## MODEL SEEMINGLY UNRELATED REGRESSION PADA DATA KEMISKINAN JAWA TIMUR MENGGUNAKAN MATRIKS PEMBOBOT QUEEN CONTIGUITY DAN ROOK CONTIGUITY
Cika Awani Ayuwida, Prizka Rismawati Arum, M. Al Haris Program Studi Statistika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Muhammadiyah Semarang Alamat email : chikaawani9@gmail.com , prizka.rismawatiarum@unimus.ac.id, alharis@unimus.ac.id

## ABSTRAK
Jawa  timur,  salah  satu  provinsi  yang  memiliki  sumbangan  cukup  tinggi  yakni  16%  dari pertumbuhan ekonomi nasional, merupakan daerah yang potensial baik dari segi ekonomi maupun geografis.  Berdasarkan  data  Sensus  Penduduk  tahun  2020  mencapai  4.419,10  ribu  jiwa  (11,09 persen), bertambah sebesar 363,1 ribu jiwa. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk memodelkan Seemingly  Unrelated  Regression  (SUR)  terbaik  pada  data  Kemiskinan  di  Provinsi  Jawa  Timur dengan  menggunakan  matrik  pembobot  queen  contiguity  dan  rook  contiguity.  Penerapan persamaan  regresi  dalam  sebuah  kasus  seringkali  memiliki  keterkaitan  dengan  persamaan  yang lain. Jika sebuah persamaan saling berkaitan dikarenakan error regresinya saling berkorelasi, maka pendekatan yang dapat digunakan adalah Seemmingly Unrelated Regression (SUR).
Kata kunci : Jawa Timur, Kemiskinan, Rook Contiguity, SUR-SEM, Queen Contiguity

## PENDAHULUAN
Kemiskinan adalah suatu permasalahan yang muncul dalam suatu negara, khususnya pada konteks pembangunan. Permasalahan kemiskinan  ini  banyak  terjadi  di  negara berkembang,  salah  satunya  di  Indonesi (Purwanto, 2007). Beban ekonomi akan terus bertambah  seiring  dengan  pertumbuhan ekonomi yang semakin membaik dan jumlah penduduk  yang  juga  ikut  bertambah. Indikator  keberhasilan  pembangunan  suatu negara  dilihat  dari  ukuran  kemiskinan (Pintowati  &  Otok,  2012).  Target  utama dalam suatu pemerintahan adalah meningkatkan upaya kesejahteraan penduduk  diantaranya  adalah  mengurangi kemiskinan (BPS,2012).Kekurangan sumber daya  dalam  peningkatan  kesejahteraan masyarakat juga disebut dengan kemiskinan. Sumber daya tidak hanya dari segi finansial saja,  namun  juga  dilihat  dari  segala  jenis kekayaan (Misbach, 2009). Masalah kemiskinan  merupakan  suatu masalah kompleks  dengan  sifat  multidimensional (BPS, 2016). Dampak negatif dari kemiskinan  bisa  berefek  ke  semua  sektor seperti  sektor  sosial,  ekonomi  dan  sektor budaya.  Dampak  ini  juga  mengakibatkan kriminalitas semakin bertambah, dan menimbulkan  kerusuhan  sosial,  serta  akan membuat  kemajuan  suatu  daerah  terhambat (Saefuddin, Wigena, & Nuryartono, 2012).
Penelitian  tentang  kemiskinan  telah banyak  dilakukan.  Penelitian  mengenai pemodelan penduduk miskin di Jawa Timur pernah  dilakukan  oleh  Yuanita  (2013) dengan  metode  Geographically  Weighted Regression (GWR). Dari penelitian tersebut diperoleh hasil bahwa persebaran penduduk miskin  tertinggi  berada  di  Bangkalan, Sampang,  Sumenep,  dan  Probolinggo. Penelitian  lain  mengenai  faktor-faktor  yang mempengaruhi  persentase  penduduk  miskin dan pengeluaran perkapita makanan di Jawa Timur juga dilakukan oleh Wulandari (2013) dengan metode regresi nonparametrik birespon  spline  dan  diperoleh  hasil  bahwa persentase penduduk miskin tertinggi terdapat  di  Kabupaten  Sampang  sedangkan persentase penduduk miskin terendah
terdapat  di  Kota  Batu.  Penelitian  mengenai Seemingly  Unrelated  Regression  (SUR) mengenai  faktor  kemiskinan  di  Provinsi Jawa  Barat  di  lakukan  oleh  Ramadhani (2015)  dan  didapatkan  hasil  variabel  yang berpengaruh  signifikan  terhadap  kasus kemiskinan  di  Provinsi  Jawa  Barat  adalah Faktor rata-rata lama sekolah dan Pengangguran  Terbuka.  Kedua  penelitian tersebut  masih  menggunakan  satu  periode waktu saja sehingga kurang banyak menghimpun informasi yang ada.
Berdasarkan  penelitian  terdahulu mengatakan  bahwa  Queen  Contiguity merupakan  pembobot  terbaik  dan  beberapa penelitian  lain  mengatakan  bahwa  Rook Contiguity  merupakan  pembobot  terbaik. Sehingga peneliti mencoba untuk menganalisis  data  Kemiskinan  di  Provinsi Jawa Timur dengan membandingkan pembobot  Queen  Contiguity  dan  Rook Contiguity  pada  pemodelan  Seemingly Unrelated  Regression  berdasarkan  nilai  R- Sqared.  Hal  tersebut  yamg  menjadi  latar belakang  dalam  penulisan  skripsi  dengan judul “Model Seemingly Unrelated Regression  Pada  Data  Kemiskinan  Jawa Timur  Menggunakan  Matriks  Pembobot Queen  Contiguity  Dan  Rook  Contiguity ”Model  Seemingly  Unrelated  Regression Pada  Data  Kemiskinan  Jawa  Timur Menggunakan  Matriks  Pembobot  Queen Contiguity Dan Rook Contiguity”

## METODE PENELITIAN
1. Data dan Variabel Penelitian
(SensusPenduduk),  Profil  Kesmiskinan dari Badan Pusat Statistik (BPS) Indonesia. Unit  penelitian  yang  digunakan  adalah sebanyak  38  Kabupaten/Kota  Provinsi  di Jawa Timur.
Persentase  Penduduk  Miskin  (Y 1 ), Indeks  Keparahan  Kemiskinan  (Y 2 ),  Rasio Ketergantungan  (X 1 ),  Angka  Morbiditas (X 2 ),  Angka  Melek  Huruf  (X 3 ),  Persentase Pasangan  Usia  Subur  menggunakan  KB (X 4 ). 2. Analisis Data
Langkah-langkah analisis data yang digunakan  pada  penelitian  adalah  sebagai berikut:
a. Mendiskripsikan masing-masing variabel  dalam  penelitian  sebagai gambaran Kemiskinan di Provinsi Jawa Timur  dan  faktor-faktor  yang  diduga mempengaruhinya  melalui  Software Geoda.
b. Mengidentifikasi  pola  hubungan  antar variabel dependen dan variabel independen melalui Scatterplot .
c. Menstandarisasi data penelitian.
d. Melakukan  pemodelan  regresi  linier berganda  pada  variabel  dependen  dan variabel independen.
e. Menentukan  matriks  pembobot  spasial menggunakan pembobot Queen
Contiguity dan Rook Contiguity .
f. Melakukan  pengujian  aspek  spasial (dependensi spasial, heterogenitas spasial).
g. Melakukan  pengujian  model  spasial melalui uji Lagrange Multiplier (LM)
h. Menginterpretasikan model regresi
Seemingly Unrelated Regression (SUR) dengan pembobot terbaik

## HASIL PENELITIAN
1. Korelasi antar variabel
Variabel prediktor signifikan ditunjukan oleh  blok  warna  kuning  yaitu,  Rasio Ketergantungan  (X1)  dan  Angka  Melek Huruf  (X2)  memiliki  korelasi  signifikan terhadap Persentase Penduduk Miskin (Y1). Sedangkan  untuk  persamaan  kedua  Indeks Keparahan  Kemiskinan  (Y2)  variabel prediktor  yang  berkorelasi  signifikan  yaitu Angka Melek Huruf (X2).
2. Korelasi antar error model
Korelasi  antara  Persentase  Penduduk Miskin (Y1) sebesar 0.51 Sedangkan dengan Indeks Keparahan Kemiskinan (Y2) adalah 0.0011  menunjukan  bahwa  korelasinya signifikan  α  =  5%.  Karena,  residual  error antar kedua model diatas saling berkorelasi maka dapat dilakukan pengujian menggunakan
Seemingly
Unrelated Regression (SUR). 3. Matriks Pembanding Spasial
Dapat dilihat pada Peta, bahwa daerah yang Persentasi Penduduk Miskin tinggi dikelilingi  oleh  daerah  Kemiskinan  tinggi ditandai  dengan warna  merah yang  berada pada  daerah  Bangkalan,  Sampang  dan
Pamekasan.  Sedangkan  warna  biru  berarti daerah  yang  Persentase  Penduduk  Miskin nya  rendah  yaitu  daerah  Surabaya  dan Sidoarjo.  Sementara  sebagai  pembanding digunakan matriks pembobot Rook
Contiguity pembobotannya didasarkan pada ketetanggan.
4. Efek (SUR) Spasial
menunjukkan nilai  LM SAR  dan LM SLM masing-masing  0.05212  dan  0.05584  Uji LM  yang  signifikan  terdapat  pada  model SUR-SEM,  yaitu  pada  P-value  0.01617 dengan menggunakan α = 5%.

## KESIMPULAN
1.Hasil  perbandingan  pembobot  Queen Contiguity  dan  Rook  Contiguity  dengan menggunakan  model  Seemingly  Unrelated Regression.  Dari  hasil  pembanding  diatas didapat  hasil  bahwa  pembobot  Queen  dan Rook memiliki hasil yang sama, maka dari itu  pembobot  Queen  maupun  Rook  sama- sama bisa digunakan dalam penelitian ini.
2.Dari persamaan model SUR-SEM
tersebut,  terdapat  dua  persamaan  yaitu Persentase Penduduk  Miskin (Y1) dengan 3 variabel  bebas  yang  signifikan  yaitu Ketergantungan (X1), Angka  Morbiditas (X2)  dan  Angka  Melek  Huruf  (X3). Sedangkan  untuk  persamaan  kedua  yaitu Indek Keparahan Kemiskinan (Y2) variabel bebas  yang  signifikan  adalah  Rasio Ketergantungan(X1),Angka Morbidias (X2) dan Pasangan Usia Muda menggunakan KB (X4).

## DAFTAR PUSTAKA
Anselin,  L.1988a. Spatial  Econometrics: Methods and Models. Kluwer Academic, Dordrecht.
Anselin,  L.  1988b. A  test  for  spatial autocorrelation in seemingly
unrelated regressions. Economics
Letters 28, 335-341.
Anselin, L. 2003. GeoDa 0.9 User’s Guide . Spatial Analysis Laboratory. University of   Illinois, Urbana- Champaign. Anselin,  L.,  Folrax,  R.J.G.M,  Rey,  S.J. (eds.). 2004. Advance in Spatial Econometrics. Methodology, Tools  and  Applications .  Springer, Berlin.
Anselin,  L.  2005. Spatial  Statistica Modeling  in  a  GIS  Environmet . Redlands,  CA:ESRI  Press,  93-
111. Anil  K.Bera  &  Yoon,  J.M.  1991. Simple Diagnostic Test for Spatial Dependence . Paper   Presented  at College of Commerce and
Business  Administration  University of lllinois, Urbana- Champaign.
Ardiliansyah.  2013. Seemingly  Unrelated
Regression Spatial (SSUR)   Untuk Memodelkan PDRB Sektor Unggulan  di  Jawa  Timur .  Tesis. Institut Teknologi Sepuluh Nopember. Batalgi,  H.B  &  G.  Breson.2011. Maximum likelihood estimation and lagrange multiplier   test for panel seemingly unrelated regression  with  spatial  lag  and spatial error :  An application
to hedonic housing prices in   Paris . J. Urban Econ., 69:24-42.
Bivand,  R.2012. After  ”Raising  the
Bar”:appliedmaximum likelihood estimation of   families  of  models  in spatial  econometrics .
Bourguignon, F. 2004. The Poverty-Growth- Inequality Triangle., paper presented at Indian   Council for Research on International Economic Relation, New Delhi,1-30.
Bekti,  R.  D.  dan  Sutikno.  2012.  Spatial durbin  mode  to  identify  influential factors of  diarrhea.   J.
Math.
Statist.8:396-402.
DOI:10.3844/JMSSP.2012.396.402.
Breusch,  T.  dan  Pagan,  A.  1980.  The Langrange  multiplier  test  and  its application tomodel   specification in econometrics. Review of Economic Studies 47, 239-254. Cliff, A. D. dan J.K. Ord. 1972. Testing for spatial autocorrelation among
regression residuals.
Geographical  Analysis  4,  267- 284.
Cliff,  A.  D.  dan  J.  K.  Ord.  1973.  Spatial Autocorrelation. London: Pion.
Cliff,  A.  D.  dan  J.K.  Ord.  1981.  Spatial Processes. Models &  Applications, Pion. London.
Datt,  Gaurav  &  Ravallion,  Martin.  1997. Macroeconomis  Crises  and  Poverty
Monitoring: A Case Study for India. Review of Development
Economics, Wiley Blackwell,   vol. 1(2), pages 135-52 June.
Davidson,  R.  dan  J.  G.  MacKinnon.  1993.
Estimation and Inference in Econometrics. New York, Oxford University Press.
Dwivedi,  T.D  dan  V.K.  Srivasta.  1978.
Optimality  of  Least  Squares  in the Seemingly Unrelated Regression Equation Model. Journal of Econometrics, 7: 391-395. Elhorst JP. 2003.  Specification and Estimation of Spatial Panel Data Model.International   Regional Science Review. DOI :10.1177/0160017603253791. Elhorst JP.2009. Applied Spatial Econometrics   Raising the Bar. Journal Spatial Economic Analysis, Roudledge. LeSage, J. 1999. The Theory and Practice of Spatial Econometrics. Toledo: University of   Toledo. LeSage,  J.  P.,  &  Pace,  R.  K.  2009. Introduction to Spatial Econometrics. Boca Raton:   Taylor and Francis.