Menentukan Model kemiskinan Menggunakan Regresi Spasial (Studi Kasus Kabupaten Simalungun)
1
BAB 1
PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
Kemiskinan merupakan masalah dalam pembangunan yang bersifat multidimensi.
Kemiskinan merupakan persoalan kompleks yang terkait dengan berbagai dimensi
yakni sosial, ekonomi, budaya, politik serta dimensi ruang dan waktu. Kemiskinan
didefinisikan sebagai kondisi dimana seseorang atau sekelompok orang laki-laki
dan perempuan tidak terpenuhi hak-hak dasarnya untuk mempertahankan dan
mengembangkan kehidupan yang layak. Hak-hak dasar terdiri dari hak-hak yang
dipahami masyarakat miskin sebagai hak mereka untuk dapat menikmati
kehidupan yang layak dan hak yang diakui dalam peraturan perundang-undangan.
Hak-hak dasar yang diakui secara umum tersebut antara lain meliputi
terpenuhinya kebutuhan pangan, kesehatan, pendidikan, pekerjaan, perumahan, air
bersih, pertanahan, sumber daya alam dan lingkungan hidup, rasa aman dari
perlakuan atau ancaman tindak kekerasan dan hak untuk berpartisipasi dalam
kehidupan sosial-politik, baik bagi perempuan maupun laki-laki (Bappenas,
2004).
Kabupaten Simalungun merupakan Kabupaten terluas ke-3 setelah
Kabupaten Madina dan Kabupaten Langkat di Sumatera Utara namun penduduk
miskin di Kabupaten Simalungun masih banyak. Berdasarkan hasil Survei Sosial
Ekonomi Nasional Tahun 2010 (SUSENAS 2010) sebanyak 87,70 ribu jiwa atau
10.73 persen terhadap total jumlah penduduk. Namun demikian, kondisi ini lebih
baik dibandingkan tahun 2009 yang mencapai 12.67 persen. Padahal Kabupaten
Simalungun memiliki letak yang cukup strategis yakni diapit oleh 8 Kabupaten
serta berada di kawasan wisata Danau Toba. Untuk mengatasi masalah
kemiskinan, perlu diketahui faktor-faktor yang mempengaruhi kemiskinan
tersebut. Menurut Petrucci et al, kemiskinan penduduk dipengaruhi oleh kondisi
geografi dan lingkungan. Hal ini juga sejalan berdasarkan hukum geografis yang
Universitas Sumatera Utara
2
dikemukakan Tobler (Tobler’s first law of geography) dalam Schabenberger dan
Gotway (2005), menyatakan “everything is related to everything else, but near
things are more related than distant things”. Segala sesuatu saling berhubungan
satu dengan yang lainnya, tetapi sesuatu yang lebih dekat akan lebih berpengaruh
daripada sesuatu yang jauh. Data yang dipengaruhi oleh kondisi geografi dan
lingkungan atau ruang merupakan data yang bersifat spasial. Oleh karena itu,
diperlukan suatu analisis spasial mengenai hubungan variabel independen dan
dependen untuk mengetahui faktor-faktor geografi dan lingkungan yang
mempengaruhi kemiskinan. Analisis tersebut adalah analisis yang memasukan
efek spasial.
1.2 Rumusan Masalah
Bagaimana menentukan model kemiskinan menggunakan regresi spasial, serta
mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi kemiskinan. Penggunaan regresi
linier sederhana kurang tepat. Dimana data mengandung faktor spasial sehingga
model akan kurang akurat dan menyebabkan kesimpulan yang kurang tepat
karena asumsi eror saling bebas dan asumsi hemoginitas tidak terpenuhi. Maka
dari itu, perlu adanya suatu analisis yang lebih akurat pada data spasial yaitu
regresi spasial.
1.3 Tujuan Penelitian
Penelitian ini bertujuan untuk menentukan model kemiskinan di Kabupaten
Simalungun menggunakan regresi spasial. Menganalisis faktor-faktor penyebab
kemiskinan yang mempengaruhinya serta mengkaji efektifitas metode regresi
spasial dalam menganalisis penyebab kemiskinan di kabupaten Simalungun.
Universitas Sumatera Utara
3
1.4 Batasan Masalah
Dalam penelitian ini dilakukan beberapa batasan sebagai berikut :
1. Wilayah yang diteliti adalah kabupaten Simalungun yang terdiri dari 31
kecamatan.
2. Data yang digunakan adalah data sekunder yang sudah dipublikasikan oleh
BPS, yakni :
a. Jumlah penduduk miskin disetiap Kecamatan
b. Jumlah masyarakat yang bekerja disektor pertanian
c. Jumlah wanita yang memakai alat kontrasepsi
d. Jumlah anak yang putus/tidak bersekolah dibawah usia 15 Tahun
e. Jarak Kecamatan ke ibukota Kabupaten
1.5 Manfaat Penelitian
Kontribusi penelitian ini antara lain :
1. Model yang sudah diperoleh dapat digunakan untuk membuat suatu prediksi
, antisipasi, dan kebijakan untuk menurunkan angka kemiskinan di Kabupaten
Simalungun.
2. Dengan penelitian ini penulis berharap dapat memperkaya literatur dalam
bidang statistika khususnya dalam hal regresi spasial.
1.6 Metodologi Penelitian
Metode penelitian yang digunakan adalah sebagai berikut :
1. Melakukan eksplorasi peta tematik untuk mengetahui pola penyebaran dan
dependensi pada masing-masing variabel serta scatterplot untuk mengetahui
pola hubungan variabel X dan Y
2. Melakukan pemodelan regresi dengan metode ordinary least square (OLS)
yang meliputi estimasi parameter dan estimasi signifikansi model.
Universitas Sumatera Utara
4
3. Uji dependensi atau korelasi
4. Menguji efek spasial yaitu uji dependensi spasial dan uji heterogenitas spasial.
Uji dependensi spasial dilakukan dengan metode uji pengganda lagrange
(lagrange Multiplier, LM) dan uji keragaman spasial dilakukan dengan
Moran’s I Statistics (Anselin 1988).
5. Menentukan matriks pembobot spasial W.
6. Proses pemodelan, yaitu data dimodelkan dengan Spatial Autoregressive
Model (SAR), Spatial Error Model (SEM), atau Spatial Autoregresive Moving
Average (SARMA).
1.7 Tinjauan Pustaka
Regresi spasial telah dikembangkan oleh beberapa peneliti, beberapa diantaranya
ialah Anselin, et al (2004), Le Sage dan Pace (2007). Regresi ini telah banyak
digunakan dalam ilmu-ilmu regional (Cressie, 1993), ekonomi (Le Sage dan
Polasek, 2006), real estate (Pavlov, 2000), maupun di dalam pengolahan citra
(Halim, 2007)
Selain pengembangan dari sisi metode, metode ini juga telah banyak digunakan
sebagai alat analisis data pada beberapa bidang, diantaranya ialah Siana Halim et
al (2008). Dia menggunakan metode regresi spasial ini untuk memodelkan harga
jual apartemen di Surabaya. Nurvita Arumsari dan Sutikno (2010) memodelkan
kejadian diare menggunakan pendekatan titik dengan studi kasus di Kabupaten
Tuban Jawa Timur.
Regresi spasial adalah metode untuk memodelkan suatu data yang memiliki unsur
spasial. Model umum regresi spasial atau juga biasa disebut Spatial
Autoregressive Moving Average (SARMA) dalam bentuk matriks (Le Sage 1999;
Anselin 2004) dapat disajikan sebagai berikut :
� = ρ�� + �� + �
Universitas Sumatera Utara
5
Spatial Autoregressive Model (SAR) adalah jika nilai ρ≠0 dan λ=0 maka model
regresi spasial akan menjadi model regresi spasial Mixed RegressiveAutoregressiv atau Spatial Autoregressive Model (SAR) atau disebut juga Spatial
Lag Model (SLM) (Anselin, 1988) dengan bentuk persamaannya yaitu :
� = ρ�� +��+ �
Spatial Error Model
(SEM) yaitu Jika ρ=0 dan≠0λ ,
dengan bentuk
persamaannya yaitu
� = �� + ,
� = �+ �
Universitas Sumatera Utara
BAB 1
PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
Kemiskinan merupakan masalah dalam pembangunan yang bersifat multidimensi.
Kemiskinan merupakan persoalan kompleks yang terkait dengan berbagai dimensi
yakni sosial, ekonomi, budaya, politik serta dimensi ruang dan waktu. Kemiskinan
didefinisikan sebagai kondisi dimana seseorang atau sekelompok orang laki-laki
dan perempuan tidak terpenuhi hak-hak dasarnya untuk mempertahankan dan
mengembangkan kehidupan yang layak. Hak-hak dasar terdiri dari hak-hak yang
dipahami masyarakat miskin sebagai hak mereka untuk dapat menikmati
kehidupan yang layak dan hak yang diakui dalam peraturan perundang-undangan.
Hak-hak dasar yang diakui secara umum tersebut antara lain meliputi
terpenuhinya kebutuhan pangan, kesehatan, pendidikan, pekerjaan, perumahan, air
bersih, pertanahan, sumber daya alam dan lingkungan hidup, rasa aman dari
perlakuan atau ancaman tindak kekerasan dan hak untuk berpartisipasi dalam
kehidupan sosial-politik, baik bagi perempuan maupun laki-laki (Bappenas,
2004).
Kabupaten Simalungun merupakan Kabupaten terluas ke-3 setelah
Kabupaten Madina dan Kabupaten Langkat di Sumatera Utara namun penduduk
miskin di Kabupaten Simalungun masih banyak. Berdasarkan hasil Survei Sosial
Ekonomi Nasional Tahun 2010 (SUSENAS 2010) sebanyak 87,70 ribu jiwa atau
10.73 persen terhadap total jumlah penduduk. Namun demikian, kondisi ini lebih
baik dibandingkan tahun 2009 yang mencapai 12.67 persen. Padahal Kabupaten
Simalungun memiliki letak yang cukup strategis yakni diapit oleh 8 Kabupaten
serta berada di kawasan wisata Danau Toba. Untuk mengatasi masalah
kemiskinan, perlu diketahui faktor-faktor yang mempengaruhi kemiskinan
tersebut. Menurut Petrucci et al, kemiskinan penduduk dipengaruhi oleh kondisi
geografi dan lingkungan. Hal ini juga sejalan berdasarkan hukum geografis yang
Universitas Sumatera Utara
2
dikemukakan Tobler (Tobler’s first law of geography) dalam Schabenberger dan
Gotway (2005), menyatakan “everything is related to everything else, but near
things are more related than distant things”. Segala sesuatu saling berhubungan
satu dengan yang lainnya, tetapi sesuatu yang lebih dekat akan lebih berpengaruh
daripada sesuatu yang jauh. Data yang dipengaruhi oleh kondisi geografi dan
lingkungan atau ruang merupakan data yang bersifat spasial. Oleh karena itu,
diperlukan suatu analisis spasial mengenai hubungan variabel independen dan
dependen untuk mengetahui faktor-faktor geografi dan lingkungan yang
mempengaruhi kemiskinan. Analisis tersebut adalah analisis yang memasukan
efek spasial.
1.2 Rumusan Masalah
Bagaimana menentukan model kemiskinan menggunakan regresi spasial, serta
mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi kemiskinan. Penggunaan regresi
linier sederhana kurang tepat. Dimana data mengandung faktor spasial sehingga
model akan kurang akurat dan menyebabkan kesimpulan yang kurang tepat
karena asumsi eror saling bebas dan asumsi hemoginitas tidak terpenuhi. Maka
dari itu, perlu adanya suatu analisis yang lebih akurat pada data spasial yaitu
regresi spasial.
1.3 Tujuan Penelitian
Penelitian ini bertujuan untuk menentukan model kemiskinan di Kabupaten
Simalungun menggunakan regresi spasial. Menganalisis faktor-faktor penyebab
kemiskinan yang mempengaruhinya serta mengkaji efektifitas metode regresi
spasial dalam menganalisis penyebab kemiskinan di kabupaten Simalungun.
Universitas Sumatera Utara
3
1.4 Batasan Masalah
Dalam penelitian ini dilakukan beberapa batasan sebagai berikut :
1. Wilayah yang diteliti adalah kabupaten Simalungun yang terdiri dari 31
kecamatan.
2. Data yang digunakan adalah data sekunder yang sudah dipublikasikan oleh
BPS, yakni :
a. Jumlah penduduk miskin disetiap Kecamatan
b. Jumlah masyarakat yang bekerja disektor pertanian
c. Jumlah wanita yang memakai alat kontrasepsi
d. Jumlah anak yang putus/tidak bersekolah dibawah usia 15 Tahun
e. Jarak Kecamatan ke ibukota Kabupaten
1.5 Manfaat Penelitian
Kontribusi penelitian ini antara lain :
1. Model yang sudah diperoleh dapat digunakan untuk membuat suatu prediksi
, antisipasi, dan kebijakan untuk menurunkan angka kemiskinan di Kabupaten
Simalungun.
2. Dengan penelitian ini penulis berharap dapat memperkaya literatur dalam
bidang statistika khususnya dalam hal regresi spasial.
1.6 Metodologi Penelitian
Metode penelitian yang digunakan adalah sebagai berikut :
1. Melakukan eksplorasi peta tematik untuk mengetahui pola penyebaran dan
dependensi pada masing-masing variabel serta scatterplot untuk mengetahui
pola hubungan variabel X dan Y
2. Melakukan pemodelan regresi dengan metode ordinary least square (OLS)
yang meliputi estimasi parameter dan estimasi signifikansi model.
Universitas Sumatera Utara
4
3. Uji dependensi atau korelasi
4. Menguji efek spasial yaitu uji dependensi spasial dan uji heterogenitas spasial.
Uji dependensi spasial dilakukan dengan metode uji pengganda lagrange
(lagrange Multiplier, LM) dan uji keragaman spasial dilakukan dengan
Moran’s I Statistics (Anselin 1988).
5. Menentukan matriks pembobot spasial W.
6. Proses pemodelan, yaitu data dimodelkan dengan Spatial Autoregressive
Model (SAR), Spatial Error Model (SEM), atau Spatial Autoregresive Moving
Average (SARMA).
1.7 Tinjauan Pustaka
Regresi spasial telah dikembangkan oleh beberapa peneliti, beberapa diantaranya
ialah Anselin, et al (2004), Le Sage dan Pace (2007). Regresi ini telah banyak
digunakan dalam ilmu-ilmu regional (Cressie, 1993), ekonomi (Le Sage dan
Polasek, 2006), real estate (Pavlov, 2000), maupun di dalam pengolahan citra
(Halim, 2007)
Selain pengembangan dari sisi metode, metode ini juga telah banyak digunakan
sebagai alat analisis data pada beberapa bidang, diantaranya ialah Siana Halim et
al (2008). Dia menggunakan metode regresi spasial ini untuk memodelkan harga
jual apartemen di Surabaya. Nurvita Arumsari dan Sutikno (2010) memodelkan
kejadian diare menggunakan pendekatan titik dengan studi kasus di Kabupaten
Tuban Jawa Timur.
Regresi spasial adalah metode untuk memodelkan suatu data yang memiliki unsur
spasial. Model umum regresi spasial atau juga biasa disebut Spatial
Autoregressive Moving Average (SARMA) dalam bentuk matriks (Le Sage 1999;
Anselin 2004) dapat disajikan sebagai berikut :
� = ρ�� + �� + �
Universitas Sumatera Utara
5
Spatial Autoregressive Model (SAR) adalah jika nilai ρ≠0 dan λ=0 maka model
regresi spasial akan menjadi model regresi spasial Mixed RegressiveAutoregressiv atau Spatial Autoregressive Model (SAR) atau disebut juga Spatial
Lag Model (SLM) (Anselin, 1988) dengan bentuk persamaannya yaitu :
� = ρ�� +��+ �
Spatial Error Model
(SEM) yaitu Jika ρ=0 dan≠0λ ,
dengan bentuk
persamaannya yaitu
� = �� + ,
� = �+ �
Universitas Sumatera Utara