## ANALISIS REGRESI TOBIT SPASIAL : Studi Kasus Penggunaan Internet di Pulau Jawa
Andhie Surya Mustari 1 , Ismaini Zain 2
1 Badan Pusat Statistik, email: andhie@bps.go.id
2 Institut Teknologi Sepuluh Nopember, email: 1 andhie@bps.go.id, 2 ismaini_z@statistika.its.ac.id

## Abstrak
Dibutuhkan  metode  khusus  untuk  menganalisis  data  tersensor  yang  memiliki  korelasi  spasial.  Jika menggunakan regresi linier, akan menghasilkan estimasi parameter yang tidak valid, tidak terpenuhinya asumsi normalitas dan mengaburkan interpretasi model. Model regresi Tobit spasial digunakan untuk menganalisis  data  penggunaan  internet  di  Pulau  Jawa.  Estimasi  parameter  menggunakan  metode MCMC Gibbs sampler dengan pendekatan inferensia Bayesian. Hasilnya, penggunaan internet di Pulau Jawa  dipengaruhi  oleh  persentase  penduduk  yang  tinggal  di  daerah  perkotaan,  persentase  penduduk lulusan SMA ke atas, rata-rata lama sekolah, persentase rumah tangga yang memiliki telepon genggam, dan persentase desa/kelurahan yang mendapatkan sinyal telepon seluler.
Kata kunci : data tersensor, korelasi spasial, Tobit spasial, MCMC, penggunaan internet

## Abstract
Special  method  is  required  for  analyzing  censored  data  with  spatial  dependence.  Using  linear regression will results in invalid parameter estimations, normality assumption violations, and obscure the model interpretation. Spatial Tobit regression model is used to analize the data of internet usage in Java.  MCMC  Gibbs  sampler  method  with  Bayesian  inference  approach  was  used  for  parameter estimation. As a result, internet usage in Java Island is influenced by the percentage of population living in urban areas, the percentage of population graduated from senior high school, the average length of school, the percentage of households with mobile phones, and the percentage of villages receiving cell phone signal.
Keywords: censored data, spatial dependence, spatial Tobit, MCMC, internet usage

## PENDAHULUAN
Menggunakan  model  regresi  linier klasik  untuk  analisis  data  tersensor  yang memiliki korelasi spasial merupakan keputusan  yang  kurang  tepat.  Istilah  data tersensor  digunakan  untuk  menjelaskan sekelompok  data  yang  memiliki  sejumlah nilai  yang  tidak  diketahui  pada  batas  atas atau  bawahnya.  Long  (1997)  menjelaskan bahwa  jika  menggunakan  model  regresi linier pada keseluruhan data tersensor, akan menghasilkan nilai parameter yang
overestimates pada slope dan
underestimates pada intercept .  Sedangkan jika menghilangkan atau memotong observasi  yang  nilainya  tidak  diketahui, akan  menghasilkan  koefisien  parameter yang underestimates pada slope dan overestimates pada intercept . Data terpotong menyebabkan  terjadinya  korelasi  antara variabel prediktor dengan residual, sehingga menghasilkan estimasi yang tidak konsisten. Efek  korelasi  spasial  dapat  muncul  pada pembentukan  model  regresi  linier  yang menggunakan  data  kewilayahan  ( cross section  data ).  Hal  tersebut  mengakibatkan tidak  terpenuhinya  asumsi  error  yang independen dan identik berdistribusi normal, sehingga  menghasilkan  estimasi  parameter yang tidak valid dan mengaburkan interpretasi model (Marsh, Mittelhammer, & Huffaker,  2000).  Korelasi  spasial  dapat diamati dari mengelompoknya besaran nilai tertentu pada data yang berasal dari wilayah yang  berdekatan,  misalnya  data  tingkat penggunaan  internet  kabupaten/kota  di Pulau Jawa.
Tingginya tingkat penggunaan internet di  Pulau  Jawa  terutama  ditemukan  di  kota- kota besar sebagai pusat jasa pendidikan dan hiburan,  seperti  DKI  Jakarta,  Yogyakarta, Bandung,  dan  Surabaya,  kemudian  diikuti oleh  wilayah  kabupaten/kota  lain  di sekitarnya. Fenomena dependensi spasial ini dapat  diaplikasikan  untuk  analisis  data tersensor  yang  memiliki  korelasi  spasial, dimana kabupaten/kota dengan penggunaan internet  kategori  tinggi  dapat  dianggap sebagai  data  yang  tidak  diketahui  nilainya. Sebanyak  34  dari  118  kabupaten/kota  di Pulau  Jawa  memiliki  persentase  pengguna internet yang lebih tinggi daripada 16 persen
(BPS, 2011), suatu nilai yang setara dengan jumlah  akun facebook yang  dibuat  oleh penduduk  Indonesia  pada  tahun  2011 (Socialbaker, 2011).
Dibutuhkan  metode  khusus  untuk melakukan  analisis  penggunaan  internet, dengan  asumsi  bahwa  data  penggunaan internet  di  Pulau  Jawa  merupakan  data tersensor  yang  memiliki  korelasi  spasial. Fischer dan Getis (2010) mengatakan bahwa pemodelan  data  tersensor  yang  melibatkan wilayah  sebaiknya  menggunakan  analisis spasial,  metode  yang  paling  sesuai  adalah regresi Tobit spasial. Selain itu, Lee (2010) juga  menyatakan  bahwa  pendekatan  Tobit spasial  lebih  disarankan  untuk  analisis wilayah  yang  melibatkan  data  tersensor. Analisis  regresi  Tobit  spasial  digunakan apabila  variabel  respon  pada  model  spasial melibatkan data yang diyakini memiliki nilai tersensor (LeSage & Pace, 2009).
Penelitian ini bermaksud untuk membentuk model regresi Tobit spasial dan mencari  metode  estimasi  parameter  dari model  regresi  Tobit  spasial.  Data  yang digunakan  sebagai  variabel  respon  adalah persentase  penduduk  umur  5  tahun  ke  atas yang  mengakses  internet  selama  tiga  bulan terakhir  di  pulau  Jawa  pada  tahun  2010. Sensor diberikan kepada wilayah kabupaten/kota dengan persentase pengguna internet  lebih  besar  dari  16  persen,  yang dianggap  sebagai  batas  minimal  persentase pengguna  internet  yang  ingin  dicapai  oleh suatu kabupaten/kota.

## METODOLOGI

## a. Tinjauan Referensi

## Model Regresi Tobit
Misalkan adalah  suatu  variabel respon  dengan  informasi  yang  lengkap  dan adalah data sampel dari , maka variabel respon   yang tersensor dapat didefinisikan sebagai berikut:
(1)
dimana ,    merupakan  suatu konstanta batasan, dan    adalah banyaknya observasi (Tobin, 1958) 1 . Jika  nilai tidak  diketahui  ketika ,  maka mengandung  suatu variabel latent yang tidak dapat diamati pada seluruh range -nya.  Panel  A  pada  Gambar
2.1 memperlihatkan distribusi dari
,  dengan  nilai  variabel  latent
digambarkan  sebagai  wilayah  gelap  pada kurva.  Jika  nilai  yang  tidak  diketahui tersebut dipotong, maka sebagian informasi yang  dapat  menjelaskan  populasi  akan hilang dimana kurva distribusi menjadi lebih runcing (panel B). Panel C menggambarkan data tersensor yang mengelompok pada nilai sehingga  tidak  merubah  informasi berkaitan distribusi populasi.
Model Tobit dibentuk dengan terlebih dahulu  mengasumsikan  adanya  hubungan linier antara dengan variabel prediktor
yang dinyatakan dengan:
(2) dimana , , adalah vektor variabel prediktor, adalah vektor parameter,  dan merupakan  banyaknya
variabel,  dengan mengandung  variabel latent  yang  mewakili  nilai  tersensor 2 .  Nilai tersensor tersebut bisa lebih kecil dari suatu batas bawah ( ), lebih besar dari batas atas ( ), atau keduanya. Ketika tersensor  pada  batas  atas , maka model regresi Tobit dinyatakan  dengan  persamaan  sebagai berikut:
(3) Model Regresi Spasial Pada tahun 1988, Anselin
mengembangkan  bentuk  umum  dari  model regresi  spasial  ( general  spatial  model )
1 Model regresi Tobit pertama kali diperkenalkan oleh James Tobin (1958), yang dijelaskan kembali oleh Long (1997), DeMaris (2004), Greene (2008), dan Lee (2010).
menggunakan  data cross  section sebagai berikut:
(4) dimana ,   merupakan vektor
variabel  respon  yang  memiliki  korelasi spasial,   adalah matriks variabel prediktor, dan adalah  vektor  parameter  regresi. Adapun    adalah  koefisien  korelasi  spasial lag dari  variabel  respon, merupakan koefisien  korelasi  spasial  error,  dan merupakan  matriks  penimbang  spasial dengan  elemen  diagonalnya  bernilai  nol. Persamaan  ini  juga  biasa  disebut  sebagai model regresi spatial autoregresive moving average (SARMA).
, , , , dan 2 Sebagaimana  dijelaskan  oleh  Long  (1997)  dan Greene (2008).
Gambar 1. Ilustrasi Variabel Latent, Terpotong, dan Tersensor (Long, 1997 )
Persamaan (4) di atas menjadi bentuk model regresi  spasial  lag  ketika
,  yang menjelaskan terjadinya efek korelasi spasial antar  lag  variabel  respon.  Ketika
, persamaan (4) menjadi bentuk model regresi spasial  error,  yang  menjelaskan  terjadinya efek  korelasi  spasial  antar  lag  variabel respon  dan  antar  lag  variabel  prediktor. Statistik  uji  Lagrange  digunakan  untuk menentukan  bentuk  dari  model  regresi spasial (Anselin, 1999).
Untuk melihat ada atau tidaknya efek korelasi  spasial  lag,  digunakan  hipotesis lawan
dengan statistik uji Lagrange  Multiplier atau  LM-lag  Test sebagai berikut:
(5)
Untuk  melihat  adanya  atau  tidaknya  efek spasial error, digunakan hipotesis lawan dengan statistik uji LM-err Test sebagai berikut: (6) dimana , , , dan . Statistik uji ini mengikuti  distribusi  asimtotik , sehingga ditolak  apabila
atau p-value lebih kecil dari nilai  .

## Markov Chain Monte Carlo (MCMC)
MCMC  merupakan  suatu  teknik metode  simulasi  yang  membangkitkan sejumlah  sampel  dari  distribusi  data  yang telah  diketahui  (Chib  &  Greenberg,  1996). Ide  dasar  dari  teknik  MCMC  adalah daripada menghitung suatu fungsi kepadatan peluang ,  lebih  baik  mengambil sampel  random  dalam  jumlah  besar  dari untuk mengetahui bentuk probabilitas  tersebut  secara  tepat.  Dengan ukuran  sampel  random  yang  cukup  besar, nilai  rata-rata  dan  standar  deviasinya  dapat dihitung  secara  akurat  (Casella  &  George,
1992).  LeSage  (1999)  menjelaskan  bahwa algoritma  MCMC Gibbs  sampler akan memberi  kemudahan  estimasi  parameter untuk  model  regresi  Tobit  spasial  daripada harus  memecahkan  sejumlah  persamaan integral pada metode maksimum likelihood. Metode  MCMC Gibbs  sampler bertujuan untuk  mencari  nilai  estimasi  dari menggunakan  suatu  distribusi  posterior bersyarat, dimana nilai lainnya
diasumsikan  telah  diketahui.  Distribusi posterior  dari  parameter ditentukan melalui  prinsip  dari  teorema  Bayes  yang dinyatakan oleh:
(7) dimana merupakan fungsi likelihood dari  , merupakan distribusi marginal dari   yang tidak melibatkan parameter, dan merupakan distribusi prior dari   yang diperoleh dari penelitian sebelumnya maupun  berdasarkan  kajian  teoritis  atas masalah  yang  sedang  diteliti  (Casella  & Berger, 2002).
Hastings (1970) mengembangkan metode Metropolis untuk  mencari  estimasi parameter melalui  suatu  nilai  inisiasi awal ,  yang  didasari  oleh  distribusi kandidat dimana nilai diketahui.  Nilai  dari dibangkitkan  dari distribusi  kandidat,  kemudian  terima sebagai jika . Dimana dan (8)

## Penelitian Sebelumnya
Penelitian  yang  menggunakan  model regresi Tobit spasial di antaranya dilakukan oleh  Langyintuo  dan  Mekuria  (2008)  yang menggunakan metode maksimum likelihood untuk  membentuk  model  Tobit  SARMA pada  data  petani  di  Mozambique.  Kaliba (2002) mengembangkan model Tobit
SARMA  menggunakan  modul  aplikasi
Maximum Likelihood 4 dari paket program GAUSS (dikembangkan oleh Aptech Systems,  1995)  pada  data  pedesaan  di
Tanzania.  Sementara  LeSage  dan  Pace (2009)  menggunakan  data  simulasi  yang dibangkitkan  oleh  Koop  untuk  membentuk model Tobit spasial menggunakan pendekatan  Bayesian  MCMC  ( Markov Chain  Monte  Carlo )  dengan  algoritma Gibbs  Sampling.  Adapun  penelitian  yang menggunakan model Tobit spasial pada data teknologi  informasi  dan  komunikasi  (TIK) belum pernah ditemukan.
Pembangunan  TIK  suatu  negara memiliki  hubungan  yang  positif  dengan pertumbuhan ekonomi. Artinya, pembangunan  TIK  akan  memberikan  efek berantai kepada meningkatnya pertumbuhan ekonomi (Kominfo, 2010). Rao dan Pattnaik (2006)  menyatakan  bahwa  pertumbuhan TIK  telah  membuka  kesempatan  bagi masyarakat  untuk  lebih  memanfaatkan fasilitas  pembangunan  sosial  ekonomi  dan budaya secara lebih modern. Pembangunan TIK  memberikan  pengaruh  ekonomi  yang luas,  baik  secara  langsung  maupun  tidak langsung,  meningkatkan  kesejahteraan  dan pembangunan fasilitas sosial ekonomi (ITU, 2010).  Akses  internet  merupakan  indikator yang  paling  merepresentasikan  tingkat pembangunan  TIK  suatu  negara,  selain pertumbuhan ekonomi sektor telekomunikasi, kepemilikan telepon seluler atau penguasaan komputer.
Menggunakan  data  dari  154  negara, Howard  dan  Mazaheri  (2009)  menemukan bahwa kesenjangan penggunaan TIK (telepon  seluler,  komputer,  dan  bandwidth internet)  dipengaruhi  oleh;  investasi  asing, perdagangan,  jumlah  penduduk,  populasi perkotaan,  literacy  rate,  konsumsi,  telepon kabel,  serta  sembilan  variabel  lain  yang menjelaskan regulasi pemerintah. Andonova dan  Serrano  (2007)  menjelaskan  bahwa perkembangan  TIK  dan  pertumbuhan pemanfaatan internet lebih banyak dipengaruhi oleh faktor perhatian pemerintah  dan  regulasi  yang  berlaku  di wilayah tersebut. Michailidis dkk. mengungkapkan bahwa pengguna internet di pedesaan  Yunani  dipengaruhi  oleh  tingkat pendapatan,  harga  dari  akses  internet, kepemilikan  PC,  tempat  tinggal,  serta variabel  sosial  demografi  seperti;  jenis kelamin,  jumlah  penduduk  muda  yang
tinggal satu rumah, umur, tingkat pendidikan, dan status pekerjaan (Michailidis, Partalidou, Nastis, Klavdianou, & Charatsari, 2011). Berdasarkan hasil-hasil
pada penelitian  terdahulu,  model  regresi  Tobit spasial  yang  dibangun  pada  penelitian  ini akan  menggunakan  algoritma  MCMC sebagai  metode  estimasi  parameternya. Tingkat penggunaan internet di kabupaten/kota  di  Pulau  Jawa  digunakan sebagai  variabel  respon  dengan  variabel- variabel prediktor sebagai berikut; persentase penduduk yang tinggal di daerah perkotaan, persentase penduduk usia muda, persentase  penduduk  lulusan  SMA  ke  atas, rata-rata  lama  sekolah,  persentase  rumah tangga yang memiliki komputer, persentase rumah tangga yang memiliki telepon seluler, dan persentase desa/kelurahan yang mendapatkan sinyal telepon seluler.

## b. Metode Analisis

## Sumber Data dan Variabel Penelitian
Sumber  data  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  data  olahan  hasil Susenas  2010  dan  Podes  2008  yang dikumpulkan  oleh  Badan  Pusat  Statistik (BPS).  Matriks  penimbang  spasial disusun menggunakan metode queen contiguity ,  yaitu  daerah  kabupaten/kota yang  saling  berbatasan  wilayah  akan memiliki  korelasi  spasial  sedangkan  yang saling terpisah tidak memiliki korelasi. Nilai jika  daerah dan saling berbatasan  wilayah,  menjadi
jika tidak saling berbatasan. Adapun peta digital yang  digunakan  berdasarkan  hasil  kegiatan updating peta Sensus Penduduk 2010.
Objek  penelitian  yang  dijadikan sebagai  variabel  respon  adalah  tingkat penggunaan  internet  di  118  kabupaten/kota di  Pulau  Jawa,  yaitu  persentase  penduduk usia 5 tahun ke atas yang pernah mengakses internet  dalam  tiga  bulan  terakhir.  Sensor diberikan  kepada  wilayah  kabupaten/kota dengan  persentase  penduduk  pengguna internet di atas 16 persen dengan menganggap  nilai
pada  nilai
.  Adapun  variabel  prediktor  yang digunakan adalah sebagai berikut:
: Persentase penduduk yang tinggal di daerah perkotaan.
: Persentase penduduk usia muda (13- 24 tahun).
: Persentase penduduk lulusan SMA ke atas.
: Rata-rata lama sekolah.
: Persentase rumah tangga yang memiliki komputer.
: Persentase rumah tangga yang memiliki telepon seluler.
: Persentase desa/kelurahan yang mendapatkan sinyal telepon seluler.

## Model Regresi Tobit Spasial
Model regresi Tobit spasial
merupakan penerapan model regresi spasial pada  data  yang  tersensor.  Sehingga  dengan menggabungkan  persamaan  (4)  ke  dalam (1),  akan  diperoleh  suatu  model  umum regresi Tobit spasial sebagaimana berikut.
( ) ( ) ( ) 1 * 1 1 * * jika jika i i i i y y y < y      
 − − −  = −  = + − −   
 I W Xβ I W I W (9)
dimana    merupakan  suatu  nilai  konstanta batasan  yang  diberikan  kepada jika tersensor, . Persamaan merupakan model umum dari regresi spasial yang  menjadi  spasial  lag  ketika dan menjadi  spasial  error  ketika ,  dimana dengan merupakan pengali yang menyatakan heterogenitas dari varians error. Pada kondisi homoskedastisitas, matriks   menjadi (LeSage, 2000). Apabila  nilai dan , persamaan (9) menjadi  model regresi Tobit spasial lag sebagai berikut: (10) Apabila  nilai dan ,  menjadi model regresi Tobit spasial error: (11) Pengujian  heteroskedastisitas  untuk menentukan  matrik
menggunakan
statistik  uji  Breusch-Pagan  (BP)  dengan hipotesis sebagai berikut:
(homoskedastisitas) minimal ada satu
(heteroskedastisitas)
Nilai dari BP-Test adalah sebagai berikut: (12) dengan elemen vektor   adalah ,  dimana adalah  residual observasi ke- hasil regresi linier, , , adalah matriks dari  observasi  dengan elemen  kolom  pertama  merupakan  vektor satu, dan   adalah jumlah variabel prediktor (Breusch & Pagan, 1979). ditolak apabila .

## Melengkapi Data Tersensor
Estimasi  parameter  model  regresi Tobit spasial dilakukan dengan asumsi awal bahwa  variabel  respon    merupakan  data dengan  informasi  yang  lengkap,  tidak tersensor,  dan  memiliki  korelasi  spasial. Padahal  sesuai  persamaan  (1),  data  yang memiliki informasi lengkap adalah variabel respon yang mengikuti distribusi normal . Nilai dari ketika merupakan  observasi  yang  tidak  diketahui atau  dianggap  sebagai  variabel  latent. Sehingga nilainya harus dilengkapi menggunakan suatu nilai . Variabel respon yang lengkap kemudian didefinisikan sebagai berikut:
(13) Melengkapi observasi tersensor dilakukan  dengan  cara  membangkitkan variabel random   yang berdistribusi normal . Nilai   merupakan elemen ke- dari  vektor yang digunakan  untuk  mengganti  observasi
tersensor  ketika .  Menurut  LeSage (1999), nilai rata-rata dari 3 :
(14)
dengan nilai varians dari   adalah:
(15)

## Estimasi Parameter
Sesuai  dengan  asumsi  awal  bahwa variabel  respon    merupakan  data  dengan informasi yang lengkap, tidak tersensor dan memiliki korelasi spasial, maka hubungannya  dengan  variabel  prediktor diwakili  oleh  model  regresi  spasial  sesuai dengan persamaan (4) di atas. LeSage (2000) dan Lacombe (2008) merumuskan distribusi posterior  bersyarat  dari  masing-masing parameter adalah sebagai berikut:
(16) (17) (18) (19) dimana , , dan . Estimasi  parameter  metode  MCMC
Gibbs  sampler dilakukan  dengan  cara membangkitkan angka random yang mengikuti distribusi posterior bersyarat dari masing-masing  parameter  sebanyak  jumlah iterasi  yang  diinginkan.  Adapun  algoritma Metropolis  within  Gibbs digunakan  pada bentuk  distribusi  posterior  yang  tidak standar,  yaitu  untuk  parameter atau parameter (LeSage,  2000).  Untuk menentukan  layak  atau  tidaknya  suatu
3 Informasi  nilai  rata-rata  dan  varians  dari  variabel random  latent    ini  dijelaskan  pula  dalam  LeSage (2000) serta LeSage dan Pace (2009).
variabel  prediktor  dimasukkan  ke  dalam model, digunakan statistik uji Wald dengan hipotesis sebagai berikut:
: : , Statistik uji yang digunakan adalah: (20) dimana merupakan  parameter  hasil estimasi, dan . Keputusan  untuk  menolak diambil
apabila nilai atau p-value lebih kecil dari nilai  .

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Penggunaan Internet di Pulau Jawa
Tingkat  penggunaan  internet  dilihat dari  nilai  persentase  penduduk  usia  lima tahun  ke  atas  yang  pernah  mengakses internet  dalam  dalam  tiga  bulan  terakhir. Penggunaan  internet  terbesar  pada  tahun 2010  dapat  ditemukan  di  kota  pelajar Yogyakarta  yaitu  sebanyak  36,20  persen, disusul  oleh  Jakarta  Selatan,  Kabupaten Sleman,  dan  kota  industri  Tangerang Selatan,  masing-masing  sebanyak  33,20 persen, 29,52 persen dan 29,29 persen. Rata- rata penggunaan internet per kabupaten/kota di Pulau Jawa sebesar 12,02 persen. Wilayah dengan nilai  penggunaan internet  di  sekitar rata-rata  adalah  Kabupaten  Mojokerto, Bandung,  Madiun,  dan  Kota  Pasuruan. Sementara  wilayah  dengan  persentase pengguna internet terkecil ada di Kabupaten Sampang  dan  Bangkalan,  masing-masing sebesar 2,23 persen dan 2,54 persen.
Peta tematik penggunaan internet pada Gambar
2 memperlihatkan bahwa penggunaan internet kategori tinggi banyak terdapat pada wilayah perkotaan seperti DKI Jakarta  dan  sekitarnya,  deretan  Yogyakarta ke  arah  Surakarta,  serta  wilayah  Bandung, Semarang, Surabaya dan sekitarnya. Tingginya penggunaan internet di kota-kota pusat  pelajar,  industri,  dan  bisnis  tersebut kemudian  diikuti  oleh  wilayah  lain  di sekitarnya.  Wilayah  yang  bersinggungan langsung dengan kota-kota tersebut memiliki persentase pengguna internet yang sedikit  lebih  rendah,  sementara  wilayah berikutnya yang bersinggungan secara tidak langsung  memiliki  nilai  yang  lebih  rendah lagi.
Untuk pemodelan regresi Tobit spasial,  nilai  persentase  pengguna  internet dari  34  kabupaten/kota  dianggap  tidak diketahui.  Mereka  adalah  wilayah  dengan tingkat penggunaan internet yang lebih besar dari 16 persen, yaitu sebagai batas minimal persentase  pengguna  internet  yang  ingin dicapai  oleh  suatu  kabupaten/kota.  Nilai-
nilai tingkat penggunaan internet yang tidak diketahui tersebut dianggap sama dengan 16 persen, sehingga diperoleh variabel persentase  pengguna  internet  sebagai  data tersensor. Hal ini sesuai dengan konsep pada persamaan (1) di atas.
Deskriptif  data  tingkat  penggunaan internet  sebagai  variabel  respon  yang tersensor dapat dilihat pada Tabel 1 di bawah ini.  Nilai  maksimum  dari  persentase pengguna internet per kabupaten/kota sama dengan  16  persen,  dengan  rata-rata  dan standar deviasi masing-masing sebesar 9,97 persen  dan  4,63.  Variabel  yang  memiliki variasi  nilai  terbesar  adalah  persentase penduduk perkotaan dengan standar deviasi sebesar  30,84  dan  panjang  range  data  dari 9,27  persen  hingga  100  persen.  Variabel rata-rata  lama  sekolah  memiliki  variasi terkecil dengan standar deviasi sebesar 1,52. Hal  itu karena satuan dari variabel  tersebut dalam  ukuran  tahun,  sementara  variabel lainnya dalam satuan persentase.

## Gambar 2. Penggunaan Internet Kabupaten/Kota di Pulau Jawa Tahun 2010
Pemodelan  regresi  linier  berganda dengan  metode ordinary  least  squared (OLS) dilakukan untuk menjelaskan hubunan  antara  variabel  prediktor  terhadap tingkat  penggunaan  internet  di  Pulau Jawa. Pada derajat kepercayaan 95 persen, hasil uji parameter  hanya  menghasilkan  dua  dari tujuh  variabel  prediktor  yang  berpengaruh terhadap  variabel  respon.  Nilai variance inflation  factor (VIF)  yang  sangat  tinggi pada  variabel dan mengindikasikan
adanya  kondisi  multikolinieritas  antar variabel  prediktor. Meskipun  menghasilkan model  yang  fit  dengan  nilai  koefisien determinasi  yang  sangat  tinggi,  model regresi  linier  berganda  yang  diperoleh kurang tepat untuk digunakan sebagai dasar analisis.  Hal  ini  karena  tidak  terpenuhinya asumsi non multikolinieritas dan banyaknya informasi  dari  variabel  prediktor  yang terbuang.

## Tabel 2. Model Regresi Linier Berganda dan Nilai Variance Inflation Factor (VIF)
Parameter Koefisien Uji Parameter Statistik VIF Statistik Uji t p-Value (1) (2) (3) (4) (5) -13,729 -4,158 0,000 – 0,022 1,960 0,053 5,705 -0,022 -0,298 0,766 1,701 0,107 1,585 0,116 27,368 0,797 1,936 0,055 18,952 -0,026 -0,531 0,597 9,827 0,083 2,671 0,009 6,872 0,094 4,582 0,000 2,072 Analysis of Variance (uji  ) – 132,47 0,000 – Koefisien Determinasi ( ) 0,894 – – –
Tabel 1.  Deskriptif Variabel Penelitian
Variabel Penelitan Deskripsi Minimum  Maksimum Rata- rata Standar Deviasi (1) (2) (3) (4) (5) (6) Persentase pengguna internet 2,23 16,00 9,968 4,626 Persentase penduduk perkotaan 9,27 100,00 57,991 30,837 Persentase penduduk usia muda 12,44 25,00 17,395 2,567 Persentase penduduk lulusan SMA ke atas 5,30 50,26 21,349 11,105 Rata-rata lama sekolah 4,21 11,55 8,052 1,518 Persentase  rumah  tangga  yang  memiliki komputer 2,20 40,22 11,433 9,127 Persentase  rumah  tangga  memiliki  telepon seluler 44,87 94,89 71,923 12,050 Persentase  desa/kelurahan  mendapat  sinyal telepon 50,00 100,00 88,892 10,026
Menurut  Gujarati  (2004),  kondisi multikolinieritas  dapat  ditangani  dengan cara  melakukan  pemilihan  variabel,  baik dengan  menambah  variabel  prediktor  baru maupun  dengan  mengurangi  yang  sudah ada. Cara lain  yang dapat  dilakukan adalah dengan menggunakan model lain yang lebih sesuai  untuk  menjelaskan  hubungan  antara variabel  prediktor  terhadap  respon.  Model regresi  Tobit  spasial  lebih  tepat  digunakan untuk  menjelaskan  faktor-faktor  yang mempengaruhi  tinggi  serta  keragaman rendahnya penggunaan internet antar kabupaten/kota  di Pulau  Jawa yang dipengaruhi  secara  spasial  oleh  daerah- daerah di sekitarnya.

## Pemodelan Regresi Tobit Spasial
Berdasarkan  persamaan  (9)  di  atas, model regresi Tobit spasial untuk penggunaan  internet  kabupaten/kota  di Pulau Jawa adalah sebagai berikut:
( ) ( ) jika jika 16 T T i i i i i + y < 16 y 16 y    
   + +  + − =     
T T i i T T i i w y w y W W y x β w Xβ (21)
Pemodelan  Tobit  spasial  dilakukan  dengan terlebih dahulu menguji efek korelasi spasial dan  heteroskedastisitas,  untuk  menentukan bentuk  korelasi  spasial  yang  ada  serta kondisi  heteroskedastisitas yang  akan diperhitungkan  dalam  algoritma  MCMC. Metode backward  elimination dilakukan untuk  menghasilkan  model  regresi  Tobit spasial  terbaik  dengan  cara  menggugurkan
satu persatu variabel yang tidak berpengaruh secara nyata (Draper & Smith, 1998).
Hasil  uji  efek  korelasi  spasial  dan heteroskedastisitas  memperlihatkan  bahwa bentuk  model  yang  akan  dibentuk  adalah regresi  Tobit  spasial  lag  dalam  kondisi homoskedastisitas.  Menggunakan  hipotesis ,  nilai  statistik  uji  LM-lag memperlihatkan kesimpulan untuk menolak pada  derajat  kepercayaan  95  persen. Sementara  nilai statistik  uji  LM-err memperlihatkan  bahwa gagal ditolak  pada  nilai .  Adapun  hasil uji  heteroskedastisitas  yang  menggunakan statistik  uji  Breusch  Pagan  menyimpulkan untuk tidak menolak hipotesis : homoskedastisitas pada derajat kepercayaan 95  persen.  Kondisi  tersebut  berlaku  pada setiap tahapan pembentukan model menggunakan metode backward elimination . Estimasi  parameter  dilakukan  dengan terlebih  dahulu  membangkitkan  sejumlah angka random , di mana nilai ketika digunakan  untuk  mengganti data  yang  tersensor.  Algoritma  MCMC digunakan  pada  data  yang  telah  lengkap untuk  estimasi  parameter  model  regresi Tobit spasial lag, yaitu Gibbs sampler untuk estimasi dan    serta Metropolis  within Gibbs untuk  estimasi .  Nilai digunakan karena kondisi homoskedastisitas yang terpenuhi. Eliminasi variabel diputuskan berdasarkan p-value dari statistik uji  Wald  yang  lebih  besar  daripada  nilai .
Tabel 3.  Pengujian Efek Korelasi Spasial, Heteroskedastisitas, dan Hasil Estimasi Parameter untuk Pemodelan Regresi Tobit Spasial menggunakan Metode Backward Elimination
Statistik Uji/ Parameter Tahap I (7 Variabel) Tahap II (6 Variabel) Tahap III (5 Variabel) Nilai p-value Nilai p-value Nilai p-value (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) LM-lag 12,1942 0,0000 12,2410 0,0000 11,8122 0,0000 LM-err 1,5595 0,2117 1,5765 0,2093 1,4396 0,2302 Breusch Pagan 9,7859 0,2010 9,4602 0,1493 7,9076 0,1614 -0,1662 0,0000 -0,1693 0,0000 -0.1700 0,0000 -13,9281 0,0000 -13,8073 0,0000 -13,7268 0,0000 0,0115 0,0000 0,0122 0,0000 0,0117 0,0000 0,0107 0,2779 0,1549 0,0000 0,1529 0,0000 0,1435 0,0000
0,7565 0,0000 0,7574 0,0000 0,7548 0,0000 -0,0143 0,2102 -0,0139 0,2067 0,0918 0,0000 0,0929 0,0000 0,0931 0,0000 0,0831 0,0000 0,0828 0,0000 0,0827 0,0000 1,9561 – 1,9671 – 1.9580 – 0,8420 – 0,8403 – 0.8394 –
Variabel  prediktor  yang  tersisih  dari model adalah (persentase penduduk usia muda)  dan (persentase  rumah  tangga yang memiliki komputer). Pada tahap akhir backward elimination diperoleh lima variabel  prediktor  yang  secara  nyata mempengaruhi keragaman penggunaan internet  di  Pulau  Jawa.  Berdasarkan persamaan (21) dan hasil estimasi parameter yang  disajikan  pada  tabel  3  di  atas,  model regresi  Tobit  spasial  lag  yang  terbentuk adalah:
1 1, 3 4 6 7 13, 727 0,17 0, 012 ˆ 0,144 0, 755 0, 093 0, 083 ; ; 16 n ij j i j j i i i i i i i i w y x y x x + x + x    y < 16 16                                                             y =   − − +  
= + +     
(22)
Model  ini  digunakan  untuk  menjelaskan faktor-faktor dan daerah di sekitarnya  yang mempengaruhi  tingkat  penggunaan  internet di  suatu  kabupaten/kota,  ketika  nilainya lebih  kecil  dari  16  persen.  Adapun  untuk kabupaten/kota  dengan  tingkat  penggunaan internet  yang tinggi dianggap sebagai tolok ukur pembangunan TIK yang ingin dicapai.
6 4 2 0 -2 -4 99,9 99 95 90 80 70 60 50 40 30 20 10 5 1 0,1 Residual P e rc e n t Mean 1,207 StDev 1,392 N 118 KS 0,052 P-Value >0,150 Probability Plot of Residual Normal
Gambar 3.  Grafik  Plot  Probabilitas  Normal  dari Residual Model Regresi Tobit Spasial Lag
Grafik  plot  probabilitas  normal  dari residual  digunakan  untuk  menguji  asumsi normalitas  dari  error  model.  Plot  residual terlihat  berada  di  sekitar  garis  probabilitas
normal,  sehingga dapat  disimpulkan bahwa asumsi normalitas dari error model terpenuhi  secara  nyata.  Asumsi  berikutnya terkait masalah varians error yang homogen dianggap  telah  terpenuhi,  mengingat  hasil uji  Breusch  Pagan  sebelumnya  yang memperlihatkan  tidak  terpenuhinya  kondisi heteroskedastisitas  serta  proses  simulasi MCMC yang didasari oleh kondisi homoskedastisitas.  Adapun  asumsi  tidak adanya  autokorelasi  dalam  error  juga  telah terpenuhi,  karena  model  yang  terbentuk bukanlah model regresi Tobit spasial error.

## Interpretasi Model
Persamaan  (22)  di  atas  menjelaskan bahwa untuk kabupaten/kota dengan persentase  pengguna  internet  yang  kurang dari 16 persen, tingkat penggunaan internet di wilayah tersebut dipengaruhi oleh daerah lain  di  sekitarnya  serta  variabel-variabel sebagai berikut:
• Persentase  penduduk  yang  tinggal  di perkotaan  ( ).  Apabila  variabel  lain dianggap konstan, maka setiap kenaikan persentase  penduduk  yang  tinggal  di perkotaan  sebesar  satu  persen  akan mengakibatkan  kenaikan  persentase pengguna internet sebesar 0,012 persen.
• Persentase  penduduk  lulusan  SMA  ke atas  ( ).  Apabila  variabel  lain
dianggap konstan, maka setiap kenaikan persentase  penduduk  lulusan  SMA  ke atas sebesar satu persen akan mengakibatkan  kenaikan  persentase pengguna internet sebesar 0,144 persen.
• Rata-rata  lama  sekolah  ( ).  Apabila variabel  lain  dianggap  konstan,  maka setiap  kenaikan  rata-rata  lama  sekolah selama satu tahun akan mengakibatkan kenaikan  penggunaan  internet  suatu kabupaten/kota sebesar 0,755 persen.
• Persentase rumah tangga yang memiliki telepon genggam ( ). Apabila variabel
lain  dianggap  konstan,  maka  setiap kenaikan persentase rumah tangga yang memiliki telepon genggam sebesar satu persen  akan  mengakibatkan  kenaikan persentase  pengguna  internet  sebesar 0,093 persen.
• Persentase desa/kelurahan yang
mendapat  sinyal  telepon  seluler  ( ).
Apabila variabel lain dianggap konstan, maka setiap kenaikan persentase desa/kelurahan  yang  mendapat  sinyal telepon seluler sebesar satu persen akan menyebabkan  kenaikan  penggunaan internet sebesar 0,083 persen.
Nilai koefisien
determinasi memperlihatkan bahwa sebesar 83,94 persen variasi  penggunaan  internet  di  Pulau  Jawa dijelaskan  oleh  lima  variabel  prediktor dalam  model,  sisanya  oleh  variabel  lain. Pengaruh  spasial  lag  dari  daerah  lain  yang saling bersinggungan wilayah dapat terlihat pada model regresi Tobit spasial lag masing- masing  kabupaten/kota,  yaitu  model ketika . Adapun untuk
kabupaten/kota dengan kategori penggunaan internet  yang  tinggi,  maka  nilai  persentase peduduk umur 5 tahun ke atas yang pernah mengakses internet dalam tiga bulan terakhir dianggap  sama  dengan  16  persen  atau
ketika . Persentase  penduduk  yang  tinggal  di perkotaan
mengindikasikan
tingkat kemajuan  dan  kelengkapan  fasilitas  umum di  daerah  tersebut.  Adapun  presentase penduduk lulusan SMA ke atas dan rata-rata lama sekolah mencerminkan kualitas sumber  daya  manusia  di  daerah  tersebut. Dengan demikian, meningkatkan persentase pengguna  internet  dapat  dilakukan  melalui upaya  peningkatan  kualitas  sumber  daya manusia  dari  aspek  pendidikan.  Selain  itu, pembangunan  kelengkapan  fasilitas  umum di  daerah  pedesaan  juga  dapat  mendorong tingkat penggunaan internet di kabupaten/kota.
Variabel  karakteristik  perangkat  dan jaringan di daerah mengindikasikan pentingnya perkembangan teknologi telepon seluler bagi pertumbuhan internet. Berbagai
kemudahan  akses  internet  yang  disediakan melalui  perangkat  telepon  genggam  dan keluasan  jaringan  telepon  seluler  telah secara nyata mendorong peningkatan tingkat penggunaan internet. Di sisi lain, penggunaan  internet  ternyata  tidak  secara nyata  diakses  melalui  komputer  atau didominasi  oleh  penduduk  usia  muda. Internet  dapat  diakses  oleh  siapapun  dan melalui  media  apapun,  terutama  telepon seluler.
Selain dipengaruhi oleh kelima variabel di atas, tingkat penggunaan internet kabupaten/kota di Pulau Jawa juga dipengaruhi oleh daerah lain yang bersinggungan  wilayah.  Sebagai  contoh, tingkat  penggunaan  internet  di  Kabupaten Kepulauan  Seribu  dapat  dijelaskan  melalui model regresi Tobit spasial lag berikut ini:
(23)
dimana
adalah  vektor  variabel  prediktor  dari Kepulauan Seribu dan
adalah vektor parameter. Tingkat
penggunaan  internet  di  Kepulauan  Seribu dipengaruhi  pula  oleh  penggunaan  internet di  Kota  Jakarta  Utara  dan  Kabupaten Tangerang.  Jika  variabel  lain  dianggap konstan,  maka  penggunaan  internet  di Kepulauan Seribu adalah sebesar -0,085 kali dari  gabungan  penggunaan  internet  di Tangerang ( ) dan Kota Jakarta Utara ( ).  Secara  detail,  masing-masing  84 model  regresi  Tobit  spasial  lag  ketika  nilai persentase pengguna internet kurang dari 16 persen dapat dilihat pada lampiran.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Model
regresi Tobit spasial
merupakan suatu model regresi spasial yang diterapkan  pada  data  tersensor,  dengan bentuk  model  umum  dari  regresi  Tobit spasial adalah:
( ) ( ) jika jika T T i i i i i + y < y y         
 + +  + − =      T T i i T T i i w y w y W W y x β w Xβ (24)
Metode estimasi parameter yang dapat digunakan  adalah Markov  Chain  Monte Carlo (MCMC)  yang  dilengkapi  dengan algoritma Gibbs  sampler dan Metropolis within Gibbs . Metode ini lebih mengedepankan  teknik  simulasi  komputasi untuk  membangkitkan  sejumlah  besar variabel  random  menggunakan  pendekatan inferensia Bayesian.
Menggunakan penggunaan internet di Pulau Jawa  sebagai  studi  kasus,  diketahui  bahwa model regresi Tobit Spasial lag menghasilkan  informasi  yang  lebih  kaya daripada  model  regresi  linier  berganda. Faktor-faktor yang mempengaruhi penggunaan  internet  kabupaten/kota  di Pulau  Jawa  adalah  persentase  penduduk yang tinggal di daerah perkotaan, persentase penduduk  lulusan  SMA  ke  atas,  rata-rata lama sekolah, persentase rumah tangga yang memiliki  telepon  genggam,  dan  persentase desa/kelurahan  yang  mendapatkan  sinyal telepon  seluler.  Selain  dipengaruhi  oleh kelima variabel tersebut, tingkat penggunaan  internet  kabupaten/kota  di Pulau  Jawa  juga  dipengaruhi  oleh  daerah lainnya yang bersinggungan wilayah.
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang telah  diperoleh,  pengembangan  lebih  lanjut dapat  dilakukan  dengan  menggunakan highest  posterior  density (HPD)  dan  Bayes Faktor sebagai metode pengujian parameter dan model. Penelitian ini masih menggunakan  matriks  penimbang queen contiguity , sehingga pada penelitian selanjutnya dapat dikembangkan
menggunakan  matriks  penimbang  lain misalnya  jarak.  Lebih  lanjut,  metode MCMC Gibbs  sampler untuk  pemodelan regresi  Tobit  spasial  ini  dapat  digunakan untuk  data  dan  kasus  lain  yang  lebih aplikatif.

## DAFTAR PUSTAKA
Andonova,  V.,  &  Serrano,  L.  D.  2007. Political Institutions and the
Development  of  Telecommunications. Bonn: IZA Discussion Paper. Anselin,  L.  1988. Spatial  Econometrics: Methods  and  Models. Dordrecht: Kluwer Academic Publishers. Anselin,  L.  1999. Spatial  Econometrics. Dallas: University of Texas. BPS. 2011. Sensus Penduduk 2010 . Hämtat från Sensus Penduduk 2010: http://sp2010.bps.go.id/index.php/site /index (diakses 4 November 2011)
BPS.  2011. Statistik  Komunikasi  dan Teknologi  Informasi  Tahun  2010. Jakarta: Badan Pusat Statistik.
Breusch,  T.,  &  Pagan,  A.  1979.  A  Simple
Test for Heteroscedasticity and Random Coefficient Variation. Econometrica,  Vol.  47,  No.  5 ,  1287-
1294.
Casella, G. dan Berger, R. 2002. Statistical Inference. Duxbury, Thomson Learning.
Casella,  G.  dan  George,  E.  I.  1992. Explaining  the  Gibbs  Sampler. The American Statistician, Vol. 46, No. 3 , 167-335.
Chib,  S.  dan  Greenberg,  E.  1996.  Markov
Chain Monte Carlo Simulation Methods in Econometrics.
Econometrics  Theory,  Vol.  12 ,  409- 431.
DeMaris,  A.  2004. Regression  with  Social Data:  Modelling  Continuous  and Limited  Response  Variable. New Jersey: John Wiley and Sons, Inc. Draper, N. R. dan Smith,  H.  1998. Applied Regression Analysis. New York: John Willey and Sons, Inc.
Fischer,  M.  M.  dan  Getis,  A.  2010.
Handbook of Applied Spatial Analysis:  Software  Tools,  Methods, and Application. New York: Springer. Greene, W. H. 2008. Econometric Analysis, Sixth  Edition. New  York:  Pearson  - Prentice Hall.
Hastings,  W.  1970.  Monte  Carlo  Sampling Methods  using  Markov  Chains  and Their  Applications. Biometrika,  Vol. 57, No. 1 , 97-109.
Howard,  P.  N.  dan  Mazaheri,  N.  2009. Telecommunications Reform, Internet Use,  and  Mobile  Phone  Adoption  in
Developing World. World
Development,  Vol.  37,  No.  7 ,  1159- 1169. ITU.  2010. Measuring  the  Information Society. Geneva: International Telecommunications Union. Kaliba, A. R. 2002. Participatory Evaluation of  Community  Based  Water  and Sanitation  Programes:  The  Case  of Central Tanzania . Dissertation. Mahattan: Kansas State University.
Kominfo. 2010. Buku Putih Komunikasi dan Informatika  Indonesia. Jakarta:  Pusat Data  Kementerian  Komunikasi  dan Informatika.
Lacombe,  D.  J.  (2008,  Juli  24). An Introduction to  Bayesian  Inference in Spatial  Econometrics. Hämtat  från http://ssrn.com/abstract=1244261.
(diakses 13 November 2011).
Langyintuo,  A.  S.  dan  Mekuria,  M.  2008.
Assessing the Influence of Neighborhood Effects on the Adoption  of  Improved  Agricultural Technologies in Developing Agriculture. AfJARE,  Vol.  2,  No.  2 , 151-169. Lee,  M.  J.  2010. Micro-Econometrics: Methods  of  Moments  and  Limited Dependent Variables, Second Edition. New York: Springer. LeSage, J. P. 1999. The Theory and Practice
of Spatial Econometrics. Ohio: University of Toledo.
LeSage, J. P. 2000. Bayesian Estimation of
Limited  Dependent  Variable  Spatial Autoregressive Models. Geographical Analysis, Vol. 32, No. 1 , 19-35.
LeSage,  J.  dan  Pace,  R.  K.  2009. Introduction to Spatial Econometrics. New York: CRC Press. Long,  J.  S.  1997. Regression  Models  for Categorical  and  Limited  Dependent Variables. California: Sage Publications, Inc. Marsh,  T.  L.,  Mittelhammer,  R.  C.,  & Huffaker,  R.  G.  2000.  Probit  with
Spatial  Correlation  by  Field  Plot: Potato Leafroll Virus Net Necrosis in
Potatoes. Journal  of  Agricultural, Biological, and Environmental Statistics , Volume 5, Number 1, Pages
22-36. Michailidis, A., Partalidou, M., Nastis, S. A.,
Klavdianou,  A.  P.dan  Charatsari,  C. 2011. Who Goes Online? Evidence of Internet  Use  Patterns  from  Rural Greece. Telecommunications  Policy, Vol. 35 , 333-343.
Rao, J. G. dan Pattnaik, S. 2006. Technology for  Rural  Development  Role  of Telecommunication  Media  in  India.
Indian Media Studies Journal, Vol. 1, No. 1 , 85-92. Socialbaker. (2011, Agustus 17) . Facebook Statistics  by  Country .  Hämtat  från www.socialbaker.com: http://www.socialbakers.com/faceboo k-statistics/?interval=last-3- months#chart-intervals.
Tobin, J. 1958. Estimation of Relationships for  Limited  Dependent  Variables. Econometrica, Vol. 26, No. 1 , 24-36.

## LAMPIRAN
Model regresi Tobit spasial lag untuk 84 kabupaten/kota dengan nilai : 1.  Kepulauan Seribu : 2.  Bogor : 3.  Sukabumi  : 4.  Cianjur :
5.  Bandung :
6.  Garut
:
7.  Tasikmala ya :
8.  Ciamis :
9.  Kuningan  :
10 . Cirebon :
11 . Majalengk a :
12 . Sumedang  :
13 . Indramayu  :
14 . Subang :
15 . Purwakart a : 16 . Karawang  :
17 . Bandung Barat :
18 . Kota Banjar : 19 . Cilacap :
20 . Banyumas  :
21 . Purbaling ga : 22 . Banjarneg ara : 23 . Kebumen  :
24
. Purworejo  :
25
. Wonosobo  :
26
. Magelang  :
27 . Boyolali :
28 . Klaten :
29 . Wonogiri  :
30 . Karangan yar : 31 . Sragen :
32 . Grobogan  :
33 . Blora : 34 . Rembang  :
35 . Pati : 36 . Kudus : 37 . Jepara : 38 . Demak : 39 . Semarang  :
40 . Temanggu ng : 41 . Kendal : 42 . Batang :
43 . Pekalonga n : 44 . Pemalang  :
45 . Tegal : 46 . Brebes : 47 . Kota
Pekalonga n :
48
. Kota Tegal : 49 . Kulon Progo : 50 . Gunung Kidul
:
51 . Pacitan : 52 . Ponorogo  :
53 . Trenggale k
: 54 . Tulungagu ng :
55 . Blitar : 56 . Kediri : 57 . Malang :
58
. Lumajang  :
59 . Jember : 60 . Banyuwan gi : 61 . Bondowos o : 62 . Situbondo  :
63 . Proboling go :
64 . Pasuruan :
65 . Sidoarjo :
66 . Mojokerto  :
67 . Jombang : 68 . Nganjuk :
69 . Madiun :
70 . Magetan : 71 . Ngawi :
72 . Bojonegor o :
73 . Tuban :
74 . Lamongan  :
75 . Gresik :
76 . Bangkalan  :
77 . Sampang :
78 . Pamekasa n :
79 . Sumenep : 80 . Kota Pasuruan : 81
. Pandeglan g : 82 . Lebak :
83 . Tangerang  :
84 . Serang :