makalah sar

7/22/2019 Makalah SAR

1/17

Tugas Spasial

Aplikasi Data SAR (Spatial Autoregressive)

Terhadap Data Pengangguran di Jawa Barat

Oleh :

WA!"DD#$ BARA

S#R%#S $"&ROO

PRO&RA' ST"D# STAT#ST#%A

S%OA PAS*ASARJA$A

#$ST#T"T PRTA$#A$ BO&OR

+,-.


2/17

P$DA""A$

atar Belakang

Pengangguran merupakan salah satu permasalahan yang sering terjadi di

berbagai negara dan sering mendapat perhatian khusus baik bagi pengambil

kebijakan maupun akademisi. Hal ini karena pengangguran yang tidak teratasi dan

cenderung semakin meningkat akan menjadi beban bagi perekonomian.

Pengangguran dapat digunakan sebagai salah satu ukuran dalam menilai sebuah

kinerja pemerintahan. Oleh karena itu, pengangguran biasanya dijadikan sebagai

salah satu target utama dalam sebuah sebuah kebijakan di bidang perekonomian.

Salah satu upaya yang dilakukan untuk mengatasi masalah pengangguranadalah dengan mengidentifikasi peubah-peubah yang berpengaruh terhadap

pengangguran. Pengangguran di suatu kabupaten tidak lepas dari pengaruh

kabupaten sekelilingnya. Hal ini mengidentifikasikan adanya pengaruh spasial.

Data spasial merupakan suatu informasi lokasi yang memiliki

ketergantungan antar lokasi. Data spasial mengindikasikan adanya ketergantungan

antara pengukuran data dengan lokasi pengamatan atau sering disebut efek

spasial. Oleh karena itu, dapat digunakan regresi spasial. Salah satu uji yangdigunakan untuk mendeteksi autokorelasi spasial adalah ujiLagrange Multiplier

(!". #ji ! dapat medeteksi model regresi spasial yang sesuai. $nselin (%&''",

memperkenalkan statistik uji yang dapat mendeteksi suatu model spasial

mengikuti !odel Spasial ag (Spatial Autoregressive ModelS$)", !odel

Spasial *rror (Spatial Error ModelS*!" dan !odel Spasial #mum (General

Spatial Model/+S!". !odel Spasial ag adalah model yang memperhatikan

ketergantungan obserasi antar lokasi. !odel Spasial *rror adalah model yang

memperhatikan ketergantungan error antar lokasi.

Tu/uan

ujuan dari penelitian ini adalah untuk menerapkan analisis regresi spasial

pada kasus ingkat Persentase Pengangguran di a/a 0arat.


3/17

DATA DA$ 'TOD

Data

Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data sekunder dimana

data ini adalah data pengangguran 1abupaten di Propinsi a/a 0arat pada ahun

23%%. Data dan informasi pengangguran digunakan sebagai peubah respon.

Peubah respon dalam penelitian ini adalah persentase tingkat kemiskinan.Peubah

penjelas yang digunakan dalam penelitian ini sebanyak ' peubah. Data tersebut

sebagai berikut 4

5ama 1abupaten 6 7% 72 78 79 7: 7; 7< 7'

1ab 0ogor%%.2

9 %9';.3;%3.'

% 8;.92%.:

&:;.nc.


15/17

$!P>)$5


16/17

Sintak 4

Sintaks

Limport datapengangguranC-read.table(MD4>P0NSSpasialbahanpresentasipengangguran.csM,sepFM,M,headerF)#*"attach(pengangguran"

bobotC-read.table(MD4>P0NSSpasialbahanpresentasibobot2.csM,sepFM,M,headerF@$S*"attach(bobot"

botC-as.matri(bobot"mat2list/(bot"

L>ndeks moran globalmoran.test(pengangguran6,mat2list/(bot""

Lmodel OSolsregC-lm(67%E72E7;E7',dataFpengangguran"summary(olsreg"error%C-as.matri(resid(olsreg""error%

L#i asumsibptest(67%E72E7;E7',dataFpengangguran"

L#ji !regC-lm(67%E72E7;E7', dataFpengangguran"!C-lm.!tests(reg, mat2list/(bot",testFc(M!lagM, M!errM""!

Lmodel S$)S$)C-lagsarlm(67%E78E7:E7


17/17

&est Subsets Regression$ Y versus '( ')( '*( '+( ',( '-( '.( '/

Res#onse &s *

+allows

ars R-S. R-S./ad 2# S 1 % ! 3 5 6 ) 8

1 !5,8 !!,1 10,0 %,)%0)

1 !5,) !!,0 10,1 %,)%%6

% 3),6 3!,0 6,1 %,511%

% 36,8 3%,% 6,5 %,5%8)

! 5!,0 36,6 5,3 %,3%9!

! 51,8 35,% 6,0 %,36%0

3 60,! 5%,8 !,8 %,%85!

3 55,6 3),% 6,1 %,316)

5 6!,8 53,) 3,1 %,%!)6

5 60,9 51,1 5,5 %,!%38

6 65,8 55,0 5,1 %,%!%!

6 63,) 5!,5 5,6 %,%6)1

) 65,9 5%,6 ),0 %,%899

) 65,8 5%,5 ),1 %,%9%!

8 65,9 39,9 9,0 %,!55%

makalah sar

Documents