PERBANDINGAN MATRIKS PEMBOBOT SPASIAL OPTIMUM DALAM SPATIAL ERROR MODEL (SEM) (Kasus : Indeks Pembangunan Manusia Kabupaten/Kota di Provinsi Sulawesi Selatan Tahun 2015)

Afif Arif; Muhammad Arif Tiro; Muhammad Nusrang

doi:10.35580/variansiunm12896

PERBANDINGAN MATRIKS PEMBOBOT SPASIAL OPTIMUM DALAM SPATIAL ERROR MODEL (SEM) (Kasus : Indeks Pembangunan Manusia Kabupaten/Kota di Provinsi Sulawesi Selatan Tahun 2015)

Afif Arif^(1*), Muhammad Arif Tiro⁽²⁾, Muhammad Nusrang⁽³⁾,

(1) Prodi Statistika FMIPA Universitas Negeri Makassar
(2) Prodi Statistika FMIPA Universitas Negeri Makassar
(3) Prodi Statistika FMIPA Universitas Negeri Makassar
(*) Corresponding Author

DOI: https://doi.org/10.35580/variansiunm12896

Abstract

ABSTRACT. Matriks pembobot spasial merupakan komponen penting dalam kebanyakan model ketika representasi struktur spasial dibutuhkan. Karena hasil analisis sensitif terhadap spesifikasi matriks pembobot (W). Maka matriks bobot spasial yang berbeda mungkin diperlukan untuk berbagai jenis studi. Pada penelitian ini, peneliti melihat matriks pembobot optimum pada model SEM dengan menggunakan beberapa tipe matriks pembobot, di antaranya W Queen tidak terbakukan, W Queen terbakukan, W Rook, dan W Bishop. Dengan cara mngevaluasi nilai Akaike Information Criterion (AIC) terbaik dari dugaan model-model yang dihasilkan dari data Indeks Pembangunan Manusia (IPM) yang selanjutnya diperoleh pendekatan W terbaik dari hasil penelitian. Dari hasil penelitian ini dapat disimpulkan bahwa matriks pembobot tipe W Queen terbakukan merupakan model yang lebih baik dalam menjelaskan peubah respon karena memiliki nilai AIC yang terbaik bila dibandingkan dengan Matriks pembobot lainnya.
Kata kunci : IPM, Analisis Regresi Spasial, SEM.

Full Text:

PDF

References

Andra, N. (2007). Model Regresi Linear pada Data Spasial Dependen. Skripsi.Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia.

Anselin, L. (1988). Spatial Econometrics : Methods and Models. Dordrecht: Kluwer Academic Publishers.

Anselin, L. (1999), Spatial Econometrics, University of Texas, Dallas.

Anselin L. (2009). Spatial Regression. Fotheringham AS, PA Rogerson, editor, Handbook of Spatial Analysis. London: Sage Publications.

Asfar. (2016) Studi Penentuan Matriks Pembobot Optimum dalam Pendugaan Area Kecil. Bogor: Program Pascasarjana Institut Pertanian Bogor.

[BPS] Badan Pusat Statistik. (2015). Indeks Pembangunan Manusia 2015. Jakarta (ID): BPS.

Breusch, T. S. and Pagan, A. R. (1979). A simple Test for Heteroscedasticity and Random Coefficient Variation. Econometrica vol.47 no. 5, 1287–1294.

Cressie N, (1991). Statistic for Spatial data. Chichester, John Wiley & Sons.

Fatkhurokhman, F. (2016). Model Regresi Spasial Terbaik Indeks Pembangunan Manusia Provinsi Jawa Tengah. Semarang: Jurusan Matematika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Negeri Semarang

Lailatul. S &, M.S.Endang.L. (2014). Spatial Autoregressive Model and Spatial Weigt Matrix of Rook Contiguity to Modelling Indonesia’s Ratio Gini At. Yogyakarta: Program Studi Matematika, Jurusan Pendidikan Matematika FMIPA UNY.

LeSage. (1999). The Theory and Practice of Spatial Econometrics. Toledo:Department of Economics University of Toledo.

Purwaningsing, T. (2014). Kajian Pengaruh Matriks Pembobot Spasial dalam Model Data Panel Spasial. Bogor: Program Pascasarjana Institut Pertanian Bogor.

Tobler, W.(1961). Map Transformations of Geographic Space. University of Washington. Ph.D Dessertation.