Jurnal Ilmiah Matematika dan Pendidikan Matematika (JMP) Vol. 11 No. 1, Juni 2019, hal. 45-58 ISSN (Cetak) : 2085-1456; ISSN ( Online ) : 2550-0422

## PEMODELAN INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA DI PROVINSI JAWA TENGAH TAHUN 2017 MENGGUNAKAN ANALISIS REGRESI SPASIAL
Wahyuni Alwi
Universitas Jenderal Soedirman Email : wahyunialwi46@gmail.com

## Jajang
Universitas Jenderal Soedirman Email : rzjajang@yahoo.com

## Nunung Nurhayati
Universitas Jenderal Soedirman Email : nurhayati.nunung@gmail.com
ABSTRACT. This research discussed about model of Human Development Index (HDI) in  Central  Java  with  spatial  regression  analysis.  and  identify    variables  that  give significant influence. First, analyze the influence factors based on result of p-value from t test  in  multiple  linear  regression  models.  Then,  made  spatial  weight  matrix  with  queen continguity  method.  After  that,  estimate  spatial  regression  models,  namely  spatial autoregressive  (SAR),  Spatial  error  models  (SEM),  and  spatial  autoregive  moving average (SARMA) and  choose the best model based on minimum AIC value. The results showed that SAR was the best spatial regression model and the significant variables was the  gross  enrollment  rates  at  senior  high  schools,  the  health  workers,  and  the  district minimum wages. All of them that give positive influences. The variable that give biggest influence for HDI was the health workers.
Keywords : spatial regression, HDI, SAR.
ABSTRAK. Penelitian  ini  membahas  mengenai  pemodelan  Indeks  Pembangunan Manusia (IPM) di Provinsi Jawa Tengah pada tahun 2017 dengan menggunakan analisis regresi  spasial.  Langkah-langkah  yang  dilakukan  yaitu  menganalisis  variabel-variabel yang berpengaruh berdasarkan p-value hasil dari uji t pada model regresi linier berganda, membuat  matriks  pembobotan  spasial  dengan  metode queen  continguity ,  mengestimasi tiga  model  regresi  spasial  yaitu spatial  autoregressive (SAR), Spatial  Error  Models (SEM),  dan Spatial  Autorregresive  Moving  Average (SARMA)  serta  terakhir  yaitu menentukan model terbaik yang didasarkan pada nilai AIC yang minimum. Hasil analisis menunjukkan  bahwa  model  regresi  spasial  terbaik  adalah  model  SAR  dengan  variabel- variabel  yang  signifikan  berpengaruh  adalah  angka  partisipasi  kasar  sekolah  menengah atas,  tenaga  kesehatan,  dan  upah  minimum  kabupaten.  Semua  variabel  yang  signifikan berpengaruh  memiliki  pengaruh  yang  positif  terhadap  IPM.  Variabel  yang  memiliki pengaruh terbesar terhadap IPM adalah variabel tenaga kesehatan.
Kata Kunci: regresi spasial, IPM, SAR.

## 1. PENDAHULUAN
Menurut  Rustiadi  dkk.  (2009:  7),  pembangunan  merupakan  suatu  kegiatan yang  dilakukan  suatu  wilayah  untuk  mengembangkan  kualitas  hidup masyarakatnya.  Pembangunan  dapat  dilakukan  dengan  pendekatan  sektoral  dan pendekatan  lokasi  (spasial).  Pendekatan  sektoral  yaitu  pembangunan  yang terfokus pada sektor  kegiatan yang ada di wilayah tersebut sedangkan pendekatan spasial terfokuskan pada pemanfaatan ruang serta interaksi-interaksi dari berbagai kegiatan  dalam  suatu  wilayah  (Iryanto,  2006:  96).  Pembangunan  yang  memiliki pengaruh  besar  terhadap  masyarakat  adalah  pembangunan  yang    berasal  dari masyarakat  itu  sendiri  atau  dapat  disebut  dengan  pembangunan  manusia. Pembangunan  manusia  memiliki  peran  yang  sangat  penting  karena  digunakan sebagai  salah satu  tolak ukur perencanaan ataupun evaluasi pembangunan secara luas  baik  pada  tingkat  nasional  maupun  daerah.    Menurut  Badan  Pusat  Statistik (BPS),  pembangunan  manusia  dibangun  oleh  tiga  dimensi  dasar  yang  mencakup dimensi  umur  panjang  dan  sehat,  dimensi  pengetahuan,  dan  dimensi  kehidupan yang layak (BPS, 2016: 1). Ketiga dimensi ini selanjutnya dirangkum dalam suatu indeks komposit yang disebut Indeks Pembangunan Manusia (IPM).
Berdasarkan  Peraturan  Daerah  No  3  tahun  2008  tentang  Rencana  Jangka Panjang  Daerah  (RJPD)  Provinsi  Jawa  Tengah  Tahun  2005-2025  visi  yang diangkat oleh Provinsi Jawa Tengah selama kurun waktu 20 tahun adalah “Jawa Tengah  yang  Mandiri,  Maju,  Sejahtera  dan  Lestari”.  Dalam  mewujudkan  visi tersebut  dicanangkan  6  misi,  salah  satunya  adalah  mewujudkan  sumber  daya manusia  dan  masyarakat  Jawa  Tengah  yang  berkualitas,  beriman  dan  bertakwa kepada  Tuhan  Yang  Maha  Esa,  cerdas,  sehat,  serta  berbudaya.  Tolak  ukur keberhasilan  dari  misi  tersebut  yaitu  dengan  meningkatnya  IPM.  Menurut perhitungan  BPS,  Provinsi  Jawa  Tengah  pada  tahun  2017  memiliki  IPM  dengan status  pembangunan  manusia  “tinggi”.  Oleh  karena  itu,  untuk  menjalankan  misi yang sudah dicanangkan, IPM di Jawa Tengah harus ditingkatkan. Menurut BPS (2013:  23)  semakin  tinggi  kapabilitas  dasar  manusia,  semakin  tinggi  peluang untuk  meningkatkan  potensi  bangsa  atau  dapat  dikatakan  jika  kapabilitas  dasar meningkat maka IPM akan meningkat.
Pemodelan Indeks Pembangunan Manusia                                                                        47
Provinsi  Jawa  Tengah  memiliki  29  kabupaten  dan  6  kota.  Banyaknya kabupaten  dan  kota  serta  cakupan  luasnya  wilayah    dengan  tingkat  penyebaran IPM  yang  berbeda  dari  setiap  wilayahnya  mengakibatkan  faktor  spasial  dapat menjadi faktor yang berpengaruh terhadap peningkatan IPM.  Permasalahan yang berhubungan  dengan  faktor  spasial  dapat  diatasi  dengan  menggunakan pendekatan  spasial.  Salah  satu  pendekatan  yang  dapat  digunakan  adalah  analisis regresi spasial yang merupakan pengembangan dari regresi linier klasik.
Penelitian mengenai analisis regresi spasial yang berkaitan dengan data IPM di  Provinsi  Jawa  Tengah,  sebelumnya  sudah  pernah  dibahas  Fauzi  (2016). Penelitian tersebut membandingkan dua model regresi spasial untuk mendapatkan model terbaik yaitu Spatial Autoregressive Model (SAR) dan Spatial Error Model (SEM). Adapun data IPM yang digunakan adalah data tahun 2016. Sementara itu, variabel  yang  digunakan  meliputi  angka  harapan  hidup,  rata-rata  lama  sekolah, harapan  lama  sekolah,  pengeluaran  perkapita  yang  disesuaikan,  pengangguran, dan Gini ratio .
Berdasarkan  uraian  tersebut,  penulis  tertarik  untuk  melakukan  penelitian serupa  namun  berbeda  dalam  beberapa  hal.  Pertama,  data  yang  digunakan  lebih baru yaitu tahun 2017. Kedua, model regresi spasial yang digunakan meliputi tiga model yaitu SAR, SEM, dan Spatial Autoregressive Moving Average (SARMA). Perbedaan  ketiga  adalah  pemilihan  variabel-variabel  yang  diduga  berpengaruh. Pada  penelitian  ini,  variabel-variabel  yang  digunakan  adalah  angka  partisipasi kasar  sekolah  menengah  atas,  persentase  tenaga  kesehatan,  upah  minimum kabupaten  dan  indeks  kedalaman  kemiskinan.  Menurut  BPS  (2016  :43-58) keempat  variabel  tersebut  termasuk  variabel-variabel  yang  menentukam kapabilitas dasar manusia.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian untuk data IPM di Jawa Tengah dapat diperoleh dengan langkah- langkah sebagai berikut:
1. Mandeskripsikan data.
2. Membuat  plot  antara  variabel  dependen  dengan  masing-masing  variabel independen.
3. Melakukan estimasi parameter model regresi linier berganda yang melibatkan semua  variabel  independen  dan  menganalisis  variabel-variabel  independen yang signifikan berpengaruh terhadap variabel dependen.
4. Membuat  matriks  pembobotan  spasial  yaitu  matriks  pembobotan  spasial queen .
5. Menguji  efek  spasial  menggunakan  uji  dependensi  spasial  dengan  metode Lagrange  multiplier (LM)  dan  uji  heterogenitas  spasial  dengan  uji  Breusch Pagan.
6. Mengestimasi  model  regresi  spasial  yang  sesuai  dan  mengintepretasi  model serta menganalisis variabel-variabel yang berpengaruh.
7. Menarik kesimpulan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Deskripsi Data
Gambar 3.1 Peta Penyebaran IPM di Provinsi Jawa Tengah Tahun 2017
Berdasarkan  data  statistik  dari  BPS  Provinsi  Jawa  Tengah,  nilai  IPM  di setiap  daerah  di  Jawa  Tengah  memiliki  nilai  yang  berbeda-beda  untuk  setiap kabupaten  dan  kota.  Penyebaran  data  IPM  di  Jawa  Tengah  pada  tahun  2017 disajikan dalam bentuk peta tematik pada Gambar 3.1.
Berdasarkan letak geografis pada peta tematik di Gambar 3.1 terlihat bahwa sebagian  besar  kabupaten  dan  kota  di  Provinsi  Jawa  Tengah  yang  letaknya
Pemodelan Indeks Pembangunan Manusia                                                                        49
berdekatan cenderung memiliki warna yang sama. Hal ini berarti, IPM di Provinsi Jawa  Tengah  untuk  setiap  kabupaten  atau  kota  yang  berdekatan  memiliki  nilai yang  hampir  sama.  Dengan  demikian,  dapat  dikatakan  bahwa  efek  lokasi  (efek spasial)  antar  kabupaten  atau  kota  yang  berdekatan  menjadi  faktor  yang berpengaruh terhadap IPM.

## 3.2 Hubungan antara Variabel Independen dengan Variabel Dependen
Salah  satu  cara  untuk  mengukur  kekuatan  hubungan  antara  variabel independen  dengan  variabel  dependen  dapat  menggunakan  koefisien  korelasi Pearson .  Hasil output koefisien  korelasi Pearson antara  masing-masing  variabel independen dengan variabel disajikan pada Tabel 3.1.
Tabel 3.1 Koefisien korelasi Pearson antara variabel independen dan
variabel dependen. Variabel Dependen Variabel Independen Koefisien Korelasi Pearson Keterangan IPM ( Y ) APK SMA ( X 1 ) P-value = 0,000 Korelasi Person = 0,715 Terdapat hubungan linier positif antara Y dan X 1 .
IPM ( Y ) Tenaga Kesehatan
( X 2 ) P-value = 0,000 Korelasi Person = 0,663 Terdapat hubungan linier positif antara Y dan X 2 . IPM ( Y ) UMK ( X 3 ) P-value = 0,007 Korelasi Person = 0,446 Terdapat hubungan linier positif antara Y dan X 3 .
IPM ( Y ) Indeks Kedalaman Kemiskinan ( X 4 )
P-value = 0,000
Korelasi Person = -0,579 Terdapat hubungan linier negatif antara Y
dan X 4 .
Berdasarkan  Tabel  3.1,  dapat  dilihat  bahwa  pada  taraf  signifikansi  5% variabel  independen X 1 , X 2 ,  dan X 3 memiliki    hubungan  linier  positif  terhadap variabel  dependen,  dengan  kata  lain  apabila  nilai  masing-masing  variabel independen  meningkat,  maka  IPM  di    kabupaten/kota  tersebut  juga  akan meningkat.  Sebaliknya,  untuk  variabel  independen X 4 memiliki  hubungan  linier negatif terhadap variabel dependen, dengan kata lain apabila variabel independen X 4 menurun, maka IPM di setiap kabupaten/kota tersebut akan meningkat.

## 3.3  Regresi Linier Berganda
Langkah pertama  yang harus dilakukan terlebih dahulu adalah mengestimasi parameter model regresi linier berganda yang melibatkan semua variabel-variabel independen  untuk  mengidentifikasi  variabel-variabel  independen  yang  signifikan berpengaruh terhadap variabel dependen. Hasil output software R i386 3.5.1 untuk estimasi parameter model regresi linier berganda untuk data IPM di Provinsi Jawa Tengah tahun 2017 disajikan pada Tabel 3.2.
Tabel 3.2 Estimasi parameter model regresi linier berganda untuk semua
variabel independen Variabel Parameter Estimasi parameter
Standar Error Nilai stat. p-value Intersep β 0 49,734 5,630 8,833 0,000 X 1 β 1 0,119 0,032 3,685 0,001 X 2 β 2 5,078 1,219 4,166 0,000 X 3 β 3 0,007 0,003 2,494 0,018 X 4 β 4 -0,883 0,556 -1,589 0,123 R-Squared = 0,770
Adjusted R-Squared = 0,739
p-value = 0,000

## Pemodelan Indeks Pembangunan Manusia                                                                        51
Berdasarkan Tabel 3.2, dapat diketahui bahwa hasil uji F dengan p-value 0,000  menunjukkan  bahwa  semua  variabel  independen  secara  bersama-sama memberikan pengaruh yang signifikan terhadap dependen Y . Selanjutnya, hasil uji t dengan p-value kurang  dari  5%  hanya  dipenuhi  variabel  independen
1 2 3 , dan X X X .  Hal  ini  berarti,  pada  taraf  signifikansi  5%  variabel  independen
1 2 3 , dan X X X signifikan berpengaruh terhadap variabel dependen Y ,  sedangkan variabel lainnya yaitu X 4 tidak signifikan berpengaruh terhadap variabel dependen Y . Selanjutnya, variabel  yang signifikan berpengaruh terhadap variabel dependen Y diregresikan kembali sehingga diperoleh nilai estimasi pada Tabel 3.3
Tabel 3.3 Estimasi parameter model regresi linier berganda untuk variabel
independen 1 2 3 , dan X X X Variabel Parameter Estimasi parameter
Standar Error Nilai stat. p-value Intersep β 0 43,678 4,245 10,289 0,000 X 1 β 1 0,130 0,032 4,033 0,000 X 2 β 2 5,473 1,223 4,477 0,000 X 3 β 3 0,009 0,003 3,522 0,001 R-Squared = 0,750 Adjusted R-Squared = 0,726 p-value = 0,000
Dari Tabel 3.3, diperoleh p-value untuk uji serentak (uji F ) dan p-value untuk uji  parsial  (uji t )  semuanya  kurang  dari  taraf  signifikansi  5%.  Selanjutnya,  hasil estimasi  yang  disajikan  pada  Tabel  3.3  dapat  dibentuk  model  regresi  linier berganda sebagai berikut:
1 2 3
43, 678 0,130
5, 47 0 0
ˆ 3 , 09 . x x x y    
Selanjutnya,  perlu  dilakukan  pengujian  asumsi  pada  model  regresi  linier berganda  yang  meliputi  uji  normalitas,  uji  multikolinieritas,  uji  autokorelasi  dan uji heteroskedastisitas. Uji asumsi tersebut dilakukan untuk melihat apakah model regresi  tersebut  memenuhi  asumsi-asumsi  yang  ada  atau  tidak.  Hasil  pengujian tersebut, terjadi ketidak ada kepastian adanya autokorelasi atau tidak. Oleh sebab itu, ada kemungkinan terjadi autokorelasi antar pengamatan yang diakibatkan oleh pengaruh  lokasi  (spasial).  Menurut  Anselin  (1988:32-34)  model  regresi  yang melibatkan  pengaruh  spasial  akibat  adanya  autokorelasi  spasial  disebut  dengan model  regresi  spasial.  Oleh  sebab  itu,  perlu  dilakukan  analisis  regresi  spasial. Sebelum  melakukan  analisis  regresi  spasial,  perlu  dibentuk  matriks  pembobot spasial  untuk  menggambarkan  hubungan  antar  daerah  pengamatan.  Salah  satu bentuk matriks pembobot spasial adalah matriks pembobot spasial queen.

## 3.4 Uji Efek Spasial
Dependensi spasial adalah kondisi ketika terjadi korelasi antara suatu wilayah dengan wilayah lain. Dependensi spasial dapat dideteksi dengan menggunakan uji Moran’s I atau uji Lagrange multiplier (LM). Uji Hasil yang diperoleh untuk uji dependensi spasial disajikan pada Tabel 3.4.
Tabel 3.4 Uji dan Identifikasi Dependensi Spasial
Uji Dependensi Spasial Nilai Statistik p-value Morans’I 0,258 0,007 LM lag 9,875 0,002 LM error 4,382 0,036 LM (lag,error) 10,401 0,005

## Pemodelan Indeks Pembangunan Manusia                                                                        53
Berdasarkan  Tabel  3.4  dapat  dilihat  bahwa p-value untuk  semua  uji  LM lebih kecil dari taraf signifikansi 5%. Hal ini berarti terdapat tiga alternatif model regresi  spasial  yaitu  model  yang  memuat spatial lag,  spatial error atau  model yang  memuat spatial lag dan spatial error secara  bersama-sama.  Dengan demikian,  model  regresi  spasial  yang  dapat  dibentuk  adalah  model  SAR,  SEM ataupun SARMA.

## 3.5 Model Spatial Autoregressive
Spatial Autoregressive (SAR)  adalah  model  regresi  linier  yang  memuat dependensi  spasial  pada lag .  Hasil  estimasi  model  SAR  untuk  semua  variabel independen disajikan pada Tabel 3.5.

## Tabel 3.5 Estimasi Parameter Model SAR
Variabel Parameter Estimasi parameter Standar Error Nilai stat. p-value  0,367 0.149 2,465 0,009 Intersep β 0 21,104 9,698 2,176 0,030 X 1 β 1 0,107 0,028 3,895 0,000 X 2 β 2 5,913 1,031 5,738 0,000 X 3 β 3 0,008 0,002 3,598 0,000 AIC = 159,81 p-value = 0,014
Selanjutnya,  berdasarkan    Tabel  3.5  dapat  dituliskan  model  untuk  SAR adalah sebagai berikut :
1 2 3 1 21,104 0,107 5
ˆ ,913 0, 00 0,367 8 . n i ij j j x y x y x w       

## 3.6 Model Spatial Error
Spatial  Error  Model (SEM)  adalah  salah  satu  model  regresi    linier  memuat dependensi  spasial  pada error .  Estimasi  parameter  dapat  dilakukan  bantuan software R i386 3.5.1 . Hasil estimasi parameter pada model SEM disajikan pada Tabel 3.6.
Tabel 3.6 Estimasi Parameter Model SEM
Variabel Parameter Estimasi parameter Standar Error Nilai stat. p-value  0,420 0,183 2,294 0,040 Intersep β 0 44,814 4,348 10,308 0,000 X 1 β 1 0,101 0,029 3,502 0,000 X 2 β 2 5,844 1,070 5,461 0,000 X 3 β 3 0,010 0,003 3,812 0,000 AIC = 159,86 p-value = 0,022
Selanjutnya,  berdasarkan    Tabel  3.6  dapat  dituliskan  model  untuk  SEM adalah sebagai berikut :
1 2 3 ˆ 44,814 0,101
5,844 0, 010 i y x x x    

## 3.7 Model Spatial Autoregressive Moving Average
Spatial autoregressivem  moving  average (SARMA)  adalah  model  regresi linier  yang  di  dalamnya  terdapat  dependensi  spasial  pada lag dan error atau variabel  dependen  dan error .  Estimasi  parameter  dapat  dilakukan  bantuan software  R  i386  3.5.1 ..  Hasil  estimasi  parameter  pada  model  SARMA  disajikan pada Tabel 3.7.
Tabel 3.7 Estimasi Parameter Model SARMA
Variabel Parameter Estimasi parameter Standar Error Nilai stat. p-value  0,559 0,130 4,293 0,000  -0,535 0,290 -1,848 0,065 Intersep β 0 10,240 7,703 1,573 0,184 X 1 β 1 0,102 0,026 6,731 0,000 X 2 β 2 5,765 0,926 3,062 0,000 X 3 β 3 0,007 0,002 3,038 0,000 AIC = 159,86 p-value = 0,012
Selanjutnya, berdasarkan  Tabel 3.7 dapat dituliskan model untuk SARMA adalah sebagai berikut :
1 2 3 1 ˆ 10, 240 0,559 0,102 5, 765 0, 007 n i ij j j y w y x x x       

## 3.8 Model Regresi Spasial Terbaik
Pada penelitian ini, pemilihan model regresi spasial terbaik didasarkan pada nilai AIC . Hasil perhitungan nilai AIC untuk model SAR, SEM dan SARMA disajikan pada Tabel 3.8
Tabel 3.8 Nilai AIC Model SAR, SEM dan SARMA
Model Nilai AIC SAR SEM 159,81 162,46 SARMA 159,86
Berdasakan Tabel 3.8, dapat dilihat bahwa nilai AIC terkecil dimiliki oleh model SAR. Hal ini berarti model SAR yang dinyatakan sebagai berikut:
1 2 3 1 21,104
0,107 5 ˆ ,913 0, 00 0,367 8 . n i ij j j x y x y x w        (3.1)
merupakan  model  regresi  spasial  terbaik  dengan 1 52,98 109, 61; x   2 0,11 1,86; x   dan 3 1370 2121. x   Nilai  koefisien  determinasi  pada  model tersebut yaitu sebesar 0,799. Hal ini berarti bahwa variasi dari variabel dependen yaitu  IPM  dapat  dijelaskan  oleh  variabel-variabel  independen  yang  diambil  dan nilai-nilai IPM diwilayah tetangga sebesar 79,9%.
Pada  model  SAR  pada  persamaan  (3.1),  dapat  diketahui  bahwa  terdapat tiga  variabel  independen  yang  signifikan  berpengaruh  yaitu  APK  SMA  ( X 1 ), tenaga kesehatan ( X 2 ), UMK ( X 3 ) serta dependensi spasial yang terjadi di wilayah tetangga.  Ketiga  variabel  independen  yang  signifikan  berpengaruh,  semuanya memiliki  pengaruh  yang  positif  terhadap  IPM.  Selanjutnya,  model  SAR  pada persamaan (3.1), dapat diinterpretasikan sebagai berikut:
a) Jika  nilai  APK  SMA  meningkat  sebesar  1%  dan  nilai  variabel  lainnya  tetap, maka IPM akan meningkat sebesar 0,107 poin.
b) Jika tenaga kesehatan meningkat sebesar 0,1% dan nilai variabel lainnya tetap, maka IPM diharapkan akan meningkat sebesar 0,519 poin.
c) Jika UMK naik sebesar Rp 100.000 dan nilai laiinya dianggap tetap, maka IPM akan naik sebesar 0,8 poin.
Dengan  demikian,  variabel
1 2 3 , ,  dan X X X pada  model  SAR  secara bersama-sama dapat digunakan untuk memprediksi IPM di Provinsi Jawa Tengah. Selain  itu,  pada  model  SAR  yang  diperoleh  yaitu  persamaan  (3.1)  juga  dapat diketahui  variabel  independen  yang  memiliki  pengaruh  terbesar  terhadap  IPM adalah  variabel  tenaga  kesehatan.  Oleh  sebab  itu,  salah  satu  upaya  yang  dapat dilakukan untuk meningkatkan IPM yaitu dengan memprioritaskan program yang berkaitan dengan pengadaan tenaga kesehatan yang baru.
Peta Penyebaran Nilai IPM Peta Penyebaran Nilai Estimasi IPM
Gambar 3.2 Peta Perbandingan Penyebaran Nilai Aktual IPM dengan Nilai Prediksi IPM di Provinsi Jawa Tengah Tahun 2017
Selanjutnya,  pada  Gambar  3.2  disajikan  peta  tematik  dari  sebaran  nilai aktual  IPM  dan  nilai  prediksi  IPM  dengan  model  terbaik  yang  diperoleh  yaitu model  SAR. Pada  Gambar  3.2  dapat  dilihat  bahwa  nilai  aktual  IPM  di  Provinsi Jawa  Tengah  dapat  dikelompokkan  menjadi  3  kelompok.  Penentuan  kelompok tersebut  didasarkan  pada  degradasi  warna.  Warna  kuning  menunjukkan  wilayah dengan  status  IPM  rendah,  warna  orange  menunjukkan  wilayah  dengan  status IPM  sedang,  dan  warna  coklat  menunjukkan  wilayah  dengan  status  IPM  tinggi. Berdasarkan  hasil  pengelompokan  tersebut  dapat  dilihat  bahwa  terdapat perbedaan  hasil  pengelompokan  antara  IPM  aktual  dengan  IPM  prediksi  yaitu terdapat  suatu  wilayah  yang  memasuki  kelompok  yang  berebeda  untuk  IPM aktual dan IPM prediksi. Hal tersebut ditunjukkan oleh peredaan warna.
Berdasarkan    Gambar  3.2  dapat  dilihat  bahwa  terdapat  wilayah  yang  nilai prediksi IPM memasuki kelompok sama dengan kelompok IPM pada nilai aktual. Pada nilai prediksi IPM terdapat 25 wilayah dari 35 wilayah yang ada memasuki kelompok  yang  sama  dengan  hasil  kelompok  pada  nilai  aktual  IPM.  Dengan demikian, apabila dipresentasekan sebesar 71,43% hasil kelompok yang sesuai.

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Model  regresi  spasial  terbaik  untuk  data  IPM  di  Provinsi  Jawa  Tengah  pada tahun 2017 adalah model SAR. Berdasarkan model tersebut, nilai IPM di Provinsi Jawa  Tengah  dipengaruhi  oleh  4  faktor  yaitu  dengan  nilai-nilai  IPM  diwilayah tetangga,  APK  SMA  ( X 1 ),  tenaga  kesehatan  ( X 2 ),  dan  upah  minimum  kabupaten ( X 3 ).  Semua  faktor  tersebut  memiliki  pengaruh  yang  positif.  Dua  faktor  yang memiliki  pengaruh  terbesar  adalah  presentase  tenaga  kesehatan  dan  nilai-nilai IPM di wilayah tetangga.
Penelitian  selanjutnya  diharapkan  dapat  menggunakan  jenis  matriks pembobot  yang  lain  sehingga  hasil  yang  diperoleh  lebih  baik    dibanding  hasil yang diperoleh pada penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Anselin,  L., Spatial  Econometrics:  Methods  and  Models ,  Kluwer  Academy Publishers, California, 1998.
BPS, Indeks Pembangunan Manusia , Badan Pusat Statistik, Jakarta, 2013.
BPS, Indeks Pembangunan Manusia , Badan Pusat Statistik, Jakarta, 2016.
Fauzi, F., Model Regresi Spasial Terbaik Indeks Pembangunan Manusia Provinsi Jawa Tengah , Skripsi, Universitas Negeri Semarang, Semarang, 2016.
Iryanto, Perencanaan  Pembangunan  Kabupaten/Kota  Melalui  Pendekatan Wilayah  dan  Kerja  Sama  Antar  Daerah ,  Jurnal  Perencanaan  & Pengembangan Wilayah : Wahana Hijau, 1 (3) (2006), 95-102.
Rustiadi,  E.,  Saefulhakim,  S.,  dan Panuju,  D.  R., Perencanaan  dan Pengembangan  Wilayah ,  Crestpent  Press  dan  Yayasan  Pustaka  Obor Indonesia, Bogor, 2009.