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

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.

2020 ◽  
Vol 6 (2) ◽  
pp. 61
Author(s):  
Rahmadeni Rahmadeni

Kemiskinan suatu daerah dipengaruhi oleh kemiskinan di daerah sekitarnya.Hal ini berdasarkan hukum geografi yang dikemukakan Tobler. Maka tujuan dari penelitian ini adalah Menentukan keterkaitan antara tingkat kemiskinan di suatu kabupaten dengan kabupaten lain yang berdekatan di Provinsi Riau dengan menggunakan model SAR. Model ini menunjukkan keterkaitan antara suatu daerah dengan daerahlain yang berdekatan dan juga menggambarkan seberapa besar pengaruh suatu variabel yang menjadi faktor penyebab meningkatnya kemiskinan terhadap angka kemiskinan tersebut.Berdasarkan Indeks Moran’s diketahui Kabupaten yang yang berdekatan mempunyai nilai kemisikinan, IPM, tingkat pendidikan dan panjang jalan yang mirip dan cenderung berkelompok. model spatial faktor tingkat kemiskinan di Provinsi Riau lebih baik menggunakan model spatial error Model (SEM) dan Berdasarkan model SEM didapatkan peubah IPM, Pendidikan, PDRB dan pengangguran signifikan secara statistik sebab p-value < 0.05, artinya faktor tersebut memberikan pengaruh yang kuat terhadap tingkat kemiskinan.


2016 ◽  
Vol 29 (68) ◽  
Author(s):  
Leobardo De Jesús Almonte ◽  
Yolanda Carbajal Suárez

Resumen: el objetivo es identificar un patrón de aglomeración en la división espacial del empleo en el sector servicios entre los municipios de la región centro de México. Con el método de la econometría espacial, se estimó un modelo de error espacial para el sector terciario. Según los resultados, la elasticidad ingreso del empleo es baja, el peso de las unidades económicas es importante y hay poca sensibilidad al incremento en las remuneraciones. A pesar de que el análisis exploratorio, a partir de Índice de Moran, sugiere efectos de autocorrelación espacial del empleo en la región de estudio, esto no se puede confirmar con suficiente robustez a partir de los resultados de la estimación de un modelo de error espacial. Aunque esta técnica no es novedosa, en México hay pocos trabajos aplicados al empleo en el sector terciario. El parámetro autorregresivo espacial del término de error l aporta evidencia de que existe una asociación espacial local del empleo, más que una global. Se concluye que en el sector terciario, la vecindad espacial entre los municipios de mayor dinamismo ha generado más crecimiento y aglomeración, que en el resto de ellos.Palabras clave: división espacial del empleo; sector terciario de México; autocorrelación espacial (I de Moran); análisis económico espacial; modelo de error espacial; región centro de México.Employment in the tertiary sector. A spatial estimation for municipalities in Mexico’s central region, 1999-2009Abstract: the aim is to identify an agglomeration pattern in the services sector’s spatial division of employment among municipalities in Mexico’s central region. By using the method of spatial econometrics, a spatial error model was estimated for the tertiary sector. According to results, the income elasticity of employment is low, the weight of economic unities is significant and there is little sensitivity to an increase in wages. Although the exploratory analysis, based on Moran’s I, suggests effects of spatial autocorrelation of employment in the region studied, this cannot be confirmed with enough certainty from the results of the estimation of a spatial error model. Despite this estimation technique is not new, in Mexico there are few studies dealing with employment in the tertiary sector. The spatial autoregressive parameter of the error term provides evidence that there is a local rather than global spatial association of employment. It therefore follows that in the tertiary sector spatial vicinity among the most dynamic municipalities has generated more growth and agglomeration than in the rest of them.Key words: spatial division of labor; Mexico’s tertiary sector; spatial autocorrelation (Moran’s I); spatial economic analysis; spatial error model; Mexico’s central region.


2019 ◽  
Vol 1 (2) ◽  
pp. 191-207
Author(s):  
Caroline Caroline ◽  
FX Sugiyanto ◽  
Achmad Syakir Kurnia ◽  
Etty Puji Lestari ◽  
Ceacilia Srimindarti

Spillover tenaga kerja Propinsi Jawa Tengah tahun 2019 cukup tinggi 60.432 pekerja setelah Propinsi Jawa Timur, yaitu 68.740 pekerja. Spillover tenaga kerja Propinsi Jawa Tengah diduga karena jumlah penduduk yang banyak di Propinsi Jawa Tengah. Faktor pendorong Pekerja Migran Indonesia (PMI) berniat bekerja keluar negeri adalah untuk memperoleh pendapatan yang layak sehingga selisih pendapatan dan biaya hidupnya dapat dikirim keluarganya di Indonesia. Tujuan penelitian ini adalah menganalisis dampak spillover Pekerja Migran Indonesia (PMI) terhadap pertumbuhan ekonomi Propinsi Jawa Tengah. Metode penelitian ini menggunakan matriks bobot spasial dengan pendekatan Euclidean Distance untuk menghitung Spatial Autoregressive Model (SAR), Spatial Error Model (SAR), dan Spatial Durbin Model (SDM). Simpulan Hasil penelitian ini adalah sebagai berikut : Spillover tenaga kerja Propinsi Jawa Tengah yang diwujudkan dalam bentuk pekerja Migran Indonesia asal Jawa Tengah kebanyakan berasal dari Kabupaten Cilacap, Kabupaten Kendal, Kabupaten Brebes, Kabupaten Banyumas, Kabupaten Pati, Kabupaten Grobogan, Kabupaten Kebumen, Kabupaten Wonosobo, dan Kabupaten Batang dengan tingkat pendidikan Sekolah Menengah Pertama (SMP) dengan jenis kelamin wanita kebanyakan bekerja pada negara Negara Hongkong, Negara Taiwan, Negara Malaysia, Negara Singapura, Negara Korea Selatan, Negara Brunai Darussalam, dan Negara Saudi Arabia.


2021 ◽  
Vol 5 (1) ◽  
pp. 41-50
Author(s):  
Desie Rahmawati ◽  
Hardian Bimanto

Indeks Pembangunan Manusia (IPM) merupakan indikator untuk mengukur keberhasilan upaya pembangunan kualitas hidup manusia yang telah dicapai. Pertumbuhan IPM di suatu wilayah dapat dipengaruhi oleh faktor geografis yaitu besarnya angka IPM di suatu wilayah dapat memengaruhi angka IPM pada wilayah yang berdekatan sehingga faktor geografis diduga dapat memengaruhi dan memberikan efek dependensi spasial pada nilai IPM di Provinsi Jawa Timur. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan pemodelan pada faktor yang berpengaruh terhadap Indeks Pembangunan Manusia di Provinsi Jawa Timur. Unit pengamatan pada penelitian ini adalah 38 kabupaten/kota di Provinsi Jawa Timur. Data yang digunakan adalah data sekunder dari Badan Pusat Statistik Jawa Timur tahun 2017. Metode analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode Spatial Autoregressive Model (SAR) dan Spatial Error Model (SEM). Hasil penelitian menunjukkan bahwa berdasarkan nilai uji Lagrange Multiplier (lag) dan Lagrange Multiplier (error) terdapat dependensi lag dan error. Variabel prediktor yang secara signifikan berpengaruh terhadap nilai IPM pada model SAR dan SEM antara lain Angka Harapan Hidup, Rata-rata Lama Sekolah, Angka Harapan Lama Sekolah dan Kemampuan daya beli masyarakat. Berdasarkan hasil penelitian didapatkan model SEM dengan nilai R2 terbesar dan nilai AIC terkecil sehingga model SEM lebih baik digunakan untuk menganalisis nilai IPM di Provinsi Jawa Timur dibandingkan model SAR dan model regresi OLS.


Author(s):  
Rika Nasir ◽  
Suwardi Annas ◽  
Muhammad Nusrang

Abstract. Regresi spasial merupakan pengembangan dari regresi klasik. Pengembangan ini berdasarkan adanya pengaruh tempat atau spasial dari data yang dianalisis. Beberapa model regresi spasial adalah Spatial Autoregressive (SAR), Spatial Error Model (SEM) dan Spatial Moving Average (SARMA). Penelitian ini menggunakan analisis model SAR terhadap angka putus sekolah di Sulawesi Selatan. Data yang digunakan merupakan data sekunder dari Badan Pusat Statistik Provinsi Sulawesi Selatan tahun 2018. Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui model Spatial Autoregressive (SAR) pada data banyaknya angka putus sekolah yang terjadi di Provinsi Sulawesi Selatan, serta mengenalisis faktor-faktor yang memberikan pengaruh signifikan terhadap pertumbuhan angka putus sekolah. Hasil penelitian ini memperoleh model yaitu ; sehingga faktor-faktor yang berpengaruh secara signifikan terhadap angka putus sekolah di Sulawesi Selatan adalah pengeluaran per kapita, rasio murid terhadap sekolah dan jumlah penduduk miskin.Keywords: Regresi Spasial, Spatial Autoregressive Model (SAR), Angka Putus Sekolah


2021 ◽  
Vol 14 (1) ◽  
pp. 89-97
Author(s):  
Dewi Retno Sari Saputro ◽  
Sulistyaningsih Sulistyaningsih ◽  
Purnami Widyaningsih

The regression model that can be used to model spatial data is Spatial Autoregressive (SAR) model. The level of accuracy of the estimated parameters of the SAR model can be improved, especially to provide better results and can reduce the error rate by resampling method. Resampling is done by adding noise (noise) to the data using Ensemble Learning (EL) with multiplicative noise. The research objective is to estimate the parameters of the SAR model using EL with multiplicative noise. In this research was also applied a spatial regression model of the ensemble non-hybrid multiplicative noise which has a lognormal distribution of cases on poverty data in East Java in 2016. The results showed that the estimated value of the non-hybrid spatial ensemble spatial regression model with multiplicative noise with a lognormal distribution was obtained from the average parameter estimation of 10 Spatial Error Model (SEM) resulting from resampling. The multiplicative noise used is generated from lognormal distributions with an average of one and a standard deviation of 0.433. The Root Mean Squared Error (RMSE) value generated by the non-hybrid spatial ensemble regression model with multiplicative noise with a lognormal distribution is 22.99.


2022 ◽  
Author(s):  
Chiara Ghiringhelli ◽  
Gianfranco Piras ◽  
Giuseppe Arbia ◽  
Antonietta Mira

Author(s):  
Mehmet Akif Kara

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.


2008 ◽  
pp. 1101-1101
Author(s):  
Shashi Shekhar ◽  
Hui Xiong

Sign in / Sign up

Export Citation Format

Share Document