pISSN: 2723-3472 eISSN: 0000-0000 eISSN: 2746 -1033
Volume 3, Issue 1, March 2022, pages 1-6

## REKONSTRUKSI TADULAKO
Civil Engineering Journal on Research and Development https://new.jurnal.untad.ac.id/index.php/renstra
Pengaruh  Infrastruktur  Transportasi  Terhadap Gross  Domestic  Product

## ( GDP ) Per Capita Pada Negara-Negara Anggota ASEAN
M.I. Wafa a dan A. Narendra a *
a Jurusan Teknik Sipil, Fakultas Teknik Universitas Negeri Semarang, Semarang, Indonesia, 50229
* Corresponding author’s e -mail: alfa.narendra@mail.unnes.ac.id
Received: 21 June 2021 ; revised: 20 July 2021 ; accepted: 30 July 2021 Abstract: The purpose of this study is to model the relationship between Gross Domestic Product (GDP) and transportation infrastructure in  ASEAN  member  countries.  In  addition,  this  study  also  compares  the  data  predicted  by  the  model  with  actual  data  in  Indonesia. Transportation infrastructure includes air transportation, sea transportation, and land transportation (railway). The data used is secondary data from the World Bank (World Development Indicator) 1960-2019. The analytical method used in this research is Statistical Descriptive Analysis and Multivariate Regression Analysis. The results of this study resulted in a multivariate regression model Y = 6,478 – 7,871(X2) + 4,875(X4) – 2,390(X5) – 2,27(X7) + 5,569(X8). This model produces a p-value of 2.619E-13 <0.05, which means that this model has a significance of 2.619E-13 and produces an R2 of 0.95 which means the variables X2 Air transport, passengers carried, X4 Quality of port infrastructure, X5 Container port traffic, X7 Rail lines, X8 Railways, passengers carried affect the Gross Domestic Product (GDP) per capita by 95% and the other 5% is influenced by other factors. This regression model in predicting actual data for the case of GDP in Indonesia is 120.84%, meaning that this model cannot be used to predict actual data in the case of GDP in Indonesia.
Keywords: transportation, ASEAN, GDP, regresi linier multivariate
Abstrak: Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membuat model hubungan antara Gross Domestic Product (GDP) dengan infrastruktur transportasi di negara-negara anggota ASEAN. Selain itu penelitian ini juga membandingkan data hasil prediksi model dengan data aktual di negara Indonesia. Infrastruktur Transportasi meliputi transportasi udara, transportasi laut, dan transportasi darat (jalur kereta api). Data yang digunakan adalah data sekunder yang berasal dari World Bank ( World Development Indicator ) tahun 1960-2019. Metode analisis yang digunakan pada penelitian ini adalah Analisis Deskriptif Statistik dan Analisis Regresi Multivariat. Hasil penelitian ini menghasilkan model regresi multivariat Y = 6,478 – 7,871(X2) + 4,875(X4) – 2,390(X5) – 2,27(X7) + 5,569(X8). Model ini menghasilkan nilai p-value sebesar 2,619E-13 < 0,05 yang artinya model ini berpengaruh dengan signifikasi sebesar 2,619E-13 serta menghasilkan R2 sebesar 0,95 yang artinya variabel X2 Air transport , passengers carried , X4 Quality of port infrastructure , X5 Container port traffic , X7 Rail lines , X8 Railways,  passengers  carried berpengaruh  terhadap Gross  Domestic  Product (GDP)  per  kapita  sebesar  95%  dan  5%  yang  lainnya dipengaruhi faktor lain. Model regresi ini dalam memprediksi data aktual untuk kasus GDP di negara Indonesia adalah sebesar 120,84% artinya model ini kurang dapat digunakan dalam memprediksi data aktual pada kasus GDP di negara Indonesia.
Kata kunci: transportasi, ASEAN, GDP, model regresi linier multivariat

## 1. Pendahuluan
Pertumbuhan ekonomi merupakan kegiatan perekonomian  yang  menyebabkan  bertambahnya  barang dan  jasa  yang  diproduksi  dalam  masyarakat  dan meningkatnya  tingkat  kemakmuran  masyarakat [1-3] . Pertumbuhan ekonomi juga dapat diartikan kenaikan Gross Domestic  Product (GDP)  atau Gross  National  Product (GNP)  baik  terjadi  perubahan  dalam  struktur  ekonomi maupun tidak [4-5] . Mankiw juga mengemukakan bahwa salah  satu  indikator  yang  digunakan  dalam  pertumbuhan ekonomi  makro  ialah  Produk  Domestik  Bruto  atau Gross Domestic  Product (GDP) [6-8] . Gross  Domestic  Product (GDP)  per  kapita  merupakan  suatu  indikator  yang digunakan  untuk  menilai  perekonomian  suatu  penduduk. Produk  Domestik  Bruto  (PDB)  adalah  gabungan  dari seluruh  produksi  barang  dan  jasa  ditambah  pajak  dan dikurangi subsidi yang tidak termasuk nilai produksi. PDB sering dianggap sebagai indikator terbaik dalam mengukur tingkat perekonomian suatu negara [9-10] .
Infrastruktur  memiliki  peran  penting  dalam  proses pertumbuhan ekonomi karena menentukan kinerja logistik suatu  negara.  Aktivitas  dalam  kinerja  logistik  yang mencakup  transportasi  dan  pergudangan  memerlukan infrastruktur  diantaranya  pelabuhan  udara  ( airport ), pelabuhan laut ( seaport ), jalan raya ( road ), jalan kereta api ( railway ),  serta  teknologi  informasi  dan  komunikasi [11- 12] .  Infrastruktur  transportasi  memiliki  peranan  untuk menghubungkan  setiap  wilayah,  mengirimkan  barang, membantu  mobilitas  manusia  dan  alokasi  sumber  daya sehingga proses kegiatan ekonomi dan produktivitas dapat dilaksanakan secara efektif dan efisien yang kemudian akan berdampak pada pertumbuhan ekonomi. Penjelasan di atas menunjukan  bahwa  terdapat  keterkaitan  antara  sektor transportasi  dalam  pertumbuhan  ekonomi,  karena  semua aktifitas ekonomi tidak terlepas dari dukungan dari  sektor transportasi.  Semakin  lancarnya  transportasi  makan semakin  meningkat  perekonomian  suatu  negara.  Sesuai dengan  UU  No.  22  Tahun  2009  tentang  lalu  lintas  dan
REKONSTRUKSI TADULAKO : Civil Engineering Journal on Research and Development, Vol. 3(1), March 2022
angkutan jalan menjelaskan pengertian transportasi sebagai pemindahan  orang  dan  atau  barang  dari  satu  tempat  ke tempat lain dengan menggunakan kendaraan.
Data infrastruktur transportasi dari World Bank , terdiri dari  transportasi  udara,  transportasi  laut  dan  transportasi darat  (rel  kereta  api).  Infrastruktur  transportasi  udara meliputi Air  transport,  freight (million  ton-km)  yaitu pengangkutan  udara  adalah  volume  kargo,  ekspres,  dan kantong  diplomatik  yang  dibawa  pada  setiap  tahap penerbangan  (pengoperasian  pesawat  dari  lepas  landas hingga pendaratan berikutnya), diukur dalam metrik ton kali kilometer  perjalanan. Air  transport,  passengers  carried yaitu  penumpang  udara  yang  diangkut  termasuk penumpang  pesawat  domestik  dan  internasional  dari pengangkut yang terdaftar di negara tersebut. Air transport , registered carrier departures worldwide yaitu keberangkatan  maskapai  penerbangan  terdaftar  di  seluruh dunia adalah lepas landas dan lepas landas domestik di luar negeri dari maskapai penerbangan yang terdaftar di negara tersebut [13]. Infrastruktur  transportasi  laut  meliputi Quality  of  port infrastructure yaitu  kualitas  infrastruktur  pelabuhan  yang diukur  berdasarkan  fasilitas  pelabuhan  di  negara  tersebut dengan rating 1 sampai 7, semakin tinggi ratingnya maka semakin  baik  perkembangan  infrastruktur  pelabuhannya. Container port traffic yaitu lalu lintas yang dilakukan oleh pelabuhan  peti  kemas  yang  diukur  dari  perpindahan  peti kemas  dari  moda  transportasi  darat  ke  laut  maupun sebaliknya dalam satuan TEU (satuan setara 20 kaki) peti kemas ukuran standar.
Infrastruktur  transportasi  darat  (jalur  rel  kereta  api) meliputi Railways , goods transported yaitu volume barang yang diangkut oleh kereta api, diukur dalam satuan metrik ton  dikali  jarak  (km)  yang  ditempuh. Rail  lines yaitu panjang jalur kereta api yang tersedia untuk layanan kereta api,  terlepas  dari  jumlah  jalur  pararelnya. Railways, passengers carried yaitu jumlah penumpang yang diangkut dengan kereta api dengan jarak tempuh kereta apinya.
Dari  uraian  latar  belakang  di  atas,  rumusan  masalah dalam penelitian ini adalah bagaimana model terbaik antara variabel bebas sektor transportasi dan variabel terikat Gross Domestic  Product (GDP)  per  kapita  pada  negara-negara ASEAN pada tahun 1960-2019? . Adapun tujuan yang ingin dicapai  dalam  penelitian  ini  untuk  mengetahui  model terbaik dari metode regresi multivariat kemudian diprediksi terhadap data GDP aktual negara Indonesia sehingga dapat ditemukan  akurasi  antara  GDP  hasil  model  negara Indonesia dengan GDP aktual negara Indonesia. Penelitian ini  memfokuskan  analisis  pada  pemodelan  infrastruktur transportasi  yang  meliputi  transportasi  udara,  transportasi laut dan transportasi darat (jalan kereta api) terhadap GDP per kapita pada negara-negara anggota ASEAN.
2. Metode Penelititan
2.1. Metode Analitis
Analisis  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah analisis  deskriptif  statistik  dan  analisis  regresi  multivariat [14-16] .  Analisis  dekriptif  statistik  digunakan  untuk mengetahui deskripsi variabel penelitian meliputi rata-rata, nilai  maksimum,  nilai  minimum,  dan  standar  deviasi.
Sedangkan  analisis  regresi  multivariat  adalah  metode statistika  yang  digunakan  untuk  mengetahui  hubungan antara lebih dari satu variabel terikat (y) dan satu atau lebih variabel bebas (x) [6] .

## 2.2. Data
Data  yang  digunakan  adalah  data  sekunder  yang didapatkan  dari World  Bank ( World  Development Indicator ) dari tahun 1960-2019 yang meliputi 10 negara- negara  anggota  ASEAN  yaitu,  Filipina,  Indonesia, Malaysia,  Singapura,  Thailand,  Brunei  Darussalam, Vietnam, Laos, Myanmar, dan Kamboja.
Penggunaan variabel dalam penelitian ini terdiri dari 1 variabel  terikat  (Y)  yaitu,  Y  = Gross  Domestic  Product (GDP) per kapita, serta 8 variabel bebas (X) yaitu:
1). Transportasi Udara X 1 = Air transport, freight , X 2 = Air transport, passengers carried , X 3 = Air transport, registered carrier departures worldwide , 2). Transportasi Laut X 4 = Quality of port infrastructure , X 5 = Container port traffic , 3). Transportasi Darat (Jalur Kereta Api) X 6 = Railways, goods transported , X 7 = Rail lines , dan X 8 = Railways, passengers carried .

## 2.3. Tahapan Penelitian
Adapun  langkah-langkah  yang  digunakan  untuk menjawab  tujuan  penelitian  adalah  metode  analisis deskriptif  dan  analisis  regresi  multivariat.  Secara  lengkap tahapan penelitian disajikan pada Gambar 1 .
Gambar 1 . Flowchart analisis regresi multivariat
3. Hasil dan Pembahasan
3.1. Analisis Deskriptif
Analisis  deskriptif  dalam  penelitian  ini  meliputi  nilai rata-rata,  nilai  maksimum,  nilai  minimum,  dan  standar deviasi  data  dari  variabel  indiktor  transportasi  dan Gross Domestic Product (GDP) per kapita seperti pada Tabel  1 . Perhitungan  pada  analisis  deskriptif  ini  menggunakan
REKONSTRUKSI TADULAKO: Civil Engineering Journal on Research and Development , Vol. 3(1), March 2022
program R dengan menggunakan perintah describe() yang disediakan oleh paket `stats ’ .
Analisis deskriptif adalah analisis yang digunakan untuk mendeskripsikan atau menggambarkan obyek yang diteliti melalui  sampel  atau  populasi  sebagaimana  adanya  tanpa melakukan  analasis  yang  menghasilkan  suatu  kesimpulan yang bersifat umum (Sugiono). Dalam penelitian ini analisis deskriptif  meliputi  nilai  rata-rata,  nilai  maksimum,  nilai minimum, dan standar deviasi data.
Analisis  Regresi  Multivariat  digunakan  untuk mengetahui  hubungan  antara  variabel  bebas  dengan variabel  terikat  yaitu  Infrastruktur  Transportasi  (Xn) terhadap Gross Domestic Product (GDP) Per kapita (Y) dan
juga  untuk  mengetahui  sejauh  mana  pengaruh  variabel bebas  dan  variabel  terikat.  Alat  yang  digunakan  dalam analisis  regresi  multivariat  adalah  program  R.  R  adalah sebuah software bahasa pemrogaman yang didesain untuk analisis  statistika.  R  menyediakan  berbagai  tool  untuk pemodelan statistik linier dan nonlinier, analisis time-series, klasifikasi, analisis klaster, dan analisis grafis. Kemampuan ini terus berkembang dengan adanya ribuan paket tambahan yang  diunggah  ke  server  CRAN  tiap  tahunnya.  Beberapa paket  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  paket ` data  table `  untuk  membaca  dan  memilah  data,  paket ` psych `  untuk  menguji  multikolinieritas  data,  dan  paket `FactoMineR` untuk analisis PCA.
Tabel 1. Analisis deskriptif Variabel Mean Max Min Std. Dev X1 770.69 7981.25 0.02 1525.11 X2 9972861.04 115154100.00 6000.00 16888088.98 X3 91530.69 959307.40 200.00 132822.84 X4 9105529.95 36600000.00 85577.00 9337766.81 X5 4.23 6.83 2.18 1.29 X6 2734.99 8357.00 456.00 1799.55 X7 2245.38 7166.00 0.70 1627.24 X8 5873.79 25654.00 33.00 6381.08 Y(GDP) 8131.86 66019.88 144.99 14004.99

## 3.2. Uji Multikolinieritas Data
Uji  multikolinieritas  dilakukan  untuk  mengetahui besarnya interkorelasi antar variabel bebas dalam penelitian ini. Jika terjadi korelasi yang tinggi antar variabel maka bisa
dikatakan  variabel  terjadi  multikolinieritas.  Pengujian dilakukan dengan cara melihatnya pada grafik pairs panel dan untuk perhitungannya menggunakan program R dengan bantuan paket `psych` seperti pada Gambar 2 .
REKONSTRUKSI TADULAKO : Civil Engineering Journal on Research and Development, Vol. 3(1), March 2022
Gambar  2 grafik pairs  panel menunjukkan  gejala multikolinieritas yang tinggi antar variabel yaitu X2 dengan X3 sebesar 0,95, X6 dengan X7 sebesar 0,79 dan X7 dengan X8  sebesar  0,78.  Karena  terjadi  multikolinieritas  yang tinggi  maka  diatasi  dengan  PCA  ( Principal  Component Analysis )  dengan  bantuan  paket `FactoMineR` .  Untuk melihat hasil PCA dapat menggunakan grafik screeplot dan grafik plot. PCA.
Perintah grafik screeplot
plot(hasil_pca_eig[,1], type ='l', main = "Screeplot") abline(h=1, col = 'red', lty= 'dashed') Perintah grafik plot.PCA plot.PCA(hasil_pca, axes=c(1, 2), choix="var",
habillage=2)
Gambar 3. a) Screeplot PCA; b) Grafik variabel PCA
Pada  Gambar  3a  grafik  screeplot  terdapat  3  variabel yang hasil pca eigen memiliki nilai lebih dari 1.  artinya dari total 8 variabel terdapat 3 variabel yang bisa diambil dalam penelitian  ini.  Pada Gambar  3b terdapat  variabel-variabel yang  berdekatan  yang  berarti  multikolinieritas,  untuk  itu diambil variabel berpotensi memiliki pengaruh yang tinggi. Berdasarkan  gambar  3  dan  4  dipilih  beberapa  kombinasi variabel yaitu yang pertama dengan 5 variabel (X2, X3, X5, X7, dan X8) yang kedua 3 variabel (X2, X4, dan X8).

## 3.3. Pemodelan Regresi Linear Multivariat
Berdasarkan  hasil  PCA  terdapat  beberapa  kombinasi variabel bebas yang dipilih yaitu 5 variabel bebas (X2, X3, X5,  X7,  dan  X8)  dan  3  variabel  bebas  (X2,  X4, dan  X8) seperti  pada Tabel  2 .  Semua  kombinasi  variabel  bebas diregresikan  terhadap  variabel  terikat  kemudian  dipilih model terbaik diantara kombinasi variabel tersebut.
Tabel 2. Kombinasi model Kombinasi Jumlah Variabel R 2 Model 1 5 Variabel (X2, X3, X5, X7, dan X8) 0,95 Model 2 3 Variabel (X2, X4, dan X8) 0,67
Berdasarkan Tabel 2 dapat dilihat nilai R 2 model 1 lebih tinggi  dengan  5  variabel  daripada  nilai  R 2 model  kedua dengan  3  variabel.  Maka  dapat  dikatakan  bahwa  model regresi  linier  multivariat  terbaik  adalah  model  dengan variabel X2, X3, X5, X7, dan X8. Sehingga variabel yang dipilih  untuk  pemodelan  adalah  X2 Air  transport, passengers carried , X4 Quality of port infrastructure , X5
Container  port  traffic ,  X7 Rail  lines ,  X8 Railways, passengers carried.
Hasil  analisis  menghasilkan  permodelan  regresi  linier multivariatnya sebagai berikut:
Y = 6,478 x 10 -03 – 7,871 x 10 -05 (X2) + 4,875 x 10 -04 (X4) –
2,390 x 10+ 02 (X5) – 2,27(X7) + 5,569 x 10 -01 (X8) karena p-value 0,0000000000002619 < 0,05 maka variabel X2, X4, X5, X7, dan X8 berpengaruh terhadap GDP dengan nilai signifikasi sebesar 0,0000000000002619.
lm(formula = GDP ~.,data = Asean[country_name!= "Indonesia", !c("year", "Gini", "country_name", "X1", "X3", "X6")], na.action = na.exclude)
Residuals: Min         1Q Median 3Q Max -1781.40   -449.67     -43.04 604.21 1240.45 Coefficients: Estimate   Std. Error   t value Pr(>|t|) (Intercept) 6.478e+03 4.111e+03 1.576 0.131536 X2 -7.871e-05 4.947e-05 -1.591 0.128071 X4             4.875e-04 1.904e-04  2.560 0.019150 * X5 -2.390e+02 7.325e+02 -0.326 0.747740 X7 -2.270e+00 5.686e-01  -3.993 0.000778 *** X8             5.569e-01 2.864e-01  1.944 0.066795 . --- Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
Residual standard error: 846.1 on 19 degrees of freedom (515 observations deleted due to missingness) Multiple R-squared:  0.9663,
Adjusted R-squared:  0.9574
F-statistic: 108.9 on 5 and 19 DF,  p-value: 2.619e-13
REKONSTRUKSI TADULAKO: Civil Engineering Journal on Research and Development , Vol. 3(1), March 2022

## 3.4. Prediksi Model untuk GDP Indonesia
Model regresi kemudian digunakan untuk memprediksi GDP per kapita negara Indonesia dengan bantuan program R-Studio menggunakan paket `stats` perintah predict() .
Model  regresi  menghasilkan  nilai  prediksi  GDP  pada tahun  2007  sebesar  5495,4061  tahun  2008  sebesar 4628,0451 tahun  2010  sebesar  720,3416.  Sedangkan  nilai aktual GDP pada tahun 2007 sebesar 2757,894 tahun 2008 sebesar 2885,309 tahun 2010 sebesar 3122,363.

## 3.5. Uji  Validasi  (Membandingkan  GDP_Model  dengan GDP_Predict)
Uji validasi dilakukan untuk membandingkan data hasil prediksi  model  dengan  data  aktual  kemudian  diperoleh kesesuaian antara data hasil prediksi dengan data aktual.
Tabel 3. Perbandingan GDP_Predict dan GDP_Aktual
Tahun  GDP_Predict  GDP_Aktual Kesesuaian (%) 2007 720,34 2757,89 26,12 2008 4628,04 2885,31 160,40 2010 5495,4 3122,36 176,00 Rata-rata 120,84 Berdasarkan Tabel  3 diperoleh  rata-rata  untuk kesesuaian  uji  validasi  dalam  penelitian  ini  sebesar 120,84% yang artinya model kurang dapat digunakan dalam memprediksi GDP aktual di Indonesia.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan hasil dan pembahasan dapat disimpulkan:
1). Data  dalam  penelitian  ini  bisa  menjalaskan  GDP  dari sektor transportasi.
2). Model  regresi  multivariat  terbaik  dari  variabel  bebas (indikator transportasi) terhadap variabel terikat (GDP) adalah Y = 6,478 x 10 -03 – 7,871 x 10 -05 (X2) + 4,875 x
10 -04 (X4) – 2,390 x 10+ 02 (X5) – 2,27(X7) + 5,569 x 10 - 01 (X8)  dengan  X2  adalah Air  transport,  passengers carried ,  X4  adalah Quality  of  port  infrastructure ,  X5 adalah Container port traffic , X7 adalah Rail lines , X8 adalah Railways, passengers carried .
3). Nilai  p-value  dari  model  regresi  multivariat  tersebut 0,0000000000002619 < 0,05 yang artinya variabel X2, X4, X5, X7, dan X8 berpengaruh terhadap GDP.
4). Nilai R 2 model ini adalah 0,95 yang artinya variabel X2, X4, X5, X7, dan X8 dapat mempengaruhi GDP sebesar
95% sedangkan 5% lainnya dipengaruhi variabel lain.
5). Rata-rata kesesuaian model regresi dalam memprediksi data  aktual  dalam  kasus  di  negara  Indonesia  adalah sebesar  120,84%  artinya  model  ini  kurang  dapat digunakan dalam memprediksi data aktual dalam kasus negara Indonesia.

## Daftar Pustaka
[1] A.S. Siregar, Analisis Faktor-Faktor yang
Mempengaruhi  Pertumbuhan  Ekonomi  Kabupaten Labuhanbatu ( Skripsi ),  Medan:  Fakultas  Ekonomi Universitas Sumatera Utara, 2010.
[2] E.F.  Cahyono  and  D.  Kaluge ,  “ Analisis  Pengaruh Infrastruktur Publik Terhadap Produk Domestik Bruto Perkapita di Indonesia ”, IQTISHODUNA , vol. 7, no 2, p. -,  2011.
[3] F.  Nuritasari,  “Pengaruh  Infrastruktur,  PMDN dan PMA Terhadap Produk Domestik Bruto d i Indonesia”, Economics Development Analysis Journal , vol. 2, no. 4, p. 456, 2013.
[4] Arsyad, Media  Pembelajaran ,  Jakarta:  PT.  Raja Grafindo Persada, 2010.
[5] P.  Iriyena,  A.T.  Naukoko,  H.F.D.  Siwu ,  “ Analisis Pengaruh  Infrastruktur  Jalan  Terhadap Pertumbuhan Ekonomi  di  Kabupaten  Kaimana 2007-2017, Jurnal Berkala Ilmiah Efisiensi , vol. 19, no. 2, p. 49, 2019.
[6] N.G. Mankiw, Teori Makro Ekonomi Edisi Keempat, Jakarta: Erlangga, 2000.
[7] F. Febriansyah and G. Gautama, “Analisis Pengaruh Pembangunan  Infrastruktur  Transportasi  Terhadap Produk  Domestik  Regional  Bruto  Kabupaten  Way Kanan Provinsi  Lampung”, JMSAB , vol. 4, no. 2, p. 508, 2022.
[8] E.C. Gunita, M.Y. Luruk, dan N. Tameno, Pengaruh Infrastruktur  Terhadap Produktivitas  Ekonomi  di Provinsi NTT, Jurnal Ekonomika , vol. 4, no. 2,  p. 22, 2019
[9] https://data.worldbank.org  (diakses  tanggal  18  Juni 2021).
[10] A.  Palilu ,  “ Analisis  Pengaruh  Pembangunan Infrastruktur Transportasi Terhadap Produk Domestik Regional  Bruto  Kota  Ambon ”, Jurnal  Buletin  Studi Ekonomi , vol. 23 no. 2, p. 227, 2018.
[11] Zaroni, “Transportasi dan daya saing negara”, Supply Chain Indonesia, 2018 .
[12] A. Putra  and  A.  Narendra,  “Pemodelan  Resiko Kecelakaan  Berbasis  Kondisi  Kendaraan  dan Pengemudi  ”, Rekonstruksi  Tadulako:  Civil Engineering  Journal  on  Research  and  Development , vol. 2, no. 2, p. 87, 2021.
[13] A.  Karim ,  “ Pemodelan  Regresi  Spatial  Pengaruh Infrastruktur Transportasi Terhadap Produk Domestik Regional  Bruto  Provinsi  Jawa  Tengah ”, Prosiding
> predict_GDP <- predict(model_AseanGDP2, Asean[country_name == 'Indonesia',!c('year','GDP','Gini','country_name','X1','X3','X6')],na.action
= na.exclude) > predict_GDP 2007 2008 2010 5495.4061 4628.0451 720.3416 > actual_GDP <- Asean[country_name == 'Indonesia',
c('GDP')][c(48,49,51)]
> actual_GDP
2007         2008         2010 2757.894   2885.309   3122.363
REKONSTRUKSI TADULAKO : Civil Engineering Journal on Research and Development, Vol. 3(1), March 2022
Seminar Nasional Pendidikan, Sains dan Teknolog i, p.
1, 2017.
[14] R.A.  Johnson  and  D.W.  Wichern, Applied Multivariate Statistical Analysis ( Sixth Edition ), New Jersey: Prentice Hall International, 2007.
[15] P.U. Gio and D.E. Irawan, Belajar Statistika dengan R, Medan : Universitas Sumatera Utara Press, 2016.
[16] A.  Coghlan, A  Little  Book  of  R  For  Multivariate Analysis, Cambridge: Trust Sanger Institute, 2017.