## Determinan Nilai Tukar Nelayan di Indonesia dengan Pendekatan Geographically Weighted Panel Regression (GWPR)
Determinants of Fishers of Trade in Indonesia Using a Geographically Weighted Panel Regression (GWPR) Approach
*Miko Novri Amandra 1 , Widyastutik 2 , Nimmi Zulbainarni 2
1 Kementerian Kelautan dan Perikanan, Jalan Medan Merdeka Timur No 16, Gambir, Kota Jakarta Pusat, Indonesia
2 IPB University; Kampus IPB, Jl. Raya Dramaga, Kec. Dramaga, Kab. Bogor, Jawa Barat 16680 2

## ARTICLE INFO ABSTRAK
Salah satu pendekatan dalam mengukur kesejahteraan nelayan adalah nilai tukar nelayan (NTN). NTN publikasi Badan Pusat Statistik ( BPS) hanya mengukur daya beli nelayan sehingga perlu direformulasi dan dikoreksi berdasarkan pertumbuhan produksi dan tenaga kerja. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pola spasial dan dependensi spasial serta menganalisis determinan NTN level nasional dan level provinsi. Analisis yang digunakan adalah indeks moran, diagram pencar moran, dan Geographically Weighted Panel Regression (GWPR). Data yang digunakan merupakan data dari 33 provinsi tahun 2015 hingga 2019. Hasil analisis menunjukkan bahwa NTN provinsi hasil reformulasi memiliki dependesi spasial dengan pola mengelompok. Provinsi yang berada di Kuadran III diagram pencar moran menjadi fokus pemerintah dalam pengambilan kebijakan. GWPR menunjukkan nilai produksi perikanan tangkap. Bantuan pemerintah dan tenaga kerja perikanan tangkap merupakan determinan NTN di semua provinsi. Kebijakan yang dapat dilakukan pemerintah, baik pusat maupun daerah adalah dengan mendorong program yang dapat meningkatkan produksi, ekspor, dan konsumsi perikanan  tangkap.  Tim  Pengendalian  Inflasi  Pusat  (TPIP)  dan  Tim  Pengendalian  Inflasi  Daerah (TPID) harus memaksimalkan fungsinya terhadap pengendalian inflasi barang konsumsi di perdesaan. Pemerintah tetap mempertahankan kebijakan BBM bersubsidi bagi nelayan kecil, menjaga stabilitas harga ikan pada level nelayan dengan penguatan (Sistem Logistik Ikan Nasional) SLIN, mempercepat implementasi Sistem Resi Gudang (SRG) produk perikanan, dan meningkatkan infrastruktur yang mendukung pembangunan cold storage, terutama ketersediaan listrik. PT Perikanan Indonesia perlu memperluas cakupan wilayah bisnis dan meningkatkan perannya sebagai lembaga pengelola perikanan nasional.
Kata Kunci: GWPR; kesejahteraan; nelayan; NTN; spasial

## ABSTRACT
One approach in measuring fishers welfare is fishers of trade (FoT). The FoT published by Indonesian Central Bureau of Statistics (CBS) only measures the purchasing power of fishers. Therefore, it needs to be reformulated and corrected by growth in production and labor. This study aims to analyze spatial patterns and spatial dependencies as well as to analyze the determinants of FoT at the national and provincial levels. The analysis used is moran index, moran scatter plot, and Geographically Weighted Panel Regression (GWPR). Data used is data from 33 provinces from 2015 to 2019. The results of the analysis show that the FoT of the reformulated province has spatial dependencies with a clustered pattern. Provinces that are in Quadrant III of the scatter plots are the focus of the government in making policies. GWPR shows the value of capture fisheries production. Government assistance and labor of capture fisheries are the determinants of FoT in all provinces. Policies that can be carried out by the central and local governments are to encourage programs that can increase production, exports, and consumption of capture fisheries. Central inflation Control Team (CICT) and Local Inflastion Control Team (LICT) must maximize their function in controlling consumer goods inflation in rural areas. The government still maintains the policy of subsidized fuel for small fishers. The government must maintain the stability of fish prices at the fishers level by strengthening National Fish Logistic System (NFLS), accelerating the implementation of Warehouse Receipt System (WRS) fisheries products, improving infrastructure that supports cold storage development, especially the availability of electricity. PT Perikanan Indonesia needs to expand the scope of its business area and increase its role as a logistics agency for fisheries.
Keywords: fishers, FoT, GWPR, spatial, welfare
Diterima tanggal : 7 Maret 2022 Perbaikan naskah: 7 Juli 2022 Disetujui terbit   : 26 September 2022
Korespodensi penulis: Email: mikonovriamandra@apps.ipb.ac.id DOI: http://dx.doi.org/10.15578/jsekp. v17i2.10940
Subsektor perikanan memiliki peran penting terhadap perekonomian Indonesia. Peran penting tersebut dapat dilihat dari kontribusi subsektor perikanan terhadap produk domestik bruto (PDB)
sektor pertanian. Pada tahun 2020 subsektor perikanan memiliki share relatif tinggi terhadap PDB sektor pertanian yang mencapai 18,44% atau Rp254.112.300.000.000,00 atas dasar harga konstan (ADHK). Tingginya produksi subsektor perikanan, khususnya subsektor perikanan tangkap, membuka

## PENDAHULUAN
lapangan pekerjaan yang cukup luas. Pada tahun 2019 jumlah rumah tangga pelaku usaha perikanan tangkap dan nelayan adalah sebesar 1.428.299 dan 2.381.591 jiwa (Kementerian Kelautan dan Perikanan, 2021).
Tingginya produksi dan ketersediaan lapangan pekerjaan di subsektor perikanan tangkap diharapkan dapat meningkatkan kesejahteraan nelayan yang didominasi oleh nelayan skala kecil. Nelayan tersebut sangat rentan terhadap guncangan kemiskinan dibandingkan dengan subsektor pertanian lainnya (Anna, 2019). Wicaksono dan Fahmi (2021) mengemukakan bahwa subsektor perikanan tangkap sangat erat kaitannya dengan perikanan tangkap skala kecil sehingga peningkatan kesejahteraan subsektor perikanan tangkap tidak lain untuk meningkatkan kesejahteraan nelayan skala kecil. Salah satu pendekatan dalam mengukur kesejahteraan nelayan adalah melalui nilai tukar nelayan (Badan Pusat Statistik, 2020).
Nilai tukar nelayan (NTN) merupakan nisbah indeks harga yang diterima (IT) terhadap indeks harga yang dibayar (IB) nelayan. Penghitungan IT dan IB menggunakan indeks Laspeyres yang sudah dimodifikasi  (Badan  Pusat  Statistik,  2021).  NTN publikasi Badan Pusat Statistik (BPS) hanya mengukur daya beli nelayan, tetapi belum dapat menjadi proksi kesejahteraan nelayan. Berdasarkan penelitian yang dilakukan Siregar (2004) dan Rachmat (2013), NTN publikasi BPS perlu direformulasi dengan dikoreksi oleh perubahan produksi dan tenaga kerja. Perubahan produksi dihitung dengan indeks produksi perikanan tangkap (IPPT) dengan menggunakan indeks Paasche, sedangkan perubahan tenaga kerja dihitung dengan indeks tenaga kerja (ITK) dengan menggunakan indeks berantai (Badan Pusat Statistik, 2020). Dalam penelitian ini digunakan NTN hasil reformulasi yang sudah dikoreksi dengan perubahan produksi dengan menggunakan IPPT dan perubahan tenaga kerja dengan menggunakan ITK.
Peningkatan dan penurunan NTN, baik di level provinsi maupun level nasional dapat dipengaruhi oleh beberapa faktor. Salah satunya adalah PDRB subsektor perikanan tangkap. Bafadal (2014) dalam penelitiannya menunjukkan bahwa PDRB sektor pertanian memiliki pengaruh yang positif terhadap nilai tukar petani (NTP) di Sulawesi Tenggara. Inflasi merupakan faktor yang sangat berperan dalam menentukan dinamika NTN. Terdapat dua jenis inflasi, yaitu Inflasi perkotaan yang dihitung dengan indeks harga konsumen (IHK) dan inflasi perdesaan
yang dihitung dengan indeks konsumsi rumah tangga (IKRT).  Pada penelitian ini IHK yang digunakan adalah IHK subkelompok ikan. IHK subkelompok ikan yang makin tinggi akan meningkatkan NTN melalui peningkatan IT. Penelitian yang dilakukan Zulham (2011) dan Ratri (2018) menunjukkan bahwa IHK umum berpengaruh positif terhadap NTN pada level nasional (Ratri, 2018; Zulham et  al., 2011). IKRT merupakan indikator perubahan biaya hidup di perdesaan (Badan Pusat Statistik, 2021). IKRT yang makin tinggi akan menurunkan NTN melalui peningkatan IB.
Surplus produsen merupakan total  revenue (TR) dikurangi dengan total  cost (TC) (Mankiw, 2008). Dalam ekonomi perikanan surplus produsen atau laba disebut juga renten ekonomi (Fauzi, 2017). Peningkatan TR nelayan bergantung pada harga ikan di level produsen. Berdasarkan survei yang dilakukan oleh BPS, transportasi dan upah merupakan pangsa terbesar dalam struktur ongkos rumah tangga usaha penangkapan ikan dan merupakan harga faktor input produksi (Badan Pusat Statistik, 2016). Transportasi merupakan komponen biaya penangkapan ikan yang berupa bahan bakar minyak (BBM) dengan proporsi sekitar 20—30%. Sementara itu, upah merupakan komponen biaya penangkapan ikan untuk membayar pekerjaan anak buah kapal (ABK) atau nelayan buruh dengan proporsi sekitar 40—50%. Peningkatan harga BBM dan upah ABK atau nelayan buruh yang makin tinggi dalam proses penangkapan ikan akan menurunkan NTN. Penambahan input jumlah tenaga kerja (TK) subsektor perikanan tangkap dan jumlah kapal perikanan tangkap bermotor tidak selamanya meningkatkan jumlah tangkapan sehingga dapat meningkatkan penerimaan nelayan. Namun, hal itu bergantung pada stok ikan yang tersedia di laut dan perairan umum daratan.
Terkait dengan NTN, pemerintah melakukan beberapa upaya untuk meningkatkan NTN, salah satunya dengan kebijakan ekspor. Peningkatan permintaan ekspor perikanan tangkap dengan tetap menjaga stabilitas harga ikan akan meningkatkan NTN dari sisi penerimaan nelayan (Ratnasari & Rijanta, 2020). Dari sisi domestik, upaya lain yang dilakukan oleh pemerintah untuk meningkatkan NTN adalah meningkatkan angka konsumsi ikan (AKI) dalam negeri. Produksi perikanan tangkap yang tidak diekspor diserap oleh masyarakat lokal untuk dikonsumsi langsung ataupun dibuat menjadi makanan olahan. Dalam penelitian Arthatiani (2018) dijelaskan bahwa peningkatan pangsa pengeluaran
p-ISSN: 2088-8449 e-ISSN: 2527-4805
untuk konsumsi ikan akan meningkatkan permintaan ikan tangkap. Upaya lain yang dilakukan pemerintah pusat untuk meningkatkan produksi perikanan tangkap dan NTN adalah menyalurkan bantuan pemerintah (BP) kepada nelayan dan pemangku kepentingan terkait. Pada tahun 2015—2020 total realisasi BP mencapai 1.604 miliar rupiah. BP yang diberikan berupa bantuan sarana penangkapan ikan (BSPI), pengembangan fasilitas pelabuhan, dan premi asuransi (Direktorat Jenderal Perikanan Tangkap 2021).
NTN tertinggi berada di Pulau Jawa, yaitu sebesar 119,38. Angka tersebut berada di atas rata-rata NTN nasional, yaitu sebesar 102,25. Makin jauh dari Pulau Jawa NTN makin kecil. Hal itu mengindikasikan bahwa terdapat kedekatan secara spasial atau kedekatan secara ekonomi yang mengakibatkan terjadinya dependensi spasial antarprovinsi. Prosedur estimasi tanpa mempertimbangkan faktor dependensi antarwilayah dapat menjadi tidak valid serta menyebabkan  hasil  estimasi  bias  dan  tidak  efisien (Arbia et al., 2005). Perbedaan NTN di level provinsi terjadi karena terdapat perbedaan determinan NTN antarprovinsi. Determinan tersebut adalah PDRB subsektor perikanan tangkap yang diproksi dengan nilai produksi perikanan tangkap, IHK, IKRT, tingkat konsumsi ikan, ekspor perikanan tangkap, kebijakan pemerintah, input produksi, dan harga input produksi. Perbedaan determinan NTN antarprovinsi akan mengakibatkan perlunya mitigasi kebijakan yang sesuai dengan daerah tertentu. Berdasarkan identifikasi  yang  dikemukakan  sebelumnya, penelitian ini bertujuan untuk menganalisis (1) pola dan dependensi spasial NTN di Indonesia serta (2) determinan NTN level nasional dan level provinsi. Rumusan implikasi kebijakan yang tepat untuk peningkatan NTN nasional serta provinsi diharapkan dapat dihasilkan dari penelitian ini

## METODOLOGI
Potensi sumber daya alam yang melimpah dan ketersediaan lapangan perkerjaan di subsektor perikanan tangkap menjadi hal penting untuk menganalisis kesejahteraan nelayan. Keterbatasan sumber daya alam dan faktor-faktor produksi yang dimiliki suatu provinsi menimbulkan pergerakan dan interaksi antarprovinsi sehingga NTN suatu provinsi diduga memiliki pengaruh interaksi dan dependensi spasial. Determinan NTN setiap provinsi dianalisis menggunakan geographically weighted panel regression (GWPR).

## Waktu dan Lokasi Penelitian
Penelitian ini termasuk desk  research yang diakukan dari Bulan Oktober 2021 hingga Bulan Maret 2022.

## Jenis dan Metode Pengambilan Data
Jenis data yang digunakan adalah data sekunder kajian literatur. Data yang diperoleh bersumber dari Badan Pusat Statistik (BPS) dan Kementerian Kelautan dan Perikanan (KKP). Data terdiri atas data times series tahun 2015—2019 dan data cross sectional 33 provinsi di Indonesia. Provinsi Kalimantan Utara tidak dimasukkan dalam ruang lingkup penelitian karena baru memiliki indikator NTN tersendiri pada tahun 2020. Data yang bersumber dari BPS dan digunakan dalam analisis adalah data NTN, IHK subkelompok ikan, IKRT, indeks transportasi, dan indeks upah. Sementara itu, data yang bersumber dari KKP dan digunakan dalam analisis adalah data nilai produksi perikanan tangkap , nilai ekspor perikanan tangkap , angka konsumsi ikan, jumlah nelayan, persentase kapal perikanan tangkap bermotor, dan bantuan pemerintah. Penelitian dilakukan pada bulan Agustus 2021 sampai dengan bulan Maret 2022.
Berdasarkan penghitungan NTN reformulasi yang dikoreksi dengan pertumbuhan produksi dan TK subsektor perikanan tangkap dengan menggunakan rata-rata geometri diperoleh rumus berikut. diperoleh rumus berikut.
𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁 𝑡𝑡 = √ 𝐼𝐼𝐼𝐼 𝑡𝑡 𝐼𝐼𝐼𝐼 𝑡𝑡 𝑥𝑥 𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼 𝑡𝑡 𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼 𝑡𝑡 2
x 100 ………… (1) Keterangan ( remaks) :
𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁 𝑡𝑡 :  NTN reformulasi tahun ke-t (FoT for the t-th year) 𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝑁𝑁 𝑡𝑡 :  Indeks produksi perikanan tangkap (IPPT) tahun ke-t ( capture fisheries production index for t-th year) 𝐼𝐼𝑁𝑁𝐼𝐼 𝑡𝑡 :  Indeks tenaga kerja (ITK) subsektor perikanan tangkap ke-t ( capture fisheries labor index for t-th year)
digunakan dalam indeks Paasche dituliskan sebagai berikut.
𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝑁𝑁 𝑡𝑡 = ∑ 𝐼𝐼 𝑖𝑖𝑡𝑡 ∗𝑄𝑄 𝑖𝑖𝑡𝑡 ∑ 𝐼𝐼 𝑖𝑖𝑡𝑡 ∗𝑄𝑄 𝑖𝑖0 ×  100 ………… ( 2) Keterangan ( remaks) : 𝐼𝐼 𝑖𝑖𝑡𝑡 :  Harga komoditas ke-i pada tahun ke-t (commodity price for the i-th commodity of t-th year ) 𝑄𝑄 𝑖𝑖𝑡𝑡 :  Produksi komoditas ke-i pada tahun ke-t (commodity production for the i-th commodity of t- th year) 𝑄𝑄 𝑖𝑖0 :  Produksi komoditas ke-i pada tahun dasar (commodity production for the i-th commodity of base year)
kerja (ITK) subsektor perikanan tangkap adalah sebagai berikut.
𝐼𝐼𝑁𝑁𝐼𝐼 𝑡𝑡 = 𝐼𝐼𝐼𝐼 𝑡𝑡 𝐼𝐼𝐼𝐼 𝑡𝑡−1 ×  100 ………… ( 3) Keterangan ( remaks ): 𝑁𝑁𝐼𝐼 𝑡𝑡 :  Jumlah TK subsektor perikanan tangkap tahun ke-t  ( number of labor in the capture fisheries sub-sector in year t ) 𝑁𝑁𝐼𝐼 𝑡𝑡−1 :  Jumlah TK subsektor perikanan tangkap tahun ke-t-1 ( Number of labor in the capture fisheries sub-sector in year t-1 ) global ( 𝐼𝐼 ) adalah sebagai berikut (Zhukov, 2010).
𝐼𝐼 = 𝑛𝑛  ∑ ∑ 𝑤𝑤 𝑖𝑖𝑖𝑖 (𝑥𝑥 𝑖𝑖 −𝑥𝑥̅)(𝑥𝑥 𝑖𝑖 −𝑥𝑥̅) 𝑛𝑛 𝑖𝑖≠𝑖𝑖=1 𝑛𝑛 𝑖𝑖=1 ∑ (𝑥𝑥 𝑖𝑖 −𝑥𝑥̅) 2 𝑛𝑛 𝑖𝑖=1 ∑ ∑ 𝑤𝑤 𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑛𝑛 𝑖𝑖=𝑖𝑖 𝑛𝑛 𝑖𝑖=1 ………… ( 4) Keterangan ( remaks) : n    : banyaknya provinsi ( number of provinces) 𝑥𝑥̅ : nilai rata – rata 𝑥𝑥 𝑖𝑖 dari 33 provinsi ( average value of 𝑥𝑥 𝑖𝑖 from 33 provinces) 𝑥𝑥 𝑖𝑖 : nilai amatan pada provinsi ke-i ( observed value in the i-th province) 𝑥𝑥 𝑗𝑗 : nilai amatan pada provinsi ke-j ( observed value in the j-th province) 𝑤𝑤 𝑖𝑖𝑗𝑗 : elemen matriks pembobot spasial baris ke-i dan kolom ke-j ( i-th row and k-th column spatial weighting matrix elements) 𝑤𝑤 𝑗𝑗 (u i , v i ) = { [1− ( 𝑑𝑑𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑏𝑏𝑖𝑖 ) 2 ] 2 0 𝑗𝑗𝑖𝑖𝑗𝑗𝑗𝑗  𝑑𝑑 𝑖𝑖𝑖𝑖 < 𝑏𝑏 𝑖𝑖 𝑙𝑙𝑗𝑗𝑖𝑖𝑛𝑛𝑛𝑛𝑙𝑙𝑗𝑗 } …………. (5) 𝑑𝑑 𝑖𝑖𝑗𝑗 adalah jarak euclidean antara titik lokasi dan b i adalah bandwith lokasi ke-i. Nilai bandwith yang dipilih adalah bandwidth yang dapat menghasilkan nilai cross validation (CV) minimal . 𝐶𝐶𝐶𝐶 =   ∑ [𝑦𝑦 ̅ 𝑖𝑖 − 𝑦𝑦̅̂ ≠𝑖𝑖 (𝑏𝑏 𝑖𝑖 )] 2 𝑁𝑁 𝑖𝑖=1 ………… (6) ......................(1) Keterangan ( remarks) :
diperoleh rumus berikut.
𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁 𝑡𝑡 = √ 𝐼𝐼𝐼𝐼 𝑡𝑡 𝐼𝐼𝐼𝐼 𝑡𝑡 𝑥𝑥 𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼 𝑡𝑡 𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼 𝑡𝑡 2
x 100 ………… (1)
Keterangan ( remaks) : 𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁 𝑡𝑡 :  NTN reformulasi tahun ke-t (FoT for the t-th year) 𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝑁𝑁 𝑡𝑡 :  Indeks produksi perikanan tangkap (IPPT) tahun ke-t ( capture fisheries production index for t-th year) 𝐼𝐼𝑁𝑁𝐼𝐼 𝑡𝑡 :  Indeks tenaga kerja (ITK) subsektor perikanan tangkap ke-t ( capture fisheries labor index for t-th year)
digunakan dalam indeks Paasche dituliskan sebagai berikut.
𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝑁𝑁 𝑡𝑡 = ∑ 𝐼𝐼 𝑖𝑖𝑡𝑡 ∗𝑄𝑄 𝑖𝑖𝑡𝑡 ∑ 𝐼𝐼 𝑖𝑖𝑡𝑡 ∗𝑄𝑄 𝑖𝑖0 ×  100 ………… ( 2)
Keterangan ( remaks) : 𝐼𝐼 𝑖𝑖𝑡𝑡 :  Harga komoditas ke-i pada tahun ke-t (commodity price for the i-th commodity of t-th year ) 𝑄𝑄 𝑖𝑖𝑡𝑡 :  Produksi komoditas ke-i pada tahun ke-t (commodity production for the i-th commodity of t- th year)
𝑄𝑄 𝑖𝑖0 :  Produksi komoditas ke-i pada tahun dasar (commodity production for the i-th commodity of base year)
kerja (ITK) subsektor perikanan tangkap adalah sebagai berikut.
𝐼𝐼𝑁𝑁𝐼𝐼 𝑡𝑡 = 𝐼𝐼𝐼𝐼 𝑡𝑡 𝐼𝐼𝐼𝐼 𝑡𝑡−1 ×  100 ………… ( 3) Keterangan ( remaks ): 𝑁𝑁𝐼𝐼 𝑡𝑡 :  Jumlah TK subsektor perikanan tangkap tahun ke-t  ( number of labor in the capture fisheries sub-sector in year t ) 𝑁𝑁𝐼𝐼 𝑡𝑡−1 :  Jumlah TK subsektor perikanan tangkap tahun ke-t-1 ( Number of labor in the capture fisheries sub-sector in year t-1 ) global ( 𝐼𝐼 ) adalah sebagai berikut (Zhukov, 2010). 𝐼𝐼 = 𝑛𝑛  ∑ ∑ 𝑤𝑤 𝑖𝑖𝑖𝑖 (𝑥𝑥 𝑖𝑖 −𝑥𝑥̅)(𝑥𝑥 𝑖𝑖 −𝑥𝑥̅) 𝑛𝑛 𝑖𝑖≠𝑖𝑖=1 𝑛𝑛 𝑖𝑖=1 ∑ (𝑥𝑥 𝑖𝑖 −𝑥𝑥̅) 2 𝑛𝑛 𝑖𝑖=1 ∑ ∑ 𝑤𝑤 𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑛𝑛 𝑖𝑖=𝑖𝑖 𝑛𝑛 𝑖𝑖=1 ………… ( 4) Keterangan ( remaks) : n    : banyaknya provinsi ( number of provinces) 𝑥𝑥̅ : nilai rata – rata 𝑥𝑥 𝑖𝑖 dari 33 provinsi ( average value of 𝑥𝑥 𝑖𝑖 from 33 provinces) 𝑥𝑥 𝑖𝑖 : nilai amatan pada provinsi ke-i ( observed value in the i-th province) 𝑥𝑥 𝑗𝑗 : nilai amatan pada provinsi ke-j ( observed value in the j-th province) 𝑤𝑤 𝑖𝑖𝑗𝑗 : elemen matriks pembobot spasial baris ke-i dan kolom ke-j ( i-th row and k-th column spatial weighting matrix elements)
𝑤𝑤 𝑗𝑗 (u i , v i ) = { [1− ( 𝑑𝑑𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑏𝑏𝑖𝑖 ) 2 ] 2 0 𝑗𝑗𝑖𝑖𝑗𝑗𝑗𝑗  𝑑𝑑 𝑖𝑖𝑖𝑖 < 𝑏𝑏 𝑖𝑖 𝑙𝑙𝑗𝑗𝑖𝑖𝑛𝑛𝑛𝑛𝑙𝑙𝑗𝑗 } …………. (5) 𝑑𝑑 𝑖𝑖𝑗𝑗 adalah jarak euclidean antara titik lokasi dan b i adalah bandwith lokasi ke-i. Nilai bandwith yang dipilih adalah bandwidth yang dapat menghasilkan nilai cross validation (CV) minimal . 𝐶𝐶𝐶𝐶 =   ∑ [𝑦𝑦 ̅ 𝑖𝑖 − 𝑦𝑦̅̂ ≠𝑖𝑖 (𝑏𝑏 𝑖𝑖 )] 2 𝑁𝑁 𝑖𝑖=1 ………… (6)
: NTN reformulasi tahun ke-t (FoT  for  the  t-th year) diperoleh rumus berikut. 𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁 𝑡𝑡 = √ 𝐼𝐼𝐼𝐼 𝑡𝑡 𝐼𝐼𝐼𝐼 𝑡𝑡 𝑥𝑥 𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼 𝑡𝑡 𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼 𝑡𝑡 2 x 100 ………… (1) Keterangan ( remaks) : 𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁 𝑡𝑡 :  NTN reformulasi tahun ke-t (FoT for the t-th year) 𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝑁𝑁 𝑡𝑡 :  Indeks produksi perikanan tangkap (IPPT) tahun ke-t ( capture fisheries production index for t-th year) 𝐼𝐼𝑁𝑁𝐼𝐼 𝑡𝑡 :  Indeks tenaga kerja (ITK) subsektor perikanan tangkap ke-t ( capture fisheries labor index for t-th year)
digunakan dalam indeks Paasche dituliskan sebagai berikut.
𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝑁𝑁 𝑡𝑡 = ∑ 𝐼𝐼 𝑖𝑖𝑡𝑡 ∗𝑄𝑄 𝑖𝑖𝑡𝑡 ∑ 𝐼𝐼 𝑖𝑖𝑡𝑡 ∗𝑄𝑄 𝑖𝑖0 ×  100 ………… ( 2) Keterangan ( remaks) : 𝐼𝐼 𝑖𝑖𝑡𝑡 :  Harga komoditas ke-i pada tahun ke-t (commodity price for the i-th commodity of t-th year ) 𝑄𝑄 𝑖𝑖𝑡𝑡 :  Produksi komoditas ke-i pada tahun ke-t (commodity production for the i-th commodity of t- th year) 𝑄𝑄 𝑖𝑖0 :  Produksi komoditas ke-i pada tahun dasar (commodity production for the i-th commodity of base year) kerja (ITK) subsektor perikanan tangkap adalah sebagai berikut. 𝐼𝐼𝑁𝑁𝐼𝐼 𝑡𝑡 = 𝐼𝐼𝐼𝐼 𝑡𝑡 𝐼𝐼𝐼𝐼 𝑡𝑡−1 ×  100 ………… ( 3) Keterangan ( remaks ): 𝑁𝑁𝐼𝐼 𝑡𝑡 :  Jumlah TK subsektor perikanan tangkap tahun ke-t  ( number of labor in the capture fisheries sub-sector in year t ) 𝑁𝑁𝐼𝐼 𝑡𝑡−1 :  Jumlah TK subsektor perikanan tangkap tahun ke-t-1 ( Number of labor in the capture fisheries sub-sector in year t-1 ) global ( 𝐼𝐼 ) adalah sebagai berikut (Zhukov, 2010).
𝐼𝐼 = 𝑛𝑛  ∑ ∑ 𝑤𝑤 𝑖𝑖𝑖𝑖 (𝑥𝑥 𝑖𝑖 −𝑥𝑥̅)(𝑥𝑥 𝑖𝑖 −𝑥𝑥̅) 𝑛𝑛 𝑖𝑖≠𝑖𝑖=1 𝑛𝑛 𝑖𝑖=1 ∑ (𝑥𝑥 𝑖𝑖 −𝑥𝑥̅) 2 𝑛𝑛 𝑖𝑖=1 ∑ ∑ 𝑤𝑤 𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑛𝑛 𝑖𝑖=𝑖𝑖 𝑛𝑛 𝑖𝑖=1 ………… ( 4) Keterangan ( remaks) : n    : banyaknya provinsi ( number of provinces) 𝑥𝑥̅ : nilai rata – rata 𝑥𝑥 𝑖𝑖 dari 33 provinsi ( average value of 𝑥𝑥 𝑖𝑖 from 33 provinces) 𝑥𝑥 𝑖𝑖 : nilai amatan pada provinsi ke-i ( observed value in the i-th province) 𝑥𝑥 𝑗𝑗 : nilai amatan pada provinsi ke-j ( observed value in the j-th province) 𝑤𝑤 𝑖𝑖𝑗𝑗 : elemen matriks pembobot spasial baris ke-i dan kolom ke-j ( i-th row and k-th column spatial weighting matrix elements) 𝑤𝑤 𝑗𝑗 (u i , v i ) = { [1− ( 𝑑𝑑𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑏𝑏𝑖𝑖 ) 2 ] 2 0 𝑗𝑗𝑖𝑖𝑗𝑗𝑗𝑗  𝑑𝑑 𝑖𝑖𝑖𝑖 < 𝑏𝑏 𝑖𝑖 𝑙𝑙𝑗𝑗𝑖𝑖𝑛𝑛𝑛𝑛𝑙𝑙𝑗𝑗 } …………. (5) 𝑑𝑑 𝑖𝑖𝑗𝑗 adalah jarak euclidean antara titik lokasi dan b i adalah bandwith lokasi ke-i. Nilai bandwith yang dipilih adalah bandwidth yang dapat menghasilkan nilai cross validation (CV) minimal .
𝐶𝐶𝐶𝐶 =   ∑ [𝑦𝑦 ̅ 𝑖𝑖 − 𝑦𝑦̅̂ ≠𝑖𝑖 (𝑏𝑏 𝑖𝑖 )] 2 𝑁𝑁 𝑖𝑖=1 ………… (6) : Indeks produksi perikanan tangkap (IPPT) tahun ke-t ( capture  fisheries  production  index  for  t-th year)
diperoleh rumus berikut.
𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁 𝑡𝑡 = √ 𝐼𝐼𝐼𝐼 𝑡𝑡 𝐼𝐼𝐼𝐼 𝑡𝑡 𝑥𝑥 𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼 𝑡𝑡 𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼 𝑡𝑡 2 x 100 ………… (1) Keterangan ( remaks) : 𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁 𝑡𝑡 :  NTN reformulasi tahun ke-t (FoT for the t-th year) 𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝑁𝑁 𝑡𝑡 :  Indeks produksi perikanan tangkap (IPPT) tahun ke-t ( capture fisheries production index for t-th year) 𝐼𝐼𝑁𝑁𝐼𝐼 𝑡𝑡 :  Indeks tenaga kerja (ITK) subsektor perikanan tangkap ke-t ( capture fisheries labor index for t-th year) digunakan dalam indeks Paasche dituliskan sebagai berikut. 𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝑁𝑁 𝑡𝑡 = ∑ 𝐼𝐼 𝑖𝑖𝑡𝑡 ∗𝑄𝑄 𝑖𝑖𝑡𝑡 ∑ 𝐼𝐼 𝑖𝑖𝑡𝑡 ∗𝑄𝑄 𝑖𝑖0 ×  100 ………… ( 2) Keterangan ( remaks) : 𝐼𝐼 𝑖𝑖𝑡𝑡 :  Harga komoditas ke-i pada tahun ke-t (commodity price for the i-th commodity of t-th year ) 𝑄𝑄 𝑖𝑖𝑡𝑡 :  Produksi komoditas ke-i pada tahun ke-t (commodity production for the i-th commodity of t- th year) 𝑄𝑄 𝑖𝑖0 :  Produksi komoditas ke-i pada tahun dasar (commodity production for the i-th commodity of base year) kerja (ITK) subsektor perikanan tangkap adalah sebagai berikut. 𝐼𝐼𝑁𝑁𝐼𝐼 𝑡𝑡 = 𝐼𝐼𝐼𝐼 𝑡𝑡 𝐼𝐼𝐼𝐼 𝑡𝑡−1 ×  100 ………… ( 3) Keterangan ( remaks ): 𝑁𝑁𝐼𝐼 𝑡𝑡 :  Jumlah TK subsektor perikanan tangkap tahun ke-t  ( number of labor in the capture fisheries sub-sector in year t ) 𝑁𝑁𝐼𝐼 𝑡𝑡−1 :  Jumlah TK subsektor perikanan tangkap tahun ke-t-1 ( Number of labor in the capture fisheries sub-sector in year t-1 ) global ( 𝐼𝐼 ) adalah sebagai berikut (Zhukov, 2010).
𝐼𝐼 = 𝑛𝑛  ∑ ∑ 𝑤𝑤 𝑖𝑖𝑖𝑖 (𝑥𝑥 𝑖𝑖 −𝑥𝑥̅)(𝑥𝑥 𝑖𝑖 −𝑥𝑥̅) 𝑛𝑛 𝑖𝑖≠𝑖𝑖=1 𝑛𝑛 𝑖𝑖=1 ∑ (𝑥𝑥 𝑖𝑖 −𝑥𝑥̅) 2 𝑛𝑛 𝑖𝑖=1 ∑ ∑ 𝑤𝑤 𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑛𝑛 𝑖𝑖=𝑖𝑖 𝑛𝑛 𝑖𝑖=1 ………… ( 4) Keterangan ( remaks) : n    : banyaknya provinsi ( number of provinces) 𝑥𝑥̅ : nilai rata – rata 𝑥𝑥 𝑖𝑖 dari 33 provinsi ( average value of 𝑥𝑥 𝑖𝑖 from 33 provinces) 𝑥𝑥 𝑖𝑖 : nilai amatan pada provinsi ke-i ( observed value in the i-th province) 𝑥𝑥 𝑗𝑗 : nilai amatan pada provinsi ke-j ( observed value in the j-th province) 𝑤𝑤 𝑖𝑖𝑗𝑗 : elemen matriks pembobot spasial baris ke-i dan kolom ke-j ( i-th row and k-th column spatial weighting matrix elements) 𝑤𝑤 𝑗𝑗 (u i , v i ) = { [1− ( 𝑑𝑑𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑏𝑏𝑖𝑖 ) 2 ] 2 0 𝑗𝑗𝑖𝑖𝑗𝑗𝑗𝑗  𝑑𝑑 𝑖𝑖𝑖𝑖 < 𝑏𝑏 𝑖𝑖 𝑙𝑙𝑗𝑗𝑖𝑖𝑛𝑛𝑛𝑛𝑙𝑙𝑗𝑗 } …………. (5) 𝑑𝑑 𝑖𝑖𝑗𝑗 adalah jarak euclidean antara titik lokasi dan b i adalah bandwith lokasi ke-i. Nilai bandwith yang dipilih adalah bandwidth yang dapat menghasilkan nilai cross validation (CV) minimal . 𝐶𝐶𝐶𝐶 =   ∑ [𝑦𝑦 ̅ 𝑖𝑖 − 𝑦𝑦̅̂ ≠𝑖𝑖 (𝑏𝑏 𝑖𝑖 )] 2 𝑁𝑁 𝑖𝑖=1 ………… (6) : Indeks tenaga kerja (ITK) subsektor perikanan tangkap ke-t ( capture fisheries labor index for t-th year) IPPT merupakan indeks yang digunakan untuk mengukur perkembangan produksi komoditas- komoditas yang terdapat pada subsektor perikanan tangkap. IPPT menggunakan penghitungan indeks Paasche atau rata-rata harmonis tertimbang dengan penimbang produksi komoditas dan harga komoditas tahun berjalan (BPS 2020). IPPT tersebut merefleksikan pertumbuhan riil di subsektor perikanan tangkap (BPS 2020). Rumusan yang digunakan dalam indeks Paasche dituliskan sebagai berikut.
Determinan Nilai Tukar Nelayan Di Indonesia Dengan Pendekatan Geographically Weighted Panel Regression (GWPR) | Amandra et al Vol. 17, No. 2, Desember 2022, pp. 195-210.
diperoleh rumus berikut.
𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁 𝑡𝑡 = √ 𝐼𝐼𝐼𝐼 𝑡𝑡 𝐼𝐼𝐼𝐼 𝑡𝑡 𝑥𝑥 𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼 𝑡𝑡 𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼 𝑡𝑡 2 x 100 ………… (1)
Keterangan ( remaks) : 𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁 𝑡𝑡 :  NTN reformulasi tahun ke-t (FoT for the t-th year)
𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝑁𝑁 𝑡𝑡 :  Indeks produksi perikanan tangkap (IPPT) tahun ke-t ( capture fisheries production index for t-th year) 𝐼𝐼𝑁𝑁𝐼𝐼 𝑡𝑡 :  Indeks tenaga kerja (ITK) subsektor perikanan tangkap ke-t ( capture fisheries labor index for t-th year)
digunakan dalam indeks Paasche dituliskan sebagai berikut.
𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝑁𝑁 𝑡𝑡 = ∑ 𝐼𝐼 𝑖𝑖𝑡𝑡 ∗𝑄𝑄 𝑖𝑖𝑡𝑡 ∑ 𝐼𝐼 𝑖𝑖𝑡𝑡 ∗𝑄𝑄 𝑖𝑖0 ×  100 ………… (
2) Keterangan ( remaks) : 𝐼𝐼 𝑖𝑖𝑡𝑡 :  Harga komoditas ke-i pada tahun ke-t (commodity price for the i-th commodity of t-th year ) 𝑄𝑄 𝑖𝑖𝑡𝑡 :  Produksi komoditas ke-i pada tahun ke-t (commodity production for the i-th commodity of t- th year) 𝑄𝑄 𝑖𝑖0 :  Produksi komoditas ke-i pada tahun dasar (commodity production for the i-th commodity of base year) kerja (ITK) subsektor perikanan tangkap adalah sebagai berikut. 𝐼𝐼𝑁𝑁𝐼𝐼 𝑡𝑡 = 𝐼𝐼𝐼𝐼 𝑡𝑡 𝐼𝐼𝐼𝐼 𝑡𝑡−1 ×  100 ………… ( 3) Keterangan ( remaks ): 𝑁𝑁𝐼𝐼 𝑡𝑡 :  Jumlah TK subsektor perikanan tangkap tahun ke-t  ( number of labor in the capture fisheries sub-sector in year t ) 𝑁𝑁𝐼𝐼 𝑡𝑡−1 :  Jumlah TK subsektor perikanan tangkap tahun ke-t-1 ( Number of labor in the capture fisheries sub-sector in year t-1 )
global ( 𝐼𝐼 ) adalah sebagai berikut (Zhukov, 2010).
𝐼𝐼 = 𝑛𝑛  ∑ ∑ 𝑤𝑤 𝑖𝑖𝑖𝑖 (𝑥𝑥 𝑖𝑖 −𝑥𝑥̅)(𝑥𝑥 𝑖𝑖 −𝑥𝑥̅) 𝑛𝑛 𝑖𝑖≠𝑖𝑖=1 𝑛𝑛 𝑖𝑖=1 ∑ (𝑥𝑥 𝑖𝑖 −𝑥𝑥̅) 2 𝑛𝑛 𝑖𝑖=1 ∑ ∑ 𝑤𝑤 𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑛𝑛 𝑖𝑖=𝑖𝑖 𝑛𝑛 𝑖𝑖=1 ………… ( 4)
Keterangan ( remaks) : n    : banyaknya provinsi ( number of provinces) 𝑥𝑥̅ : nilai rata – rata 𝑥𝑥 𝑖𝑖 dari 33 provinsi ( average value of 𝑥𝑥 𝑖𝑖 from 33 provinces) 𝑥𝑥 𝑖𝑖 : nilai amatan pada provinsi ke-i ( observed value in the i-th province) 𝑥𝑥 𝑗𝑗 : nilai amatan pada provinsi ke-j ( observed value in the j-th province) 𝑤𝑤 𝑖𝑖𝑗𝑗 : elemen matriks pembobot spasial baris ke-i dan kolom ke-j ( i-th row and k-th column spatial weighting matrix elements)
𝑤𝑤 𝑗𝑗 (u i , v i ) = { [1− ( 𝑑𝑑𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑏𝑏𝑖𝑖 ) 2 ] 2 0 𝑗𝑗𝑖𝑖𝑗𝑗𝑗𝑗  𝑑𝑑 𝑖𝑖𝑖𝑖 < 𝑏𝑏 𝑖𝑖 𝑙𝑙𝑗𝑗𝑖𝑖𝑛𝑛𝑛𝑛𝑙𝑙𝑗𝑗 } …………. (5)
𝑑𝑑 𝑖𝑖𝑗𝑗 adalah jarak euclidean antara titik lokasi dan b i adalah bandwith lokasi ke-i. Nilai bandwith
yang dipilih adalah bandwidth yang dapat menghasilkan nilai cross validation (CV) minimal .
𝐶𝐶𝐶𝐶 =   ∑ [𝑦𝑦 ̅ 𝑖𝑖 − 𝑦𝑦̅̂ ≠𝑖𝑖 (𝑏𝑏 𝑖𝑖 )] 2 𝑁𝑁 𝑖𝑖=1 ………… (6) ............................(2)
Keterangan ( remarks) :
diperoleh rumus berikut.
Keterangan ( remaks) : 𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁 𝑡𝑡 :  NTN reformulasi tahun ke-t (FoT for the t-th year)
𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝑁𝑁 𝑡𝑡 :  Indeks produksi perikanan tangkap (IPPT) tahun ke-t ( capture fisheries production index for t-th year) 𝐼𝐼𝑁𝑁𝐼𝐼 𝑡𝑡 :  Indeks tenaga kerja (ITK) subsektor perikanan tangkap ke-t ( capture fisheries labor index for t-th year)
digunakan dalam indeks Paasche dituliskan sebagai berikut.
𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝑁𝑁 𝑡𝑡 = ∑ 𝐼𝐼 𝑖𝑖𝑡𝑡 ∗𝑄𝑄 𝑖𝑖𝑡𝑡 ∑ 𝐼𝐼 𝑖𝑖𝑡𝑡 ∗𝑄𝑄 𝑖𝑖0 ×  100 ………… ( 2) Keterangan ( remaks) : 𝐼𝐼 𝑖𝑖𝑡𝑡 :  Harga komoditas ke-i pada tahun ke-t (commodity price for the i-th commodity of t-th year ) 𝑄𝑄 𝑖𝑖𝑡𝑡 :  Produksi komoditas ke-i pada tahun ke-t (commodity production for the i-th commodity of t- th year) 𝑄𝑄 𝑖𝑖0 :  Produksi komoditas ke-i pada tahun dasar (commodity production for the i-th commodity of base year) kerja (ITK) subsektor perikanan tangkap adalah sebagai berikut. 𝐼𝐼𝑁𝑁𝐼𝐼 𝑡𝑡 = 𝐼𝐼𝐼𝐼 𝑡𝑡 𝐼𝐼𝐼𝐼 𝑡𝑡−1 ×  100 ………… ( 3) Keterangan ( remaks ): 𝑁𝑁𝐼𝐼 𝑡𝑡 :  Jumlah TK subsektor perikanan tangkap tahun ke-t  ( number of labor in the capture fisheries sub-sector in year t ) 𝑁𝑁𝐼𝐼 𝑡𝑡−1 :  Jumlah TK subsektor perikanan tangkap tahun ke-t-1 ( Number of labor in the capture fisheries sub-sector in year t-1 )
global ( 𝐼𝐼 ) adalah sebagai berikut (Zhukov, 2010).
𝐼𝐼 = 𝑛𝑛  ∑ ∑ 𝑤𝑤 𝑖𝑖𝑖𝑖 (𝑥𝑥 𝑖𝑖 −𝑥𝑥̅)(𝑥𝑥 𝑖𝑖 −𝑥𝑥̅) 𝑛𝑛 𝑖𝑖≠𝑖𝑖=1 𝑛𝑛 𝑖𝑖=1 ∑ (𝑥𝑥 𝑖𝑖 −𝑥𝑥̅) 2 𝑛𝑛 𝑖𝑖=1 ∑ ∑ 𝑤𝑤 𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑛𝑛 𝑖𝑖=𝑖𝑖 𝑛𝑛 𝑖𝑖=1 ………… ( 4)
Keterangan ( remaks) : n    : banyaknya provinsi ( number of provinces)
𝑥𝑥̅ : nilai rata – rata 𝑥𝑥 𝑖𝑖 dari 33 provinsi ( average value of 𝑥𝑥 𝑖𝑖 from 33 provinces) 𝑥𝑥 𝑖𝑖 : nilai amatan pada provinsi ke-i ( observed value in the i-th province) 𝑥𝑥 𝑗𝑗 : nilai amatan pada provinsi ke-j ( observed value in the j-th province) 𝑤𝑤 𝑖𝑖𝑗𝑗 : elemen matriks pembobot spasial baris ke-i dan kolom ke-j ( i-th row and k-th column spatial weighting matrix elements)
𝑤𝑤 𝑗𝑗 (u i , v i ) = { [1− ( 𝑑𝑑𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑏𝑏𝑖𝑖 ) 2 ] 2 0 𝑗𝑗𝑖𝑖𝑗𝑗𝑗𝑗  𝑑𝑑 𝑖𝑖𝑖𝑖 < 𝑏𝑏 𝑖𝑖 𝑙𝑙𝑗𝑗𝑖𝑖𝑛𝑛𝑛𝑛𝑙𝑙𝑗𝑗 } …………. (5)
𝑑𝑑 𝑖𝑖𝑗𝑗 adalah jarak euclidean antara titik lokasi dan b i adalah bandwith lokasi ke-i. Nilai bandwith
yang dipilih adalah bandwidth yang dapat menghasilkan nilai cross validation (CV) minimal .
𝐶𝐶𝐶𝐶 =   ∑ [𝑦𝑦 ̅ 𝑖𝑖 − 𝑦𝑦̅̂ ≠𝑖𝑖 (𝑏𝑏 𝑖𝑖 )] 2 𝑁𝑁 𝑖𝑖=1
………… (6) : Harga komoditas ke-i pada tahun ke-t (commodity price for the i-th commodity of t-th year )

## diperoleh rumus berikut.
𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁 𝑡𝑡
= √ 𝐼𝐼𝐼𝐼 𝑡𝑡 𝐼𝐼𝐼𝐼 𝑡𝑡 𝑥𝑥 𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼 𝑡𝑡 𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼 𝑡𝑡 2 x 100 ………… (1)
Keterangan ( remaks) : 𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁 𝑡𝑡 :  NTN reformulasi tahun ke-t (FoT for the t-th year) 𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝑁𝑁 𝑡𝑡 :  Indeks produksi perikanan tangkap (IPPT) tahun ke-t ( capture fisheries production index for t-th year) 𝐼𝐼𝑁𝑁𝐼𝐼 𝑡𝑡 :  Indeks tenaga kerja (ITK) subsektor perikanan tangkap ke-t ( capture fisheries labor index for t-th year)
digunakan dalam indeks Paasche dituliskan sebagai berikut.
𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝑁𝑁 𝑡𝑡 = ∑ 𝐼𝐼 𝑖𝑖𝑡𝑡 ∗𝑄𝑄 𝑖𝑖𝑡𝑡 ∑ 𝐼𝐼 𝑖𝑖𝑡𝑡 ∗𝑄𝑄 𝑖𝑖0 ×  100 ………… ( 2) Keterangan ( remaks) : 𝐼𝐼 𝑖𝑖𝑡𝑡 :  Harga komoditas ke-i pada tahun ke-t (commodity price for the i-th commodity of t-th year ) 𝑄𝑄 𝑖𝑖𝑡𝑡 :  Produksi komoditas ke-i pada tahun ke-t (commodity production for the i-th commodity of t- th year) 𝑄𝑄 𝑖𝑖0 :  Produksi komoditas ke-i pada tahun dasar (commodity production for the i-th commodity of base year) kerja (ITK) subsektor perikanan tangkap adalah sebagai berikut. 𝐼𝐼𝑁𝑁𝐼𝐼 𝑡𝑡 = 𝐼𝐼𝐼𝐼 𝑡𝑡 𝐼𝐼𝐼𝐼 𝑡𝑡−1 ×  100 ………… ( 3) Keterangan ( remaks ): 𝑁𝑁𝐼𝐼 𝑡𝑡 :  Jumlah TK subsektor perikanan tangkap tahun ke-t  ( number of labor in the capture fisheries sub-sector in year t ) 𝑁𝑁𝐼𝐼 𝑡𝑡−1 :  Jumlah TK subsektor perikanan tangkap tahun ke-t-1 ( Number of labor in the capture fisheries sub-sector in year t-1 )
global ( 𝐼𝐼 ) adalah sebagai berikut (Zhukov, 2010).
𝐼𝐼 = 𝑛𝑛  ∑ ∑ 𝑤𝑤 𝑖𝑖𝑖𝑖 (𝑥𝑥 𝑖𝑖 −𝑥𝑥̅)(𝑥𝑥 𝑖𝑖 −𝑥𝑥̅) 𝑛𝑛 𝑖𝑖≠𝑖𝑖=1 𝑛𝑛 𝑖𝑖=1
∑ (𝑥𝑥 𝑖𝑖 −𝑥𝑥̅) 2 𝑛𝑛 𝑖𝑖=1 ∑ ∑ 𝑤𝑤 𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑛𝑛 𝑖𝑖=𝑖𝑖 𝑛𝑛 𝑖𝑖=1 ………… ( 4)
Keterangan ( remaks) : n    : banyaknya provinsi ( number of provinces)
𝑥𝑥̅ : nilai rata – rata 𝑥𝑥 𝑖𝑖 dari 33 provinsi ( average value of 𝑥𝑥 𝑖𝑖 from 33 provinces) 𝑥𝑥 𝑖𝑖 : nilai amatan pada provinsi ke-i ( observed value in the i-th province) 𝑥𝑥 𝑗𝑗 : nilai amatan pada provinsi ke-j ( observed value in the j-th province) 𝑤𝑤 𝑖𝑖𝑗𝑗 : elemen matriks pembobot spasial baris ke-i dan kolom ke-j ( i-th row and k-th column spatial weighting matrix elements)
𝑤𝑤 𝑗𝑗 (u i , v i ) = { [1− ( 𝑑𝑑𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑏𝑏𝑖𝑖 ) 2 ] 2 0 𝑗𝑗𝑖𝑖𝑗𝑗𝑗𝑗  𝑑𝑑 𝑖𝑖𝑖𝑖 < 𝑏𝑏 𝑖𝑖 𝑙𝑙𝑗𝑗𝑖𝑖𝑛𝑛𝑛𝑛𝑙𝑙𝑗𝑗 } …………. (5)
𝑑𝑑 𝑖𝑖𝑗𝑗 adalah jarak euclidean antara titik lokasi dan b i adalah bandwith lokasi ke-i. Nilai bandwith
yang dipilih adalah bandwidth yang dapat menghasilkan nilai cross validation (CV) minimal . 𝐶𝐶𝐶𝐶 =   ∑ [𝑦𝑦 ̅ 𝑖𝑖 − 𝑦𝑦̅̂ ≠𝑖𝑖 (𝑏𝑏 𝑖𝑖 )] 2 𝑁𝑁 𝑖𝑖=1
………… (6) : Produksi komoditas ke-i pada tahun ke-t (commodity  production  for  the  i-th  commodity  of t-th year)

## diperoleh rumus berikut.
𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁 𝑡𝑡
Keterangan ( remaks) : 𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁 𝑡𝑡 :  NTN reformulasi tahun ke-t (FoT for the t-th year) 𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝑁𝑁 𝑡𝑡
:  Indeks produksi perikanan tangkap (IPPT) tahun ke-t ( capture fisheries production index for t-th year) 𝐼𝐼𝑁𝑁𝐼𝐼 𝑡𝑡 :  Indeks tenaga kerja (ITK) subsektor perikanan tangkap ke-t ( capture fisheries labor index for t-th year)
digunakan dalam indeks Paasche dituliskan sebagai berikut.
𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝑁𝑁 𝑡𝑡 = ∑ 𝐼𝐼 𝑖𝑖𝑡𝑡 ∗𝑄𝑄 𝑖𝑖𝑡𝑡 ∑ 𝐼𝐼 𝑖𝑖𝑡𝑡 ∗𝑄𝑄 𝑖𝑖0 ×  100 ………… ( 2) Keterangan ( remaks) : 𝐼𝐼 𝑖𝑖𝑡𝑡 :  Harga komoditas ke-i pada tahun ke-t (commodity price for the i-th commodity of t-th year ) 𝑄𝑄 𝑖𝑖𝑡𝑡 :  Produksi komoditas ke-i pada tahun ke-t (commodity production for the i-th commodity of t- th year) 𝑄𝑄 𝑖𝑖0 :  Produksi komoditas ke-i pada tahun dasar (commodity production for the i-th commodity of base year)
kerja (ITK) subsektor perikanan tangkap adalah sebagai berikut.
𝐼𝐼𝑁𝑁𝐼𝐼 𝑡𝑡 = 𝐼𝐼𝐼𝐼 𝑡𝑡 𝐼𝐼𝐼𝐼 𝑡𝑡−1 ×  100 ………… ( 3) Keterangan ( remaks ): 𝑁𝑁𝐼𝐼 𝑡𝑡 :  Jumlah TK subsektor perikanan tangkap tahun ke-t  ( number of labor in the capture fisheries sub-sector in year t ) 𝑁𝑁𝐼𝐼 𝑡𝑡−1 :  Jumlah TK subsektor perikanan tangkap tahun ke-t-1 ( Number of labor in the capture fisheries sub-sector in year t-1 )
global ( 𝐼𝐼 ) adalah sebagai berikut (Zhukov, 2010).
𝐼𝐼 = 𝑛𝑛  ∑ ∑ 𝑤𝑤 𝑖𝑖𝑖𝑖 (𝑥𝑥 𝑖𝑖 −𝑥𝑥̅)(𝑥𝑥 𝑖𝑖 −𝑥𝑥̅) 𝑛𝑛 𝑖𝑖≠𝑖𝑖=1 𝑛𝑛 𝑖𝑖=1 ∑ (𝑥𝑥 𝑖𝑖 −𝑥𝑥̅) 2 𝑛𝑛 𝑖𝑖=1 ∑ ∑ 𝑤𝑤 𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑛𝑛 𝑖𝑖=𝑖𝑖 𝑛𝑛 𝑖𝑖=1 ………… ( 4)
Keterangan ( remaks) : n    : banyaknya provinsi ( number of provinces) 𝑥𝑥̅ : nilai rata – rata 𝑥𝑥 𝑖𝑖 dari 33 provinsi ( average value of 𝑥𝑥 𝑖𝑖 from 33 provinces) 𝑥𝑥 𝑖𝑖 : nilai amatan pada provinsi ke-i ( observed value in the i-th province) 𝑥𝑥 𝑗𝑗 : nilai amatan pada provinsi ke-j ( observed value in the j-th province) 𝑤𝑤 𝑖𝑖𝑗𝑗 : elemen matriks pembobot spasial baris ke-i dan kolom ke-j ( i-th row and k-th column spatial weighting matrix elements)
𝑤𝑤 𝑗𝑗 (u i , v i ) = { [1− ( 𝑑𝑑𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑏𝑏𝑖𝑖 ) 2 ] 2 0 𝑗𝑗𝑖𝑖𝑗𝑗𝑗𝑗  𝑑𝑑 𝑖𝑖𝑖𝑖 < 𝑏𝑏 𝑖𝑖 𝑙𝑙𝑗𝑗𝑖𝑖𝑛𝑛𝑛𝑛𝑙𝑙𝑗𝑗 } …………. (5)
𝑑𝑑 𝑖𝑖𝑗𝑗 adalah jarak euclidean antara titik lokasi dan b i adalah bandwith lokasi ke-i. Nilai bandwith yang dipilih adalah bandwidth yang dapat menghasilkan nilai cross validation (CV) minimal . 𝐶𝐶𝐶𝐶 =   ∑ [𝑦𝑦 ̅ 𝑖𝑖 − 𝑦𝑦̅̂ ≠𝑖𝑖 (𝑏𝑏 𝑖𝑖 )] 2 𝑁𝑁 𝑖𝑖=1 ………… (6)
: Produksi komoditas ke-i pada tahun dasar
(commodity  production  for  the  i-th  commodity  of base year) Perubahan TK subsektor perikanan tangkap dihitung menggunakan indeks berantai. Metode penghitungan indeks berantai adalah dengan membandingkan hasil pengukuran data tahun berjalan dengan tahun sebelumnya (t- 1 ) (BPS 2020).
Formula penghitungan indeks tenaga kerja (ITK) subsektor perikanan tangkap adalah sebagai berikut.
diperoleh rumus berikut.
𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁 𝑡𝑡 = √ 𝐼𝐼𝐼𝐼 𝑡𝑡 𝐼𝐼𝐼𝐼 𝑡𝑡 𝑥𝑥 𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼 𝑡𝑡 𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼 𝑡𝑡 2 x 100 ………… (1) Keterangan ( remaks) : 𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁 𝑡𝑡 :  NTN reformulasi tahun ke-t (FoT for the t-th year) 𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝑁𝑁 𝑡𝑡 :  Indeks produksi perikanan tangkap (IPPT) tahun ke-t ( capture fisheries production index for t-th year) 𝐼𝐼𝑁𝑁𝐼𝐼 𝑡𝑡 :  Indeks tenaga kerja (ITK) subsektor perikanan tangkap ke-t ( capture fisheries labor index for t-th year) digunakan dalam indeks Paasche dituliskan sebagai berikut. 𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝑁𝑁 𝑡𝑡 = ∑ 𝐼𝐼 𝑖𝑖𝑡𝑡 ∗𝑄𝑄 𝑖𝑖𝑡𝑡 ∑ 𝐼𝐼 𝑖𝑖𝑡𝑡 ∗𝑄𝑄 𝑖𝑖0 ×  100 ………… ( 2) Keterangan ( remaks) : 𝐼𝐼 𝑖𝑖𝑡𝑡 :  Harga komoditas ke-i pada tahun ke-t (commodity price for the i-th commodity of t-th year ) 𝑄𝑄 𝑖𝑖𝑡𝑡 :  Produksi komoditas ke-i pada tahun ke-t (commodity production for the i-th commodity of t- th year) 𝑄𝑄 𝑖𝑖0 :  Produksi komoditas ke-i pada tahun dasar (commodity production for the i-th commodity of base year)
kerja (ITK) subsektor perikanan tangkap adalah sebagai berikut.
𝐼𝐼𝑁𝑁𝐼𝐼 𝑡𝑡 = 𝐼𝐼𝐼𝐼 𝑡𝑡 𝐼𝐼𝐼𝐼 𝑡𝑡−1 ×  100 ………… ( 3)
Keterangan ( remaks ): 𝑁𝑁𝐼𝐼 𝑡𝑡 :  Jumlah TK subsektor perikanan tangkap tahun ke-t  ( number of labor in the capture fisheries sub-sector in year t ) 𝑁𝑁𝐼𝐼 𝑡𝑡−1 :  Jumlah TK subsektor perikanan tangkap tahun ke-t-1 ( Number of labor in the capture fisheries sub-sector in year t-1 )
global ( 𝐼𝐼 ) adalah sebagai berikut (Zhukov, 2010).
𝐼𝐼 = 𝑛𝑛  ∑ ∑ 𝑤𝑤 𝑖𝑖𝑖𝑖 (𝑥𝑥 𝑖𝑖 −𝑥𝑥̅)(𝑥𝑥 𝑖𝑖 −𝑥𝑥̅) 𝑛𝑛 𝑖𝑖≠𝑖𝑖=1 𝑛𝑛 𝑖𝑖=1 ∑ (𝑥𝑥 𝑖𝑖 −𝑥𝑥̅) 2 𝑛𝑛 𝑖𝑖=1 ∑ ∑ 𝑤𝑤 𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑛𝑛 𝑖𝑖=𝑖𝑖 𝑛𝑛 𝑖𝑖=1 ………… ( 4)
Keterangan ( remaks) : n    : banyaknya provinsi ( number of provinces)
𝑥𝑥̅ : nilai rata – rata 𝑥𝑥 𝑖𝑖 dari 33 provinsi ( average value of 𝑥𝑥 𝑖𝑖 from 33 provinces)
𝑥𝑥 𝑖𝑖 : nilai amatan pada provinsi ke-i ( observed value in the i-th province) 𝑥𝑥 𝑗𝑗 : nilai amatan pada provinsi ke-j ( observed value in the j-th province) 𝑤𝑤 𝑖𝑖𝑗𝑗 : elemen matriks pembobot spasial baris ke-i dan kolom ke-j ( i-th row and k-th column spatial weighting matrix elements)
𝑤𝑤 𝑗𝑗 (u i , v i ) = { [1− ( 𝑑𝑑𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑏𝑏𝑖𝑖 ) 2 ] 2 0 𝑗𝑗𝑖𝑖𝑗𝑗𝑗𝑗  𝑑𝑑 𝑖𝑖𝑖𝑖 < 𝑏𝑏 𝑖𝑖 𝑙𝑙𝑗𝑗𝑖𝑖𝑛𝑛𝑛𝑛𝑙𝑙𝑗𝑗 } …………. (5)
𝑑𝑑 𝑖𝑖𝑗𝑗 adalah jarak euclidean antara titik lokasi dan b i adalah bandwith lokasi ke-i. Nilai bandwith yang dipilih adalah bandwidth yang dapat menghasilkan nilai cross validation (CV) minimal .
𝐶𝐶𝐶𝐶 =   ∑ [𝑦𝑦 ̅ 𝑖𝑖 − 𝑦𝑦̅̂ ≠𝑖𝑖 (𝑏𝑏 𝑖𝑖 )] 2
𝑁𝑁 𝑖𝑖=1
………… (6)
.................................(3)
Keterangan ( remarks) :
diperoleh rumus berikut.
𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁 𝑡𝑡 = √ 𝐼𝐼𝐼𝐼 𝑡𝑡 𝐼𝐼𝐼𝐼 𝑡𝑡 𝑥𝑥 𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼 𝑡𝑡 𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼 𝑡𝑡 2 x 100 ………… (1) Keterangan ( remaks) : 𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁 𝑡𝑡 :  NTN reformulasi tahun ke-t (FoT for the t-th year) 𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝑁𝑁 𝑡𝑡 :  Indeks produksi perikanan tangkap (IPPT) tahun ke-t ( capture fisheries production index for t-th year) 𝐼𝐼𝑁𝑁𝐼𝐼 𝑡𝑡 :  Indeks tenaga kerja (ITK) subsektor perikanan tangkap ke-t ( capture fisheries labor index for t-th year) digunakan dalam indeks Paasche dituliskan sebagai berikut. 𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝑁𝑁 𝑡𝑡 = ∑ 𝐼𝐼 𝑖𝑖𝑡𝑡 ∗𝑄𝑄 𝑖𝑖𝑡𝑡
∑ 𝐼𝐼 𝑖𝑖𝑡𝑡 ∗𝑄𝑄 𝑖𝑖0 ×  100 ………… ( 2) Keterangan ( remaks) : 𝐼𝐼 𝑖𝑖𝑡𝑡 :  Harga komoditas ke-i pada tahun ke-t (commodity price for the i-th commodity of t-th year ) 𝑄𝑄 𝑖𝑖𝑡𝑡 :  Produksi komoditas ke-i pada tahun ke-t (commodity production for the i-th commodity of t- th year) 𝑄𝑄 𝑖𝑖0 :  Produksi komoditas ke-i pada tahun dasar (commodity production for the i-th commodity of base year)
kerja (ITK) subsektor perikanan tangkap adalah sebagai berikut.
𝐼𝐼𝑁𝑁𝐼𝐼 𝑡𝑡 = 𝐼𝐼𝐼𝐼 𝑡𝑡 𝐼𝐼𝐼𝐼 𝑡𝑡−1 ×  100 ………… ( 3)
Keterangan ( remaks ):
𝑁𝑁𝐼𝐼 𝑡𝑡 :  Jumlah TK subsektor perikanan tangkap tahun ke-t  ( number of labor in the capture fisheries sub-sector in year t ) 𝑁𝑁𝐼𝐼 𝑡𝑡−1 :  Jumlah TK subsektor perikanan tangkap tahun ke-t-1 ( Number of labor in the capture fisheries sub-sector in year t-1 )
global ( 𝐼𝐼 ) adalah sebagai berikut (Zhukov, 2010).
𝐼𝐼 = 𝑛𝑛  ∑ ∑ 𝑤𝑤 𝑖𝑖𝑖𝑖 (𝑥𝑥 𝑖𝑖 −𝑥𝑥̅)(𝑥𝑥 𝑖𝑖 −𝑥𝑥̅) 𝑛𝑛 𝑖𝑖≠𝑖𝑖=1 𝑛𝑛 𝑖𝑖=1 ∑ (𝑥𝑥 𝑖𝑖 −𝑥𝑥̅) 2 𝑛𝑛 𝑖𝑖=1 ∑ ∑ 𝑤𝑤 𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑛𝑛 𝑖𝑖=𝑖𝑖 𝑛𝑛 𝑖𝑖=1 ………… ( 4)
Keterangan ( remaks) : n    : banyaknya provinsi ( number of provinces)
𝑥𝑥̅ : nilai rata – rata 𝑥𝑥 𝑖𝑖 dari 33 provinsi ( average value of 𝑥𝑥 𝑖𝑖 from 33 provinces)
𝑥𝑥 𝑖𝑖 : nilai amatan pada provinsi ke-i ( observed value in the i-th province) 𝑥𝑥 𝑗𝑗 : nilai amatan pada provinsi ke-j ( observed value in the j-th province) 𝑤𝑤 𝑖𝑖𝑗𝑗 : elemen matriks pembobot spasial baris ke-i dan kolom ke-j ( i-th row and k-th column spatial weighting matrix elements)
𝑤𝑤 𝑗𝑗 (u i , v i ) = { [1− ( 𝑑𝑑𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑏𝑏𝑖𝑖 ) 2 ] 2 0 𝑗𝑗𝑖𝑖𝑗𝑗𝑗𝑗  𝑑𝑑 𝑖𝑖𝑖𝑖 < 𝑏𝑏 𝑖𝑖 𝑙𝑙𝑗𝑗𝑖𝑖𝑛𝑛𝑛𝑛𝑙𝑙𝑗𝑗 } …………. (5)
𝑑𝑑 𝑖𝑖𝑗𝑗 adalah jarak euclidean antara titik lokasi dan b i adalah bandwith lokasi ke-i. Nilai bandwith yang dipilih adalah bandwidth yang dapat menghasilkan nilai cross validation (CV) minimal .
𝐶𝐶𝐶𝐶 =   ∑ [𝑦𝑦 ̅ 𝑖𝑖 − 𝑦𝑦̅̂ ≠𝑖𝑖 (𝑏𝑏 𝑖𝑖 )] 2 𝑁𝑁 𝑖𝑖=1
………… (6) : Jumlah TK subsektor perikanan tangkap tahun ke-t ( number of labor in the capture fisheries sub- sector in year t )
diperoleh rumus berikut.
𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁 𝑡𝑡 = √ 𝐼𝐼𝐼𝐼 𝑡𝑡 𝐼𝐼𝐼𝐼 𝑡𝑡 𝑥𝑥 𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼 𝑡𝑡 𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼 𝑡𝑡 2 x 100 ………… (1) Keterangan ( remaks) : 𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁 𝑡𝑡 :  NTN reformulasi tahun ke-t (FoT for the t-th year) 𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝑁𝑁 𝑡𝑡 :  Indeks produksi perikanan tangkap (IPPT) tahun ke-t ( capture fisheries production index for t-th year) 𝐼𝐼𝑁𝑁𝐼𝐼 𝑡𝑡 :  Indeks tenaga kerja (ITK) subsektor perikanan tangkap ke-t ( capture fisheries labor index for t-th year) digunakan dalam indeks Paasche dituliskan sebagai berikut. 𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝑁𝑁 𝑡𝑡 = ∑ 𝐼𝐼 𝑖𝑖𝑡𝑡 ∗𝑄𝑄 𝑖𝑖𝑡𝑡 ∑ 𝐼𝐼 𝑖𝑖𝑡𝑡 ∗𝑄𝑄 𝑖𝑖0 ×  100 ………… ( 2) Keterangan ( remaks) : 𝐼𝐼 𝑖𝑖𝑡𝑡 :  Harga komoditas ke-i pada tahun ke-t (commodity price for the i-th commodity of t-th year ) 𝑄𝑄 𝑖𝑖𝑡𝑡 :  Produksi komoditas ke-i pada tahun ke-t (commodity production for the i-th commodity of t- th year) 𝑄𝑄 𝑖𝑖0 :  Produksi komoditas ke-i pada tahun dasar (commodity production for the i-th commodity of base year)
kerja (ITK) subsektor perikanan tangkap adalah sebagai berikut.
𝐼𝐼𝑁𝑁𝐼𝐼 𝑡𝑡 = 𝐼𝐼𝐼𝐼 𝑡𝑡 𝐼𝐼𝐼𝐼 𝑡𝑡−1 ×  100 ………… ( 3)
Keterangan ( remaks ):
𝑁𝑁𝐼𝐼 𝑡𝑡 :  Jumlah TK subsektor perikanan tangkap tahun ke-t  ( number of labor in the capture fisheries sub-sector in year t )
𝑁𝑁𝐼𝐼 𝑡𝑡−1 :  Jumlah TK subsektor perikanan tangkap tahun ke-t-1 ( Number of labor in the capture fisheries sub-sector in year t-1 )
global ( 𝐼𝐼 ) adalah sebagai berikut (Zhukov, 2010).
𝐼𝐼 = 𝑛𝑛  ∑ ∑ 𝑤𝑤 𝑖𝑖𝑖𝑖 (𝑥𝑥 𝑖𝑖 −𝑥𝑥̅)(𝑥𝑥 𝑖𝑖 −𝑥𝑥̅) 𝑛𝑛 𝑖𝑖≠𝑖𝑖=1 𝑛𝑛 𝑖𝑖=1 ∑ (𝑥𝑥 𝑖𝑖 −𝑥𝑥̅) 2 𝑛𝑛 𝑖𝑖=1 ∑ ∑ 𝑤𝑤 𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑛𝑛 𝑖𝑖=𝑖𝑖 𝑛𝑛 𝑖𝑖=1 ………… ( 4)
Keterangan ( remaks) : n    : banyaknya provinsi ( number of provinces) 𝑥𝑥̅ : nilai rata – rata 𝑥𝑥 𝑖𝑖 dari 33 provinsi ( average value of 𝑥𝑥 𝑖𝑖 from 33 provinces)
𝑥𝑥 𝑖𝑖 : nilai amatan pada provinsi ke-i ( observed value in the i-th province) 𝑥𝑥 𝑗𝑗 : nilai amatan pada provinsi ke-j ( observed value in the j-th province) 𝑤𝑤 𝑖𝑖𝑗𝑗 : elemen matriks pembobot spasial baris ke-i dan kolom ke-j ( i-th row and k-th column spatial weighting matrix elements)
𝑤𝑤 𝑗𝑗 (u i , v i ) = { [1− ( 𝑑𝑑𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑏𝑏𝑖𝑖 ) 2 ] 2 0 𝑗𝑗𝑖𝑖𝑗𝑗𝑗𝑗  𝑑𝑑 𝑖𝑖𝑖𝑖 < 𝑏𝑏 𝑖𝑖 𝑙𝑙𝑗𝑗𝑖𝑖𝑛𝑛𝑛𝑛𝑙𝑙𝑗𝑗 } …………. (5)
𝑑𝑑 𝑖𝑖𝑗𝑗 adalah jarak euclidean antara titik lokasi dan b i adalah bandwith lokasi ke-i. Nilai bandwith yang dipilih adalah bandwidth yang dapat menghasilkan nilai cross validation (CV) minimal . 𝐶𝐶𝐶𝐶 =   ∑ [𝑦𝑦 ̅ 𝑖𝑖 − 𝑦𝑦̅̂ ≠𝑖𝑖 (𝑏𝑏 𝑖𝑖 )] 2 𝑁𝑁 𝑖𝑖=1
………… (6)
: Jumlah TK subsektor perikanan tangkap tahun ke-t-1 ( Number  of  labor  in  the  capture  fisheries sub-sector in year t-1 )

## Metode Analisis
Metode analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisis deskriptif dan analisis ekonometrika. Analisis deskriptif digunakan untuk mengetahui gambaran NTN dan variabel independen. Analisis ekonometrika yang digunakan adalah indeks moran global dan diagram pencar moran untuk melihat dependensi spasial dan pola spasial (Lee & Wong, 2001) serta GWPR untuk memeriksa adanya pengaruh heterogenitas spasial dan mengetahui determinan NTN level provinsi.

## Analisis Ekonometrika
Matriks pembobot spasial merupakan bentuk formal  dari dependensi spasial yang diperoleh dari kedekatan  hubungan  geografis  antaramatan  melalui spatial contiguity dan inverse distance serta kedekatan hubungan secara sosial dan ekonomi (Anselin, 1988). Salah satu indikator yang digunakan untuk melihat dependesi spasial menggunakan indeks moran global ( I ) adalah sebagai berikut (Zhukov, 2010).
.....................(4) Keterangan ( remarks) :
diperoleh rumus berikut.
𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁 𝑡𝑡 = √ 𝐼𝐼𝐼𝐼 𝑡𝑡

## 𝐼𝐼𝐼𝐼 𝑡𝑡 𝑥𝑥 𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼 𝑡𝑡 𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼 𝑡𝑡
2 x 100 ………… (1) Keterangan ( remaks) : 𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁 𝑡𝑡 :  NTN reformulasi tahun ke-t (FoT for the t-th year) 𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝑁𝑁 𝑡𝑡
:  Indeks produksi perikanan tangkap (IPPT) tahun ke-t ( capture fisheries production index for t-th year) 𝐼𝐼𝑁𝑁𝐼𝐼 𝑡𝑡 :  Indeks tenaga kerja (ITK) subsektor perikanan tangkap ke-t ( capture fisheries labor index for t-th year)
digunakan dalam indeks Paasche dituliskan sebagai berikut.
𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝑁𝑁 𝑡𝑡 = ∑ 𝐼𝐼 𝑖𝑖𝑡𝑡 ∗𝑄𝑄 𝑖𝑖𝑡𝑡 ∑ 𝐼𝐼 𝑖𝑖𝑡𝑡 ∗𝑄𝑄 𝑖𝑖0 ×  100 ………… ( 2)
Keterangan ( remaks) : 𝐼𝐼 𝑖𝑖𝑡𝑡 :  Harga komoditas ke-i pada tahun ke-t (commodity price for the i-th commodity of t-th year ) 𝑄𝑄 𝑖𝑖𝑡𝑡 :  Produksi komoditas ke-i pada tahun ke-t (commodity production for the i-th commodity of t- th year) 𝑄𝑄 𝑖𝑖0 :  Produksi komoditas ke-i pada tahun dasar (commodity production for the i-th commodity of base year)
kerja (ITK) subsektor perikanan tangkap adalah sebagai berikut.
Keterangan ( remaks ): 𝑁𝑁𝐼𝐼 𝑡𝑡 :  Jumlah TK subsektor perikanan tangkap tahun ke-t  ( number of labor in the capture fisheries sub-sector in year t ) 𝑁𝑁𝐼𝐼 𝑡𝑡−1 :  Jumlah TK subsektor perikanan tangkap tahun ke-t-1 ( Number of labor in the capture fisheries sub-sector in year t-1 ) global ( 𝐼𝐼 ) adalah sebagai berikut (Zhukov, 2010).
𝐼𝐼 = 𝑛𝑛  ∑ ∑ 𝑤𝑤 𝑖𝑖𝑖𝑖 (𝑥𝑥 𝑖𝑖 −𝑥𝑥̅)(𝑥𝑥 𝑖𝑖 −𝑥𝑥̅) 𝑛𝑛 𝑖𝑖≠𝑖𝑖=1 𝑛𝑛 𝑖𝑖=1 ∑ (𝑥𝑥 𝑖𝑖 −𝑥𝑥̅) 2 𝑛𝑛 𝑖𝑖=1 ∑ ∑ 𝑤𝑤 𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑛𝑛 𝑖𝑖=𝑖𝑖 𝑛𝑛 𝑖𝑖=1 ………… ( 4) Keterangan ( remaks) : n    : banyaknya provinsi ( number of provinces) 𝑥𝑥̅ : nilai rata – rata 𝑥𝑥 𝑖𝑖 dari 33 provinsi ( average value of 𝑥𝑥 𝑖𝑖 from 33 provinces) 𝑥𝑥 𝑖𝑖 : nilai amatan pada provinsi ke-i ( observed value in the i-th province) 𝑥𝑥 𝑗𝑗 : nilai amatan pada provinsi ke-j ( observed value in the j-th province) 𝑤𝑤 𝑖𝑖𝑗𝑗 : elemen matriks pembobot spasial baris ke-i dan kolom ke-j ( i-th row and k-th column spatial weighting matrix elements)
𝑤𝑤 𝑗𝑗 (u i , v i ) = { [1− ( 𝑑𝑑𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑏𝑏𝑖𝑖 ) 2 ] 2 0 𝑗𝑗𝑖𝑖𝑗𝑗𝑗𝑗  𝑑𝑑 𝑖𝑖𝑖𝑖 < 𝑏𝑏 𝑖𝑖 𝑙𝑙𝑗𝑗𝑖𝑖𝑛𝑛𝑛𝑛𝑙𝑙𝑗𝑗 } …………. (5) 𝑑𝑑 𝑖𝑖𝑗𝑗 adalah jarak euclidean antara titik lokasi dan b i adalah bandwith lokasi ke-i. Nilai bandwith yang dipilih adalah bandwidth yang dapat menghasilkan nilai cross validation (CV) minimal . 𝐶𝐶𝐶𝐶 =   ∑ [𝑦𝑦 ̅ 𝑖𝑖 − 𝑦𝑦̅̂ ≠𝑖𝑖 (𝑏𝑏 𝑖𝑖 )] 2 𝑁𝑁 𝑖𝑖=1 ………… (6) : banyaknya provinsi ( number of provinces )

## diperoleh rumus berikut.
𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁 𝑡𝑡
= √ 𝐼𝐼𝐼𝐼 𝑡𝑡 𝐼𝐼𝐼𝐼 𝑡𝑡 𝑥𝑥 𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼 𝑡𝑡 𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼 𝑡𝑡 2 x 100 ………… (1) Keterangan ( remaks) : 𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁 𝑡𝑡 :  NTN reformulasi tahun ke-t (FoT for the t-th year) 𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝑁𝑁 𝑡𝑡
:  Indeks produksi perikanan tangkap (IPPT) tahun ke-t ( capture fisheries production index for t-th year) 𝐼𝐼𝑁𝑁𝐼𝐼 𝑡𝑡 :  Indeks tenaga kerja (ITK) subsektor perikanan tangkap ke-t ( capture fisheries labor index for t-th year)
digunakan dalam indeks Paasche dituliskan sebagai berikut.
𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝑁𝑁 𝑡𝑡 = ∑ 𝐼𝐼 𝑖𝑖𝑡𝑡 ∗𝑄𝑄 𝑖𝑖𝑡𝑡 ∑ 𝐼𝐼 𝑖𝑖𝑡𝑡 ∗𝑄𝑄 𝑖𝑖0 ×  100

## ………… ( 2)
Keterangan ( remaks) : 𝐼𝐼 𝑖𝑖𝑡𝑡 :  Harga komoditas ke-i pada tahun ke-t (commodity price for the i-th commodity of t-th year ) 𝑄𝑄 𝑖𝑖𝑡𝑡 :  Produksi komoditas ke-i pada tahun ke-t (commodity production for the i-th commodity of t- th year) 𝑄𝑄 𝑖𝑖0 :  Produksi komoditas ke-i pada tahun dasar (commodity production for the i-th commodity of base year)
kerja (ITK) subsektor perikanan tangkap adalah sebagai berikut.
Keterangan ( remaks ): 𝑁𝑁𝐼𝐼 𝑡𝑡 :  Jumlah TK subsektor perikanan tangkap tahun ke-t  ( number of labor in the capture fisheries sub-sector in year t ) 𝑁𝑁𝐼𝐼 𝑡𝑡−1 :  Jumlah TK subsektor perikanan tangkap tahun ke-t-1 ( Number of labor in the capture fisheries sub-sector in year t-1 ) global ( 𝐼𝐼 ) adalah sebagai berikut (Zhukov, 2010).
𝐼𝐼 = 𝑛𝑛  ∑ ∑ 𝑤𝑤 𝑖𝑖𝑖𝑖 (𝑥𝑥 𝑖𝑖 −𝑥𝑥̅)(𝑥𝑥 𝑖𝑖 −𝑥𝑥̅) 𝑛𝑛 𝑖𝑖≠𝑖𝑖=1 𝑛𝑛 𝑖𝑖=1 ∑ (𝑥𝑥 𝑖𝑖 −𝑥𝑥̅) 2 𝑛𝑛 𝑖𝑖=1 ∑ ∑ 𝑤𝑤 𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑛𝑛 𝑖𝑖=𝑖𝑖 𝑛𝑛 𝑖𝑖=1 ………… ( 4) Keterangan ( remaks) : n    : banyaknya provinsi ( number of provinces) 𝑥𝑥̅ : nilai rata – rata 𝑥𝑥 𝑖𝑖 dari 33 provinsi ( average value of 𝑥𝑥 𝑖𝑖 from 33 provinces) 𝑥𝑥 𝑖𝑖 : nilai amatan pada provinsi ke-i ( observed value in the i-th province) 𝑥𝑥 𝑗𝑗 : nilai amatan pada provinsi ke-j ( observed value in the j-th province) 𝑤𝑤 𝑖𝑖𝑗𝑗 : elemen matriks pembobot spasial baris ke-i dan kolom ke-j ( i-th row and k-th column spatial weighting matrix elements)
𝑤𝑤 𝑗𝑗 (u i , v i ) = { [1− ( 𝑑𝑑𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑏𝑏𝑖𝑖 ) 2 ] 2 0 𝑗𝑗𝑖𝑖𝑗𝑗𝑗𝑗  𝑑𝑑 𝑖𝑖𝑖𝑖 < 𝑏𝑏 𝑖𝑖 𝑙𝑙𝑗𝑗𝑖𝑖𝑛𝑛𝑛𝑛𝑙𝑙𝑗𝑗 } …………. (5) 𝑑𝑑 𝑖𝑖𝑗𝑗 adalah jarak euclidean antara titik lokasi dan b i adalah bandwith lokasi ke-i. Nilai bandwith yang dipilih adalah bandwidth yang dapat menghasilkan nilai cross validation (CV) minimal . 𝐶𝐶𝐶𝐶 =   ∑ [𝑦𝑦 ̅ 𝑖𝑖 − 𝑦𝑦̅̂ ≠𝑖𝑖 (𝑏𝑏 𝑖𝑖 )] 2 𝑁𝑁 𝑖𝑖=1 ………… (6) : nilai rata–rata  dari 33 provinsi (average value of
diperoleh rumus berikut.
𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁 𝑡𝑡 = √ 𝐼𝐼𝐼𝐼 𝑡𝑡 𝐼𝐼𝐼𝐼 𝑡𝑡 𝑥𝑥 𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼 𝑡𝑡 𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼 𝑡𝑡 2 x 100 ………… (1) Keterangan ( remaks) : 𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁 𝑡𝑡 :  NTN reformulasi tahun ke-t (FoT for the t-th year) 𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝑁𝑁 𝑡𝑡
:  Indeks produksi perikanan tangkap (IPPT) tahun ke-t ( capture fisheries production index for t-th year)
𝐼𝐼𝑁𝑁𝐼𝐼 𝑡𝑡 :  Indeks tenaga kerja (ITK) subsektor perikanan tangkap ke-t ( capture fisheries labor index for t-th year)
digunakan dalam indeks Paasche dituliskan sebagai berikut.
Keterangan ( remaks) : 𝐼𝐼 𝑖𝑖𝑡𝑡 :  Harga komoditas ke-i pada tahun ke-t (commodity price for the i-th commodity of t-th year ) 𝑄𝑄 𝑖𝑖𝑡𝑡 :  Produksi komoditas ke-i pada tahun ke-t (commodity production for the i-th commodity of t- th year) 𝑄𝑄 𝑖𝑖0 :  Produksi komoditas ke-i pada tahun dasar (commodity production for the i-th commodity of base year)
kerja (ITK) subsektor perikanan tangkap adalah sebagai berikut.
:  Jumlah TK subsektor perikanan tangkap tahun ke-t  ( number of labor in the capture fisheries sub-sector in year t )
𝑁𝑁𝐼𝐼 𝑡𝑡−1 :  Jumlah TK subsektor perikanan tangkap tahun ke-t-1 ( Number of labor in the capture fisheries sub-sector in year t-1 ) global ( 𝐼𝐼 ) adalah sebagai berikut (Zhukov, 2010).
𝐼𝐼 = 𝑛𝑛  ∑ ∑ 𝑤𝑤 𝑖𝑖𝑖𝑖 (𝑥𝑥 𝑖𝑖 −𝑥𝑥̅)(𝑥𝑥 𝑖𝑖 −𝑥𝑥̅) 𝑛𝑛 𝑖𝑖≠𝑖𝑖=1 𝑛𝑛 𝑖𝑖=1 ∑ (𝑥𝑥 𝑖𝑖 −𝑥𝑥̅) 2 𝑛𝑛 𝑖𝑖=1 ∑ ∑ 𝑤𝑤 𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑛𝑛 𝑖𝑖=𝑖𝑖 𝑛𝑛 𝑖𝑖=1 ………… ( 4) Keterangan ( remaks) : n    : banyaknya provinsi ( number of provinces) 𝑥𝑥̅ : nilai rata – rata 𝑥𝑥 𝑖𝑖 dari 33 provinsi ( average value of 𝑥𝑥 𝑖𝑖 from 33 provinces) 𝑥𝑥 𝑖𝑖 : nilai amatan pada provinsi ke-i ( observed value in the i-th province) 𝑥𝑥 𝑗𝑗 : nilai amatan pada provinsi ke-j ( observed value in the j-th province) 𝑤𝑤 𝑖𝑖𝑗𝑗 : elemen matriks pembobot spasial baris ke-i dan kolom ke-j ( i-th row and k-th column spatial weighting matrix elements) 𝑤𝑤 𝑗𝑗 (u i , v i ) = { [1− ( 𝑑𝑑𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑏𝑏𝑖𝑖 ) 2 ] 2 0 𝑗𝑗𝑖𝑖𝑗𝑗𝑗𝑗  𝑑𝑑 𝑖𝑖𝑖𝑖 < 𝑏𝑏 𝑖𝑖 𝑙𝑙𝑗𝑗𝑖𝑖𝑛𝑛𝑛𝑛𝑙𝑙𝑗𝑗 } …………. (5) 𝑑𝑑 𝑖𝑖𝑗𝑗 adalah jarak euclidean antara titik lokasi dan b i adalah bandwith lokasi ke-i. Nilai bandwith yang dipilih adalah bandwidth yang dapat menghasilkan nilai cross validation (CV) minimal . 𝐶𝐶𝐶𝐶 =   ∑ [𝑦𝑦 ̅ 𝑖𝑖 − 𝑦𝑦̅̂ ≠𝑖𝑖 (𝑏𝑏 𝑖𝑖 )] 2 𝑁𝑁 𝑖𝑖=1 ………… (6) from 33 provinces)

## diperoleh rumus berikut.
𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁 𝑡𝑡
= √ 𝐼𝐼𝐼𝐼 𝑡𝑡 𝐼𝐼𝐼𝐼 𝑡𝑡 𝑥𝑥
𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼 𝑡𝑡 𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼 𝑡𝑡
2 x 100 ………… (1) Keterangan ( remaks) : 𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁 𝑡𝑡 :  NTN reformulasi tahun ke-t (FoT for the t-th year) 𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝑁𝑁 𝑡𝑡
:  Indeks produksi perikanan tangkap (IPPT) tahun ke-t ( capture fisheries production index for t-th year) 𝐼𝐼𝑁𝑁𝐼𝐼 𝑡𝑡 :  Indeks tenaga kerja (ITK) subsektor perikanan tangkap ke-t ( capture fisheries labor index for t-th year)
digunakan dalam indeks Paasche dituliskan sebagai berikut.
𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝑁𝑁 𝑡𝑡 = ∑ 𝐼𝐼 𝑖𝑖𝑡𝑡 ∗𝑄𝑄 𝑖𝑖𝑡𝑡 ∑ 𝐼𝐼 𝑖𝑖𝑡𝑡 ∗𝑄𝑄 𝑖𝑖0 ×  100

## ………… (
2) Keterangan ( remaks) : 𝐼𝐼 𝑖𝑖𝑡𝑡 :  Harga komoditas ke-i pada tahun ke-t (commodity price for the i-th commodity of t-th year ) 𝑄𝑄 𝑖𝑖𝑡𝑡 :  Produksi komoditas ke-i pada tahun ke-t (commodity production for the i-th commodity of t- th year) 𝑄𝑄 𝑖𝑖0 :  Produksi komoditas ke-i pada tahun dasar (commodity production for the i-th commodity of base year)
kerja (ITK) subsektor perikanan tangkap adalah sebagai berikut.
𝐼𝐼𝑁𝑁𝐼𝐼 𝑡𝑡 = 𝐼𝐼𝐼𝐼 𝑡𝑡 𝐼𝐼𝐼𝐼 𝑡𝑡−1 ×  100 ………… ( 3)
Keterangan ( remaks ): 𝑁𝑁𝐼𝐼 𝑡𝑡 :  Jumlah TK subsektor perikanan tangkap tahun ke-t  ( number of labor in the capture fisheries sub-sector in year t
) 𝑁𝑁𝐼𝐼 𝑡𝑡−1 :  Jumlah TK subsektor perikanan tangkap tahun ke-t-1 ( Number of labor in the capture fisheries sub-sector in year t-1 ) global ( 𝐼𝐼 ) adalah sebagai berikut (Zhukov, 2010).
𝐼𝐼 = 𝑛𝑛  ∑ ∑ 𝑤𝑤 𝑖𝑖𝑖𝑖 (𝑥𝑥 𝑖𝑖 −𝑥𝑥̅)(𝑥𝑥 𝑖𝑖 −𝑥𝑥̅) 𝑛𝑛 𝑖𝑖≠𝑖𝑖=1 𝑛𝑛 𝑖𝑖=1 ∑ (𝑥𝑥 𝑖𝑖 −𝑥𝑥̅) 2 𝑛𝑛 𝑖𝑖=1 ∑ ∑ 𝑤𝑤 𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑛𝑛 𝑖𝑖=𝑖𝑖 𝑛𝑛 𝑖𝑖=1 ………… ( 4) Keterangan ( remaks) : n    : banyaknya provinsi ( number of provinces) 𝑥𝑥̅ : nilai rata – rata 𝑥𝑥 𝑖𝑖 dari 33 provinsi ( average value of 𝑥𝑥 𝑖𝑖 from 33 provinces) 𝑥𝑥 𝑖𝑖 : nilai amatan pada provinsi ke-i ( observed value in the i-th province) 𝑥𝑥 𝑗𝑗 : nilai amatan pada provinsi ke-j ( observed value in the j-th province) 𝑤𝑤 𝑖𝑖𝑗𝑗 : elemen matriks pembobot spasial baris ke-i dan kolom ke-j ( i-th row and k-th column spatial weighting matrix elements) 𝑤𝑤 𝑗𝑗 (u i , v i ) = { [1− ( 𝑑𝑑𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑏𝑏𝑖𝑖 ) 2 ] 2 0 𝑗𝑗𝑖𝑖𝑗𝑗𝑗𝑗  𝑑𝑑 𝑖𝑖𝑖𝑖 < 𝑏𝑏 𝑖𝑖 𝑙𝑙𝑗𝑗𝑖𝑖𝑛𝑛𝑛𝑛𝑙𝑙𝑗𝑗 } …………. (5) 𝑑𝑑 𝑖𝑖𝑗𝑗 adalah jarak euclidean antara titik lokasi dan b i adalah bandwith lokasi ke-i. Nilai bandwith yang dipilih adalah bandwidth yang dapat menghasilkan nilai cross validation (CV) minimal . 𝐶𝐶𝐶𝐶 =   ∑ [𝑦𝑦 ̅ 𝑖𝑖 − 𝑦𝑦̅̂ ≠𝑖𝑖 (𝑏𝑏 𝑖𝑖 )] 2 𝑁𝑁 𝑖𝑖=1 ………… (6) : nilai amatan pada provinsi ke-i (observed value in the i-th province)
diperoleh rumus berikut.
𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁 𝑡𝑡 = √ 𝐼𝐼𝐼𝐼 𝑡𝑡 𝐼𝐼𝐼𝐼 𝑡𝑡 𝑥𝑥 𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼 𝑡𝑡 𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼 𝑡𝑡
2 x 100 ………… (1)
Keterangan ( remaks) : 𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁 𝑡𝑡 :  NTN reformulasi tahun ke-t (FoT for the t-th year) 𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝑁𝑁 𝑡𝑡
:  Indeks produksi perikanan tangkap (IPPT) tahun ke-t ( capture fisheries production index for t-th year) 𝐼𝐼𝑁𝑁𝐼𝐼 𝑡𝑡 :  Indeks tenaga kerja (ITK) subsektor perikanan tangkap ke-t ( capture fisheries labor index for t-th year)
digunakan dalam indeks Paasche dituliskan sebagai berikut.
𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝑁𝑁 𝑡𝑡 = ∑ 𝐼𝐼 𝑖𝑖𝑡𝑡 ∗𝑄𝑄 𝑖𝑖𝑡𝑡 ∑ 𝐼𝐼 𝑖𝑖𝑡𝑡 ∗𝑄𝑄 𝑖𝑖0 ×  100

## ………… (
2) Keterangan ( remaks) : 𝐼𝐼 𝑖𝑖𝑡𝑡 :  Harga komoditas ke-i pada tahun ke-t (commodity price for the i-th commodity of t-th year ) 𝑄𝑄 𝑖𝑖𝑡𝑡 :  Produksi komoditas ke-i pada tahun ke-t (commodity production for the i-th commodity of t- th year) 𝑄𝑄 𝑖𝑖0 :  Produksi komoditas ke-i pada tahun dasar (commodity production for the i-th commodity of base year)
kerja (ITK) subsektor perikanan tangkap adalah sebagai berikut.
𝐼𝐼𝑁𝑁𝐼𝐼 𝑡𝑡 = 𝐼𝐼𝐼𝐼 𝑡𝑡 𝐼𝐼𝐼𝐼 𝑡𝑡−1 ×  100 ………… (
3) Keterangan ( remaks ): 𝑁𝑁𝐼𝐼 𝑡𝑡 :  Jumlah TK subsektor perikanan tangkap tahun ke-t  ( number of labor in the capture fisheries sub-sector in year t
) 𝑁𝑁𝐼𝐼 𝑡𝑡−1 :  Jumlah TK subsektor perikanan tangkap tahun ke-t-1 ( Number of labor in the capture fisheries sub-sector in year t-1 ) global ( 𝐼𝐼 ) adalah sebagai berikut (Zhukov, 2010).
𝐼𝐼 = 𝑛𝑛  ∑ ∑ 𝑤𝑤 𝑖𝑖𝑖𝑖 (𝑥𝑥 𝑖𝑖 −𝑥𝑥̅)(𝑥𝑥 𝑖𝑖 −𝑥𝑥̅) 𝑛𝑛 𝑖𝑖≠𝑖𝑖=1 𝑛𝑛 𝑖𝑖=1 ∑ (𝑥𝑥 𝑖𝑖 −𝑥𝑥̅) 2 𝑛𝑛 𝑖𝑖=1 ∑ ∑ 𝑤𝑤 𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑛𝑛 𝑖𝑖=𝑖𝑖 𝑛𝑛 𝑖𝑖=1 ………… ( 4) Keterangan ( remaks) : n    : banyaknya provinsi ( number of provinces) 𝑥𝑥̅ : nilai rata – rata 𝑥𝑥 𝑖𝑖 dari 33 provinsi ( average value of 𝑥𝑥 𝑖𝑖 from 33 provinces) 𝑥𝑥 𝑖𝑖 : nilai amatan pada provinsi ke-i ( observed value in the i-th province) 𝑥𝑥 𝑗𝑗 : nilai amatan pada provinsi ke-j ( observed value in the j-th province) 𝑤𝑤 𝑖𝑖𝑗𝑗 : elemen matriks pembobot spasial baris ke-i dan kolom ke-j ( i-th row and k-th column spatial weighting matrix elements) 𝑤𝑤 𝑗𝑗 (u i , v i ) = { [1− ( 𝑑𝑑𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑏𝑏𝑖𝑖 ) 2 ] 2 0 𝑗𝑗𝑖𝑖𝑗𝑗𝑗𝑗  𝑑𝑑 𝑖𝑖𝑖𝑖 < 𝑏𝑏 𝑖𝑖 𝑙𝑙𝑗𝑗𝑖𝑖𝑛𝑛𝑛𝑛𝑙𝑙𝑗𝑗 } …………. (5) 𝑑𝑑 𝑖𝑖𝑗𝑗 adalah jarak euclidean antara titik lokasi dan b i adalah bandwith lokasi ke-i. Nilai bandwith yang dipilih adalah bandwidth yang dapat menghasilkan nilai cross validation (CV) minimal . 𝐶𝐶𝐶𝐶 =   ∑ [𝑦𝑦 ̅ 𝑖𝑖 − 𝑦𝑦̅̂ ≠𝑖𝑖 (𝑏𝑏 𝑖𝑖 )] 2 𝑁𝑁 𝑖𝑖=1 ………… (6) : nilai amatan pada provinsi ke-j (observed value in the j-th province) diperoleh rumus berikut. 𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁 𝑡𝑡 = √ 𝐼𝐼𝐼𝐼 𝑡𝑡 𝐼𝐼𝐼𝐼 𝑡𝑡 𝑥𝑥 𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼 𝑡𝑡 𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼 𝑡𝑡 2 x 100 ………… (1) Keterangan ( remaks) : 𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁 𝑡𝑡 :  NTN reformulasi tahun ke-t (FoT for the t-th year) 𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝑁𝑁 𝑡𝑡 :  Indeks produksi perikanan tangkap (IPPT) tahun ke-t ( capture fisheries production index for t-th year) 𝐼𝐼𝑁𝑁𝐼𝐼 𝑡𝑡 :  Indeks tenaga kerja (ITK) subsektor perikanan tangkap ke-t ( capture fisheries labor index for t-th year)
digunakan dalam indeks Paasche dituliskan sebagai berikut.
𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝑁𝑁 𝑡𝑡 = ∑ 𝐼𝐼 𝑖𝑖𝑡𝑡 ∗𝑄𝑄 𝑖𝑖𝑡𝑡 ∑ 𝐼𝐼 𝑖𝑖𝑡𝑡 ∗𝑄𝑄 𝑖𝑖0 ×  100 ………… ( 2) Keterangan ( remaks) : 𝐼𝐼 𝑖𝑖𝑡𝑡 :  Harga komoditas ke-i pada tahun ke-t (commodity price for the i-th commodity of t-th year ) 𝑄𝑄 𝑖𝑖𝑡𝑡 :  Produksi komoditas ke-i pada tahun ke-t (commodity production for the i-th commodity of t- th year) 𝑄𝑄 𝑖𝑖0 :  Produksi komoditas ke-i pada tahun dasar (commodity production for the i-th commodity of base year)
kerja (ITK) subsektor perikanan tangkap adalah sebagai berikut.
𝐼𝐼𝑁𝑁𝐼𝐼 𝑡𝑡 = 𝐼𝐼𝐼𝐼 𝑡𝑡
𝐼𝐼𝐼𝐼 𝑡𝑡−1 ×  100 ………… (
3) Keterangan ( remaks ): 𝑁𝑁𝐼𝐼 𝑡𝑡 :  Jumlah TK subsektor perikanan tangkap tahun ke-t  ( number of labor in the capture fisheries sub-sector in year t ) 𝑁𝑁𝐼𝐼 𝑡𝑡−1 :  Jumlah TK subsektor perikanan tangkap tahun ke-t-1 ( Number of labor in the capture fisheries sub-sector in year t-1 ) global ( 𝐼𝐼 ) adalah sebagai berikut (Zhukov, 2010).
𝐼𝐼 = 𝑛𝑛  ∑ ∑ 𝑤𝑤 𝑖𝑖𝑖𝑖 (𝑥𝑥 𝑖𝑖 −𝑥𝑥̅)(𝑥𝑥 𝑖𝑖 −𝑥𝑥̅) 𝑛𝑛 𝑖𝑖≠𝑖𝑖=1 𝑛𝑛 𝑖𝑖=1 ∑ (𝑥𝑥 𝑖𝑖 −𝑥𝑥̅) 2 𝑛𝑛 𝑖𝑖=1 ∑ ∑ 𝑤𝑤 𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑛𝑛 𝑖𝑖=𝑖𝑖 𝑛𝑛 𝑖𝑖=1 ………… ( 4) Keterangan ( remaks) : n    : banyaknya provinsi ( number of provinces) 𝑥𝑥̅ : nilai rata – rata 𝑥𝑥 𝑖𝑖 dari 33 provinsi ( average value of 𝑥𝑥 𝑖𝑖 from 33 provinces) 𝑥𝑥 𝑖𝑖 : nilai amatan pada provinsi ke-i ( observed value in the i-th province) 𝑥𝑥 𝑗𝑗 : nilai amatan pada provinsi ke-j ( observed value in the j-th province) 𝑤𝑤 𝑖𝑖𝑗𝑗 : elemen matriks pembobot spasial baris ke-i dan kolom ke-j ( i-th row and k-th column spatial weighting matrix elements) 𝑤𝑤 𝑗𝑗 (u i , v i ) = { [1− ( 𝑑𝑑𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑏𝑏𝑖𝑖 ) 2 ] 2 0 𝑗𝑗𝑖𝑖𝑗𝑗𝑗𝑗  𝑑𝑑 𝑖𝑖𝑖𝑖 < 𝑏𝑏 𝑖𝑖 𝑙𝑙𝑗𝑗𝑖𝑖𝑛𝑛𝑛𝑛𝑙𝑙𝑗𝑗 } …………. (5) 𝑑𝑑 𝑖𝑖𝑗𝑗 adalah jarak euclidean antara titik lokasi dan b i adalah bandwith lokasi ke-i. Nilai bandwith yang dipilih adalah bandwidth yang dapat menghasilkan nilai cross validation (CV) minimal . 𝐶𝐶𝐶𝐶 =   ∑ [𝑦𝑦 ̅ 𝑖𝑖 − 𝑦𝑦̅̂ ≠𝑖𝑖 (𝑏𝑏 𝑖𝑖 )] 2 𝑁𝑁 𝑖𝑖=1 ………… (6) : elemen matriks pembobot spasial baris ke-i dan kolom ke-j (i-th  row  and  k-th  column          spatial weighting matrix elements) Hipotesis yang digunakan untuk menguji autokorelasi spasial NTN adalah sebagai berikut. H 0 : I = 0 (tidak terdapat autokorelasi spasial antarprovinsi di Indonesia ( there  is  no  spatial autocorrelation between provinces in Indonesia )
H 1 : I ≠ 0 (terdapat autokorelasi spasial antarprovinsi di Indonesia ( there is spatial autocorrelation between provinces in Indonesia )
Nilai I berada pada kisaran antara -1 dan 1. Jika I > 0, nilai autokorelasinya positif sehingga pola data mengelompok ( cluster ). Jika I < 0, nilai autokorelasinya negatif yang menunjukkan pola data menyebar. Diagram pencar moran digunakan untuk  mengidentifikasi  hubungan  antara  NTN yang terstandardisasi dan NTN rata-rata tetangga yang sudah terstandardisasi. Diagram pencar moran NTN mengikuti Gambar 1 sesuai dengan klasifikasi Zhukov (2010).
1) Kuadran I ( high-high )  mengidentifikasi provinsi dengan NTN tinggi yang dikelilingi provinsi dengan NTN tinggi.
2) Kuadran II ( low-high )  mengidentifikasi provinsi dengan NTN rendah yang dikelilingi provinsi dengan NTN tinggi (hotspot).
3) Kuadran III ( low-low )  mengidentifikasi provinsi dengan NTN rendah yang dikelilingi provinsi dengan NTN rendah.
4) Kuadran IV ( high-low )  mengidentifikasi provinsi dengan NTN tinggi yang dikelilingi provinsi dengan NTN rendah (coldspot).
Geographically Weighted Panel Regresion (GWPR)
Dalam penelitian ini digunakan pembobot fungsi kernel  adaptive  bisquare untuk menghitung setiap elemen diagonal matriks pembobot spasial di
p-ISSN: 2088-8449 e-ISSN: 2527-4805
𝑤𝑤 � (u � , v � ) = � ��� � ��� �� � � � � � ����  � �� � � � ������� � …………. (5) 𝐶𝐶𝐶𝐶 =   ∑ [𝑦𝑦 � � − 𝑦𝑦�� �� (𝑏𝑏 � )] � � ��� ………… (6) H 0 : 𝜎𝜎 � � = 𝜎𝜎 � � = ⋯ =   𝜎𝜎 � (tidak  terdapat  heterogenitas  spasial  [ there  is  No.  spatial heterogeneity] ) H 1 : minimal ada satu 𝜎𝜎 � � ≠  𝜎𝜎 � (terdapat heterogenitas spasial [ there is spatial heterogeneity] ) H 0 : 𝜇𝜇 � = 𝜇𝜇 � = ⋯ =  𝜇𝜇 ��� = 0 (CEM) H 1 : minimal ada satu ( there is at least one) 𝜇𝜇 � ≠ 0 (FEM) H 0 : (𝜇𝜇 � |𝑥𝑥 �� ) = 0 (REM) dan H 1 : (𝜇𝜇 � |𝑥𝑥 �� ) ≠ 0 (FEM) y �� − 𝑦𝑦� � =  β � (u �� , v �� ) + ∑ β � (u �� , v �� ) � ��� 𝑥𝑥 ���� 𝑥𝑥̅ �� + 𝜀𝜀 �� − 𝜀𝜀̅ � ………… (7) Dengan demikian, model GWPR transformasi within dapat dituliskan sebagai berikut (Rahayu 2017). 𝑦𝑦⃛ �� =  β � (u �� , v �� ) + ∑ β � (u �� , v �� ) � ��� 𝑋𝑋� ��� + 𝜀𝜀⃛ �� ……….. (8) 𝛽𝛽 � (u �� , v �� ) = �𝑋𝑋� � 𝑊𝑊(u �� , v �� )𝑋𝑋�� -1 𝑋𝑋� � W (u �� , v �� )𝑦𝑦⃛ ……….. (9) 𝛽𝛽 � (u �� , v �� ) : 𝑦𝑦⃛ : 𝑋𝑋� : 𝑊𝑊(u �� , v �� ) : 𝐶𝐶𝑉𝑉𝑉𝑉 = � ���� � � � ………… (10)
𝑅𝑅 � � adalah koefisien determi H 0 : 𝛽𝛽 � (𝑢𝑢 �� 𝑣𝑣 �� ) =  𝛽𝛽 � (tidak terdapat perbedaan antara model regresi global dan GWPR [ there is no difference between the global regression model with GWPR]) H 1 : minimal ada satu 𝛽𝛽 � (𝑢𝑢 �� 𝑣𝑣 �� ) ≠  𝛽𝛽 � 𝐻𝐻 � : 𝛽𝛽 � = 𝛽𝛽 � = ⋯ = 𝛽𝛽 �� = 0 𝐻𝐻 � : minimal ada satu 𝛽𝛽 � ≠ 0
𝑗𝑗 = 0, 1, 2, … , 11
LH
Kuadran II (Quadrant  II) HH
Kuadran I (Quadrant  I)
LL
Kuadran III (Quadrant  III) HL Kuadran IV (Quadrant  IV) NTNStd WNTNStd
Gambar 1 Klasifikasi Kuadran Diagram Pencar Moran. (Figure 1 Quadrant Classification of Moran Scatter Plots). Sumber: Zhukov (2010) ( Source: Zhukov, 2010) sebuah lokasi (Fortheringham et al., 2002). Rumus fungsi kernel adaptive bisquare adalah sebagai berikut. ...............(5) 𝑤𝑤 � (u � , v � ) = � ��� � ��� �� � � � � � ����  � �� � � � ������� � …………. (5) 𝐶𝐶𝐶𝐶 =   ∑ [𝑦𝑦 � � − 𝑦𝑦�� �� (𝑏𝑏 � )] � � ��� ………… (6) H 0 : 𝜎𝜎 � � = 𝜎𝜎 � � = ⋯ =   𝜎𝜎 � (tidak  terdapat  heterogenitas  spasial  [ there  is  No.  spatial heterogeneity] )
H 1 : minimal ada satu 𝜎𝜎 � � ≠  𝜎𝜎 � (terdapat heterogenitas spasial [ there is spatial heterogeneity] ) H 0 : 𝜇𝜇 � = 𝜇𝜇 � = ⋯ =  𝜇𝜇 ��� = 0 (CEM) H 1 : minimal ada satu ( there is at least one) 𝜇𝜇 � ≠ 0 (FEM) H 0 : (𝜇𝜇 � |𝑥𝑥 �� ) = 0 (REM) dan H 1 : (𝜇𝜇 � |𝑥𝑥 �� ) ≠ 0 (FEM) y �� − 𝑦𝑦� � =  β � (u �� , v �� ) + ∑ β � (u �� , v �� ) � ��� 𝑥𝑥 ���� 𝑥𝑥̅ �� + 𝜀𝜀 �� − 𝜀𝜀̅ � ………… (7) Dengan demikian, model GWPR transformasi within dapat dituliskan sebagai berikut (Rahayu 2017). 𝑦𝑦⃛ �� =  β � (u �� , v �� ) + ∑ β � (u �� , v �� ) � ���
𝑋𝑋� ��� + 𝜀𝜀⃛ �� ……….. (8) 𝛽𝛽 � (u �� , v �� ) = �𝑋𝑋� � 𝑊𝑊(u �� , v �� )𝑋𝑋�� -1 𝑋𝑋� � W (u �� , v �� )𝑦𝑦⃛ ……….. (9)
𝛽𝛽 � (u �� , v �� ) : 𝑦𝑦⃛ : 𝑋𝑋� : 𝑊𝑊(u �� , v �� ) : 𝐶𝐶𝑉𝑉𝑉𝑉 = � ���� � � � ………… (10)
𝑅𝑅 � � adalah koefisien determi
H 0 : 𝛽𝛽 � (𝑢𝑢 �� 𝑣𝑣 �� ) =  𝛽𝛽 � (tidak terdapat perbedaan antara model regresi global dan GWPR [ there is no difference between the global regression model with GWPR]) H 1 : minimal ada satu 𝛽𝛽 � (𝑢𝑢 �� 𝑣𝑣 �� ) ≠  𝛽𝛽 �
𝐻𝐻 � : 𝛽𝛽 � = 𝛽𝛽 � = ⋯ = 𝛽𝛽 �� = 0 𝐻𝐻 � : minimal ada satu 𝛽𝛽 � ≠ 0
𝑗𝑗 = 0, 1, 2, … , 11
LH
Kuadran II (Quadrant  II)
HH
Kuadran I (Quadrant  I) LL Kuadran III (Quadrant  III) HL Kuadran IV (Quadrant  IV) NTNStd WNTNStd adalah jarak euclidean antara titik lokasi dan b i adalah bandwith lokasi ke-i. Nilai bandwith yang dipilih adalah bandwidth yang dapat menghasilkan nilai cross validation (CV) minimal. Uji Breusch-Pagan LM, Uji Chow, dan Uji Hausman GWPR memerlukan syarat heterogenitas spasial yang diuji melalui uji Breusch-Pagan LM (Anselin, 1988). GWPR menggunakan pendekatan fixed  effect  model (FEM) yang diuji menggunakan Uji Chow dan Uji Hausman.
Hipotesis uji yang digunakan adalah sebagai berikut.
𝑤𝑤 � (u � , v � ) = � ��� � ��� �� � � � � � ����  � �� � � � ������� � …………. (5) 𝐶𝐶𝐶𝐶 =   ∑ [𝑦𝑦 � � − 𝑦𝑦�� �� (𝑏𝑏 � )] � � ��� ………… (6)
H 0 : 𝜎𝜎 � � = 𝜎𝜎 � � = ⋯ =   𝜎𝜎 � (tidak  terdapat  heterogenitas  spasial  [ there  is  No.  spatial heterogeneity] ) H 1 : minimal ada satu 𝜎𝜎 � � ≠  𝜎𝜎 � (terdapat heterogenitas spasial [ there is spatial heterogeneity] ) H 0 : 𝜇𝜇 � = 𝜇𝜇 � = ⋯ =  𝜇𝜇 ��� = 0 (CEM) H 1 : minimal ada satu ( there is at least one) 𝜇𝜇 � ≠ 0 (FEM)
H 0 : (𝜇𝜇 � |𝑥𝑥 �� ) = 0 (REM) dan H 1 : (𝜇𝜇 � |𝑥𝑥 �� ) ≠ 0 (FEM)
y �� − 𝑦𝑦� � =  β � (u �� , v �� ) + ∑ β � (u �� , v �� ) � ��� 𝑥𝑥 ���� 𝑥𝑥̅ �� + 𝜀𝜀 �� − 𝜀𝜀̅ � ………… (7) Dengan demikian, model GWPR transformasi within dapat dituliskan sebagai berikut (Rahayu 2017). 𝑦𝑦⃛ �� =  β � (u �� , v �� ) + ∑ β � (u �� , v �� ) � ��� 𝑋𝑋� ��� + 𝜀𝜀⃛ �� ……….. (8) 𝛽𝛽 � (u �� , v �� ) = �𝑋𝑋� � 𝑊𝑊(u �� , v �� )𝑋𝑋�� -1 𝑋𝑋� � W (u �� , v �� )𝑦𝑦⃛ ……….. (9) 𝛽𝛽 � (u �� , v �� ) : 𝑦𝑦⃛ :
𝑋𝑋� :
𝑊𝑊(u �� , v �� ) : 𝐶𝐶𝑉𝑉𝑉𝑉 = � ���� � � � ………… (10)
𝑅𝑅 � � adalah koefisien determi
H 0 : 𝛽𝛽 � (𝑢𝑢 �� 𝑣𝑣 �� ) =  𝛽𝛽 � (tidak terdapat perbedaan antara model regresi global dan GWPR [ there is no difference between the global regression model with GWPR])
H 1 : minimal ada satu 𝛽𝛽 � (𝑢𝑢 �� 𝑣𝑣 �� ) ≠  𝛽𝛽 �
𝐻𝐻 � : 𝛽𝛽 � = 𝛽𝛽 � = ⋯ = 𝛽𝛽 �� = 0 𝐻𝐻 � : minimal ada satu 𝛽𝛽 � ≠ 0
𝑗𝑗 = 0, 1, 2, … , 11
LH Kuadran II (Quadrant  II) HH Kuadran I (Quadrant  I) LL Kuadran III (Quadrant  III) HL
Kuadran IV (Quadrant  IV) NTNStd WNTNStd
(tidak terdapat heterogenitas spasial [ there is No. spatial heterogeneity] ) H 1 : minimal ada satu 𝑤𝑤 � (u � , v � ) = � ��� � ��� �� � � � � � ����  � �� � � � ������� � …………. (5) 𝐶𝐶𝐶𝐶 =   ∑ [𝑦𝑦 � � − 𝑦𝑦�� �� (𝑏𝑏 � )] � � ��� ………… (6) H 0 : 𝜎𝜎 � � = 𝜎𝜎 � � = ⋯ =   𝜎𝜎 � (tidak  terdapat  heterogenitas  spasial  [ there  is  No.  spatial heterogeneity] ) H 1 : minimal ada satu 𝜎𝜎 � � ≠  𝜎𝜎 � (terdapat heterogenitas spasial [ there is spatial heterogeneity] ) H 0 : 𝜇𝜇 � = 𝜇𝜇 � = ⋯ =  𝜇𝜇 ��� = 0 (CEM) H 1 : minimal ada satu ( there is at least one) 𝜇𝜇 � ≠ 0 (FEM)
H 0 : (𝜇𝜇 � |𝑥𝑥 �� ) = 0 (REM) dan H 1 : (𝜇𝜇 � |𝑥𝑥 �� ) ≠ 0 (FEM) y �� − 𝑦𝑦� � =  β � (u �� , v �� ) + ∑ β � (u �� , v �� ) � ��� 𝑥𝑥 ���� 𝑥𝑥̅ �� + 𝜀𝜀 �� − 𝜀𝜀̅ � ………… (7) Dengan demikian, model GWPR transformasi within dapat dituliskan sebagai berikut (Rahayu 2017). 𝑦𝑦⃛ �� =  β � (u �� , v �� ) + ∑ β � (u �� , v �� ) � ��� 𝑋𝑋� ��� + 𝜀𝜀⃛ �� ……….. (8) 𝛽𝛽 � (u �� , v �� ) = �𝑋𝑋� � 𝑊𝑊(u �� , v �� )𝑋𝑋�� -1 𝑋𝑋� � W (u �� , v �� )𝑦𝑦⃛ ……….. (9) 𝛽𝛽 � (u �� , v �� ) : 𝑦𝑦⃛ :
𝑋𝑋� : 𝑊𝑊(u �� , v �� ) :
𝐶𝐶𝑉𝑉𝑉𝑉 = � ���� � � � ………… (10)
𝑅𝑅 � � adalah koefisien determi
H 0 : 𝛽𝛽 � (𝑢𝑢 �� 𝑣𝑣 �� ) =  𝛽𝛽 � (tidak terdapat perbedaan antara model regresi global dan GWPR [ there is no difference between the global regression model with GWPR])
H 1 : minimal ada satu 𝛽𝛽 � (𝑢𝑢 �� 𝑣𝑣 �� ) ≠  𝛽𝛽 �
𝐻𝐻 � : 𝛽𝛽 � = 𝛽𝛽 � = ⋯ = 𝛽𝛽 �� = 0 𝐻𝐻 � : minimal ada satu 𝛽𝛽 � ≠ 0
𝑗𝑗 = 0, 1, 2, … , 11
LH Kuadran II (Quadrant  II) HH Kuadran I (Quadrant  I)
LL
Kuadran III (Quadrant  III) HL
Kuadran IV (Quadrant  IV) NTNStd WNTNStd
(terdapat heterogenitas spasial [ there is spatial heterogeneity ]) Uji Chow digunakan untuk mengetahui model yang tepat antara common effect model (CEM) dan FEM. Hipotesis uji yang digunakan adalah sebagai berikut (Gujarati, 2006). H 0 :
𝑤𝑤 � (u � , v � ) = � ��� � ��� �� � � � � � ����  � �� � � � ������� � …………. (5)
𝐶𝐶𝐶𝐶 =   ∑ [𝑦𝑦 � � − 𝑦𝑦�� �� (𝑏𝑏 � )] � �
��� ………… (6)
H 0 : 𝜎𝜎 � � = 𝜎𝜎 � � = ⋯ =   𝜎𝜎 � (tidak  terdapat  heterogenitas  spasial  [ there  is  No.  spatial heterogeneity] ) H 1 : minimal ada satu 𝜎𝜎 � � ≠  𝜎𝜎 � (terdapat heterogenitas spasial [ there is spatial heterogeneity] ) H 0 : 𝜇𝜇 � = 𝜇𝜇 � = ⋯ =  𝜇𝜇 ��� = 0 (CEM) H 1 : minimal ada satu ( there is at least one) 𝜇𝜇 � ≠ 0 (FEM) H 0 : (𝜇𝜇 � |𝑥𝑥 �� ) = 0 (REM) dan H 1 : (𝜇𝜇 � |𝑥𝑥 �� ) ≠ 0 (FEM) y �� − 𝑦𝑦� � =  β � (u �� , v �� ) + ∑ β � (u �� , v �� ) � ��� 𝑥𝑥 ���� 𝑥𝑥̅ �� + 𝜀𝜀 �� − 𝜀𝜀̅ � ………… (7) Dengan demikian, model GWPR transformasi within dapat dituliskan sebagai berikut (Rahayu 2017). 𝑦𝑦⃛ �� =  β � (u �� , v �� ) + ∑ β � (u �� , v �� ) � ��� 𝑋𝑋� ��� + 𝜀𝜀⃛ �� ……….. (8) 𝛽𝛽 � (u �� , v �� ) = �𝑋𝑋� � 𝑊𝑊(u �� , v �� )𝑋𝑋�� -1 𝑋𝑋� � W (u �� , v �� )𝑦𝑦⃛ ……….. (9) 𝛽𝛽 � (u �� , v �� ) : 𝑦𝑦⃛ : 𝑋𝑋� : 𝑊𝑊(u �� , v �� ) :
𝐶𝐶𝑉𝑉𝑉𝑉 = � ���� � � � ………… (10) 𝑅𝑅 � � adalah koefisien determi H 0 : 𝛽𝛽 � (𝑢𝑢 �� 𝑣𝑣 �� ) =  𝛽𝛽 � (tidak terdapat perbedaan antara model regresi global dan GWPR [ there is no difference between the global regression model with GWPR]) H 1 : minimal ada satu 𝛽𝛽 � (𝑢𝑢 �� 𝑣𝑣 �� ) ≠  𝛽𝛽 � 𝐻𝐻 � : 𝛽𝛽 � = 𝛽𝛽 � = ⋯ = 𝛽𝛽 �� = 0 𝐻𝐻 � : minimal ada satu 𝛽𝛽 � ≠ 0
𝑗𝑗 = 0, 1, 2, … , 11
LH Kuadran II (Quadrant  II)
HH Kuadran I
(Quadrant  I) LL Kuadran III (Quadrant  III)
HL Kuadran IV (Quadrant  IV) NTNStd WNTNStd
(CEM) H 1 : minimal ada satu (there is at least one)  (FEM) Uji Hausman digunakan untuk mengetahui model yang lebih tepat antara FEM dan random effect model (REM) yang lebih tepat. Hipotesis uji yang digunakan adalah sebagai berikut (Gujarati, 2006).
H 0 :
𝑤𝑤 � (u � , v � ) = � ��� � ��� �� � � � � � ����  � �� � � � ������� � …………. (5) 𝐶𝐶𝐶𝐶 =   ∑ [𝑦𝑦 � � − 𝑦𝑦�� �� (𝑏𝑏 � )] � � ��� ………… (6) H 0 : 𝜎𝜎 � � = 𝜎𝜎 � � = ⋯ =   𝜎𝜎 � (tidak  terdapat  heterogenitas  spasial  [ there  is  No.  spatial heterogeneity] ) H 1 : minimal ada satu 𝜎𝜎 � � ≠  𝜎𝜎 � (terdapat heterogenitas spasial [ there is spatial heterogeneity] ) H 0 : 𝜇𝜇 � = 𝜇𝜇 � = ⋯ =  𝜇𝜇 ��� = 0 (CEM) H 1 : minimal ada satu ( there is at least one) 𝜇𝜇 � ≠ 0 (FEM) H 0 : (𝜇𝜇 � |𝑥𝑥 �� ) = 0 (REM) dan H 1 : (𝜇𝜇 � |𝑥𝑥 �� ) ≠ 0 (FEM) y �� − 𝑦𝑦� � =  β � (u �� , v �� ) + ∑ β � (u �� , v �� ) � ��� 𝑥𝑥 ���� 𝑥𝑥̅ �� + 𝜀𝜀 �� − 𝜀𝜀̅ � ………… (7) Dengan demikian, model GWPR transformasi within dapat dituliskan sebagai berikut (Rahayu 2017). 𝑦𝑦⃛ �� =  β � (u �� , v �� ) + ∑ β � (u �� , v �� ) � ��� 𝑋𝑋� ��� + 𝜀𝜀⃛ �� ……….. (8) 𝛽𝛽 � (u �� , v �� ) = �𝑋𝑋� � 𝑊𝑊(u �� , v �� )𝑋𝑋�� -1 𝑋𝑋� � W (u �� , v �� )𝑦𝑦⃛ ……….. (9) 𝛽𝛽 � (u �� , v �� ) :
𝑦𝑦⃛ :
𝑋𝑋� : 𝑊𝑊(u �� , v �� ) :
𝐶𝐶𝑉𝑉𝑉𝑉 = � ���� � � � ………… (10) 𝑅𝑅 � � adalah koefisien determi
H 0 : 𝛽𝛽 � (𝑢𝑢 �� 𝑣𝑣 �� ) =  𝛽𝛽 � (tidak terdapat perbedaan antara model regresi global dan GWPR [ there is no difference between the global regression model with GWPR]) H 1 : minimal ada satu 𝛽𝛽 � (𝑢𝑢 �� 𝑣𝑣 �� ) ≠  𝛽𝛽 � 𝐻𝐻 � : 𝛽𝛽 � = 𝛽𝛽 � = ⋯ = 𝛽𝛽 �� = 0 𝐻𝐻 � : minimal ada satu 𝛽𝛽 � ≠ 0 𝑗𝑗 = 0, 1, 2, … , 11 LH Kuadran II (Quadrant  II)
HH Kuadran I
(Quadrant  I) LL Kuadran III (Quadrant  III)
HL Kuadran IV
(Quadrant  IV)
NTNStd WNTNStd = 0 (REM) dan H 1 :
𝑤𝑤 � (u � , v � ) = � ��� � ��� �� � � � � � ����  � �� � � � ������� � …………. (5) 𝐶𝐶𝐶𝐶 =   ∑ [𝑦𝑦 � � − 𝑦𝑦�� �� (𝑏𝑏 � )] � � ��� ………… (6) H 0 : 𝜎𝜎 � � = 𝜎𝜎 � � = ⋯ =   𝜎𝜎 � (tidak  terdapat  heterogenitas  spasial  [ there  is  No.  spatial heterogeneity] ) H 1 : minimal ada satu 𝜎𝜎 � � ≠  𝜎𝜎 � (terdapat heterogenitas spasial [ there is spatial heterogeneity] ) H 0 : 𝜇𝜇 � = 𝜇𝜇 � = ⋯ =  𝜇𝜇 ��� = 0 (CEM) H 1 : minimal ada satu ( there is at least one) 𝜇𝜇 � ≠ 0 (FEM) H 0 : (𝜇𝜇 � |𝑥𝑥 �� ) = 0 (REM) dan H 1 : (𝜇𝜇 � |𝑥𝑥 �� ) ≠ 0 (FEM) y �� − 𝑦𝑦� � =  β � (u �� , v �� ) + ∑ β � (u �� , v �� ) � ��� 𝑥𝑥 ���� 𝑥𝑥̅ �� + 𝜀𝜀 �� − 𝜀𝜀̅ � ………… (7) Dengan demikian, model GWPR transformasi within dapat dituliskan sebagai berikut (Rahayu 2017). 𝑦𝑦⃛ �� =  β � (u �� , v �� ) + ∑ β � (u �� , v �� ) � ��� 𝑋𝑋� ��� + 𝜀𝜀⃛ �� ……….. (8) 𝛽𝛽 � (u �� , v �� ) = �𝑋𝑋� � 𝑊𝑊(u �� , v �� )𝑋𝑋�� -1 𝑋𝑋� � W (u �� , v �� )𝑦𝑦⃛ ……….. (9) 𝛽𝛽 � (u �� , v �� ) :
𝑦𝑦⃛ :
𝑋𝑋� : 𝑊𝑊(u �� , v �� ) :
𝐶𝐶𝑉𝑉𝑉𝑉 = � ���� � � � ………… (10) 𝑅𝑅 � � adalah koefisien determi
H 0 : 𝛽𝛽 � (𝑢𝑢 �� 𝑣𝑣 �� ) =  𝛽𝛽 � (tidak terdapat perbedaan antara model regresi global dan GWPR [ there is no difference between the global regression model with GWPR]) H 1 : minimal ada satu 𝛽𝛽 � (𝑢𝑢 �� 𝑣𝑣 �� ) ≠  𝛽𝛽 � 𝐻𝐻 � : 𝛽𝛽 � = 𝛽𝛽 � = ⋯ = 𝛽𝛽 �� = 0 𝐻𝐻 � : minimal ada satu 𝛽𝛽 � ≠ 0 𝑗𝑗 = 0, 1, 2, … , 11 LH Kuadran II (Quadrant  II)
HH Kuadran I
(Quadrant  I)
LL
Kuadran III (Quadrant  III)
HL Kuadran IV
(Quadrant  IV)
NTNStd WNTNStd
(FEM) Model GWPR dengan Transformasi Within Model GWPR merupakan kombinasi model GWR dan regresi panel menggunakan FEM  (Yu, 2010). Model GWPR dengan transformasi within dituliskan sebagai berikut. ...(7) Dengan demikian, model GWPR transformasi within dapat dituliskan sebagai berikut (Rahayu 2017). 𝑤𝑤 � (u � , v � ) = � ��� � ��� �� � � � � � ����  � �� � � � ������� � …………. (5) 𝐶𝐶𝐶𝐶 =   ∑ [𝑦𝑦 � � − 𝑦𝑦�� �� (𝑏𝑏 � )] � � ��� ………… (6)
H 0 : 𝜎𝜎 � � = 𝜎𝜎 � � = ⋯ =   𝜎𝜎 � (tidak  terdapat  heterogenitas  spasial  [ there  is  No.  spatial heterogeneity] ) H 1 : minimal ada satu 𝜎𝜎 � � ≠  𝜎𝜎 � (terdapat heterogenitas spasial [ there is spatial heterogeneity] ) H 0 : 𝜇𝜇 � = 𝜇𝜇 � = ⋯ =  𝜇𝜇 ��� = 0 (CEM) H 1 : minimal ada satu ( there is at least one) 𝜇𝜇 � ≠ 0 (FEM) H 0 : (𝜇𝜇 � |𝑥𝑥 �� ) = 0 (REM) dan H 1 : (𝜇𝜇 � |𝑥𝑥 �� ) ≠ 0 (FEM)
y �� − 𝑦𝑦� � =  β � (u �� , v �� ) + ∑ β � (u �� , v �� ) � ��� 𝑥𝑥 ���� 𝑥𝑥̅ �� + 𝜀𝜀 �� − 𝜀𝜀̅ � ………… (7)
Dengan demikian, model GWPR transformasi within dapat dituliskan sebagai berikut (Rahayu 2017). 𝑦𝑦⃛ �� =  β � (u �� , v �� ) + ∑ β � (u �� , v �� ) � ��� 𝑋𝑋� ��� + 𝜀𝜀⃛ �� ……….. (8) 𝛽𝛽 � (u �� , v �� ) = �𝑋𝑋� � 𝑊𝑊(u �� , v �� )𝑋𝑋�� -1 𝑋𝑋� � W (u �� , v �� )𝑦𝑦⃛ ……….. (9) 𝛽𝛽 � (u �� , v �� ) : 𝑦𝑦⃛ : 𝑋𝑋� : 𝑊𝑊(u �� , v �� ) : 𝐶𝐶𝑉𝑉𝑉𝑉 = � ���� � � � ………… (10) 𝑅𝑅 � � adalah koefisien determi
H 0 : 𝛽𝛽 � (𝑢𝑢 �� 𝑣𝑣 �� ) =  𝛽𝛽 � (tidak terdapat perbedaan antara model regresi global dan GWPR [ there is no difference between the global regression model with GWPR])
H 1 : minimal ada satu 𝛽𝛽 � (𝑢𝑢 �� 𝑣𝑣 �� ) ≠  𝛽𝛽 � 𝐻𝐻 � : 𝛽𝛽 � = 𝛽𝛽 � = ⋯ = 𝛽𝛽 �� = 0
𝐻𝐻 � : minimal ada satu 𝛽𝛽 � ≠ 0
𝑗𝑗 = 0, 1, 2, … , 11 LH Kuadran II (Quadrant  II)
HH
Kuadran I (Quadrant  I) LL Kuadran III (Quadrant  III) HL Kuadran IV (Quadrant  IV) NTNStd
WNTNStd
.... (8) Pendugaan parameter model GWPR dilakukan pada setiap lokasi ke-i menggunakan metode weighted least square (WLS) dengan rumus sebagai berikut. 𝑤𝑤 � (u � , v � ) = � ��� � ��� �� � � � � � ����  � �� � � � ������� � …………. (5) 𝐶𝐶𝐶𝐶 =   ∑ [𝑦𝑦 � � − 𝑦𝑦�� �� (𝑏𝑏 � )] � � ��� ………… (6) H 0 : 𝜎𝜎 � � = 𝜎𝜎 � � = ⋯ =   𝜎𝜎 � (tidak  terdapat  heterogenitas  spasial  [ there  is  No.  spatial heterogeneity] ) H 1 : minimal ada satu 𝜎𝜎 � � ≠  𝜎𝜎 � (terdapat heterogenitas spasial [ there is spatial heterogeneity] ) H 0 : 𝜇𝜇 � = 𝜇𝜇 � = ⋯ =  𝜇𝜇 ��� = 0 (CEM) H 1 : minimal ada satu ( there is at least one) 𝜇𝜇 � ≠ 0 (FEM)
H 0 : (𝜇𝜇 � |𝑥𝑥 �� ) = 0 (REM) dan H 1 : (𝜇𝜇 � |𝑥𝑥 �� ) ≠ 0 (FEM) y �� − 𝑦𝑦� � =  β � (u �� , v �� ) + ∑ β � (u �� , v �� ) � ��� 𝑥𝑥 ���� 𝑥𝑥̅ �� + 𝜀𝜀 �� − 𝜀𝜀̅ � ………… (7) Dengan demikian, model GWPR transformasi within dapat dituliskan sebagai berikut (Rahayu 2017).
𝑦𝑦⃛ �� =  β � (u �� , v �� ) + ∑ β � (u �� , v �� ) � ��� 𝑋𝑋� ��� + 𝜀𝜀⃛ �� ……….. (8) 𝛽𝛽 � (u �� , v �� ) = �𝑋𝑋� � 𝑊𝑊(u �� , v �� )𝑋𝑋�� -1 𝑋𝑋� � W (u �� , v �� )𝑦𝑦⃛ ……….. (9)
𝛽𝛽 � (u �� , v �� ) : 𝑦𝑦⃛ :
𝑋𝑋� :
𝑊𝑊(u �� , v �� ) :
𝐶𝐶𝑉𝑉𝑉𝑉 = � ���� � � � ………… (10)
𝑅𝑅 � � adalah koefisien determi
H 0 : 𝛽𝛽 � (𝑢𝑢 �� 𝑣𝑣 �� ) =  𝛽𝛽 � (tidak terdapat perbedaan antara model regresi global dan GWPR [ there is no difference between the global regression model with GWPR])
H 1 : minimal ada satu 𝛽𝛽 � (𝑢𝑢 �� 𝑣𝑣 �� ) ≠  𝛽𝛽 � 𝐻𝐻 � : 𝛽𝛽 � = 𝛽𝛽 � = ⋯ = 𝛽𝛽 �� = 0 𝐻𝐻 � : minimal ada satu 𝛽𝛽 � ≠ 0
𝑗𝑗 = 0, 1, 2, … , 11 LH Kuadran II (Quadrant  II) HH Kuadran I (Quadrant  I) LL Kuadran III (Quadrant  III) HL Kuadran IV (Quadrant  IV)
NTNStd
WNTNStd ......(9) .....................(6) 𝑤𝑤 � (u � ,v � ) = � ��� � ��� �� � � � � � ����  � �� � � � ������� � …………. (5) 𝐶𝐶𝐶𝐶 = ∑ [𝑦𝑦� � − 𝑦𝑦�� �� (𝑏𝑏 � )] � � ��� ………… (6)
H 0 : 𝜎𝜎 � � = 𝜎𝜎 � � = ⋯ = 𝜎𝜎 � (tidak  terdapat  heterogenitas  spasial  [ there  is  No.  spatial heterogeneity] ) H 1 : minimal ada satu 𝜎𝜎 � � ≠ 𝜎𝜎 � (terdapat heterogenitas spasial [ there is spatial heterogeneity] ) H 0 : 𝜇𝜇 � = 𝜇𝜇 � = ⋯ = 𝜇𝜇 ��� = 0 (CEM) H 1 : minimal ada satu ( there is at least one) 𝜇𝜇 � ≠ 0 (FEM)
H 0 : (𝜇𝜇 � |𝑥𝑥 �� ) = 0 (REM) dan H 1 : (𝜇𝜇 � |𝑥𝑥 �� ) ≠ 0 (FEM) y �� − 𝑦𝑦� � = β � (u �� ,v �� ) + ∑ β � (u �� ,v �� ) � ��� 𝑥𝑥 ���� 𝑥𝑥̅ �� + 𝜀𝜀 �� − 𝜀𝜀̅ � ………… (7) Dengan demikian, model GWPR transformasi within dapat dituliskan sebagai berikut (Rahayu 2017). 𝑦𝑦⃛ �� = β � (u �� ,v �� ) + ∑ β � (u �� ,v �� ) � ��� 𝑋𝑋� ��� + 𝜀𝜀⃛ �� ……….. (8) 𝛽𝛽 �(u �� ,v �� ) = �𝑋𝑋� � 𝑊𝑊(u �� ,v �� )𝑋𝑋�� -1 𝑋𝑋� � W (u �� ,v �� )𝑦𝑦⃛ ……….. (9) 𝛽𝛽 �(u �� ,v �� ) : 𝑦𝑦⃛ :
𝑋𝑋� :
𝑊𝑊(u �� ,v �� ) : 𝐶𝐶𝑉𝑉𝑉𝑉 = � ���� � � � ………… (10)
𝑅𝑅 � � adalah koefisien determi H 0 : 𝛽𝛽 � (𝑢𝑢 �� 𝑣𝑣 �� ) = 𝛽𝛽 � (tidak terdapat perbedaan antara model regresi global dan GWPR [ there is no difference between the global regression model with GWPR]) H 1 : minimal ada satu 𝛽𝛽 � (𝑢𝑢 �� 𝑣𝑣 �� ) ≠ 𝛽𝛽 � 𝐻𝐻 � : 𝛽𝛽 � = 𝛽𝛽 � = ⋯ = 𝛽𝛽 �� = 0 𝐻𝐻 � : minimal ada satu 𝛽𝛽 � ≠ 0
𝑗𝑗 = 0,1,2,…,11
LH Kuadran II (Quadrant II) HH Kuadran I (Quadrant I) LL
Kuadran III (Quadrant III)
HL Kuadran IV (Quadrant IV) NTNStd WNTNStd
Determinan Nilai Tukar Nelayan Di Indonesia Dengan Pendekatan Geographically Weighted Panel Regression (GWPR) | Amandra et al Vol. 17, No. 2, Desember 2022, pp. 195-210.
Keterangan ( remarks) :
𝑤𝑤 � (u � , v � ) = � ��� � ��� �� � � � � � ����  � �� � � � ������� � …………. (5)
𝐶𝐶𝐶𝐶 =   ∑ [𝑦𝑦 � � − 𝑦𝑦�� �� (𝑏𝑏 � )] � � ��� ………… (6)
H 0 : 𝜎𝜎 � � = 𝜎𝜎 � � = ⋯ =   𝜎𝜎 � (tidak  terdapat  heterogenitas  spasial  [ there  is  No.  spatial heterogeneity] )
H 1 : minimal ada satu 𝜎𝜎 � � ≠  𝜎𝜎 � (terdapat heterogenitas spasial [ there is spatial heterogeneity] )
H 0 : 𝜇𝜇 �
= 𝜇𝜇 � = ⋯ =  𝜇𝜇 ��� = 0 (CEM) H 1 : minimal ada satu ( there is at least one) 𝜇𝜇 � ≠ 0 (FEM) H 0 :

## (𝜇𝜇 � |𝑥𝑥
�� ) = 0 (REM) dan H 1 :
(𝜇𝜇 �
|𝑥𝑥 �� ) ≠ 0

## (FEM)
Dengan demikian, model GWPR transformasi within dapat dituliskan sebagai berikut (Rahayu 2017).
𝑦𝑦⃛ �� =  β � (u �� , v �� ) + ∑ β � (u �� , v �� ) � ��� 𝑋𝑋� ��� + 𝜀𝜀⃛ �� ……….. (8) 𝛽𝛽 � (u �� , v �� ) = �𝑋𝑋� � 𝑊𝑊(u �� , v �� )𝑋𝑋�� -1 𝑋𝑋� � W (u �� , v �� )𝑦𝑦⃛ ……….. (9) 𝛽𝛽 � (u �� , v �� ) : 𝑦𝑦⃛ : 𝑋𝑋� : 𝑊𝑊(u �� , v �� ) : 𝐶𝐶𝑉𝑉𝑉𝑉 = � ���� � � � ………… (10) 𝑅𝑅 � � adalah koefisien determi
H 0 : 𝛽𝛽 � (𝑢𝑢 �� 𝑣𝑣 �� ) =  𝛽𝛽 � (tidak terdapat perbedaan antara model regresi global dan GWPR [ there is no difference between the global regression model with GWPR]) H 1 : minimal ada satu 𝛽𝛽 � (𝑢𝑢 �� 𝑣𝑣 �� ) ≠  𝛽𝛽 � 𝐻𝐻 � : 𝛽𝛽 � = 𝛽𝛽 � = ⋯ = 𝛽𝛽 �� = 0 𝐻𝐻 � : minimal ada satu 𝛽𝛽 � ≠ 0 𝑗𝑗 = 0, 1, 2, … , 11
LH Kuadran II (Quadrant  II) HH
(Quadrant  I)

## LL
(Quadrant  III)
HL
Kuadran IV (Quadrant  IV) NTNStd
: vektor dugaan parameter untuk lokasi ke-i waktu ke-t ( parameter estimation vector for the i-th location of the t-th period) 𝑤𝑤 � (u � , v �
) = � ��� � ��� �� � � � � � ����  � �� � � � ������� � …………. (5) 𝐶𝐶𝐶𝐶 =   ∑ [𝑦𝑦 � � − 𝑦𝑦�� ��
(𝑏𝑏 � )] � � ��� ………… (6)
H 0 : 𝜎𝜎 � � = 𝜎𝜎
� � = ⋯ =   𝜎𝜎 � (tidak  terdapat  heterogenitas  spasial  [ there  is  No.  spatial heterogeneity] )
H 1 : minimal ada satu 𝜎𝜎 � � ≠  𝜎𝜎 � (terdapat heterogenitas spasial [ there is spatial heterogeneity] )
H 0 : 𝜇𝜇 �
= 𝜇𝜇 � = ⋯ =  𝜇𝜇 ���
= 0 (CEM)
H 1 : minimal ada satu ( there is at least one) 𝜇𝜇 � ≠ 0 (FEM)
H 0 : (𝜇𝜇 � |𝑥𝑥 �� ) = 0 (REM) dan H 1 : (𝜇𝜇 � |𝑥𝑥 �� ) ≠ 0 (FEM)
y �� − 𝑦𝑦� � =  β � (u �� , v �� ) + ∑ β � (u �� , v �� ) � ��� 𝑥𝑥 ���� 𝑥𝑥̅ �� + 𝜀𝜀 �� − 𝜀𝜀̅ � ………… (7) Dengan demikian, model GWPR transformasi within dapat dituliskan sebagai berikut (Rahayu 2017). 𝑦𝑦⃛ �� =  β � (u �� , v �� ) + ∑ β � (u �� , v �� ) � ��� 𝑋𝑋� ��� + 𝜀𝜀⃛ �� ……….. (8) 𝛽𝛽 � (u �� , v �� ) = �𝑋𝑋� � 𝑊𝑊(u �� , v �� )𝑋𝑋�� -1 𝑋𝑋� � W (u �� , v �� )𝑦𝑦⃛ ……….. (9) 𝛽𝛽 � (u �� , v �� ) : 𝑦𝑦⃛ :
𝑋𝑋� : 𝑊𝑊(u �� , v �� ) :
𝐶𝐶𝑉𝑉𝑉𝑉 = � ���� � � � ………… (10)
𝑅𝑅 � � adalah koefisien determi
H 0 : 𝛽𝛽 � (𝑢𝑢 �� 𝑣𝑣 �� ) =  𝛽𝛽 � (tidak terdapat perbedaan antara model regresi global dan GWPR [ there is no
difference between the global regression model with GWPR]) H 1 : minimal ada satu 𝛽𝛽 � (𝑢𝑢 �� 𝑣𝑣 �� ) ≠  𝛽𝛽 � 𝐻𝐻 � : 𝛽𝛽 � = 𝛽𝛽 � = ⋯ = 𝛽𝛽 �� = 0 𝐻𝐻 � : minimal ada satu 𝛽𝛽 � ≠ 0
𝑗𝑗 = 0, 1, 2, … , 11
Kuadran II (Quadrant  II)
Kuadran I (Quadrant  I)
Kuadran III (Quadrant  III)
Kuadran IV
(Quadrant  IV)
NTNStd WNTNStd
: vektor variabel dependen individu ke-i periode ke-t ( dependent variable vector for the i-th individual of the t-th period)

## ) = �
��� � ��� �� � � � � � ����  � �� � � � ������� � …………. (5) 𝐶𝐶𝐶𝐶 =   ∑ [𝑦𝑦 � � − 𝑦𝑦��

## ��
(𝑏𝑏 � )] � � ��� ………… (6) H 0 : 𝜎𝜎 � � = 𝜎𝜎 � � = ⋯ =   𝜎𝜎 � (tidak  terdapat  heterogenitas  spasial  [ there  is  No.  spatial heterogeneity] ) H 1 : minimal ada satu 𝜎𝜎 � � ≠  𝜎𝜎 � (terdapat heterogenitas spasial [ there is spatial heterogeneity]
) H 0 : 𝜇𝜇 � = 𝜇𝜇 � = ⋯ =  𝜇𝜇 ��� = 0 (CEM)
H 1 : minimal ada satu ( there is at least one) 𝜇𝜇 � ≠ 0 (FEM) H 0 : (𝜇𝜇 � |𝑥𝑥 �� ) = 0 (REM) dan H 1 : (𝜇𝜇 � |𝑥𝑥 �� ) ≠ 0 (FEM) y �� − 𝑦𝑦� � =  β � (u �� , v �� ) + ∑ β � (u �� , v �� ) � ��� 𝑥𝑥 ���� 𝑥𝑥̅ �� + 𝜀𝜀 �� − 𝜀𝜀̅ � ………… (7) Dengan demikian, model GWPR transformasi within dapat dituliskan sebagai berikut (Rahayu 2017). 𝑦𝑦⃛ �� =  β � (u �� , v �� ) + ∑ β � (u �� , v �� ) � ��� 𝑋𝑋� ��� + 𝜀𝜀⃛ �� ……….. (8) 𝛽𝛽 � (u �� , v �� ) = �𝑋𝑋� � 𝑊𝑊(u �� , v �� )𝑋𝑋�� -1 𝑋𝑋� � W (u �� , v �� )𝑦𝑦⃛ ……….. (9)
𝛽𝛽 � (u �� , v �� ) : 𝑦𝑦⃛ :
𝑋𝑋� :
𝑊𝑊(u �� , v �� ) : 𝐶𝐶𝑉𝑉𝑉𝑉 = � ���� � � � ………… (10)
𝑅𝑅 � � adalah koefisien determi H 0 : 𝛽𝛽 � (𝑢𝑢 �� 𝑣𝑣 �� ) =  𝛽𝛽 � (tidak terdapat perbedaan antara model regresi global dan GWPR [ there is no difference between the global regression model with GWPR]) H 1 : minimal ada satu 𝛽𝛽 � (𝑢𝑢 �� 𝑣𝑣 �� ) ≠  𝛽𝛽 � 𝐻𝐻 � : 𝛽𝛽 � = 𝛽𝛽 � = ⋯ = 𝛽𝛽 �� = 0 𝐻𝐻 � : minimal ada satu 𝛽𝛽 � ≠ 0 𝑗𝑗 = 0, 1, 2, … , 11
Kuadran II (Quadrant  II)
Kuadran I
(Quadrant  I)
LL
Kuadran III (Quadrant  III)
HL
Kuadran IV (Quadrant  IV) NTNStd WNTNStd
: matriks variabel independent ke-k individu ke-i periode ke-t dengan elemen kolom pertaman bernilai 1 ( matrix of independent variable k-th for the i-th individual of the t-th period with the first column element is 1)
𝑤𝑤 � (u � , v � ) = � ��� � ��� �� � � � � � ����  � �� � � � ������� � …………. (5)

## 𝐶𝐶𝐶𝐶 =   ∑ [𝑦𝑦 �
� − 𝑦𝑦�� �� (𝑏𝑏 � )] � � ��� ………… (6)
H 0 : 𝜎𝜎 � � = 𝜎𝜎 � � = ⋯ =   𝜎𝜎 � (tidak  terdapat  heterogenitas  spasial  [ there  is  No.  spatial heterogeneity] ) H 1 : minimal ada satu 𝜎𝜎 � � ≠  𝜎𝜎 � (terdapat heterogenitas spasial [ there is spatial heterogeneity] ) H 0 : 𝜇𝜇 � = 𝜇𝜇 � = ⋯ =  𝜇𝜇 ��� = 0 (CEM) H 1 : minimal ada satu ( there is at least one) 𝜇𝜇 � ≠ 0 (FEM) H 0 : (𝜇𝜇 � |𝑥𝑥 �� ) = 0 (REM) dan H 1 : (𝜇𝜇 � |𝑥𝑥 �� ) ≠ 0 (FEM)
y �� − 𝑦𝑦� � =  β � (u �� , v �� ) + ∑ β � (u �� , v �� ) � ��� 𝑥𝑥 ���� 𝑥𝑥̅ �� + 𝜀𝜀 �� − 𝜀𝜀̅ � ………… (7) Dengan demikian, model GWPR transformasi within dapat dituliskan sebagai berikut (Rahayu 2017).
𝑦𝑦⃛ �� =  β � (u �� , v �� ) + ∑ β � (u �� , v �� ) � ��� 𝑋𝑋� ��� + 𝜀𝜀⃛ �� ……….. (8) 𝛽𝛽 � (u �� , v �� ) = �𝑋𝑋� � 𝑊𝑊(u �� , v �� )𝑋𝑋�� -1 𝑋𝑋� � W (u �� , v �� )𝑦𝑦⃛ ……….. (9)
𝛽𝛽 � (u �� , v �� ) : 𝑦𝑦⃛ :
𝑋𝑋� : 𝑊𝑊(u �� , v �� ) : 𝐶𝐶𝑉𝑉𝑉𝑉 = � ���� � � � ………… (10) 𝑅𝑅 � � adalah koefisien determi
H 0 : 𝛽𝛽 � (𝑢𝑢 �� 𝑣𝑣 �� ) =  𝛽𝛽 � (tidak terdapat perbedaan antara model regresi global dan GWPR [ there is no difference between the global regression model with GWPR]) H 1 : minimal ada satu 𝛽𝛽 � (𝑢𝑢 �� 𝑣𝑣 �� ) ≠  𝛽𝛽 � 𝐻𝐻 � : 𝛽𝛽 � = 𝛽𝛽 � = ⋯ = 𝛽𝛽 �� = 0 𝐻𝐻 � : minimal ada satu 𝛽𝛽 � ≠ 0
𝑗𝑗 = 0, 1, 2, … , 11
Kuadran II
(Quadrant  II)
Kuadran I (Quadrant  I)
Kuadran III (Quadrant  III)
Kuadran IV (Quadrant  IV) NTNStd
: matriks pembobot spasial untuk lokasi ke-i periode ke-t ( spatial weighting matrix for the i-th location of the t-th period t)

## Pengujian Normalitas dan Masalah Multikolinearitas
Analisis GWPR mengharuskan sisaan menyebar normal dan tidak boleh terjadi multikolinearitas/ korelasi sempurna ataupun tinggi di antara variabel independen. Metode yang digunakan untuk mendeteksi masalah normalitas dalam penelitian ini adalah uji Jarque-Bera (Wati & Utami, 2020). Hipotesis uji yang digunakan adalah sebagai berikut.
H 0 : residual berdistribusi normal dan  H 1 : residual tidak berdistribusi normal.
Multikolinearitas membuat tanda dugaan koefisien  regresi  berubah  sebagaimana  seharusnya dan  membuat  simpangan  baku  koefisien  menjadi besar sehingga cenderung tidak menolak H 0 pada uji parsialnya. Dalam penelitian ini salah satu cara untuk mendeteksi adanya multikolinearitas adalah dengan menghitung variance  inflation  factor (VIF) dengan rumus sebagai berikut. .............................................(10) 𝑤𝑤 � (u � , v � ) = � ��� � ��� �� � � � � � ����  � �� � � � ������� � …………. (5) 𝐶𝐶𝐶𝐶 =   ∑ [𝑦𝑦 � � − 𝑦𝑦�� �� (𝑏𝑏 � )] � � ��� ………… (6)
H 0 : 𝜎𝜎 � � = 𝜎𝜎 � � = ⋯ =   𝜎𝜎 � (tidak  terdapat  heterogenitas  spasial  [ there  is  No.  spatial heterogeneity] ) H 1 : minimal ada satu 𝜎𝜎 � � ≠  𝜎𝜎 � (terdapat heterogenitas spasial [ there is spatial heterogeneity] ) H 0 : 𝜇𝜇 � = 𝜇𝜇 � = ⋯ =  𝜇𝜇 ��� = 0 (CEM)
H 1 : minimal ada satu ( there is at least one) 𝜇𝜇 � ≠ 0 (FEM)
H 0 : (𝜇𝜇 � |𝑥𝑥 �� ) = 0 (REM) dan H 1 : (𝜇𝜇 � |𝑥𝑥 �� ) ≠ 0 (FEM) y �� − 𝑦𝑦� � =  β � (u �� , v �� ) + ∑ β � (u �� , v �� ) � ��� 𝑥𝑥 ���� 𝑥𝑥̅ �� + 𝜀𝜀 �� − 𝜀𝜀̅ � ………… (7) Dengan demikian, model GWPR transformasi within dapat dituliskan sebagai berikut (Rahayu 2017).
𝑦𝑦⃛ �� =  β � (u �� , v �� ) + ∑ β � (u �� , v �� ) � ��� 𝑋𝑋� ��� + 𝜀𝜀⃛ �� ……….. (8) 𝛽𝛽 � (u �� , v �� ) = �𝑋𝑋� � 𝑊𝑊(u �� , v �� )𝑋𝑋�� -1 𝑋𝑋� � W (u �� , v �� )𝑦𝑦⃛ ……….. (9) 𝛽𝛽 � (u �� , v �� ) : 𝑦𝑦⃛ : 𝑋𝑋� : 𝑊𝑊(u �� , v �� ) :
𝐶𝐶𝑉𝑉𝑉𝑉 = � ���� � � � ………… (10) 𝑅𝑅 � � adalah koefisien determi H 0 : 𝛽𝛽 � (𝑢𝑢 �� 𝑣𝑣 �� ) =  𝛽𝛽 � (tidak terdapat perbedaan antara model regresi global dan GWPR [ there is no difference between the global regression model with GWPR]) H 1 : minimal ada satu 𝛽𝛽 � (𝑢𝑢 �� 𝑣𝑣 �� ) ≠  𝛽𝛽 � 𝐻𝐻 � : 𝛽𝛽 � = 𝛽𝛽 � = ⋯ = 𝛽𝛽 �� = 0 𝐻𝐻 � : minimal ada satu 𝛽𝛽 � ≠ 0 𝑗𝑗 = 0, 1, 2, … , 11 LH Kuadran II (Quadrant  II) HH Kuadran I (Quadrant  I)
LL
Kuadran III (Quadrant  III) HL
Kuadran IV
(Quadrant  IV)
NTNStd WNTNStd
𝑤𝑤 � (u � , v � ) = � ��� � ��� �� � � � � � ����  � �� � � � ������� � …………. (5) 𝐶𝐶𝐶𝐶 =   ∑ [𝑦𝑦 � � − 𝑦𝑦�� �� (𝑏𝑏 � )] � � ��� ………… (6)
H 0 : 𝜎𝜎 � � = 𝜎𝜎 � � = ⋯ =   𝜎𝜎 � (tidak  terdapat  heterogenitas  spasial  [ there  is  No.  spatial heterogeneity] ) H 1 : minimal ada satu 𝜎𝜎 � � ≠  𝜎𝜎 � (terdapat heterogenitas spasial [ there is spatial heterogeneity] ) H 0 : 𝜇𝜇 � = 𝜇𝜇 � = ⋯ =  𝜇𝜇 ��� = 0 (CEM)
H 1 : minimal ada satu ( there is at least one) 𝜇𝜇 � ≠ 0 (FEM)
H 0 : (𝜇𝜇 � |𝑥𝑥 �� ) = 0 (REM) dan H 1 : (𝜇𝜇 � |𝑥𝑥 �� ) ≠ 0 (FEM)
y �� − 𝑦𝑦� � =  β � (u �� , v �� ) + ∑ β � (u �� , v �� ) � ��� 𝑥𝑥 ���� 𝑥𝑥̅ �� + 𝜀𝜀 �� − 𝜀𝜀̅ � ………… (7) Dengan demikian, model GWPR transformasi within dapat dituliskan sebagai berikut (Rahayu 2017).
𝑦𝑦⃛ �� =  β � (u �� , v �� ) + ∑ β � (u �� , v �� ) � ��� 𝑋𝑋� ��� + 𝜀𝜀⃛ �� ……….. (8) 𝛽𝛽 � (u �� , v �� ) = �𝑋𝑋� � 𝑊𝑊(u �� , v �� )𝑋𝑋�� -1 𝑋𝑋� � W (u �� , v �� )𝑦𝑦⃛ ……….. (9)
𝛽𝛽 � (u �� , v �� ) :
𝑦𝑦⃛ :
𝑋𝑋� : 𝑊𝑊(u �� , v �� ) : 𝐶𝐶𝑉𝑉𝑉𝑉 = � ���� � � � ………… (10) 𝑅𝑅 � � adalah koefisien determi H 0 : 𝛽𝛽 � (𝑢𝑢 �� 𝑣𝑣 �� ) =  𝛽𝛽 � (tidak terdapat perbedaan antara model regresi global dan GWPR [ there is no difference between the global regression model with GWPR]) H 1 : minimal ada satu 𝛽𝛽 � (𝑢𝑢 �� 𝑣𝑣 �� ) ≠  𝛽𝛽 � 𝐻𝐻 � : 𝛽𝛽 � = 𝛽𝛽 � = ⋯ = 𝛽𝛽 �� = 0 𝐻𝐻 � : minimal ada satu 𝛽𝛽 � ≠ 0 𝑗𝑗 = 0, 1, 2, … , 11
LH Kuadran II (Quadrant  II) HH Kuadran I (Quadrant  I)
LL
Kuadran III (Quadrant  III)
HL Kuadran IV (Quadrant  IV) NTNStd WNTNStd
adalah  koefisien  determinasi  ke-k.  Jika nilai VIF > 10, dapat disimpulkan bahwa terjadi multikolinearitas pada variabel independen (Gujarati, 2006).

## Uji Kebaiksuaian dan Signifikansi Parameter Model
Uji kebaiksuaian model dilakukan untuk mengetahui model yang lebih baik antara GWPR dan regresi global. Dalam penerapannya digunakan
uji analysis of variance (ANOVA) dengan hipotesis uji sebagai berikut (Brunsdon et al., 1999). H 0 : 𝑤𝑤 � (u � , v � ) = � ��� � ��� �� � � � � � ����  � �� � � �
������� � …………. (5)

## 𝐶𝐶𝐶𝐶 =   ∑ [𝑦𝑦 �
� − 𝑦𝑦�� �� (𝑏𝑏 � )] �
� ���
………… (6)
H 0 : 𝜎𝜎 � � = 𝜎𝜎 � � = ⋯ =   𝜎𝜎 � (tidak  terdapat  heterogenitas  spasial  [ there  is  No.  spatial heterogeneity] )
H 1 : minimal ada satu 𝜎𝜎 � � ≠  𝜎𝜎 � (terdapat heterogenitas spasial [ there is spatial heterogeneity] ) H 0 : 𝜇𝜇 � = 𝜇𝜇 � = ⋯ =  𝜇𝜇 ��� = 0 (CEM)
H 1 : minimal ada satu ( there is at least one) 𝜇𝜇 � ≠ 0 (FEM)
y �� − 𝑦𝑦� � =  β � (u �� , v �� ) + ∑ β � (u �� , v �� ) � ��� 𝑥𝑥 ���� 𝑥𝑥̅ �� + 𝜀𝜀 �� − 𝜀𝜀̅ � ………… (7)
Dengan demikian, model GWPR transformasi within dapat dituliskan sebagai berikut (Rahayu 2017). 𝑦𝑦⃛ �� =  β � (u �� , v �� ) + ∑ β � (u �� , v �� ) � ��� 𝑋𝑋� ��� + 𝜀𝜀⃛ �� ……….. (8) 𝛽𝛽 � (u �� , v �� ) = �𝑋𝑋� � 𝑊𝑊(u �� , v �� )𝑋𝑋�� -1 𝑋𝑋� � W (u �� , v �� )𝑦𝑦⃛ ……….. (9) 𝛽𝛽 � (u �� , v �� ) : 𝑦𝑦⃛ : 𝑋𝑋� :
𝑊𝑊(u �� , v �� ) : 𝐶𝐶𝑉𝑉𝑉𝑉 = �
���� � � � ………… (10) 𝑅𝑅 � � adalah koefisien determi H 0 : 𝛽𝛽 � (𝑢𝑢 �� 𝑣𝑣 �� ) =  𝛽𝛽 � (tidak terdapat perbedaan antara model regresi global dan GWPR [ there is no difference between the global regression model with GWPR]) H 1 : minimal ada satu 𝛽𝛽 � (𝑢𝑢 �� 𝑣𝑣 �� ) ≠  𝛽𝛽 � 𝐻𝐻 � : 𝛽𝛽 � = 𝛽𝛽 � = ⋯ = 𝛽𝛽 �� = 0 𝐻𝐻 � : minimal ada satu 𝛽𝛽 � ≠ 0 𝑗𝑗 = 0, 1, 2, … , 11
Kuadran II (Quadrant  II) HH

## LL
(Quadrant  III)
HL

## WNTNStd
(tidak terdapat perbedaan antara model regresi global dan GWPR [ there is no difference between the global regression model with GWPR])
H 1 : minimal ada satu
𝑤𝑤 � (u � , v � ) = � ��� � ��� �� � � � � � ����  � �� � � �
������� � …………. (5) 𝐶𝐶𝐶𝐶 =   ∑ [𝑦𝑦 � � − 𝑦𝑦�� �� (𝑏𝑏 � )] � � ��� ………… (6)
H 0 : 𝜎𝜎 � � = 𝜎𝜎 � � = ⋯ =   𝜎𝜎 � (tidak  terdapat  heterogenitas  spasial  [ there  is  No.  spatial heterogeneity] )
H 1 : minimal ada satu 𝜎𝜎 � � ≠  𝜎𝜎 � (terdapat heterogenitas spasial [ there is spatial heterogeneity] ) H 0 : 𝜇𝜇 � = 𝜇𝜇 � = ⋯ =  𝜇𝜇 ��� = 0 (CEM)
�� ) = 0 (REM) dan H
1 :
(𝜇𝜇 � |𝑥𝑥 �� ) ≠ 0 (FEM) y �� − 𝑦𝑦� � =  β � (u �� , v �� ) + ∑ β � (u �� , v �� ) � ��� 𝑥𝑥 ���� 𝑥𝑥̅ �� + 𝜀𝜀 �� − 𝜀𝜀̅ � ………… (7)
Dengan demikian, model GWPR transformasi within dapat dituliskan sebagai berikut (Rahayu 2017). 𝑦𝑦⃛ �� =  β � (u �� , v �� ) + ∑ β � (u ��
, v ��
) � ��� 𝑋𝑋� ��� + 𝜀𝜀⃛ �� ……….. (8) 𝛽𝛽 � (u �� , v �� ) = �𝑋𝑋� � 𝑊𝑊(u �� , v �� )𝑋𝑋�� -1 𝑋𝑋� � W (u �� , v �� )𝑦𝑦⃛ ……….. (9) 𝛽𝛽 � (u �� , v �� )
: 𝑦𝑦⃛ :
𝑋𝑋� : 𝑊𝑊(u �� , v �� ) : 𝐶𝐶𝑉𝑉𝑉𝑉 = � ���� � � � ………… (10) 𝑅𝑅 � � adalah koefisien determi H 0 : 𝛽𝛽 � (𝑢𝑢 �� 𝑣𝑣 �� ) =  𝛽𝛽 � (tidak terdapat perbedaan antara model regresi global dan GWPR [ there is no difference between the global regression model with GWPR])
H 1 : minimal ada satu 𝛽𝛽 � (𝑢𝑢 �� 𝑣𝑣 �� ) ≠  𝛽𝛽 � 𝐻𝐻 � : 𝛽𝛽 � = 𝛽𝛽 � = ⋯ = 𝛽𝛽 �� = 0
𝐻𝐻 � : minimal ada satu 𝛽𝛽 � ≠ 0
𝑗𝑗 = 0, 1, 2, … , 11
Kuadran II
(Quadrant  II)
(Quadrant  I)
(Quadrant  III)
(Quadrant  IV)
(terdapat perbedaan antara model regresi global dan GWPR
([ there is difference between the global regression model with GWPR]) k = 0, 1, 2, ..., 11 dan i = 1, 2, ... 33.
Koefisien determinasi (R 2 ) juga dapat melihat model yang baik.
Uji signifikasi pada model GWPR sama dengan pengujian pada model regresi linear berganda. Uji F digunakan  sebagai  uji  signifikansi  parameter  model secara simultan. Hipotesis statistik Uji Wald adalah sebagai berikut.
𝑤𝑤 � (u � , v � ) = � ��� � ��� �� � � � � � ����  � �� � � � ������� � …………. (5)
𝐶𝐶𝐶𝐶 =   ∑ [𝑦𝑦 � � − 𝑦𝑦�� �� (𝑏𝑏 � )] � � ��� ………… (6) H 0 : 𝜎𝜎 � � = 𝜎𝜎 � � = ⋯ =   𝜎𝜎 � (tidak  terdapat  heterogenitas  spasial  [ there  is  No.  spatial heterogeneity] ) H 1 : minimal ada satu 𝜎𝜎 � � ≠  𝜎𝜎 � (terdapat heterogenitas spasial [ there is spatial heterogeneity] ) H 0 : 𝜇𝜇 � = 𝜇𝜇 � = ⋯ =  𝜇𝜇 ��� = 0 (CEM) H 1 : minimal ada satu ( there is at least one) 𝜇𝜇 � ≠ 0 (FEM)
H 0 : (𝜇𝜇 � |𝑥𝑥 �� ) = 0 (REM) dan H 1 : (𝜇𝜇 � |𝑥𝑥 �� ) ≠ 0 (FEM)
y �� − 𝑦𝑦� � =  β � (u �� , v �� ) + ∑ β � (u �� , v �� ) � ��� 𝑥𝑥 ���� 𝑥𝑥̅ �� + 𝜀𝜀 �� − 𝜀𝜀̅ � ………… (7) Dengan demikian, model GWPR transformasi within dapat dituliskan sebagai berikut (Rahayu 2017). 𝑦𝑦⃛ �� =  β � (u �� , v �� ) + ∑ β � (u �� , v �� ) � ��� 𝑋𝑋� ��� + 𝜀𝜀⃛ �� ……….. (8) 𝛽𝛽 � (u �� , v �� ) = �𝑋𝑋� � 𝑊𝑊(u �� , v �� )𝑋𝑋�� -1 𝑋𝑋� � W (u �� , v �� )𝑦𝑦⃛ ……….. (9) 𝛽𝛽 � (u �� , v �� ) : 𝑦𝑦⃛ : 𝑋𝑋� : 𝑊𝑊(u �� , v �� ) : 𝐶𝐶𝑉𝑉𝑉𝑉 = � ���� � � � ………… (10)
𝑅𝑅 � � adalah koefisien determi H 0 : 𝛽𝛽 � (𝑢𝑢 �� 𝑣𝑣 �� ) =  𝛽𝛽 � (tidak terdapat perbedaan antara model regresi global dan GWPR [ there is no difference between the global regression model with GWPR]) H 1 : minimal ada satu 𝛽𝛽 � (𝑢𝑢 �� 𝑣𝑣 �� ) ≠  𝛽𝛽 � 𝐻𝐻 � : 𝛽𝛽 � = 𝛽𝛽 � = ⋯ = 𝛽𝛽 �� = 0 𝐻𝐻 � : minimal ada satu 𝛽𝛽 � ≠ 0 𝑗𝑗 = 0, 1, 2, … , 11
(Quadrant  II)

## LL
(Quadrant  III)
HL
NTNStd
WNTNStd (tidak terdapat koefisien yang signifikan ( there is no significant coefficient )
� ��� � ��� �� � � � � � ����  � �� � � � ������� � …………. (5) 𝐶𝐶𝐶𝐶 =   ∑ [𝑦𝑦 � � − 𝑦𝑦�� �� (𝑏𝑏 � )] � � ��� ………… (6) H 0 : 𝜎𝜎 � � = 𝜎𝜎 � � = ⋯ =   𝜎𝜎 � (tidak  terdapat  heterogenitas  spasial  [ there  is  No.  spatial heterogeneity] ) H 1 : minimal ada satu 𝜎𝜎 � � ≠  𝜎𝜎 �
(terdapat heterogenitas spasial [ there is spatial heterogeneity] ) H 0 : 𝜇𝜇 � = 𝜇𝜇 � = ⋯ =  𝜇𝜇 ��� = 0 (CEM)
H 1 : minimal ada satu
( there is at least one) 𝜇𝜇 � ≠ 0 (FEM)
H 0 : (𝜇𝜇 � |𝑥𝑥 �� ) = 0 (REM) dan H 1 : (𝜇𝜇 � |𝑥𝑥 �� ) ≠ 0 (FEM) y �� − 𝑦𝑦� � =  β � (u �� , v �� ) + ∑ β � (u �� , v �� ) � ��� 𝑥𝑥 ���� 𝑥𝑥̅ �� + 𝜀𝜀 �� − 𝜀𝜀̅ � ………… (7) Dengan demikian, model GWPR transformasi within dapat dituliskan sebagai berikut (Rahayu 2017). 𝑦𝑦⃛ �� =  β � (u �� , v �� ) + ∑ β � (u �� , v �� ) � ��� 𝑋𝑋� ��� + 𝜀𝜀⃛ �� ……….. (8) 𝛽𝛽 � (u �� , v �� ) = �𝑋𝑋� � 𝑊𝑊(u �� , v �� )𝑋𝑋�� -1 𝑋𝑋� � W (u �� , v �� )𝑦𝑦⃛ ……….. (9)
𝛽𝛽 � (u �� , v �� ) : 𝑦𝑦⃛ : 𝑋𝑋� : 𝑊𝑊(u �� , v �� ) : 𝐶𝐶𝑉𝑉𝑉𝑉 = � ���� � � � ………… (10)
𝑅𝑅 � � adalah koefisien determi H 0 : 𝛽𝛽 � (𝑢𝑢 �� 𝑣𝑣 �� ) =  𝛽𝛽 � (tidak terdapat perbedaan antara model regresi global dan GWPR [ there is no difference between the global regression model with GWPR]) H 1 : minimal ada satu 𝛽𝛽 � (𝑢𝑢 �� 𝑣𝑣 �� ) ≠  𝛽𝛽 �
𝐻𝐻 � : 𝛽𝛽 � = 𝛽𝛽 � = ⋯ = 𝛽𝛽 �� = 0
𝐻𝐻 � : minimal ada satu 𝛽𝛽 � ≠ 0
𝑗𝑗 = 0, 1, 2, … , 11
Kuadran II (Quadrant  II)
Kuadran I (Quadrant  I) LL Kuadran III (Quadrant  III) HL Kuadran IV (Quadrant  IV) NTNStd

## WNTNStd
: minimal ada satu 𝑤𝑤 � (u � , v � ) = �
��� � ��� �� � � � � � ����  � �� � � � ������� � …………. (5) 𝐶𝐶𝐶𝐶 =   ∑ [𝑦𝑦 � � − 𝑦𝑦�� �� (𝑏𝑏 � )] � � ��� ………… (6) H 0 : 𝜎𝜎 � � = 𝜎𝜎 � � = ⋯ =   𝜎𝜎 � (tidak  terdapat  heterogenitas  spasial  [ there  is  No.  spatial heterogeneity] )
H 1 : minimal ada satu 𝜎𝜎 � � ≠  𝜎𝜎 � (terdapat heterogenitas spasial [ there is spatial heterogeneity] ) H 0 : 𝜇𝜇 � = 𝜇𝜇 � = ⋯ =  𝜇𝜇 ��� = 0 (CEM)
H 1 : minimal ada satu ( there is at least one) 𝜇𝜇 � ≠ 0 (FEM)
H 0 : (𝜇𝜇 � |𝑥𝑥 �� ) = 0 (REM) dan H 1 : (𝜇𝜇 � |𝑥𝑥 �� ) ≠ 0 (FEM) y �� − 𝑦𝑦� � =  β � (u �� , v �� ) + ∑ β � (u �� , v �� ) � ��� 𝑥𝑥 ���� 𝑥𝑥̅ �� + 𝜀𝜀 �� − 𝜀𝜀̅ � ………… (7) Dengan demikian, model GWPR transformasi within dapat dituliskan sebagai berikut (Rahayu 2017). 𝑦𝑦⃛ �� =  β � (u �� , v �� ) + ∑ β � (u �� , v �� ) � ��� 𝑋𝑋� ��� + 𝜀𝜀⃛ �� ……….. (8) 𝛽𝛽 � (u �� , v �� ) = �𝑋𝑋� � 𝑊𝑊(u �� , v �� )𝑋𝑋�� -1 𝑋𝑋� � W (u �� , v �� )𝑦𝑦⃛ ……….. (9) 𝛽𝛽 � (u �� , v �� ) : 𝑦𝑦⃛ : 𝑋𝑋� : 𝑊𝑊(u �� , v �� ) : 𝐶𝐶𝑉𝑉𝑉𝑉 = � ���� � � � ………… (10)
𝑅𝑅 � � adalah koefisien determi H 0 : 𝛽𝛽 � (𝑢𝑢 �� 𝑣𝑣 �� ) =  𝛽𝛽 � (tidak terdapat perbedaan antara model regresi global dan GWPR [ there is no difference between the global regression model with GWPR]) H 1 : minimal ada satu 𝛽𝛽 � (𝑢𝑢 �� 𝑣𝑣 �� ) ≠  𝛽𝛽 � 𝐻𝐻 � : 𝛽𝛽 � = 𝛽𝛽 � = ⋯ = 𝛽𝛽 �� = 0 𝐻𝐻 � : minimal ada satu 𝛽𝛽 � ≠ 0
𝑗𝑗 = 0, 1, 2, … , 11
Kuadran II (Quadrant  II)
Kuadran I (Quadrant  I)

## LL
Kuadran III (Quadrant  III)
HL
Kuadran IV (Quadrant  IV)
NTNStd
WNTNStd
(terdapat inimal satu koefisien yang signifikan ( there is at least one significant coefficient )
𝑤𝑤 � (u � , v � ) = � ��� � ��� �� � � � � � ����  � �� � � � ������� � …………. (5) 𝐶𝐶𝐶𝐶 =   ∑ [𝑦𝑦 � � − 𝑦𝑦�� �� (𝑏𝑏 � )] � � ��� ………… (6) H 0 : 𝜎𝜎 � � = 𝜎𝜎 � � = ⋯ =   𝜎𝜎 � (tidak  terdapat  heterogenitas  spasial  [ there  is  No.  spatial heterogeneity] )
H 1 : minimal ada satu 𝜎𝜎 � � ≠  𝜎𝜎 � (terdapat heterogenitas spasial [ there is spatial heterogeneity] )
H 0 : 𝜇𝜇 � = 𝜇𝜇 � = ⋯ =  𝜇𝜇 ��� = 0 (CEM)
H 1 : minimal ada satu ( there is at least one) 𝜇𝜇 � ≠ 0 (FEM) H 0 : (𝜇𝜇 � |𝑥𝑥 �� ) = 0 (REM) dan H 1 : (𝜇𝜇 � |𝑥𝑥 �� ) ≠ 0 (FEM) y �� − 𝑦𝑦� � =  β � (u �� , v �� ) + ∑ β � (u �� , v �� ) � ��� 𝑥𝑥 ���� 𝑥𝑥̅ �� + 𝜀𝜀 �� − 𝜀𝜀̅ � ………… (7) Dengan demikian, model GWPR transformasi within dapat dituliskan sebagai berikut (Rahayu 2017). 𝑦𝑦⃛ �� =  β � (u �� , v �� ) + ∑ β � (u �� , v �� ) � ��� 𝑋𝑋� ��� + 𝜀𝜀⃛ �� ……….. (8) 𝛽𝛽 � (u �� , v �� ) = �𝑋𝑋� � 𝑊𝑊(u �� , v �� )𝑋𝑋�� -1 𝑋𝑋� � W (u �� , v �� )𝑦𝑦⃛ ……….. (9)
𝛽𝛽 � (u �� , v �� ) : 𝑦𝑦⃛ : 𝑋𝑋� : 𝑊𝑊(u �� , v �� ) : 𝐶𝐶𝑉𝑉𝑉𝑉 = � ���� � � � ………… (10) 𝑅𝑅 � � adalah koefisien determi H 0 : 𝛽𝛽 � (𝑢𝑢 �� 𝑣𝑣 �� ) =  𝛽𝛽 � (tidak terdapat perbedaan antara model regresi global dan GWPR [ there is no difference between the global regression model with GWPR]) H 1 : minimal ada satu 𝛽𝛽 � (𝑢𝑢 �� 𝑣𝑣 �� ) ≠  𝛽𝛽 � 𝐻𝐻 � : 𝛽𝛽 � = 𝛽𝛽 � = ⋯ = 𝛽𝛽 �� = 0
𝐻𝐻 � : minimal ada satu 𝛽𝛽 � ≠ 0
𝑗𝑗 = 0, 1, 2, … , 11
Kuadran II (Quadrant  II)
Kuadran I (Quadrant  I) LL Kuadran III (Quadrant  III) HL

## (Quadrant  IV)
NTNStd WNTNStd

## .
Sementara itu, Uji Z digunakan sebagai uji  signifikansi  parameter  model  secara  parsial dikarenakan jumlah observasi yang cukup besar. Hipotesis statistik dalam Uji Z adalah sebagai berikut.
𝐻𝐻 � : 𝛽𝛽 � = 0 dan 𝐻𝐻 � : 𝛽𝛽 � ≠ 0, 𝑗𝑗 = 1, 2, …, 11 𝐻𝐻 � : 𝛽𝛽 � = 0 dan 𝐻𝐻 � : 𝛽𝛽 � ≠ 0, 𝑗𝑗 = 1, 2, …, 11
Uji signifikansi parameter model dapat dilakukan pada model lokal.

## Model GWPR
Transformasi logaritma natural ( 𝐿𝐿𝐿𝐿 ) dapat digunakan untuk memudahkan dalam 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� =  β � (u �� , v �� ) + β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� + β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐻𝐻𝐿𝐿 �� + β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� + β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� + β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� + β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� + β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� + β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� + β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� + β �� (u �� , v �� )𝑈𝑈𝐿𝐿𝐿𝐿𝐻𝐻 �� + 𝑒𝑒 �� Keterangan ( remaks ): (u �� , v �� ) :  koordinat provinsi ke-i tahun ke-t ( coordinate for the i-th province of the t-th year) β � (u �� , v �� ) :  intersep lokal dari provinsi ke-i tahun ke-t ( local intercept for the i-th province of the t-th year) β � (u �� , v �� ) :  koefisien  lokal  variabel  independen  ke-k  provinsi  ke-i  tahun  ke-t  ( local coefficient of independent variable k-th for the i-th province of the t-th year) 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� :  NTN reformulasi provinsi ke-i tahun ke-t ( fishermen’s of trade reformulated for the i-th province of the t-th year) 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� :  ekspor perikanan tangkap provinsi ke-i tahun ke-t ( export of capture fisheries for the i-th province of the t-th year) 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐻𝐻𝐿𝐿 �� :  indeks harga konsumen provinsi ke-i tahun ke-t ( consumer price index [CPI] for the i-th province of the t-th year) 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� :  indeks konsumsi rumah tangga provinsi ke-i tahun ke-t ( consumen household index (HCI) for the i-th province of the t-th year) 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� :  angka konsumsi ikan provinsi ke-i tahun ke-t ( fish consumption rate for the i-th province of the t-th year) 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 :  nilai produksi perikanan tangkap provinsi ke-i tahun ke-t ( production value of capture fisheries for the i-th province of the t-th year) 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� :  persentase  jumlah  kapal  penangkap  ikan  bermotor  provinsi  ke-i  tahun  ke-t ( percentage of motorized fishing vessels for the i-th province of the t-th year) 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� :  jumlah TK subsektor perikanan tangkap provinsi ke-i tahun ke-t ( the number of labor in the capture fisheries sub-sector for the i-th province of the t-th year) 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� :  BP  subbidang  perikanan  tangkap  provinsi  ke-i  tahun  ke-t  ( government assistance for capture fisheries sub-sector for the i-th province of the t-th year) 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� :  indeks  transportasi  provinsi ke-i tahun ke-t ( transportation  index for the  i-th province of the t-th year) 𝐿𝐿𝐿𝐿𝑈𝑈𝐿𝐿𝐿𝐿𝐻𝐻 �� :  indeks upah provinsi ke-i tahun ke-t ( wage index for the i-th province of the t- th year) 𝑒𝑒 �� :  error term provinsi ke-i tahun ke-t ( error term for the i-th province of the t-th yea)r
dan 𝐻𝐻 � : 𝛽𝛽 � = 0 dan 𝐻𝐻 � : 𝛽𝛽 � ≠ 0, 𝑗𝑗 = 1, 2, …, 11 𝐻𝐻 � : 𝛽𝛽 � = 0 dan 𝐻𝐻 � : 𝛽𝛽 � ≠ 0, 𝑗𝑗 = 1, 2, …, 11
Uji signifikansi parameter model dapat dilakukan pada model lokal.

## Model GWPR
Transformasi logaritma natural ( 𝐿𝐿𝐿𝐿 ) dapat digunakan untuk memudahkan dalam 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� =  β � (u �� , v �� ) + β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� + β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐻𝐻𝐿𝐿 �� + β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� + β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� + β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� + β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� + β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� + β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� + β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� + β �� (u �� , v �� )𝑈𝑈𝐿𝐿𝐿𝐿𝐻𝐻 �� + 𝑒𝑒 �� Keterangan ( remaks ): (u �� , v �� ) :  koordinat provinsi ke-i tahun ke-t ( coordinate for the i-th province of the t-th year) β � (u �� , v �� ) :  intersep lokal dari provinsi ke-i tahun ke-t ( local intercept for the i-th province of the t-th year) β � (u �� , v �� ) :  koefisien  lokal  variabel  independen  ke-k  provinsi  ke-i  tahun  ke-t  ( local coefficient of independent variable k-th for the i-th province of the t-th year) 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� :  NTN reformulasi provinsi ke-i tahun ke-t ( fishermen’s of trade reformulated for the i-th province of the t-th year) 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� :  ekspor perikanan tangkap provinsi ke-i tahun ke-t ( export of capture fisheries for the i-th province of the t-th year) 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐻𝐻𝐿𝐿 �� :  indeks harga konsumen provinsi ke-i tahun ke-t ( consumer price index [CPI] for the i-th province of the t-th year) 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� :  indeks konsumsi rumah tangga provinsi ke-i tahun ke-t ( consumen household index (HCI) for the i-th province of the t-th year) 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� :  angka konsumsi ikan provinsi ke-i tahun ke-t ( fish consumption rate for the i-th province of the t-th year) 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 :  nilai produksi perikanan tangkap provinsi ke-i tahun ke-t ( production value of capture fisheries for the i-th province of the t-th year) 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� :  persentase  jumlah  kapal  penangkap  ikan  bermotor  provinsi  ke-i  tahun  ke-t ( percentage of motorized fishing vessels for the i-th province of the t-th year) 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� :  jumlah TK subsektor perikanan tangkap provinsi ke-i tahun ke-t ( the number of labor in the capture fisheries sub-sector for the i-th province of the t-th year) 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� :  BP  subbidang  perikanan  tangkap  provinsi  ke-i  tahun  ke-t  ( government assistance for capture fisheries sub-sector for the i-th province of the t-th year) 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� :  indeks  transportasi  provinsi ke-i tahun ke-t ( transportation  index for the  i-th province of the t-th year) 𝐿𝐿𝐿𝐿𝑈𝑈𝐿𝐿𝐿𝐿𝐻𝐻 �� :  indeks upah provinsi ke-i tahun ke-t ( wage index for the i-th province of the t- th year) 𝑒𝑒 �� :  error term provinsi ke-i tahun ke-t ( error term for the i-th province of the t-th yea)r
Uji signifikansi parameter model dapat dilakukan pada model lokal.

## Model GWPR
Transformasi logaritma natural (
𝐻𝐻 � : 𝛽𝛽 � = 0 dan 𝐻𝐻 � : 𝛽𝛽 � ≠ 0, 𝑗𝑗 = 1, 2, …, 11
𝐻𝐻 � : 𝛽𝛽 � = 0 dan 𝐻𝐻 � : 𝛽𝛽 � ≠ 0, 𝑗𝑗 = 1, 2, …, 11
Uji signifikansi parameter model dapat dilakukan pada model lokal.

## Model GWPR
Transformasi logaritma natural ( 𝐿𝐿𝐿𝐿 ) dapat digunakan untuk memudahkan dalam 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� =  β � (u �� , v �� ) + β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� + β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐻𝐻𝐿𝐿 �� + β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� + β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� + β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� + β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� + β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� + β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� + β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� + β �� (u �� , v �� )𝑈𝑈𝐿𝐿𝐿𝐿𝐻𝐻 �� + 𝑒𝑒 �� Keterangan ( remaks ): (u �� , v �� ) :  koordinat provinsi ke-i tahun ke-t ( coordinate for the i-th province of the t-th year) β � (u �� , v �� ) :  intersep lokal dari provinsi ke-i tahun ke-t ( local intercept for the i-th province of the t-th year) β � (u �� , v �� ) :  koefisien  lokal  variabel  independen  ke-k  provinsi  ke-i  tahun  ke-t  ( local coefficient of independent variable k-th for the i-th province of the t-th year) 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� :  NTN reformulasi provinsi ke-i tahun ke-t ( fishermen’s of trade reformulated for the i-th province of the t-th year) 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� :  ekspor perikanan tangkap provinsi ke-i tahun ke-t ( export of capture fisheries for the i-th province of the t-th year) 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐻𝐻𝐿𝐿 �� :  indeks harga konsumen provinsi ke-i tahun ke-t ( consumer price index [CPI] for the i-th province of the t-th year) 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� :  indeks konsumsi rumah tangga provinsi ke-i tahun ke-t ( consumen household index (HCI) for the i-th province of the t-th year) 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� :  angka konsumsi ikan provinsi ke-i tahun ke-t ( fish consumption rate for the i-th province of the t-th year) 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 :  nilai produksi perikanan tangkap provinsi ke-i tahun ke-t ( production value of capture fisheries for the i-th province of the t-th year) 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� :  persentase  jumlah  kapal  penangkap  ikan  bermotor  provinsi  ke-i  tahun  ke-t ( percentage of motorized fishing vessels for the i-th province of the t-th year) 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� :  jumlah TK subsektor perikanan tangkap provinsi ke-i tahun ke-t ( the number of labor in the capture fisheries sub-sector for the i-th province of the t-th year) 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� :  BP  subbidang  perikanan  tangkap  provinsi  ke-i  tahun  ke-t  ( government assistance for capture fisheries sub-sector for the i-th province of the t-th year) 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� :  indeks  transportasi  provinsi ke-i tahun ke-t ( transportation  index for the  i-th province of the t-th year) 𝐿𝐿𝐿𝐿𝑈𝑈𝐿𝐿𝐿𝐿𝐻𝐻 �� :  indeks upah provinsi ke-i tahun ke-t ( wage index for the i-th province of the t- th year) 𝑒𝑒 �� :  error term provinsi ke-i tahun ke-t ( error term for the i-th province of the t-th yea)r ) dapat digunakan untuk memudahkan dalam mengolah dan menginterpretasikan data. Selain itu, model tersebut dapat  digunakan untuk mengatasi hubungan yang nonlinear antara variabel dependen dan variabel independen serta mengatasi ketidaknormalan sebaran data (Benoit, 2011). Keterangan ( remarks) : 𝐻𝐻 � : 𝛽𝛽 � = 0 dan 𝐻𝐻 � : 𝛽𝛽 � ≠ 0, 𝑗𝑗 = 1, 2, …, 11 𝐻𝐻 � : 𝛽𝛽 � = 0 dan 𝐻𝐻 � : 𝛽𝛽 � ≠ 0, 𝑗𝑗 = 1, 2, …, 11 Uji signifikansi parameter model dapat dilakukan pada model lokal.

## Model GWPR
Transformasi logaritma natural ( 𝐿𝐿𝐿𝐿 ) dapat digunakan untuk memudahkan dalam 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� =  β � (u �� , v �� ) + β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� + β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐻𝐻𝐿𝐿 �� + β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� + β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� + β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� + β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� + β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� + β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� + β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� + β �� (u �� , v �� )𝑈𝑈𝐿𝐿𝐿𝐿𝐻𝐻 �� + 𝑒𝑒 �� Keterangan ( remaks ): (u �� , v �� ) :  koordinat provinsi ke-i tahun ke-t ( coordinate for the i-th province of the t-th year) β � (u �� , v �� ) :  intersep lokal dari provinsi ke-i tahun ke-t ( local intercept for the i-th province of the t-th year) β � (u �� , v �� ) :  koefisien  lokal  variabel  independen  ke-k  provinsi  ke-i  tahun  ke-t  ( local coefficient of independent variable k-th for the i-th province of the t-th year) 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� :  NTN reformulasi provinsi ke-i tahun ke-t ( fishermen’s of trade reformulated for the i-th province of the t-th year) 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� :  ekspor perikanan tangkap provinsi ke-i tahun ke-t ( export of capture fisheries for the i-th province of the t-th year) 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐻𝐻𝐿𝐿 �� :  indeks harga konsumen provinsi ke-i tahun ke-t ( consumer price index [CPI] for the i-th province of the t-th year) 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� :  indeks konsumsi rumah tangga provinsi ke-i tahun ke-t ( consumen household index (HCI) for the i-th province of the t-th year) 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� :  angka konsumsi ikan provinsi ke-i tahun ke-t ( fish consumption rate for the i-th province of the t-th year) 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 :  nilai produksi perikanan tangkap provinsi ke-i tahun ke-t ( production value of capture fisheries for the i-th province of the t-th year) 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� :  persentase  jumlah  kapal  penangkap  ikan  bermotor  provinsi  ke-i  tahun  ke-t ( percentage of motorized fishing vessels for the i-th province of the t-th year) 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� :  jumlah TK subsektor perikanan tangkap provinsi ke-i tahun ke-t ( the number of labor in the capture fisheries sub-sector for the i-th province of the t-th year) 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� :  BP  subbidang  perikanan  tangkap  provinsi  ke-i  tahun  ke-t  ( government assistance for capture fisheries sub-sector for the i-th province of the t-th year) 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� :  indeks  transportasi  provinsi ke-i tahun ke-t ( transportation  index for the  i-th province of the t-th year) 𝐿𝐿𝐿𝐿𝑈𝑈𝐿𝐿𝐿𝐿𝐻𝐻 �� :  indeks upah provinsi ke-i tahun ke-t ( wage index for the i-th province of the t- th year) 𝑒𝑒 �� :  error term provinsi ke-i tahun ke-t ( error term for the i-th province of the t-th yea)r
: koordinat provinsi ke-i tahun ke-t ( coordinate for the i-th province of the t-th year)
Jurnal Sosial Ekonomi Kelautan dan Perikanan http://ejournal-balitbang.kkp.go.id/index.php/sosek
p-ISSN: 2088-8449 e-ISSN: 2527-4805 𝐻𝐻 � : 𝛽𝛽 � = 0 dan 𝐻𝐻 � : 𝛽𝛽 � ≠ 0, 𝑗𝑗 = 1, 2, …, 11
𝐻𝐻 � : 𝛽𝛽 � = 0 dan 𝐻𝐻 � : 𝛽𝛽 � ≠ 0, 𝑗𝑗 = 1, 2, …, 11 Uji signifikansi parameter model dapat dilakukan pada model lokal.

## Model GWPR
Transformasi logaritma natural ( 𝐿𝐿𝐿𝐿 ) dapat digunakan untuk memudahkan dalam 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� =  β � (u �� , v �� ) + β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� + β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐻𝐻𝐿𝐿 �� + β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� + β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� + β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� + β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� + β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� + β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� + β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� + β �� (u �� , v �� )𝑈𝑈𝐿𝐿𝐿𝐿𝐻𝐻 �� + 𝑒𝑒 �� Keterangan ( remaks ): (u �� , v �� ) :  koordinat provinsi ke-i tahun ke-t ( coordinate for the i-th province of the t-th year) β � (u �� , v �� ) :  intersep lokal dari provinsi ke-i tahun ke-t ( local intercept for the i-th province of the t-th year) β � (u �� , v �� ) :  koefisien  lokal  variabel  independen  ke-k  provinsi  ke-i  tahun  ke-t  ( local coefficient of independent variable k-th for the i-th province of the t-th year)
𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� :  NTN reformulasi provinsi ke-i tahun ke-t ( fishermen’s of trade reformulated for the i-th province of the t-th year) 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� :  ekspor perikanan tangkap provinsi ke-i tahun ke-t ( export of capture fisheries for the i-th province of the t-th year)
𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐻𝐻𝐿𝐿 �� :  indeks harga konsumen provinsi ke-i tahun ke-t ( consumer price index [CPI] for the i-th province of the t-th year)
𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� :  indeks konsumsi rumah tangga provinsi ke-i tahun ke-t ( consumen household index (HCI) for the i-th province of the t-th year) 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� :  angka konsumsi ikan provinsi ke-i tahun ke-t ( fish consumption rate for the i-th province of the t-th year)
𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 :  nilai produksi perikanan tangkap provinsi ke-i tahun ke-t ( production value of capture fisheries for the i-th province of the t-th year)
𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� :  persentase  jumlah  kapal  penangkap  ikan  bermotor  provinsi  ke-i  tahun  ke-t ( percentage of motorized fishing vessels for the i-th province of the t-th year) 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� :  jumlah TK subsektor perikanan tangkap provinsi ke-i tahun ke-t ( the number of labor in the capture fisheries sub-sector for the i-th province of the t-th year)
𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� :  BP  subbidang  perikanan  tangkap  provinsi  ke-i  tahun  ke-t  ( government assistance for capture fisheries sub-sector for the i-th province of the t-th year)
𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� :  indeks  transportasi  provinsi ke-i tahun ke-t ( transportation  index for the  i-th province of the t-th year)
𝐿𝐿𝐿𝐿𝑈𝑈𝐿𝐿𝐿𝐿𝐻𝐻 �� :  indeks upah provinsi ke-i tahun ke-t ( wage index for the i-th province of the t- th year)
𝑒𝑒 �� :  error term provinsi ke-i tahun ke-t ( error term for the i-th province of the t-th yea)r : indeks transportasi provinsi ke-i tahun ke-t ( transportation index for the i-th province of the t-th year) 𝐻𝐻 � : 𝛽𝛽 � = 0 dan 𝐻𝐻 � : 𝛽𝛽 � ≠ 0, 𝑗𝑗 = 1, 2, …, 11
𝐻𝐻 � : 𝛽𝛽 � = 0 dan 𝐻𝐻 � : 𝛽𝛽 � ≠ 0, 𝑗𝑗 = 1, 2, …, 11
Uji signifikansi parameter model dapat dilakukan pada model lokal.

## Model GWPR
Transformasi logaritma natural ( 𝐿𝐿𝐿𝐿 ) dapat digunakan untuk memudahkan dalam 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� =  β � (u �� , v �� ) + β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� + β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐻𝐻𝐿𝐿 �� + β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� + β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� + β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� + β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� + β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� + β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� + β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� + β �� (u �� , v �� )𝑈𝑈𝐿𝐿𝐿𝐿𝐻𝐻 �� + 𝑒𝑒 �� Keterangan ( remaks ): (u �� , v �� ) :  koordinat provinsi ke-i tahun ke-t ( coordinate for the i-th province of the t-th year) β � (u �� , v �� ) :  intersep lokal dari provinsi ke-i tahun ke-t ( local intercept for the i-th province of the t-th year) β � (u �� , v �� ) :  koefisien  lokal  variabel  independen  ke-k  provinsi  ke-i  tahun  ke-t  ( local coefficient of independent variable k-th for the i-th province of the t-th year)
𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿
��
:  NTN reformulasi provinsi ke-i tahun ke-t ( fishermen’s of trade reformulated for the i-th province of the t-th year)
𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� :  ekspor perikanan tangkap provinsi ke-i tahun ke-t ( export of capture fisheries for the i-th province of the t-th year)
𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐻𝐻𝐿𝐿 �� :  indeks harga konsumen provinsi ke-i tahun ke-t ( consumer price index [CPI] for the i-th province of the t-th year)
𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� :  indeks konsumsi rumah tangga provinsi ke-i tahun ke-t ( consumen household index (HCI) for the i-th province of the t-th year)
𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 ��
:  angka konsumsi ikan provinsi ke-i tahun ke-t ( fish consumption rate for the i-th province of the t-th year)
𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 :  nilai produksi perikanan tangkap provinsi ke-i tahun ke-t ( production value of capture fisheries for the i-th province of the t-th year)
𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� :  persentase  jumlah  kapal  penangkap  ikan  bermotor  provinsi  ke-i  tahun  ke-t ( percentage of motorized fishing vessels for the i-th province of the t-th year) 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 ��
:  jumlah TK subsektor perikanan tangkap provinsi ke-i tahun ke-t ( the number of labor in the capture fisheries sub-sector for the i-th province of the t-th year) 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� :  BP  subbidang  perikanan  tangkap  provinsi  ke-i  tahun  ke-t  ( government assistance for capture fisheries sub-sector for the i-th province of the t-th year) 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� :  indeks  transportasi  provinsi ke-i tahun ke-t ( transportation  index for the  i-th province of the t-th year) 𝐿𝐿𝐿𝐿𝑈𝑈𝐿𝐿𝐿𝐿𝐻𝐻 �� :  indeks upah provinsi ke-i tahun ke-t ( wage index for the i-th province of the t- th year)
𝑒𝑒 �� :  error term provinsi ke-i tahun ke-t ( error term for the i-th province of the t-th yea)r : indeks upah provinsi ke-i tahun ke-t ( wage index for the i-th province of the t-th year)
Uji signifikansi parameter model dapat dilakukan pada model lokal.

## Model GWPR
𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� =  β � (u �� , v �� ) + β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� + β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐻𝐻𝐿𝐿 �� + β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 ��
+ β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� + β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� + β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� + β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� + β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� + β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� + β �� (u �� , v �� )𝑈𝑈𝐿𝐿𝐿𝐿𝐻𝐻 �� + 𝑒𝑒 ��

## Keterangan ( remaks ):
:  koordinat provinsi ke-i tahun ke-t ( coordinate for the i-th province of the t-th year)
β � (u �� , v �� ) :  intersep lokal dari provinsi ke-i tahun ke-t ( local intercept for the i-th province of the t-th year)
β � (u �� , v �� ) :  koefisien  lokal  variabel  independen  ke-k  provinsi  ke-i  tahun  ke-t  ( local coefficient of independent variable k-th for the i-th province of the t-th year)
:  NTN reformulasi provinsi ke-i tahun ke-t ( fishermen’s of trade reformulated for the i-th province of the t-th year)
:  ekspor perikanan tangkap provinsi ke-i tahun ke-t ( export of capture fisheries for the i-th province of the t-th year)
:  indeks harga konsumen provinsi ke-i tahun ke-t ( consumer price index [CPI] for the i-th province of the t-th year)
:  indeks konsumsi rumah tangga provinsi ke-i tahun ke-t ( consumen household index (HCI) for the i-th province of the t-th year)
:  angka konsumsi ikan provinsi ke-i tahun ke-t ( fish consumption rate for the i-th province of the t-th year)
𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 :  nilai produksi perikanan tangkap provinsi ke-i tahun ke-t ( production value of capture fisheries for the i-th province of the t-th year)
percentage of motorized fishing vessels for the i-th province of the t-th year)
:  jumlah TK subsektor perikanan tangkap provinsi ke-i tahun ke-t ( the number of labor in the capture fisheries sub-sector for the i-th province of the t-th year)
:  BP  subbidang  perikanan  tangkap  provinsi  ke-i  tahun  ke-t  ( government assistance for capture fisheries sub-sector for the i-th province of the t-th year) 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� :  indeks  transportasi  provinsi ke-i tahun ke-t ( transportation  index for the  i-th province of the t-th year) 𝐿𝐿𝐿𝐿𝑈𝑈𝐿𝐿𝐿𝐿𝐻𝐻 �� :  indeks upah provinsi ke-i tahun ke-t ( wage index for the i-th province of the t- th year) 𝑒𝑒 �� :  error term provinsi ke-i tahun ke-t ( error term for the i-th province of the t-th yea)r : error term provinsi ke-i tahun ke-t ( error term for the i-th province of the t-th yea)r

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Gambaran Umum NTN, IHK, IKRT, Indeks Transportasi, dan Indeks Upah Provinsi Tahun 2015—2019
Tabel 1 menunjukkan bahwa pada tahun 2015—2019 rata-rata NTN provinsi berdasarkan publikasi BPS adalah sebesar 109,73 dengan simpangan baku relatif kecil, yaitu sebesar 4,89. Sementara itu, rata-rata NTNRef provinsi adalah sebesar 104,82 dengan simpangan baku yang relatif tinggi, yaitu sebesar 22,01. Provinsi yang memiliki rata-rata NTN tertinggi adalah Provinsi Banten, yaitu sebesar 118,85, sedangkan provinsi yang memiliki rata-rata NTNRef tertinggi adalah Provinsi DI Yogyakarta, yaitu sebesar 146,72. Provinsi yang memiliki rata-rata NTN terendah adalah Provinsi Sumatra Selatan, yaitu sebesar 97,23, sedangkan provinsi yang memiliki rata-rata NTNRef terendah adalah Provinsi Jawa Tengah, yaitu sebesar 69,69.
Ketimpangan rata-rata NTN antarwilayah pada tahun 2015—2019 relatif rendah, yaitu sebesar 4,45 jika dibandingkan dengan ketimpangan rata-rata NTNRef antarwilayah, yaitu sebesar 21,00. Hal itu menunjukkan  bahwa NTN publikasi BPS memiliki ketimpangan yang lebih kecil dibandingkan dengan NTNRef karena NTN publikasi BPS dipengaruhi
Tabel 1 Statistik Deskriptif NTN Publikasi BPS dan NTN Reformulasi. (Table 1 Descriptive Statistics of Fishermen’s Trade Published by Statistics Indonesia and Reformulated).
Statistik Deskriptif ( Descriptive Statistic) NTN b (Fishers of Trade) (Staticitic Indonesia) 2015—2019 NTNRef  (Fishers of Trade) (Reformulated) 2015—2019 Rata-rata ( Average) 109,73 104,82 Simpangan Baku ( Deviation Standard) 4,89 22,01 Koefisien Keragaman (KK) ( Coeficient of Varian) (CV) 4,45 21,00 Nilai Minimum ( Minimum) 97,23 69,69 Provinsi ( Province) Sumatra Selatan ( South Sumatra) Jawa Tengah ( Centra Java) Nilai Maksimum ( Maximum) 118,85 146,72 Provinsi ( Province) Banten DI Yogyakarta Sumber: Penulis (diolah) (2021) ( Source: Author [processed], 2021) NTN (Fot): publikasi BPS (Statistics Indonesia-BPS Publication) NTNRef (FoTRef): Perkalian antara NTN dan nisbah antara pertumbuhan produksi dan tenaga kerja (multiplication between NTN and the ratio between production and labor growth)
𝐻𝐻 � : 𝛽𝛽 � = 0 dan 𝐻𝐻 � : 𝛽𝛽 � ≠ 0, 𝑗𝑗 = 1, 2, …, 11
𝐻𝐻 � : 𝛽𝛽 � = 0 dan 𝐻𝐻 � : 𝛽𝛽 � ≠ 0, 𝑗𝑗 = 1, 2, …, 11
Uji signifikansi parameter model dapat dilakukan pada model lokal.

## Model GWPR
Transformasi logaritma natural ( 𝐿𝐿𝐿𝐿 ) dapat digunakan untuk memudahkan dalam
𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� =  β � (u �� , v �� ) + β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� + β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐻𝐻𝐿𝐿 �� + β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� + β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� + β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� + β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� + β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� + β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� + β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� + β �� (u �� , v �� )𝑈𝑈𝐿𝐿𝐿𝐿𝐻𝐻 �� + 𝑒𝑒 �� Keterangan ( remaks ): (u �� , v �� ) :  koordinat provinsi ke-i tahun ke-t ( coordinate for the i-th province of the t-th year) β � (u �� , v �� ) :  intersep lokal dari provinsi ke-i tahun ke-t ( local intercept for the i-th province of the t-th year) β � (u �� , v �� ) :  koefisien  lokal  variabel  independen  ke-k  provinsi  ke-i  tahun  ke-t  ( local coefficient of independent variable k-th for the i-th province of the t-th year) 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� :  NTN reformulasi provinsi ke-i tahun ke-t ( fishermen’s of trade reformulated for the i-th province of the t-th year) 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� :  ekspor perikanan tangkap provinsi ke-i tahun ke-t ( export of capture fisheries for the i-th province of the t-th year)
𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐻𝐻𝐿𝐿 �� :  indeks harga konsumen provinsi ke-i tahun ke-t ( consumer price index [CPI] for the i-th province of the t-th year)
𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� :  indeks konsumsi rumah tangga provinsi ke-i tahun ke-t ( consumen household index (HCI) for the i-th province of the t-th year) 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� :  angka konsumsi ikan provinsi ke-i tahun ke-t ( fish consumption rate for the i-th province of the t-th year)
𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 :  nilai produksi perikanan tangkap provinsi ke-i tahun ke-t ( production value of capture fisheries for the i-th province of the t-th year) 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� :  persentase  jumlah  kapal  penangkap  ikan  bermotor  provinsi  ke-i  tahun  ke-t ( percentage of motorized fishing vessels for the i-th province of the t-th year) 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� :  jumlah TK subsektor perikanan tangkap provinsi ke-i tahun ke-t ( the number of labor in the capture fisheries sub-sector for the i-th province of the t-th year)
𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� :  BP  subbidang  perikanan  tangkap  provinsi  ke-i  tahun  ke-t  ( government assistance for capture fisheries sub-sector for the i-th province of the t-th year) 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� :  indeks  transportasi  provinsi ke-i tahun ke-t ( transportation  index for the  i-th province of the t-th year) 𝐿𝐿𝐿𝐿𝑈𝑈𝐿𝐿𝐿𝐿𝐻𝐻 �� :  indeks upah provinsi ke-i tahun ke-t ( wage index for the i-th province of the t- th year) 𝑒𝑒 �� :  error term provinsi ke-i tahun ke-t ( error term for the i-th province of the t-th yea)r
: intersep lokal dari provinsi ke-i tahun ke-t ( local intercept for the i-th province of the t-th year) 𝐻𝐻 � : 𝛽𝛽 � = 0 dan 𝐻𝐻 � : 𝛽𝛽 � ≠ 0, 𝑗𝑗 = 1, 2, …, 11
𝐻𝐻 � : 𝛽𝛽 � = 0 dan 𝐻𝐻 � : 𝛽𝛽 � ≠ 0, 𝑗𝑗 = 1, 2, …, 11
Uji signifikansi parameter model dapat dilakukan pada model lokal.

## Model GWPR
Transformasi logaritma natural ( 𝐿𝐿𝐿𝐿 ) dapat digunakan untuk memudahkan dalam 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� =  β � (u �� , v �� ) + β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� + β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐻𝐻𝐿𝐿 �� + β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� + β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� + β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� + β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� + β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� + β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� + β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� + β �� (u �� , v �� )𝑈𝑈𝐿𝐿𝐿𝐿𝐻𝐻 �� + 𝑒𝑒 �� Keterangan ( remaks ): (u �� , v �� ) :  koordinat provinsi ke-i tahun ke-t ( coordinate for the i-th province of the t-th year) β � (u �� , v �� ) :  intersep lokal dari provinsi ke-i tahun ke-t ( local intercept for the i-th province of the t-th year) β � (u �� , v �� ) :  koefisien  lokal  variabel  independen  ke-k  provinsi  ke-i  tahun  ke-t  ( local coefficient of independent variable k-th for the i-th province of the t-th year) 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� :  NTN reformulasi provinsi ke-i tahun ke-t ( fishermen’s of trade reformulated for the i-th province of the t-th year) 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� :  ekspor perikanan tangkap provinsi ke-i tahun ke-t ( export of capture fisheries for the i-th province of the t-th year) 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐻𝐻𝐿𝐿 �� :  indeks harga konsumen provinsi ke-i tahun ke-t ( consumer price index [CPI] for the i-th province of the t-th year)
𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� :  indeks konsumsi rumah tangga provinsi ke-i tahun ke-t ( consumen household index (HCI) for the i-th province of the t-th year)
𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� :  angka konsumsi ikan provinsi ke-i tahun ke-t ( fish consumption rate for the i-th province of the t-th year)
𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 :  nilai produksi perikanan tangkap provinsi ke-i tahun ke-t ( production value of capture fisheries for the i-th province of the t-th year)
𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� :  persentase  jumlah  kapal  penangkap  ikan  bermotor  provinsi  ke-i  tahun  ke-t ( percentage of motorized fishing vessels for the i-th province of the t-th year) 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� :  jumlah TK subsektor perikanan tangkap provinsi ke-i tahun ke-t ( the number of labor in the capture fisheries sub-sector for the i-th province of the t-th year)
𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� :  BP  subbidang  perikanan  tangkap  provinsi  ke-i  tahun  ke-t  ( government assistance for capture fisheries sub-sector for the i-th province of the t-th year) 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� :  indeks  transportasi  provinsi ke-i tahun ke-t ( transportation  index for the  i-th province of the t-th year)
𝐿𝐿𝐿𝐿𝑈𝑈𝐿𝐿𝐿𝐿𝐻𝐻 �� :  indeks upah provinsi ke-i tahun ke-t ( wage index for the i-th province of the t- th year) 𝑒𝑒 �� :  error term provinsi ke-i tahun ke-t ( error term for the i-th province of the t-th yea)r
: koefisien  lokal  variabel  independen  ke-k provinsi ke-i tahun ke-t ( local  coefficient  of independent variable k-th for the i-th province of the t-th year) 𝐻𝐻 � : 𝛽𝛽 � = 0 dan 𝐻𝐻 � : 𝛽𝛽 � ≠ 0, 𝑗𝑗 = 1, 2, …, 11
𝐻𝐻 � : 𝛽𝛽 � = 0 dan 𝐻𝐻 � : 𝛽𝛽 � ≠ 0, 𝑗𝑗 = 1, 2, …, 11
Uji signifikansi parameter model dapat dilakukan pada model lokal.

## Model GWPR
Transformasi logaritma natural ( 𝐿𝐿𝐿𝐿 ) dapat digunakan untuk memudahkan dalam
𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� =  β � (u �� , v �� ) + β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� + β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐻𝐻𝐿𝐿

## ��
+ β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 ��
+ β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� + β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� + β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 ��
+ β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� + β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� + β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� + β �� (u �� , v �� )𝑈𝑈𝐿𝐿𝐿𝐿𝐻𝐻 �� + 𝑒𝑒 �� Keterangan ( remaks ): (u �� , v �� ) :  koordinat provinsi ke-i tahun ke-t ( coordinate for the i-th province of the t-th year) β � (u �� , v �� ) :  intersep lokal dari provinsi ke-i tahun ke-t ( local intercept for the i-th province of the t-th year) β � (u �� , v �� ) :  koefisien  lokal  variabel  independen  ke-k  provinsi  ke-i  tahun  ke-t  ( local coefficient of independent variable k-th for the i-th province of the t-th year) 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� :  NTN reformulasi provinsi ke-i tahun ke-t ( fishermen’s of trade reformulated for the i-th province of the t-th year) 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� :  ekspor perikanan tangkap provinsi ke-i tahun ke-t ( export of capture fisheries for the i-th province of the t-th year) 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐻𝐻𝐿𝐿 �� :  indeks harga konsumen provinsi ke-i tahun ke-t ( consumer price index [CPI] for the i-th province of the t-th year) 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� :  indeks konsumsi rumah tangga provinsi ke-i tahun ke-t ( consumen household index (HCI) for the i-th province of the t-th year)
𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� :  angka konsumsi ikan provinsi ke-i tahun ke-t ( fish consumption rate for the i-th province of the t-th year)
𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 :  nilai produksi perikanan tangkap provinsi ke-i tahun ke-t ( production value of capture fisheries for the i-th province of the t-th year)
𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� :  persentase  jumlah  kapal  penangkap  ikan  bermotor  provinsi  ke-i  tahun  ke-t ( percentage of motorized fishing vessels for the i-th province of the t-th year) 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� :  jumlah TK subsektor perikanan tangkap provinsi ke-i tahun ke-t ( the number of labor in the capture fisheries sub-sector for the i-th province of the t-th year) 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� :  BP  subbidang  perikanan  tangkap  provinsi  ke-i  tahun  ke-t  ( government assistance for capture fisheries sub-sector for the i-th province of the t-th year)
𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� :  indeks  transportasi  provinsi ke-i tahun ke-t ( transportation  index for the  i-th province of the t-th year)
𝐿𝐿𝐿𝐿𝑈𝑈𝐿𝐿𝐿𝐿𝐻𝐻 �� :  indeks upah provinsi ke-i tahun ke-t ( wage index for the i-th province of the t- th year)
𝑒𝑒 �� :  error term provinsi ke-i tahun ke-t ( error term for the i-th province of the t-th yea)r
: NTN reformulasi provinsi ke-i tahun ke-t ( fishers’s of trade reformulated for the i-th province of the t-th year)
𝐻𝐻 � : 𝛽𝛽 � ≠ 0, 𝑗𝑗 = 1, 2, …, 11 𝐻𝐻

## �
: 𝛽𝛽 � = 0 dan
𝐻𝐻 � : 𝛽𝛽 � ≠ 0, 𝑗𝑗 = 1, 2, …, 11
Uji signifikansi parameter model dapat dilakukan pada model lokal.

## Model GWPR
Transformasi logaritma natural ( 𝐿𝐿𝐿𝐿 ) dapat digunakan untuk memudahkan dalam
𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� =  β � (u �� , v �� ) + β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� + β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐻𝐻𝐿𝐿

## ��
+ β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� + β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� + β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿

## ��
+ β �
(u ��
, v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� + β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� + β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� + β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� + β �� (u �� , v �� )𝑈𝑈𝐿𝐿𝐿𝐿𝐻𝐻 �� + 𝑒𝑒 �� Keterangan ( remaks ): (u �� , v �� ) :  koordinat provinsi ke-i tahun ke-t ( coordinate for the i-th province of the t-th year) β � (u �� , v �� ) :  intersep lokal dari provinsi ke-i tahun ke-t ( local intercept for the i-th province of the t-th year) β � (u �� , v �� ) :  koefisien  lokal  variabel  independen  ke-k  provinsi  ke-i  tahun  ke-t  ( local coefficient of independent variable k-th for the i-th province of the t-th year) 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� :  NTN reformulasi provinsi ke-i tahun ke-t ( fishermen’s of trade reformulated for the i-th province of the t-th year) 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� :  ekspor perikanan tangkap provinsi ke-i tahun ke-t ( export of capture fisheries for the i-th province of the t-th year) 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐻𝐻𝐿𝐿 �� :  indeks harga konsumen provinsi ke-i tahun ke-t ( consumer price index [CPI] for the i-th province of the t-th year) 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� :  indeks konsumsi rumah tangga provinsi ke-i tahun ke-t ( consumen household index (HCI) for the i-th province of the t-th year) 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� :  angka konsumsi ikan provinsi ke-i tahun ke-t ( fish consumption rate for the i-th province of the t-th year)
𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 :  nilai produksi perikanan tangkap provinsi ke-i tahun ke-t ( production value of capture fisheries for the i-th province of the t-th year) 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� :  persentase  jumlah  kapal  penangkap  ikan  bermotor  provinsi  ke-i  tahun  ke-t ( percentage of motorized fishing vessels for the i-th province of the t-th year) 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� :  jumlah TK subsektor perikanan tangkap provinsi ke-i tahun ke-t ( the number of labor in the capture fisheries sub-sector for the i-th province of the t-th year) 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 ��
:  BP  subbidang  perikanan  tangkap  provinsi  ke-i  tahun  ke-t  ( government assistance for capture fisheries sub-sector for the i-th province of the t-th year) 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� :  indeks  transportasi  provinsi ke-i tahun ke-t ( transportation  index for the  i-th province of the t-th year)
𝐿𝐿𝐿𝐿𝑈𝑈𝐿𝐿𝐿𝐿𝐻𝐻 �� :  indeks upah provinsi ke-i tahun ke-t ( wage index for the i-th province of the t- th year)
𝑒𝑒 �� :  error term provinsi ke-i tahun ke-t ( error term for the i-th province of the t-th yea)r
ekspor perikanan tangkap provinsi ke-i tahun ke-t ( export  of  capture  fisheries  for  the  i-th province of the t-th year)
𝐻𝐻 � : 𝛽𝛽 � = 0 dan 𝐻𝐻 � : 𝛽𝛽 � ≠ 0, 𝑗𝑗 = 1, 2, …, 11 𝐻𝐻 � : 𝛽𝛽 � = 0 dan 𝐻𝐻 � : 𝛽𝛽 � ≠ 0, 𝑗𝑗 = 1, 2, …, 11
Uji signifikansi parameter model dapat dilakukan pada model lokal.

## Model GWPR
Transformasi logaritma natural ( 𝐿𝐿𝐿𝐿 ) dapat digunakan untuk memudahkan dalam
𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� =  β � (u �� , v �� ) + β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� + β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐻𝐻𝐿𝐿 �� + β �
(u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 ��
+ β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� + β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� + β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� + β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� + β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� + β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� + β �� (u �� , v �� )𝑈𝑈𝐿𝐿𝐿𝐿𝐻𝐻 �� + 𝑒𝑒 �� Keterangan ( remaks ): (u �� , v �� ) :  koordinat provinsi ke-i tahun ke-t ( coordinate for the i-th province of the t-th year) β � (u �� , v �� ) :  intersep lokal dari provinsi ke-i tahun ke-t ( local intercept for the i-th province of the t-th year) β � (u �� , v �� ) :  koefisien  lokal  variabel  independen  ke-k  provinsi  ke-i  tahun  ke-t  ( local coefficient of independent variable k-th for the i-th province of the t-th year) 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� :  NTN reformulasi provinsi ke-i tahun ke-t ( fishermen’s of trade reformulated for the i-th province of the t-th year) 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� :  ekspor perikanan tangkap provinsi ke-i tahun ke-t ( export of capture fisheries for the i-th province of the t-th year) 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐻𝐻𝐿𝐿 �� :  indeks harga konsumen provinsi ke-i tahun ke-t ( consumer price index [CPI] for the i-th province of the t-th year) 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� :  indeks konsumsi rumah tangga provinsi ke-i tahun ke-t ( consumen household index (HCI) for the i-th province of the t-th year) 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� :  angka konsumsi ikan provinsi ke-i tahun ke-t ( fish consumption rate for the i-th province of the t-th year)
𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 :  nilai produksi perikanan tangkap provinsi ke-i tahun ke-t ( production value of capture fisheries for the i-th province of the t-th year) 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� :  persentase  jumlah  kapal  penangkap  ikan  bermotor  provinsi  ke-i  tahun  ke-t ( percentage of motorized fishing vessels for the i-th province of the t-th year) 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� :  jumlah TK subsektor perikanan tangkap provinsi ke-i tahun ke-t ( the number of labor in the capture fisheries sub-sector for the i-th province of the t-th year) 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� :  BP  subbidang  perikanan  tangkap  provinsi  ke-i  tahun  ke-t  ( government assistance for capture fisheries sub-sector for the i-th province of the t-th year) 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� :  indeks  transportasi  provinsi ke-i tahun ke-t ( transportation  index for the  i-th province of the t-th year)
𝐿𝐿𝐿𝐿𝑈𝑈𝐿𝐿𝐿𝐿𝐻𝐻 �� :  indeks upah provinsi ke-i tahun ke-t ( wage index for the i-th province of the t- th year)
𝑒𝑒 �� :  error term provinsi ke-i tahun ke-t ( error term for the i-th province of the t-th yea)r indeks harga konsumen provinsi ke-i tahun ke-t ( consumer  price  index  [CPI] for  the  i-th province of the t-th year)
𝐻𝐻 � : 𝛽𝛽 � = 0 dan 𝐻𝐻 � : 𝛽𝛽 � ≠ 0, 𝑗𝑗 = 1, 2, …, 11 𝐻𝐻 � : 𝛽𝛽 � = 0 dan 𝐻𝐻 � : 𝛽𝛽 � ≠ 0, 𝑗𝑗 = 1, 2, …, 11
Uji signifikansi parameter model dapat dilakukan pada model lokal.

## Model GWPR
Transformasi logaritma natural ( 𝐿𝐿𝐿𝐿 ) dapat digunakan untuk memudahkan dalam
𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� =  β � (u �� , v �� ) + β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� + β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐻𝐻𝐿𝐿 �� + β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� + β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� + β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� + β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 ��
+ β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� + β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� + β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� + β �� (u �� , v �� )𝑈𝑈𝐿𝐿𝐿𝐿𝐻𝐻 �� + 𝑒𝑒 �� Keterangan ( remaks ): (u �� , v �� ) :  koordinat provinsi ke-i tahun ke-t ( coordinate for the i-th province of the t-th year) β � (u �� , v �� ) :  intersep lokal dari provinsi ke-i tahun ke-t ( local intercept for the i-th province of the t-th year) β � (u �� , v �� ) :  koefisien  lokal  variabel  independen  ke-k  provinsi  ke-i  tahun  ke-t  ( local coefficient of independent variable k-th for the i-th province of the t-th year) 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� :  NTN reformulasi provinsi ke-i tahun ke-t ( fishermen’s of trade reformulated for the i-th province of the t-th year)
𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� :  ekspor perikanan tangkap provinsi ke-i tahun ke-t ( export of capture fisheries for the i-th province of the t-th year) 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐻𝐻𝐿𝐿 �� :  indeks harga konsumen provinsi ke-i tahun ke-t ( consumer price index [CPI] for the i-th province of the t-th year) 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� :  indeks konsumsi rumah tangga provinsi ke-i tahun ke-t ( consumen household index (HCI) for the i-th province of the t-th year) 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� :  angka konsumsi ikan provinsi ke-i tahun ke-t ( fish consumption rate for the i-th province of the t-th year)
𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 :  nilai produksi perikanan tangkap provinsi ke-i tahun ke-t ( production value of capture fisheries for the i-th province of the t-th year) 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� :  persentase  jumlah  kapal  penangkap  ikan  bermotor  provinsi  ke-i  tahun  ke-t ( percentage of motorized fishing vessels for the i-th province of the t-th year) 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� :  jumlah TK subsektor perikanan tangkap provinsi ke-i tahun ke-t ( the number of labor in the capture fisheries sub-sector for the i-th province of the t-th year) 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� :  BP  subbidang  perikanan  tangkap  provinsi  ke-i  tahun  ke-t  ( government assistance for capture fisheries sub-sector for the i-th province of the t-th year)
𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� :  indeks  transportasi  provinsi ke-i tahun ke-t ( transportation  index for the  i-th province of the t-th year)
𝐿𝐿𝐿𝐿𝑈𝑈𝐿𝐿𝐿𝐿𝐻𝐻 �� :  indeks upah provinsi ke-i tahun ke-t ( wage index for the i-th province of the t- th year)
𝑒𝑒 �� :  error term provinsi ke-i tahun ke-t ( error term for the i-th province of the t-th yea)r
indeks konsumsi rumah tangga provinsi ke-i tahun ke-t ( consumen household index (HCI) for the i-th province of the t-th year)
𝐻𝐻 � : 𝛽𝛽 � = 0 dan 𝐻𝐻 � : 𝛽𝛽 � ≠ 0, 𝑗𝑗 = 1, 2, …, 11
𝐻𝐻 � : 𝛽𝛽 � = 0 dan 𝐻𝐻 � : 𝛽𝛽 � ≠ 0, 𝑗𝑗 = 1, 2, …, 11
Uji signifikansi parameter model dapat dilakukan pada model lokal.

## Model GWPR
Transformasi logaritma natural ( 𝐿𝐿𝐿𝐿 ) dapat digunakan untuk memudahkan dalam
𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� =  β � (u �� , v �� ) + β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� + β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐻𝐻𝐿𝐿 �� + β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 ��
+ β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� + β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� + β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� + β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� + β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� + β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� + β �� (u �� , v �� )𝑈𝑈𝐿𝐿𝐿𝐿𝐻𝐻 �� + 𝑒𝑒 �� Keterangan ( remaks ): (u �� , v �� ) :  koordinat provinsi ke-i tahun ke-t ( coordinate for the i-th province of the t-th year) β � (u �� , v �� ) :  intersep lokal dari provinsi ke-i tahun ke-t ( local intercept for the i-th province of the t-th year)
β � (u �� , v �� ) :  koefisien  lokal  variabel  independen  ke-k  provinsi  ke-i  tahun  ke-t  ( local coefficient of independent variable k-th for the i-th province of the t-th year)
𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� :  NTN reformulasi provinsi ke-i tahun ke-t ( fishermen’s of trade reformulated for the i-th province of the t-th year) 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� :  ekspor perikanan tangkap provinsi ke-i tahun ke-t ( export of capture fisheries for the i-th province of the t-th year) 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐻𝐻𝐿𝐿 �� :  indeks harga konsumen provinsi ke-i tahun ke-t ( consumer price index [CPI] for the i-th province of the t-th year) 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� :  indeks konsumsi rumah tangga provinsi ke-i tahun ke-t ( consumen household index (HCI) for the i-th province of the t-th year) 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� :  angka konsumsi ikan provinsi ke-i tahun ke-t ( fish consumption rate for the i-th province of the t-th year)
𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 :  nilai produksi perikanan tangkap provinsi ke-i tahun ke-t ( production value of capture fisheries for the i-th province of the t-th year)
𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� :  persentase  jumlah  kapal  penangkap  ikan  bermotor  provinsi  ke-i  tahun  ke-t ( percentage of motorized fishing vessels for the i-th province of the t-th year) 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� :  jumlah TK subsektor perikanan tangkap provinsi ke-i tahun ke-t ( the number of labor in the capture fisheries sub-sector for the i-th province of the t-th year)
𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� :  BP  subbidang  perikanan  tangkap  provinsi  ke-i  tahun  ke-t  ( government assistance for capture fisheries sub-sector for the i-th province of the t-th year) 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� :  indeks  transportasi  provinsi ke-i tahun ke-t ( transportation  index for the  i-th province of the t-th year)
𝐿𝐿𝐿𝐿𝑈𝑈𝐿𝐿𝐿𝐿𝐻𝐻 �� :  indeks upah provinsi ke-i tahun ke-t ( wage index for the i-th province of the t- th year)
𝑒𝑒 �� :  error term provinsi ke-i tahun ke-t ( error term for the i-th province of the t-th yea)r
angka konsumsi ikan provinsi ke-i tahun ke-t ( fish consumption rate for the i-th province of the t-th year)
𝐻𝐻 � : 𝛽𝛽 � = 0 dan 𝐻𝐻 � : 𝛽𝛽 � ≠ 0, 𝑗𝑗 = 1, 2, …, 11
𝐻𝐻 � : 𝛽𝛽 � = 0 dan 𝐻𝐻 � : 𝛽𝛽 � ≠ 0, 𝑗𝑗 = 1, 2, …, 11
Uji signifikansi parameter model dapat dilakukan pada model lokal.

## Model GWPR
Transformasi logaritma natural ( 𝐿𝐿𝐿𝐿 ) dapat digunakan untuk memudahkan dalam 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� =  β � (u �� , v �� ) + β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� + β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐻𝐻𝐿𝐿 �� + β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� + β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� + β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� + β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� + β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� + β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� + β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� + β �� (u �� , v �� )𝑈𝑈𝐿𝐿𝐿𝐿𝐻𝐻 �� + 𝑒𝑒 �� Keterangan ( remaks ): (u �� , v �� ) :  koordinat provinsi ke-i tahun ke-t ( coordinate for the i-th province of the t-th year) β � (u �� , v �� ) :  intersep lokal dari provinsi ke-i tahun ke-t ( local intercept for the i-th province of the t-th year) β � (u �� , v �� ) :  koefisien  lokal  variabel  independen  ke-k  provinsi  ke-i  tahun  ke-t  ( local coefficient of independent variable k-th for the i-th province of the t-th year) 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� :  NTN reformulasi provinsi ke-i tahun ke-t ( fishermen’s of trade reformulated for the i-th province of the t-th year) 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� :  ekspor perikanan tangkap provinsi ke-i tahun ke-t ( export of capture fisheries for the i-th province of the t-th year) 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐻𝐻𝐿𝐿 �� :  indeks harga konsumen provinsi ke-i tahun ke-t ( consumer price index [CPI] for the i-th province of the t-th year) 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� :  indeks konsumsi rumah tangga provinsi ke-i tahun ke-t ( consumen household index (HCI) for the i-th province of the t-th year) 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� :  angka konsumsi ikan provinsi ke-i tahun ke-t ( fish consumption rate for the i-th province of the t-th year) 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 :  nilai produksi perikanan tangkap provinsi ke-i tahun ke-t ( production value of capture fisheries for the i-th province of the t-th year) 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� :  persentase  jumlah  kapal  penangkap  ikan  bermotor  provinsi  ke-i  tahun  ke-t ( percentage of motorized fishing vessels for the i-th province of the t-th year) 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� :  jumlah TK subsektor perikanan tangkap provinsi ke-i tahun ke-t ( the number of labor in the capture fisheries sub-sector for the i-th province of the t-th year) 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� :  BP  subbidang  perikanan  tangkap  provinsi  ke-i  tahun  ke-t  ( government assistance for capture fisheries sub-sector for the i-th province of the t-th year) 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� :  indeks  transportasi  provinsi ke-i tahun ke-t ( transportation  index for the  i-th province of the t-th year) 𝐿𝐿𝐿𝐿𝑈𝑈𝐿𝐿𝐿𝐿𝐻𝐻 �� :  indeks upah provinsi ke-i tahun ke-t ( wage index for the i-th province of the t- th year) 𝑒𝑒 �� :  error term provinsi ke-i tahun ke-t ( error term for the i-th province of the t-th yea)r
nilai produksi perikanan tangkap provinsi ke-i tahun ke-t ( production value of capture fisheries for the i-th province of the t-th year)
𝐻𝐻 �
: 𝛽𝛽 � ≠ 0, 𝑗𝑗 = 1, 2, …, 11 𝐻𝐻 � : 𝛽𝛽 � = 0 dan 𝐻𝐻 � : 𝛽𝛽 � ≠ 0, 𝑗𝑗 = 1, 2, …, 11
Uji signifikansi parameter model dapat dilakukan pada model lokal.

## Model GWPR
Transformasi logaritma natural ( 𝐿𝐿𝐿𝐿 ) dapat digunakan untuk memudahkan dalam 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� =  β � (u �� , v �� ) + β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� + β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐻𝐻𝐿𝐿 �� + β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 ��
+ β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� + β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� + β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� + β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� + β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� + β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� + β �� (u �� , v �� )𝑈𝑈𝐿𝐿𝐿𝐿𝐻𝐻 �� + 𝑒𝑒 �� Keterangan ( remaks ): (u �� , v �� ) :  koordinat provinsi ke-i tahun ke-t ( coordinate for the i-th province of the t-th year) β � (u �� , v �� ) :  intersep lokal dari provinsi ke-i tahun ke-t ( local intercept for the i-th province of the t-th year) β � (u �� , v �� ) :  koefisien  lokal  variabel  independen  ke-k  provinsi  ke-i  tahun  ke-t  ( local coefficient of independent variable k-th for the i-th province of the t-th year) 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� :  NTN reformulasi provinsi ke-i tahun ke-t ( fishermen’s of trade reformulated for the i-th province of the t-th year)
𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� :  ekspor perikanan tangkap provinsi ke-i tahun ke-t ( export of capture fisheries for the i-th province of the t-th year) 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐻𝐻𝐿𝐿 �� :  indeks harga konsumen provinsi ke-i tahun ke-t ( consumer price index [CPI] for the i-th province of the t-th year)
𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� :  indeks konsumsi rumah tangga provinsi ke-i tahun ke-t ( consumen household index (HCI) for the i-th province of the t-th year) 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� :  angka konsumsi ikan provinsi ke-i tahun ke-t ( fish consumption rate for the i-th province of the t-th year)
𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 :  nilai produksi perikanan tangkap provinsi ke-i tahun ke-t ( production value of capture fisheries for the i-th province of the t-th year)
𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� :  persentase  jumlah  kapal  penangkap  ikan  bermotor  provinsi  ke-i  tahun  ke-t ( percentage of motorized fishing vessels for the i-th province of the t-th year)
𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� :  jumlah TK subsektor perikanan tangkap provinsi ke-i tahun ke-t ( the number of labor in the capture fisheries sub-sector for the i-th province of the t-th year) 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� :  BP  subbidang  perikanan  tangkap  provinsi  ke-i  tahun  ke-t  ( government assistance for capture fisheries sub-sector for the i-th province of the t-th year) 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� :  indeks  transportasi  provinsi ke-i tahun ke-t ( transportation  index for the  i-th province of the t-th year)
𝐿𝐿𝐿𝐿𝑈𝑈𝐿𝐿𝐿𝐿𝐻𝐻 �� :  indeks upah provinsi ke-i tahun ke-t ( wage index for the i-th province of the t- th year)
𝑒𝑒 �� :  error term provinsi ke-i tahun ke-t ( error term for the i-th province of the t-th yea)r
persentase jumlah kapal penangkap ikan bermotor provinsi ke-i tahun ke-t ( percentage of motorized fishing vessels for the i-th province of the t-th year )
𝐻𝐻 � : 𝛽𝛽 � ≠ 0, 𝑗𝑗 = 1, 2, …, 11 𝐻𝐻 � : 𝛽𝛽 � = 0 dan
𝐻𝐻 � : 𝛽𝛽 � ≠ 0, 𝑗𝑗 = 1, 2, …, 11
Uji signifikansi parameter model dapat dilakukan pada model lokal.

## Model GWPR
Transformasi logaritma natural ( 𝐿𝐿𝐿𝐿 ) dapat digunakan untuk memudahkan dalam
𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� =  β � (u �� , v �� ) + β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� + β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐻𝐻𝐿𝐿 �� + β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� + β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� + β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� + β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� + β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� + β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� + β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� + β �� (u �� , v �� )𝑈𝑈𝐿𝐿𝐿𝐿𝐻𝐻 �� + 𝑒𝑒 �� Keterangan ( remaks ): (u �� , v �� ) :  koordinat provinsi ke-i tahun ke-t ( coordinate for the i-th province of the t-th year) β � (u �� , v �� ) :  intersep lokal dari provinsi ke-i tahun ke-t ( local intercept for the i-th province of the t-th year)
β � (u �� , v �� ) :  koefisien  lokal  variabel  independen  ke-k  provinsi  ke-i  tahun  ke-t  ( local coefficient of independent variable k-th for the i-th province of the t-th year) 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� :  NTN reformulasi provinsi ke-i tahun ke-t ( fishermen’s of trade reformulated for the i-th province of the t-th year) 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� :  ekspor perikanan tangkap provinsi ke-i tahun ke-t ( export of capture fisheries for the i-th province of the t-th year) 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐻𝐻𝐿𝐿 �� :  indeks harga konsumen provinsi ke-i tahun ke-t ( consumer price index [CPI] for the i-th province of the t-th year) 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� :  indeks konsumsi rumah tangga provinsi ke-i tahun ke-t ( consumen household index (HCI) for the i-th province of the t-th year) 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� :  angka konsumsi ikan provinsi ke-i tahun ke-t ( fish consumption rate for the i-th province of the t-th year)
𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 :  nilai produksi perikanan tangkap provinsi ke-i tahun ke-t ( production value of capture fisheries for the i-th province of the t-th year)
𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� :  persentase  jumlah  kapal  penangkap  ikan  bermotor  provinsi  ke-i  tahun  ke-t ( percentage of motorized fishing vessels for the i-th province of the t-th year)
𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� :  jumlah TK subsektor perikanan tangkap provinsi ke-i tahun ke-t ( the number of labor in the capture fisheries sub-sector for the i-th province of the t-th year)
𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� :  BP  subbidang  perikanan  tangkap  provinsi  ke-i  tahun  ke-t  ( government assistance for capture fisheries sub-sector for the i-th province of the t-th year) 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� :  indeks  transportasi  provinsi ke-i tahun ke-t ( transportation  index for the  i-th province of the t-th year)
𝐿𝐿𝐿𝐿𝑈𝑈𝐿𝐿𝐿𝐿𝐻𝐻 �� :  indeks upah provinsi ke-i tahun ke-t ( wage index for the i-th province of the t- th year)
𝑒𝑒 �� :  error term provinsi ke-i tahun ke-t ( error term for the i-th province of the t-th yea)r
jumlah TK subsektor perikanan tangkap provinsi ke-i tahun ke-t ( the number of labor in the capture fisheries sub-sector for the i-th province of the t-th year)
𝐻𝐻 � : 𝛽𝛽 � = 0 dan 𝐻𝐻 � : 𝛽𝛽 � ≠ 0, 𝑗𝑗 = 1, 2, …, 11 𝐻𝐻 � : 𝛽𝛽 � = 0 dan 𝐻𝐻 � : 𝛽𝛽 � ≠ 0, 𝑗𝑗 = 1, 2, …, 11
Uji signifikansi parameter model dapat dilakukan pada model lokal.

## Model GWPR
Transformasi logaritma natural ( 𝐿𝐿𝐿𝐿 ) dapat digunakan untuk memudahkan dalam 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� =  β � (u �� , v �� ) + β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� + β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐻𝐻𝐿𝐿 �� + β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� + β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� + β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� + β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� + β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� + β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� + β � (u �� , v �� )𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� + β �� (u �� , v �� )𝑈𝑈𝐿𝐿𝐿𝐿𝐻𝐻 �� + 𝑒𝑒 �� Keterangan ( remaks ): (u �� , v �� ) :  koordinat provinsi ke-i tahun ke-t ( coordinate for the i-th province of the t-th year) β � (u �� , v �� ) :  intersep lokal dari provinsi ke-i tahun ke-t ( local intercept for the i-th province of the t-th year) β � (u �� , v �� ) :  koefisien  lokal  variabel  independen  ke-k  provinsi  ke-i  tahun  ke-t  ( local coefficient of independent variable k-th for the i-th province of the t-th year) 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� :  NTN reformulasi provinsi ke-i tahun ke-t ( fishermen’s of trade reformulated for the i-th province of the t-th year) 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� :  ekspor perikanan tangkap provinsi ke-i tahun ke-t ( export of capture fisheries for the i-th province of the t-th year) 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐻𝐻𝐿𝐿 �� :  indeks harga konsumen provinsi ke-i tahun ke-t ( consumer price index [CPI] for the i-th province of the t-th year) 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� :  indeks konsumsi rumah tangga provinsi ke-i tahun ke-t ( consumen household index (HCI) for the i-th province of the t-th year) 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� :  angka konsumsi ikan provinsi ke-i tahun ke-t ( fish consumption rate for the i-th province of the t-th year)
𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 :  nilai produksi perikanan tangkap provinsi ke-i tahun ke-t ( production value of capture fisheries for the i-th province of the t-th year)
𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� :  persentase  jumlah  kapal  penangkap  ikan  bermotor  provinsi  ke-i  tahun  ke-t ( percentage of motorized fishing vessels for the i-th province of the t-th year) 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� :  jumlah TK subsektor perikanan tangkap provinsi ke-i tahun ke-t ( the number of labor in the capture fisheries sub-sector for the i-th province of the t-th year) 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� :  BP  subbidang  perikanan  tangkap  provinsi  ke-i  tahun  ke-t  ( government assistance for capture fisheries sub-sector for the i-th province of the t-th year) 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �� :  indeks  transportasi  provinsi ke-i tahun ke-t ( transportation  index for the  i-th province of the t-th year)
𝐿𝐿𝐿𝐿𝑈𝑈𝐿𝐿𝐿𝐿𝐻𝐻 �� :  indeks upah provinsi ke-i tahun ke-t ( wage index for the i-th province of the t- th year)
𝑒𝑒 �� :  error term provinsi ke-i tahun ke-t ( error term for the i-th province of the t-th yea)r
BP subbidang perikanan tangkap provinsi ke-i tahun ke-t ( government  assistance  for  capture fisheries sub-sector for the i-th province of the t-th year)
100 105 110 115 120 125 130 135 140 A ce h B al i B ant en B en gk ul u DI Y og ya ka rta DK I J aka rta Go ro nta lo Jam bi Ja wa B ar at Ja wa T en ga h Ja wa T im ur K al im an ta n B ar at K al im ant an S el at an K al im an ta n T en ga h K ali m an ta n T im ur K ep ul aua n B abe l K ep ul aua n R ia u La m pun g M aluk u M al uk u U tar a NT B NT T
P ap ua P ap ua B ar at Ri au S ula wes i B ar at S ula wes i S ela ta n S ula wes i T en ga h S ula wes i T en gg ar a S ula wes i Uta ra S um at er a B ar at S um at er a S el ata n S um at er a U tar a
Indeks Transportasi/ Transportation Index Indeks Upah/ Wage Index
0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1 A ce h B al i B an te n B en gk ul u DI Y og ya ka rta DK I J aka rta Go ro nta lo Jam bi Ja wa B ar at Ja wa T en ga h Ja wa T im ur K al im an ta n B ar at K al im ant an S el at an K al im an ta n T en ga h K ali m an ta n T im ur K ep ul aua n B abe l K ep ul aua n R ia u La m pun g M aluk u M al uk u U tar a NT B NT T P ap ua P ap ua B ar at Ri au S ula wes i B ar at S ula wes i S ela ta n S ula wes i T en ga h S ula wes i T en gg ar a S ula wes i Uta ra S um at er a B ar at S um at er a S el ata n S um at er a U tar a
oleh perubahan harga yang tidak diikuti dengan perubahan output. Selanjutnya, pembahasan NTN akan mengacu pada NTNRef.
Rata-rata IHK provinsi tahun 2015—2019 adalah sebesar 131,25 dengan simpangan baku sebesar 3,05. Hal itu menunjukkan bahwa kenaikan harga ikan di tiap-tiap provinsi tidak beragam. Gambar 2 menunjukkan bahwa provinsi yang memiliki rata-rata IHK terendah pada tahun 2015—2019 adalah Provinsi Kepulauan Riau, yakni sebesar 125,43, sedangkan rata-rata IHK tertinggi adalah Provinsi Jawa Timur, yakni sebesar 140,3.
Rata-rata IKRT provinsi pada tahun 2015—2019 adalah sebesar 137,24 dengan simpangan baku cukup tinggi, yakni 12,93. Hal itu menunjukkan bahwa kenaikan harga barang-barang konsumsi rumah tangga di perdesaan di tiap-tiap provinsi
Gambar 3 Rata-rata Indeks Transportasi dan Indeks Upah Tahun 2015—2019.
(Figure 3 Average Transportation Index and Wage Index, 2015-2019). Sumber: BPS (2021) ( Source: Statistics Indonesia 2021)
relatif beragam. Provinsi yang memiliki rata-rata IKRT terendah  pada tahun 2015—2019 adalah Provinsi Nusa Tenggara Timur, yakni sebesar 93,95 dan provinsi yang memiliki rata-rata IKRT tertinggi adalah Provinsi Banten, yakni sebesar 155,37.
Rata-rata indeks transportasi provinsi pada tahun 2015—2019 adalah sebesar 119,87 dengan simpangan baku relatif kecil, yakni sebesar 3,81. Simpangan baku rata-rata indeks transportasi menunjukkan bahwa kenaikan harga transportasi berupa harga BBM di tiap-tiap provinsi tidak beragam. Gambar 3 menunjukkan provinsi yang memiliki rata-rata indeks transportasi terendah pada tahun 2015—2019, yaitu Provinsi Papua dengan angka 111,48 dan provinsi yang memiliki rata-rata indeks transportasi tertinggi adalah Provinsi Jambi, yakni sebesar 129,02.  Rata-rata indeks upah provinsi pada tahun 2015—2019 adalah sebesar 105,67 dengan
Gambar 2 Rata-rata IHK dan IKRT Tahun 2015—2019. (Figure 2 Average CPI and HCI,  2015-2019).
Sumber: BPS (2021) ( Source: Statistics Indonesia 2021) 0 30 60 90 120 150 180 Ace h Bal i
Ban te n
Ben gk ul u DI Y og ya ka rta DK I J aka rta
Go ro nta lo Ja mb i
Ja wa B ar at Ja wa T en ga h Ja wa T im ur
Kal im an ta n B ar at
Ka lim ant an S el at an Kal im an ta n T en ga h Ka lim an ta n T im ur
Kep ul aua n B abe l Kep ul aua n R ia u
La m pun g M aluk u M al uk u U tar a NT B NT T Pap ua Pap ua B ar at Ri au Su la wes i B ar at Su la wes i S ela ta n Su la wes i T en ga h
Su la wes i T en gg ar a
Su la we si Ut ar a Sum at er a B ar at Sum at er a S el ata n Sum at er a U tar a IKRT/ HCI IHK/ CPI 0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1 Ace h Bal i
Ban te n Ben gk ul u DI Y og ya ka rta DK I J aka rta Go ro nta lo Jam bi Ja wa B ar at Ja wa T en ga h Ja wa T im ur
Kal im an ta n B ar at Ka lim ant an S el at an Kal im an ta n T en ga h Ka lim an ta n T im ur Kep ul aua n B abe l Kep ul aua n R ia u La m pun g M aluk u M al uk u U tar a NT B NT T Pap ua Pap ua B ar at Ri au Su la wes i B ar at Su la wes i S ela ta n Su la wes i T en ga h
Su la wes i T en gg ar a Su la wes i Uta ra Sum at er a B ar at Sum at er a S el ata n Sum at er a U tar a Aceh Bali Banten Bengkulu DI Yogyakarta DKI Jakarta Gorontalo Jambi Jawa Barat Jawa Tengah Jawa Timur Kalimantan Barat Kalimantan Selatan Kalimantan Tengah Kalimantan Timur Kep. Bangka Belitung Kep. Riau Lampung Maluku Maluku Utara NTB NTT Papua Papua Barat Riau Sulawesi Barat Sulawesi Selatan Sulawesi Tengah Sulawesi Tenggara Sulawesi Utara Sumatera Barat Sumatera Selatan Sumatera Utara 70 80 90 100 110 120 130 60 70 80 90 100 110 120 130 140 150 la g Spa sia l R at a- R at a N TN /  Spa tia l la g
of A ver age of F is her m en' s O f T rade Rata-Rata NTN /Average of Fishermen's Of Trade I II III IV
p-ISSN: 2088-8449 e-ISSN: 2527-4805
simpangan baku relatif kecil, yakni sebesar 5,14. Simpangan baku rata-rata indeks upah menunjukkan bahwa kenaikan upah di tiap-tiap provinsi tidak beragam. Provinsi yang memiliki rata-rata indeks upah terendah pada tahun 2015—2019 adalah Provinsi Sulawesi Barat dengan angka sebesar 100,41, sedangkan provinsi yang memiliki rata-rata indeks transportasi tertinggi adalah Provinsi Bengkulu, yakni sebesar 121,26.
Gambaran Umum Nilai Produksi, Nilai Ekspor, Tenaga Kerja Perikanan Tangkap, Tingkat Konsumsi Ikan , dan Kapal Perikanan Tahun 2015—2019
Nilai produksi perikanan tangkap merupakan nilai penjualan yang diperoleh nelayan berdasarkan harga yang berlaku. Rata-rata nilai produksi perikanan tangkap pada tahun 2015—2019 adalah sebesar 166,63 triliun rupiah. Gambar 4(a) menunjukkan provinsi yang menghasilkan rata-rata nilai produksi perikanan tangkap tertinggi, yaitu Provinsi Sumatra Utara dengan angka sebesar 16,163 triliun rupiah. Selain memiliki produksi perikanan tangkap di laut, Provinsi Sumatra Utara memiliki potensi produksi perikanan tangkap di perairan umum daratan yang berasal dari Danau Toba. Provinsi yang memiliki rata-rata nilai produksi perikanan tangkap terendah
Gambar 4 Peta Rata-rata Nilai Produksi (a) Nilai Ekspor (b), Tenaga Kerja Subsektor Perikanan Tangkap (c), dan Angka Konsumsi Ikan (AKI) (d) Tahun 2015—2019.
(Figure 4 Map of Average Production Value (a), Export Value (b), Average Number of Capture Fisheries Labor (c) and Fish Consumption Rate (FCR) (d)  2015-2019).
Sumber: KKP (2021) (Source: MMAF [2021])
adalah Provinsi DI Yogyakarta dengan angka sebesar 153 miliar rupiah. Provinsi DI Yogyakarta memiliki jumlah nelayan dan RTP tangkap yang sedikit dan sarana serta prasarana pelabuhan perikanan yang belum terbangun dengan baik.
Rata-rata nilai ekspor perikanan tangkap pada tahun 2015—2019 mencapai US$2.754.000.000,00 dengan rata-rata nilai ekspor perikanan tangkap terbesar berasal dari Pulau Jawa, yakni sebesar US$1.908.000.000,00. Gambar 4(b) menunjukkan provinsi yang memiliki rata-rata ekspor perikanan tangkap tertinggi, yaitu Provinsi Jawa Timur dengan angka sebesar US$926.706.065,00 atau mencapai 33,45 persen dari total ekspor. Tingginya ekspor perikanan tangkap di Pulau Jawa disebabkan oleh banyaknya industri perikanan yang melakukan ekspor produk perikanan tangkap. Pulau Maluku dan Pulau Papua memiliki rata-rata nilai ekspor perikanan tangkap terendah, yakni sebesar US$24.000.000,00. Rata-rata ekspor perikanan tangkap Pulau Maluku dan Pulau Papua dapat ditingkatkan dengan membangun sarana dan prasarana untuk keperluan ekspor perikanan tangkap. Provinsi yang tidak melakukan ekspor perikanan tangkap adalah Provinsi Bengkulu. Komoditas perikanan tangkap di Provinsi Bengkulu diekspor melalui pelabuhan dan bandar udara provinsi

## lain karena terkendala sarana dan prasarana.
Rata-rata jumlah tenaga kerja di subsektor perikanan tangkap pada tahun 2015—2019 adalah 2.745.595 jiwa. Gambar 4(c) menunjukkan provinsi yang memiliki rata-rata tenaga kerja tertinggi, yaitu Provinsi Jawa Timur dengan angka sebesar 239.177, sedangkan provinsi dengan rata-rata tenaga kerja terendah adalah Provinsi DI Yogyakarta dengan jumlah 4.724 orang. Rata-rata tingkat konsumsi ikan nasional pada tahun 2015—2019 mencapai 47,28 kg/kapita/tahun. Gambar 4(d) menunjukkan provinsi yang memiliki rata-rata tingkat konsumsi ikan di atas rata-rata nasional yang berjumlah 19 provinsi dan yang tertinggi adalah Provinsi Sulawesi Tenggara, yakni sebesar 60,13 kg/kapita/tahun. Provinsi yang memiliki rata-rata tingkat konsumsi di bawah rata-rata nasional berjumlah 15 provinsi dan yang terendah adalah Provinsi DI Yogyakarta, yakni sebesar 29,93 kg/kapita/tahun.
Tabel 2 Indeks Moran Global NTN. ( Table 2 Global Moran Index of Fishers Trade ).
Tahun ( Year) Indeks Moran (I) ( Moran Index) P-Value (P-Value) Pola ( Pattern) 2015 0,1308x 0,05044 Mengelompok ( Clustered) 2016 0,1708* 0,01922 Mengelompok ( Clustered) 2017 0,0891x 0,09748 Mengelompok ( Clustered) 2018 0,1121x 0,07536 Mengelompok ( Clustered) 2019 0,2669** 0,00106 Mengelompok ( Clustered) 2015—2019 0,197* 0,01060 Mengelompok ( Clustered) Sumber: BPS dan KKP (2021) ( Source: Statistics Indonesia and MMAF [2021] ) * signifikan pada α = 5%, x signifikan pada α = 10% ( * significant at α = 5%, x significant at α = 10%)
Rata-rata persentase jumlah kapal perikanan tangkap bermotor pada tahun 2015—2019 adalah 0,654. Provinsi yang memiliki jumlah kapal perikanan tangkap bermotor tertinggi adalah Provinsi Sulawesi Selatan dengan 48.101 kapal, sedangkan provinsi yang memiliki jumlah kapal perikanan tangkap bermotor terendah adalah Provinsi Bengkulu dengan 645 kapal. Gambar 5 menunjukkan provinsi yang memiliki rata-rata persentase kapal perikanan tangkap bermotor tertinggi pada tahun 2015—2019, yaitu Provinsi DI Yogyakarta dengan angka sebesar 0,969, sedangkan provinsi yang memiliki rata-rata persentase kapal perikanan tangkap bermotor terendah adalah Provinsi Papua dengan angka sebesar 0,211.

## Analisis Dependensi dan Pola Spasial NTN
Tabel 2 menunjukkan bahwa selama periode 2015—2019 indeks moran global bernilai signifikan positif sehingga dapat disimpulkan bahwa terdapat
Gambar 5 Rata-Rata Persentase Jumlah Kapal Perikanan Bermotor Tahun 2015—2019.
(Figure 5 Average Percentage of Motorized Fishing Vessels 2015—2019).
100 105 110 115 120 125 130 135 140 A ce h B al i B ant en B en gk ul u DI Y og ya ka rta DK I J aka rta Go ro nta lo Jam bi Ja wa B ar at
Ja wa T en ga h
Ja wa T im ur K al im an ta n B ar at K al im ant an S el at an K al im an ta n T en ga h K ali m an ta n T im ur K ep ul aua n B abe l K ep ul aua n R ia u La m pun g M aluk u M al uk u U tar a NT B NT T P ap ua P ap ua B ar at Ri au
S ula wes i B ar at S ula wes i S ela ta n S ula wes i T en ga h S ula wes i T en gg ar a S ula wes i Uta ra S um at er a B ar at S um at er a S el ata n S um at er a U tar a
Indeks Transportasi/ Transportation Index Indeks Upah/ Wage Index
0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1 A ce h B al i B an te n B en gk ul u DI Y og ya ka rta DK I J aka rta Go ro nta lo Jam bi Ja wa B ar at Ja wa T en ga h Ja wa T im ur K al im an ta n B ar at K al im ant an S el at an K al im an ta n T en ga h K ali m an ta n T im ur K ep ul aua n B abe l K ep ul aua n R ia u La m pun g M aluk u M al uk u U tar a NT B NT T
P ap ua P ap ua B ar at Ri au S ula wes i B ar at S ula wes i S ela ta n S ula wes i T en ga h S ula wes i T en gg ar a S ula wes i Uta ra S um at er a B ar at S um at er a S el ata n S um at er a U tar a
p-ISSN: 2088-8449 e-ISSN: 2527-4805
DI Y og ya ka rta DK I J aka rta Go ro nta lo Ja mb i Ja wa B ar at
Kal im an ta n B ar at Ka lim ant an S el at an
Kal im an ta n T en ga h
IKRT/ HCI IHK/ CPI
0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1
DI Y og ya ka rta DK I J aka rta Go ro nta lo Jam bi Ja wa B ar at
Kal im an ta n T en ga h
Ka lim an ta n T im ur
Kep ul aua n B abe l
Pap ua B ar at Ri au
Sum at er a B ar at Sum at er a S el ata n Sum at er a U tar a Aceh Bali Banten Bengkulu DI Yogyakarta DKI Jakarta Gorontalo Jambi Jawa Barat Jawa Tengah Jawa Timur Kalimantan Barat Kalimantan Selatan Kalimantan Tengah Kalimantan Timur Kep. Bangka Belitung Kep. Riau Lampung Maluku Maluku Utara NTB NTT Papua Papua Barat Riau Sulawesi Barat Sulawesi Selatan Sulawesi Tengah Sulawesi Tenggara Sulawesi Utara Sumatera Barat Sumatera Selatan Sumatera Utara 70 80 90 100 110 120 130 60 70 80 90 100 110 120 130 140 150 la g Spa sia l R at a- R at a N TN /  Spa tia l la g of A ver age of F is her m en' s O f T rade Rata-Rata NTN /Average of Fishermen's Of Trade I II

## III
IV
Gambar 6 Diagram Pencar Moran Rata-rata Nilai Tukar Nelayan Tahun 2015—2019. (Figure 6 Moran Scaterplot of Average of Fishers Trade 2015—2019).
Sumber: KKP (2021)(Source: MMAF [2021])
autokorelasi spasial positif serta terjadi pola spasial antar-NTN di Indonesia dengan daerah yang berdekatan dan cenderung memiliki nilai yang mirip (mengelompok).
Gambar 6 menunjukkan pola hubungan rata-rata NTN tahun 2015—2019 antara satu provinsi dan provinsi lainnya. Provinsi yang berada di Kuadran I adalah Provinsi Sumatra Utara, Provinsi Kepulauan Bangka Belitung, Provinsi DKI Jakarta, Provinsi Jawa Barat, Provinsi DI Yogyakarta, Provinsi Jawa Timur, Provinsi Kalimantan Tengah, dan Provinsi Sulawesi Tengah. Provinsi yang berada di Kuadran I harus tetap meningkatkan kinerjanya karena sudah mendapatkan BP yang relatif tinggi. Provinsi yang berada di Kuadran II yang merupakan daerah hot spot adalah Provinsi Bengkulu, Provinsi Sumatra Barat, Provinsi Jambi, Provinsi Riau, Provinsi Lampung, Provinsi Banten, Provinsi Jawa Tengah, Provinsi Kalimantan Barat, Provinsi Kalimantan Selatan, Provinsi Nusa Tenggara Barat, dan Provinsi Sulawesi Selatan. Provinsi yang berada di Kuadran II harus tetap meningkatkan kinerjanya walaupun mendapatkan BP yang relatif rendah.
Provinsi yang berada di Kuadran III adalah Provinsi Sulawesi Utara, Provinsi Sumatra Utara,
Provinsi Nusa Tenggara Timur, Provinsi Maluku Utara, Provinsi Maluku, Provinsi Papua, dan Provinsi Papua Barat. Provinsi-provinsi yang berada pada kuadran ini menjadi fokus pemerintah dalam mengambil kebijakan untuk meningkatkan NTN. Provinsi yang berada di Kuadran III harus secara komprehensif dan secara bersama-sama meningkatkan NTN dengan cara meningkatkan produksi, menjaga stabilisasi harga ikan, dan memperbaiki supply chain perikanan agar ikan dapat terserap dengan maksimal, baik di provinsi asal maupun provinsi sekitar.
Provinsi yang berada di Kuadran IV yang merupakan daerah cold  spot meliputi provinsi yang berada di kuadran IV, yaitu Provinsi Gorontalo, Provinsi Sulawesi Barat, Provinsi Aceh, Provinsi Kepulauan Riau, Provinsi Sulawesi Tenggara, dan Provinsi Kalimantan Timur. Provinsi yang memiliki NTN tinggi diharapkan dapat memberikan pengaruh yang positif terhadap provinsi dengan NTN rendah. Pengaruh positif dapat diperoleh melalui distribusi produksi perikanan tangkap dan distribusi barang dan jasa yang nantinya berpengaruh terhadap IKRT dan IHK.
Tabel 3 Hasil Uji Pemilihan Model Terbaik.
( Table 3 Best Model Selection Test Results ).
Jenis Uji ( Type of test) Hipotesis ( Hypothesis) P- value Model Terbaik ( Best Model) Chow H0 : CEM dan H1 : FEM 0.000 FEM Hausman H0 : REM dan H1 : FEM 0.003 FEM Sumber: BPS dan KKP (2021) ( Source: Statistics Indonesia and MMAF [2021])
Determinan Nilai Tukar Nelayan Di Indonesia Dengan Pendekatan Geographically Weighted Panel Regression (GWPR) | Amandra et al Vol. 17, No. 2, Desember 2022, pp. 195-210.

## Determinan Nilai Tukar Nelayan Provinsi di Indonesia
Nilai Uji Breusch-Pagan LM adalah sebesar 82,91 dengan nilai p- value sebesar 0,000. Hasil uji tersebut menyatakan bahwa terdapat heterogenitas spasial NTN provinsi di Indonesia. Tabel 3 menunjukkan p- value yang dihasilkan dalam Uji Chow dan Uji Hausman yang tiap-tiapnya bernilai 0,000 dan 0,003. Angkanya kurang dari 5% sehingga model yang tepat untuk menganalisis NTN adalah FEM dengan within  estimator. Pemodelan menggunakan FEM menambahkan bobot spasial terhadap NTN, AKI, dan nilai produksi. Tabel 3 menunjukkan bahwa hasil Uji F memiliki nilai p- value sebesar 0,000 yang berarti bahwa variabel independen dalam model secara simultan dan signifikan memengaruhi NTN dengan R 2 sebesar 67,20%. Tidak terdapat multikolinearitas antarvariabel independen yang ditunjukkan dengan nilai VIF < 10. Uji normalitas menggunakan Uji Jarque-Bera menghasilkan p -value sebesar 0,083 lebih dari 5% sehingga dapat dikatakan bahwa residu menyebar normal.
Uji kebaiksuaian model menggunakan ANOVA menghasilkan p -value dari Uji F sebesar 0,0123  lebih  kecil  daripada  taraf  signifikansi  5%. Hal itu berarti bahwa pemodelan menggunakan GWPR lebih baik daripada model global (FEM). Hal itu didukung juga dengan nilai R 2 yang dihasilkan model GWPR, yaitu 0,715 lebih tinggi daripada R 2
pada model FEM, yaitu 0,671. Tabel 4 menunjukkan bahwa nilai produksi perikanan tangkap, jumlah tenaga kerja subsektor perikanan tangkap, dan bantuan  pemerintah  berpengaruh  signifikan terhadap NTN di semua provinsi di Indonesia. Nilai produksi perikanan tangkap berpengaruh signifikan positif, sedangkan jumlah tenaga kerja dan bantuan pemerintah berpengaruh signifikan negatif. Hasilnya sama dengan yang ditunjukkan model global.
Pengaruh nilai produksi perikanan tangkap terhadap NTN yang tertinggi terjadi di Provinsi Kepulauan Riau, yakni sebesar 0,439, sedangkan yang terendah terjadi di Provinsi Jawa Barat, yakni sebesar 0,199. Pengaruh nilai produksi perikanan tangkap di semua provinsi sesuai dengan penelitian yang dilakukan oleh Bafadal (2014). Pengaruh tertinggi tenaga kerja perikanan tangkap terhadap NTN terjadi di Provinsi Kalimantan Timur, yakni sebesar -0,573, sedangkan yang terendah terjadi di Provinsi Aceh, yakni sebesar -0,372. Hasil penelitian itu selaras dengan penelitian yang dilakukan oleh Runtunuwu (2020). Produktivitas tenaga kerja subsektor perikanan tangkap perlu ditingkatkan sehingga hal itu juga akan meningkatkan penerimaan nelayan. Pengaruh tertinggi bantuan pemerintah terhadap NTN terjadi di Provinsi Kepulauan Riau dengan angka sebesar -0,156, sedangkan terendah terjadi di Provinsi Banten dengan angka sebesar -0,046. Pemerintah harus melakukan evaluasi terhadap jenis bantuan, penerima bantuan, dan mekanisme pemberian bantuan agar dapat mendukung peningkatan NTN provinsi.
Gambar 7(a) menunjukkan sebaran nilai pengaruh IKRT terhadap NTN. IKRT tidak berpengaruh signifikan terhadap NTN di 17 provinsi. Hasil penelitian itu sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh  Amandra et  al. (2021). IKRT memiliki pengaruh yang signifikan positif terhadap NTN di sembilan provinsi. Pengaruh positif tertinggi IHK terhadap NTN terjadi di Provinsi Sumatra Barat, yakni sebesar 2,87. Artinya, setiap kenaikan 1 persen IHK akan meningkatkan NTN sebesar 2,87 persen. IKRT  memiliki  pengaruh  yang  signifikan  negatif terhadap NTN di delapan provinsi. Pengaruh IHK negatif tertinggi terhadap NTN terjadi di Provinsi Kalimantan Barat, yaitu sebesar -2,325.
IHK  tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap NTN di 28 provinsi. IHK memiliki pengaruh yang  siginifikan positif terhadap NTN di Provinsi Kalimantan Barat. Pengaruh IHK terhadap NTN di Provinsi Kalimantan Barat berlawanan dengan pengaruh IHK terhadap NTN nasional pada model global, tetapi sejalan dengan penelitian yang dilakukan
Tabel 4 Hasil Regresi Data Panel Pendekatan FEM.
( Table 4 Panel Data Regression Results Using FEM Approach ).
Variabel ( Variable)
Koefisien ( Coeficient) P-value LNIKRT 0,442 0,520 LNIHK -0,019 0,931 LNNILPROD 0,327** 0,000 LNEKS 0,002 0,751 LNAKI -0,123 0,476 LNBP -0,046* 0,014 LNTK -0,444** 0,000 LNUPAH -0,142 0,629 LNTRANS 0,094 0,660 PERKAPAL -0,119 0,207 R 2 0,672 F-statistics 18,712 P-value 0,000 Sumber: Penulis (diolah) (2022) ( Source: Author [processed] [2021])
Keterangan: * signifikan di α = 5%, ** signifikan α = 1% ( Notes : * significance at α = 5%, ** significance at α = 1%
Gambar 7 Peta Koefisien IKRT (a), IHK (b), AKI (c), Ekspor (d), Upah (e), dan Kapal (f).
(Figure 7 Map of Coeficient of HCI (a), CPI (b), FCR (d). Export (d), Wage (e), and Motorized Fishing Vessels (f)). Sumber: KKP (2021) (Source: MMAF [2021])
oleh Ratri (2018) dan Zulham et al. (2011). Provinsi yang memiliki pengaruh IHK signifikan negatif adalah provinsi yang berada di wilayah Timur Indonesia, yaitu Provinsi Maluku, Provinsi Maluku Utara, Provinsi Papua, dan Provinsi Papua Barat. Pengaruh IHK terhadap NTN di empat provinsi tersebut lebih tinggi daripada pengaruh IHK terhadap NTN nasional. Pengaruh IHK terhadap NTN provinsi di empat provinsi tersebut menunjukkan hasil yang sama dengan pengaruh IHK terhadap NTN nasional pada model global. Hal itu juga sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Ramadhanu (2021). Pemerintah pusat dan pemerintah daerah harus menjaga stabilitas harga  ikan  dan  inflasi  subkelompok  ikan.  Sebaran nilai pengaruh IHK terhadap NTN dapat dilihat pada Gambar 7(b).
Gambar 7(c) menunjukkan bahwa konsumsi ikan  tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap  nilai tukar nelayan di 27 provinsi. Konsumsi ikan memiliki pengaruh  yang  signifikan  positif  terhadap  nilai tukar nelayan di Provinsi Sulawesi Selatan, Provinsi Sulawesi Tengah, Provinsi Sulawesi Tenggara, Provinsi Sulawesi Barat, dan provinsi di Kepulauan
Nusa Tenggara. Pengaruh peningkatan konsumsi ikan terhadap NTN di enam provinsi tersebut tidak sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Ratri (2018) yang menunjukkan peningkatan konsumsi pangan, yakni beras berpengaruh negatif terhadap NTP. Pengaruh angka konsumsi ikan terhadap NTN tertinggi terjadi di Provinsi Nusa Tenggara Timur, yakni sebesar 0,754. Pengaruh konsumsi ikan terhadap NTN di enam provinsi yang signifikan lebih tinggi dibandingkan dengan pengaruh konsumsi ikan terhadap NTN nasional.
Gambar 7(d) menunjukkan bahwa ekspor perikanan  tangkap  tidak  berpengaruh  signifikan terhadap nilai tukar nelayan di 31 provinsi. Hal itu sejalan dengan penelitian Ratnasari dan Rijanta (2020) yang menunjukkan bahwa ekspor produk pertanian terhadap NTP dan NTUP tidak berpengaruh  signifikan.  Ekspor  perikanan  tangkap memiliki  pengaruh  signifikan  positif  terhadap  nilai tukar nelayan di Provinsi Kepulauan Riau, yakni sebesar 0,040. Artinya, setiap 10 persen peningkatan ekspor perikanan tangkap akan meningkatkan NTN sebesar 0,4 persen. Hasil itu sejalan dengan
(a) ) (b) ) (c) ) (d) ) (e) ) (f)
Determinan Nilai Tukar Nelayan Di Indonesia Dengan Pendekatan Geographically Weighted Panel Regression (GWPR) | Amandra et al Vol. 17, No. 2, Desember 2022, pp. 195-210.
penelitian yang dilakukan oleh Amandra et  al. (2021) yang menunjukkan bahwa ekspor perikanan tangkap berpengaruh positif terhadap NTN. Ekspor perikanan  tangkap  memiliki  pengaruh  signifikan negatif terhadap nilai tukar nelayan di Provinsi Kalimantan tengah, yaitu sebesar -0,023.
Gambar 7(e) menunjukkan bahwa upah nelayan buruh tidak berpengaruh signifikan terhadap nilai tukar nelayan di 16 provinsi sama seperti yang ditunjukkan pada model global. Upah nelayan buruh memiliki pengaruh signifikan positif terhadap nilai tukar nelayan di 17 provinsi. Pengaruh upah nelayan buruh terhadap NTN tertinggi terjadi di Provinsi Kalimantan Barat, yakni sebesar 2,048. Artinya, setiap 1 persen peningkatan upah nelayan buruh akan meningkatkan NTN sebesar 2,48 persen. Hasil penelitian yang dilakukan Riyadh (2015) menunjukkan bahwa upah pekerja memiliki pengaruh negatif terhadap nilai tukar petani (NTP) tanaman pangan. Akan tetapi, dalam penelitian ini upah memiliki pengaruh negatif tidak signifikan terhadap NTN. Upah nelayan buruh memiliki perbedaan dengan upah petani buruh. Upah nelayan buruh sangat dipengaruhi oleh musim dan ketersediaan sumber daya ikan serta relatif fluktuatif dibandingkan dengan upah buruh petani.
Gambar 7(f ) menunjukkan bahwa persentase jumlah kapal perikanan tangkap bermotor tidak berpengaruh signifikan terhadap nilai tukar nelayan di 30 provinsi. Hal itu sama seperti yang ditunjukkan pada model global dan sejalan dengan penelitian Samsudin (2021) yang menunjukkan bahwa jumlah kapal perikanan tidak memiliki hubungan yang signifikan  terhadap  produksi  perikanan  tangkap sehingga  tidak  akan  berpengaruh  signifikan  juga terhadap NTN. Komoditas perikanan tangkap tidak sama dengan komoditas pertanian lainnya karena jumlah kapal (upaya) belum tentu akan meningkatkan produksi. Ketika jumlah kapal (upaya sudah mencapai maximum sustainable yield [MSY]), produksi tidak akan bertambah, bahkan cenderung berkurang (Fauzi, 2017). Persentase jumlah kapal perikanan tangkap bermotor berpengaruh signifikan positif terhadap NTN di tiga provinsi, yaitu Provinsi DI Yogyakarta, Provinsi Jawa Barat, dan Provinsi Jawa Tengah. Pengaruh persentase jumlah kapal perikanan tangkap bermotor terhadap NTN tertinggi terjadi di Provinsi Jawa Tengah, yaitu sebesar 0,254. Artinya, setiap 1 persen peningkatan persentase jumlah kapal perikanan bermotor akan meningkatkan NTN sebesar 2,48 persen. Input produksi berupa perubahan harga  BBM  tidak  berpengaruh  secara  signifikan terhadap NTN di semua provinsi sama seperti yang
ditunjukkan pada model global. Hasil penelitian ini sejalan dengan yang dilakukan oleh Handayani (2014) yang menunjukkan bahwa perubahan harga BBM tidak memengaruhi NTP.

## SIMPULAN DAN REKOMENDASI KEBIJAKAN

## Simpulan
NTN antarprovinsi memiliki dependensi spasial dan pola spasial yang berkelompok. Provinsi Sulawesi Utara, Provinsi Sumatra Utara , Provinsi Nusa Tenggara Timur, Provinsi Maluku Utara, Provinsi Maluku, Provinsi Papua, dan Provinsi Papua Barat di Kuadran III pada diagram pencar moran menjadi fokus pemerintah untuk mengambil kebijakan untuk meningkatkan NTN. Nilai produksi perikanan tangkap, jumlah tenaga kerja subsektor perikanan tangkap, dan bantuan pemerintah merupakan determinan NTN di tingkat provinsi dan nasional. IKRT menjadi determinan NTN di 17 provinsi , IHK menjadi determinan NTN di 5 provinsi , ekspor perikanan tangkap menjadi determinan NTN di 2 provinsi , tingkat konsumsi ikan menjadi determinan NTN di 5 provinsi , upah nelayan buruh menjadi determinan NTN di 17 provinsi, dan persentase jumlah kapal perikanan tangkap bermotor merupakan determinan di 3 provinsi.

## Rekomendasi Kebijakan
Pemerintah pusat (KKP) dan daerah (dinas daerah provinsi dan kabupaten) mendorong kegiatan yang dapat meningkatkan produksi, ekspor , dan konsumsi perikanan tangkap.  Selain itu , kerja sama antara pemerintah pusat dan daerah ditingkatkan agar mekanisme dan pelaksanaan pemberian bantuan pemerintah dapat berjalan dengan baik. Pemerintah dapat memberikan pelatihan kepada nelayan buruh untuk meningkatkan kemampuan mereka sehingga akan meningkatkan produktivitas mereka.  Tim  Pengendalian  Inflasi  Pusat  (TPIP) dan Tim Pengendalian Inflasi Daerah (TPID) perlu memaksimalkan fungsinya untuk mengendalikan inflasi  barang  konsumsi  di  perdesaan.  Pemerintah tetap memberlakukan kebijakan BBM bersubsidi bagi nelayan kecil. Pemerintah harus menjaga stabilitas harga ikan pada level nelayan dengan penguatan Sistem Logistik Ikan Nasional (SLIN), mempercepat implementasi Sistem Resi Gudang (SRG) produk perikanan,  serta  meningkatkan  infrastruktur  yang mendukung pembangunan cold  storage , terutama ketersediaan listrik. PT Perikanan Indonesia harus memperluas cakupan wilayah bisnis prosesnya dan
p-ISSN: 2088-8449 e-ISSN: 2527-4805
meningkatkan perannya sebagai lembaga yang menangani perikanan nasional dengan melakukan kebijakan ceiling price dan floor price .

## PERNYATAAN KONTRIBUSI PENULIS
Dengan ini kami menyatakan bahwa kontribusi tiap-tiap penulis dalam pembuatan karya tulis ini adalah adalah Miko Novri Amandra sebagai kontributor utama serta Widyastutik dan Nimmi Zulbainarni sebagai kontributor anggota. Penulis menyatakan bahwa penulis telah melampirkan surat pernyataan kontribusi penulis.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima kasih disampaikan kepada Kepala Pusat Pendidikan , Kementerian Kelautan dan Perikanan atas bantuan biaya penelitian. Selain itu, terima kasih disampaikan kepada seluruh penyedia informasi dan data penelitian .

## DAFTAR PUSTAKA
Badan Pusat Statistik. (2020). Indikator Pertanian 2019 . BPS RI.
Amandra, M.N., Wicaksono, B.R., Choiriyah, E., & Wulandari, P. (2021). Indikator ekonomi subsektor perikanan tangkap Indonesia di masa pandemi Covid-19 tahun 2020. Dalam L.K. Sari, C. Sumarni,
& E. Nurmawati (Eds.), Seminar  Nasional  Official Statistics  2021  “  Official  Statistics  dan  Sains  Data Mendukung  Percepatan  Pemulihan  Sosial  Ekonomi Masyarakat  ”;  2021  September  25;  Jakarta  Timur, Indonesia (pp. 19–25). Politeknik Statistika STIS. https://doi.org/https://doi.org/10.34123/ semnasoffstat.v2021i1
Anna, Z. (2019). Pemanfaatan  model  bio-ekonomi  dalam pengelolaan sumber daya perikanan yang berkelanjutan . Unpad Press. http://sdgcenter.unpad.ac.id/peman- faatan-model-bio-ekonomi-dalam-pengelo- laan-sumber-daya-perikanan-yang-berkelanjutan/
Anselin, L. (1988). Spatial  Econometrics  Methods, 53 (9). Kluwer Academic Publishers.
Arbia, G., Basile, R., & Piras, G. (2005). Using spatial panel data  in  modelling  regional  growth  and  convergence . https://doi.org/http://dx.doi.org/10.2139/ ssrn.936321
Arthatiani, F.Y. (2018). Analisis pola konsumsi dan permintaan ikan menurut karakteristik rumah tangga di indonesia (Tesis). Bogor: Institut Pertanian Bogor.
Badan Pusat Statistik. (2016). Struktur  Ongkos  Rumah Tangga Usaha Penangkapan Ikan 2014 . BPS RI.
Badan Pusat Statistik. (2020). Indikator pertanian 2019 . BPS RI.
Badan Pusat Statistik. (2021). Statistik  nilai  tukar  petani 2020 . BPS RI.
Bafadal, A. (2014). Pengaruh kinerja ekonomi makro terhadap nilai tukar petani. QE Jurnal , 3 (3), 162–179. https:// doi.org/https://doi.org/10.24114/qej.v3i3.17451
Benoit, K. (2011). Linear  regression  models  with  logarithmic transformations . https://webcache.googleusercontent. com/search?q=cache:Yv2VFU_TmeEJ:https:// kenbenoit.net/assets/courses/ME104/logmodels2. pdf+&cd=2&hl=id&ct=clnk&gl=id&client=fire- fox-b-d
Brunsdon, C., Fortheringham, A.S., & Charlton, M. (1999). Some notes parametric significance test for geogra - phycally weighted regression. Journal  Of  Regional Science , 39 (3), 497–24.
DJPT. (2021). Laporan kinerja direktorat jenderal perikanan tangkap tahun 2020 .
Fauzi, A. (2017). Ekonomi  perikanan:  Teori  kebijakan  dan pengelolaan (3rd ed.). PT Gramedia.
Fortheringham, A.S., Brunsdon, C., & Charlton, M. (2002). Geographically  weighted  regression . John Wiley and Sons.
Gujarati. (2006). Basic econometrics (4th Ed.). In Science . Gary Burke.
Handayani, D. (2014). Pengaruh perubahan harga bahan bakar minyak  (BBM)  terhadap  nilai  tukar  petani  (NTP) Provinsi  Bengkulu (Tesis ) . Bengkulu: Universitas Bengkulu.
Kementerian Kelautan dan Perikanan. (2021). Produksi perikanan  tangkap . https://statistik.kkp.go.id/home. php?m=total&i=2#panel-footer
Lee, J., & Wong, D.W.S. (2001). Statistical  analysis  with arcview GIS . John Wiley and Sons.
Mankiw, N.G. (2008). Principles of Microeconomics (5th Ed. ), South-Western Cengage Learning.
Rachmat, M. (2013). Nilai tukar petani: Konsep, pengukuran dan relevansinya sebagai indikator kesejahteraan petani. Forum  Penelitian  Agro  Ekonomi , 31 (2), 111–122. https://doi.org/http://dx.doi.org/10.21082/fae. v31n2.2013.111-122
Ramadhanu, R. (2021). Analisis  faktor-faktor  yang mempengaruhi nilai tukar petani di provinsi Sumatera Utara (Tesis) Medan: Universitas Sumatera Utara. http://repositori.usu.ac.id/handle/123456789/32286
Ratnasari, E., & Rijanta, R. (2020). Dimensi spasial hubungan antara ekspor pertanian dengan nilai tukar petani dan nilai tukar usaha pertanian sebagai indikator kesejahteraan petani di Indonesia. Jurnal Bumi  Indonesia , 9 (3). http://lib.geo.ugm.ac.id/ojs/ index.php/jbi/article/view/1179
Ratri, L.D. (2018). Dampak  kebijakan  moneter  terhadap kesejahteraan  petani (Skripsi). Bogor: Institut Pertanian Bogor.
Riyadh, M.I. (2015). Analisis niai tukar petani komoditas tanaman pangan di Sumatera Utara. Jurnal Ekonomi
Determinan Nilai Tukar Nelayan Di Indonesia Dengan Pendekatan Geographically Weighted Panel Regression (GWPR) | Amandra et al Vol. 17, No. 2, Desember 2022, pp. 195-210.
Dan  Kebijakan  Publik , 6 (1), 17–32. https://doi. org/10.22212/jekp.v6i1.161
Samsudin, R.M. (2021). Pengaruh jumlah nelayan dan jumlah kapal terhadap produksi perikanan di provinsi Bengkulu. Jurnal  AKUATEK , 2 (1), 45–50. https:// doi.org/0.24198/akuatek.v2i1.33571
Siregar, H. (2004). Change in farmer term of trade and agriculture net barter term of trade: An empirical analysis. Jurnal  Manajemen  Dan  Agribisnis , 1 (1), 1–19. https://doi.org/https://doi.org/10.17358/ jma.1.1.1-19
Wati, D.C., & Utami, H. (2020). Model geographically weighted panel regression (GWPR) dengan fungsi kernel  fixed  gaussian  pada  indeks  pembangunan manusia di Jawa Timur. Jurnal Matematika Thales ,
2 (1). https://doi.org/10.22146/JMT.49230
Wicaksono, B.R., & Fahmi, M. (2021). Factors to Improve fishery  household  welfare:  Empirical  analysis  of Indonesia. Jurnal  of  Economics  and  Finance  in Indonesia , 67 (1), 97–114. https://doi.org/http:// dx.doi.org/10.47291/efi.v67i1.874
Yu, D. (2010). Exploring spatiotemporally varying regressed relationships: The geographically weighted panel regression analysis. International Archives of the Photo- grammetry,  Remote  Sensing  and  Spatial  Information Sciences-ISPRS Archives , 38 (2).
Zhukov, Y.M. (2010). Applied spatial statistics in R . https:// scholar.harvard.edu/zhukov/classes/applied-spa- tial-statistics-r
Zulham, A., Saptanto, S., Yulisti, M., & Lindawati. (2011). Dinamika nilai tukar: intervensi kebijakan dalam rangka peningkatan kesejahteraan nelayan dan pembudidaya ikan. Jurnal  Sosial  Ekonomi  Kelautan dan  Perikanan , 6 (1), 39–50. https://doi.org/http:// dx.doi.org/10.15578/jsekp.v6i1.5752