untuk menggambarkan kondisi model data panel spasial provinsi di Indonesia.
Peubah Penjelas Koefisien
Galat Baku Nilai-p
WY -0.942
0.053 0.000
Jumlah Petani 4.490
1.501 0.017
Konstanta 1.573
0.469 0.010
Peubah Penjelas Koefisien
Galat Baku Nilai-p
WY 0.767
0.274 0.019
Jumlah Petani 1.016
0.203 0.001
Konstanta 0.374
0.123 0.013
Peubah Penjelas Koefisien
Galat Baku Nilai-p
WY 0.510
0.388 0.162
Jumlah Petani 10.749
3.167 0.009
Konstanta -6.685
2.112 0.013
Peubah Penjelas Koefisien
Galat Baku Nilai-p
WY -0.045
0.068 0.514
Jumlah Petani 2.838
0.717 0.001
Konstanta -0.327
0.073 0.000
5 SIMPULAN DAN SARAN
5.1. Simpulan
Berdasarkan hasil Simulasi dan analisa data empiris, maka dapat disimpulkan bahwa:
1. Simulasi yang dilakukan terhadap 3 jenis matriks pembobot spasial yaitu W biner, W seragam dan W kernel gaussian menghasilkan bahwa W seragam
merupakan W terbaik.
2. Model SAR data panel merupakan model terbaik untuk data produksi padi tahun 2010-2012 dengan R
2
sebesar 98.9 dan peubah penjelas yang signifikan terhadap produksi padi adalah peubah Otoregresi Spasial dan Jumlah
Petani.
5.2. Saran
Pada penelitian ini, simulasi dilakukan dengan menggunakan konsep data panel spasial dengan data tiap deret waktunya lengkap disemua lokasi balance
spatial panel data, sehingga penelitian selanjutnya disarankan untuk mencoba mengkaji data panel spasial dengan data tidak lengkap unbalance spatial panel
data. Selain itu disarankan untuk mengkaji perbedaan lag pada konsep kebertetanggaan untuk proses pembentukan W biner dan W Seragam.
6 DAFTAR PUSTAKA
Anselin L. 2009. Spatial Regression. Fotheringham AS, PA Rogerson, editor, Handbook of Spatial Analysis. London: Sage Publications.
Anselin L, Gallo Julie and Jayet Hubbert. 2008. The Econometrics of Panel Data. Berlin: Springer.
Baltagi BH. 2005. Econometrics Analysis of Panel Data. Ed ke-3. England : John Wiley and Sons, LTD.
Baltagi. 2009. Forecasting with Spatial Panel Data. Discussion Paper Deret No.4242
Dubin R. 2009. Spatial Weights. Fotheringham AS, PA Rogerson, editor, Handbook of Spatial Analysis. London : Sage Publications.
Elhorst JP. 2010. Spatial Panel Data Models. Fischer MM, A Getis, editor, Handbook of Applied Spatial Analysis. New York : Springer.
Elhorst. 2011. Spatial panel models. Regional Science and Urban Econometric. Fotheringham A.S., Brunsdon C., Chartlon M. 2002. Geographically Weighted
Regression, the Analysis of Spatially Varying Relationships. John Wiley and Sons, LTD.
Fotheringham AS, Rogerson PA. 2009. Spatial Analysis. London: Sage Publications, Inc.
Hamilton, J.D. 1994. Time Deret Analysis. New Jersey: Princeton University Press.
Lee J, Wong DWS. 2001. Statistical Analysis ArchView GIS. New York: John Wiley Sons, Inc.
Lee LF, Yu J. 2009. Some Recent Developments in Spatial Panel Data Models. Regional Science and Urban Economics Journal:
REGEC-02729; No of Pages 17
Lee LF, Yu J. 2010. Estimation of Spatial Autoregressive Panel Data Models with Fixed Effects. Journal of Econometrics 154 2010 165-185.
Ward MD, Gleditsch KS. 2008. Spatial Regression Models. Los Angeles: Sage Publications, Inc.
LAMPIRAN
Lampiran 1
W
Biner untuk 25 lokasi
A B
C D
E F
G H
I J
K L
M N
O P
Q R
S T
U V
W X
Y A
1 1
1 B
1 1
1 1
1 C
1 1
1 1
1 D
1 1
1 1
1 E
1 1
1 F
1 1
1 1
1 G
1 1
1 1
1 1
1 1
H 1
1 1
1 1
1 1
1 I
1 1
1 1
1 1
1 1
J 1
1 1
1 1
K 1
1 1
1 1
L 1
1 1
1 1
1 1
1 M
1 1
1 1
1 1
1 1
N 1
1 1
1 1
1 1
1 O
1 1
1 1
1 P
1 1
1 1
1 Q
1 1
1 1
1 1
1 1
R 1
1 1
1 1
1 1
1 S
1 1
1 1
1 1
1 1
T 1
1 1
1 1
U 1
1 1
V 1
1 1
1 1
W 1
1 1
1 1
X 1
1 1
1 1
Y 1
1 1
34
Lampiran 2 W Seragam untuk 25 lokasi
A B
C D
E F
G H
I J
K L
M N
O P
Q R
S T
U V
W X
Y A
0.333 0.333
0.333
B
0.2 0.2
0.2 0.2
0.2
C
0.2 0.2
0.2 0.2
0.2
D
0.2 0.2
0.2 0.2
0.2
E
0.333 0.333
0.333
F
0.2 0.2
0.2 0.2
0.2
G
0.125 0.125
0.125 0.125
0.125 0.125
0.125 0.125
H
0.125 0.125
0.125 0.125
0.125 0.125
0.125 0.125
I
0.125 0.125
0.125 0.125
0.125 0.125
0.125 0.125
J
0.2 0.2
0.2 0.2
0.2
K
0.2 0.2
0.2 0.2
0.2
L
0.125 0.125
0.125 0.125
0.125 0.125
0.125 0.125
M
0.125 0.125
0.125 0.125
0.125 0.125
0.125 0.125
N
0.125 0.125
0.125 0.125
0.125 0.125
0.125 0.125
O
0.2 0.2
0.2 0.2
0.2
P
0.2 0.2
0.2 0.2
0.2
Q
0.125 0.125
0.125 0.125
0.125 0.125
0.125 0.125
R
0.125 0.125
0.125 0.125
0.125 0.125
0.125 0.125
S
0.125 0.125
0.125 0.125
0.125 0.125
0.125 0.125
T
0.2 0.2
0.2 0.2
0.2
U
0.333 0.333
0.333
V
0.2 0.2
0.2 0.2
0.2
W
0.2 0.2
0.2 0.2
0.2
X
0.2 0.2
0.2 0.2
0.2
Y
0.333 0.333
0.333
35
Lampiran 3 W Kernel Gaussian untuk 25 lokasi
A B
C D
E F
G H
I J
K L
M N
O P
Q R
S T
U V
W X
Y A
0.000 0.913
0.603 0.429
0.095 0.702
0.654 0.672
0.321 0.071
0.491 0.385
0.375 0.256
0.078 0.337
0.182 0.163
0.128 0.041
0.059 0.066
0.089 0.016
0.013
B
0.913 0.000
0.821 0.678
0.201 0.688
0.792 0.893
0.549 0.173
0.521 0.516
0.602 0.463
0.185 0.415
0.281 0.287
0.260 0.104
0.084 0.099
0.156 0.041
0.038
C
0.603 0.821
0.000 0.929
0.507 0.368
0.585 0.882
0.696 0.388
0.274 0.373
0.667 0.608
0.372 0.246
0.214 0.280
0.344 0.188
0.044 0.058
0.129 0.057
0.067
D
0.429 0.678
0.929 0.000
0.612 0.319
0.584 0.872
0.870 0.600
0.267 0.434
0.811 0.806
0.592 0.278
0.294 0.411
0.534 0.350
0.064 0.086
0.204 0.123
0.147
E
0.095 0.201
0.507 0.612
0.000 0.044
0.129 0.319
0.426 0.693
0.033 0.084
0.320 0.405
0.554 0.039
0.056 0.116
0.247 0.247
0.006 0.010
0.041 0.051
0.088
F
0.702 0.688
0.368 0.319
0.044 0.000
0.868 0.612
0.368 0.066
0.935 0.742
0.477 0.322
0.089 0.775
0.486 0.372
0.229 0.076
0.287 0.296
0.295 0.056
0.038
G
0.654 0.792
0.585 0.584
0.129 0.868
0.000 0.862
0.678 0.198
0.841 0.895
0.791 0.622
0.248 0.805
0.650 0.608
0.474 0.209
0.303 0.340
0.441 0.137
0.110
H
0.672 0.893
0.882 0.872
0.319 0.612
0.862 0.000
0.825 0.355
0.527 0.663
0.862 0.746
0.388 0.502
0.438 0.497
0.500 0.256
0.133 0.163
0.287 0.115
0.113
I
0.321 0.549
0.696 0.870
0.426 0.368
0.678 0.825
0.000 0.655
0.374 0.643
0.976 0.988
0.729 0.449
0.546 0.714
0.830 0.586
0.168 0.217
0.443 0.305
0.326
J
0.071 0.173
0.388 0.600
0.693 0.066
0.198 0.355
0.655 0.000
0.069 0.193
0.529 0.694
0.967 0.103
0.187 0.349
0.623 0.711
0.035 0.054
0.178 0.275
0.403
K
0.491 0.521
0.274 0.267
0.033 0.935
0.841 0.527
0.374 0.069
0.000 0.855
0.494 0.343
0.099 0.930
0.661 0.494
0.290 0.104
0.479 0.487
0.452 0.099
0.064
L
0.385 0.516
0.373 0.434
0.084 0.742
0.895 0.663
0.643 0.193
0.855 0.000
0.770 0.629
0.266 0.948
0.898 0.815
0.597 0.292
0.545 0.601
0.712 0.266
0.199
M
0.375 0.602
0.667 0.811
0.320 0.477
0.791 0.862
0.976 0.529
0.494 0.770
0.000 0.959
0.615 0.577
0.653 0.784
0.818 0.525
0.233 0.290
0.522 0.306
0.302
N
0.256 0.463
0.608 0.806
0.405 0.322
0.622 0.746
0.988 0.694
0.343 0.629
0.959 0.000
0.784 0.438
0.572 0.762
0.897 0.676
0.183 0.238
0.490 0.377
0.405
O
0.078 0.185
0.372 0.592
0.554 0.089
0.248 0.388
0.729 0.967
0.099 0.266
0.615 0.784
0.000 0.152
0.276 0.477
0.767 0.843
0.064 0.094
0.274 0.398
0.533
P
0.337 0.415
0.246 0.278
0.039 0.775
0.805 0.502
0.449 0.103
0.930 0.948
0.577 0.438
0.152 0.000
0.865 0.692
0.431 0.185
0.662 0.691
0.678 0.204
0.134
Q
0.182 0.281
0.214 0.294
0.056 0.486
0.650 0.438
0.546 0.187
0.661 0.898
0.653 0.572
0.276 0.865
0.000 0.924
0.672 0.386
0.732 0.810
0.936 0.460
0.334
R
0.163 0.287
0.280 0.411
0.116 0.372
0.608 0.497
0.714 0.349
0.494 0.815
0.784 0.762
0.477 0.692
0.924 0.000
0.885 0.612
0.525 0.622
0.901 0.606
0.510
S
0.128 0.260
0.344 0.534
0.247 0.229
0.474 0.500
0.830 0.623
0.290 0.597
0.818 0.897
0.767 0.431
0.672 0.885
0.000 0.856
0.271 0.351
0.676 0.648
0.659
T
0.041 0.104
0.188 0.350
0.247 0.076
0.209 0.256
0.586 0.711
0.104 0.292
0.525 0.676
0.843 0.185
0.386 0.612
0.856 0.000
0.133 0.186
0.453 0.736
0.864
U
0.059 0.084
0.044 0.064
0.006 0.287
0.303 0.133
0.168 0.035
0.479 0.545
0.233 0.183
0.064 0.662
0.732 0.525
0.271 0.133
0.000 0.985
0.755 0.287
0.157
V
0.066 0.099
0.058 0.086
0.010 0.296
0.340 0.163
0.217 0.054
0.487 0.601
0.290 0.238
0.094 0.691
0.810 0.622
0.351 0.186
0.985 0.000
0.847 0.367
0.215
W
0.089 0.156
0.129 0.204
0.041 0.295
0.441 0.287
0.443 0.178
0.452 0.712
0.522 0.490
0.274 0.678
0.936 0.901
0.676 0.453
0.755 0.847
0.000 0.640
0.468
X
0.016 0.041
0.057 0.123
0.051 0.056
0.137 0.115
0.305 0.275
0.099 0.266
0.306 0.377
0.398 0.204
0.460 0.606
0.648 0.736
0.287 0.367
0.640 0.000
0.930
Y
0.013 0.038
0.067 0.147
0.088 0.038
0.110 0.113
0.326 0.403
0.064 0.199
0.302 0.405
0.533 0.134
0.334 0.510
0.659 0.864
0.157 0.215
0.468 0.930
0.000