Claim Missing Document
Check
Articles

Found 32 Documents
Search

Eksplorasi Spasial Tingkat Kemiskinan di Pulau Sulawesi Tahun 2025 Baharuddin
ESTIMATOR : Journal of Applied Statistics, Mathematics, and Data Science Vol. 3 No. 2 (2025): -
Publisher : Program Studi Statistika Universitas PGRI Argopuro Jember

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31537/estimator.v3i2.2874

Abstract

Poverty in Indonesia exhibits significant spatial variation between regions, including on the island of Sulawesi, which possesses diverse geographic and economic characteristics. This study aims to analyze the inequality in poverty rates between regencies/cities in Sulawesi in 2025 and to identify the patterns of their spatial clustering. Using secondary data from Statistics Indonesia (BPS) for 2025 covering 81 regencies/cities, this research applies a spatial exploration approach through global spatial autocorrelation analysis (Moran's Index and Geary's Index) and local analysis (LISA). The results indicate high inequality between regency areas (average 10.48%) and city areas (average 5.31%). A significant positive global spatial autocorrelation was detected (Moran's Index = 0.25 and Geary's Index = 0.75), indicating that poverty tends to cluster geographically. LISA analysis identified High-High clusters in the central and southeastern regions (particularly Gorontalo Province, Central Sulawesi, and Southeast Sulawesi) and Low-Low clusters in urban areas and the northern part of the island. These findings underscore the importance of spatially-based and integrated poverty alleviation policies for priority cluster regions.
Pemodelan Spasial Indeks Pembangunan Manusia di Pulau Sulawesi Menggunakan Spatial Error Model Baharuddin; Syafaat Nugiansa; Muhammad Ihwal; Makkulau; Lilis Laome; Andi Tenri Ampa
Arus Jurnal Sains dan Teknologi Vol 4 No 1: April (2026)
Publisher : Arden Jaya Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57250/ajst.v4i1.2459

Abstract

Indeks Pembangunan Manusia (IPM) di Pulau Sulawesi tahun 2023 menunjukkan kesenjangan yang signifikan antarkabupaten/kota, yang ditandai dengan variasi nilai yang cukup tinggi. Ketimpangan ini mengindikasikan keterbatasan model klasik dalam menangani ketergantungan spasial antarwilayah. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pola spasial dan faktor-faktor yang memengaruhi IPM, dengan membandingkan kinerja model regresi OLS dan Spatial Error Model (SEM). Metode yang digunakan adalah pemodelan spasial dengan data sekunder BPS tahun 2023. Matriks pembobot spasial dikonstruksi menggunakan k-Nearest Neighbors (k=4), dan uji autokorelasi spasial dilakukan dengan indeks Moran. Hasil penelitian mengonfirmasi adanya autokorelasi spasial positif pada IPM. Model SEM terbukti lebih unggul daripada OLS dengan nilai AIC yang lebih rendah dan mampu menangkap ketergantungan spasial melalui parameter λ yang signifikan. Variabel kepadatan penduduk berpengaruh positif signifikan, sedangkan persentase penduduk miskin berpengaruh negatif signifikan terhadap IPM.