Yeni Rahkmawati
Program Studi Statistika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Lambung Mangkurat, Banjarbaru, Indonesia

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

Pemodelan Regresi Spasial Berbasis Area Pada Indeks Kualitas Lingkungan Hidup (IKLH) di Provinsi Kalimantan Selatan Nor Jinan Hafidhah; Yuana Sukmawaty; Yeni Rahkmawati
Jurnal Wilayah dan Lingkungan Vol 13, No 3 (2025): Desember 2025
Publisher : Department of Urban and Regional Planning, Diponegoro University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.14710/jwl.13.3.41-60

Abstract

Indeks Kualitas Lingkungan Hidup (IKLH) merupakan indikator yang dapat memberikan gambaran tentang kualitas lingkungan hidup di suatu wilayah. IKLH digunakan sebagai alat evaluasi dalam berbagai program perbaikan kualitas lingkungan hidup dan sumber informasi untuk mendukung pengambilan kebijakan mengenai perlindungan dan pengelolaan lingkungan hidup. Dalam perhitungan IKLH terdapat empat indikator, yaitu Indeks Kualitas Air (IKA), Indeks Kualitas Udara (IKU), Indeks Kualitas Lahan (IKTL), dan Indeks Kualitas Air Laut (IKAL). Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh persentase jumlah penduduk, Produk Domestik Regional Bruto (PDRB), dan jumlah kendaraan bermotor terhadap IKLH di Provinsi Kalimantan Selatan tahun 2022. Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisis regresi spasial berbasis area. Data yang digunakan merupakan data sekunder tahun 2022 dari Badan Pusat Statistik (BPS) dan Dinas Lingkungan Hidup (DLH) Provinsi Kalimantan Selatan, meliputi 13 kabupaten/kota sebagai area pengamatan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model Spatial Autoregressive Moving Average (SARMA) merupakan model terbaik untuk memodelkan faktor-faktor yang diduga berpengaruh terhadap IKLH. Dari model SARMA diperoleh bahwa persentase jumlah penduduk, PDRB dan jumlah kendaraan bermotor berpengaruh signifikan terhadap IKLH di Provinsi Kalimantan Selatan. Koefisien determinasi sebesar 80,65% menunjukkan bahwa model mampu menjelaskan keragaman IKLH secara kuat. Kebaruan penelitian ini terletak pada penggunaan model SARMA yang mampu menangkap pengaruh spasial lag dan eror secara simultan, serta temuan hubungan positif PDRB terhadap IKLH yang mengindikasikan bahwa pertumbuhan ekonomi di Kalimantan Selatan dapat berjalan seiring dengan peningkatan kualitas lingkungan.