## PEMODELAN PRODUK DOMESTIK REGIONAL BRUTO (PDRB) DI PROVINSI JAWA TENGAH MENGGUNAKAN REGSRESI KUANTIL
1 Siti Maimunah, 2 Indah Manfaati Nur, 3 Abdul Karim 1,2,3 Prodi Statistika, FMIPA,Universitas Muhammadiyah Semarang Email : sitimaimunah443@gmail.com

## ABSTRAK
PDRB merupakan  jumlah nilai tambah yang dihasilkan oleh  seluruh unit usaha dalam suatu  wilayah,  atau  merupakan  jumlah  seluruh  nilai  barang  dan  jasa  akhir  yang dihasilkan  oleh  seluruh  unit  ekonomi  di  suatu  wilayah.  Pertumbuhan  ekonomi  suatu daerah dapat di lihat dari tingginya nilai Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) yang menunjukkan bahwa daerah tersebut mengalami kemajuan dalam perekonomian. PDRB Jawa Tengah dipengaruhi oleh Human capital, Tenaga Kerja dan Infrastruktur. Tujuan dari  penelitian  ini  adalah  untuk  memodelkan  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  PDRB di  Jawa  Tengah  dengan  menggunakan  metode  Regresi  Kuantil (Quantile  Regression). Metode ini merupakan salah satu metode regresi dengan pendekatan memisahkan atau membagi data menjadi kuantil-kuantil tertentu dimana dicurigai terdapat perbedaan nilai dugaan. Variabel  respon  yang  digunakan  adalah  PDRB (Y) berdasarkan  Kabupaten- Kota di Jawa Tengah dan Variabel prediktor adalah Human Capital (X1), Tenaga Kerja (X2)  dan  infrastruktur  (X3) berdasarkan  Kabupaten-Kota  di  Jawa  Tengah.  Hasil  dari penelitian  ini  adalah  mengetahui  karakteristik  PDRB  dan  bentuk  pemodelan  PDRB  di Provinsi  Jawa  Tengah.  Model  regresi  kuantil  yang  terbaik  yaitu  dengan  menggunakan kuantil0.95 dengan nilai p-value tenaga kerja sebesar 0.032.
Kata Kunci : PDRB, Pertumbuhan Ekonomi, Regresi Kuantil

## PENDAHULUAN
Produk  Domestik  Regional  Bruto (PDRB)  adalah jumlah  nilai  tambah  dari kegiatan  perekonomian  di  suatu  daerah secara  keseluruhan  baik  berupa  jumlah dari nilai tambah barang dan jasa. Produk Domestik  Regional  Bruto  (PDRB)  atas dasar  harga  berlaku  merupakan    jumlah nilai pendapatan, pengeluaran atau produksi  yang  dinilai  dengan  harga  yang berlaku pada tahun yang bersangkutan dan dapat digunakan untuk melihat pergeseran dan  struktur  ekonomi. Produk  Domestik Regional  Bruto  (PDRB)  atas  dasar  harga konstan merupakan jumlah nilai pengeluaran,  pendapatan  atau  produksi
yang  dinilai  atas  dasar  harga  tetap  atau konstan pada tahun tertentu.
Nilai PDRB  yaitu agregat nilai tambah yang  dihasilkan  oleh  unit-unit  produksi yang  beroperasi  di  wilayah  tersebut  [2]. PDRB  dipengaruhi  oleh human  capital, tenaga  kerja  dan  infrastruktur. Pengertian dari  Human  Capital  adalah  pengaruh pendidikan  formal  yang  di  tempuh  oleh seseorang  terhadap  tingkat  pertumbuhan ekonomi,  yang  dimaksud  adalah  semakin tinggi  pendidikan  yang  di  tempuh  oleh seseorang  maka  akan  meningkatkan kuwalitas  kerja  orang  tersebut. Definisi tenaga  kerja  menurut [1] adalah  seluruh penduduk  yang  berusia  15  tahun  atau lebih  yang potensial memproduksi barang
dan  jasa. Infrastruktur  merupakan  input penting  bagi  kegiatan  produksi  dan  dapat mempengaruhi  kegiatan  ekonomi  dalam berbagi cara baik secara langsung maupun tidak langsung [6].
Provinsi Jawa Tengah adalah salah satu daerah  otonom yang  sedang  mengalami proses pembangunan ekonomi. Pembangunan ekonomi pada  intinya bertujuan  untuk  meningkatkan tingkat kesejahteraan dari masyarakat.  Salah  satu indikator untuk mengetahui kondisi ekonomi  di  suatu  provinsi  atau  daerah adalah  PDRB. Pertumbuhan  ekonomi suatu  daerah  dapat  dilihat  melalui  laju pertumbuhan  PDRB  atas  harga  berlaku dan harga konstan.

## Gambar 1. Laju Pertumbuhan Ekonomi
Gambar  diatas  jelas  terlihat  bahwa  laju pertumbuhan  ekonomi  di  Jawa  Tengah pada  tahun  2014  dan  2015  mengalami kenaikan.  Pada  tahun  2014  dan  2015  laju pertumbuhan ekonomi Indonesia mengalami  penurunan  dan  berada  di bawah  Jawa  Tengah.  Kajian  mengenai human  capital,  tenaga  kerja,  infrastruktur yang  menjadi  modal  pada  pembangunan pada  setiap  daerah  diharapkan  mampu menjadi  salah  satu  faktor  pendorong pertumbuhan  daerah.  Peningkatan  akan terjadi pada pertumbuhan ekonomi apabila nilai dari masing-masing variabel meningkat  yang  di  maksud  dalam  hal  ini adalah  PDRB.  Apabila  nilai  dari  variable tersebut  menurun  maka  nilai  dari  PDRB tersebut  juga  menurun,  berdasarkan  hal tersebut maka perlu adanya suatu
penelitian  sehingga  dapat  memberikan rekomendasi untuk keberlangsungan pertumbuhan  ekonomi  di  Provinsi  Jawa Tengah. Salah satu pendekatan pemodelan yang ada dalam statistik yaitu regresi. Selanjutnya  berkembang metode  Median Regression  dengan  pendekatan  LAD (Least  Absolute  Deviation).  Pendekatn LAD ini dikembangkan dengan mengganti pendekatan mean pada  OLS  menjadi median.  Metode  Median  Regresi  hanya untuk melihat dua kelompok data berdasarkan nilai tengahnya. Permasalahan  selanjutnya  jika  terdapat data  yang  tidak  simetri  dan  kemungkinan kemiringan  data  tidak  terletan  pada mediannya,  akan  tetapi  pada  potongan quantile  tertentu.  Pendekatan  dengan median  dirasa  kurang  tepat,  karena  hanya melihat  dua  kelompok  data  yang  dibagi nilai tengahnya saja. Sehingga berkembanglah  metode  regresi  kuantil (quantile  regression). Regresi  kuantil
diperkenalkan pertama  kali oleh [3],
digunakan sebagai penduga fungsi kuantil ketika data tidak homogen.
Metode  Regresi  Kunatil (Quantile Regression) merupakan salah satu metode regresi  yang  menggunakan  pendekatan memisah  atau  membagi  data menjadi kuantil-kuantil  tertentu  dimana  dicurigai terdapat  perbedaan  nilai  dugaan atau taksiran  pada  kuantil  tertentu  serta  tidak membutuhkan  asumsi  error [4]. Regresi kuantil memiliki fungsi yaitu
meminimumkan
jumlah residual.
Kelebihan  dari  regresi  kuantil  yaitu fleksiblitas  dalam  memodelkan  data dengan sebaran  bersyarat  yang  heterogen [5].
Metode tentang  regresi  kuantil dapat diterapkan dalam  segala  bidang  seperti bidang  kesehatan,  sosial,  pertanian  dan ekonomi.
Berdasarkan hal tersebut peneliti tertarik untuk melakukan penelitian  dalam  bidang  perekonomian dengan menggunakan  model  regresi kuantil. Studi  kasus  yang  digunakan 2012 2013 2014 2015 Jateng 5,34 5,14 5,42 5,44 Nasional 6,03 5,56 5,02 4,79 4 4,5 5 5,5 6 6,5 7 Ko ns tan ta Laju Pertumbuhan Ekonomi Dalam (%)
adalah PDRB di Provinsi Jawa  Tengah. Penelitian tentang PDRB di Provinsi Jawa
Tengah dengan  menggunakan  regresi kuantil. Tujuan  dari penelitian ini  yaitu untuk  mengetahui  karakteristik  PDRB  di Jawa  Tengah  dan  untuk  memodelkan faktor-faktor  apa  yang  mempengaruhi PDRB  di  Jawa  Tengah  menggunakan metode Regresi Kuantil.

## METODE PENELITIAN

## Sumber Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian ini  adalah  data  sekunder  yang  yang diperoleh  dari  publikasi Badan  Pusat Statistika  (BPS)  tahun  2015,  Pada penelitian ini yang dijadikan unit observasi  adalah  Kabupaten  dan  Kota  di
Provinsi Jawa Tengah. Data yang digunakan  adalah  PDRB  harga  berlaku untuk 35 Kabupaten dan Kota di Propinsi Jawa Tengah sebagai variabel respon (Y). Selain  data  PDRB  harga  berlaku,  dan faktor-faktor  pendukung  seperti Human Capital (HK),  Tenaga  Kerja  (TK),  dan Infrastruktur  (IF)  di  Kabupaten/Kota  di
Provinsi Jawa Tengah sebagai variabelprediktor (X). Metode Analisis Adapun langkah-langkah yang dilakukan  pada  penelitihan  ini  adalah sebagai berikut: 1. Menyiapkan data 2. Mengetahui  karakteristik  dari  data dengan melakukan statistik deskriptif 3. Melakukan  uji  normalitas  pada analisis Regresi Klasik 4. Mengidentifikasi Pencilan dan Heteroskesdatisitas 5. Melakukan  analisis  regresi  kuantil pada data 6. Melakukan uji signifikansi parameter dengan Uji t 7. Melakukan  uji  kebaikan  model dengan menggunakan  R 1 ( ) 8. Interpretasi hasil

## HASIL PENELITIAN
Statistik  deskriptif  digunakan  untuk mendeskripsikan  atau menggambarkan obyek  penelitian  melalui  data  yang diambil dari sampel atau populasi sehingga data memberikan informasi yang berguna  tanpa  membuat  kesimpulan. Tujuan dari analisis deskriptif yaitu untuk memberikan  gambaran  mengenai  suatu data agar data yang tersaji menjadi mudah dipahami,  komunikatif,  dan  informatif bagi pihak lain. Manfaat satistik deskriptif dalam  penelitian  ini  adalah  mengetahui karakteristik  PDRB  di  Provinsi  Jawa Tengah. Data  yang  digunakan  adalah PDRB harga berlaku untuk 35 Kabupaten dan Kota di Propinsi Jawa Tengah.
Tabel 1. Statistik Deskriptif Variabel Penelitian Variabel Minimum Maksimum Mean Std. Deviasi PDRB 6.466.971 134.268.634 28.826.678 26.121.484,65 Human Capital 17.427 220.310 115.464 45.474,18 Tenaga Kerja 57.133 836.837 469.576 185.453,01 Infrastruktur 12.915 260.038 113.034 63.903,57
Berdasarkan hasil analisa deskriptif diatas, maka  diketahui  nilai  minimum,  nilai maksimum  dan  nilai  rata-rata.  Variabel PDRB  (Y)  memiliki  nilai  minimum sebesar 6.466.971 yang berada di Magelang  dan  nilai  maksimum  sebesar
134.268.634  yang  berada  di  Banyumas.
Nilai rata-rata  (mean)  dari  PDRB  adalah sebesar 28.826.678  yang  berada  di  Tegal. Variabel Human  Capital (X1)  memiliki nilai  minimum  sebesar 17.427.  Nilai maksimum  dari  variabel Human  Capital yaitu  sebesar 220.310.  Nilai  rata-rata (mean)  dari Human Capital adalah
115.464.  Variabel  Tenaga  Kerja  (X2) memiliki  nilai  minimum  sebesar 57.133. Nilai  maksimum  dari  variabel  Tenaga Kerja  yaitu  sebesar 836.837.  Nilai  rata- rata  (mean)  dari  tenaga  kerja  adalah 469.576. Variabel  Infrastruktur  (X3)
memiliki  nilai minimum  sebesar 12.915.
Nilai maksimum dari
variabel Infrastruktur  sebesar 260.038.  Nilai  rata- rata  (mean)  dari  Infrastruktur  adalah 1.13.034.

## 2. Asumsi Klasik
Asumsi  klasik  dalam  penelitian  ini dilakukan  untuk  mengetahui  adanya pencilan pada data dan heteroskedastisitas. Data yang
mengandung  pencilan  seringkali  tidak memenuhi  asumsi,  sehingga  dilakukan pengujian  untuk  melihat  bahwa  asumsi tersebut terpenuhi. Model persamaan yang menyatakan  hubungan  antara human capital,  tenaga  kerja,  infrastruktur  dan PDRB dengam  menggunkan  model  OLS adalah sebagai berikut:
      1 2 3
4,207 07) 8,541 01 1,480 01 1,764 01 ( e e X e X e X Y         
Dari model tersebut
dapat diinterpretasikan  bahwa  pengaruh human capital terhadap PDRB sebesar 8,541e-01. Artinya bahwa  jika human  capital naik sebesar 1  satuan akan  menambah  PDRB sebesar  8,541e-01  miliar  rupia  dengan faktor  lain  dianggap  konstan.  Jika kenaikan  jumlah  tenaga  kerja  sebesar  1 orang  akan  menurunkan  PDRB  sebesar - 1,480e-01  miliar  rupiah  dengan  asumsi faktor  lainnya  tetap, begitu  juga  untuk variabel yang selanjutnya.
Model  yang  baik  dalam  penelitian dapat  dilihat  dari  nilai  R 2 (koefisien determinasi) yang besar. Dari hasil model OLS didapat  nilai  R 2 sebesar  0,414. Hal ini  menyatakan bahwa  semuan  variabel bebas yang digunakan dalam model dapat menjelaskan  variabel  respon  sebesar 41,4%, sedangkan sisanya dijelaskan oleh variabel lain diluar model.

## 1.1.Uji Normalitas
Uji normalitas dilakukan untuk
mendeteksi  data  dalam suatau  penelitian atau  untuk  melihat  kenormalan  data  yang digunakan dalam penelitia. Hipotesis yang digunakan adalah sebagai berikut:
H0: data berdistribusi normal H1: data tidak berditribusi normal pengambilan  keputusan: jika  sig<0,05 maka H0 ditolak
Tabel 2. Uji Normalitas N Uji Kolmogorov- Smirnov p-value 35 0,2288 0,04301
Berdsarkan tabel 2 diketahui pengujian normalitas  pada  model  OLS  dengan  uji Kolmogorov  Smirnov  didapat p-value sebesar 0,04301, nilai sig < α  yang berarti nilai  tersebut  lebih  kecil  dari  0,05  maka H0 ditolak. Dapat disimpulkan bahwa data PDRB dengan menggunakan metode OLS tidak berdistribusi normal.

## Gambar 1. Scatterplot Uji Normalitas
Gambar 1  Menunjukan  adanya  data yang  mengandung  pencilan.  Data  yang mengandung  pencilan mengakibatakan tidak terpenuhi asumsi heteroskesdatisitas, sehingga data tidak berbentuk simetri.

## 1.2.Uji Heteroskedastisitas
Heteroskedastisitas adalah keadaan dimana  varians  dari  galat  tidak  konstan (identik). Untuk    mendeteksi  adanya heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan Uji Breusch-Pagan.

## H0: Tidak terjadi heteroskesdatisitas
H1: Terjadi heteroskesdatisitas pengambilan  keputusan: jika  sig<0,05 maka H0 ditolak
Tabel 3. Uji Heterokesdatisitas Breusch-Pagan BP Df P-Value 10,9976 3 0,01174 Berdasarkan tabel 3 diketahui pengujian heterokesdatisitas
dengan menggunakan Breusch-Pagen test di dapat p-value sebesar  0,01174,  nilai p-value tersebut  lebih  kecil  dari  =0,05 maka
terjadi heteroskedastisitas. Adanya heteroskedastisitas menyebabkan  model yang diestimasi menjadi terganggu karena  model  tersebut  menjadi  tidak efisien,  hal  ini  perlu  ditangani,  Untuk mengatasi masalah heteroskedastisitas dan pencilan  pada  data  dapat  dilakukan dengam  menggunakan  metode  regresi kuantil.

## 1.3.Uji Autokorelasi
Uji  autokorelasi  digunakan  untuk mengetahui ada atau tidaknya
penyimpangan  asumsi  klasik  autokorelasi yaitu  korelasi  yang  terjadi  antara  residual pada satu pengamatan dengan pengamatan lain  pada  model  regresi.  Prasyarat  yang harus  terpenuhi  adalah  tidak  adanya autokorelasi dalam model regresi. Metode pengujian  yang  sering  digunakan  adalah dengan  uji  Durbin-Watson  (uji  DW) dengan ketentuan sebagai berikut:
1. Jika  d  lebih  <  dL,  berarti  hipotesis nol  ditolak,  yang  berarti  terdapat autokorelasi.
2. Jika  d >  (4 – dl),  berarti terdapat autokorelasi.
3. Jika d terletak antara dU dan (4-dU), maka  hipotesis  nol  diterima,  yang berarti tidak ada autokorelasi.
4. Jika dl < d < du atau (4 – du), berarti tidak dapat disimpulkan.
Tabel 4. Uji Autokorelasi Durbin-Watson Test DW P-value 1,7912 0,2583
Dari  hasil  output  di  atas  didapat  nilai DW  yang  dihasilkan  dari  model  regresi adalah  1,7912.  Sedangkan  dari  tabel  DW dengan  signifikansi  0,05  dan  jumlah  data (n)  =  35,  seta  k  =  3  diperoleh  nilai  dL sebesar  1,2833  dan  dU  sebesar  1,6528. Karena  nilai  DW  (1,7912)  berada  pada daerah  antara  dL  dan  dU  lebih  dari  batas atas,  maka  dapat  disimpulkan  terjadi autokorelasi.

## 1.4.Uji Multikolinieritas
Salah  satu  asumsi  yang  digunakan dalam  metode  OLS  adalah  tidak  terjadi multikolineaaritas. Multikolinearitas dapat diartikan  jika  diantara  variabel  prediktor saling  berhubungan  satu  sama  lain. Multikolinearitas  dapat  dilihat  melalui nilai  VIF (Variance  Inflaction  Factor). Jika nilai  VIF  >10  mengindikasikan terjadi multikolinearitas. Hal ini kaena ada beberapa  variabel  prediktor  yang  tidak sifnifikan berada  dalam  model  walaupun sesungguhnya variabel tersebut berhubungan  sangat  erat  dengan  variabel respon Y.
Tabel 5. Uji Multikolinearitas Variabel VIF X1 14,034211 X2 18,666212 X3 2,484805
Dari  tabel  tersebut  dapat  disimpulkan bahwa  nilai  VIF  untuk  variabel  X1  dan X2 lebih  besar  dari  10,  artinya  terjadi multikolinearitas pada model regresi yang mengandung interaksi  tersebut. Nilai  VIF variabel  X3  lebih  kecil  dari  10 artinya tidak terjadi  multikolinearitas pada  model tersebut.

## 3. Model Regresi Kuantil
Metode  regresi  kuantil  merupakan salah  satu  alternatif  metode  analisis apabila data mengandung pencilan.
Pemodelan  regresi  kuantil  dilakukan dengan menentukan nilai kuantilnya.
Berdasarkan tabel 6 pemodelan indikator  yang  mempengaruhi  PDRB  di Provinsi Jawa Tengah dengan pendekatan regresi kuantil adalah sebagai berikut:         1 2 3 1, 432 2, 636 1, 708 ,1 5 ˆ 0 5 X X X y    
Apabila  nilai  dari  semua  variabel  X sama dengan nol maka nilai PDRB adalah 1,432. Sebaliknya,  dengan  kenaikan  1 satuan  persentase human  capital dan  nol buat  variabel  yang  lainnya  maka  akan menambah PDRB  sekitar  2,636 miliar rupiah. Dari model tersebut dapat dijelaskan bahwa koefisien regresi human capital sebesar 2,636 ini  artinya  bahwa human capital berpengaruh positif terhadap  PDRB,  artinya  dengan  semakin besarnya human  capital makan  PDRB akan  semakin  besar. Nilai  dari  tenaga kerja  sebesar -1,708 ini  artinya  bahwa tenaga kerja berpengaruh negatif terhadap PDRB.  Penambahan  tenaga  kerja  1  orang akan  menurunkan  PDRB  sebesar -1,708 miliar  rupiah.  Jika  jumlah  infrastruktur akan  mengalami  kenaikan  sebesar  1 satuan  maka  akan  menambah  PDRB sebesar 0,155 miliar rupiah.
Tabel 4.6 Estimasi Parameter Regresi Kuantil
KuantilVariabel Estimasi P-Value R 2
0,05 Intersep -0,488 0,000 0,429
X1 0,059 0,460
X2 0,187 0,036
X3 -0,071 0,139 0,10 Intersep -0,447 0,000
0,397 X1 0,066 0,382
X2 0,156 0,036 X3 -0,017 0,727 0,15 Intersep -0,444 0,000 0,356
X1 0,067 0,000 X2 0,153 0,031 X3 -0,012 0,834
KuantilVariabel Estimasi P-Value R 2 0,20 Intersep -0,413 0,000 0,334 X1 0,131 0,215 X2 0,076 0,298 X3 0,025 0,674 0,25 Intersep -0,406 0,000 0,308 X1 0,133 0,140 X2 0,077 0,247 X3 0,017 0,793 0,30 Intersep -0,336 0,000 0,2908 X1 0,351 0,006 X2 -0,136 0,200 X3 0,067 0,439 0,35 Intersep -0,335 0,000
0,2891
X1 0,353 0,012 X2 -0,137 0,255 X3 0,068 0,438 0,40 Intersep -0,324 0,000 0,2762 X1 0,378 0,049 X2 -0,147 0,466 X3 0,072 0,504 0,45 Intersep -0,313 0,000 0,2632 X1 0,394 0,068 X2 -0,150 0,502 X3 0,066 0,565 0,50 Intersep -0,241 0,001 0,2542 X1 0,479 0,029 X2 -0,154 0,497 X3 0,026 0,841 0,55 Intersep -0,180 0,003 0,2538 X1 0,562 0,001 X2 -0,242 0,222 X3 0,002 0,986 0,60 Intersep -0,139 0,032 0,2487 X1 0,640 0,001 X2 -0,290 0,198
X3 -0,012 0,930 0,65 Intersep -0,122 0,114 0,24 X1 0,674 0,000 X2 -0,327 0,186 X3 0,005 0,975 0,70 Intersep -0,050 0,789 0,236 X1 0,541 0,028 X2 -0,138 0,780
KuantilVariabel Estimasi P-Value R 2 X3 -0,034 0,921 0,75 Intersep 0,061 0,823 0,231 X1 0,483 0,183 X2 0,080 0,885 X3 -0,199 0,630 0,80 Intersep 0,094 0,804 0,233
X1 0,581 0,416 X2 0,008 0,993 X3 -0,205 0,743 0,85 Intersep 0,817 0,065
0,295 X1 0,850 0,511 X2 0,427 0,772 X3 -0,708 0,328 0,90 Intersep 1,372 0,003 0,459 X1 2,518 0,037 X2 -1,543 0,264
Dari  tabel 6 dapat  disimpulkan  bahwa nilai  kuantil  0,95  menjadi  kuantil  yang terbaik  dengan  melihat  nilai p-valuenya dimana  indikator human  capital memiliki nilai  0,032  dimana  nilai  tersebut  lebih kecil  dari 0, 05   yang  berarti human capital memiliki pengaruh yang signifikan terhadap variabel PDRB. Model yang baik dalam penelitian ini dapat dilihat dari nilai R-square yang  besar. Dalam  mengatasi data  pencilan  dan  heteroskesdatisitas dalam pemodelan Produk
Domestik Regional Bruto  (PDRB)  di  Provinsi  Jawa Tengah  dengan  menggunaka  metode regresi  kuantil,  didapat  nilai R-square sebagai berikut:
Tabel 7. Tabel Perbandingan R 2
Nilai R 2 Regresi OLS Regresi Kuantil 0,414 0,5868
Dari  tabel  perbandingan  tersebut  dapat diketahui  bahwa  nilai R-square model OLS  sebesar  41,4%  dan  model  regresi kuantil sebesar 58,68%. Hal ini menunjukan  bahwa  model  regresi  kuantil lebih  baik  dari  pada  model  OLS  karena nilai R-square regresi  kuantil  lebih  besar
dari  OlS. Estimasi  dengan  regresi  kuantil menghasilkan  nilai R 2 sebesar 0,5868 yang berarti bahwa semuan variabel bebas yang  digunakan  dalam  model  dapat menjelaskan  variabel  respon  sebesar 58,68%,  sedangkan  sisanya  dijelaskan oleh variabel lain diluar model.

## KESIMPULAN
Berdasarkan hasil analisis dan
pembahasan, penelitian ini dapat disimpulkan bahwa berdasarkan penelitian tersebut  dapat  diketahui  karakteristik  dari PDRB  di  Provinsi  Jawa  Tengah.  Nilai minimum PDRB sebesar 6.466.971 miliar rupiah yang berada di Magelang dan nilai maksimum  sebesar  134.268.634  miliar rupiah    yang  berada  di  Banyumas,  Nilai rata-rata  (mean)  dari  PDRB  adalah sebesar 28.826.678  miliar  rupiah  yang berada di Tegal.
Model  regresi  kuantil  yang  terbentuk dengan  menggunakan  nilai  kuantil 0,95 adalah sebagai berikut:
        1 2 3 1, 432 2, 636 1, 708 ,1 5 ˆ 0 5 X X X y    
Berdasarkan  model  regresi  kuantil  dapat disimpulkan  bahwa  pengaruh human capital terhadap  PDRB  sebesar 2,636, artinya  apabila  faktor  lain  dianggap konstan,  jika  nilai human  capital bernilai 1  satuan  maka  nilai  PDRB  akan bertambah  sebesar  2,636,  infrastruktur sebesar  0,155  dan  tenaga  kerja  berkurang sebesar -1,708.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] BPS Jawa Tengah, 2015, Jawa Tengah
Dalam  Angka 2015. Jawa  Tengah:
BPS Jawa Tengah.
[2] Karim,  A.,  & Setiawan,  S., 2016, Pemodelan  PDRB  Sektor  Industri  di
SWP Gerbangkertasusila Dan Malang-Pasuruan  dengan  Pendekatan Spatial Durbin Error Model (SDEM). Artikel Ilmiah.
[3] Koenker,  R.,  Bassett,  J.G., 1978, Regression  quantiles. J.  Econom.  46 (1), 33 – 50.
[4] Koenker,  R.,  Hallock,  K.K., 2001, Quantile  regression. J.  Econom. Perspect. 15 (4), 143 – 156.
[5] Koenker,  R.,  Machado,  Jose  A.F., 1999, Goodness  offit  and  related inference  pro-cesses  for  quantile
regression. J.  Am.  Stat.  Assoc. 94
(448), 1296 – 1310.
[6] Pranessy,  L.,  Nurazi,  R.,  &  Anitasari, M., 2012, Pengaruh  Pembangunan
Infrastruktur  Terhadap  Pertumbuhan Ekonomi  Provinsi  Bengkulu.  Jurnal Ekonomi Dan Perencanaan Pembangunan (JEEP) Vol 04 No 03 .