PEMODELAN FIXED EFFECT GEOGRAPHICALLY WEIGHTED PANEL REGRESSION UNTUK INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA DI JAWA TENGAH - Diponegoro University | Institutional Repository (UNDIP-IR) Siti Maulina M.

PEMODELAN FIXED EFFECT GEOGRAPHICALLY
WEIGHTED PANEL REGRESSION UNTUK INDEKS
PEMBANGUNAN MANUSIA DI JAWA TENGAH

SKRIPSI

Disusun Oleh :
SITI MAULINA MEUTUAH
24010213140061

DEPARTEMEN STATISTIKA
FAKULTAS SAINS DAN MATEMATIKA
UNIVERSITAS DIPONEGORO
SEMARANG
2017

PEMODELAN FIXED EFFECT GEOGRAPHICALLY
WEIGHTED PANEL REGRESSION UNTUK INDEKS
PEMBANGUNAN MANUSIA DI JAWA TENGAH

Du

sn

Ol
:

SITI MAULINA MEUTUAH
24010213140061

Diajukan sebagai Salah Satu Syarat untuk Memperoleh Gelar Sarjana Sains pada
Departemen Statistika Fakultas Sains dan Matematika Universitas Diponegoro

DEPARTEMEN STATISTIKA
FAKULTAS SAINS DAN MATEMATIKA
UNIVERSITAS DIPONEGORO
SEMARANG
2017

i

ii

iii

KATA PENGANTAR

Puji syukur bagi Allah SWT atas rahmat, hidayah, serta karunia-Nya sehingga
penulis dapat menyelesaikan penulisan Tugas Akhir dengan judul Pmodelan
Fixed Effect Geographically Weighted Panel Regression untuk Indeks
Pembangunan Manusia di Jawa Tengah . Penulis menyadari bahwa dalam
penulisan Tugas Akhir ini tidak lepas dari bimbingan dan dukungan yang
diberikan beberapa pihak. Oleh karena itu, penulis ingin menyampaikan terima
kasih kepada:
1.

Bapak Dr. Tarno, M.Si selaku Ketua Departemen Statistika Fakultas Sains
dan Matematika Universitas Diponegoro.

2.

Bapak Hasbi Yasin, S.Si., M.Si dan Ibu Dr. Di Asih I Maruddani, S.Si, M.Si.
selaku dosen pembimbing I dan dosen pembimbing II.

3.

Bapak dan Ibu dosen Departemen Statistika Fakultas Sains dan Matematika
Universitas Diponegoro.

4.

Semua pihak yang tidak dapat disebutkan satu per satu yang telah membantu
penulis dalam penulisan Tugas Akhir ini.

Penulis menyadari bahwa penulisan Tugas Akhir ini masih jauh dari sempurna.
Oleh karena itu, penulis mengharapkan kritik dan saran yang membangun demi
kesempurnaan penulisan selanjutnya.
Semarang, Maret 2017

Penulis
iv



BSRK



  

    
  


y

   
 
  

 

cukup jika melakukan pengamatan di

setiap kabupaten/kota hanya dalam satu waktu tertentu saja, tetapi pengamatan
perlu dilakukan dalam beberapa periode waktu. Sebaran di setiap kabupaten/kota
juga perlu mendapat perhatian, karena kondisi yang sangat beragam sehingga
menyebabkan adanya efek spasial. Oleh karena itu, perlu dikaji variabel-variabel
dalam beberapa periode waktu yang mempengaruhi indeks pembangunan manusia
dengan mempertimbangkan adanya efek spasial. Metode statistik yang digunakan
untuk mengatasi adanya efek spasial, khususunya masalah heterogenitas spasial
pada data bertipe panel adalah Geographically Weighted Panel Regression
(GWPR). Penelitian ini difokuskan pada pembentukan model GWPR dengan efek
tetap (fixed effect) menggunakan pembobot fixed exponential kernel pada data
indeks pembangunan manusia kabupaten/kota di Jawa Tengah tahun 2010-2015.
Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa model fixed effect GWPR berbeda
signifikan terhadap model regresi data panel, serta model yang dihasilkan untuk
setiap lokasi akan berbeda antara satu dengan yang lainnya. Selain itu,
kabupaten/kota di Jawa Tengah mempunyai 5 kelompok berdasarkan variabelvariabel yang signifikan. Pada model fixed effect GWPR menghasilkan nilai R2
sebesar 0,9227.


   

Kata Kunci: Indeks Pembangunan Manusia, Data Panel, Efek Spasial, Fixed
Effect, Fixed Exponential Kernel, Geographically Weighted Panel Regression, R2.



BSRC



x is an indicator for assessing the quality of human
resources and measure the results of human development. The achievements of
the human development index is not enough if conducting observations in each
cities in just one particular time, but the observations need to be made in some
period of time. The distribution in each cities is also a concern, because the
conditions are so diverse that led to their spatial effects. Therefore, it is necessary
to study these variables in some time periods that affect human development
index taking into account the spatial effects. Statistical methods used to overcome
their spatial effects, especially in the problem of spatial heterogeneity in the data
type of panel is Geographically Weighted Panel Regression (GWPR). This study
focused on the establishment of GWPR model with fixed effects using fixed

exponential kernel on the human development index data cities in Central Java in
2010-2015. The results of this study indicate that the fixed effect model GWPR
differ significantly on panel data regression model, and the model generated for
each location will be different from one another. In addition, cities in Central Java
has five groups based on variables that are significant. In the fixed effect model
GWPR generates R2 value of 0,9227.
!"#$ %&&'()"&$* $%&

Key words: Human Development Index, Panel Data, Spatial Effects, Fixed Effect,
Fixed Exponential Kernel, Geographically Weighted Panel Regression, R2.



DA-.A/ 010

HA2A3AN 45D52 66666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666,
HA2A3AN 78NG81AHAN 0 6666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666 ,,
HA2A3AN 78NG81AHAN 0066666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666 ,,,
A.A 78NGAN.A/ 6666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666,v

9

A:1./A9 66666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666 v
A:1./A;. 66666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666+,
DA-.A/ 01066666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666 +,,
DA-.A/ GA3:A/ 6666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666 x
DA-.A/ .A:82 6666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666x,
DA-.A/ 2A370/AN 666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666 x,,
A: 0

:

78

5

2.1

AN 751.A9A

Indeks Pembangunan Manusia .....................................................7
2.1.1

Komponen Pembentuk Indeks Pembangunan Manusia....7

2.1.3

Variabel-Variabel yang Diduga Mempengaruhi Indeks

2.1.2

Penghitungan Indeks Pembangunan Manusia...................9
Pembangunan Manusia ...................................................10

2.2

Analisis Data Panel .....................................................................13

2.4

Model Pengaruh Acak (Random Effect Model) ..........................16

2.3

Model Pengaruh Tetap (Fixed Effect Model)..............................14

+,,

2.5

Pemilihan Model Regresi Data Panel ........................................17
2.5.1
2.5.2

Uji Chow .........................................................................17

Uji Hausman ...................................................................18

2.6

Pengujian Asumsi Regresi Data Panel........................................18

2.8

Non-Multikolinieritas Lokal .......................................................23

2.7
2.9

Heterogenitas Spasial..................................................................22
Model Fixed Effect Geographically Weighted Panel

Regression...................................................................................24

2.10 Estimasi Parameter Model Fixed Effect Geographically

Weighted Panel Regression ........................................................26

2.11 Pemilihan Pembobot Model Fixed Effect Geographically

Weighted Panel Regression ........................................................29

2.12 Pengujian Model Fixed Effect Geographically Weighted

Panel Regression ........................................................................32

2.13 Koefisien Determinasi (R2).........................................................34
?

A? @@@

ABCD

3.1

Jenis dan Sumber Data................................................................35

3.3

Tahapan Analisis Data ................................................................37

3.2

?

DDEDG@ FBNBE@C@GN

Variabel Penelitian......................................................................35

A? @H HAI@E DAN FBA?AHAIAN
4.1
4.2

Deskripsi Data.............................................................................41

Model Regresi Data Panel...........................................................42

4.2.1 Common Effect Model.......................................................42

4.2.2 Fixed Effect Model ............................................................43

4.3

4.4

4.2.3 Random Effect Model........................................................44

Pemilihan Model Regresi Data Panel .........................................45

4.3.1 Uji Chow ...........................................................................45

4.3.2 Uji Hausman .....................................................................46

Pengujian Asumsi Regresi Data Panel........................................47
viii

4.4.1 Uji Normalitas...................................................................47
4.4.2 Uji Homoskedastisitas ......................................................47
4.4.3 Uji Non-Autokorelasi........................................................48
4.5
4.6
4.7
4.8
4.9

4.4.4 Uji Non-Multikolinieritas .................................................49
Heterogenitas Spasial..................................................................49

Non-Multikolinieritas Lokal .......................................................50
Model Fixed Effect Geographically Weighted Panel

Regression Indeks Pembangunan Manusia.................................51
Pengujian Model Fixed Effect Geographically

Weighted Panel Regression ........................................................59
Koefisien Determinasi (R2).........................................................62

4.10 Interpretasi Model Fixed Effect GWPR ......................................63
J

AJ KL

MN

5.1
5.2

NOPOM
Kesimpulan .................................................................................66
Saran ...........................................................................................67

DAQPAR MOSPATA .................................................................................................. 68
U

AVMKRAN .................................................................................................................. 72

ix

DAWXAY GAZ[AY

G\]^\_ `a Statistik b Durbin Watson ..................................................................21
G\]^\_ ca Diagram Alir Analisis Data ................................................................39
G\]^\_ da Plot Nilai Bandwidth dengan Cross Validation..................................52
G\]^\_ 4a Pengelompokan Kabupaten/Kota Berdasarkan
Variabel Signifikan ............................................................................65

x

DAefAg fAhij

fklmn op

Uji q Durbin-Watson: Aturan Keputusan .............................................21

fklmn rp

Variabel Penelitian ...............................................................................36

fklmn sp

Struktur Data Penelitian .......................................................................36

fklmn

4p Deskripsi Data ......................................................................................41

fklmn

5p Estimasi Common Effect Model ............................................................42

fklmn

6p Estimasi Fixed Effect Model ................................................................43

fklmn

7p Estimasi Random Effect Model ............................................................44

fklmn

8p Hasil Regresi Absolut Residual dengan Variabel Independen .............48

fklmn

9p Nilai VIF Variabel Independen ............................................................49

fklmn otp

Nilai VIF Kota Semarang .....................................................................51

fklmn oop

Nilai Bandwidth ...................................................................................52

fklmn orp

Jarak Euclidean dan Pembobot Fixed Exponential Kernel ..................53

fklmn osp

Ringkasan Estimasi Parameter Model Fixed Effect GWPR .................55

fklmn oup

Estimasi Parameter Model Fixed Effect GWPR ..................................56

fklmn ovp

Uji Signifikansi Parameter Model ........................................................61

fklmn owp

Kelompok Kabupaten/Kota Berdasarkan Variabel Signifikan .............64

xi

DAxyAz {A|}~zAN

Data Indeks Pembangunan Manusia 35 Kabupaten/Kota

i

{€ ‚ƒ „…

di Jawa Tengah Tahun 2010-2015 dan Variabel-Variabel
yang Mempengaruhinya ................................................................72
i

†‡ˆ‰ Š‡‹ Œ

Sintaks dan Output Estimasi Common Effect Model
Menggunakan Software R ................................................................... 78

i

{€ ‚ƒ Ž…

Sintaks dan Output Estimasi Fixed Effect Model
Menggunakan Software R .............................................................79

i

{€ ‚ƒ

4… Sintaks dan Output Estimasi Random Effect Model
Menggunakan Software R .............................................................80

i

{€ ‚ƒ

5… Sintaks dan Output Uji Chow dan Uji Hausman
Menggunakan Software R .............................................................81

i

{€ ‚ƒ

6… Sintaks dan Output Pengujian Asumsi Normalitas Model
Regresi Data Panel Menggunakan Software R .............................82

i

{€ ‚ƒ

7… Sintaks dan Output Pengujian Asumsi Homoskedastisitas
Model Regresi Data Panel Menggunakan Software R ..................83

i

{€ ‚ƒ

8… Sintaks dan Output Pengujian Asumsi Non-Autokorelasi
Model Regresi Panel Menggunakan Software R ..........................84

i

{€ ‚ƒ

9… Sintaks dan Output Pengujian Asumsi Non-Multikolinieritas
Model Regresi Panel Menggunakan Software R ..........................85

i

{€ ‚ƒ „…

Sintaks dan Ouput Uji Heterogenitas Spasial Menggunakan
Software R .....................................................................................86

xii

i

‘’“ ”‘• ––—

Sintaks dan Ouput Nilai VIF Asumsi Non-Multikolinieritas
Lokal .............................................................................................87

i

‘’“ ”‘• –˜—

Sintaks dan Ouput Nilai Bandwidth untuk Pembobot Fixed
Exponential Kernel .......................................................................88

i

Sintaks dan Output Nilai Pembobot Fixed Exponential Kernel .... 89

i

Sintaks Program Fixed Effect GWPR Pembobot Fixed

‘’“ ”‘• –™—

‘’“ ”‘• –š—

Exponential Kernel .......................................................................95
i

›œž Ÿœ  ¡¢£

Output Fixed Effect GWPR Pembobot Fixed Exponential
Kernel .................................................................................................. 106

xiii

¥¦¥ §

¨©ª«¦¬­®­¦ª

¯°¯

±²³²´ µ¶·²¸²¹º

S»¼½¾¿

À»Á¾Â¾

y

y

tu m n

m

m

n

nn
u

n

s rny

¾ Ⱦ¾¾

to
ros

¿»Å;ʾ ¿¾È¾ ½ÀȽǾ

r yn

n r s

Ⱦ¿¾¼

Æ»À½ÀÁǾ¼Ç¾À

m

È½Í ÅÊǾ

t
u

tu pr s

ÅÇ

mu
np

msyr

n(

ѽÀ;ÐÎ ÒÓ¤Ô Ë

½À¾ÍÅÀÁ¾

n

t
n
u

¾È¾Ä¾Ê Þ Ðû

ý¾Ä ¾ »ÇÐÀÐƽ ¾¾¾Ç¾

m

Ç» ¾¾Ê ¾Á Ä»Í½Ê Í¾½Ç Ⱦ ͻǻ

ÅÀ¼ÅÇ

Æ»ÌÅÉÅÈǾÀ Ê¾Ä ¼»ÂûÍżΠ¾Ç¾

ϻ;ÀÁ¾ ¿¾È

r

»Ä¾ÇÅǾ

Æ»ÀÁÅ¿¾ ¾Ç¾À

UÀ¼ÅÇ

ǻûɾʼ»Â¾¾À ƾà ¾Â¾Ç¾¼À ¾Ë

Þ ¿»Í¾ÁÅÀ¾ÀË

y

ûľÄÅ

t

m u

»ÀÅÉ

) S¾Ä¾Ê

þ¼Å

y¾ÀÁ

y SÅÆÍ»Â

Æ»ÀɾȽ ÅÇžÀ È¾Ä¾Æ Ç»Í»ÂʾýľÀ ¿»Æ;ÀÁÅÀ¾À ¾È¾Ä¾Ê ¼»ÂûȽ¾À ¾

D¾y¾ Õ¾ÀÅý¾ (SDÕ) y¾ÀÁ Í»ÂÇžĽ¼¾ÃË SÅÆͻ D¾y¾

Õ¾ÀÅý¾

n

Ⱦ¿¾¼ ȽĽʾ¼ Ⱦ½ ¾ÀÁǾ ¿»ÀȽȽǾÀΠǻûʾ¼¾ÀΠȾ ÉÅÁ¾

wy

t un r yn

r

n

United Nations Development Programme (UÖDÏ) (¤××Ó)Î

p»Ím¾nÁÅÀ¾n m
¾ÀÅý¾

ȽȻؽÀ½Ã½Ç¾À

ûÍ

¾Á¾½

¿ÂÐûÃ

¿»ÂÄžþÀ

(a process of enlarging the choices of people)Ë

¿»Æ;ÀÁÅÀ¾À

Í»ÂÇ»Æ;ÀÁ

ƾÀÅý¾

y¾ÀÁ

mnu
rn

¿»ÂÄÅ

Æ»ÀȾ¿¾¼

¿»Âʾ¼½¾À

¾È¾Ä¾Ê

Í»ÂÊ¾Ã½Ä Æ»ÀÚ¾¿¾½ ¿»Â¼ÅÆÍÅʾÀ »ÇÐÀÐƽ

n

n

n m

y

½¼ÅÎ

¼»ÂÀ ¾¼¾

¼½È¾Ç

ͻ¿»ÀȾ¿¾¼¾À

¼½ÀÁÁ½

y

;À ¾Ç

Ǿ»À¾

À»Á¾Â¾

Í»ÂʾýÄ

»ÀȾÊ

ƾÉÅ

y¾ÀÁ

Æ»ÀÁžÀÁ½

ƾƿÅ

Æ»ÀÁÁÅÀ¾Ç¾À

y

ƾþľÊ

Æ»ÀÚ¾¿¾½

ûھ¾

ÃÐý¾Ä

¼½ÀÁǾ¼

ͽɾÇþÀ¾

¤

¼½ÀÁǾ¼

¾Ä¾Ã¾À

y

À»Á¾Â¾

tt

¼½ÀÁÁ½Î »¾¿½

(UÖDÏÎ

¤××Ó Ë

¿»ÀȾ¿¾¼¾À

¼½ÀÁÁ½

À¾ÆÅÀ

ͻͻ¾¿¾

¿»Æ;ÀÁÅÀ¾À

ûÆž

;Á½

ÙȾ¿ÅÀ

y¾ÀÁ

n

ƻƿÅÀ ¾½

¿½Ä½Ê¾À

;À ¾Ç

Á¾Á¾Ä »Á¾Á½ ǻûɾÀÁ¾ ÃÐý¾Ä »ÇÐÀÐƽ Ⱦ Ç»½ÃǽÀ¾

S»Ä¾½À

tu

¿»»ÇÐÀÐƽ¾ Þ

Á û¾Ç½ »Í¾½ÇË

tn
u
r

¿»ÀÈÅÈÅÇ

Í»ÂÇžĽ¼¾Ã

m nmm

½Ä¾¾Ê ¾¾ »Á¾¾ ¾

Õ»

y¾ÀÁ

)

À»Á¾Â¾

ƾÀÅý¾

ÃÅÆÍ»Â

y

Ⱦ ¾

y¾ÀÁ
ÅÀ¼ÅÇ

Û

(UéDêë

ÜÝÞßÝÜàáÞßâáÞ âÝÜáÜãäáÞ åáæáç ÜáÞäæèá

mu

m
nàÝâr Ýàmáßn
p
áu

æÝàáßèáÞ àÝæáç ÞÝßáçáë àáèâ áô

Development Index (HDI)
èÞåèâáóöç

äÞóäâ

IÞåÝâæ

áóáä

ÜÝÞèñáè âäáñèóáæ

)

ìííî ï ðñÝò âáçÝÞá èóäë

m
Ýn
ßßäÞáâán
(Iêõ)

êÝÜàáÞßäÞáÞ õáÞäæèá

SäÜàÝç Dáyá

õáÞäæèá

åáÞ

Human
æÝàáßáè

ÜÝÞßäâäç

òáæèñ

ãÝÜàáÞßäÞáÞ ÜáÞäæèáï

õÝÞäçäó

õáÞäæèá

÷áåáÞ

êäæáó

Sóáóèæóèâ (÷êS) (Ûîìø)ë

ùÞåÝâæ

mn

êÝàáßäÞá

n

(Iêõ) åèàáÞßäÞ ÜÝñáñäè ãÝÞåÝâáóáÞ óèßá åèÜÝÞæè åáæáçï DèÜÝÞæè óÝçæÝàäó
n

nyn y

t

ÜÝÞúáâäã äÜäç ãáÞôáÞß åáÞ æÝòáóë ãÝÞåèåèâáÞë åá âÝòèåäãá áß ñááâï ûÝèßá

m

tÝræÝàäó m
Ým
èñèâè

åèÝÞæè

ny y

àááâÞá üáâóöçï

òáçáãáÞ

tr n æánßát

ãÝÞßÝèá

UÞóäâ

òèåäãï

s âárÝÞá tÝâr áèt

ñäá

r

åèãÝÞßáäòè

ÜÝÞßäâäç åèÜÝÞæè âÝæÝòáóáÞë åèßäÞáâáÞ áÞßâá äÜäç

UÞóäâ

ÜÝÞßäâäç

åèÜÝÞæè

ãÝÞåèåèâáÞë

åèßäÞáâáÞ

ßáàäÞßáÞ

UÞóäâ

ÜÝÞßäâäç

èÞåèâáóöç òáçáãáÞ ñáÜá æÝâöñáò åáÞ çáóáýçáóá ñáÜá æÝâöñáòï

y

y

åèÜÝÞæè òèåäã ñá áâë åèßäÞáâáÞ èÞåèâáóöç âÝÜáÜãäáÞ åá á àÝñè

power party).
ÜÝçäãáâáÞ

ðñÝò

âáçÝÞá

èÞåèâáóöç

rum

èóäë

äÞóäâ

IÞåÝâæ

êÝÜàáÞßäÞáÞ

ÜÝÞßÝóáòäè

t r t n mrn
t p
u tmu
n
p

óèÞßâáó

(Iêõ) yáÞß

õáÞäæèá

âÝàÝçòáæèñáÞ

(purchasing

ãÝÜàáÞßäÞáÞ

r

ÜáÞäæèáë ãÝñ ÝÞåáãá ãÝòáèá ãÝÝèáò æá á åáÝáò åè ùÞåöÞÝæèáë

tu
ny t m
r

mrn
t

r

æáñáò æáá Ýáæäâ ãÝÝèáò åáÝáò åè

÷ÝçåáæáçâáÞ

n
us

åáóá

J
 T



 



øíëîí

Jáþá TÝÞßáòï

÷áåáÞ

êäæáó

Sóáóèæóèâ (÷êS)ÿ


 


I J
 T





  



 

 

 


ÜÝÞåäåäâè ãÝçèÞßâáó âÝýì åáçè

øíëîí æÝçóá ãÝçöñÝòáÞ

Iêõ



óÝçóèÞßßè

øøëî

Jáþá TÝÞßáò

ãçöãèÞæè åè

æÝàÝæáç

m


n

 

IÞåöÞÝæèá

8îë9ø

 


ãáåá

åÝÞßáÞ

óÝçåáãáó åè

óáòäÞ

Iêõ

Ûîì

æÝàÝæáç

Köóá Sáñáóèßá

åáÞ



!"#$!%&' I() *!"!'+&% ,!-!,&" ./01 *!"+& &* +2

K&-3

&*!' 4"!-!,5 )!,62 3'

&'76& 2'+!6, *!"8&,36 +&$&8 6&*!7#"2 8!'!'7&% &*&,/ '&83' &'76&

I() J&9&

T!'7&% 8&,2% +2-&9&% &'76& I() I'+#'!,2& y&2*3 ,!-!,&" .:/;;5
H&,2$

!'6#*& %&'y& +&$&8 ,&*3 9&6*3 *!"*!'*3 ,&=&/ !

6&-3 &*!'>6#*& =37&

-!"&7&85

*2+&6$&% 6#*& +2

J&9& T!'7&%/

,!%2'77& 8!'y!-&-6&'

!'7&"3%

y&'7

,27'2@26&' *!"%&+&

I'+!6, (!8-&'73'&' )&'3,2& +2 92$&y&% *!",!-3*5 4!"+&,&"6&'
m!ny-&-6&n!t =r&+2&ny
!

I()

T!'7&%

!"-!+&&' ,!*2&

92$&y&% $&2'' y& +&'

J&9& T!'7&%5

+2 ("# 2',2

D&"2&-!$ +&$&8 -!-!"& &

!"2#+! 9&6*3

)&'3,2& ,!%2'77& 3 &y&

I'+!6,

J&9&

+&'