## ESTIMASI MODEL SIMULTAN SPASIAL PERTUMBUHAN EKONOMI JAWA TIMUR

## Firda Fadri
Manajemen Informatika, Sekolah Tinggi Teknologi Walisongo Gempol Email: firda.fadri@gmail.com

## ABSTRAK
Model  ekonometri  spasial  digunakan  untuk  menganalisa  adanya  efek  spasial  baik berupa spatial  dependence maupun spatial  heterogeneity .  Jika  variabel  endogen  yang mengandung  lag  yang  saling  berkorelasi error nya  maka  disebut  model spatial- autoregressive dengan autoregressive  disturbance (SARAR).  Untuk  mendapatkan estimator  dari  model  digunakan  pendekatan two  step generalized  method  of  moments (2SGMM).  Metode  ini  diterapkan  untuk  mengestimasi  model  simultan  spasial pertumbuhan ekonomi di Jawa Timur. Hasil estimasi menunjukkan nilai moran’s I yang signifikan,  sehingga  terdapat  dependensi  spasial  yaitu  pertumbuhan  ekonomi  di  suatu wilayah  dipengaruhi  oleh  pertumbuhan  ekonomi  di  wilayah  sekitarnya.  Variabel- variabel  yang  signifikan  adalah  jumlah  penduduk  kerja  dipengaruhi  jumlah  penduduk, persentase penduduk berpendidikan SMA-Sarjana, dan upah minimum. Total investasi dipengaruhi  oleh  PAD  sedangkan  pendapatan  rumah  tangga  dipengaruhi  oleh  IPM, persentase pengangguran dan belanja pemerintah daerah serta total investasi.
Kata kunci : Generalized method of moments (GMM), Persamaan simultan spasial, Pertumbuhan Ekonomi.

## PENDAHULUAN
Pertumbuhan  ekonomi  Jawa  Timur tahun  2009  menunjukkan  tren  positif yang  ditandai  tumbuhnya  perekonomian sebesar 5,01 persen, dimana lebih tinggi dibandingkan dengan pertumbuhan ekonomi  nasional.  Pertumbuhan  yang tinggi  terpusat  di  perkotaan  seperti Surabaya,  Gresik,  Sidoarjo  dan  Malang. Pusat  aktivitas  ekonomi  di  Jawa  Timur ini  berkontribusi  hampir  50  persen terhadap total ekonomi Jawa Timur.
Pertumbuhan ekonomi daerah perkotaan  ditunjang  oleh  fasilitas  dan infrastruktur yang tepat. Oleh karena itu, diperlukan  kebijakan  pemerintah  daerah untuk menerapkan program pembangunan  yang  bersifat  umum  dan netral secara spasial, misalnya meningkatkan  akses  pendidikan  dan
kesehatan serta pembangunan infrastruktur yang menghubungkan secara  spasial  sehingga  meningkatkan mobilitas  dan  aktivitas  perekonomian antar  daerah.  Dengan  pembangunan infrastuktur yang baik diharapkan masuknya investasi yang akan membuka lapangan  kerja  baru  dengan  upah  yang memadai  sehingga  mengurangi  angka pengangguran dan meningkatkan perekonomian  daerah  tersebut.  Selain investasi,  jumlah  tenaga  kerja  juga merupakan  faktor  yang  mempengaruhi pertumbuhan  ekonomi  daerah.  Semakin besar  jumlah  penduduk  suatu  daerah maka  semakin  besar  pula  jumlah angkatan kerja.
Tolok  ukur  pertumbuhan  ekonomi daerah tidak hanya berdasarkan pertumbuhan  PDRB  namun  juga  tidak terlepas dari peran pengeluaran
pemerintah  di  sektor  layanan  publik. Pengeluaran  pemerintah  daerah  diukur dari  total  belanja  rutin  dan  belanja pembangunan  yang  dialokasikan  dalam anggaran  daerah.  Pengeluaran  konsumsi pemerintah  yang  proporsional  akan meningkatkan  pertumbuhan  ekonomi. Pada  umumnya  pengeluaran  pemerintah membawa dampak positif bagi pertumbuhan ekonomi [9]. [8] melakukan penelitian
dengan  obyek  ekonomi  Jawa  Tengah tentang  pemodelan  penyerapan  tenaga kerja dengan memanfaatkan data PDRB, investasi,  tenaga  kerja,  pajak,  retribusi, Pendapan
Asli Daerah, realisasi penerimaan dan realisasi belanja daerah. Metode yang digunakan adalah persamaan  simultan  biasa.  Namun, berdasarkan  hasil  Kajian  Diagnosa Pertumbuhan  Ekonomi  Jawa  Timur  [5] diketahui  terjadi  adanya  pemusatan pertumbuhan ekonomi pada perkotaan di Jawa  Timur  yang  mengindikasikan adanya efek spasial pada laju pertumbuhan ekonomi. Selain memperhatikan efek spasial, juga memperhatikan  kajian  laju  pertumbuhan ekonomi  secara  ekonometrika  yaitu kesesuaian model spasial yang terbentuk dengan  teorema-teorema  ekonomi  yang mendasari berupa
hubungan antarvariabel  secara  kuantitatif.  Oleh karena  itu,  [1]  menggunakan  model spasial  untuk  mengestimasi  persamaan simultan  pertumbuhan  ekonomi  di  Jawa Tengah.
Menurut  [2],  model  ekonometri spasial  digunakan  untuk  menganalisa adanya  efek  spasial  berupa spatial dependence dan spatial  heterogeneity . Spatial dependence terjadi karena adanya  dependensi  pada  data cross- section . Sedangkan spatial heterogeneity terjadi  karena  perbedaan  wilayah  yang satu  dengan  wilayah  yang  lain  ( effect
region random ). Dengan model ekonometri spasial, akan dianalisa
adanya interaksi antara variabel endogen dan  eksogen  pada  suatu  daerah  dengan variabel  endogen  dan  variabel  eksogen di  daerah  yang  lain.  Jika  variabel endogen  yang  mengandung  lag  saling berkorelasi erorr -nya maka ini merupakan  model  spasial  gabungan (SAR  dan  SEM)  yang  biasa  disebut dengan spatial  autoregressvie  with autoregressive disturbances (SARAR).
Kajian dan pengembangan model  simultan  spasial  telah  dilakukan oleh [6][7] dengan menggunakan Limited Information Estimation (GS2SLS) Namun, untuk estimasi dengan  GS2SLS  berhenti  pada  estimasi residual  2SLS.  Seperti  halnya  yang dilakukan  [1],  hanya  menggunakan estimasi  dengan  GS2SLS.  Metode  lain yang bisa digunakan untuk menyelesaikan masalah persamaan simultan  spasial  adalah Generalized Method  of  Moments (GMM).  GMM dapat  digunakan  untuk  mengestimasi parameter spatial-autoregressive  with the  disturbance  process tanpa  melihat ukuran  sampel  [6].  [4]  menggunakan Two  step GMM  (2SGMM)  untuk mengestimasi parameter regresi, parameter spatial-autoregressive  with the  disturbance  process .  [3]  dalam penelitiannya  menggunakan  persamaan simultan spasial dengan metode 2SGMM untuk mengestimasi pertumbuhan  dan  pengurangan  populasi pekerja.  Pada  penelitian  ini,  peneliti menggunakan pendekatan 2SGMM dalam  menyusun  persamaan  simultan spasial  yang  diaplikasikan  pada  data pertumbuhan  ekonomi  di  Jawa  Timur. Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk mendapatkan  model  persamaan  spasial pertumbuhan ekonomi di Jawa Timur.

## METODE PENELITIAN Sumber Data
Data yang digunakan dalam
penelitian  ini  diperoleh  dari  data
sekunder  bersumber  BPS  Jawa  Timur tahun  2010.  Variabel  endogen  yakni jumlah  penduduk  kerja,  total  investasi, dan  pendapatan  rumah  tangga.  Variabel predetermined  meliputi  variabel  jumlah tenaga kerja, persentase penduduk berpendidikan SMA-Sarjana,
upah minimum  regional,  Pendapatan  Asli Daerah,  Indeks  Pembangunan  Manusia (IPM),  persentase  pengangguran  dan belanja  pemerintah  daerah  perkapita. Jumlah  observasi  adalah  38,  sejumlah Kabupaten/Kota di Jawa Timur.

## Metode Analisis
Untuk menentukan model persamaan  simultan  SARAR  yang  tepat untuk  data  pertumbuhan  ekonomi  di Jawa Timur langkah-langkahnya sebagai berikut:
a. Melakukan  analisis  deskriptif terhadap  variabel  endogen  dan predetermined.
b. Menyusun model persamaan simultan spasial.
c. Melakukan pengujian simultanitas.
d. Menyusun  matriks bobot spasial
e. Melakukan pemodelan pertumbuhan  ekonomi  dengan model persamaan simultan spasial sesuai pendekatan 2SGMM.
f. Melakukan  uji  spesifikasi  spasial dengan Moran’s I .
g. Menghitung
koefisien
determinasi R 2 .
h. Melakukan analisis dan interpretasi model simultan spasial.

## HASIL PENELITIAN
1.   Karakteristik Pertumbuhan Ekonomi 1.1  Jumlah Penduduk Kerja Karakteristik variabel  endogen  yang pertama  yaitu  jumlah  penduduk  kerja
1 (Y )   yang  diduga  dipengaruhi  oleh  tiga variabel eksogen, meliputi jumlah penduduk 1
(X ) ,  persentase  penduduk berpendidikan  SMA-Sarjana 2 (X ) ,  dan
upah minimum
3 (X ) .
Tabel 1. Statistik Deskripif Persamaan Jumlah Penduduk Kerja
Variabel Deskriptif Mean Standar Deviasi Minimum Maksimum Y 1 668,3 432,3 84,6 1985,2 X 1 987 627 120 2769 X 2 7,475 1,621 3,950 10,830 X 3 796,9 138 630 1031,5
Sebaran  wilayah  kabupaten/kota  di
Provinsi Jawa Timur berdasarkan jumlah penduduk  kerja  tahun  2010  ditunjukkan pada Gambar 1. Pola sebaran mengumpul di bagian tengah dari selatan hingga  utara  dengan  jumlah  penduduk kerja  yang  relatif  sama.  Kota  Surabaya, Kabupaten Malang dan Jember merupakan wilayah-wilayah dengan
jumlah    penduduk  kerja  yang  banyak. Hal  ini  dikarenakan  wilayah-wilayah tersebut  merupakan  pusat  perekonomian Jawa  Timur  untuk  daerah  utara,  selatan dan  timur.  Sedangkan  sebaran  jumlah penduduk  kerja  yang  relatif  rendah berpusat  di  bagian  barat  dan  pesisir timur provinsi Jawa Timur.
Gambar 1. Sebaran Wilayah Berdasarkan Jumlah Penduduk Kerja
1.2 Total Investasi
Total  investasi  merupakan  variabel endogen  kedua  yang  digunakan  dalam melihat karakteristik pertumbuhan ekonomi  di  Jawa  Timur.  Variabel eksogen upah minimum
3 (X ) ,
Pendapatan  Asli  Daerah 4 (X ) ,  dan Indeks  Pembangunan  Manusia 5 (X ) diduga  mempengaruhi  total  investasi
2 (Y ) .
Tabel 2. Statistik Deskripif Persamaan Total Investasi
Variabel Deskriptif Mean Standar Deviasi Minimum Maksimum Y 2 2140 6128 7 34381 X 3 796,9 138 630 1031,5 X 4 93524 164595 25218 1036167 X 5 70,712 4,711 59,700 77,420
Pola sebaran  total investasi di Jawa Timur  cenderung  menyebar  dengan tingkat  investasi  yang  berbeda-beda. Untuk  bagian  utara,  total  investasi tertinggi  terdapat  pada  Kota  Surabaya, Kabupaten  Gresik  dan  Sidoarjo  yang memiliki  sentra  industri  besar  di  Jawa Timur.  Wilayah  bagian  selatan  yang memiliki  total  investasi  relatif  besar yaitu  Kota  Kediri  dan  Kabupaten Malang. Sedangkan Kabupaten
Probolinggo  dan  Bondowoso  mewakili bagian  timur  serta  Kabupaten  Pacitan untuk bagian barat.
Gambar 2. Sebaran Wilayah Berdasarkan Total
Investasi

## 1.3 Pendapatan Rumah Tangga
Variabel endogen yang ketiga adalah  pendapatan  rumah  tangga 3 (Y )
yang  diduga  dipengaruhi  oleh  Indeks Pembangunan Manusia
5 (X ) , persentase
pengangguran 6 (X ) dan belanja pemerintah daerah 7 (X ) .
Tabel 3. Statistik Deskriptif Persamaan Pendapatan Rumah Tangga
Variabel Deskriptif Mean Standar Deviasi Minmum Maksimum Y 3 10636 35465 139 219297 X 5 70,712 4,711 59,700 77,420 X 6 42398 39831 4706 189159 X 7 949 620 352 4207 Pendapatan  rumah  tangga  terbesar dimiliki  oleh  Kota  Surabaya,  Kota Malang, Kota Kediri, Kabupaten Sidoarjo dan Gresik yang mana membentuk  pola  menyebar.  Untuk wilayah  dengan  pendapatan  rumah tangga  yang  relatif  kecil  dan  sedang berpola mengumpul pada bagian tertentu,  misalkan  pada  wilayah-wilayah bagian timur .
Gambar 3. Sebaran Wilayah Berdasarkan
Pendapatan Rumah Tangga

## 2. Persamaan Simultan Spasial
2.1 Uji Simultanitas Langkah  awal  sebelum  melakukan penaksiran parameter pada model adalah melakukan uji simultanitas guna memastikan  persamaan  yang  digunakan merupakan  persamaan  simultan.  Hasil pengujian  menunjukkan  bahwa  terdapat hubungan simultan.

## Tabel 4. Hasil Uji Simultanitas

## 2.2  Penaksiran  Parameter  dengan Pendekatan 2SGMM
Model  persamaan  simultan  spasial
yang digunakan adalah spatial- autoregressive model with autoregressive  disturbances (SARAR) dengan  pendekatan  2SGMM  sedangkan model spatial-autoregressive (SAR) atau model spatial-error (SEM)  digunakan sebagai pembanding.
Estimasi  parameter  model  SARAR dengan  bobot customized menunjukkan bahwa  jumlah  penduduk,  persentase penduduk  berpendidikan  SMA-Sarjana, dan upah minimum signifikan mempengaruhi  jumlah  penduduk  kerja. PAD  signifikan  mempengaruhi  total
investasi.  Sedangkan  pendapatan  rumah tangga dipengaruhi oleh IPM, persentase pengangguran  dan  belanja  pemerintah daerah serta  total  investasi.  Nilai Moran’s  I  signifikan  untuk  ketiga persamaan  sehingga  terindikasi  adanya dependensi  spasial  yaitu  pertumbuhan ekonomi  suatu  wilayah  tidak  hanya dipengaruhi  oleh  karakteristik  wilayah tersebut namun juga karakteristik wilayah di sekitarnya. Untuk model SAR atau  SEM,  nilai  Moran’s  I  signifikan sehingga  terdapat  dependensi  spasial dalam model.
Berikut  adalah  model  simultan SARAR
1 1 1 1 1 1 1 2 3 2 1 1 566 , 0 001 , 0 0006 , 0 069 , 0 006 , 0 014 , 1 965 , 0                 n i n j j ij n i n j j ij u w y w y X X X y 2 1 1 2 1 1 2 1 5 4 3 2 089 , 0 048 , 0 535 , 0 314 , 2 348 , 1 3101 , 1 31 , 6                 n i n j j ij n i n j j ij u w y w y X X X y 3 1 1 3 1 1 3 2 7 6 5 3 097 , 0 0047 , 0 529 , 0 55 , 1 684 , 0 48 , 9 814 , 31                 n i n j j ij n i n j j ij u w y w y X X X y

## 2.3  Pengujian  Asumsi  Persamaan Simultan Spasial
Pengujian  asumsi  residual  meliputi uji normalitas, uji autokorelasi,
homogenitas  dan  multikolinearitas.  Uji normalitas pada residual dapat dilakukan dengan uji Anderson Darling. Berdasarkan  Tabel  6  terlihat  bahwa
residual  jumlah  penduduk  kerja    (Res1) dan  residual  dari  total  investasi  (Res2) tidak  mengikuti  sebaran  normal  karena p-value lebih  kecil  dari  α  =  0,05 sedangkan  residual  pendapatan  rumah tangga (Res3) mengikuti sebaran normal sesuai hipotesis.
Pers. Variabel Endogen F-hitung F-tabel R 2 Ket. 1 1 Y 10,9948 2,66 99,85 Sig 2 2 Y 11,0000001 2,66 35,56 Sig 3 3 Y 11,00000102 2,66 59,87
Sig
Tabel 5. Estimasi Parameter dengan Bobot Customized Variabel SAR SEM SARAR
Variabel endogen Y 1 Variabel Koefisien P-value Koefisien P-value Koefisien P-value Intercept -0,623 0,059 d -0,578 0,6007 -0,9509 0,000393 a X 1 1,014 <2x10 -16 a 1,017 <2x10 -16 a 1,015 2,2x10 -16 a X 2 0,013 0,031 c 0,015 0,032 c 0,0084 0,114 e X 3 0,007 0,876 -0,0033 0,9806 0,062 0,096 d Y 2h -0,0018 0,810 -0,003 0,673 0,00015 0,9802 Rho -0,00045 0,628 - - -0,00072 0,0168 c Lambda - - 0,113 0,15 e 0,476 3,96x10 -7 a Moran’s I 0,326 0,00025 a 0,456 7,32x10 -7 a 0,226 0,00796 b R 2 77,697 % 50,0015 % 66,503 % Variabel endogen Y 2 Variabel Koefisien P-value Koefisien P-value Koefisien P-value Intercept -0,14 0,995 -36,24 0,243 -6,31 0,854 X 3 1,20 0,536 2,86 0,1086 e 1,301 0,479 X 4 1,497 0,066 d 1,22 0,1707 e 1,348 0,1108 e X 5 -3,858 0,494 1,767 0,813 -2,314 0,7502 Y 1h -0,679 0,382 0,244 0,741 -0,535 0,541 Rho 0,05 0,022 e - - 0,048 0,0105 c Lambda - - -0,045 0,533 -0,089 0,136 e Moran’s I -0,163 0,1561 e 0,14085 0,0874 d -0,155 0,1824 e R 2 49,9948 % 49,917 % 49,9938 % Variabel endogen Y 3 Variabel Koefisien P-value Koefisien P-value Koefisien P-value Intercept -26,492 0,068 d -31,528 0,023 c -31,814 0,026 c X 5 8,375 0,006 b 9,49 0,0013 b 9,48 0,0015 b X 6 0,711 0,064 d 0,662 0,037 c 0,684 0,03 c X 7 -1,746 0,029 c -1,590 0,025 c -1,55 0,032 c Y 2h 0,598 0,0024 b 0,539 0,0017 b 0,529 0,0035 b Rho -0,0017 0,859 - - -0,0047 0,526 Lambda - - 0,092 0,164 e 0,097 0,122 e Moran’s I 0,107 0,1589 e 0,34038 0,00015 a 0,165 0,0446 c R 2 51,623 % 50,0014 % 50,214 % Keterangan : a ) sig 0, 001   , b ) sig 0, 01   , c ) sig 0, 05   , d ) sig 0,1   , e ) sig 0, 2   Tabel 6. Hasil Uji Anderson Darling Variabel P-value Res1 0,04449 * Res2 0,01709 * Res3 0,4732 Keterangan : *)signifikan pada α = 0,05 Salah satu cara mendeteksi autokorelasi  residual  adalah  dengan menggunakan  Moran’s  I.  Berdasarkan pengujian  dengan  Moran’s  I  diketahui bahwa  terdapat  autokorelasi  residual untuk  persamaan  pertama  dan  ketiga sedangkan  untuk  persamaan  kedua karena p-value tidak  signifikan  maka tidak terdapat autokorelasi residual.
Tabel 7. Nilai Moran’s I Variabel Nilai P-value Res1 0,2268 0,007965 * Res2 -1,552 0,1824 Res3 0,165 0,04461 * Keterangan : *)signifikan pada α = 0,05 Pengujian selanjutnya adalah menguji  homogenitas  residual  model dengan uji Glejser. Uji Glejser mengusulkan  untuk  meregresikan  nilai absolut residual dengan variabel eksogen.  Hasil  regresi  menunjukkan bahwa  variabel  jumlah  penduduk  dan upah minimum tidak signifikan berpengaruh pada variabel absolut residual pertama dengan taraf signifikansi α = 0,05 sedangkan variabel persentase penduduk berpendidikan SMA-Sarjana  signifikan  secara  statistik berpengaruh.  Hal  ini  mengindikasi adanya  heteroskedastisitas  pada  model regresi.  Untuk  hasil  regresi  absolut residual  kedua  dan  ketiga,  tidak  ada variabel eksogen yang signifikan berpengaruh sehingga dapat disimpulkan
residual  model  regresi  kedua  dan  ketiga bersifat homogen.
Untuk mengetahui adanya multikolinearitas  dapat  dilihat  dari  nilai Varians Inflation Factor (VIF). Berdasarkan Tabel 8 terlihat bahwa nilai VIF untuk ketiga persamaan relatif kecil yaitu kurang dari 10 sehingga mengindikasikan tidak terdapat multikolinearitas yang serius. Tabel 8. Hasil Uji Glejser Abs1 Variabel Koefisien T-hitung P-value Nilai VIF Intercept 0,0926 0,743 0,46236 X 1 -0,0011 -0,236 0,8151 1,581 X 2 -0,0078 -3,251 0,00259 * 1,67 X 3 -0,00068 -0,032 0,9748 1,472 Abs2 Variabel Koefisien T-hitung P-value Nilai VIF Intercept -0,989 -0,073 0,942 X 3 -0,01024 -0,007 0,994 1,5112 X 4 -0,203 -0,621 0,539 1,537 X 5 1,065 0,359 0,722 1,089 Abs3 Variabel Koefisien T-hitung P-value Nilai VIF Intercept 0,4071 0,06 0,9523 X 5 0,2119 0,141 0,8891 1,07 X 6 -0,4367 -1,977 0,056 3,566 X 7 0,5818 1,412 0,167 3,602 Keterangan : *)signifikan pada α = 0,2

## 3.  Interpretasi  Model  Pertumbuhan Ekonomi Jawa Timur
Persamaan  pertama  terlihat  variabel eksogen  jumlah  penduduk  signifikan mempengaruhi  variabel  endogen  jumlah penduduk kerja dengan elastisitas sebesar 1,015. Koefisien jumlah penduduk  yang  bernilai  positif  berarti semakin  banyak  jumlah  penduduk  akan berakibat meningkatnya jumlah penduduk  yang  bekerja.  Persentase penduduk  berpendidikan  SMA-Sarjana signifikan mempengaruhi
jumlah penduduk kerja dengan elastisitas sebesar 0,0084 dan mempunyai koefisien bernilai positif. Selain itu, upah minimum juga signifikan mempengaruhi jumlah penduduk kerja dengan elastisitas sebesar 0,062. Jika upah minimum naik, maka akan meningkatkan jumlah penduduk yang bekerja.
Nilai spatial  lag yang  signifikan menunjukkan  adanya  keterkaitan  jumlah penduduk  kerja  pada  satu  wilayah dengan  wilayah  sekitarnya.  Karena koefisien bertanda negatif maka peningkatan jumlah penduduk kerja pada suatu  wilayah  tidak  disertai  peningkatan jumlah  penduduk  kerja  di  wilayah
sekitarnya. Hal ini terjadi karena adanya kemungkinan  mobilisasi  oleh  pencari kerja.  Nilai spatial  error signifikan  dan bernilai positif berarti terdapat hubungan antara error pada  satu  wilayah  dengan error pada  wilayah  yang  lain.  Model SARAR  dengan  tiga  variabel  eksogen tersebut  mampu  menjelaskan  variasi jumlah penduduk kerja sebesar 66,503%.
Estimasi  parameter  variabel  PAD signifikan  mempengaruhi  total  invetasi dengan  elastisitas  sebesar  1,348  dan koefisien determinasi sebesar 49,9938%. Koefisien  upah  minimum  yang  bernilai positif  telah  sesuai  dengan  harapan secara  ekonometrika  walaupun  tidak signifikan. Sedangkan koefisien IPM dan jumlah  penduduk  kerja  bernilai  negatif tidak  sesuai  dengan  harapan  yaitu bernilai  positif  sehingga  meningkatkan total investasi.
Nilai spatial  lag yang  positif  dan signifikan  berarti  penambahan  investasi pada  suatu  wilayah  akan  berdampak pada  peningkatan  investasi  di  wilayah sekitarnya. Sedangkan nilai spatial error signifikan  berarti  terdapat  hubungan antara error pada  satu  wilayah  dengan
error pada  wilayah  yang  lain  walaupun bersifat negatif. IPM  merupakan  variabel  yang signifikan berpengaruh terhadap pendapatan rumah tangga dengan elastisitas sebesar 9,48. Persentase pengangguran  signifikan  mempengaruhi pendapatan  rumah  tangga.  Selain  itu, belanja pemerintah daerah mempengaruhi pendapatan rumah tangga.  Jika  belanja  pemerintah  daerah tinggi maka akan
mengurangi pendapatan.  Oleh  karena  itu,  koefisien belanja  pemerintah  daerah  bertanda negatif.  Total  investasi  juga  signifikan mempengaruhi pendapatan rumah tangga dengan elastisitas sebesar 0,529.

## KESIMPULAN
Variabel-variabel  yang  signifikan pada  model  SARAR  dengan  bobot customized adalah  jumlah  penduduk, persentase penduduk berpendidikan SMA-Sarjana, dan upah minimum signifikan mempengaruhi jumlah penduduk kerja. PAD signifikan mempengaruhi total investasi. Sedangkan  pendapatan  rumah  tangga dipengaruhi oleh IPM, persentase pengangguran  dan  belanja  pemerintah daerah serta total investasi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   Ahmad,  Imam  S.,  2012, Analisis
Empiris  Pertumbuhan  Ekonomi Regional Di Provinsi Jawa Tengah Dengan Pendekatan Sistem Persamaan Simultan Spasial , Tesis Master, Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya.
[2] Anselin, L., 1988, Spatial Econometrics: Methods and Models , Dordrecht: Kluwer Academic Publishers. [3]   Brown, JP., Lambert, D. & Florax,
R., 2010, Manufacturing
Transition in Local Economics : A Regional Adjustment Model, Paper  at  Agricultural  &  Applied Economics Association , Colorado.
[4] Drukker,  D.M.,  Egger,  P.  & Prucha  I.R.,  2012, On  Two-Step Estimation of A Spatial Autoregressive Model with Autoregressive Autoregressive Disturbances and Endogenous Regressors , Department of Economics, University of Maryland. Forthcoming in Econometric Reviews.
[5] Jatim,  Bappeprov,  2011, Analisa Pengeluaran  Publik  Jawa  Timur 2011, Jakarta.
[6] Kelejian,  H.H.  &  Prucha,  I.R.,
1998,  A  Generalized  Moment Estimator  for  The  Autoregressive Parameter  in  A  Spatial  Model,
Journal  Econeometrics ,  104,  p.
219-257.
[7] Kelejian,  H.H.  &  Prucha,  I.R., 2004,  Estimation  of  Simultaneous System  of  Spatially  Interrelated Cross  Sectional  Equation, Journal of Econometrics , 118, p.27-50.
[8] Mustaqim, 2009, Pendekatan Persamaan Simultan dengan Fixed Effect  Model  untuk  Pemodelan Penyerapan  Tenaga  Kerja  di Provinsi  Jawa  Tengah ,  Tesis
Master, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.Surabaya.
[9] Wibisono,  Y.,  2005,  Sumber-
Sumber  Pertumbuhan  Ekonomi
Regional  :  Studi  Empiris  Antar Propinsi  di  Indonesia,  1984-2000, Jurnal Ekonomi dan Bisnis Indonesia Vol.02 , Universitas
Gajah Mada, 2005.