Abstrak —Indonesia  Attractiveness  Index  2017  mengumumkan 5  besar  provinsi  terbaik,  dimenangkan  oleh  provinsi  Jawa Tengah,  Sumatera  Barat,  D.I.  Yogyakarta,  Jawa  barat  dan Jawa  Timur.  Namun  Provinsi  Jawa  Timur  menduduki peringkat  pertama  untuk  peningkatan  nilai  gini  rasio.  Gini rasio  Provinsi  Jawa  Timur  mengalami  peningkatan  dari  0,396 menjadi  0,415.  Sebagai  perbandingan,  negara-negara  di kawasan  Timur  Tengah  dan  Afrika  Utara  mengalami  gejolak ‘ Arab Spring’ ketika gini rasio  sekitar 0,45. Belajar dari  kasus tersebut ketimpangan pendapatan ini perlu penanganan serius dari  pemerintah.  Salah  satunya  dengan  mengidentifikasi faktor-faktor  yang  memengaruhi  ketimpangan  pendapatan. Sehingga dalam Penelitian ini dilakukan pemodelan ketimpangan  pendapatan  kabupaten/kota  di  Jawa  Timur dengan  memper-timbangkan  aspek  spasial  menggunakan regresi  spasial.  Hasil  analisis  yang  diperoleh  adalah ketimpangan  pendapatan  yang  terjadi  rata-rata  termasuk dalam  kondisi  ketimpangan  sedang.  Model  regresi  spasial terbaik yang diperoleh adalah Spatial Error Model dengan nilai R 2 sebesar  46,6%  dan  nilai  RMSE  sebesar  0.025713.  Adapun variabel  yang  signifikan  adalah  variabel  yang  berasal  dari aspek  sosial  yakni  kepadatan  penduduk  dan  tingkat pengangguran terbuka.
Kata  Kunci— Gini  rasio,  Ketimpangan  Pendapatan,  Regresi Spasial.

## I. PENDAHULUAN
UA  masalah  besar  yang  umumnya  dihadapi  oleh negara-negara  berkembang  termasuk  Indonesia  adalah kesenjangan  ekonomi  atau  ketimpangan  dalam  distribusi pendapatan  antara  kelompok  masyarakat  berpendapatan tinggi dan kelompok masyarakat berpendapatan rendah serta tingkat kemiskinan atau jumlah orang berada di bawah garis kemiskinan ( poverty line ) [1]. Ketimpangan harus mendapat perhatian  karena  ketimpangan  wilayah  yang  ekstrim menyebabkan  inefisiensi  ekonomi,  alokasi  aset  yang  tidak efisien  dan  menambah  jumlah  kemiskinan,  inefisiensi, melemahkan stabilitas sosial dan solidaritas dan memperkuat kekuatan  politis  golongan  kaya  sehingga  menimbulkan ketidakadilan  bagi  masyarakat  [2].  Berdasarkan Indonesia Attractiveness  Index 2017,  5  besar  provinsi  terbaik dimenangkan  oleh  provinsi  Jawa  Tengah,  Sumatera  Barat, D.I.  Yogyakarta,  Jawa  barat  dan  Jawa  Timur.  Namun  bila dilihat dari ketimpangan pendapatan yang diukur menggunakan  gini  rasio,  Provinsi  Jawa  Timur  menduduki peringkat  pertama  diantara  kelima  provinsi  tersebut  untuk peningkatan nilai gini rasio.
Nilai  Gini  Rasio  yang  mendekati  satu  menunjukkan ketimpangan  yang  tinggi.  Sehingga  di  Provinsi  Jawa  Timur saat ini  mengalami  ketimpangan pendapatan sedang dengan Gini  Rasio  terakhir  sebesar  0.415.  Walaupun  termasuk
kategori ketimpangan yang sedang, sejarah mengungkapkan bahwa  negara-negara  di  kawasan  Timur  Tengah  dan  Afrika Utara  mengalami  gejolak  ‘ Arab  Spring’ ketika  gini  rasio sekitar  0,45.  Protes  yang  bernama Arab  Spring ini menggunakan  teknik  pemberontakan  sipil  dalam  kampanye yang  melibatkan  serangan,  demonstrasi,  pawai,  dan pemanfaatan  media  sosial,  seperti  facebook,  twitter, youtube, dan skype. Akumulasi dari berbagai kejadian telah turut  mendukung  dan  memudahkan  terjadinya  Arab  Spring. Namun, pemicu utamanya adalah situasi dan kondisi negara yang  bersangkutan,  yaitu  kesenjangan  sosial  antara pemegang  kekuasaan  dan  rakyat  [3].  Belajar  dari  kasus tersebut  penangan  untuk  kesenjangan  yang  terjadi  di  Jawa Timur  perlu  mendapat  perhatian  yang  serius  dari pemerintah.
Upaya  untuk  menekan  besarnya  gini  rasio  di  Jawa Timur  pasti  akan  dikaitkan  dengan  faktor-faktor  yang mempengaruhinya. Penelitian mengenai ketimpangan pendapatan  khususnya  di  Jawa  timur  sudah  pernah dilakukan  oleh  Muhammad  Arif  dan  Rossy  Agustin  W (2017) mengulas tentang Ketimpangan Pendapatan Propinsi Jawa  Timur  dan  Faktor-faktor  yang  mempengaruhinya dengan  metode  regresi  data  panel.  Kuncoro  (2002) mengatakan  bahwa  selama  kurang  lebih  satu  abad,  para pakar  geografi,  pakar  ekonomi,  perencana  kota,  para  ahli strategi bisnis, ilmuwan regional dan ilmuwan lainnya telah mencoba  memberikan  penjelasan  tentang  mengapa  dan dimana  suatu  aktivitas  berlokasi.  Sehingga  semakin  banyak fenomena-fenoma yang dikaji kembali dengan mempertimbangkan  aspek  spasialnya.  Anselin  (2003) menjelaskan apabila model regresi klasik digunakan sebagai alat  analisis  pada  data  spasial,  maka  bisa  menyebabkan kesimpulan  yang  kurang  tepat  karena  asumsi  error  saling bebas  dan  asumsi  homogenitas  tidak  terpenuhi  [4].  Karena data  spasial  mempunyai  sifat  dimana  errornya  saling berkorelasi  dan  terdapat  pula spasial  heterogenity sehingga dibutuhkan  metode  statistika  untuk  mengakomodir  sifat tersebut.  Sehingga  dalam  penelitian  ini  akan  dilakukan pemodelan ketimpangan pendapatan kabupaten/kota di Jawa Timur dengan mempertimbangkan aspek spasialnya. Seperti yang  diketahui,  masing-masing  kabupaten/kota  di  Jawa Timur  memiliki  sektor  unggulan  yang  menjadi  pemasukan utama  pendapatan  daerah.  Terdapat  pula  beberapa  daerah yang  menjadi  pusat  perdagangan  untuk  beberapa  wilayah disekitarnya.  Sehingga  diharapkan  model  regresi  spasial yang  terbentuk  dapat  lebih  efektif  dan  informatif  dalam menunjukkan  aspek  spasial  mana  yang  dominan  dalam permodelan Gini Rasio ini.

## Pemodelan Faktor-Faktor yang Memengaruhi Gini Rasio Pembangunan di Jawa Timur dengan Regresi Spasial
Rosyita Darojati A’laa dan Sutikno Departemen Statistika, Fakulats Matematika, Komputasi, dan Sains Data Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
e-mail : sutikno@statistika.its.ac.id
D

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Boxplot
Boxplot merupakan  ringkasan  distribusi  sampel  yang disajikan  secara  grafis  yang  dapat  menggambarkan bentuk distribusi  data  ( skewness ),  ukuran  tendensi  sentral  dan ukuran penyebaran penyebaran (keragaman) data pengamatan. Box and whisker plots atau lebih sering disebut dengan Boxplot atau box-plot (kotak-plot)  saja.  Seperti namanya, Box and Whisker ,
bentuknya terdiri dari box (kotak) dan whisker [4].

## B. Model Regresi Linier
Metode  regresi  linier  yang  merupakan  metode  yang memodelkan hubungan antara variabel respon y dan variabel prediktor 1 2 , ,..., p x x x . Model regresi linier untuk p variabel prediktor secara umum ditulis sebagai berikut [5]:
i p p i i i i x x x y             2 2 1 1 0 (1)
dengan i = 1, 2, ... , n ; p    ,..., , 1 0 adalah parameter model dan n    ,..., , 2 1 adalah  error  yang  diasumsikan  identik, independen,  dan  berdistribusi  normal  dengan  mean  nol  dan varians konstan 2  atau (   2 ~ 0, i IIDN   ).
Jika  diambil  sebanyak n pengamatan,  maka  model untuk pengamatan ke- i adalah:
     p k i ik k i x y 1 0   
(2)
dimana,
i y :  nilai observasi variabel respon pada pengamatan ke-i
ik X : nilai observasi variabel prediktor ke-k pada pengamatan ke-i, dengan k=1,2,….,p
0  :  nilai intersep model regresi
1  :  koefisien regresi variabel prediktor ke-k
i  :  error pada pengamatan ke-i
Jika dituliskan dalam notasi matriks maka  persamaan 1 menjadi: ε Xβ y  
dengan:
1 2 n y y y              y , 11 12 1 21 22 2 1 2 1 1 1 p p n n np x x x x x x x x x    
    
      X , 0 1 p                   β , 1 2 n                 ε
Sedangkan nilai estimasi untuk y dan ε adalah:
ˆ ˆ  y Xβ dan ˆ ˆ ˆ     ε y y y Xβ (3)
dimana, y : vektor observasi variabel respon berukuran n x 1
X : matriks variabel prediktor berukuran n x (p+1) β : vektor parameter berukuran (p+1) x 1 ε : vektor error berukuran n x 1 Untuk  menguji  kesesuaian  model  regresi  OLS digunakan  analisis  varian  yang  dibuat  dengan  cara menguraikan  bentuk  jumlah  kuadrat  total  atau Sum  Square Total (SST) menjadi dua komponen: Jumlah kuadrat regresi atau Sum  Square  Regression (SSR)  dan  Jumlah  Kuadrat Error atau Sum Square Error (SSE).Hipotesisnya adalah:
0 1 2 :
0 p H  
     1 : H minimal ada satu 0  k 
Tabel 1 . Analisis Varians Model Regresi[6]
Sumber Variasi  Jumlah Kuadrat db Rata-rata Kuadrat F Hitung Regresi   y J H y n 1  T p p SSR MSR  MSE MSR
F 
Error H)y I y  ( T ) 1 (   p n ) 1 (    p n SSE MSE Total ) ( 1 J I y n T  1  n
J adalah  matriks  berukuran  nxn  dengan  semua  elemen bernilai  1.Dalam  pengambilan  keputusan,  Tolak  H 0 bila
hitung F kurang  dari ) 1 ( , ,   p n p F  atau
   value P .  Adapun pengujian  secara  parsial  untuk  mengetahui  parameter  mana saja  yang  signifikan  terhadap  model  dilakukan  dengan hipotesis:
0 : 0  k
H  0 : 1  k H 
Statistik uji dalam pengujian parsial ini adalah
k k se t ) ˆ ( ˆ    [6]. kk k g s se  ) ˆ (  adalah  standar  error  dari  koefisien k  ˆ . Sedangkan kk g adalah  elemen  diagonal  ke- k dari  matriks   1  X X T dan MSE  s .  Dibawah  H 0, t akan  mengikuti distribusi t dengan  derajat  bebas   1   p n sehingga  jika diberikan  tingkat  signifikansi  sebesar  maka  diambil keputusan tolak H 0 jika
1 ; 2    p n hit t t  .

## C. Principal Component Analysis (PCA)
Principal  Component  Analysis (PCA)  adalah  suatu metode  analisis  multinomial,  yang  bertujuan  untuk mengurangi  dimensi  variabel  yang  diamati,  yang  saling berkorelasi  satu  sama  lain,  sehingga  menjadi  variabel  baru (disebut  dengan  komponen  utama)  yang  berukuran  lebih kecil,  namun  mampu  menerangkan  sebagian  besar keragaman  total  data,  dan  saling  bebas  satu  sama  lain  [7]. PCA  mereduksi  dimensi  data  dengan  cara  mentranformasi variabel-variabel  asli  yang  berkorelasi  menjadi  satu  set variabel  baru  yang  tidak  berkorelasi,  dengan  tetap mempertahankan  sebanyak  mungkin  keragaman  yang  dapat dijelaskan.  Variabel-variabel  baru  itu  disebut  sebagai Principal Component (PC) [8].
Secara  aljabar  PCA  adalah  kombinasi  linear  dari  p variabel random X’ = [X 1 , X 2 , …, X p ]. Kombinasi linear ini adalah  seleksi  dari  koordinat  baru  dari  rotasi  variabel  asal [X 1 , X 2 ,…, X p ] sebagai sumbu koordinat [8]. Sumbu baru ini mampu  menjelaskan  variasi  maksimum  dan  menghasilkan penjelasan  yang  lebih  simpel  dan  hemat  dari  struktur kovarian.  Syarat  untuk  membentuk  PC  yang  merupakan kombinasi  linear  dari  variabel X agar  mempunyai keragaman yang besar adalah dengan memilih e i ’ = (e 1 e 2 … e p )  sedemikian  hingga  var  (  e i ’ X )  maksimum  dan  e i ’e i =  1 dan cov (e i ’ X , e k ’ X ) =0 untuk k<i.
PC  dapat  diperoleh  dari  pasangan  eigenvalue- eigenvektor  matriks kovarian  maupun  matriks korelasi. Jika satuan  variabel  asal  tidaksama,  perlu  dilakukan  pembakuan data  terlebih  dahulu.  Akibat  adanya  pembakuan  data  ini maka  matriks  varians  kovarians  (Σ)  dari  data  yang dibakukan  akan  sama  dengan  matriks  korelasi  (R)  data sebelum  dibakukan  dan  besarnya  total  varians  komponen utama  sama  dengan  banyaknya  variabel  asal  p.  Random vektor populasi X = [ X 1, X 2,…, X p] t berdistribusi
multivariate normal dengan vektor mean μ = [ μ 1 , μ 2 , …, μ p ] t dan  matriks  varians  kovarian S dengan  akar  ciri  (eigen value) berturut-turut adalah yaitu λ 1 > λ 2 > ... > λ p > 0, maka kombinasi linear utama adalah sebagai berikut :
p p X e X e X e Y 1 2 21 1 11 1 1 ...      X ' e
p p X e X e X e Y 2 2 22 1 12 2 2 ...      X ' e p pp p p p p X e X e X e Y      ... 2 2 1 1 X ' e
dengan,
1 Y :  PC Pertama, yang mempunyai varians terbesar
2 Y : PC ke-2, yang mempunyai varians terbesar ke-2
p Y : PC ke-p, yang mempunyai varians terbesar ke-p
X : Vektor Random Variabel Asal (X)
p e : Vektor karakteristik data ke-p, dimana 0 -   X A I e  Model PC ke-i secara umum dapat ditulis Z i = e i ’ X , dimana: i= 1, 2,…,p sehingga,
k i e e Z Z Cov p i e e Z Var k i k i i i i
      , ' ) , ( ,..., 2 , 1 , ' ) (
Dari  penjelasan  sebelumnya  menunjukkan  sifat-sifat  PC yaitu:
a. Komponen  pertama  Y1  memuat  variasi  maksimum  data dan  seterusnya  seperti  uraian  sebelumnya.  Variasi maksimum  diperoleh  dari  rumusan  hasil  eigen  value, dimana  λ1  adalah  menunjukkan  keragaman  terbesar. Sehingga hasil komponen pertama juga akan menghasilkan keragaman paling besar.
b. p i e e e ip i i ,..., 2 , 1 ; 1 ... 2 2 2 2
1
    
c. p i e e e e e e jp ip j i j i      ; 0 ... 2 2 1 1 Berdasarkan rumus b dan c maka, p p i i pp tr X Var     

            ... ) ( ) ( ... 2 1 1 22 11
Hal  ini  disebabkan  sifat  PC  tidak  berkorelasi  dan mempunyai  varians  yang  sama  dengan  eigen  value  dari  Σ. Sehungga total varians populasi adalah
p pp
             ... ... 2 1 22 11
Jadi persentase keragaman total yang dapat diterangkan oleh komponen utama ke-I adalah sebagai berikut;
Proporsi varians ke-i = p i        ... 2 1
Apabila PC yang diambil sebanyak k dimana (k<p), maka :
Proporsi varians k PC =
p k             ... 2 1 ... 2 1

## D. Pembobot Spasial
Matriks  pembobot  spasial  (W)  dapat  diperoleh berdasarkan informasi jarak dari ketetanggaan (neighborhood)  atau  jarak  antara  satu  lokasi  dengan  lokasi lain.  Ada  beberapa  metode  untuk  mendefinisikan  hubungan persinggungan  (contiguity)  antar  lokasi  tersebut  [9]  antara lain;
1. Linear contiguity (persinggungan tepi)
2. Rook contiguity (persinggungan sisi)
3. Bhisop Contiguity (Persinggungan sudut)
4. Double linear Contiguity (Persinggungan dua tepi)
5. Double rook Contiguity (Persinggungan dua sisi)
6. Queen contiguity (persinggungan sisi-sudut)
E. Pengujian Dependensi Spasial
Nilai  Moran’S  I  adalah  indeks  yang  menunjukkan dependensi spasial dalam residual ε i .
Hipotesis yang digunakan adalah, H 0 : I = 0 (Tidak ada autokorelasi antar lokasi) H 1 `  : I ≠ 0 (Ada Autokorelasi antar lokasi ) Statistik uji yang digunakan,
  I Var I hit Z ˆ ) ˆ ( ˆ     (4)
dimana,
          n i j n i n j i j x i x S x x x x i w n I 1 2 0 1 1 ) ( ) ( ) ( ˆ 1 1 ) ˆ (     n I               2 2 0 2 0 2 1 2 2 0 2 0 2 1 2 1 1 3 2 1 3 ) 3 )( 2 )( 1 ( 2 3 3 ) ˆ (                   n S n n n S nS S n n k s n n n S nS S n n n I Var       2 2 1 1 4        n i i n i i x x x x k      n i n j ij w S 1 1 0   2 1 1 2 1       n i n j ji w ij w S 2 1 1 1 2               n i n j ji w n j ij w

## S
Pengambilan  keputusannya  adalah  H 0 ditolak  jika  z hit >  z α/2 atau P-value kurang dari α
F. Pengujian Heterogenitas Spasial
Metode  uji Breusch-Pagan dapat  digunakan  untuk menguji  heterogenitas  spasial  ( spatial  heterogeneity) [10]. Hipotesisnya adalah: H 0 : 2 2 2 2 1 2 n  
      ( homoskedastisitas, karakteristik di suatu lokasi homogen) H 1 : minimal ada satu
2 2 i    ( heterokedastisitas,
Karakteristik di suatu lokasi heterogen) Statistik Uji :
  f Z Z Z Z f T T T BP 1 2 1 ) (  
Dengan elemen vektor f adalah :
        1 2 2  i e i f (5)
dimana,
i e :  residual least square untuk observasi ke-i
Z :  merupakan matriks berukuran ( 1) n p   yang berisi vektor  yang  sudah  di  normal  standarkan  (Z)  untuk setiap observasi
Tolak  H 0 bila   2 p BP   atau  jika  P-value  <  α  dengan  p adalah banyaknya prediktor.

## G. Regresi Spasial Basis Area
Berdasarkan  rujukan  [10]  Anselin  mengembangkan suatu General  spatial  model dengan  menggunakan  data spatial  cross  section.  General  spatial  model sendiri merupakan model spasial yang merupakan kombinasi antara atoregressive dan moving average atau biasa disebut dengan Spatial  Autoregressive  Moving  Average  (SARMA). Bentuk umumnya ditunjukkan dengan persamaan berikut ini:
u Xβ y 1 W y     ε u W u   2 
dimana, 𝛆~N(0, σ 2 𝐈) , 𝐲 merupakan  vektor  variabel  respon yang memiliki ketergantungan secara spasial dengan ukuran 𝑛𝑥1 dan 𝑋 adalah matriks variabel prediktor dengan ukuran 𝑛𝑥𝑘 . 𝛃 adalah  parameter  model  regresi  yang  berbentuk
vektor dengan ukuran (𝑝 + 1)𝑥1 . 𝜌  adalah koefisien spasial lag  dari  variabel  respon, 𝜆 merupakan  koefisien  pada struktur autoregressive spasial  dalam  error 𝜀 . 𝐖 𝟏 dan 𝐖 𝟐 merupakan  matrik  penimbang  spasial  berukuran  ( n x n ) dengan  elemen  diagonalnya  bernilai  0.  Beberapa  model turunan  bisa  diperoleh  dari  model General  spatial  model diatas, yaitu:
1.  Model regresi linier OLS, diperoleh apabila nilai 𝜌 = 0 dan 𝜆 = 0 ,  dimana  model General  spatial  model berubah menjadi: ε xβ y   (6)
2.  Model Spatial  Autoregressive  Model atau  Dependensi Spasial  Lag  ( Spatial  Lag  Model ,  SLM),  diperoleh apabila  nilai 𝜌 ≠ 0 dan 𝜆 = 0 ,  sehingga  modelnya menjadi:
u Xβ y W y 1     (7)
3.  Model Spatial  Autoregressive  Model atau  Dependensi Spasial  Lag  ( Spatial  Lag  Model ,  SLM),  diperoleh apabila  nilai 𝜌 ≠ 0 dan 𝜆 = 0 ,  sehingga  modelnya menjadi:
u Xβ y   ; ε u W u   2  (8)
H. Pengukuran Kebaikan Model
1. Koefisien determinasi (R 2 )
R 2 = 1- SST SSE (9)
Model  terbaik  ditunjukkan  dengan  nilai  R 2 yang  tinggi untuk setiap unit variabel prediktor dipertimbangkan.
2. Root Mean Square Error(RMSE)
RMSE= 2 1 1 ) ˆ ( y y n i i n    (10)
dengan n = banyaknya observasi
i y = nilai observasi ke-i
i y ˆ = nilai prediksi ke-i

## I. Ketimpangan Pendapatan
Ketimpangan  merupakan  hal  yang  tidak  sebagaimana mestinya  seperti  tidak  adil,  tidak  beres.  Sedangkan, pendapatan  adalah  seluruh  penghasilan  yang  diterima  baik sektor  formal  maupun  non  formal  yang  terhitung  dalam jangka waktu tertentu . Distribusi pendapatan mencerminkan ketimpangan  atau  meratanya  hasil  pembangunan  suatu daerah atau negara baik yang diterima masing masing orang ataupun  dari  kepemilikan  faktor-faktor  produksi  dikalangan penduduknya.  Distribusi  pendapatan  yang  didasarkan  pada pemilik  faktor  produksi  ini  akan  berkaitan  dengan  proses pertumbuhan  pendapatan,  adapun  pertumbuhan  pendapatan dalam masyarakat yang didasarkan pada kepemilikan faktor produksi dapat dikelompokkan menjadi dua macam:
1. Pendapatan karena hasil kerja yang berupa upah atau gaji dan besarnya tergantung tingkat produktifitas.
2.  Pendapatan  dari  sumber  lain  seperti  sewa,  laba,  bunga, hadiah atau warisan.

## III. METODOLOGI PENELITIAN
A. Sumber Data Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  merupakan data  sekunder  yang  dipublikasikan  oleh  BPS  Provinsi  Jawa Timur.  Data  tersebut  diperoleh  dari  publikasi  yang  berupa Jawa  Timur  dalam  Angka  tahun  2012-2015  dan  Statistik
Daerah  Kabupaten/Kota  2012-2015  dengan  unit  observasi sejumlah 30 Kabupaten dan 8 Kota.

## B. Variabel Penelitian
Variabel  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  terdiri dari 1 variabel dependen dan 29 variabel independen.
Tabel 2. Variabel dan Skala pengukuran Notasi Nama Variabel Skala Y Gini Rasio Rasio X 1 Indeks Kesehatan Rasio X 2 Indeks Pendidikan Rasio X 3 Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja Rasio X 4 Persentase Penduduk Miskin Rasio X 5 Kepadatan Penduduk Rasio X 6 Tingkat Partisipasi SD Rasio X 7 Tingkat Partisipasi SMP Rasio X 8 Tingkat Partisipasi SMA Rasio X 9 Tingkat Penganggguran Terbuka Rasio X 10 PDRB Pertanian, Kehutanan, Perikanan Rasio X 11 PDRB Pertambangan dan Penggalian Rasio X 12 PDRB Industri Pengolahan Rasio X 13 PDRB Konstruksi Rasio X 14 PDRB Perdagangan Besar & Eceran, Reparasi Mobil Rasio X 15 PDRB Penyediaan Akomodasi dan Makan Minum Rasio X 16 PDRB Jasa Keuangan dan Asuransi Rasio X 17 PDRB Real Estate Rasio X 18 PDRB Jasa Perusahaan Rasio X 19 PDRB Adm.Pemerintah, Pertahanan & JamSos Wajib Rasio X 20 PDRB Jasa Pendidikan Rasio X 21 PDRB Jasa Kesehatan dan Keg.Sosial Rasio X 22 PDRB Jasa Lainnya Rasio X 23 Investasi Rasio X 24 Indeks Daya Beli Rasio X 25 Pertumbuhan PDRB Rasio X 26 PDRB Pengadaan Listrik dan Gas Rasio X 27 PDRB Pengadaan Air, Pengelolaan Sampah, Limbah Rasio X 28 PDRB Transportasi dan Pergudangan Rasio X 29 PDRB Informasi Komunikasi Rasio

## C. Struktur Data
Berikut  ini  merupakan  struktur  data  penelitian  dan kerangka konsep penelitian , Tabel 3.
Struktur Data Penelitian Kab/Kota Y X 1 X 2 … X 29 (1) (2) (3) (4) … (31) Pacitan 0,31 0,78 0,54 … 0,063 Ponorogo 0,31 0,8 0,59 … 0,082 Trenggalek 0,31 0,81 0,55 … 0,06       Sumenep 0,25 0,77 0,5 … 0,047
Gambar 1. Model Konseptual Gini Rasio.

## D. Langkah Analisis
Langkah-langkah  dalam  analisis  data  untuk  mencapai setiap tujuan penelitian adalah sebagai berikut,
a) Mendeskripsikan gini rasio pembangunan antar kabupaten/kota di Jawa Timur
1. Mengeksplorasi  Variabel  Y  dengan  menggunakan Boxplot dan Peta Tematik.
2. Interpretasi hasil
b) Mendapatkan  model  terbaik  gini  rasio  pembangunan antar kabupaten/kota di Jawa Timur
1. Melakukan pemodelan regresi OLS
2. Pengujian  efek  spasial,  uji  dependensi  spasial  dan uji  heterogenitas  spasial  menggunakan Breusch Pagan Test dan Uji Moran’s I .
3. Melakukan  pemodelan  regresi  spasial  dengan menggunakan pendekatan area.
4. Pemilihan model terbaik dengan RMSE dan R 2
5. Interpretasi hasil serta penarikan kesimpulan.

## IV. ANALISIS DAN PEMBAHASAN

## A. Karakteristik Data Gini Rasio Pembangunan di Jawa Timur
Secara  Administratif  Jawa  Timur  terbagi  menjadi  29 Kabupaten  dan  9  kota,  dengan  kota  Surabaya  sebagai  Ibu- kota Provinsi. Adapun karakteristik ketimpangan pendapatan kabupaten/kota  di  Provinsi  Jawa  Timur  berdasarkan  Gini Rasio pembangunan diklasifikasikan dalam 3 kategori yakni rendah, sedang, dan tinggi.

## .
Gambar 2. Peta Tematik Gini Rasio di Provinsi Jawa Timur.
Berdasarkan  Gambar  2  dapat  terlihat  bahwa  sebagian besar  daerah  mengalami  kondisi  ketimpangan  sedang. Ketimpangan pendapatan kategori rendah memiliki persebaran  yang  mengelompok  dan  terjadi  pada  16  wilayah kabupaten/kota.  Wilayah  tersebut  meliputi  daerah  yang berada  di  pantai  utara  jawa,  daerah  yang  termasuk  wilayah tapal  kuda  dan  sebagian  wilayah  di  Pulau  Madura. Sedangkan  untuk  Ketimpangan  Pendapatan  kategori  sedang terlihat  tersebar  pada  daerah  yang  berada  di  Pantai  selatan dan  beberapa  daerah  yang  dekat  dengan  Kota  Surabaya seperti  Kabupaten  Bangkalan  dan  Kabupaten  Sidoarjo  serta wilayah lain yang berstatus sebagai kotamadya.
2015 2014 2013 2012 0.50 0.45 0.40 0.35 0.30 0.25 0.20 D at a Gini Rasio Jawa Timur 2012-2015
Gambar 3. Boxplot Gini Rasio Jawa Timur
Gambar  3  menunjukkan  historis  nilai  Gini  Rasio  di wilayah  Jawa  Timur  masih  termasuk  dalam  kategori ketimpangan  rendah  dan  sedang.  Namun  dapat  dilihat  pada tahun  2015  tejadi  pergeseran  median  dan  nilai  observasi secara  keseluruhan  nilainya  lebih  tinggi  daripada  3  tahun sebelumnya.  Hal  ini  membuktikan  bahwa  ketimpangan pendapatan di wilayah Provinsi Jawa Timur meningkat pada tahun 2015.

## B. Pemilihan Model Regressi Spasial Terbaik
Analisis  regresi  linier  berganda  digunakan  untuk mengetahui  hubungan  antara  variabel  dependen  dan independen  secara  linier.  Namun  sebelum  melakukan pemodelan  dilakukan  pengecekan  nilai  VIF  untuk  masing- masing  variabel  prediktor  agar  dapat  diketahui  apakah terdapat kasus multikolinieritas antar variabel prediktor atau tidak.. Nilai VIF seluruhnya terangkum dalam tabel 4.4,
Tabel 4.
Nilai VIF untuk 29 Variabel Prediktor Variabel R-square VIF Variabel R-square VIF X 1 0,84 6,135 X 15 1,00 1000 X 2 0,98 45,455 X 16 1,00 1000 X 3 0,77 4,405 X 17 0,99 142,857 X 4 0,96 26,316 X 18 0,99 142,857 X 5 0,95 20,833 X 19 1,00 500 X 6 0,85 6,579 X 20 1,00 1000 X 7 0,87 7,874 X 21 0,98 43,478 X 8 0,87 7,634 X 22 1,00 >1000 X 9 0,89 8,850 X 23 1,00 200 X 10 1,00 >1000 X 24 0,99 166,667 X 11 1,00 >1000 X 25 0,72 3,623 X 12 1,00 1000 X 26 0,97 35,714 X 13 1,00 >1000 X 27 0,94 15,385 X 14 1,00 >1000 X 28 1,00 1000 X 29 1,00 1000
Variabel  yang  ada  sebagian  besar  memiliki  nilai  VIF  yang tinggi. Hal ini bersesuaian dengan Tabel 4.4 yang mana nilai R 2 yang  diperoleh  pun  sangat  besar  bahkan  ada  yang  men- capai  100%.  Maka  dari  itu  untuk  menghindari  multi- kolinearitas  yang  tinggi,  pemodelan  akan  dilakukan  dalam masing-masing  aspek  diantaranya  sosial,  ekonomi,  dan  in- frastruktur.
1. Pemodelan dalam Aspek Sosial
Pemodelan  faktor-faktor  aspek  sosial  yang  diduga memengaruhi  gini  rasio  pembangunan  menggunakan  9 variabel dengan nilai VIF ditampilkan pada Tabel 5.
Tabel 5. Nilai VIF 9 Variabel dalam Aspek Sosial Variabel R-square VIF Variabel R-square VIF X 1 0,54 2,16 X 6 0,23 1,3 X 2 0,89 9,26 X 7 0,65 2,83 X 3 0,45 1,81 X 8 0,61 2,54 X 4 0,74 3,91 X 9 0,62 2,62 X 5 0,72 3,55
Nilai VIF dari variabel di dalam aspek sosial memiliki nilai yang  kurang  dari  10,  sehingga  tidak  perlu  dilakukan  PCA dalam  pembentukan  model.  Model  regresi  linier  yang terbentuk sebagai berikut,
9 8 7 6 5 4 3 2 1 008 , 0 0006 , 0 001 , 0 0118 , 0 6 10 5 , 3 001 , 0 002 , 0 271 , 0 303 , 0 051 , 1 ˆ X X X X X X X X X y AS             (11)
Model gini rasio dalam persamaan 11 memiliki nilai dapat menjelaskan  keragaman  Gini  rasio  pembangunan  sebesar 54,8%  dan  sisanya  45,2%  dijelaskan  oleh  variabel  lain  di luar  model  yang  terakomodir  dalam  nilai  residual  masing- masing  kabupaten/kota.  Nilai  F-hitung  sebesar  3,77  dengan P-value  0.003  yang  mana  nilai P-value ini  lebih  kecil  dari
Keterangan: 1~Ketimpangan Pendapatan Rendah 0,0-0,29
2~Ketimpangan Pendapatan Sedang 0,3-0,49 3~Ketimpangan Pendapatan Tinggi 0,5-1,0
taraf signifikan 20% sehingga diperoleh keputusan tolak H 0 yang  berarti  variabel  dalam  aspek  sosial  berpengaruh signifikan terhadap gini rasio pembangunan secara serentak. Selanjutnya  dilakukan  pengujian  efek  spasial  dari  nilai residual  yang  diperoleh  dari  model  sesuai  persamaan  11 yang hasilnya ditampilkan dalam Tabel 6..
Tabel 6 Hasil Pengujian Efek Spasial Variabel Aspek Sosial Jeis Pengujian Value P-Value Breusch-Pagan test 7,233575 0,6128152 Moran's I (error) 1,9103607 0,0560867
Hasil  pengujian  morans’I  memperoleh  hasil  Z- score sebesar  1,9103607  dengan P-value (0,0560867).  Karena P- value kurang  dari  taraf  signifikan  20%  maka  diperoleh keputusan  tolak  H 0 atau  terdapat  dependensi  antar  lokasi pengamatan  sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  nilai  gini rasio  antar  kabupaten/kota  di  Jawa  Timur  yang  berdekatan lokasinya  memiliki  hubungan  atau  saling  dependen  satu sama  lain.  Adapun  hasil  BP  Test  diperoleh  nilai  P-value sebesar  0,61.  nilai P-Value ini  lebih  dari  taraf  signifikan 20%  sehingga  diperoleh  keputusan  gagal  tolak  H 0 yang berarti karakteristik gini rasio pembangunan kabupaten/kota di  Jawa  Timur  homogen.  Berdasarkan  pengujian  diperoleh hasil  bahwa  terdapat  efek  dependensi  spasial  antar  lokasi sehingga  untuk  membuat  model  regresi  spasial  berdasarkan aspek sosial digunakan regresi spasial berbasis area.
Beberapa  variabel  aspek  sosial  dalam  model  regresi SEM  dan  SAR  memiliki  nilai P-value yang  lebih  dari  taraf signifikan  20%  sehingga  dalam  pengujian  signifikansi parameter  secara  parsial  masih  terdapat  variabel  yang  tidak berpengaruh  signifikan  dalam  model  SEM  dan  SAR  yang dimiliki, sehingga perlu dilakukan pemodelan  ulang dengan menggunakan  metode backward  selection .  Terdapat  total  7 variabel  yang  tidak  signifikan  dalam  aspek  sosial  sehingga model  yang  terbentuk  hanya  menggunakan  2  variabel  yaitu variabel  X 5 dan  X 9 .  Model  regresi  spasial  terbaik  untuk variabel  aspek  sosial  adalah Spasial  Error  Model yang dipilih berdasarkan kriteria R 2 yang terbesar dan nilai RMSE terkecil sesuai dengan tabel 7.
Tabel 7. Pemilihan Model Terbaik Kriteria SEM SAR R-squared 0,466566 0,454116 RMSE 0,025713 0,026011
Model  SEM  memiliki  nilai  R 2 yang  lebih  tinggi  dari model  SAR  sebesar  46,6%  dan  juga  memiliki  nilai  RMSE terkecil  sebesar  0,025713.  sehingga Spatial  Error  Model merupakan  model  terbaik  untuk  memodelkan  faktor-faktor sosial  yang  memengaruhi  Gini  Rasio  pembangunan  kabu- paten/kota  di  Jawa  Timur.  Hasil  pemodelan  SEM  dengan variabel signifikan ditampilkan dalam Tabel 8.
Tabel 8. Model SEM Terbaik untuk Variabel Aspek Sosial Variabel Koefisien z-value P-Value Konstanta 0,2573785 19,76631 0 LAMBDA 0,2932576 1,690056 0,0910171 X 5 7,10E-06 2,972 0,0029537 X 9 0,006708 2,184751 0,028907
Koefisien  dari  pembobot  spasial  yang  tercakup  dalam  nilai lambda  memiliki P-value yang  kurang  dari  taraf  signifikan 20% sehingga diperoleh keputusan tolak H 0 yang berarti efek spasial lag  maupun efek spasial error dalam  masing-masing
model  siginifikan  berpengaruh  terhadap  nilai  gini  rasio pembangunan.  Persamaan  lengkapnya  untuk Spatial  Error Model faktor aspek sosial ditampilkan dalam persamaan 4.2,
9 5 6 ij 006 , 0 10 10 , 7 w 0,293 2573 , 0 ˆ 38 i j 1, j X X u i y j       
 
(12)
Pada  persamaan  13  ditampilkan Spatial  Error  Model untuk  Kota  Surabaya,  yang  mana  dalam  model  ini dipengaruhi  oleh  nilai  bobot  antara  Kota  Surabaya  dan Kabupaten  Gresik  serta  Kabupaten  Sidoarjo  dan  nilai  re- sidual  masing-masing  Kabupaten  Sidoarjo  maupun  Ka- bupaten Gresik.
9 5 6 Sidoarjo , Gresik , 006 , 0 10 10 , 7 ) u * * ( * 0,293 2573 , 0 ˆ X X w u w i y Sidoarjo Surabaya gresik surabaya        (13)
Adapun  interpretasi  dari  model  yang  terbentuk  pada persamaan 13 adalah sebagai berikut,

) u * * ( * 0,293 Sidoarjo , Gresik , Sidoarjo Surabaya gresik surabaya w u w 
Kedua nilai error dari Kabupaten Gresik dan Kabupaten Sidoarjo berpengaruh terhadap model SEM aspek sosial Kota Surabaya sebesar 0,293.
 7,10x10 -6 X 5 (Kepadatan Penduduk) Kepadatan  Penduduk  yang  mencapai  10 5 atau  10.000 jiwa/Km 2 akan  meningkatkan  nilai  gini  rasio  Kota Surabaya sebesar 0,71.
 0,006 X 9 (Tingkat Pengangguran Terbuka) Tingkat  pengangguran  terbuka  yang  mencapai  10% akan  meningkatkan  nilai  gini  rasio  Kota  Surabaya sebesar 0,06.
2. Pemodelan dalam Aspek Ekonomi
Pemodelan  faktor-faktor  dalam  aspek  ekonomi  yang diduga memengaruhi gini rasio pembangunan menggunakan 16  variabel.  Adapun  Nilai  VIF  dari  16  variabel  tersebut ditampilkan pada Tabel 9.
Tabel 9. Nilai VIF Variabel Prediktor Aspek Ekonomi Variabel R-Squared VIF Variabel R-Squared VIF X 10 0,986 71,43 X 18 0,92 13,89 X 11 0,981 52,63 X 19 0,80 5,13 X 12 0,992 125,00 X 20 0,84 6,25 X 13 0,778 4,50 X 21 0,80 5,08 X 14 0,958 23,81 X 22 0,86 7,19 X 15 0,956 22,73 X 23 0,99 100,00 X 16 0,931 14,49 X 24 0,98 83,33 X 17 0,863 7,30 X 25 0,36 1,58
Nilai  VIF  dari  beberapa  variabel  di  dalam  aspek  ekonomi besarnya  lebih  dari  10,  sehingga  terdapat  kasus  multi- kolinearitas.  Dalam  hal  ini Principal  Component  Analysis dapat  diterapkan  untuk  mengatasi  kasus  multikolinearitas yang terjadi.
Tabel 10. Hasil Principal Component Analysis Eigenvalue 6,2975 3,2801 1,2723 1,1389 1,0509 Proportion 0,394 0,205 0,08 0,071 0,066 Cumulative 0,394 0,599 0,678 0,749 0,815 Principal Component Analysis yang dilakukan membentuk  16  komponen  utama.  Lalu  dipilih  komponen utama  yang  memiliki  nilai  eigen  lebih  dari  1  seperti  yang ditunjukkan pada Tabel 10. 5 komponen utama yang terpilih sudah  mampu  menjelaskan  proporsi  keragaman  variabel prediktor dengan total sebesar 81,5%. Selanjutnya dilakukan pemodelan  regresi  linier  berganda  kembali  dan  pengujian efek spasial.
Tabel 11. Hasil Pengujian Efek Spasial Variabel Aspek Ekonomi Jeis Pengujian Value P-Value Breusch-Pagan test 0,23 0,631 Moran's I (error) 0,317 0,751
Hasil  pengujian  morans’I  yang  dilakukan  terhadap  nilai error  model  aspek  ekonomi  memperoleh  hasil  Z- score (Value) sebesar  0,23  dengan p-value (0,631).  Karena P- value yang  diperoleh  lebih  dari  taraf  signifikan  20%  maka tidak  terdapat  dependensi  antar  residual  lokasi  pengamatan. Adapun hasil BP Test diperoleh nilai P-value sebesar 0,751. nilai P-value ini lebih dari taraf signifikan 20% yang berarti karakteristik  residual  gini  rasio  pembangunan  kabu- paten/kota di Jawa Timur homogen.
Untuk  mendapatkan  model  terbaik  dengan  komponen yang  signifikan  dapat  dilakukan  dengan  menggunakan metode Backward  Selection. Secara  berturut-turut,  kom- ponen utama yang dikeluarkan dari model adalah SE4, SE3, SE2,  dan  SE5  diperoleh  hasil  pemodelan  regresi  dengan komponen yang tersisa berikut,
` 00982 , 0 3 , 0 ˆ 1 PC
y AE   (14)
dengan, AE y ˆ adalah nilai prediksi Gini Rasio dengan aspek ekonomi.
Model gini rasio dalam persamaan 14 memiliki nilai R 2 Sebesar  0,477  yang  berarti  model  tersebut  dapat  men- jelaskan  keragaman  gini  rasio  pembangunan  sebesar  47,7% dan sisanya 42,3% dijelaskan oleh  variabel lain di luar  mo- del  yang  terakomodir  dalam  nilai  residual  masing-masing kabupaten/kota.  Selain  itu  diperoleh  nilai  F-hitung  sebesar 32,87  dengan  nilai P-value ini  kurang  dari  taraf  signifikan 20%  sehingga  diperoleh  keputusan  tolak  H 0 yang  berarti komponen utama berpengaruh signifikan terhadap gini rasio pembangunan.  Selanjutnya  dilakukan  transformasi  kembali ke  dalam  variabel  asal  yang  ditampilkan  dalam  persamaan 15.
25 24 23 22 21 20 19 18 17 16 15 14 13 12 11 10 , 0012 , 0 003 , 0 003 , 0 002 , 0 0028 , 0 002 , 0 00048 , 0 0029 , 0 003 , 0 0031 , 0 003 , 0 0033 , 0 00029 , 0 00059 , 0 0021 , 0 002 , 0 3 , 0 ˆ X X X X X X X X X X X X X X X X y i AE                   (15)
Model  regresi  linier  untuk  faktor  aspek  ekonomi  yang memengaruhi  gini  rasio  pembangunan  di  Jawa  Timur memiliki  nilai  R 2 sebesar  0,477  serta  nilai  RMSE  0,026. Sehingga  dengan  model  faktor  ekonomi  ini  mampu menjelaskan  keragaman  gini  rasio  pembangunan  di  Jawa Timur  sebesar  47,7%  sedangkan  sisanya  dijelaskan  oleh faktor  lain  diluar  model.  Selain  itu  juga  dilakukan pengecekan  asumsi  dari  model  ini. P-Value yang  diperoleh dari  uji  Kolmogorov  Smirnov  >0.150  yang  dapat  disim- pulkan  bahwa  nilai  error  dari  model  yang  terbentuk  mengi- kuti  distribusi  normal  sehingga  asumsi  model  regresi  yang pertama  terpenuhi.  Asumsi  selanjutnya  adalah  homogenitas varians  dengan  menggunakan  Uji  heterokedastisitas.  Dari hasil  tersebut  diperoleh  nilai  p-value  dari  variabel  prediktor sebesar 0,442 yang mana nilai ini lebih dari taraf signifikan 20%  sehingga  diperoleh  keputusan  gagal  tolak  H 0 yang berarti  varians  error  dari  model  sudah  homogen.  Asumsi yang  ke-3  adalah  asumsi  residual  yang  independen.  Secara visual dalam Gambar 4. terlihat bila nilai residual menyebar dan  tidak  membentuk  pola  sehingga  dapat  disimpulkan bahwa  residual  dari  model  aspek  ekonomi  nilainya independen.  Hal  ini  didukung  dengan  hasil  pengujian  efek dependensi  spasial  sebelumnya  yang  menunjukkan  bahwa
nilai  residual  antar  pengematan  tidak  mempengaruhi  satu sama  lain.  Sehingga  dapat  disimpulkan  model  aspek ekonomi sudah memenuhi asumsi IIDN.
0.350 0.325 0.300 0.275 0.250 0.075 0.050 0.025 0.000 -0.025 -0.050 Fitted Value R e si d u a l
Gambar 4. Hasil Plot Residualuntuk Pengecekan Asumsi Independen
Adapun  interpretasi  dari  model  yang  terbentuk  pada persamaan 15 adalah sebagai berikut,
 -0,002 X 10 ( PDRB Pertanian Kehutanan dan Perikanan) Peningkatan PDRB bidang usaha pertanian,
Kehutanan,dan  Perikanan  sebesar  1  satuan  akan menurunkan  nilai  gini  rasio  kabupaten/kota  di  Jawa Timur sebesar 0,002. Hal ini dapat terjadi salah satunya karena  sebagian  besar  masyarakat  di  Indonesia  yang mendalami bidang usaha ini berada pada kelas ekonomi mengengah ke bawah.
 0,003 X 17 (PDRB Real Estate)
Peningkatan  PDRB  Real  Estate  sebesar  1  satuan  akan meningkatkan  nilai  gini  rasio  kabupaten/kota  di  Jawa Timur sebesar 0,003. Hal ini dapat terjadi salah satunya karena  bidang  usaha  real  estate  tergolong  bidang  usaha yang besar dan sebagian besar merupakan bidang usaha dari 1 keluarga.
Interpretasi  tersebut  berlaku  saat  variabel  lainnya  bernilai konstan.  3  dari  16  variabel  aspek  ekonomi  berdasarkan model  dalam  persamaan  15memiliki  nilai  koefisien  yang bertanda  negative  yang  berarti  variabel  tersebut  berperan dalam  menurunkan  angka  Gini  Rasio.  Sedangkan  12 variabel  sisanya  yang  bertanda  positif  berperan  dalam meningkatkan nilai gini rasio pembangunan di Jawa Timur.

## 3. Pemodelan dalam Aspek Infrastruktur
Pemodelan  faktor-faktor  dalam  aspek  Infrastruktur  yang diduga memengaruhi gini rasio pembangunan menggunakan 4  variabel.  Adapun  Nilai  VIF  dari  4  variabel  tersebut ditampilkan pada Tabel 12.
Tabel 12. Nilai VIF Variabel Prediktor Aspek Infrastruktur Variabel R-Squared VIF X 26 0,16 1,195 X 27 0,46 1,859 X 28 0,34 1,515 X 29 0,32 1,477
Nilai  VIF  dari  variabel  di  dalam  aspek  infrastruktur memiliki  nilai  yang  kurang  dari  10,  sehingga  tidak  perlu dilakukan  PCA  dalam  pembentukan  model.  Model  regresi linier  yang  terbentuk  untuk  variabel  dalam  aspek infrastruktur yang diduga memengaruhi gini rasio pembangun teangkum dalam Tabel 13
Tabel 13.
Analisis Regresi Variabel Aspek Infrastruktur
Variabel Koefisien P-Value Konstanta 0.25946 0 X 26 2.062 0.33 X 27 22.67 0.047 X 28 0.1091 0.688 X 29 0.1448 0.549
Model gini rasio dalam Tabel 13 memiliki nilai R 2 sebesar 0,278  yang  berarti  model  tersebut  dapat  menjelaskan keragaman  gini  rasio  pembangunan  sebesar  27,8%  .  Selain itu  diperoleh  nilai  F-hitung  sebesar  3.18  dengan P-value 0.026  yang  mana  nilai P-value ini  lebih  kecil  dari  taraf signifikan  20%  yang  berarti  variabel  dalam  aspek infrastruktur  berpengaruh  signifikan  terhadap  gini  rasio pembangunan  secara  serentak.  Beberapa  variabel  aspek infrastruktur  dalam  model  regresi  memiliki  nilai P-value yang lebih dari taraf signifikan 20% yang dapat dilihat pada Tabel 4.17 sehingga dalam pengujian signifikansi parameter secara  parsial  masih  terdapat  variabel  yang  tidak berpengaruh signifikan dalam model yang dimiliki, sehingga perlu  dilakukan  pemodelan  ulang  dengan  menggunakan metode backward  selection . Terdapat  total  3  variabel  yang tidak  signifikan  dalam  aspek  infrastruktur  sehingga  model yang terbentuk hanya menggunakan 1 variabel yaitu variabel X 27 .
27 X 26,87 + 0,269
ˆ  AI y (16)
Selanjutnya  dilakukan  pengujian  efek  spasial  dari  nilai residual  yang  diperoleh  dari  model  sesuai  persamaan  16 yang hasilnya ditampilkan dalam Tabel 14.
Tabel 14.
Hasil Pengujian Efek Spasial Variabel Aspek Infrastruktur
Jeis Pengujian Value P-Value Breusch-Pagan test 0,022 0,88 Moran's I (error) 1,19 0,23
Hasil pengujian Morans’I memperoleh hasil Z- score (Value) sebesar  1,19  dengan p-value (0,23).  Karena P-value yang diperoleh  kurang  dari  taraf  signifikan  20%  maka  tidak terdapat  dependensi  antar  lokasi  pengamatan.  Adapun  hasil BP Test diperoleh nilai P-value sebesar 0,88. Nilai P-Value ini lebih dari taraf signifikan 20%  yang berarti karakteristik gini  rasio  pembangunan  kabupaten/kota  di  Jawa  Timur homogen.  Berdasarkan  pengujian  efek  spasial  yang dilakukan  diperoleh  hasil  bahwa  tidak  terdapat  efek  spasial antar  lokasi  sehingga  untuk  membuat  model  regresi berdasarkan  aspek  infrastruktur  digunakan  regresi  linier OLS sesuai persamaan 16 sebelumnya.
Tabel 15. Analisis Regresi Variabel Infrastruktur yang signifikan Variabel Koefisien T P Konstanta 0.26996 26.7 0 Pengadaan 26.876 3.41 0.002
Model  Regresi  OLS  dalam  Tabel  15  memiliki  nilai  R 2 sebesar 24,4% dan juga memiliki nilai RMSE sebesar 0,031. Variabel  X 27 atau  variabel  pengadaan  air  dan  pengelolaan sampah memiliki nilai P-Value sebesar 0,002. Nilai tersebut kurang  dari  taraf  signifikan  20%  sehingga  variabel berpengaruh  signifikan  terhadap  model.  Dengan  nilai
koefisien  sebesar  26,87  maka  setiap  peningkatan  1  satuan variabel  X 27 akan  meningkatkan  nilai  gini  rasio  sebesar 26,87.  Sehingga  untuk  aspek  infrastruktur  secara  umum akan  meningkatkan gini rasio pembangunan kabupaten/kota di Jawa Timur.

## V. KESIMPULAN

## A. Kesimpulan
Ketimpangan  Pendapatan  yang  terjadi  di  Jawa  Timur rata  rata  termasuk  dalam  kondisi  ketimpangan  Sedang. Model regresi spasial terbaik untuk gini rasio pembangunan kabupaten/kota  di  Jawa  Timur  adalah Spatial  Error  Model. Model  memiliki  nilai  R 2 sebesar  46,6%  dan  nilai  RMSE terkecil  0,025713.  Adapun  variabel  yang  signifikan  adalah variabel  yang  berasal  dari  aspek  sosial  yakni  kepadatan penduduk dan tingkat pengangguran terbuka. Kedua variabel tersebut  berkontribusi  dalam  meningkatkan  nilai  gini  rasio pembangunan.  Adapun  pengaruh  dari  aspek  infrastruktur dan  aspek  ekonomi  terhadap  gini  rasio  pembangunan kabupaten/kota  di  Jawa  Timur  tidak  bergantung  pada  aspek spasialnya.

## B. Saran
Saran yang dapat diberikan berdasarkan hasil penelitian ini  adalah  mengupayakan  kembali  penuntasan  masalah kepadatan penduduk yang mana persebarannya tidak merata serta  penurunan  tingkat  pengangguran  terbuka  untuk menekan nilai Gini Rasio Pembangunan di Jawa Timur.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] T.  Tambunan, Perekonomian  Indonesia .  Jakarta:  Ghalia Indonesia, 2001.
[2] M. P. Todaro and S. C. Smith, Pembangunan Ekonomi di Dunia Ketiga . Jakarta: Erlangga, 2004.
[3] ABM  and  M.  Agastya, Arab  Spring .  Yogyakarta: IRCiSoD, 2013.
[4] R. E. Walpole, Pengantar Statistika . Jakarta: PT Gramedia Pustaka Utama, 1993.
[5] D.  N.R  and  S.  H., Analisis  Regresi  Terapan .  Jakarta: Gramedia Pustaka Utama, 1992.
[6] D.  N.  Gujarati, Basic  Econometrics ,  4th  ed.  New  York: Mc Graw Hill, 2004.
[7] J.  Persada, Principal  Component  Analysis .  New  York: Springer-Verlag, 1986.
[8] R.  A.  Johnson  and  D.  W.  Wichern, Applied  Multivariate Statistical Analysis . New Jersey: Prentice Hall, 2007.
[9] J.  LeSage,  “Spatial  Econometric,” IEEE  Trans.  Neural Networks , vol. 4, pp. 570–578, 1993.
[10] L.  Anselin, Spatial  Econometrics  Method  and  Models . Netherland: Khiwer Academic Publishers, 1988.