## IDENTIFIKASI AUTOKORELASI SPASIAL PADA JUMLAHPENGANGGURAN DI JAWA TENGAH MENGGUNAKAN INDEKS MORAN
Triastuti Wuryandari 1 , Abdul Hoyyi 2
Dewi Setya Kusumawardani 3 , Dwi Rahmawati 4 1,2 Dosen Jurusan Statistika FMIPA UNDIP
3,4 Alumni Jurusan Statistika FMIPA UNDIP

## Abstract
Unemployment is caused by the work force or job seekers are not proportional with the number of existing  jobs.  Unemployment  is  often  a  problem  in  the  interconnected  economy  due  to unemployment,  productivity  and  income  will  be  reduced.  The  number  of  unemployed  in  an  are a expected to be affected by unemployment in the surrounding area. This is made possible because of the proximity factor or adjacency between regions, it is  estimated that there are linkages to the regional  unemployment  rate.  To  determine  the  relationship  between  regional  linkages  used Moran’s Index method. The number of unemployed in Central Java, obtained Moran’s Index value =  0.0614.  Moran's  Index  values  in  the  range  0  <  I  ≤  1  indicating  the  presence  of  spatial autocorrelation  is  positive  but  small  correlation  can  be  said  because  of  near  zero,  orit  can  be concluded  that  the  similarity  between  the  district  does  not  have  a  value  or  indicate  that unemployment among districts in Central Java has a small correlation.
Keywords : Unemployment, Moran’s Index, Central Java, Autocorrelation, Spatial

## 1. Pendahuluan
Pengangguran  adalah  istilah  untuk  orang  yang  tidak  bekerja  sama  sekali,  sedang mencari kerja, bekerja kurang dari dua hari selama seminggu, atau seseorang yang sedang berusaha mendapatkan pekerjaan yang layak. Tingkat pengangguran dapat dihitung dengan cara  membandingkan  jumlah  pengangguran  dengan  jumlah  angkatan  kerja  yang dinyatakan  dalam  persen.  Berdasarkan  SAKERNAS  (2011),  jumlah  angkatan  kerja sebanyak  17.184.932  orang.  Jumlah  yang    terserap  bekerja  sebanyak  16.142.436  orang (93,93  persen)  dan  yang  tidak  terserap  sebanyak  1.042.496  orang  (6,07  persen).  Sektor yang  paling  banyak  menyerap  tenaga  kerja  adalah  sektor  pertanian,  yakni  sebanyak 5.819.439 orang atau 36,05 persen, kemudian dilanjutkan dengan sektor perdagangan yang menyerap  3.376.291  orang  atau  20,92  persen  dan  sektor  industri  yang  menampung 2.941.036 orang atau 18,22 persen dari orang yang bekerja. Dari kelompok usia kerja ada sebanyak  17.184.932  orang  tergolong  dalam  angkatan  kerja.  Persentase  angkatan  kerja terhadap penduduk usia kerja adalah 71,94 persen  yang selanjutnya  biasa disebut sebagai Tingkat  Partisipasi  Angkatan  Kerja  (TPAK).  Penduduk  yang  tergolong  angkatan  kerja adalah  kelompok  orang  yang  bekerja  maupun  yang  sedang  mencari  pekerjaan, mempersiapkan usaha,  merasa tidak  mungkin  mendapatkan pekerjaan dan sudah diterima kerja  tapi  belum  mulai  bekerja.  Penduduk  bekerja  pada  Februari  2011  sebanyak 16.142.436  orang  (93,93  persen)  dan  pengangguran  sebanyak  1.042.496  orang  atau  6,07 persen. Persentase  ini  umum  dikenal sebagai Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT). Sisa dari  penduduk  usia  kerja  sebanyak  6.703.985  orang  (sekitar  29,06  persen)  tergolong sebagai bukan angkatan kerja.
Jumlah  pengangguran  di  suatu  daerah  diperkirakan  dipengaruhi  oleh  jumlah pengangguran  di  daerah  sekitarnya.  Hal  ini  mungkin  terjadi  karena  adanya  faktor kedekatan  atau  ketetanggaan  antar  daerah.  Oleh  karena  itu,  diperkirakan  terjadi  adanya keterkaitan daerah terhadap jumlah pengangguran.

## 2. Tinjauan Pustaka

## 2.1. Pengertian Statistika Spasial
Statistika  spasial  adalah  metode  statistika  yang  digunakan  untuk  menganalisis  data spasial. Data spasial adalah data  yang  memuat  informasi  “lokasi”,  jadi tidak  hanya  “apa” yang  diukur  tetapi  menunjukkan  lokasi  dimana  data  itu  berada [2] .  Data-data  spasial  dapat berupa  informasi  mengenai  lokasi geografi seperti  letak garis  lintang dan garis  bujur  dari masing-masing  wilayah  dan  perbatasan  antar  daerah.  Secara  sederhana  data  spasial dinyatakan  sebagai  informasi  alamat.  Dalam  bentuk  yang  lain,  data  spasial  dinyatakan dalam bentuk grid koordinat seperti dalam sajian peta ataupun dalam bentuk pixel seperti dalam  bentuk  citra  satelit [4] .  Dengan  demikian  pendekatan  analisis  statistika  spasial  biasa disajikan dalam bentuk peta tematik.
Hukum  pertama  tentang  geografi  dikemukakan  oleh  W  Tobler.  Tobler  dalam Anselin [1] mengemukakan  bahwa,  semua  hal  saling  berkaitan  satu  dengan  yang  lainnya, tetapi sesuatu yang dekat akan lebih berkaitan dari pada hal yang berjauhan. Hukum inilah yang menjadi pilar mengenai kajian sains regional. Dapat disimpulkan bahwa efek spasial merupakan hal yang wajar terjadi antara satu daerah dengan daerah yang lainnya.

## 2.2. Analisis Data Spasial
Data  spasial  adalah  data  yang  memuat  adanya  informasi  lokasi  atau  geografis  dari suatu  wilayah.  Menurut  De  Mers  dalam  Budiyanto [4] ,  analisis  spasial  mengarah  pada banyak macam operasi dan konsep termasuk perhitungan sederhana, klasifikasi, penataan, tumpang-susun  geometris,  dan  pemodelan  kartografis.  Secara  umum  analisis  spasial membutuhkan  suatu  data  data  yang  berdasarkan  lokasi  dan  memuat  karakteristik  dari lokasi tersebut. Analisis spasial terdiri dari tiga kelompok yaitu visualisasi, eksplorasi, dan pemodelan. Visualisasi adalah  menginformasikan hasil analisis spasial.  Eksplorasi adalah mengolah  data  spasial  dengan  metode  statistika.  Sedangkan  pemodelan  adalah menunjukkan  adanya  konsep  hubungan  sebab  akibat  dengan  menggunakan  metode  dari sumber data spasial dan data non spasial untuk memprediksi adanya pola spasial [6] . Lokasi pada  data  spasial  harus  diukur  agar  dapat  mengetahui  adanya  efek  spasial  yang  terjadi. Menurut Kosfeld [5] , informasi lokasi dapat diketahui dari dua sumber yaitu:
1. Hubungan ketetanggaan ( neighborhood )
Hubungan ketetanggaan mencerminkan lokasi relatif dari satu unit spasial atau lokasi ke lokasi yang lain dalam ruang tertentu. Hubungan ketetanggaan dari unit-unit spasial biasanya dibentuk berdasarkan peta. Ketetanggaan dari unit-unit spasial ini diharapkan dapat  mencerminkan  derajat  ketergantungan  spasial  yang  tinggi  jika  dibandingkan dengan unit spasial yang letaknya terpisah jauh.
2. Jarak ( distance )
Lokasi yang terletak dalam suatu ruang tertentu dengan adanya garis lintang dan garis bujur  menjadi  sebuah  sumber  informasi.  Informasi  inilah  yang  digunakan  untuk menghitung  jarak  antar  titik  yang  terdapat  dalam  ruang.  Diharapkan  kekuatan ketergantungan spasial akan menurun sesuai dengan jarak yang ada.
Hal yang sangat penting dalam analisis spasial adalah adanya pembobot atau sering disebut  sebagai  matriks  pembobot  spasial.  Matriks  pembobot  spasial  digunakan  untuk menentukan  bobot  antar  lokasi  yang  diamati  berdasarkan  hubungan  ketetanggaan  antar lokasi.  Menurut  Kosfeld [5] ,  pada  grid  umum  ketetanggaan  dapat  didefinisikan  dalam beberapa cara, yaitu:
a. Rook contiguity
Daerah  pengamatannya  ditentukan  berdasarkan  sisi-sisi  yang  saling  bersinggungan dan  sudut  tidak  diperhitungkan.  Ilustrasi rook  contiguity dilihat  pada  Gambar  1, dimana unit B1, B2, B3, dan B4 merupakan tetangga dari unit A
Unit B2 Unit B1 Unit A Unit B3 Unit B4
Gambar 1. Rook Contiguity

## b. Bishop contiguity
Daerah pengamatannya ditentukan berdasarkan sudut-sudut yang saling bersinggungan dan sisi tidak diperhitungkan. Ilustrasi untuk bishop contiguity dilihat pada Gambar 2, dimana unit C1, C2, C3, dan C4 merupakan tetangga dari unit A
Unit C1 Unit C2 Unit A
Unit C4
Unit C3
Gambar 2. Bishop Contiguity

## c. Queen contiguity
Daerah  pengamatannya  ditentukan  berdasarkan  sisi-sisi  yang  saling  bersinggungan dan  sudut  juga  diperhitungkan.  Ilustrasi  untuk queen  contiguity dapat  dilihat  pada Gambar  3,  dimana  unit  B1,  B2,  B3,  dan  B4  serta  C1,  C2,  C3,  dan  C4  merupakan tetangga dari unit A .
Unit C1 Unit B2 Unit C2 Unit B1 Unit A Unit B3 Unit C4 Unit B4 Unit C3
Gambar 3. Queen Contiguity
Pada  umumnya  ketetanggaan  antar  lokasi  didasarkan  pada  sisi-sisi  utama  bukan sudutnya.  Menurut Kosfeld [5] ,  matriks pembobot spasial W dapat diperoleh dari dua  cara yaitu  matriks  pembobot  terstandarisasi  ( standardize  contiguity  matrix W )  dan  matriks pembobot  tak  terstandarisasi  ( unstandardize  contiguity  matrix ).  Matriks  pembobot terstandarisasi  ( standardize  contiguity  matrix W )  merupakan  matriks  pembobot  yang diperoleh dengan cara memberikan bobot yang sama rata terhadap tetangga lokasi terdekat dan  yang  lainnya  nol,  sedangkan  matriks  pembobot  tak  terstandarisasi  ( unstandardize contiguity  matrix )  merupakan  matriks  pembobot  yang  diperoleh  dengan  cara memberikan bobot satu bagi tetangga terdekat dan yang lainnya nol.

## 2.3. Autokorelasi Spasial
Autokorelasi  spasial  adalah  taksiran  dari  korelasi  antar  nilai  amatan  yang  berkaitan dengan lokasi spasial pada variabel yang sama.  Autokorelasi spasial positif menunjukkan adanya  kemiripan  nilai  dari  lokasi-lokasi  yang  berdekatan  dan  cenderung  berkelompok. Sedangkan  autokorelasi  spasial  yang  negatif  menunjukkan  bahwa  lokasi-lokasi  yang berdekatan mempunyai nilai yang berbeda dan cenderung menyebar.
Karekteristik dari autokorelasi spasial yang diungkapkan oleh Kosfeld [5] , yaitu:
1. Jika terdapat pola  sistematis pada distribusi  spasial dari  variabel  yang diamati,  maka terdapat autokorelasi spasial.
2. Jika kedekatan atau ketetanggaan antar daerah lebih dekat, maka dapat dikatakan ada autokorelasi spasial positif.
3. Autokorelasi spasial negatif menggambarkan pola ketetanggaan yang tidak sistematis.
4. Pola acak dari data spasial menunjukkan tidak ada autokorelasi spasial.
Pengukuran  autokorelasi  spasial  untuk  data  spasial  dapat  dihitung  menggunakan metode Moran’s Index (Indeks Moran), Geary’s C , dan Tango’s excess [6] . Pada penelitian ini  metode  analisis  hanya  dibatasi  pada  metode Moran’s  Index (Indeks  Moran).  Indeks Moran  ( Moran’s I )  merupakan  metode  yang  paling  banyak  digunakan  untuk  menghitung autokorelasi  spasial  secara  global.  Metode  ini  dapat  digunakan  untuk  mendeteksi permulaan dari keacakan spasial. Keacakan spasial ini dapat mengindikasikan adanya pola- pola  yang  mengelompok  atau  membentuk  tren  terhadap  ruang [5] .  Menurut  Kosfeld [5] , perhitungan autokorelasi spasial dengan metode Indeks Moran dapat dilakukan dengan dua cara, yaitu:
1. Indeks Moran dengan matriks pembobot spasial tak terstandarisasi W*
             n i i n i n j j j ij x x S x x x x w n I 1 0 1 1 * ( ) (1)
dengan
: elemen pada pembobot tak terstandarisasi antara daerah i dan j ,
2. Indeks Moran dengan matriks pembobot spasial terstandarisasi W
     
       n i i n i n j j j ij x x x x x x w n I 1 2 1 1 ( ) (2)
dengan:  I :  Indeks Moran
n :  banyaknya lokasi kejadian
:  nilai pada lokasi i
:  nilai pada lokasi j
:  rata-ratadari jumlah variabel atau nilai
:  elemen pada pembobot tak terstandarisasi antara daerah i dan j
:  elemen pada pembobot terstandarisasi antara daerah i dan j
Rentang  nilai  dari  Indeks  Moran  dalam  kasus  matriks  pembobot  spasial terstandarisasi adalah -1 ≤ I ≤ 1.Nilai -1 ≤ I < 0 menunjukkan adanya autokorelasi spasial negatif,  sedangkan  nilai  0  <  I  ≤  1  menunjukkan  adanya  autokorelasi  spasial  positif,  nilai Indeks  Moran  bernilai  nol  mengindikasikan  tidak  berkelompok.Nilai  Indeks  Moran  tidak menjamin ketepatan pengukuran jika matriks pembobot yang digunakan adalah pembobot tak  terstandarisasi.Untuk  mengidentifikasi  adanya  autokorelasi  spasial  atau  tidak, dilakukan uji signifikansi Indeks Moran.
Uji hipotesis untuk Indeks Moran adalahsebagai berikut:
i. Hipotesis  H 0 : Tidak terdapat autokorelasi spasial
H 1 : Terdapat autokorelasi spasial
ii. Tingkat signifikansi:  α
iii. Statistik uji: ) 1 , 0 ( ) ( ) ( ) ( N I Var I E I I Z    dengan 1 n 1 ) I ( E        2 2 0 2 2 0 2 1 2 ) ( 1 . 3 . . ) ( I E S n S S n S n I Var          n 1 i n 1 j ij 0 w S        n 1 i n 1 j 2 ji ij 1 w w 2 1 S               n 1 i 2 n 1 j n 1 j ji ij 2 w w S
Kriteria uji:
Tolak H 0 pada taraf signifikasi α jika    1 ) ( Z I Z dengan   1 Z adalah (1-α) kuantil dari distribusi normal standar

## 2.4. Moran Scatterplot
Moran  Scatterplot adalah  alat  yang  digunakan  untuk  melihat  hubungan  antara  nilai pengamatan yang terstandarisasi dengan nilai rata-rata tetangga yang sudah terstandarisasi. Jika  digabungkan  dengan  garis  regresi  maka  hal  ini  dapat  digunakan  untuk  mengetahui derajat kecocokan dan mengidentifikasi adanya outlier. Moran Scatterplot dapat digunakan untuk mengidentifikasi keseimbangan atau pengaruh spasial [1] . Tipe-tipe hubungan spasial dapat dilihat dari Gambar 4.
Kuadran I atau HH ( High-High ) Kuadran IV atau  HL ( High-Low ) Kuadran II atau LH ( Low-High ) Kuadran III atau  LL ( Low-Low )
Gambar 4. Moran Scatterplot
Menurut  Zhukov  (2010) [7] ,  kuadran-kuadran  dalam Moran  Scatterplot adalah  sebagai berikut:
1. Pada kuadran I, HH ( High-High ) menunjukkan bahwa daerah yang mempunyai  nilai pengamatan tinggi dikelilingi oleh daerah yang mempunyai nilai pengamatan tinggi.
2. Pada kuadran II, LH ( Low-High ) menunjukkan bahwa daerah yang mempunyai nilai pengamatan rendah dikelilingi oleh daerah yang mempunyai nilai pengamatan tinggi.
3. Pada  kuadran III, LL ( Low-low )  menunjukkan  bahwa daerah  yang  mempunyai  nilai pengamatan  rendah  dikelilingi  oleh  daerah  yang  mempunyai  nilai  pengamatan rendah.
4. Pada kuadran IV, HL ( High-Low ) menunjukkan bahwa daerah yang mempunyai nilai pengamatan tinggi dikelilingi oleh daerah yang mempunyai nilai pengamatan rendah.

## 3. Metode Penelitian
Data  yang digunakan dalam  penelitian  ini  merupakan data sekunder  yang diperoleh dari BPS tentang data jumlah pengangguran di Jawa Tengah pada tahun 2011 berdasarkan kabupaten/kota. Berikut adalah data jumlah pengangguran di Jawa Tengah tahun 2011
Tabel 1 . Jumlah Pengangguran di Kabupaten/Kota Jawa Tengah
No Kab/Kodya Jumlah No Kab/ Kodya Jumlah 1 Cilacap 57.222 19 Kudus 25.522 2 Banyumas 37.928 20 Jepara 24.085 3 Purbalingga 24.218 21 Demak 45.496 4 Banjarnegara 19.019 22 Semarang 26.344 5 Kebumen 23.134 23 Temanggung 13.975 6 Purworejo 11.701 24 Kendal 30.819 7 Wonosobo 22.379 25 Batang 22.368 8 Magelang 29.252 26 Pekalongan 21.684 9 Boyolali 23.550 27 Pemalang 29.539 10 Klaten 22.778 28 Tegal 38.645 11 Sukoharjo 25.590 29 Brebes 65.848 12 Wonogiri 18.980 30 Kota Magelang 5.501 13 Karanganyar 25.642 31 Kota Surakarta 16.523 14 Sragen 29.673 32 Kota Salatiga 6.000 15 Grobogan 31.526 33 Kota Semarang 46.801 16 Blora 22.657 34 Kota Pekalongan 10.596 17 Rembang 19.511 35 Kota Tegal 9.468 18 Pati 78.177 Jumlah 962.151

## 4. Hasil Dan Pembahasan

## 4.1. Matriks Pembobot Spasial
Dalam  analisis  spasial  untuk  menentukan  adanya  autokorelasi  spasial,  komponen utama  yang  diperlukan  adalah  peta  lokasi.  Peta  digunakan  untuk  menentukan  hubungan kedekatan  antar  kabupaten  di  Jawa  Tengah.  Dengan  demikian  akan  lebih  mudah  untuk memberi  pembobot  pada  masing-masing  lokasi  atau  kabupaten.  Dari  peta  provinsi  Jawa Tengah  diketahui  bahwa  terdapat  35  kabupaten  sehingga  matriks  pembobot  spasial  akan berukuran 35x35. Metode pembobotan matriks yang digunakan adalah rook contiguity dan
cara  memperoleh  matriks  pembobot  spasial  berdasarkan standardize  contiguity  matrix W (matriks  pembobot  terstandarisasi). Standardize  contiguity  matrix W (matriks  pembobot terstandarisasi)  diperoleh  dengan  cara  memberikan  nilai  atau  bobot  yang  sama  rata terhadap  tetangga  lokasi  terdekat  dan  lokasi  yang  lainnya  diberi  bobot  nol.  Berdasarkan matriks  pembobot  spasial,  dapat  diketahui  jumlah  tetangga  lokasi  yang  dimiliki  oleh masing-masing  kabupaten.  Grafik  jumlah  ketetanggaan  tiap  kabupaten  adalah  sebagai berikut:
Gambar 5. Jumlah Ketetanggaan Tiap Kabupaten
Grafik jumlah ketetanggan merupakan grafik yang menerangkan jumlah dari lokasi kabupaten  yang  berbatasan  langsung  sesuai  dengan  ketentuan rook  contiguity dengan kabupaten  yang  diamati.  Berdasarkan  gambar  5,  dapat  diketahui  bahwa  kabupaten  yang mempunyai  batas  lokasi  (tetangga)  terbanyak  adalah  Kabupaten  Boyolali  dan  Kabupaten Semarang yaitu sebanyak 8 tetangga. Selanjutnya kabupaten yang mempunyai batas lokasi (tetangga)  paling  sedikit  adalah  Kota  Magelang  dan  Kota  Salatiga  memiliki  jumlah 1 tetangga.

## 4.2. Indeks Moran
Indeks  Moran  ( Moran’s Index )  adalah  salah  satu  teknik  analisis  spasial  yang  dapat digunakan  untuk  menentukan  adanya  autokorelasi  spasial  antar  lokasi  pengamatan. Perhitungan Indeks Moran adalah sebagai berikut:
     0614 , 0 8410695275 7 , 516450909 1 2 1 1            n i i n i j i n j ij x x x x x x w I
Pada  uji  signifikansi  digunakan  pendekatan  normal  untuk  mengetahui  apakah terdapat autokorelasi spasial atau tidak. Uji hipotesisnya adalah sebagai berikut:
i. Hipotesis   H 0 : Tidak terdapat autokorelasi spasial
H 1 : Terdapat autokorelasi spasial ii. Tingkat signifikansi α = 5% iii. Statistik uji
02941 , 0 34 1 1 35 1 1 1 ) (           n I E 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 C ilacap P ur ba lingg a
K ebum en W o no so bo Boy o la li
Suk o ha rjo
K ar an gan ya r
G robo gan R em ba ng K udu s D e m ak Tem an gg ung B at an g
P em al an g B rebes K o ta S ur ak ar ta K o ta S em ar an g K ota Te gal
35 2 1 ... 3 1 3 1 1 1 0                n i n j ij w S   9401 , 18 4 1 2 1 ... 3 1 7 1 7 1 3 1 2 1 2 1 2 2 1 1 2 1                                        n i n j ji ij w w S 97393 , 150 2 1 1 ... 2 3 1 28 25 1 2 2 2 2 1 1 1 2                                                 n i n j ji n j ij w w S            01354 , 0 02941 , 0 35 1 35 ) 35 ( 3 ) 97393 , 150 ( 34 ) 9401 , 18 ( 35 ) ( 1 3 ) ( 2 2 2 2 2 2 2 0 2 2 0 1 1 2            I Var I E S n S nS S n I Var   78059 , 0 01354 , 0 02941 , 0 0614 , 0 ) ( ) ( ) (       I Var I E I I Z
iv. Kriteria uji:
Tolak H 0 pada taraf signifikasi α jika    1 ) ( Z I Z , dengan Z 1-α = Z 0,95 = 1,645
v. Kesimpulan:
Dari  hasil  perhitungan  dapat  diketahui  bahwa  nilai  Z( I )  =  0,78059  <  Z 0,95 =  1,645. Sehingga H 0 diterima atau kesimpulan bahwa tidak terdapat autokorelasi spasial. Dari pengujian Indeks Moran diperoleh kesimpulan bahwa pada taraf signifikansi 5% dinyatakan  tidak  terdapat  autokorelasi  spasial  tehadap  jumlah  pengangguran  di  Jawa Tengah pada tahun 2011. Nilai Indeks Moran sebesar 0,0614 berada pada rentang 0 < I ≤ 1 dan  menunjukkan  adanya  autokorelasi  spasial  positif  namun  korelasinya  dapat  dikatakan lemah karena mendekati nol. Berarti disimpulkan bahwa antar kabupaten satu dengan yang lainnya    tidak  memiliki  kemiripan  nilai  atau  mengindikasikan  bahwa  data  tidak berkelompok.

## 4.3 Moran Scatterplot
Moran  scatterplot disajikan  pada  Gambar  6  berikut,  titik-titik  menyebar  diantara kuadran  I,  II,  III,  dan  IV.  Analisis Moran  scatterplot dilakukan  dengan software GeoDa dan diperoleh hasil  sebagai berikut:
1. Pada kuadran I, HH ( High-High ) menunjukkan bahwa daerah yang mempunyai nilai pengamatan tinggi dikelilingi oleh daerah yang mempunyai nilai pengamatan tinggi. Kabupaten  yang  berada  dalam  kuadran  I  adalah  Kabupaten  Semarang,  Purbalingga, Temanggung, Blora, Kudus, Jepara, Rembang, Kebumen, Kota Magelang, dan Kota Tegal.
2. Pada kuadran II, LH ( Low-High ) menunjukkan bahwa daerah yang mempunyai nilai pengamatan rendah dikelilingi oleh daerah yang mempunyai nilai pengamatan tinggi. Kabupaten  yang  berada  dalam  kuadran  II  adalah  Kabupaten  Boyolali,  Klaten, Banjarnegara,
3. Wonogiri,  Purworejo,  Karanganyar,  Sukoharjo,  Wonosobo,  Batang,  Pekalongan, Kota Surakarta, Kota Salatiga, dan Kota Pekalongan.
4. Pada kuadran III, LL ( Low-low )  menunjukkan  bahwa daerah  yang  mempunyai  nilai pengamatan  rendah  dikelilingi  oleh  daerah  yang  mempunyai  nilai  pengamatan rendah. Kabupaten yang berada dalam kuadran III adalah Kabupaten Magelang, Pati, Kendal, dan Sragen.
5. Pada kuadran IV, HL ( High-Low ) menunjukkan bahwa daerah yang mempunyai nilai pengamatan tinggi dikelilingi oleh daerah yang mempunyai nilai pengamatan rendah. Kabupaten  yang  berada  dalam  kuadran  IV  adalah  Kabupaten  Brebes,  Cilacap, Demak, Tegal, Banyumas, Grobogan, Pemalang, dan Kota Semarang.
Kuadran I Kuadran IV Kuadran II Kuadran III
Gambar 6. Moran Scatterplot dari Jumlah Pengangguran
Peta  penyebaran  pengangguran  di  Jawa  Tengah  tahun  2011  berdasarkan Moran Scatterplot adalah sebagai berikut:
Gambar 7. Peta Penyebaran Penganggurandi Jawa Tengah Tahun 2011

## 5. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  analsisis  dan  pembahasan,  dapat  diperoleh  kesimpulan  sebagai berikut:
1. Berdasarkan  perhitungan,  nilai  Indeks  Moran  I  =  0,0614.  Nilai  Indeks  Moran  ini berada  pada  rentang  0  < I ≤  1  sehingga    menunjukkan  adanya  autokorelasi  spasial positif  namun  korelasinya  dapat  dikatakan  lemah  karena  mendekati  nol,  sehingga menyebabkan  tidak  adanya  autokorelasi  spasial  pada  pengujian  signifikansi  indeks Moran.
2. Berdasarkan pengujian signifikansi Indeks Moran dengan taraf signifikansi 5% dapat diperoleh  kesimpulan  bahwa  antar  kabupaten  satu  dengan  yang  lainnya    tidak memiliki  kemiripan  nilai  atau  mengindikasikan  bahwa  pengangguran  antar Kabupaten di Jawa Tengah tidak saling berkorelasi.

## DAFTAR PUSTAKA
1. Anselin,  L., Exploratory Spatial  Data  Analysis and Geographic Information  Systems, National Center for Geographic Information and Analysis of California Santa Barbara: CA93106,1993.
2. Banerjee,S., Hierarchical  Modeling  and  Analysis  for  Spatial  Data, Chapman  and Hall/CRC, Boca Raton, 2004.
3. Bollerslev,  T.,  Generalized  Autoregressive  Conditional  Heteroskedasticity, Journal  of Econometrics , 1986, Vol. 31: 307-327.
4. Budiyanto,  E., Sistem  Informasi  Geografis  dengan  ArcView  GIS ,  Penerbit  Andi, Yogyakarta,2010.
5. Kosfeld, R., Spatial Econometric , 2006, URL: http://www.scribd.com
6. Pfeiffer,  D et  al ., Spatial  Analysis  in  Epidemiologi ,  Oxford  University  Press.,  New York, 2008.
7. Zhukof, Y., Spatial Autocorrelation , IQQS, Harvard University, Amerika, 2010.