Copyright© 2024: Author(s) https://ojs3.unpatti.ac.id/index.php/variance/
Submitted: 2023-10-06              Accepted: 2024-04-30
This work is licensed with Lisensi Internasional 4.0 Atribusi Creative Commons-NonCommercial-ShareAlike 4.0.

## PEMODELAN LAJU PERTUMBUHAN EKONOMI DI PROVINSI MALUKU MENGGUNAKAN REGRESI SPASIAL DATA PANEL
Modeling Economic Growth Rate In Maluku Province Using Spatial Regression Panel Data
Zulfikar Ilham Sampulawa 1 , Lexy Janzen Sinay 2 , Ronald J. Djami 3* 1,2,3 Program Studi Statistika, Jurusan Matematika, FMIPA-Universitas Pattimura Jl. Ir. M. Putuhena, Kampus Unpatti Poka, Ambon, 97233, Maluku, Indonesia
E-mail Corespponding Author : *ronalddjami@gmail.com
Abstrak: Laju pertumbuhan ekonomi merupakan suatu tingkat perkembangan agregrat pendapatan untuk setiap tahun yang dapat dibandingkan serta dapat memberikan gambaran inti mengenai kinerja dari setiap wilayah  kabupaten  atau  kota  dalam  pemanfaatan  wilayahnya.  Laju  pertumbuhan  ekonomi  di  Provinsi Maluku mengalami peningkatan pada tahun 2022 sebesar 4,81%, walaupun pernah mengalami penurunan pada periode 2020 sebesar  -0,92%. Adapun penelitian ini bertujuan untuk mendeskripsikan karakteristik dan memetakan sebaran data serta dapat memodelkan laju pertumbuhan ekonomi di Provinsi Maluku dari periode  2017  sampai  dengan  2021.  Dengan  menggunakan  metode  analisis  spasial  data  panel  dengan pembobot spasial queen contiguity, yang merupakan pembobot yang bertujuan sebagai komponen penting dalam pembentukan model karena dalam hal ini menunjukkan hubungan keterkaitan antar lokasi sehingga diperoleh  model  terbaik  ialah  SAR- fixed  effect. Dari  penelitian  ini  didapatkan  hasil  bahwa  variabel independen yang terdiri atas variabel Indeks Pembangunan Manusia (IPM), Dana Alokasi Umum (DAU), dan  Jumlah  Pengangguran  Terbuka  (JPT)  berpengaruh  signifikan  secara  simultan  terhadap  laju pertumbuhan ekonomi di Provinsi Maluku, dengan koefisien determinasi ( R-Square) sebesar 0,6323 atau 63,23%, yang menunjukan bahwa kemampuan variabel independen menjelaskan variabel dependen sebesar 63,23%.
Kata Kunci: Laju Pertumbuhan Ekonomi, Provinsi Maluku, Spasial Data Panel, SAR- fixed effect.
Abstract: The economic growth rate is a level of development of the aggregate income for each year that can be compared and can provide a core picture of the performance of each district. Maluku province the rate of economic growth will increase by 2022 by 4.81% even though it had experienced a decline in the 2020 period of -0.92%. This study aims to describe characteristics map the distribution of data and be able to model the rate of economic growth in Maluku province from the period 2017 to 2021 Using the panel spatial  analysis  method  with  queen  contiguity  weighting,  the  best  model  is fixed  effect  SAR.   From  this study, the results were obtained that independent variables consisting of  the Human Development  Index (HDI), General Allocation Fund (GAF), and Open Unemployment Rate (OUR) variables had a significant simultaneous effect on the pace of economic growth in Maluku Province, with a coefficient of determination (R-Square)  of  0.6323  or  63.23%  which  showed  that  the  ability  of  independent  variables  to  explain dependent variables was 63.23%.
Keywords: Economic Growth Rate, Maluku Province, Spatial Data Panel, and fixed effect SAR.

## 1. PENDAHULUAN
Setiap  negara  tentu  menginginkan  adanya  perubahan  yang  dapat  membawa  kehidupan  masyarakatnya menjadi  lebih  baik  kedepannya.  Hal  tersebut  dapat  ditandai  dengan  adanya  pembangunan  yang  dilakukan oleh pemerintah  serta  masyarakat  yang  ikut  berpartisipasi  di  dalamnya.  Pembangunan  tersebut  dilakukan  dalam berbagai  sektor,  misalnya  pada  sektor  kesehatan,  pendidikan,  ekonomi,  dengan  tujuan  untuk  mewujudkan masyarakat yang berdaya saing, maju, berkeadilan, serta sejahtera [1]. Adapun salah satu indikator pembangunan dalam sektor ekonomi dapat dilihat melalui laju pertumbuhan ekonomi. Pertumbuhan ekonomi dapat didefenisikan
sebagai  suatu  fenomena  ekonomi  yang  dapat  ditandai  dengan  terjadinya  peningkatan output perkapita  dalam jangka panjang yang didasarkan pada kebijaksanaan dalam pengambilan kebijakan ekonomi [2]. Di sisi lain, laju pertumbuhan ekonomi dapat digambarkan sebagai suatu tingkat perkembangan  agregat pendapatan untuk setiap tahun  yang  dapat  dibandingkan  dan  dapat  memberikan  gambaran  inti  mengenai  kinerja  dari  setiap  wilayah kabupaten/kota  dalam  pemanfaatan  wilayahnya.  Dengan  kata  lain,  apabila  laju  pertumbuhan  ekonomi  di  suatu wilayah  meningkat  maka  tingkat  kesejahteraan  rakyat  yang  ada  di  dalamnya  juga  akan  semakin  meningkat. Adapun  faktor  utama  yang  menjadi  landasan  utama  dalam  pengambilan  variabel  Laju  Pertumbuhan  Ekonomi (LPE) untuk mengukur tingkat kesejahteraan rakyat. Variabel LPE merupakan variabel yang mampu menjelaskan konsep arus barang antara produsen dan konsumen [3].
Walaupun demikian, laju pertumbuhan ekonomi yang ada di suatu wilayah atau negara tentu tidak akan tak lepas  dari  adanya  pasang  surut  pertumbuhan ekonomi.  Hal  ini  dikarenakan  oleh  ketidakstabilan  ekonomi  serta politik yang ada pada negara tersebut sehingga akan berdampak secara langsung terhadap pertumbuhan ekonomi yang  ada  pada  wilayah  tersebut.  Pasang  surut  tersebut  juga  tidak  dapat  terhindarkan  dari  Negara  Kesatuan Republik Indonesia (NKRI). Tercatat Indonesia telah mengalami dua kali penurunan pertumbuhan ekonomi yang diakibatkan oleh krisis ekonomi yang melanda pada tahun 1998, dan awal pandemi pada tahun 2020. Hal ini dapat dibuktikan  melalui  data  laju  pertumbuhan  ekonomi  yang  dikeluarkan  oleh  BPS  pada  Tahun  2022  yang menunjukan adanya perubahan laju pertumbuhan ekonomi dari periode 2018 yang semula berkisar 5,17% turun sebesar 5,02% pada periode 2019, yang kemudian merosot pada periode 2020 sebesar -2,27%. Dengan nilai laju pertumbuhan ekonomi yang begitu rendah pada tahun 2020 tentu akan sangat memukul semua sektor yang ada di Indonesia sehingga akan berdampak secara langsung terhadap tingkat kesejahteraan masyarakatnya. Menanggapi hal tersebut pemerintah baik pusat dan daerah segera mengambil tindakan yang salah satunya dapat dillihat melalui kebijakan-kebijakan yang dikeluarkan. Kebijakan tersebut bertujuan agar dapat mewujudkan kembali kestabilan ekonomi  yang  berdampak  dengan  meningkatnya  laju  pertumbuhan  ekonomi  di  Indonesia,  alhasil  pada  periode 2021  semua  usaha  yang  telah  dilakukan  pemerintah  mulai  menunjukan  angin  segar  hal  ini  dibuktikan  dengan adanya  peningkatan  drastis  laju  pertumbuhan  ekonomi  indonesia  sebesar  3,69%  dan  pada  2022  tercatat  naik menjadi 5,44%. Sedangkan untuk skala Provinsi di Indonesia kondisi laju pertumbuhan ekonomi yang ada pada setiap wilayahnya menunjukan hal yang tidak jauh berbeda. Hal ini dapat dibuktikan dengan data yang dikeluarkan oleh Badan Pusat Statistik (BPS) Provinsi Maluku pada tahun 2022 yang menunjukan adaanya penurunan Produk Domestik  Regional  Bruto  (PDRB)  pada  periode  2020  sebesar  -0,92%,  dan  pada  2021  mengalami  peningkatan drastis sebesar 4,81%, sehingga tentu berdampak secara langsung terhadap tingkat kesejahteraan masyarakat di Provinsi Maluku.
Berdasarkan hal tersebut dapat diketahui bahwa, jika penurunan laju pertumbuhan ekonomi tetap dibiarkan maka  dapat  menimbulkan  berbagai  macam  permasalahan.  Hal  ini  tentu  perlu ditinjau  kembali  oleh  pemerintah pusat maupun daerah agar dapat segera mempertimbangkan kebijakan yang tepat dalam menghadapi permasalahan ini,  sehingga  akan  berdampak  secara  langsung  terhadap  laju  pertumbuhan  ekonomi  baik  di  Indonesia  maupun secara spesifik di Provinsi Maluku. Pada penelitian sebelumnya untuk mengetahui indikator yang mempengaruhi laju  pertumbuhan  ekonomi  di  suatu  provinsi,  pada  umumnya  beberapa  peneliti  menggunakan  berbagai  macam variabel  yang  umum  digunakan  untuk  mengukur  pengaruhnya  terhadap  laju  pertumbuhan  ekonomi,  misalnya penelitian yang menggunakan indikator berupa jumlah Tenaga Kerja (TK) dengan wilayah penelitian di Provinsi Jawa  Tengah,  dengan  kesimpulan  akhir  bahwa  variabel  TK  berpengaruh  secara  signifikan  terhadap  LPE  di provinsi Jawa Tengah [4].
Selain itu indikator yang digunakan untuk mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi nilai LPE cukup bervariasi, misalnya Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja (TPAK), Anggaran Pendapatan Belanja Daerah (APBD), Dana Alokasi Umum (DAU), dan Jumlah Industri Besar dan Sedang (JIBS) [5]. Selain itu, faktor yang juga sering mempengaruhi LPE di suatu wilayah adalah Indeks Pembangunan Manusia (IPM) [6]. Berdasarkan latar belakang tersebut peneliti merasa perlu dilakukannya penelitian LPE dengan metode regresi spasial data panel di Provinsi Maluku,  sehingga  dapat  memvisualisasikan  dengan  jelas  pengaruh  dari  faktor-faktor  tersebut  terhadap  laju pertumbuhan ekonomi di Provinsi Maluku dengan mempertimbangakan efek waktu, individu, dan wilayah spasial yang ada di dalamnya.

## 2. METODOLOGI

## 2.1. Variabel Penelitian
Pada penelitian ini data yang digunakan merupakan data sekunder yang didapatkan BPS Provinsi Maluku dan Kantor Wilayah Direktorat Jenderal Perbendaharaan Provinsi Maluku (Kanwil DJPB) Provinsi Maluku yang berkisar  dari  periode  Januari  2017  sampai  dengan  Desember  2021.  Data-data  tersebut  dikumpulkan  dan  diolah dengan menggunakan Software Stata 14.2. Berikut merupakan variabel yang digunakan pada penelitian ini.
Tabel 1. Variabel Penelitian

## 2.2. Tahapan Penelitian
Tahapan dalam penelitian ini dijelaskan sebagai berikut:
1. Mengeksplorasi data dengan analisis statistika deskriptif dan memetakan penyebaran data  sehingga dapat mengetahui  karakateristik  dari  setiap  data  serta  mengkorelasikan  setiap  variabel  bebas  terhadap  variabel terikat.
2. Melakukan pengujian dan analisis regresi data panel yang terdiri atas beberapa tahap yaitu:
a. Membuat  model-model  data  panel  yang  terdiri  atas  model Common  Effect  Model (CEM), Fixed  Effect Model (FEM), dan Random Effect Model (REM).
b. Memilih model terbaik di antara ketiga model tersebut dengan menggunakan Uji Chow, Uji Hausman, dan Uji Lagrange Multiplier .
c. Mengestimasi parameter serta menguji asumsi klasik pada model panel terbaik.
3. Melakukan pengujian dan analisis regresi spasial data panel yang terdiri atas beberapa tahap yaitu:
a. Membuat  matriks  pembobot  spasial  dengan  menggunakan  matriks queen  contiguity serta menstandarisasikannya.
b. Menghitung Indeks Moran untuk mengetahui autokorelasi spasialnya.
c. Mendeteksi keragaman ( Heterogenity Spatial) dan ketergantungan spasial ( Dependency Spatial) .
d. Menspesifikasikan  model  spasial  data  panel  yang  terdiri  atas  model  SAR-panel,  SEM-panel,  dan  GSM- panel.
e. Memilih model terbaik dengan melihat nilai 2 R yang terbesar dari ketiga model tersebut.
f. Mengestimasi parameter model dan memeriksa diagnostik asumsi klasik.
g. Menginterpretasikan model spasial data panel.
Variabel Keterangan Satuan Y Laju Pertumbuhan Ekonomi Provinsi Maluku % X 1 Dana Alokasi Khusus Provinsi Maluku Milyar Rupiah X 2 Anggaran Pendapatan Belanja Daerah Provinsi Maluku Triliun Rupiah X 3 Anggaran Pendapatan Belanja Negara Provinsi Maluku Triliun Rupiah X 4 Indeks Pembangunan Manusia Provinsi Maluku % X 5 Pendidikan Tertinggi Penduduk (SMA) Provinsi Maluku Jiwa X 6 Dana Alokasi Umum Provinsi Maluku Milyar Rupiah X 7 Jumlah Pengangguran Terbuka Provinsi Maluku Jiwa

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1.  Statistika Deskriptif dan Karakteristik Variabel Penelitian
Statistika  deskriptif  merupakan  suatu  indikator  yang  digunakan  untuk  menganalisis  dan  menjelaskan karakteristik dasar dalam variabel penelitian. Adapun dalam penelitian ini statistika deskriptif digunakan untuk menggambarkan karakteristik data secara umum dalam hal ini mencakup mean, median, modus, nilai maksimum, dan  minimum,  serta P-Value dari  uji  Kolmogorv  Smirnov  (KS).  Adapun output dari  statistika  deskriptif  dapat dijelaskan pada Tabel 2.
Tabel 2. Statistika Deskriptif dari Setiap Variabel
Berdasarkan Tabel 2 dapat dilihat bahwa nilai statistika deskriptif dari setiap variabel baik  variabel bebas maupun terikat cukup bervariatif. Selain itu pada tabel tersebut juga dapat terlihat nilai dari P-Value pada uji KS, dimana terdapat beberapa variabel yang berdistribusi normal seperti variabel X 1 dan X 2 dengan nilai P-Value > 𝛼 . Setelah  mengetahui  statistika  deskriptif  dari  setiap  variabel  yang  digunakan  maka  tahapan  berikutnya  adalah mengkarakteristikan  variabel  penelitian.  Karakteristik  variabel  penelitian  digunakan  untuk  menggambarkan spesifikasi secara detail dari setiap varaibel penelitian. Berikut merupakan penjelasan mengenai karakteristik dari setiap variabel dalam penelitian ini.
Gambar 1. Karakteristik LPE
Gambar 2. Karakterisitik DAK
Variabel Mean Standar Deviasi Min Max P-Value KS Y 3,898182 2,546765 -1,95 6,22 0,027 X 1 1,33 × 10 11 5,24 × 10 10 3,66 × 10 10 2,48 × 10 11 0,461 X 2 2,07 × 10 13 7,79 × 10 12 8,92 × 10 11 3,77 × 10 13 0,246 X 3 8,97 × 10 13 1,88 × 10 14 2,63 × 10 11 8,11 × 10 14 0,000 X 4 66,65709 5,249784 60,16 81,23 0,029 X 5 21777,13 22036,20 5437 83659 0,000 X 6 5,59 × 10 11 1,44 × 10 11 3,64 × 10 11 9,93 × 10 11 0,020 X 7 797,8364 1267,786 0 5578 0,000
Gambar 3. Karakteristik APBD
Gambar 4. Karakteristik APBN
Gambar 5. Karakteristik PTP
Gambar 6. Karakteristik DAU
Gambar 7. Karakteristik JPT
Gambar 8. Karakteristik IPM
Berdasarkan  analisis  karakteristik  variabel  penelitian,  diketahui bahwa  setiap  memiliki  karateristik yang bervariatif. Hal ini mengindikasikan bahwasetiap kabupaten/kota mengalami perubahan yang berbeda- beda  tergantung  pada  variabel  yang  dispesifikasikan.  Adapun  salah  satu  contoh  yang  dapat  dilihat  pada grafik  karakteristik  tersebut  adalah  grafik  DAU  pada  Gambar  6,  yang  dapat  dilihat  bahwa  dana  alokasi umum  untuk  setiap  kabupaten/kota  yang  diterima  berbeda-beda.  Alokasi  DAU  terbesar  jatuh  pada  Kota Ambon.  Selain  itu,  dapat  diketahui  juga  pada  Gambar  1  bahwa  nilai  variabel  LPE  di  Provinsi  Maluku cenderung  mengalami  peningkatan  walaupun  pernah  mengalami  penurunan  yang  cukup  signifikan  pada tahun 2020, dengan nilai LPE tebesar jatuh kepada Kota Ambon.

## 3.2.  Analisis Data Panel
Adapun tahap pertama dalam membuat model panel adalah menspesifikan model panel ke dalam model efek tetap  (FEM),  model  efek  acak  (REM),  dan model  efek  gabungan  (CEM).  Adapun  salah  satu  model  spesifikasi panel FEM dapat disajikan pada Tabel 3.
Tabel 3. Model FEM
Berdasarkan Tabel 3, pada model data panel  dengan menggunakan model efek tetap dapat dilihat bahwa terdapat  beberapa  variabel  yang  nilai − P value   .  Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  variabel  tersebut berpengaruh signifikan terhadap variabel terikat. Dalam hal ini variabel yang dimaksud adalah variabel X 4 , X 6 dan X 7. Kemudian dari tabel tersebut juga dapat diketahui juga bahwa terdapat beberapa variabel yang tidak signifikan terhadap  variabel  terikat  seperti  variabel  X 1 ,  X 2 ,  X 3 ,  dan  X 5 .  Adapun  tahap  berikutnya  adalah  tahap  pemilihan model  panel  yang dapat  dipilih  menggunakan  Uji  Chow  (UC)  dan  Uji  Hausman  (UH) yang dapat  dilihat  pada Tabel 4.
Tabel 4. Pemilihan Model Panel Pengujian P-Value Keputusan Kesimpulan UC 0,0000 Tolak H 0 FEM lebih baik dari CEM UH 0,0000 Tolak H 0

## FEM lebih baik dari REM
Berdasarkan  Tabel  4  dapat  dilihat  bahwa  model  panel  terbaik  yang  terpilih  untuk  memodelkan  LPE  di Provinsi Maluku adalah model FEM dengan variabel yang signifikan berupa X 4 , X 6 dan X 7.

## 3.3.  Analisis Regresi Spasial Panel
Sebelumnya  pada  analisis  data  panel,  didapatkan  model  panel  terbaik  yang  digunakan  yaitu  FEM. Selanjutnya  model  panel  terbaik  yang  telah  didapatkan  akan  dikembangkan  lebih  lanjut  dengan mempertimbangkan efek spasial antar setiap wilayahnya.

## 1) Uji Efek Spasial
Untuk  mendapatkan  model  spasial  panel  maka  langkah  pertama  yang  dilakukan  adalah  mengecek dependensi  spasial  yang  ada  pada  model  panel  terbaik.  Berikut  merupakan  hasil  pengujian  dependensi spasial dengan menggunakan Uji Pesaran (UP) pada model panel terbaik yang dapat disajikan pada Tabel 5.
Tabel 5. Hasil UP Pesaran's test 10,890 P-Value 0,0000
Berdasarkan Tabel 5. nilai p-value pada UP diperoleh hasil sebesar 0,0000, yang mana nilainya lebih kecil dari  nilai 𝛼 = 0,05 ,  sehingga  dapat  disimpulkan  terdapat  dependensi  spasial  pada  data  panel  yang digunakan. Setelah mengecek adanya dependensi maka langkah berikutnya adalah pengujian heterogenitas spasial, berikut merupakan hasil pengujian heterogenitas spasial dengan menggunakan uji BP yang disajikan pada Tabel 6.
Variabel Koefisien P-Value X 1 12 8, 60 10 −  0,394 X 2 14 1,11 10 −  0,884 X 3 14 1, 00 10 −  0,092 X 4 1, 07837200 − 0,021 X 5 0, 00008450 − 0,488 X 6 11 6,90 10 −  0,000 X 7 0, 00065740 0,029
Tabel 6. Hasil Pengujian BP Tahun 2017 2018 2019 2020 2021 P-Value 0,31481 0,28668 0,30684 0,57114 0,58
Berdasarkan  Tabel  6.  hasil  uji  BP  yang  telah  didapatkan  dapat  dilihat  bahwa  semua  nilai p-value menunjukan nilai yang lebih besar dari dengan nilai  , dengan nilai 0, 05  = . Sehingga dapat dinyatakan bahwa  tidak  terdapat  gejala  heterogenitas  spasial  sehingga  pengujian  dapat  dilakukan  dengan  spesifikasi spasial  data  panel.  Setelah  mengecek  heterogenitas  spasial  maka  langkah  berikutnya  adalah  pengecekan autokorelasi spasial. Adapun pengecekan autokorelasi spasial dapat disajikan pada Tabel 7.
Tabel 7. Hasil Pengujian Autokorelasi Spasial dengan Indeks Moran
Tahun I 0 I Pola Keputusan 2017 0, 014 − 0,1000 − Mengelompok Autkorelasi (-) 2018 0, 038 − 0,1000 − Mengelompok Autkorelasi (+) 2019 0, 059 − 0,1000 − Mengelompok Autkorelasi (-) 2020 0,109 0,1000 − Menyebar Autkorelasi (+) 2021 0, 041 − 0,1000 − Mengelompok Autokorelasi (-)
Berdasarkan Tabel 7. dapat dilihat terdapat perbedaan nilai dari Moran’s I untuk setiap tahunnya. Selain itu nilai  dari Moran’s  I untuk  setiap  tahunnya  tidak  bernilai 0 0,1000 = − I ,  dengan  pola  penyebaran  yang cukup bervariasi yaitu mengelompok dan menyebar.

## 2)  Pemodelan Spasial Panel dan Pengecekan Diagnostik Klasik
Selanjutnya, dilakukan pemodelan model spasial panel ke dalam model SAR-FEM, SEM-FEM, GSM-FEM. Adapun salah satu model spasial panel (SAR-FEM) dapat disajikan pada Tabel 8.
Tabel 8. Hasil Estimasi SAR-FEM Variabel Koefisien P-Value X 4 0,9089865 − 0,003 X 6 11 5, 00 10 −  0,000 X 7 0, 0005305 0,018 Spasial effect (Rho) 0,5439086 0,000
Sehingga  berdasarkan  Tabel  8,  maka  akan  terbentuk  persamaan  regresi  dengan  SAR- fixed  effect sesuai dengan Persamaan 1.
Berdasarkan Tabel 8 dapat diketahui bahwa semua variabel independen pada model memiliki nilai P-Value   , dengan nilai 0, 05  = . Sehingga dapat disimpulkan bahwa semua variabel independen (X 4 , X 6 , dan X 7 ) berpengaruh secara siginifikan terhadap varibel dependen. Selain itu didapatkan juga bahwa p-value dari Rho   yang  menandakan  bahwa  terdapat  ketergantungan lag antar  wilayah  tetangga  (bersinggungan). Setelah memodelkan model spasial panel maka langkah berikutnya adalah tahapan memilih model spasial panel terbaik dengan membandingkan nilai R 2 dan nilai AIC. Adapaun hasil perbandingan model terbaik dapat disajikan pada Tabel 9.
Tabel 9. Evaluasi Model Terbaik Model SAR-FEM SEM-FEM GSM-FEM FEM R 2 0,6323 0,5946 0,5715 0,6211 AIC 190,4738 186,0723 187,5514 203,9374
Berdasarkan Tabel 9, dapat dilihat bahwa nilai 2 R yang ada pada tabel memiliki nilai yang cukup bervariasi untuk setiap model dengan nilai 2 R terbesar jatuh pada model SAR- fixed effect jika dibandingkan dengan model-model  lainya.  Selain  itu  berdasarkan  nilai  AIC  yang  ada  pada  tabel  tersebut  dapat  dilihat  bahwa model  SEM- fixed  effect memiliki  nilai  AIC  yang  jauh  lebih  kecil  dibandingkan  dengan  model-model
11 ij jt 4 6 7 i it
j 1 it 0,5439086 W y (0,9089865)X (0, 00000000005)X (0, 0005305)X (1) y = − + + +  +  = 
lainnya, sehingga dapat disimpulkan bahwa model terbaik berdasarkan nilai 2 R dan AIC jatuh kepada model SAR- fixed effect dan SEM- fixed effect.
Setelah memilih model spasial panel terbaik maka langkah berikutnya adalah mengecek signifikansi secara simultan dan parsial terhadap model spasial panel terbaik. Adapaun pengujian signifikansi parameter secara simultan dapat diuji dengan menggunakan Uji Likelihood Ratio (ULR) disajikan pada Tabel 10.
Tabel 10. Tabel Evaluasi Model Terbaik Model P-Value SAR- fixed effect 0,0265 SEM- fixed effect 0,4704
Berdasarkan Tabel 10, dapat diketahui bahwa model terbaik di antara kedua model tersebut adalah model SAR- fixed effect . Hal ini dikarenakan pada model SAR- fixed effect memiliki nilai ULR jauh lebih kecil jika dibandingkan  model  SEM- fixed  effect dengan  nilai P-Value ULR  sebesar  0,0265.  Selain itu  berdasarkan nilai P-Value tersebut juga dapat diketahui bahwa terdapat pengaruh variabel independen secara simultan terhadap variabel dependen dalam hal ini dapat dilihat berdasarkan nilai P-Value   . Setelah mendapatkan model  terbaik  dari  seluruh  model  yang  ada,  maka  langkah  berikutnya  adalah  mengecek  signifikansi parameter  secara  parsial  terhadap  model  terbaik  terpilih  dalam  hal  ini  model  SAR- fixed  effect .  Berikut disajikan pada Tabel 11.
Tabel 11. Uji Signifikansi Parameter Secara Parsial Variabel Nilai Wald P-Value X 4 -0,9089865 0,003 X 6 11 5, 00 10 −  0,000 X 7 0,0005305 0,018
Berdasarkan Tabel 11, di dapatkan hasil bahwa nilai probabilitas dari variabel X 4 , X 6 , dan X 7 memiliki nilai p-value lebih kecil daripada dengan nilai  , dengan nilai 0, 05  = . sehingga dapat dikatakan bahwa variabel X 4 , X 6 , dan X 7 berpengaruh secara parsial terhadap variabel dependen. Adapun setelah mendapatkan model spasial panel terbaik maka langkah berikutnya adalah pengecekan asumsi klasik. Berikut merupakan tabel pengecekan multikolinearitas pada setiap variabel pada model terbaik yang dapat disajikan pada Tabel 12.
Tabel 12. Nilai VIF Variabel X 4 X 6 X 7 VIF 1,48 1,21 1,36
Berdasarkan Tabel 12, dapat dilihat bahwa nilai VIF pada setiap variabel berada kurang dari 10 sehingga dapat disimpulkan bahwa pada model tersebut tidak terjadi gejala multikolinearitas.
Setelah  mengecek  ada  tidaknya  multikolinearitas  variabel  independen  pada  model,  langkah  berikutnya adalah  mengecek  asumsi  lain  seperti  autokoreasi,  heteskedastisitas,  dan  normalitas.  Asumsi  autokoreasi pada  pengujian  ini  menggunakan  uji Wooldridge  Autocorrelation, sedangkan  uji  heteroskedastisitas menggunakan  uji  Breuch  Pagan,  selain  itu  untuk  pengecekan  normalitas  menggunakan  uji  Komogorov smirnov. Adapun hasil pengujian dari ketiga uji asumsi klasik tersebut dapat disajikan pada Tabel 13.
Tabel 13. Pengujian Asumsi Pengujian Asumsi P-Value Normalitas 0,0600 Heteroskedastisitas 0,7405 Autokorelasi 0,9510
Berdasarkan Tabel 13. dapat dilihat bahwa setiap pengujian asumsi memiliki p-value lebih besar daripada dengan nilai  , dengan nilai 0, 05  = . sehingga dapat dikatakan bahwa model spasial panel terbaik tersebut telah lolos dari masalah diagnostik klasik.

## 3.4.  Interpetasi Model
Berdasarkan hasil uji pemilihan model terbaik model serta signifikansi parameter didapatkan model spasial panel terbaik pada laju pertumbuhan ekonomi Provinsi Maluku ialah sebagai berikut:
11 ij jt 4 6 7 i it
j 1 it 0,5439086 W y (0,9089865)X (0,00000000005)X (0,0005305)X (2)
y
= − + + +  +  = 
Adapun interpetasi dari model di atas yaitu sebagai berikut:
1. Berdasarkan Persamaan 2, didapatkan nilai Koefisien  sebesar 0,5439086 sehingga dapat disimpulkan bahwa laju pertumbuhan ekonomi di kabupaten/kota di Provinsi Maluku akan dipengaruhi oleh besarnya laju pertumbuhan ekonomi di wilayah yang menjadi tetangga antar kabupaten/ kota yang bernilai 0,5439086.
2. Bilamana laju pertumbuhan ekonomi di Provinsi Maluku naik sebesar satu satuan maka X 4 akan berkurang sebesar  0,9089865.  Hal  ini  tentunya  bila  diasumsikan  bahwa  indikator  lain  bersifat  konstan  sehingga pengaruh variabel (X 4 ) akan sama untuk setiap kabupaten/kota.
3. Bilamana laju pertumbuhan ekonomi di Provinsi Maluku naik sebesar satu satuan maka X 6 akan bertambah sebesar 0,00000000005. Hal ini tentunya bila diasumsikan bahwa indikator lain bersifat konstan sehingga pengaruh variabel (X 6 ) akan sama untuk setiap kabupaten/kota.
4. Bilamana laju pertumbuhan ekonomi di Provinsi Maluku naik sebesar satu satuan maka X 7 akan bertambah sebesar  0,0005305.  Hal  ini  tentunya  bila  diasumsikan  bahwa  indikator  lain  bersifat  konstan  sehingga pengaruh variabel (X 7 ) akan sama untuk setiap kabupaten/kota.
5. Misalnya  untuk  Kota  Ambon  ( 10 y )  dapat  dimodelkan  ke  dalam  spasial  panel  dengan  memperhatikan wilayah  ketetanggan  yaitu  wilayah  Kabupaten  Maluku  Tengah  ( 3 y ).  Dapat  disimpulkan  bahwa  besar- kecilnya  laju  pertumbuhan  eknomi  di  Kota  Ambon  akan  dipengaruhi  oleh  Kabupaten  Maluku  Tengah. Adapun model persamaan spasial panel untuk menggambarkan laju pertumbuhan ekonomi di Kota Ambon dapat dimodelkan pada Persamaan 3 sampai dengan Persamaan 6.
10 4 6 7 Ambon Am t Amb bon n
) o ( 0,5439086(W ) (0,9089865)X (0,00000000005)X (0,0005305)X (3) y − + + +  + = 
3 4 6 7 Ambon Ambon( mbon t) A 0,5439086)y (0,9089865)X (0,00000000005)X (0,0005305)X (4) y ( − + + +  + = 
Maluku 4 6 7 Ambon Ambon ( t ) Teng Am n ah bo 0,5439086)y (0,9089865)X (0,00000000005)X (0,0005305)X (5) y ( − + + +  + = 
Maluku 4
6 7 Ambon Ambon ( t ) Tenga
Am h bon 0,5439086) (0,9089865)X (0,00000000005)X (0,0005305)X (6) Y ( − + + +  + = 

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan, maka dapat disimpulkan bahwa:
1. Model  laju pertumbuhan  ekonomi  Provinsi Maluku  pada  tahun  2017  sampai  dengan 2021 dengan  model terbaik berupa fixed SAR dengan efek individu.  Adapun persamaaan umum laju pertumbuhan ekonomi di Provinsi Maluku adalah sebagai berikut:
11 ij jt 4 6 7 i it j 1 it 0,5439086 W y (0,9089865)X (0,00000000005)X (0,0005305)X (7) y = − + + +  +  = 
2. Berdasarkan hasil yang didasarkan pada penelitian spasial data panel yang telah dilakukan maka diperoleh bahwa pada model SAR fixed effect variabel laju pertumbuhan ekonomi Provinsi Maluku pada tahun 2017 sampai dengan 2021 dipengaruhi oleh variabel Indeks Pembangunan Manusia (IPM), Dana Alokasi Umum (DAU), dan Jumlah Pengangguran Terbuka (JPT).

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   D. A. Nandita, L. B. Alamsyah dan E. Widodo, “Pertumbuhan Wilayah dan Wilayah Pertumbuhan,” Indonesian Journal Of Applied Statistics, vol. 2, p. 42, 2019.
[2]   A. P. Thirwal, Finance Economic Development, London: Mc Milan Press Ltd, 1976.
[3]   R. Adisasmita, Pertumbuhan Wilayah dan Wilayah Pertumbuhan, vol. 2, Yogyakarta: Graha Ilmu, 2014, pp. 2337- 3520.
[4]   A. Karim, R. Wasono dan M. Y. Darsyah, “Pemodelan Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) Sektor Indutri dengan Pendekatan Spasial Autoregressive Data Panel,” university reseach colloqium, pp. 472-478, 2016.
[5]   L. dan E. Kurnia, “Pendekatan regresi nonparamterik spline untuk pemodelan laju pertumbuhan ekonomi di Jawa Timur,” JURNAL SAINS DAN SENI POMITS, vol. 2, pp. 2337-3520, 2013.
[6]   A. Talita dan A. , Pemodelan laju pertumbuhan ekonomi di provinsi Jawa Timur berdasarkan pendekatan Regresi Spasial Lag, Surabaya: ADLN-Perpustakaan Universitas Airlangga, 2016.
[7]   S. H. Situmorang, I. Muda, M. D. Dalimunthe, F. dan F. Syarief, Analisis Data Untuk Riset Manajemen dan Bisnis, Medan: USU Press, 2010.
[8]   P. M. Shafia, S. dan H. , “Korelasi antara Supervisi Akademik dengan Kompetensi Profesional Guru di Sekolah Dasar,” JURNAL BASICEDU, p. 886, 2021.
[9]   D. N. Gujarati, “Migration nemployment and divelopment a two sector analiysis,” American Economic Review, vol. 60(1), pp. 126-142, 2003.
[10]  G. Econometric Analysis (Fifth Edition), New Jersey: Pearson Education, 2003.
[11]  S. Pangestika, ANALISIS ESTIMASI MODEL REGRESI DATA PANEL DENGAN PENDEKATAN COMMON EFFECT MODEL (CEM), FIXED EFFECT MODEL(FEM), DAN RANDOM EFFECT MODEL (REM), Semarang: Universitas Negeri Semarang, 2015.
[12]  W. Tobler, “A Reply. Analysis of the Associaton,” On the first law of geography , pp. 304-310, 2004.
[13]  D. C. Latumahina, Pemodelan Tingkat Kemisikinan di Provinsi Maluku Menggunakan Spasial Data Panel, Ambon: Universitas Pattimura, 2022.
[14]  M. H. Pesaran, T. Suchermann dan S. M. Weiner, “modeling regional interpendencies using a global error-correcting macroeconometric model,” Journal of bussines & economic statistics, pp. 129-162, 2004.
[15]  A. R. Tizona, R. Goejantoro dan W. Wasono, “Pemodelan Geographically Weighted Regression (GWR) Dengan Fungsi Pembobot Adaptive Kernel Bisquare Untuk Angka Kesakitan Demam Berdarah di Kalimantan Timur Tahun 2015,” EKSPONENSIAL, pp. 87-94, 2017.
[16]  J. P. Elhorst, Spatial Panel Data Models, Berlin: Spatial Econometrics, 2014.