## PEMODELAN PRODUK DOMESTIK REGIONAL BRUTO DI PROVINSI JAWA TIMUR DENGAN METODE REGRESI SPASIAL
Loviana, Dian Retno Sari Dewi * , Luh Juni Asrini Jurusan Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Katolik Widya Mandala Surabaya, Jalan Kalijudan 37 Surabaya *Email : dianretnosd@yahoo.com

## ABSTRAK
Produk Domestik Bruto (PDB) merupakan ukuran yang sangat bermanfaat atas kegiatan dan kesejahteraan perekonomian suatu negara. Untuk tiap wilayah, nilai Produk Domestik Bruto disebut Produk Domestik Regional Bruto (PDRB). Dalam penelitian ini dilakukan pemodelan dengan PDRB sektor industri dengan menggunakan regresi spasial untuk mengetahui hubungan spasial antar kota/kabupaten di Jawa Timur. Variabel yang digunakan dalam penelitian ialah jumlah tenaga kerja sekor industri (x 1 ) dan jumlah UMKM (x 2 ). Penelitin ini bertujuan untuk mengetahui hubungan spasial nilai PDRB antar kabupaten/kota yang ditunjukkan dalam model serta mengetahui pengaruh faktor tenaga kerja sektor industri dan UMKM terhadap PDRB sektor industri. Hasil dari penelitian ialah adanya interaksi spasial yaitu nilai PDRB sektor industri untuk masing- masing kabupaten/kota dipengaruhi oleh besar PDRB sektor Industri yang menjadi tetangganya dan ditunjukkan dalam model Spatial Autoregressive (SAR). Selain itu, variabel jumlah tenaga kerja sektor industri (x 1 ) dan jumlah UMKM (x 2 ) secara signifikan memiliki pengaruh terhadap PDRB Sektor Industri (y) dan bernilai positif . Kata kunci : PDRB Sektor Industri, Regresi Spasial, SAR

## I. Pendahuluan
Produk Domestik Bruto (PDB) merupakan ukuran yang sangat bermanfaat atas kegiatan dan kesejahteraan perekonomian suatu negara. PDB merupakan nilai pasar keluaran total sebuah negara. Hal ini berarti nilai pasar semua barang jadi dan jasa akhir yang diproduksi selama periode waktu tertentu oleh faktor-faktor produksi yang berlokasi  di  dalam  sebuah  negara  (Case,  1999).  Sedangkan  untuk  tiap  wilayah,  nilai  Produk  Domestik  Bruto disebut Produk Domestik Regional Bruto.
Analisis  regresi  spasial  merupakan  pengembangan  dari  regresi  linier  klasik  yang  mengungkapkan  bahwa pengamatan pada sampel yang memiliki komponen lokasional akan memiliki ketergantungan spasial (LeSage, 1998). Penggunaan regresi spasial digunakan untuk mengetahui pengaruh kedekatan lokasi suatu daerah dengan daerah lainnya terhadap faktor ekonomi khususnya produk domestik regionl bruto pada kabupaten/kota di Jawa Timur. Hal ini diketahui dengan cara melakukan pembobotan antar kabupaten/kota di Jawa Timur.
Penelitian  sebelumnya  yang  menggunakan  regresi  spasial  ialah  Pendekatan  Ekonometrika  Panel  Spasial untuk  Pemodelan  PDRB  Sektor  Industri  Di  Satuan  Wilayah  Pembangunan  (SWP)  Gerbangkertasusila  dan Malang-Pasuruan (Fatmawati, 2009). Hasil penelitiannya menunjukkan bahwa terdapat efek spasial nilai PDRB sektor  industri  untuk  masing-masing  kabupaten/kota.  Akan  tetapi,  penelitian  tersebut  tidak  dilakukan  di  38 kota/kabupaten di Jawa Timur.
Dari  penelitian  terdahulu,  peneliti  akan  membahas  mengenai  hubungan  spasial  nilai  PDRB  Sektor Industri di 38 kota/kabupaten di Jawa Timur. Data yang digunakan dalam penelitian ini ialah data cross-section, yaitu data pada tahun tertentu yang diamati di beberapa kota/kabupaten di Jawa Timur. Variabel yang digunakan yaitu jumlah tenaga kerja sektor industri dan banyaknya Usaha Mikro, Kecil dan Menengah (UMKM)

## II. Tinjauan Pustaka

## II.1 Produk Domestik Bruto
PDB  (Produk  Domestik  Bruto)  merupakan  nilai  pasar  keluaran  total  sebuah  negara.  Hal  ini  berarti  nilai pasar  semua  barang  jadi  dan  jasa  akhir  yang  diproduksi  selama  periode  waktu  tertentu  oleh  faktor-faktor produksi yang beroperasi di wilayah domestik. Pendapatan yang timbul oleh karena adanya kegiatan produksi tersebut  merupakan  pendapatan  domestik.  Produk  Domestik  Bruto  setiap  wilayah  disebut  dengan  Produk Domestik Regional Bruto.
Nilai tambah  bruto mencakup komponen-komponen pendapatan faktor (upah dan gaji,  bunga, sewa tanah dan keuntungan), penyusutan dan pajak tidak langsung neto. Jadi dengan menjumlahkan nlai tambah bruto dari masing-masing  sektor  dan  menjumlahkan  nilai  tambah  bruto  dari  seluruh  sektor  tadi,  akan  diperoleh  Produk Domestik Regional Bruto atas dasar harga pasar.

## II.2 Regresi Spasial
Regresi spasial merupakan aplikasi dari penerapan ilmu lokasi sangat bergantung dari poin atau letak sampel daerah  yang  memiliki  ketergantungan  spasial  antar  observasi  dan  terdapat  heterogenitas  spasial  pada  sampel (LeSage, 1998).
Menurut  LeSage  (1998),  jenis  pendekatan  area  diantaranya:  Mixed  12  Regressive-Autoregressive  atau Spatial  Autoregressive  Models  (SAR),  Spatial  Error  Models  (SEM),  Spatial  Autoregressive  Moving  Average (SARMA),  dan  panel  data.  Pemodelan  spasial  sangat  erat  dengan  proses  autoregressive,  ditunjukkan  dengan adanya  hubungan  ketergantungan  antar  sekumpulan  pengamatan  atau  lokasi.  Proses  autoregressive  dapat dianalogikan pada model umum spatial autoregressive seperti pada persamaan berikut:
u X W y y      1 (2.1)
dengan :
    u W u 2 ;   1 , 0 ~ 2   N dimana: y = vektor variabel respon (n x 1) X = matrik variabel prediktor (n x (k+1)) u = vektor error berukuran n x 1 ε = vektor error berukuran n x 1

## II.3 Pembobotan Matriks
Matriks  pembobot  spasial  diperoleh  dari  jumlah  tetangga  atau  kedekatan  suatu  daerah  dengan  daerah lainnya. LeSage (1998) menjelaskan beberapa metode dalam menentukan nilai ij w , yaitu :
a. Linear contiguity : Wij = 1 ,  untuk  wilayah  yang  ada  di  pinggir  atau  tepi  ( edge ),  baik  di  kiri  atau  kanan wilayah yang diperhatikan.
b. Rook contiguity : Wij = 1 , untuk wilayah yang ada di samping ( side ) wilayah yang diperhatikan.
c. Bishop contiguity : Wij = 1 ,  untuk  wilayah  yang  titik  sudutnya  ( vertex )  bertemu  dengan  wilayah  yang diperhatikan.
d. Double Linear contiguity : Wij = 1 ,  untuk  2  entitas  yang  bertepian  di  kiri  atau  kanan  wilayah  yang diperhatikan.
e. Double Rook contiguity : Wij = 1 , untuk 2 entitas yang ada di samping kanan, kiri, utara dan selatan wilayah yang diperhatikan.
f. Queen contiguity : Wij = 1 , untuk entitas yang ada di samping atau sudut wilayah yang diperhatikan.
Untuk lainnya Wij = 0.

## II.4 Uji Moran’s I
Moran's I merupakan pengembangan dari korelasi pearson pada data univariate series. Korelasi pearson ( ) antara variabel prediktor dan variabel respon dengan banyak data n dapat dirumuskan sebagai berikut:
                  n i n i i n i i y y x x y y x x 1 1 2 2 1 1 1  (2.2) ̅ dan    pada  persamaan  korelasi  pearson  tersebut  merupakan    rata-rata  sampel  dari  variabel  prediktor  dan respon. Nilai ρ digunakan untuk mengukur apakah variabel prediktor dan respon saling berkorelasi. Koefisien Moran’s  I  digunakan  untuk  uji  dependensi  spasial  atau  autokorelasi  antar  amatan  atau  lokasi.  Hipotesis  yang digunakan adalah:
H 0 : I = 0 (tidak ada autokorelasi antar lokasi) H 1 : I  ≠  0 (ada autokorelasi antar lokasi) Pengambilan keputusan tolak Ho jika |Z hitung | > Z α/2 . Nilai dari indeks I adalah antara -1 dan 1. Apabila I > Io maka data memiliki autokorelasi positif, jika I < Io maka data memiliki autokorelasi negatif.

## II.5 Uji Lagrange Multiplier (LM)
Uji  Lagrange Multiplier  (LM)  digunakan sebagai  dasar untuk memilih  model  regresi spasial  yang  sesuai (LeSage, 1998). Tahapan pertama dalam uji ini adalah melakukan pembuatan model regresi sederhana  melalui Ordinary  Least  Square  (Gujarati,  2009).  Kemudian  dilakukan  identifikasi  keberadaan  model  spasial  dengan menggunakan  uji  LM.  Apabila  LM error signifikan  maka  model  yang  sesuai  adalah  SEM,  dan  apabila  LM lag signifikan maka model yang sesuai adalah SAR. Apabila keduanya signifikan maka model yang sesuai adalah Spatial Autoregressive Moving Average (SARMA).

## III. Metode Penelitian
Penelitian  membutuhkan  sebuah  metode  yang  sesuai  dengan  gagasan  dan  tujuan  yang  ingin  dicapai. Berikut merupakan tahapan penelitian yang dilakukan :
Gambar 3. Flowchart Metodologi Penelitian

## IV. Pengumpulan Dan Pengolahan  Data

## IV.1 Pengumpulan Data
Langkah awal dalam pengumpulan data ialah menentukan variabel bebas yang mempengaruhi PDRB Sektor Industri. Variabel tersebut ialah Jumlah Tenaga Kerja Sektor Industri dan Jumlah UMKM Sektor Industri di Jawa Timur pada tahun 2012.

## IV.2 Pengolahan Data IV.2.1 Statistika Deskriptif
Berikut ini merupakan hasil pengujian statistika deskriptif dari variabel-variabel yang digunakan dalam penelitian ini.
Tabel 1 Hasil pengujian Statistika Deskriptif N Mean Std Dev Min Med Max Y 38 5239 11113 72 1056 57379 x 1 38 83592 78024 6463 55405 342579 x 2 38 8580 5296 1016 7992 20894
Dari tabel 1 diatas dapat diketahui bahwa rata-rata untuk PDRB sektor industri ialah 5239 miliar rupiah dengan standar deviasi sebesar 11113. Besar PDRB sektor industri yang terkecil ialah 72 miliar rupiah dan yang terbesar ialah 57379 miliar rupiah.
Untuk  variabel  Tenaga  kerja  sektor  industri  memiliki  rata-rata  sebesar  83592  jiwa  dengan  standar deviasi 78024. Jumlah tenaga kerja sektor industri terkecil sebesar 6463 jiwa dan terbesar  342579 jiwa. Dan bila 38 kota/kabupaten diurutkan dari jumlah tenaga kerja dari yang terkecil hingga terbesar, diperoleh nilai tengah sebesar  55405 jiwa.
Sedangkan  variabel  UMKM  memiliki  rata-rata  sebesar  8580  dengan  standar  deviasi  5296.  Jumlah UMKM yang terkecil ialah sebesar 1016 dan yang terbesar ialah 20894. Dan bila 38 kota/kabupaten diurutkan dari nilai terkecil hingga terbesar, didapatkan nilai tengah sebesar 7992.
IV.2.2 Pemodelan OLS IV.2.2.1 Uji Model Regresi
Uji  model  regresi  dilakukan  dengan  menggunakan  uji  F.  Berdasarkan  uji  yang  dilakukan  dengan  minitab, dihasilkan tabel anova seperti berikut:
Tabel 2. Tabel Analysis of Variance Sumber variasi db JK KR F hit P Regresi 2 3154 1577 39,02 0,00 Error 35 1414 4041 Total 37 4569
Hipotesis yang digunakan ialah : H 0 : β 1 = β 2 ... = β k = 0 H 1 : paling sedikit ada satu β j ≠ 0 , j= 1,2,...,k α=5% Berdasarkan  hasil  table  2.  diatas,  menunjukkan  bahwa  nilai  p-value  <  0,05  yang  berarti  tolak  H 0. Sehingga kesimpulan  yang  diperoleh  ialah  minimal  terdapat  satu  parameter  yang  secara  signifikan  mempengaruhi  nilai PDRB sektor Industri.

## IV.2.2.2 Uji Individu
Dengan menggunakan Produk Domestik Regional Bruto sebagai variabel respon (y) dan Jumlah Tenaga Kerja Sektor Industri (x 1 ) serta Jumlah UMKM Sektor Industri (x 2 ), maka diperoleh hasil sebagai berikut:
Tabel 3. Tabel Output uji t Pred. Coef SE Coef T P VIF Cons. -1398 2079 -0,67 0,50 X 1 0,124 0,014 8,81 0,00 1,107 X 2 -0,436 0,207 -2,10 0,04 1,107
Hipotesis yang digunakan ialah : H 0 : β j = 0 H 1 : β j ≠ 0 α=5% Dari  tabel  3.  diatas  menunjukkan  bahwa  nilai  p-value  jumlah  tenaga  kerja  sektor  industri  (x 1 )  dan jumlah  UMKM  (x 2 )  <  α. KEsimpulan  yang  diperoleh  ialah  variabel  jumlah  tenaga  kerja  sektor  industri  dan variabel jumlah UMKM secara signifikan mempengaruhi nilai PDRB Sektor Industri.
Hasil Pemodelan OLS ialah sebagai berikut:
Y = 0,124 X 1 - 0,436 X 2
IV.2.2.3 Uji Multikolinieritas
Uji  Multikolinearitas  dilakukan  untuk  mengetahui  adanya  hubungan  antara  beberapa  atau  semua variabel dalam model regresi. Berdasarkan tabel 3 menunjukkan bahwa nilai VIF masing-masing variabel < 5, yang artinya tidak terjadi multikolinieritas dalam model.
IV.2.3 Peta Tematik Jawa Timur
Berikut merupakan peta tematik Jawa Timur yang terdiri atas 38 kabupaten/kota.
Gambar 2. Peta Tematik Jawa Timur
IV.2.4 Pembobotan matriks D ari  gambar  2.  dibuat  sebuah  matriks  berukuran  38x38.  Metode  yang  digunakan  ialah Queen contiguity yaitu dengan melihat persentuhan sisi dan sudut lokasi kabupaten/kota dengan kabupaten/kota lainnya IV.2.5 Uji Dependensi Spasial IV.2.5.1 Uji Moran’s I Berikut merupakan hasil dari pengujian Moran’s I pada Tabel 4.
Tabel 4. N ilai Moran’s I Moran’s I 027 , 0 0   I y 0,5671 x 1 0,4553 x 2 0,0255
Berdasarkan  tabel  4.  menunjukkan  bahwa  nilai  moran’s  I  masing-masing  variabel  >  I 0 .  Yang  artinya  PDRB sektor industri,  tenaga kerja sektor industri dan UMKM memiliki autokorelasi positif.
IV.2.5.2 Uji Lagrange Multiplier (LM) Berikut merupakan hasil dari pengujian LM pada Tabel 5.
Tabel 5. Hasil pengujian Lagrange Multiplier Nilai Probabilitas Moran’s I 1,9878017 0,04 LM lag 9,0194432 0,0027 LM error 2,4334521 0,11
H 0 : Tidak terdapat dependensi spasial H 1 : Terdapat dependensi spasial Taraf signifikansi : 5%
Berdasarkan  hasil  pengujian  pada  tabel  5  menunjukkan  bahwa  nilai  probabilitas  dari    Moran’s  I  <  α sehingga  tolak  H 0, yang  berarti  ada  dependensi  spasial.  Untuk  nilai  dari  LM  lag  menunjukkan  bahwa  nilai probabilitas    <  α,  sehingga  tolak  H 0 ,  yang  berarti  ada  dependensi  spasial  lag  dan  harus  dilanjutkan  dengan pembuatan Spatial Autoregressive Model (SAR).

## IV.2.6 Model Regresi Spasial
Berdasarkan uji Lagrange Multiplier, model yang akan dibentuk ialah SAR IV.2.6.1 Spatial Autoregressive Model Tabel  6  menunjukkan  nilai  probabilitas  variabel  tenaga  kerja  dan  UMKM  <  α.  Yang  berarti  bahwa variabel-variabel tersebut memiliki pengaruh signifikan terhadap PDRB sektor industri. Dari tabel 6. dapat dibentuk persamaan sebagai berikut :
y = -2903,291 + 0,7105    n j i j j ij y w , 1
+ 0,0727 x 1 – 0,1839 x 2 + ε
Tabel 6 .Estimasi parameter model SAR
Variabel Koefisien z-value Prob. W_PDRBIN 0,7105 9,554 0,0000 Konstanta -2903,29 -2,016 0,0437 Tenaga Kerja 0,0727 6,1608 0,0000 UMKM -0,1839 -2,2477 0,0212
Secara  umum,  model  SAR  dapat  diinterpretasikan,  apabila  faktor  lain  dianggap  konstan  maka  saat    jumlah tenaga  kerja  sektor  industri  (x 1 )  di  suatu  kota/kabupaten  naik  sebesar  1  satuan  maka  dapat  menambah  besar PDRB  sektor  industri  sebesar    0,0727.  Dan  jika  UMKM  (x 2 )  naik  1  satuan  maka  mengurangi  PDRB  sektor industri sebesar 0,1839.

## IV.2.7 Uji Asumsi IIDN
IV.2.7.1 Uji Residual Identik
Uji residual identik dilakukan dengan menggunakan uji Glejser yang meregresikan nilai mutlak dari residual dengan nilai variabel independen, dengan hipotesis :
H 0 : residual identik H 1 : residual tidak identik
Tabel 7 ANOVA Sumber variasi Db JK KR F hit P Regresi 2 8698 4349  5,24  0,010 Error 35 2906 8305 Total 37 3776
Berdasarkan tabel 7 menunjukkan bahwa nilai p-value < α. Hal ini menunjukkan bahwa residual tersebut tidak identik.

## IV.2.8 Pemodelan SAR kembali
Karena Uji IIDN tidak terpenuhi, maka dilakukan penanganan asumsi dengan transformasi data dan dilakukan pemodelan SAR kembali.
Tabel 8. Estimasi parameter model SAR setelah data ditransformasi Ln
Variabel Koef. z-value Prob. W_PDRBIND 0,437 3,692 0,0002 Konstanta -7,086 -2,984 0,0028 Ln Tenaga Kerja 0,952 5,990 0,0000 Ln UMKM 0,0804 4,967 0,0319
Berdasarkan tabel 8 menunjukkan nilai probabilitas variabel tenaga kerja dan UMKM < α. Yang berarti bahwa variabel-variabel tersebut memiliki pengaruh signifikan terhadap PDRB sektor industri.
Dari tabel 4.8 dapat dibentuk persamaan sebagai berikut :
          2 1 , 1 0804 , 0 9528 , 0 4371 , 0 0863 , 7 ˆ x Ln x Ln Lny w y Ln n j i j j ij

## IV.2.9 Uji Asumsi IIDN IV.2.9.1 Uji Residual Identik
Uji  residual  identik  dilakukan  dengan  menggunakan  uji  Glejser  yang  meregresikan  nilai  mutlak  dari residual dengan nilai variabel independen, dengan hipotesis :
H 0 : residual identik H 1 : residual tidak identik
Tabel 9. Tabel  Uji Asumsi Identik Sumber variasi db JK KR F hit P Regresi 2  0,526 0,263 4 0,379 Error 35 9,244 0,264 Total 37  9,771
Berdasarkan  Tabel  9.  menunjukkan  bahwa    nilai  p-value  >  α.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  residual  tersebut identik
IV.2.9.2 Uji Residual Independen
Secara statistik, untuk dapat membuktikan apakah residual tersebut independen atau tidak dapat dilihat pada tabel 10.
Tabel 10 Output Autocorrelation Function Lag ACF T LBQ 1 -0060223 -0,37 0,15 2 -0,074800 -0,46 0,39 3 -0,068644 -0,42 0,59 4 0,003052 0,02 0,59 5 -0,029045 -0,18 0,63 6 -0,000158 -0,00 0,63 7 -0,081066 -0,49 0,95 8 0,141277 0,85 1,96 9 0,091290 0,54 2,40 10 -0,083687 -0,49 2,78
Berikut merupakan uji hipotesis yang digunakan : H 0 : residual independen H 1 : residual tidak independen α = 5%
30 , 18 2 ) 05 , 0 , 10 ( 2 ) , (   
   Berdasarkan  tabel  10.  nilai  LBQ  < 2 ) , (    ,  yang  berarti  gagal  tolak  H 0 .  Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa residual independen.

## IV.2.9.3 Uji Residual Berdistribusi Normal
Uji  residual  berdistribusi  normal  dilakukan  dengan  menggunakan  metode  Kolmogorov-Smirnov, dengan hipotesis :
H 0 : residual berdistribusi normal H 1 : residual tidak berdistribusi normal Hasil yang diperoleh DAPAT DILIHAT PADA Tabel 11.
Tabel 11. Pengujian asumsi residual berdistribusi normal N Nilai KS p-value 38 0,138 0,068
Berdasarkan  pengujian  yang  dilakukan  pada  tabel  11.  nilai  p-value  >  α.  Hal  ini  menunjukkan  gagal tolak  H 0 , yang berarti residual  berdistribusi normal.0

## V. Analisa Data
V.1 Pembentukan Spatial Autoregressive Model
Setelah melakukan pengolahan data, maka diperoleh model Spatial Autoregressive Model (SAR) untuk PDRB sektor industri di Jawa Timur dengan menggunakan batuan software. Berikut merupakan model umum SAR :
ε 2 x Ln 0,0804 1 x Ln 0,9528 n j i 1, j j Lny ij w 0,4371 7,0863 t y Ln          atau e 2 x Ln 0,0804 1 x Ln 0,9528 n j i 1, j j y Ln ij w 4371 , 0 7,0863) ( e t y          atau ε e x 2 x Ln 0,0804 e x 1 x Ln 0,9528 e x n j i 1, j j y Ln ij w 0,4371 e x 7,0863) ( e t y     
Keterangan :
t yˆ = hasil peramalan e = eksponensial x 1 = jumlah tenaga kerja x 2 = jumlah UMKM e = error

## V.2 Interpretasi model SAR untuk kota Surabaya
Berikut merupakan contoh model SAR untuk kota Surabaya :
2 x Ln 0,0804 e x 1 x Ln 0,9528 e 36 y Ln 0,2186 e x 31 y Ln 0,2186 e x 7,0863) ( e 25 yˆ x  
Berdasarkan model SAR yang terbentuk, menunjukkan bahwa, apabila faktor lain dianggap konstan dan jumlah tenaga kerja di suatu kabupaten naik 1 satuan maka akan menambah nilai PDRB Sektor industri sebesar e 0,9528 kali.  Sedangkan  bila  jumlah  UMKM  naik  1  satuan,  maka  akan  menambah  nilai  PDRB  sektor  industri sebesar  e 0,0804 kali. Selain  itu,  kota  Surabaya  dipengaruhi pula oleh  2 kabupaten tetangganya yaitu  Gresik dan Sidoarjo,  sehingga  apabila  nilai  PDRB  Industri  Gresik  naik  satu  satuan,  maka  akan  menambah  nilai  PDRB industri  kota  Surabaya  sebesar  e 0,2186 kali.  Dan  bila  PDRB  Industri  Sidoarjo  naik  satu  satuan,  maka  aka menambah nilai PDRB Industri kota Surabaya sebesar e 0,2186 kali.

## V.3 Perbandingan antara model OLS dan Model SAR
Berikut merupakan tabel estimasi koefisien regresi pada OLS dan SAR : Tabel 12. Tabel estimasi koefisien regresi pada OLS dan SAR
Pada  Tabel  12.  dapat  dilihat  bahwa  model  SAR  memiliki  nilai  R 2 sebesar  69,75%.  Sedangkan  model  OLS memiliki nilai R 2 sebesar 69%. Model yang baik ialah model memiliki nilai R 2 yang tinggi. Selain itu, nilai MSE dari model OLS sebesar 271.004.327,9 dan nilai MSE dari model SAR sebesar 91.206.934,85. Sehingga dapat
OLS SAR
R 2 0,69 0,6975 MSE 271004327,9 91206934,85
diperoleh  bahwa  model  OLS  kurang  baik  untuk  melakukan  pemodelan.  Selain  itu,  pada  penelitian  ini memperhatikan  adanya  keterkaitan  lokasi  antar  kabupaten/kota.  Sehingga  model  yang  sesuai  digunakan  ialah model Spatial Autoregressive (SAR).

## V.4 Pengaruh Variabel Independen terhadap Variabel Dependen
Berdasarkan  hasil  uji  individu  pada  tabel  3  menunjukkan  bahwa  variabel  jumlah  tenaga  kerja  sektor industri (x 1 ) dan jumlah UMKM sektor industri (x 2 ) secara signifikan mempengaruhi nilai PDRB Sektor Industri (y).

## V.5 Hubungan Spasial nilai PDRB Sektor Industri
Hubungan  spasial  nilai  PDRB  sektor  industri  ditunjukkan  dengan  terbentuknya  model  yang  berbeda- beda tiap kabupaten/kota yang dipengaruhi oleh kedua variabel independen. Selain itu ditunjukkan pula dengan adanya  interaksi  spasial,  bahwa  nilai  PDRB  sektor  industri  untuk  masing-masing  kabupaten/kota  dipengaruhi oleh besarnya nilai PDRB sektor industri kabupaten/kota yang menjadi tetangga seperti pada model.

## V.6 Validasi Model
Model  yang  telah  terbentuk,  kemudian  akan  dilakukan  validasi.  Hasil  dari  peramalan  akan dibandingkan dengan data aslinya untuk mengetahui apakah model yang didapatkan sudah tepat atau tidak. Nilai MSE  ( Mean Square Error )  yang  didapatkan  sebesar  91.206.934,85.  Nilai  MSE  yang  tinggi  mengindikasikan bahwa variabel yang digunakan kurang dapat menjelaskan model. Bila ditinjau dari nilai R-square yaitu sebesar 69,7 dan sekitar 30,3% dijelaskan oleh variabel lain yang belum digunakan.
Berikut merupakan Scatter plot dari data aktual dan hasil peramalan :
Dari gambar 3. diatas, menunjukkan bahwa terdapat error yang besar yaitu pada kota Kediri, kota Surabaya, dan Gresik.  Hal  ini  mungkin  dikarenakan  penggunaan  bobot  yang  kurang  sesuai  untuk  kabupaten/kota  tersebut. Sebagai  contoh  ialah  kota  Kediri.  Kota  Kediri  merupakan  kota  industri  yang  besar  dan  berskala  nasional. Sehingga, kota Kediri dapat mempengaruhi kota/kabupaten lain di Jawa Timur bahkan di seluruh Indonesia yang tidak bersinggungan secara langsung dalam hal lokasi.  Namun memiliki hubungan kerjasama di bidang industri. Akan  tetapi,  kota/kabupaten  lain  yang  dipengaruhi    oleh  kota  Kediri  dalam  bidang  industri  tersebut  tidak memberikan pengaruh   secara langsung terhadap kota Kediri karena sudah berskala besar. Sehingga error yang dihasilkan  dalam  model  ini  cukup  besar  karena  pembobotan  yang  digunakan  kurang  sesuai  untuk menggambarkan hal tersebut.

## V.7 Interpretasi Hubungan Kota/Kabupaten terhadap Variabel Independen
Meningkatnya  PDRB  industri  tidak  terlepas  dari  kontribusi  jumlah  UMKM  dan  jumlah  tenaga  kerja yang  tersedia.  Sebagai  contoh  ialah  Kabupaten  Sampang.  Walaupun  terdapat  faktor  lain  yang  mempengaruhi besar PDRB sektor industri di kabupaten Sampang, namun pemerintah dapat meramalkan PDRB Industri untuk tahun  berikutnya  dengan  model  yang  telah  terbentuk  dalam  penelitian.  Sehingga,  pemerintah  dapat  mencapai target PDRB industri yang diinginkan di tahun berikutnya.
Selain  itu,  bila  ditinjau  dari  segi  pembobotan  wilayah,  kabupaten  Sampang  memiliki  tetangga  yang mempengaruhinya yaitu Bangkalan serta Pamekasan dan memiliki nilai PDRB yang rendah yaitu sebesar 71,97 miliar.  Dari  dua  tetangga  tersebut,  kabupaten  Bangkalan  memiliki  nilai  PDRB  industri  yang  tinggi  sebesar 386,94  miliar.  Apabila  kabupaten  Sampang  ingin  meningkatkan  nilai  PDRB  industri,  maka  kabupaten  yang menjadi  tetangganya  juga  harus  meningkatkan  PDRB  industrinya.  Peningkatan  tersebut  dapat  dilakukan pemerintah dengan menambah jumlah UMKM dan tenaga kerja

## VI. Kesimpulan
Berdasarkan hasil pengolahan data dan analisa data, dapat diambil kesimpulan sebagai berikut : 1. Hubungan Spasial ditunjukkan dengan adanya interaksi spasial yaitu bahwa nilai PDRB sektor industri untuk masing-masing kabupaten/kota dipengaruhi oleh besarnya nilai PDRB sector  industri kabupaten/kota yang menjadi tetangga sepeti pada model umum SAR yang terbentuk sebagai berikut:
Gambar 3 Scatter Plot Data Aktual Vs Hasil Peramalan Axis Titl e Data Aktual Vs Hasil Peramalan Data Aktual
Hasil Peramala n
ε e x 2 x Ln 0,0804 e x 1 x Ln 0,9528 e x n j i 1, j j y Ln ij w 0,4371 e x 7,0863) ( e t yˆ     
2. Dari Model SAR yang terbentuk, dapat diketahui bahwa variabel jumlah tenaga kerja sektor industri (x 1 ) dan UMKM (x 2 ) secara signifikan mempengaruhi nilai PDRB Sektor Industri (y) dan bernilai positif.

## Daftar Pustaka
1. Anselin, L. (1998).”Spatial Econometrics : Method and Models”, Dorddrecht : Kluwer Academic publishers, Netherland
2. Case, K. E., Fair, R.C. 1999. Principles of Economics. 5th ed, (Prentice-Hall Inc)
3. Gujarati, 2009. “Basic Economics Fifth Edition”.  McGraw-Hill. New York
4. Fatmawati. 2009. Pendekatan Ekonometrika Panel Spasial Untuk Pemodelan PDRB Sektor Industri Di SWP GERBANGKERTASUSILA Dan Malang-Pasuruan. Institut Teknologi Sepuluh November : Surabaya.