Disusun: Maslim Rajab Syafrizal NRP Dosen Pembimbing: Dr. Ir. Setiawan, M.Si Dr. Sutikno, S.Si, M.Si. 1/24/2012 Seminar Hasil

(1)

PROSEDUR GENERALIZED SPATIAL TWO STAGE LEAST SQUARES UNTUK MENGESTIMASI MODEL SPATIAL AUTOREGRESSIVE

WITH AUTOREGRESSIVE DISTURBANCES

STUDI KASUS PEMODELAN PERTUMBUHAN EKONOMI DI PROPINSI JAWA TIMUR

Disusun:

Maslim Rajab Syafrizal NRP.1310 201 706

Dosen Pembimbing: Dr. Ir. Setiawan, M.Si Dr. Sutikno, S.Si, M.Si

PROGRAM MAGISTER JURUSAN STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT TEKNOLOGI SEPULUH NOPEMBER SURABAYA 2011

(2)

O U T L I N E

PENDAHULUAN

ANALISIS DAN PEMBAHASAN KAJIAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI

KESIMPULAN DAN SARAN

(3)

Latar Belakang (1)

MODEL SPASIAL

SPASIAL

AUTOREGRESSIVE SPASIAL ERROR MIXTURE MODEL

Variabel spatial lag berkorelasi dengan

residual Estimasi dengan OLS

akan menghasilkan penduga yang bias dan

tidak konsisten GS2SLS menghasilkan

penduga parameter yang konsisten dan secara komputasional lebih

mudah

(4)

Latar Belakang (2)

• Karakteristik dan potensi daerah menjadi sangat penting dalam

mengimplementasikan pembangunan ekonomi baik pada tingkat nasional maupun daerah

• Pemodelan regresi spasial untuk mengetahui faktor-faktor yang

mempengaruhi pertumbuhan ekonomi dengan mempertimbangkan karakteristik wilayah adalah sangat penting

• Pengamatan di wilayah tertentu dipengaruhi oleh pengamatan di lokasi

lain

• Jawa Timur merupakan barometer pertumbuhan ekonomi nasional

setelah DKI Jakarta dan Jawa Barat

• Pertumbuhan ekonomi Jawa Timur terus mengalami peningkatan. Pada

triwulan IV (2009) dibanding triwulan II mengalami kontraksi sebesar 0,89%. Dibanding tahun sebelumnya tumbuh sebesar 5,16%.

(5)

Perumusan Masalah

:

1. Bagaimana menyusun program aplikasi untuk mengestimasi

parameter model campuran atau model spatial autoregressive with

autoregressive disturbances menggunakan prosedur generalized spatial two stage least square (GS2SLS)?

2. Bagaimana membuat model pertumbuhan ekonomi dengan

pendekatan model regresi spasial?

Tujuan Penelitian:

1. Menyusun program aplikasi untuk menduga parameter model

spatial autoregressive with autoregressive disturbance

menggunakan prosedur generalized spatial two stage least square (GS2SLS).

2. Membuat model regresi spasial pertumbuhan ekonomi di Propinsi

Jawa Timur

(6)

Manfaat Penelitian dan Batasan Penelitian

Manfaat Penelitian:

1. Mengembangkan wawasan keilmuan dan pengetahuan mengenai

estimasi model spasial dengan menggunakan metode generalized

spatial two stage least square (GS2SLS).

2. Mengetahui faktor-faktor apa saja yang mempengaruhi

pertumbuhan ekonomi di Propinsi Jawa Timur.

Batasan Penelitian:

• Penentuan bobot spasial (W) dengan pendekatan contiguity (ketetanggaan).

• Pertumbuhan ekonomi diukur dengan PDRB atas dasar harga konstan tahun dasar 2000.

• Ruang lingkup penelitian adalah kab/kota di Propinsi Jawa Timur periode 2009.

(7)

Model Regresi Spasial

KAJIAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI

Model Spasial umum

Jika 0 dan 0 Jika 0 dan 0 Jika 0 dan 0 Jika 0 dan 0 Regresi Linier Model SEM Model SAR Model Mixture

(8)

Uji Lagrange Multiplier (LM)

Ada 3 hipotesis yang diajukan pada uji LM, yaitu :

• : 0 lawannya : 0 (untuk SAR)

• : 0 lawannya : 0 (untuk SEM)

• : , 0 lawannya : , 0 (untuk mixture Model)

Statistik Uji:

LM SAR : ………….(2.5)

LM SEM : 1/ ………….(2.6)

Keputusan:

Tolak jika LM >

(9)

/

′

(10)

Estimasi Parameter

Prosedur GS2SLS untuk estimasi model spatial autoregressive with

autoregressive disturbances terdiri atas 3 tahapan, yaitu:

Tahap I : Estimasi parameter spasial autoregressive dengan metode two stage least squares (2SLS)

Tahap II : Estimasi parameter spasial error dengan metode general

moment method (GMM)

Tahap III : Estimasi parameter spasial autoregressive model akhir dengan 2SLS

(11)

Estimasi Parameter

Tahap I: dimana: , ′ ′ , Instrumen variabel

Model Spasial umum

, = ( ,

(12)

Estimasi Parameter

Tahap II:

dimana:

Estimasi Parameter

Hitung nilai residual

G 1 n ′ 1 ′ Tr ′ ′ 0 ′ g 1 n ′ ρ 1

(13)

Estimasi Parameter

Tahap III:

Dimana: ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ′ ′ ∗_, ∗ _{Instrumen variabel}

(14)

Matrik Penimbang

Metode untuk mengukur kedekatan berdasarkan persinggungan (contiguity):

• Linier Contiguity

• Rook Contiguity • Bishop Contiguity

• Queen Contiguity

• Double Linier Contiguity

• Double Rook Contiguity

(LeSage, 1999)

(15)

Matrik Penimbang

Penelitian ini menggunakan 3 jenis matrik penimbang, yaitu

• Rook contiguity • Queen contiguity

• Customized yang didasarkan pada pada hasil penelitian Arifin (2008)

yang telah mengidentifikasi kawasan andalan sebagai pusat pertumbuhan ekonomi pada empat koridor yang meliputi :

• Koridor utara selatan : Kota Surabaya dan Kota Malang

• Koridor barat daya : Kota Kediri dan Kota Madiun

• Koridor timur : Kota Probolinggo dan Kab. Jember

(16)

Matrik Penimbang Customized

Kab/kota pusat pertumbuhan ekonomi Kab/kota tetangga Sumenep Jember Kota Probolinggo Surabaya Kota Kediri Kota Madiun Bojonegoro

(17)

Sumber Data dan Variabel Penelitian

Sumber Data:

• Publikasi BPS Jawa Timur, Situs resmi Direktorat Jenderal

Perimbangan Keuangan (DJPK) dan Situs resmi Bappenas Variabel:

METODE PENELITIAN

Var Definisi

y : _{Pendapatan Domestik regional Bruto (PDRB)}

: _{Kepadatan penduduk}

: _{Tingkat Partispasi Angkatan Kerja (TPAK)} : _{Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT)}

: _{Angka Buta Huruf (ABH)}

: _{Pendapatan Asli Daerah (PAD)}

: _{Dana Alokasi Umum (DAU)}

(18)

Program aplikasi berbasis GUI

(19)

Identifikasi Efek Spasial

ANALISIS DAN PEMBAHASAN

Tabel 4.3 Hasil uji Lagrange Multiplier untuk model SAR rook contiguity/queen

contiguity dan SAR customized

Matriks Penimbang Jenis Statistik Uji Nilai P-value

Rook/ Queen LM autoregressive 24,4557 0,0000

LM error 0,1304 0,7180

Customized LM autoregressive 12,5177 0,0004

LM error 0,3544 0,5516

(20)

Model Regresi Spasial

Tabel 4.4 Estimasi parameter model SAR berdasarkan matriks penimbang rook

contiguity/queen contiguity dan customized

Variabel Penjelas

Rook contiguity Customized contiguity

Koefisien P-value Koefisien P-value

Konstanta 0,0009 0,4999 0,0123 0,4987 Kepadatan Pddk 0,0000 0,5836 0,0001 0,3197 TPAK -0,0169 0,6746 0,1508 0,0013* TPT 0,0800 0,2289 0,3116 0,0120* ABH -0,0017 0,5311 0,0240 0,1925 PAD -0,0012 0,7293 -0,0011 0,6833 DAU 0,0043 0,0000* 0,0043 0,0000* Belanja Modal 0,0019 0,0475* 0,0015 0,1374 Lambda 0,8601 0,0087 0,0354 0,0350

(21)

Model Regresi Spasial

Model SAR penimbang rook/queen:

y 0,0009 0,8601 38 1; y 0,0043X_6i 0,0019X_7i i 1, 2, … ,38 R2 76,17% (4.2)

Model SAR penimbang Customized:

y 0,0123 0,0354 38 1; y 0,1508X_2i 0,3116X_3i 0,0043X_6i i 1, 2, … ,38 R2 91,82% (4.3)

(22)

Model Regresi Spasial

Model Spatial autoregressive with autoregressive disturbances:

0,0110 0,0382 ∑38_1; 0,0054 ∑28_1; 2 0,0001 ₁ 0,1513 ₂ 0,2963 ₃ 0,0292 ₄ 0,0013 ₅ 0,0042 ₆ 0,0014 ₇ 0,0002 ∑28_1; ₁ 0,0215 ∑38_1; ₂ 0,0421 ∑38_1; ₃ 0,0042 ∑38_1; ₄ 0,0002 ∑38_1; ₅ 0,0006 ∑38_1; ₆ 0,0002 ∑38_1; ₇ (4.5) i 1, 2, … ,38 R2 86,86%

(23)

Model Regresi Spasial

: merupakan variabel penjelas ke-k di kabupaten/kota ke-i.

1

: merupakan penjumlahan PDRB terboboti dari kabupaten/kota ke-j

yang terletak di sekitar kabupaten/kota ke-i.

1

: merupakan penjumlahan variabel penjelas ke-k terboboti

kabupaten/kota ke- j yang terletak di sekitar kabupaten/kota ke- i.

2 1

: merupakan penjumlahan PDRB terboboti 2 kali dari kabupaten/kota

ke- j yang terletak di sekitar kabupaten/kota ke-i.

(24)

DAFTAR PUSTAKA

Away, Abdia. (2010). Matlab Programming. Bandung: Informatika Bandung

Anselin, L. (1988). Spatial Econometrics: Method and Model. Kluwer Academic Publisher

Anselin, L., A.K.Bera, R.Florax &M.J.Yoon (1995). Simple DiagnosticTests For Spatial Dependence. Regional

Science & Urban Economics 26, 77-104

Arifin, Z. (2008). Penetapan Kawasan Andalan dan Leading Sector sebagai Pusat Pertumbuhan pada Empat

Koridor di Propinsi Jawa Timur. Malang: Universitas Muhammadiyah Malang

Arsyad, L. (1999). Ekonomi Pembangunan. Yogya: STIE YKPN.

Bank Indonesia, (2006). Laporan Perkembangan Ekonomi dan Perbankan Kep. Bangka Belitung Triwulan II 2006.http://www.bi.go.id/NR/rdonlyres/ 1DBECA27-4631-4596-B25C-98D419D8353A/10085/Boks1. diakses pada tanggal 14 Oktober 2011

BPS Jawa Timur, (2010). Indikator Makro Jawa Timur 2010. Surabaya: Badan Pusat Statistik Propinsi Jawa Timur

Draper, N., & Smith, H. (1998). Applied Regression Analysis. New york: John Wiley & Son Inc.

Fingleton, Bernard.(2006).A Generalized Method of Moments Estimator for a spatial panel model with an endogenous spatial lag and spatial moving average. Paper prepared for the 13th_{International}

Conference on Panel Data. University of Cambridge

Jamzani, S. (2006). Pertumbuhan Ekonomi Regional: Studi Kasus Analisis Konvergensi antar Propinsi di Indonesia. Jurnal Ekonomi Pembangunan Vol 11 No. 1, 21-32.

(25)

Kelejian, H. H., & Prucha, I. R. (1995). A Generalized Moments Estimator for the Autoregressive Parameter in a Spatial Model. International Economic Review. Department of Economics, University of Maryland, College Park.

Kelejian, H. H., & Prucha, I. R. (1998). A Generalized Spatial Two Stage Least Squares Procedure for Estimating a Spatial Autoregressive Model with Autoregressive Disturbance. Journal of Real Estate Finance and Economics,

Vol. 17:1, 99-121.

Kelejian, H. H., & Prucha, I. R. (2002). 2SLS and OLS in a Spatial Autoregressive Model With Equal Spatial Weights.

Regional Science & Urban Economics, 32, 691-707

LeSage, J. P. (1999). The Theory and Practice of Spatial Econometrics. http://www.econ.utoledo.edu diunduh tanggal 06 Agustus 2011

Nugroho, I., & Dahuri, R. (2004). Pembangunan Wilayah Perspektif Ekonomi, Sosial dan Lingkungan. Jakarta: LP3ES.

Ompusunggu, Z. (2010). Analisis Pengaruh Realisasi Pendapatan dan Belanja Daerah terhadap Pertumbuhan Ekonomi

Daerah (Studi Pada 8 kabupaten dan Kota di Sumatera Utara). Tesis: Pasca Sarjana Universitas Sumatera

Utara.

Panggabean, A., dkk. (1999), Distribusi Dana Alokasi Umum (DAU): Konsep dan Formulasi Alokasi,

http://web.mac.com/adrianpanggabean/Loose_Notes_on_

Indonesia/Decentralization_and_Local_Finance_files/konsep%20dan%20alokasi%20DAU.pdf (Download

tanggal 04 November 2011)

Ranis,G., & Steward. (2000). Economic Growth and human Development. World Development Vol 28 No.2, 197-219.

Rustiono, D. (2008). Analisis Pengaruh Investasi, Tenaga Kerja dan Pengeluaran Pemerintah terhadap Pertumbuhan

(26)

Sitompul, Novita. (2007). Analisis Pengaruh Investasi dan tenaga Kerja Terhadap PDRB Sumatera Utara.

Tesis: Pasca Sarjana Universitas Sumatera Utara.

Sodik, J., (2006).Pertumbuhan Ekonomi Regional: Studi Kasus Analisis Konvergensi Antar Propinsi di Indonesia. Jurnal Ekonomi dan Pembangunan Indonesia, Vol 11, No.1.Hal: 21 - 32

Sukirno, S. (2000). Makroekonomi modern: Perkembangan Pemikiran dari Klasik hingga Keynesian Baru. Raja Grafindo Pustaka.

Todaro, M. P. (2000). Pembangunan Ekonomi di dunia ketiga. Jakarta: Erlangga.

Wibisono, Y. (2001). Determinan Pertumbuhan Ekonomi Regional: Studi Empiris Antar Propinsi Di Indonesia.

(27)