scholarly journals Pemodelan Data Kemiskinan di Provinsi Jawa Barat Menggunakan Regresi Spasial Data Panel

2021 ◽  
Vol 5 (2) ◽  
pp. 146-154
Author(s):  
Nabilah Ninda Nur Azizah ◽  
Siti Rohmah Rohimah ◽  
Bagus Sumargo
Keyword(s):  
Error Model ◽  
Fixed Effect ◽  
Spatial Error Model ◽  
Spatial Error

Persentase kemiskinan di Provinsi Jawa Barat masih tergolong cukup tinggi dan masih menjadi fokus perhatian pemerintah. Faktor-faktor yang memengaruhi kemiskinan penting untuk diketahui agar pemerintah mampu membuat suatu kebijakan yang tepat untuk menekan angka kemiskinan. Oleh karena itu, pada penelitian ini, dilakukan suatu analisis untuk mengetahui faktor-faktor yang memengaruhi tingkat kemiskinan di Provinsi Jawa Barat. Analisis pada penelitian ini menggunakan metode regresi spasial data panel karena diduga pada data kemiskinan di Provinsi Jawa Barat terdapat efek spasial dan unit amatan diamati pada jangka waktu tertentu. Model yang terbentuk dari analisis ini adalah Fixed Effect Spatial Error Model karena interaksi spasial yang terbentuk pada data kemiskinan di Provinsi Jawa Barat nyata pada error. Model ini juga berhasil menjadi model terbaik dibandingkan model lainnya berdasarkan kriteria nilai R-square terbesar. Analisis data kemiskinan di Provinsi Jawa Barat menggunakan metode regresi spasial data panel memperoleh hasil bahwa usia harapan hidup, pengeluaran per kapita disesuaikan, dan rata-rata lama sekolah berpengaruh secara signifikan terhadap persentase penduduk miskin di Provinsi Jawa Barat.

scholarly journals Determinan Tingkat Kemiskinan Kabupaten/Kota Di Provinsi Jawa Timur Tahun 2017-2019 Menggunakan Spatial Error Model dengan pendekatan Fixed Effect

2021 ◽  
Vol 2021 (1) ◽  
pp. 587-592
Author(s):  
Muhammad Rifqi Maulana Firdaus ◽  
Siti Muchlisoh
Keyword(s):  
Error Model ◽  
Fixed Effect ◽  
Spatial Error Model ◽  
Spatial Error

Pada tahun 2019 terjadi pengelompokan tingkat kemiskinan kabupaten/kota di Jawa Timur. Tingkat kemiskinan yang tinggi berada di wilayah utara, sementara wilayah bagian tengah hingga bagian selatan Jawa Timur sudah memiliki tingkat kemiskinan yang tergolong rendah. Hal ini mengindikasikan tingkat kemiskinan kabupaten/kota di Jawa Timur memiliki keterkaitan spasial antarwilayah. Pola keterkaitan spasial ini juga terlihat di tahun 2017 dan 2018. Maka dari itu, penelitian ini bertujuan mengidentifikasi keterkaitan spasial tingkat kemiskinan kabupetan/kota di Jawa Timur dan variabel-variabel yang memengaruhi tingkat kemiskinan tersebut dari tahun 2017 sampai 2019. Model yang diterapkan adalah SEM dengan pendekatan FEM. Penelitian ini mencakup seluruh wilayah di Jawa Timur. Variabel dependen dari penelitian ini merupakan tingkat kemiskinan. Variabel yang diduga memengaruhi tingkat kemiskinan adalah pertumbuhan ekonomi, IPM, dan jumlah penduduk. Data keseluruhan variabel dikutip dari BPS. Periode penelitian ini dari tahun 2017 sampai 2019. Periode penelitian ini dipilih dengan pertimbangan ketersediaan data untuk berbagai variabel yang diperlukan. Dari model terbaik diperoleh pertumbuhan ekonomi, IPM, dan jumlah penduduk berpengaruh signifikan dalam penurunan tingkat kemiskinab. Selain faktor tersebut ada faktor lain yang dapat memengaruhi tingkat kemiskinan yang berada pada wilayah yang dianggap bertetanggaan.

Recursive Estimation of the Spatial Error Model

2022 ◽  
Author(s):  
Chiara Ghiringhelli ◽  
Gianfranco Piras ◽  
Giuseppe Arbia ◽  
Antonietta Mira
Keyword(s):  
Error Model ◽  
Recursive Estimation ◽  
Spatial Error Model ◽  
Spatial Error

Transportation and Urban Development

2018 ◽  
pp. 283-305
Author(s):  
Mehmet Akif Kara
Keyword(s):  
Spillover Effect ◽  
Error Model ◽  
Transportation Infrastructure ◽  
Spatial Error Model ◽  
Test Statistic ◽  
Spatial Econometric ◽  
Spatial Error ◽  
Infrastructure Investments ◽  
Regional Economic Performance ◽  
The Impact

It is noteworthy that there is a substantial literature review that examines the impact of transportation infrastructure on urban and regional economic performance. It is observed that such infrastructure investments are focused on the economic growth as well as the spillover effect in applied studies carried out in this respect. In this study, in which the effects of highway transportation infrastructure on urban output and the spillover effect of these investments are determined using the spatial econometric method, 81 cities in Turkey have been taken into consideration, and according to the results of the study, transportation infrastructure investments in Turkey have been found to contribute positively to urban output. Also, while the Moran's I test statistic reveals the spatial dependence of such investments, the Lagrange multiplier test results also determine the need to use the spatial error model. The spatial error model results reveal the existence of the positive spillover effect of transportation infrastructure investments.

Spatial Error Model

2008 ◽  
pp. 1101-1101
Author(s):  
Shashi Shekhar ◽  
Hui Xiong
Keyword(s):  
Error Model ◽  
Spatial Error Model ◽  
Spatial Error

scholarly journals Model Regresi Spasial dan Aplikasinya pada Kasus Tingkat Kemiskinan Kabupaten Soppeng

2018 ◽  
Vol 4 (2) ◽  
pp. 102
Author(s):  
Anggi Ananda Putri ◽  
Wahidah Sanusi ◽  
Sukarna Sukarna
Keyword(s):  
Social Issues ◽  
Well Being ◽  
Error Model ◽  
Poor Household ◽  
Spatial Dependency ◽  
Spatial Error Model ◽  
Spatial Error ◽  
Sar Model ◽  
Spatial Autoregressive ◽  
Independent Variable

Poverty is one of the major problem that frequently faced by human. Begin from poverty, consequently emerged several social issues, such as homeless, beggar, defendant, and prostitution. On this research were conducted modeling poverty degree in Soppeng with using number of poor household as the dependent variable. Modeling were done by using area approach which is a Spatial Autoregressive (SAR) model and Spatial Error Model (SEM). As for the independent variable used on this research is the number of health services, school facility, population density, social well being disable, and the distance on village and centre of Soppeng.  Regarding to the analysis of Spatial Autoregressive (SAR) and Spatial Error Model (SEM) shows that there is a spatial dependency lag and error on number of poor household variable. As for the independent variable which have the significancy account for 5% on Spatial Autoregressive (SAR) and Spatial Error Model (SEM) are every variables with a number R2= 90,9% on SAR and R2= 90,1% on SEM.

Sign in / Sign up

Export Citation Format

Share Document