MODEL REGRESI PANEL SPASIAL PADA PENDUDUK MISKIN KABUPATEN/KOTA DI JAWA TENGAH.
MODEL REGRESI PANEL SPASIAL PADA PENDUDUK MISKIN
KABUPATEN/KOTA DI JAWA TENGAH
oleh
SEPTIYANINGRUM
NIM. M0111073
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM
UNIVERSITAS SEBELAS MARET
SURAKARTA
2016
1
MODEL REGRESI PANEL SPASIAL PADA PENDUDUK MISKIN
KABUPATEN/KOTA DI JAWA TENGAH
oleh
SEPTIYANINGRUM
M0111073
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
ii
ABSTRAK
Septiyaningrum. 2016. MODEL REGRESI PANEL SPASIAL PADA
PENDUDUK MISKIN KABUPATEN/KOTA DI JAWA TENGAH. Fakultas
Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam. Universitas Sebelas Maret.
Kemiskinan merupakan permasalahan kompleks yang mengakibatkan ketimpangan sosial. World Bank menyatakan penurunan tingkat kemiskinan di
Indonesia mengalami perlambatan. Tahun 2014, BPS menyatakan persentase
penduduk miskin tertinggi terdapat di Pulau Jawa. Jawa Tengah menempati urutan tertinggi kedua setelah D. I. Yogyakarta. Data penduduk miskin yang
digunakan adalah gabungan antara data cross section dengan time series yang disebut data panel. Apabila penduduk miskin antara wilayah satu dengan wilayah
lain dipengaruhi kondisi geografis maka data panel mempunyai efek spasial. Efek
spasial digunakan untuk mengetahui besarnya keterkaitan faktor-faktor secara
geografis. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan faktor yang berpengaruh
terhadap penduduk miskin kabupaten/kota di Jawa Tengah menggunakan regresi
panel spasial. Pembobot spasial menggunakan pembobot rook contiguity karena
setiap wilayah bersinggungan sisi dengan wilayah lain. Penerapan ini memperoleh hasil bahwa faktor yang mempengaruhi penduduk miskin kabupaten/kota
di Jawa Tengah adalah angka melek huruf dan pengeluaran per kapita dengan
model terbaik yang diperoleh adalah SEM random effect.
Kata Kunci: penduduk miskin, regresi panel spasial, pembobot rook contiguity,
SEM random effect
iii
ABSTRACT
Septiyaningrum. 2016. SPATIAL PANEL REGRESSION MODEL ON
POOR PEOPLE OF REGENCY/CITIES IN CENTRAL JAVA. Faculty of
Mathematics and Natural Sciences. Sebelas Maret University.
Poverty is a complex problem that resulted in social inequality. World Bank
stated that the poverty reduction in Indonesia is getting slow down. In 2014,
BPS stated the highest percentage of poor people is in Java Island. Central Java
placed the second highest rank after D. I. Yogyakarta. Poor people data used is
a combination between cross section and time series data called panel data. If
poor people in one region to another is influenced by geographical conditions then
panel data has a spatial effect. The spatial effect is used to determine how big
correlation of some factors geographically. The research is aimed to determine
factors that influence poor people of regency/cities in Central Java using spatial
panel regression. The spatial weighting use the rook contiguity weighting because
each region touch on side to another region. The results of this implementation
are that the factors which influence poor people of regency/cities in Central Java
are literacy rate and the expenditure per capita with the best model which is
obtained SEM random effect.
Keywords: poor people, spatial panel regression, rook contiguity weighting, SEM
random effect
iv
KATA PENGANTAR
Puji syukur kepada Tuhan Yang Maha Esa atas limpahan berkat dan rahmatNya sehingga penulis dapat menyelesaikan skripsi ini. Ucapan terima kasih penulis sampaikan kepada
1. Dra. Sri Sulistijowati Handajani, M.Si. sebagai Pembimbing I yang telah
memberikan bimbingan materi dan penulisan dalam skripsi ini, dan
2. Prof. Drs. Tri Atmojo Kusmayadi, M.Sc., Ph.D. sebagai Pembimbing II
yang telah memberikan bimbingan, saran, dan masukan dalam penulisan
skripsi ini.
Semoga skripsi ini bermanfaat.
Surakarta, Juli 2016
Penulis
v
MOTO
Kerjakan dengan ikhlas.
vi
PERSEMBAHAN
Karya ini dipersembahkan untuk
kedua orang tua saya.
vii
DAFTAR ISI
HALAMAN PENGESAHAN . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
ii
ABSTRAK . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
iii
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
iv
KATA PENGANTAR . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
v
MOTO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
vi
PERSEMBAHAN . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
vii
DAFTAR ISI . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
ix
DAFTAR TABEL . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
x
DAFTAR GAMBAR . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
xi
PENDAHULUAN
1
1.1
Latar Belakang . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1
1.2
Perumusan Masalah
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
2
1.3
Tujuan . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
2
1.4
Manfaat . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3
ABSTRACT
I
II LANDASAN TEORI
4
2.1
Tinjauan Pustaka . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
4
2.2
Landasan Teori . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
5
2.2.1
Kemiskinan . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
5
2.2.2
Data Panel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
6
2.2.3
Regresi Panel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
6
2.2.4
Metode OLS
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
8
2.2.5
Asumsi Regresi Klasik . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
10
viii
2.3
2.2.6
Metode Maximum Likelihood
. . . . . . . . . . . . . . . .
12
2.2.7
Pembobot Spasial . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
13
2.2.8
Regresi Panel Spasial . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
15
2.2.9
Uji Likelihood Ratio
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
17
2.2.10 Uji Hausman . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
18
2.2.11 Goodness of Fit Model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
18
Kerangka Pemikiran . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
20
III METODOLOGI PENELITIAN
21
IV PEMBAHASAN
23
4.1
Gambaran Umum Jawa Tengah . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
23
4.2
Penerapan Model Regresi Panel . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
27
4.3
Penerapan Model Regresi Panel Spasial . . . . . . . . . . . . . . .
32
4.4
Validasi Model SEM Random Effect . . . . . . . . . . . . . . . . .
38
V PENUTUP
40
5.1
Kesimpulan . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
40
5.2
Saran . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
40
DAFTAR PUSTAKA
41
LAMPIRAN 1
43
LAMPIRAN 2
44
ix
DAFTAR TABEL
2.1
Struktur data panel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
6
4.1
Hasil estimasi pendekatan OLS . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
27
4.2
Hasil uji parsial pendekatan OLS . . . . . . . . . . . . . . . . . .
29
4.3
Hasil uji multikolinieritas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
31
4.4
Hasil uji LR pada fixed effect
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
33
4.5
Hasil uji LR pada random effect . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
34
4.6
Hasil uji Hausman . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
35
4.7
Hasil goodness of fit model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
36
4.8
Hasil estimasi model SEM random effect . . . . . . . . . . . . . .
36
4.9
Hasil uji parsial model SEM random effect . . . . . . . . . . . . .
37
x
DAFTAR GAMBAR
2.1
Ilustrasi Wilayah . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
14
4.1
Penduduk miskin di Pulau Jawa tahun 2014 . . . . . . . . . . . .
23
4.2
Penduduk miskin di Jawa Tengah . . . . . . . . . . . . . . . . . .
24
4.3
Rata-rata penduduk miskin kabupaten/kota di Jawa Tengah . . .
25
4.4
Persentase penduduk miskin kabupaten/kota di Jawa Tengah ta-
4.5
hun 2013 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
26
Perbandingan nilai y dengan yˆ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
39
xi
KABUPATEN/KOTA DI JAWA TENGAH
oleh
SEPTIYANINGRUM
NIM. M0111073
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM
UNIVERSITAS SEBELAS MARET
SURAKARTA
2016
1
MODEL REGRESI PANEL SPASIAL PADA PENDUDUK MISKIN
KABUPATEN/KOTA DI JAWA TENGAH
oleh
SEPTIYANINGRUM
M0111073
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
ii
ABSTRAK
Septiyaningrum. 2016. MODEL REGRESI PANEL SPASIAL PADA
PENDUDUK MISKIN KABUPATEN/KOTA DI JAWA TENGAH. Fakultas
Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam. Universitas Sebelas Maret.
Kemiskinan merupakan permasalahan kompleks yang mengakibatkan ketimpangan sosial. World Bank menyatakan penurunan tingkat kemiskinan di
Indonesia mengalami perlambatan. Tahun 2014, BPS menyatakan persentase
penduduk miskin tertinggi terdapat di Pulau Jawa. Jawa Tengah menempati urutan tertinggi kedua setelah D. I. Yogyakarta. Data penduduk miskin yang
digunakan adalah gabungan antara data cross section dengan time series yang disebut data panel. Apabila penduduk miskin antara wilayah satu dengan wilayah
lain dipengaruhi kondisi geografis maka data panel mempunyai efek spasial. Efek
spasial digunakan untuk mengetahui besarnya keterkaitan faktor-faktor secara
geografis. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan faktor yang berpengaruh
terhadap penduduk miskin kabupaten/kota di Jawa Tengah menggunakan regresi
panel spasial. Pembobot spasial menggunakan pembobot rook contiguity karena
setiap wilayah bersinggungan sisi dengan wilayah lain. Penerapan ini memperoleh hasil bahwa faktor yang mempengaruhi penduduk miskin kabupaten/kota
di Jawa Tengah adalah angka melek huruf dan pengeluaran per kapita dengan
model terbaik yang diperoleh adalah SEM random effect.
Kata Kunci: penduduk miskin, regresi panel spasial, pembobot rook contiguity,
SEM random effect
iii
ABSTRACT
Septiyaningrum. 2016. SPATIAL PANEL REGRESSION MODEL ON
POOR PEOPLE OF REGENCY/CITIES IN CENTRAL JAVA. Faculty of
Mathematics and Natural Sciences. Sebelas Maret University.
Poverty is a complex problem that resulted in social inequality. World Bank
stated that the poverty reduction in Indonesia is getting slow down. In 2014,
BPS stated the highest percentage of poor people is in Java Island. Central Java
placed the second highest rank after D. I. Yogyakarta. Poor people data used is
a combination between cross section and time series data called panel data. If
poor people in one region to another is influenced by geographical conditions then
panel data has a spatial effect. The spatial effect is used to determine how big
correlation of some factors geographically. The research is aimed to determine
factors that influence poor people of regency/cities in Central Java using spatial
panel regression. The spatial weighting use the rook contiguity weighting because
each region touch on side to another region. The results of this implementation
are that the factors which influence poor people of regency/cities in Central Java
are literacy rate and the expenditure per capita with the best model which is
obtained SEM random effect.
Keywords: poor people, spatial panel regression, rook contiguity weighting, SEM
random effect
iv
KATA PENGANTAR
Puji syukur kepada Tuhan Yang Maha Esa atas limpahan berkat dan rahmatNya sehingga penulis dapat menyelesaikan skripsi ini. Ucapan terima kasih penulis sampaikan kepada
1. Dra. Sri Sulistijowati Handajani, M.Si. sebagai Pembimbing I yang telah
memberikan bimbingan materi dan penulisan dalam skripsi ini, dan
2. Prof. Drs. Tri Atmojo Kusmayadi, M.Sc., Ph.D. sebagai Pembimbing II
yang telah memberikan bimbingan, saran, dan masukan dalam penulisan
skripsi ini.
Semoga skripsi ini bermanfaat.
Surakarta, Juli 2016
Penulis
v
MOTO
Kerjakan dengan ikhlas.
vi
PERSEMBAHAN
Karya ini dipersembahkan untuk
kedua orang tua saya.
vii
DAFTAR ISI
HALAMAN PENGESAHAN . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
ii
ABSTRAK . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
iii
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
iv
KATA PENGANTAR . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
v
MOTO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
vi
PERSEMBAHAN . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
vii
DAFTAR ISI . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
ix
DAFTAR TABEL . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
x
DAFTAR GAMBAR . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
xi
PENDAHULUAN
1
1.1
Latar Belakang . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1
1.2
Perumusan Masalah
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
2
1.3
Tujuan . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
2
1.4
Manfaat . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3
ABSTRACT
I
II LANDASAN TEORI
4
2.1
Tinjauan Pustaka . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
4
2.2
Landasan Teori . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
5
2.2.1
Kemiskinan . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
5
2.2.2
Data Panel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
6
2.2.3
Regresi Panel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
6
2.2.4
Metode OLS
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
8
2.2.5
Asumsi Regresi Klasik . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
10
viii
2.3
2.2.6
Metode Maximum Likelihood
. . . . . . . . . . . . . . . .
12
2.2.7
Pembobot Spasial . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
13
2.2.8
Regresi Panel Spasial . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
15
2.2.9
Uji Likelihood Ratio
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
17
2.2.10 Uji Hausman . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
18
2.2.11 Goodness of Fit Model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
18
Kerangka Pemikiran . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
20
III METODOLOGI PENELITIAN
21
IV PEMBAHASAN
23
4.1
Gambaran Umum Jawa Tengah . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
23
4.2
Penerapan Model Regresi Panel . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
27
4.3
Penerapan Model Regresi Panel Spasial . . . . . . . . . . . . . . .
32
4.4
Validasi Model SEM Random Effect . . . . . . . . . . . . . . . . .
38
V PENUTUP
40
5.1
Kesimpulan . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
40
5.2
Saran . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
40
DAFTAR PUSTAKA
41
LAMPIRAN 1
43
LAMPIRAN 2
44
ix
DAFTAR TABEL
2.1
Struktur data panel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
6
4.1
Hasil estimasi pendekatan OLS . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
27
4.2
Hasil uji parsial pendekatan OLS . . . . . . . . . . . . . . . . . .
29
4.3
Hasil uji multikolinieritas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
31
4.4
Hasil uji LR pada fixed effect
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
33
4.5
Hasil uji LR pada random effect . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
34
4.6
Hasil uji Hausman . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
35
4.7
Hasil goodness of fit model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
36
4.8
Hasil estimasi model SEM random effect . . . . . . . . . . . . . .
36
4.9
Hasil uji parsial model SEM random effect . . . . . . . . . . . . .
37
x
DAFTAR GAMBAR
2.1
Ilustrasi Wilayah . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
14
4.1
Penduduk miskin di Pulau Jawa tahun 2014 . . . . . . . . . . . .
23
4.2
Penduduk miskin di Jawa Tengah . . . . . . . . . . . . . . . . . .
24
4.3
Rata-rata penduduk miskin kabupaten/kota di Jawa Tengah . . .
25
4.4
Persentase penduduk miskin kabupaten/kota di Jawa Tengah ta-
4.5
hun 2013 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
26
Perbandingan nilai y dengan yˆ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
39
xi