Robust Spatial Durbin Model Untuk Pemodelan Tingkat Pengangguran Terbuka di Provinsi Jawa Tengah
Bilah Samping Artikel
Isi Artikel Utama
Abstrak
Pengangguran masih menjadi masalah yang sangat krusial yang dihadapi oleh negara Indonesia. Badan Pusat Statistik mencatat jumlah pengangguran Indonesia tahun 2019 sebesar 4.44 persen, naik sebesar 2.04 persen di tahun 2020. Tujuan Penelitian ini untuk mengetahui bagaimana karakterisitk pola spasial dan pemodelan tingkat pengangguran terbuka di Provinsi Jawa Tengah. Data tingkat pengangguran terbuka dicurigai mempunyai pola spasial dan mengandung outlier sehingga akan dimodelkan dengan menggunakan RSDM. Menghapus outlier dalam analisis spasial dapat mengubah komposisi efek spasial pada data. Salah satu metode penyelesaian akibat outlier dalam regresi spasial model dengan menggunakan regresi robust spasial. Metode Robust Spatial Durbin Model yang merupakan salah satu metode yang digunakan jika terjadi outlier spasial. Hasil penelitian menunjukan terdapat karakteristik pola spasial dan pemodelan pada setiap variabel dependent dan independent yang berbeda dengan variabel independent yang saling berkorelasi. Selain itu, pemodelan RSDM merupakan model yang baik untuk memperbaiki daripada model SDM dalam memodelkan Tingkat Pengangguran Terbuka di Provinsi Jawa Tengah pada tahun 2021 karena memiliki nilai R2 yaitu 49.85% dan nilai AIC terkecil yaitu 22.563.
##plugins.themes.bootstrap3.displayStats.downloads##
Rincian Artikel
Artikel ini berlisensi Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Hak cipta pada setiap artikel adalah milik penulis, dan penulis mengakui bahwa Jnanaloka sebagai pihak yang mempublikasikan pertama kali dengan lisensi Creative Commons Attribution (CC BY). Lisensi ini mengijinkan untuk, Berbagi yakni menyalin dan menyebarluaskan kembali materi ini dalam bentuk atau format apapun; dan Adaptasi yakni menggubah, mengubah, dan membuat turunan dari materi iniuntuk kepentingan apapun, termasuk kepentingan komersial dengan ketentuan Atribusi
Cara Mengutip
Referensi
N. Nidyashofa and M. Y. Darsyah, “Pemilihan model regresi spasial pada tingkat pengangguran terbuka di provinsi jawa tengah,” Jurnal Statistika Universitas Muhammadiyah Semarang, vol. 8, no. 1, 2020.
L. Anselin, Spatial econometrics: methods and models. Springer Science & Business Media, 1988, vol. 4.
H. N. Khofifah, “Robust spatial durbin model (rsdm) untuk pemodelan tingkat pengangguran terbuka (tpt) di provinsi jawa barat,” Jurnal Riset Statistika, pp. 135–142, 2021.
J. P. LeSage, “The theory and practice of spatial econometrics,” University of Toledo. Toledo, Ohio, vol. 28, no. 11, pp. 1–39, 1999.
M. F. Goodchild, “Spatial autocorrelation (vol. 47),” Norwich: Geo Books, 1986.
J. Lee and D. W. Wong, Statistical analysis with ArcView GIS. John Wiley & Sons, 2001.
S. Shekhar, C.-T. Lu, and P. Zhang, “A unified approach to detecting spatial outliers,” GeoInformatica, vol. 7, pp. 139–166, 2003.
J. LeSage and R. K. Pace, Introduction to spatial econometrics. Chapman and Hall/CRC, 2009.
N. R. Draper and H. Smith, Applied regression analysis. John Wiley & Sons, 1998, vol. 326.
A. R. Hakim, B. Warsito, and H. Yasin, “Live expectancy modelling using spatial durbin robust model,” in Journal of Physics: Conference Series, vol. 1655, no. 1. IOP Publishing, 2020, p. 012098.