This Author published in this journals
All Journal BIMASTER
Henny Priandini Amalia
Universitas Tanjungpura

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

Found 1 Documents
Search

METODE MAXIMUM LIKELIHOOD DALAM PENAKSIRAN MODEL SPATIAL AUTOREGRESSIVE (Studi Kasus: Indeks Pembangunan Manusia Seluruh Provinsi di Indonesia pada Tahun 2016) Henny Priandini Amalia; Yundari Yundari; Helmi Helmi
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 8, No 3 (2019): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/bbimst.v8i3.33585

Abstract

Indeks Pembangunan Manusia (IPM) adalah suatu indikator tingkat kualitas hidup manusia melalui berbagai faktor yang mempengaruhi. Pembangunan manusia terus mengalami kemajuan seiring dengan meningkatnya Indeks Pembangunan Manusia (IPM). Data IPM setiap tahunnya pasti berbeda-beda, hal ini memungkinkan adanya saling ketergantungan dari faktor-faktor yang mempengaruhi IPM dengan terjadinya korelasi antardaerah. Permasalahan ini dapat dimodelkan dalam bentuk pemodelan spasial. Salah satu pemodelan spasial adalah model Spatial Autoregressive (SAR). Pada penelitian ini dilakukan pemodelan SAR dengan tujuan untuk menganalisis adanya dependensi spasial dari beberapa lokasi dan pengaruh faktor-faktor dari suatu variabel independen. Pada estimasi model SAR digunakan metode Maximum Likelihood dan diterapkan pada kasus IPM seluruh provinsi di Indonesia pada tahun 2016. Hasil penelitian diperoleh bahwa terdapat dependensi lag spasial antarprovinsi yang berarti provinsi yang berdekatan memiliki nilai yang cenderung mirip. Uji dependensi spasial dilakukan pada matriks pembobot dengan metode queen contiguity dan diperoleh nilai p-value signifikan pada 5%. Hal ini menunjukkan bahwa terdapat dependensi spasial antarprovinsi. Berdasarkan model yang telah diperoleh untuk masing-masing tetangga, disimpulkan bahwa semakin banyak jumlah tetangga sangat berpengaruh terhadap nilai estimasi persentase indeks pembangunan manusia seluruh provinsi di Indonesia pada tahun 2016. Kata Kunci : Regresi Spasial, Dependensi Spasial, IPM, Spatial Autoregressive.