## 47
Submitted: 2023-08-10              Accepted: 2023-09-10
This work is licensed with Lisensi Internasional 4.0 Atribusi Creative Commons-NonCommercial-ShareAlike 4.0.

## SPATIAL ERROR MODEL PADA TINGKAT KEMISKINAN KABUPATEN/KOTA DI PROVINSI LAMPUNG
Spatial Error Model on District/City Poverty Level in Lampung Province
Nurjanah 1* , Achi Rinaldi 2 , Rizka Pitri 3 1,2,3 UIN Raden Intan Lampung Jl. Letkol. H. Endro Suratmin, Bandar Lampung, 35131, Lampung, Indonesia
E-mail Corresponding Author : nurjanaha2000@gmail.com
Abstrak: Pembangunan  ekonomi ialah  salah  satu  tujuan  utama  negara-negara  berkembang.  Saat  ini Indonesia menghadapi masalah yang sulit dipecahkan yaitu kemiskinan. Menurut laporan Badan Pusat Statistik  (BPS),  Provinsi  Lampung  menempati  posisi  ke-14  termiskin  di  Indonesia  dan  menduduki posisi ke-3 se-Sumatera. Oleh karena itu, diperlukan analisis yang tepat untuk melihat permasalahan tersebut  secara  kewilayahannya.  Analisis  yang  dsigunakan  analisis  regresi  spasial.  Model  regresi spasial yang memiliki efek spasial pada error adalah Spatial Error Model (SEM). Data yang digunakan data tingkat pengangguran dan kemiskinan di Provinsi Lampung tahun 2022. Tujuan penelitian ini yaitu mengetahui  bentuk  pemodelan  SEM  dan  mengetahui  faktor  suatu  variabel pengangguran  yang mempengaruhi tingkat kemiskinan. Hal tersebut diperkuat oleh hasil uji Indeks Moran menunjukkan adanya efek dependensi  spasial. Berdasarkan uji Lagrange Multiplier, depedensi  spasial terjadi pada error . Hasil pengujian menunjukan bahwa tingkat pengangguran berpengaruh pada tingkat kemiskinan setiap Kabupaten/Kota di Provinsi Lampung.
Kata Kunci: Kemiskinan, Regresi, Spatial Error Model.
Abstract: Economic development is one of the main goals of developing countries, currently Indonesia is facing a problem that is difficult to solve, namely poverty. According to the Central Statistics Agency (BPS) report, Lampung Province is in the 14th position of the poorest in Indonesia and is in the 3rd position  in  all  of  Sumatra.  So,  proper  analysis  is  needed  to  look  at  these  problems  regionally,  the analysis used is spatial regression analysis. The spatial regression model that has a spatial effect on error is the Spatial Error Model (SEM). The data used are data on unemployment and poverty rates in Lampung Province in 2022. The purpose of this study is to find out the spatial error model modeling and find out the factors of an unemployment variable that affect poverty levels. This is reinforced by the results of the Moran Index test indicating the existence of spatial dependency effects. Based on the Lagrange  Multiplier  test,  spatial  dependencies  occur  in  errors.  The  test  results  show  that  the unemployment rate affects the poverty rate of each district/city in Lampung Province.
Keywords: Poverty, Regression, Spatial Error Model. .

## 1. PENDAHULUAN
Pembangunan  ekonomi  ialah  salah  satu  tujuan  utama  negara-negara  berkembang,  termasuk  Indonesia. Kemiskinan adalah keadaan serba terbatas yang tidak terjadi sesuai dengan keinginan orang yang bersangkutan [1].  Kemiskinan  diartikan  sebagai  kualitas  hidup  seseorang  yang  kurang[2].  Faktor  yang  menyebabkan kemiskinan ialah pendidikan yang tidak memadai, kemalasan, sumber daya alam yang terbatas, pekerjaan yang terbatas, Penganggurn, modal yang terbatas, tekanan keluarga, dan pertumbuhan ekonomi yang terjadi pada suatu daerah  [3].  Provinsi  Lampung  menempati  posisi  ke-3  termiskin  di  Sumatera  dengan  jumlah  1,01  juta  jiwa masyarakat miskin di Provinsi Lampung [4]. Hal ini menunjukkan bahwa program dan strategi penanggulangan
kemiskinan Pemerintah Lampung masih memiliki keterbatasan dalam implementasinya, diperlukan analisis yang tepat untuk memodelkan dan mengidentifikasi faktor-faktor yang menyebabkan masalah tersebut.
Salah satu metode untuk menganalisis masalah tersebut adalah analisis regresi. Analisis regresi bertujuan untuk melihat pengaruh suatu variabel terhadap variabel lainnya. Analisis regresi akan menghasilkan suatu model persamaan  yang dapat digunakan  untuk  memprediksi  variabel  dependen  jika diketahui variabel  independennya [5].  Analisis  regresi  tersebut  tidak  melihat  hubungan  sebab-akibat  berdasarkan  efek  spasial.  Analisis  yang digunakan untuk melihat hubungan sebab-akibat berdasarkan efek spasial, salah satunya adalah analisis regresi spasial [6]. Regresi spasial menganalisis hubungan antara satu peubah dengan peubah lainnya dan memberikan efek spasial terhadap tempat yang menjadi titik pengamatan Spatial Error Model (SEM) adalah model regresi spasial yang memiliki efek spasial pada eror. SEM terjadi ketika nilai kesalahan berkorelasi antara lokasi yang berdekatan, atau lokasi tersebut dapat dikatakan berkorelasi spasial [7].
Banyak penelitian mengenai tingkat kemiskinan yang telah dilakukan, diantaranya [8] dan penelitian yang dilakukan oleh [9]. Pada penelitian yang dilakukan oleh Dedy Kurnianto dan Anik Djuraidah, kedua penelitian tersebut menggunakan metode Spatial Autoregressive (SAR) yang hanya melihat adanya pengaruh spasial pada variabel yang digunakan, tetapi tidak melihat adanya pengaruh spasial pada error- nya. Oleh karena itu, dilakukan penelitian mengenai Spatial Error Model pada Tingkat Kemiskinan Kabupaten/Kota di Provinsi Lampung.

## 2. METODOLOGI

## 2.1 Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  merupakan  data  sekunder  tingkat  pengangguran  dan  tingkat kemiskinan Provinsi Lampung tahun 2022 yang bersumber dari Badan Pusat Statistik (BPS).

## 2.2 Metode Analisis

## Regresi spasial
Regresi  spasial  merupakan  analisis  yang  digunakan  untuk  menganalisis  hubungan  antara  satu  peubah dengan sejumlah peubah lainnya dengan memberikan efek spasial untuk beberapa wilayah yang menjadi titik pengamatan[10]. Bentuk umum model regresi spasial adalah sebagai berikut:
𝑦 =  𝜌𝑊 1 + 𝑋𝛽 + 𝑈 (1)
𝑈 =  𝜆𝑊 2 𝑈 +   𝜀 (2) 𝜀 ~ 𝑁 (0. 𝐼𝜎 2 )
Keterangan:
𝑦 : Vektor variabel respon berukuran 𝑛  ×  1 𝜌
: Parameter koefisien spasial lag variabel prediktor
𝑋 : Matriks variabel prediktor berukuran 𝑛  ×   (𝑘 + 1) 𝛽 : Vektor parameter koefisien regresi (𝑘 + 1)   ×  1
𝑈 : Vektor error Persamaan (1) yang berukuran 𝑛 × 1 𝜀 : Vektor error Persamaan (2) yang berukuran 𝑛 × 1
𝜆 : Parameter koefisien spasial pada error
𝐼 : Matriks identitas berukuran 𝑛 × 𝑛
𝑊 1 𝑊 2 : Matriks pembobot berukuran 𝑛 × 𝑛

## Matriks Pembobot Spasial
Matriks  pembobotan  menggambarkan  kaitan  atau  pengaruh  suatu  area  terhadap  area  lainnya.  Matriks ketetanggaan  adalah  matriks  yang  menggambarkan  hubungan  antar  daerah  [11].  Jika  titik  pengamatan berbatasan langsung dengan daerah yang bersisian, nilai elemen matriks ketetanggaan ialah 1, dan nilai 0 jika titik  pengamat  tidak  berbatasan  langsung  dengan  lokasi  yang  bersisian.  Secara  umum,  ada  tiga  tipe  korelasi, yaitu Queen Contiguity, Bishop Contiguity, dan Rook Contiguity . Penelitian ini menggunakan matriks pembobot Rook Contiguity.

## Gambar 1. Matriks Pembobot
Daerah  pengamatannya  ditentukan  berdasarkan  sisi  yang  bersentuhan  atau  berdekatan  satu  sama  lain, terlepas dari  sudutnya.  Matriks pembobotan spasial adalah  matriks biner berukuran 𝑛 × 𝑛 dengan nilai 1  jika berdekatan dan 0 sebaliknya. Sisi daerah 1 dan 2 saling bersentuhan, sehingga nilainya adalah 1, dan sisi lainnya adalah 0. Maka matriks pembobot Rook Contiguity adalah:
𝑊 𝑟𝑜𝑜𝑘 =
[ 01000 10000 00011 00101 00110] (3)

## Indeks Moran
Moran's I merupakan teknik untuk memperkirakan autokorelasi spasial global. Teknik ini bisa digunakan untuk  mengetahui  timbulnya  keacakan  spasial  [12].  Metode  Indeks  Moran  dapat  dilakukan  dengan  cara-cara berikut:
𝐼 = 𝑛 ∑ ∑ 𝑤 𝑖𝑗 (𝑥 𝑖 −𝑥̅)(𝑥 𝑗 −𝑥̅) 𝑛 𝑖=1 𝑛 𝑖=1 ∑ 𝑤 𝑖𝑗 (𝑥 𝑖 −𝑥̅) 2 𝑛 𝑖≠𝑗 (4)
Keterangan
Dalam kasus matriks pembobot spasial terstandarisasi, kisaran nilai Indeks Moran yaitu −1  ≤  𝐼  ≤  1 . Nilai −1  ≤  𝐼  <  0 menyatakan  adanya  autokorelasi  spasial  negatif,  sedangkan  nilai 0  <  𝐼  ≤  1 menyatakan
𝐼 :  Indeks Moran
𝑛 :  Banyaknya lokasi kejadian
𝑥 𝑖 :  Nilai pada lokasi 𝑖
𝑥 𝑗 :  Nilai pada lokasi 𝑗
𝑥̅ :  Rata-rata dari keseluruhan objek
𝑤 𝑖𝑗 :  Elemen pada pembobot terstandarisasi antar daerah 𝑖 dan 𝑗
4 5 3 2 1
adanya  autokorelasi  spasial  positif,  dan  nilai  Indeks  Moran  nol  menyatakan  tidak  terdapat  kelompok.  Jika matriks  bobot  yang  digunakan  merupakan  pembobotan  non-normalisasi,  maka  nilai  Indeks  Moran  tidak menjamin keakuratan penilaian [13].

## Local Index of Spatial Aassociation (LISA)
Jika  Indeks  Moran  tidak  mampu  memberikan  keterangan  pola  spasial  untuk  area  spesifik,  maka  perlu diperoleh  keterangan  kecondongan  hubungan  spasial  untuk  setiap  lokasi  dengan  menetapkan  LISA  ( Local Index Of  Spatial  Association )  [14].  LISA  bertujuan  untuk  menentukan  indeks  lokal yang menilai  kecondongan dalam klasifikasi spasial lokal dan mengindikasikan sejumlah bentuk hubungan spasial. LISA adalah data yang menunjukkan apakah ada klasifikasi signifikan yang terkait secara spasial dengan nilai yang sama di sekitar area. LISA untuk setiap area 𝑖 ditulis sebagai berikut.
𝐿 𝑖 = 𝑧 𝑖 𝑚 2 ∑ 𝑤 𝑖𝑗 𝑧 𝑗 𝑛 𝑗=1 (5)
dengan 𝑚 2 = 1 𝑛 ∑ 𝑧 𝑖, 2 ,    𝑧 𝑖 = (𝑥 𝑖 − 𝑥̅),     𝑧 𝑗 = (𝑥 𝑗 − 𝑥̅) 𝑛 𝑗=1
Keterangan:
𝐿 𝑖 :  Nilai LISA pada daerah 𝑖
𝑛 :  Banyak lokasi kejadian
𝑥 𝑖 :  Jumlah pada daerah 𝑖
𝑥 𝑗 :  Jumlah pada daerah 𝑗
𝑥̅ :  Rata–rata jumlah variabel atau nilai
𝑤 𝑖𝑗 :  Elemen matriks pembobotan antara daerah 𝑖 dan 𝑗 .
Nilai LISA digunakan untuk mengidentifikasi adanya hubungan spasial yang signifikan dan pencilannya. Pencilan spasial merupakan daerah tertentu yang memiliki nilai berlawanan dengan daerah disekitarnya.

## Spatial Error Model
Spatial Error Model adalah model regresi spasial yang memiliki korelasi spasial pada error -nya[15]. Spatial Error  Model ini  timbul  saat  nilai error saling  berkorelasi  antara  lokasi  yang  saling  berdekatan  atau  terdapat hubungan  spasial  pada  lokasi  tersebut  [16].  Secara  umum  rumus  dari Spatial  Error  Model diperoleh  sebagai berikut:
𝑦 = 𝑋𝛽 + 𝑢 (5)
𝑢 = 𝜆𝑊𝑢 + 𝜀 (6)
𝜀 = 𝑢 – 𝜆𝑊𝑢 (7)
𝜀 = 𝑢 (1 – 𝜆𝑊 ) (8)
𝑢 = (1 − 𝜆𝑊) −1 𝜀 (9)
Substitusi Persamaan (9) ke dalam Persamaan (5) sehingga diperoleh rumus Spatial Error Model yaitu:
𝑦 = 𝑋𝛽 + (1 − 𝜆𝑊) −1 𝜀 (10)
𝜀 1 ~ 𝑁 (0, 𝜎 2 𝐼 )
Keterangan:
𝑦 : Vektor variabel respon berukuran 𝑛  ×  1
𝜌 : Parameter koefisien spasial lag variabel prediktor
𝑋 : Matriks variabel prediktor berukuran 𝑛  ×   (𝑘 + 1)
𝛽
: Vektor parameter koefisien regresi (𝑘 + 1)   ×  1

## 3 HASIL DAN PEMBAHASAN
Persebaran tingkat kemiskinan di setiap Kabupaten/Kota di Provinsi Lampung disajikan dalam bentuk peta sebaran sebagai berikut.

## Gambar 2. Peta Sebaran Tingkat Kemiskinan
Berdasarkan peta sebaran tingkat kemiskinan, peta pada Gambar 2 tersebut menampilkan gradasi warna, semakin pekat warna yang ditampilkan pada peta maka melambangkan semakin tinggi kemiskinan dibandingkan Kabupaten/Kota lainnya. Sedangkan semakin tidak pekat warna yang ditampilkan pada peta maka melambangkan semakin rendah kemiskinan di Kabupaten/Kota di Provinsi Lampung.
Kabupaten  Lampung  Utara  merupakan  kota  yang  memiliki  angka  tingkat  kemiskinan  paling  tinggi  di bandingkan dengan kabupaten/kota lainnya. Kabupaten Lampung Utara memiliki angka tingkat kemiskinan yang tinggi dikarenakan pertumbuhan ekonomi, tingkat pengangguran, serta tingat pendidikan yang rendah.
Kabupaten  Mesuji,  Tulang  Bawang,  Bandar  Lampung,  Metro,  dan  Tulang  Bawang  Barat  merupakan kabupaten yang memiliki angka tingkat kemiskinan paling rendah di bandingkan dengan kabupaten/kota lainya. Angka  kemiskinan pada  kabupaten/kota  tersebut  rendah dikarenakan untuk  daerah  Mesuji  dan  Tulang  Bawang Barat  merupakan  kabupaten  pemekaran,  dimana  kinerja  keuangan  pada  kabupaten  pemekaran  lebih  tinggi  dan sektor ekonomi daerah seperti pertanian dan lain-lain. Adapun untuk Kabupaten Tulang Bawang, Kota Metro, dan Bandar Lampung dikarenakan fasilitas pendidikan yang memadai serta tingginya tingkat sadar  pendidikan yang tinggi.

## Pengujian Autokorelasi
Uji autokorelasi dilakukan dengan menggunakan statistik uji Morans I yang digunakan untuk melihat data setiap komponennya  memiliki pengaruh spasial pada lokasinya. Jika, Indeks Moran tidak memberikan informasi
𝑈 : Vektor error Persamaan (1) berukuran 𝑛 × 1 𝜀 : Vektor error Persamaan (2) berukuran 𝑛 × 1
𝜆 : Parameter koefisien spasial pada error 𝐼 : Matriks identitas berukuran 𝑛 × 𝑛 𝑊 1 𝑊 2 : Matriks pembobot berukuran 𝑛 × 𝑛
pola spasial pada wilayah tertentu, maka diperlukan informasi kecenderungan adanya hubungan spasial di setiap lokasi dengan menggunkan Local Indicator of Spasial association (LISA).
Tabel 1. Local Indicator of Spasial association (LISA)
Wilayah Indeks Moran p-value Lampung barat 0,05 0,64 Tanggamus -0,02 0,18 Lampung selatan 0,44 0,05 Lampung timur -0,18 -0,8 lampung tengah -0,03 0,13 Lampung Utara -1,24 0,01 Way Kanan 0,09 0,36 Tulang Bawang -0,49 0,17 Pesawaran -0,64 0,33 Pringsewu -0,14 0,64 Mesuji 0,07 0,72 Tulang Bawang Barat -0,73 0,14 Pesisir Barat -0,99 0,12 Bandar Lampung -0,46 0,53 Metro -0,17 0,83
Tabel 1 menunjukkan bahwa nilai local Moran Kabupaten/Kota Lampung Barat, Way Kanan, dan Mesuji memiliki nilai Indeks Moran positif. Artinya wilayah tersebut terjadi autokorelasi spasial positif atau mempunyai pola mengelompok. Berkaitan dengan hal tersebut, dapat disimpulkan bahwa terdapat kesamaan karakteristik pada lokasi yang berdekatan.

## Uji Dependensi Spasial
Uji dependensi spasial ini menggunakan uji Lagrange Multiplier. Uji dependensi spasial bertujuan untuk mengidentifikasi adanya keterkaitan antar wilayah. Hasil dari pengujian ini disajikan dalam Tabel 2.
Tabel 2. Hasil Uji Dependensi Lagrange Multiplier Uji Dependensi Spasial Statistik p-value LM err 3,7656 0,05 LM lag 6,1674 0,01 RLM err 1,4768 0,2 RLM lag 3,8786 0,04 SARMA 7,6442 0,02
Tabel 2 menunjukan bahwa dependensi spasial pada model LM error mennjukan bahwa 𝑝 − 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 < 0,05 yaitu 0,05, artinya direkomendasikan untuk menggunakan LM error . Oleh karena itu, dapat disimpulkan bahwa nilai 𝜌 = 0.

## Estimasi Parameter
Estimasi parameter pada model SEM ini disajikan pada tabel berikut.
Tabel 3. Estimasi Parameter Variabel Koefisien z-statistik p-value Intercept 490,8 1,2316 0,21 Pengangguran 16,2 3,6469 0,0002 𝜆 -0,73 4,74 0,028
Pada  Tabel  3  ditunjukkan  bahwa  nilai 𝑝 − 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 pada variabel pengangguran  adalah  0,002,  yaitu 𝑝 − 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 < 0,05. Hal ini mendukung untuk menolak hipotesis nol. Yang artinya tingkat penganguran berpengaruh terhadap  kemiskinan.  Selanjutnya  berdasarkan  hasil  estimasi  parameter,  diperoleh  nilai  koefisien  variabel
pengangguran sebesar 16,2. Hal ini mengidentifikasi bahwa ketika rata-rata dari tingkat pengangguran naik satu satuan  maka  estimasi  tingkat  kemiskinan  di  Provinsi  Lampung  akan  naik  sebesar  16,2. Error spasial  antara variabel wilayah di Provinsi Lampung memiliki korelasi  sebesar  -0,73, yang bermakna  terdapat persinggungan area  sebesar  -0,73  antar  15  wilayah  di  Provinsi  Lampung.  Hasil  dari  model  SEM  pada  variabel Pengangguran terhadap kemisinan yang terbentuk adalah sebagai berikut:
kemiskinan ̂ = 490,8 + 16,2 pengangguran ̂ + 𝑢 𝑖
𝑢 𝑖 = −0,73 +   ∑ 𝑤 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1,𝑖≠1 𝑢 𝑗 + 𝜀 𝑖
Keterangan: 𝑤 𝑖𝑗 :  Elemen matriks pembobot spasial ke-ij 𝑢 𝑖 :  Residual spasial dari provinsi ke-i
𝜀 𝑖 :  Residual dari provinsi ke-i

## Uji Residual Regresi Spatial Error Model (SEM)

## Uji Homogenitas
Uji homogenitas digunakan untuk melihat residual dari model tersebut homogen atau tidak. Pengujian ini menggunakan uji Breusch-Pagan .

## Tabel 4 . Uji Homogenitas
Berdasarkan Tabel 4, ditunjukkan bahwa nilai 𝑝 − 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 > 0,05, yaitu 0,0663. Hal ini mendukung untuk tidak menolak hipotesis nol. Artinya residual memiliki sebaran yang homogen, sehingga dapat disimpulkan bahwa asumsi homogenitas residual terpenuhi.

## Uji Normalitas
Uji ini digunakan untuk melihat residual tersebut berdistribusi normal atau tidak. Pada uji normalitas ini menggunaka uji Shapiro Wilk.

## Tabel 5. Uji Normalitas
Berdasarkan Tabel 5, ditunjukkan bahwa nilai 𝑝 − 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 > 0,05, yaitu 0,8133. Hal ini mendukung untuk tidak  menolak  hipotesis  nol,  yang  berarti  residual  memiliki  sebaran  yang  normal.  Sehingga  dapat  disimpulkan bahwa asumsi normalitas pada residual SEM terpenuhi.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil dan pembahasan dapat disimpulkan bahwa tingkat pengangguran  berpengaruh terhadap tingkat kemiskinan pada setiap Kabupaten/Kota di Provinsi Lampung. Selain itu juga, dapat diperoleh pemodelan SEM untuk tingkat kemiskinan secara kewilayanan di Kabupaten/Kota di Provinsi Lampung sebagai brikut:
kemiskinan ̂ = 490,8 + 16,2 pengangguran ̂ + 𝑢 𝑖 𝑢 𝑖 = −0,73 +   ∑ 𝑤 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1,𝑖≠1 𝑢 𝑗 + 𝜀 𝑖 .

## Breusch Pagan Test
Variabel Nilai bptest p-value Pengangguran~kemiskinan 3,3723 0,0663 Variabel A p-value Pengangguran 0,21497 0,8133

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Y.  Kadji,  “Kemiskinan Dan  Konsep  Teoritisnya,”Guru  Besar  Kebijak.  Publik  Fak. Ekonmi  Dan  Bisnis UNG,  p.  3,  2012,  [Online].  Available:  https://repository.ung.ac.id/get/simlit_res/1/318/Kemiskinan-dan- konsep-teoritisnya.pdf
[2] Y. Yacoub, “Pengaruh Tingkat Pengangguran Terhadap Tingkat Kemiskinan Kabupaten/Kota di Provinsi Kalimantan Barat,” 2013, [Online]. Available: http://repository.polnep.ac.id/xmlui/handle/123456789/63
[3] R.  A.  Annur,  “Faktor-faktor  Yang  Mempengaruhi  Kemiskinan  Di  Kecamatan  Jekulo  Dan  Mejobo Kabupaten Kudus  Tahun  2013,” Econ.  Dev.  Anal.  J. ,  vol.  2,  no.  4,  2013,  doi: https://doi.org/10.15294/edaj.v2i4.3209.
[4] bps.go.id, “Penduduk Miskin,” bps.go.id . https://lampung.bps.go.id/subject/23/kemiskinan.html (accessed Mar. 01, 2023).
[5] R.  Rahmawati,  D.  Safitri,  and  O.  U.  Fairuzdhiya,  “Analisis  Spasial  Pengaruh  Tingkat  Pengangguran Terhadap Kemiskinan Di Indonesia (studi kasus Provinsi Jawa Tengah),” Media Stat. , vol. 8, no. 1, p. 24, 2015, doi: https://doi.org/10.37600/ekbi.v5i2.573.
[6] E. Caroline, Aplikasi Data Spasial Spillover Tenaga Kerja Provinsi Jawa Tengah dengan Software GeoDa 1.14 . Scopindo Media Pustaka, 2020.
[7] A.  Rinaldi,  Y.  Susianto,  B.  Santoso,  and  W.  Kusumaningtyas,  “Spatial  Modeling  For  Poverty:  The Comparison Of Spatial Error Model And Geographic Weighted Regression,” Al-Jabar J. Pendidik. Mat. , vol. 12, no. 1, pp. 237–251, 2021.
[8] A. Djuraidah and A. H. Wigena, “Regresi Spasial Untuk Menentuan Faktor-faktor Kemiskinan Di Provinsi Jawa Timur,” Statistika , vol. 12, no. 1, 2012, doi: https://doi.org/10.29313/jstat.v12i1.1055.
[9] M. R. M. Firdaus and S. Muchlisoh, “Determinan Tingkat Kemiskinan Kabupaten/Kota Di Provinsi Jawa Timur  Tahun  2017-2019  Menggunakan  Spatial  Error  Model  dengan  pendekatan  Fixed  Effect,” Semin. nasinal Off. statictics , p. 587, 2021, doi: https://doi.org/10.34123/semnasoffstat.v2021i1.974 .
[10] F.  R.  Gibranda  and  I.  Aknuranda,  “Pengembangan  WebGIS  Untuk  Analisis  Dan  Pemodelan  Data Menggunakan Teknik Regresi Spasial Dan R-Shiny Web Framework (Studi Kasus: Data Kemiskinan dan Zakat  Jawa  Timur),” J.  Pengemb.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu  Komput.  e-ISSN ,  vol.  2548,  p.  964X,  2017, [Online]. Available: https://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j-ptiik/article/view/1132
[11] R. Fitriani and A. Efendi, Ekonometrika Spasial Terapan Dengan R. Universitas Brawijaya Press, 2019.
[12] A.  Luthfi,  “Identifikasi  Autokorelasi  Spasial  Angka  Partisipasi  Sekolah  Di  Provinsi  Sulawesi  Selatan Menggunakan  Indeks  Moran.”  Universitas  Negeri  Makassar,  2019.  [Online].  Available: http://eprints.unm.ac.id/id/eprint/13969
[13] N. Faiz, R. Rahmawati, and D. Safitri, “Analisis Spasial Penyebaran Penyakit Demam Berdarah Dengue Dengan Indeks Moran Dan Geary’sc (studi kasus di Kota Semarang tahun 2011),” J. Gaussian , vol. 2, no. 1, p. 71, 2013, doi: https://doi.org/10.14710/j.gauss.2.1.69-78.
[14] L. Anselin, “Local Indicators Of Spatial Association - LISA,” Geogr. Anal. , vol. 27, no. 2, pp. 93–115, 1995, doi: https://doi.org/10.1111/j.1538-4632. 1995. tb00338.x.
[15] B.  N.  Fitron  and  I. Zain,  “Pemodelan  Angka  Putus Sekolah  Usia  Wajib  Belajar  Menggunakan  Metode Regresi  Spasial  Di  Jawa  Timur,” J.  Sains  dan  Seni  ITS ,  vol.  2,  no.  2,  pp.  D171–D176,  2013,  doi: 10.12962/j23373520.v2i2.4633.
[16] R. Mustika and E. Sulistyawan, “Spasial Error Model  Untuk Balita Gizi Buruk Di Provinsi Jawa Timur Tahun 2016,” J. Ris. dan Apl. Mat. , vol. 3, no. 1, p. 60, 2019, doi: https://doi.org/10.26740/jram.v3n1.p57- 63.