Electronic Theses and Dissertation

Analisis statistik yang dapat menggambarkan hubungan fungsional antara variabel dependen dengan variabel independen adalah analisis regresi. Analisis regresi yang digunakan untuk melihat hubungan antara variabel dependen dan variabel independen dengan memperhatikan pengaruh spasial (lokasi) ke dalam model adalah analisis regresi spasial. Adanya pengaruh unsur lokasi dalam pembentukan model maka dapat memunculkan efek spasial pada data. Terdapat beberapa model regresi spasial yaitu Spatial Autoregressive (SAR), Spatial Error Model (SEM), dan Spatial Autoregressive Moving Average (SARMA). Pemilihan ketiga model tersebut ditentukan berdasarkan hasil uji Lagrange Multiplier (LM). Metode ini diterapkan pada data Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) di Pulau Kalimantan tahun 2021 beserta faktor-faktor yang diduga memengaruhinya. PDRB merupakan keseluruhan jumlah nilai tambah bruto yang dihasilkan dari seluruh sektor perekonomian di suatu wilayah atau dengan kata lain merupakan jumlah keseluruhan nilai barang dan jasa yang mampu diproduksi oleh seluruh unit ekonomi di suatu wilayah pada periode tertentu. Data yang digunakan merupakan data sekunder yang diperoleh dari publikasi resmi Badan Pusat Statistik yaitu “Provinsi Dalam Angka Tahun 2022” di setiap kabupaten/kota di Pulau Kalimantan. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh spasial PDRB di Pulau Kalimantan dan mendapatkan model regresi spasial serta diperoleh faktor yang memengaruhi PDRB berdasarkan model regresi spasial terbaik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa terdapat pengaruh spasial PDRB secara global dan terdapat tujuh kabupaten/kota yang memiliki pengaruh spasial secara lokal. Hasil perbandingan antara ketiga model regresi spasial pada penelitian ini menunjukkan bahwa model SAR merupakan model terbaik karena memiliki nilai AIC dan BIC yang lebih kecil dibandingkan dengan model lainnya. Berdasarkan model terbaik diperoleh faktor yang signifikan terhadap PDRB yaitu produksi kelapa sawit (X1).

Kata Kunci: Produk Domestik Regional Bruto, Kelapa Sawit, Pulau Kalimantan, Regresi Spasial, Spatial Autoregressive

Statistical analysis can describe the functional relationship between dependent variable and independent variable is regression analysis. Regression analysis used to see the relationship between dependent variable and independent variable by taking into account spatial effect (location) into the model is spatial regression analysis. The influence of location element in the formation model can bring out spatial effects on the data. There are several spatial regression models, namely Spatial Autoregressive (SAR), Spatial Error Model (SEM), and Spatial Autoregressive Moving Average (SARMA). The selection of three models is determined based on the results of Lagrange Multiplier (LM) test. This method will be applied to Gross Regional Domestic Product (GRDP) data for Kalimantan Island in 2021 along with factors that are thought to influence it. GRDP is total amount of gross added value generated from all economic sectors in a region or in other words, it is total value of goods and services that can be produced by all economic units in a region in a certain period. The data used is secondary obtained from official publication of the Badan Pusat Statistik, namely "Provinsi Dalam Angka Tahun 2022" in each district/city on the island of Kalimantan. This study aims to determine the spatial effect of GRDP on Kalimantan Island and to obtain spatial regression model and to obtain factors that influence GRDP based on the best spatial regression model. The results of the study, it was found that global GRDP spatial influence and there are seven districts/cities that have a local spatial influence. The results of comparison between the three spatial regression models in this study indicate the SAR model is the best model because it has smaller AIC and BIC values compared to other models. Based on the best model, a significant factor is obtained for GRDP, namely oil palm production (X1). Keywords: Gross Regional Domestic Product, Oil Palm, Kalimantan Island, Spatial Regression, Spatial Autoregressive