## ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PERTUMBUHAN EKONOMI DI PROVINSI BANTEN MENGGUNAKAN REGRESI LINIER DAN GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION
Arief Rachman Hakim 1
1 Departemen statistika Universitas diponegoro Email : arief.rachman@live.undip.ac.id

## ABSTRACT
Economic  growth  in  a  particular  area  can  be  measured  by  the  amount  of  Gross  Regional Domestic  Product  (GRDP).  Looking  at  the  geographical  location,  Banten  province  is  an  area directly adjacent to Jakarta where there are many industrial sectors and there are activities in the Sunda Strait port, which is the mainland entrance between the islands of Java and Sumatra, causing  economic  activity  to  grow  quite  well  in  Banten  Province.  According  to  BPS  data, economic  growth  in  Banten  Province  rose  by  5.59%.  The  increase  also  supports  by  several sectors  there  are  agriculture,  industry  business  and  several  other  sectors.  Linear  regression method is a method commonly used to model the correlation of predictor variables and response variables.  The  weakness  of  this  method  is  that  the  model  produced  is  only  one  and  global variable.  Geographically  Weighted  Regression  (GWR)  is  the  development  of  location-weighted linear  regression  (spatial)  based  on  regional  characteristics  so  that  the  parameters  and variables that influence  will  also  be different  for each location. The best model  selected by the largest  R  square  (R 2 )  criterion  and  the  smallest  Akaike  Information  Criteria  (AIC)  value.  The AIC value of the Linear Regression model is 47,094 and the AIC GWR value is 54,024, also the R 2 GWR is 0.953 while the linear regression R 2 is 0.87 .
Keywords : Economic Growth , Banten, Regression, GWR

## PENDAHULUAN
Pertumbuhan ekonomi di provinsi banten apabila mengacu pada rata-rata pertumbuhan ekonomi  secara  nasional  mencapai  angka 5.19 %, hal ini berdasarkan data dari Badan Pusat  Statistika  (BPS).  Banten  menjadi sebuah  provinsi  resmi  yang  memiliki otonomi  daerah  sendiri  mulai  tahun  2000, yang  mana  sebelumnya  masih  merupakan bagian dari provinsi Jawa Barat. Memperhitungkan  bahwa  Provinsi  Banten merupakan
provinsi baru, angka pertumbuhan  ekonomi  tersebut  tergolong besar,  hal  ini  juga  di  dukung  data pertumbuhan  ekonomi  di  Banten  sebesar
5.95%. Apabila melihat data historis, terjadi peningkatan  selama  empat  triwulan  terakhir dimana  pada  triwulan  kedua  tahun  2017 dengan angka pertumbuhan ekonomi sebesar 5,52%,  angka  ini  kemudian  naik  menjadi 5.62%  pada  triwulan  ketiga  tahun  2017, kemudian  5.75  %  pada  triwulan  ke  empat tahun  2017  seta  menjadi  5.95  %  pada triwulan pertama pada 2018 [1].
Angka  pertumbuhan  ekonomi  yang dihasilkan  tersebut  didukung  dari  beberapa sektor  mengingat  banten  secara  geografis, provinsi  banten  merupakan  daerah  yang berbatasan  langsung  dengan  Jakarta  dimana banyak  terdapat  sektor-sektor  industri  dan
terdapat  aktivitas  pelabuhan  selat  sunda yang  merupakan  pintu  masuk  utama  darat antara  pulau  jawa  -  sumatera  hal  ini menyebabkan aktifitas ekonomi yang bertumbuh  cukup  baik  di  Provinsi  banten. Beberapa  sector  lapangan  usaha  dan  jumlah dari  komoditi  ekspor  yang  mengalami kenaikan turut menjadi faktor yang mendukung pertumbuhan ekonomi di Banten. Apabila dikaji lebih lanjut pada sisi faktor lokasi, seluruh kabupaten dan kota di provinsi Banten memiliki karakteristik yang berbeda  beda.  Oleh  karena  itu  metode regresi  linier  yang  biasa  digunakan  dalam memodelkan hubungan antar variabel respon dan  predictor  secara  keseluruhan  atau umum, dinilai kurang tepat. Maka Pengembangan metode yang dapat digunakan  untuk  memodelkan  berdasarkan karakteristik masing-masing lokasi di perlukan.  Metode  Geographically  Weighted Reggression  merupakan  sebuah  metode yang  prinsip  dasarnya  dikembangkan  dari Regresi  linier  yang  diberikan  bobot  berupa faktor  lokasi  dimana  parameter  yang dihasilkan bersifat lokal yang artinya model dan  parameter  parameternya  juga  akan berbeda untuk setiap lokasi.
Prinsip  dasar  GWR  seperti  regresi  linier namun  diberikan  bobot  lokasi,  sehingga setiap  model  yang  hasilkan  akan  memiliki spatial  effect .  Apabila  regresi  linier  hanya menghasilkan  satu  model  yang  bersifat global/keseluruhan  namun GWR  akan menghasilkan  model  berbeda-beda  untuk setiap  lokasi.  Pada  penelitian  pertumbuhan ekonomi  dianalisis  dengan  metode  GWR, sehingga variabel-variabel yang berpengaruh terhadap pertumbuhan ekonomi di  Banten  yang  dihasilkan  akan  lebih  detail karna  yang  variable-variabel  tersebut  akan berbeda-beda  berdasarkan  lokasi  masing- masing.

## Teori Pertumbuhan Ekonomi
Tingkat pertumbuhan ekonomi merupakan  gambaran  mengenai  kenaikan riil  dari  produksi  barang  dan  jasa  yang dihasilkan  oleh  suatu  Negara  pada  periode tertentu.  Pembangunan  ekonomi  adalah pertumbuhan  ekonomi  ditambah  dengan perubahan.  Terdapat  beberapa  macam  alat yang  dapat  digunakan  untuk  mengukur pertumbuhan ekonomi yaitu Produk Domestik  Bruto  (PDB)  /  Produk  Domestik Regional  Bruto  (PDRB)  maupun  PDB  Per Kapita/PDRB  Per  Kapita  [2].  Ada  beberapa faktor  yang  di  anggap  mempengaruhi pertumbuhan ekonomi yaitu:

## Sumber Daya Alam
Sumber  daya  alam  segala  sesuatu  yang mencakup semua  yang bersumber dari alam baik  dibawah  atau  diatas  bumi.  Pengertian dari sumber daya alam, meliputi dari semua sumber  daya  dan  sistem  yang  dapat bermanfaat  bagi  manusia  dalam  segala aspek kehidupan. Secara umum sumber daya alam  dapat  digolongkan  menjadi:  tanah pertanian,  tanah  dan  hasil-hasilnya,  tanah yang  dikhususkan  untuk  keindahan  dan rekreasi  serta  tujuan  ilmiah,  ikan-ikan  air tawar  maupun  ikan  air  laut,  bahan  mineral minyak maupun nonminyak dan sebagainya.

## Human Capital
Human  capital  atau  penciptaan  modal manusia  analog  dengan  perbaikan  kualitas manusia, baik dari segi kesehatan, pendidikan  maupun  keterampilan  kerja  [3]. Masyarakat yang berpendidikan akan berkontribusi dalam meyokong
pertumbuhan  ekonomi  melalui  peningkatan dan kapabilitas masyarakat.

## Modal atau Capital
Pengertian  capital  adalah  semua  bentuk kekayaan yang dapat digunakan, baik secara langsung  dan  tidak  langsung,  dalam  proses produksi  dengan  tujuan  menambah  Output. Modal juga berperan sebagai alat pendorong pertumbuhan  ekonomi,  sumber  sumber
modal  menurut  [4]  dapat  terbentuk  dari berbagai  sumber  yaitu  pinjaman  negara, pajak, tabungan masyarakat, dan Inflasi.

## Sektor Wirausaha
Wirausaha  merupakan  sebuah  tindakan kreatif,  inovatif  yang  menciptakan  kegiatan ekonomi secara mandiri dengan mengerahkan  sumberdaya  baik  berupa, Sumberdaya  manusia  dan  alam.  Termasuk diantaranya menghasilkan suatu produk baru yang  membuat  proses  ekonomi  berjalan. Apabila  hasil  dari  pada  proses-proses wirausaha  tersebut  diagreagsikan  kedalam perekonomian  maka  hasilnya  akan  menjadi bagian  yang  penting  dari  Produk  Nasional Bruto (PNB).

## Angkatan Kerja
Pengertian  dari  angkatan  kerja  yaitu penduduk  berusia  15  –  64  tahun  baik  yang bekerja  maupun  penduduk  yang  belum bekerja,  namun  siap  atau  sedang  mencari pekerjaan  pada  tingkat  upah  yang  berlaku. Pemikiran  tradisional  menganggap  bahwa peningkatan  angkata  kerja  menjadi  faktor yang positif dalam merangsang pertumbuhan  ekonomi.  Hubungan  antara jumlah  angkatan  kerja  dengan  pertumbuhan ekonomi  adalah  berbanding  lurus.  Semakin tinggi  angkatan  kerja  maka  pertumbuhan ekonomi  berjalan  positif.  Namun  teori tersebut  tidak  sepenuhnya  berlaku  karena ada hokum pertambahan hasil yang berkurang  sehingga  setelah  suatu  tingkat penggunaan  tenaga  kerja  tertentu,  jumlah produk total yang dihasilkan akan berkurang [4].  Kualitas  tenaga  kerja  juga  sangat menentukan  pertumbuhan  ekonomi  suatu Negara.

## Kemajuan Teknologi
Teknologi  merupakan  suatu  cara  atau metode  untuk  mengolah  dan  menghasilkan output  tertentu  secara  ekonomis  maksimum serta sesuai dengan tujuan produksi sehingga  dapat  memenuhi  kebutuhan  yang diperlukan manusia. Teknologi dapat
mempengaruhi  perubahan  perubahan  pada teknik produksi, sehingga kemajuan teknologi juga turut mendorong pertumbuhan ekonomi. Model Regresi Linier
Regresi  Linier  merupakan  salah  satu metode dalam ilmu statistika yang digunakan untuk memodelkan serta menganalisis hubungan kebergantungan yang mungkin ada antara variabel respon (y) dengan  variabel  prediktor  (x)  [5].  Beberapa asumsi  klasik  harus  dipenuhi  dalam  proses analisis  regresi  linier  yaitu  normalitas, heteroskesdatisitas, multikolinearitas, autokorelasi.  Parameter  yang  dihasilkan pada  model  regresi  linier  akan  bersifat global yang artinya berlaku secara keseluruhan  /  umum  untuk  keseluruhan lokasi. Model regresi linier dengan banyaknya  pengamatan n dan p variabel prediktor adalah:
0 1 p i k i k k i y x         , i =  1,2,..., n
dan k = 1,2,...,p (1)
kemudian  persamaan  (1)  ditulis  dalam bentuk matriks menjadi:
   Y Xβ estimasi  parameter  untuk  model  regresi linier diperoleh dengan cara meminimumkan jumlah  kuadrat  error  atau  metode  ini  sering disebut  metode Ordinary  Least  Square (OLS),  apabila  dituliskan  dalam  bentuk matriks  adalah  estimasi  parameter  model regresi sebagai berikut :
  1 ˆ T T   β X X X Y (2) Model Geographically Weighted Reggression (GWR) Prinsip  dasarnya  GWR  dikembangkan dari metode
Regresi linier yang ditambahkan  bobot  faktor  lokasi  yang berupa longitude (garis lintang) dan latitude (garis  bujur)  [6].  Pada  model  GWR parameter  yang  dihasilkan  bersifat  lokal dimana apabila regresi sederhana
http://jurnal.unimus.ac.id
menghasilkan  satu  model  yang  bersifat umum,  namun  pada  model  GWR  model yang dihasilkan akan berbeda untuk masing- masing  lokasi  sehingga  parameter  yang dihasilkan  juga  berbeda  untuk  masing- masing  lokasi  atau  bersifat  local  [6].  Model GWR  seperti  halnya  model  regresi  linier sederhana  namun  menambahkan  unsur lokasi, seperti yang dituliskan oleh fotheringham sebagai berikut:
    0 1 , , p i i i k i i ik i k y u v u v x         , i = 1,2,..., n dan k = 1,2,...,p (3)
Secara  matriks  persamaan  (3)  dapat dituliskan seperti persamaan (4) berikut:   , i i u v    X Y β , i = 1,2,..., n (4)
Persamaan  4  kemudian  di  estimasi menggunakan  teknik  estimasi  yang  hampir sama dengan regresi linier namun menggunakan bobot lokasi, metode estimasi tersebut  adalah Weighted  Least  Square (WLS). Sehingga didapatkan penaksir parameter model GWR [6], sebagai berikut :
        1 ˆ , , , T T i i i i i i u v u v u v 
 β X W X X W Y ,
untuk i = 1,2,..., n (5) Dengan       1 , , , , , i i i i n i i u v diag W u v W u v      
W merupakan matriks fungsi pembobot.
Pembobotan  pada  model  GWR  ini  sendiri dapat  dilakukan  dengan  menggunakan fungsi jarak salah satunya yaitu fungsi jarak Exponential  [7].  Masing-masing  fungsi pembobot dapat ditulis sebagai berikut :
  2 ( , ) exp ( / ) j i i ij w u v d h   Dengan     2 2 ij i j i j d u u v v    merupakan
jarak Eucliden antara  lokasi   , i i u v ke
lokasi   , j j u v dan h merupakan  parameter non  negatif  yang  diketahui  dan  sering disebut bandwidth (parameter  penghalus).
Untuk  menganalisis  lebih  lanjut  dilakukan dengan  tiga  tahapan  yaitu  Pengujian kesesuaian model GWR, Pengujian pengaruh  lokasi  parsial,  Pengujian  parsial signifikansi  parameter  model.  Identifikasi faktor  -  faktor  apa  saja  yang  memiliki pengaruh  secara  lokal,  didapatkan  pada tahapan  uji  pengaruh  lokasi  secara  parsial dan uji parsial signifikansi parameter model, perumusan  uji  tersebut    menggunakan pendekatan Uji F yang telah di publikasikan oleh  Mei., et  al ,  2006  [8]  serta  mengacu pada  penelitian  yang  sudah  dipublikasikan sebelumnya  oleh  purhadi., et  al ,  2012  [9] dan Hakim., et al , 2014 [10].

## METODELOGI PENELITIAN Sumber Data dan Variabel Penelitian
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini merupakan  data  sekunder  yang  berasal  dari BPS  Banten.  Data  yang  digunakan  sebagai variabel  respon  (Y)  yaitu  Produk  Domestik Regional  Bruto  (PDRB)  provinsi  Banten meliputi  semua  kabupaten  dan  kota,  yang terdapat  pada  publikasi  Banten  Dalam Angka  dan  berita  resmi  statistika.  Variabel- variabel  berikut  dipilih  karna  dianggap mewakili  dari  Sumber  daya  alam,  Human capital,  Modal,  Sektor  Wirausaha  dan Angkatan  Kerja.  Variabel  prediktor  yang digunakan sebagai berikut pada Tabel 1 : Tabel 1 . Variabel Data Penelitian

## Variabel   Data
X1 Modal Bersumber pemda X2 Total industri besar dan sedang X3 produktivitas padi X4 produktivitas Jagung X5 Realisasi Pajak Bumi Bangunan X6 Angka kepandaian membaca dan menulis X7 Upah minimum regional X8 Rata-rata lama sekolah X9 modal Bersumber dari investasi asing
Data secara keseluruhan didapatkan dari buku Banten dalam angka dari tahun 2014 – 2017  [11],  [12],  [13],  [14].  Pada  Dasarnya Pertumbuhan  ekonomi  dipengaruhi  6  faktor utama  yaitu  Sumber  Daya  Alam,  Human Capital, Modal, Sektor Wirausaha, Angkatan  Kerja,  Kemajuan  Teknologi. Adapun  pemilihan  Variabel  prediktor  (X) pada  penelitian  ini,  merupakan  repesentasi dari 6 faktor utama tersebut.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Faktor Sumber daya alam
direpresentasikan  oleh  hasil/produktivitas padi dan jagung, faktor Modal direpesentasikan  oleh  variabel  modal  yang diperoleh  baik  dari  pemda  maupun  modal asing  dan  realisasi  penerimaan  pajak  bumi
bangunan, faktor human capital direpesentasikan  oleh  angka  kepandaian membaca  serta  menulis,  upah  minimum regional  dan  rata-rata  lama  sekolah.  Faktor wirausaha  di  representasikan  oleh  jumlah perusahaan  atau  industry.  Untuk  faktor angkatan kerja dan kemajuan teknologi tidak didapatkan  data  yang  sesuai  dan  lengkap yang  mencakup  kabupaten  dan  kota  yang berada  di  provinsi  banten  empat  tahun terakhir.  Maka  dari  itu  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  adalah  empat  faktor utama  yaitu  Sumber  daya  alam,  modal, human  capital  dan  wirausaha.  Berikut Gambar 1
merupakan pemetaan pertumbuhan ekonomi di Banten
Berdasarkan Kabupaten dan kota pada tahun 2016.
Gambar 1 . Pemetaan Pertumbuhan Ekonomi Banten 2016

## Analisis Menggunakan Regresi Linier
Hasil  analisis  dengan  metode  regresi linier  antara  variabel  respon  (Y)  dan prediktor  (X),  pada  tahap  awal  pemenuhan
terhadap  keempat  asumsi  klasik.  Setelah terpenuhi  didapatkan  hasil  bahwa  secara simultan  model  yang  diperoleh  signifikan artinya  secara  umum  model  tersebut  dapat
digunakan  pada  penelitian  ini,  hasil  ini menggunakan  tingkat  kesalahan  sebesar 5  %.  Model  awal  dengan  9  variabel  respon sebagai berikut :
1 2 6
3 4 5 6 7 8 9
ˆ 0.000 0.275 0.8005 0.22258 0.0020 0.0126 0.229 0.226 0.235 0.296 0.0011 Y X X X X X X X X X X           
Kemudian setelah model awal didapatkan dan pengujian keseluruhan model dilakukan, maka  perlu  dilakukan  pengujian  secara parsial atau pengujian untuk masing-masing variabel  untuk  mengetahui  variabel  mana saja  yang  memiliki  pengaruh  terhadap pertumbuhan ekonomi.
Hasil  pengujian  secara  parsial  di dapatkan  bahwa  ada  3  variabel  yang memiliki pengaruh secara signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi yaitu variabel banyaknya perusahaan atau industry ( 2 X ),  kepandaian  membaca  dan  menulis masyarakat banten ( 6 X ), lalu rata-rata lama sekolah  ( 8 X ).  Model  yang  didapatkan sebagai berikut:
2 6 8 ˆ 0.000 0.8005 0.22258 0.2958 Y X X X    
Koefisien  korelasi yang  didapatkan sebesar 87.6 artinya variabel-variabel prediktor  berpengaruh  kepada  variabel respon  sebesar  87.6%,  lalu  sisanya  sebesar 12.4% dipengaruhi faktor-faktor yang lainnya  diluar  model  yang  didapatkan. Berdasarkan  hasil  pengujian  regresi  hanya ada  sebagian  kecil  dari  variabel-variabel respon  yang  memiliki  pengaruh  terhadap variabel  prediktor,  maka  patut  diduga apakah variabel lain juga memiliki pengaruh tidak  secara  umum  melainkan  pengaruh perlokasi  atau  spasial  efek.  Maka  dari  itu selanjut  nya  dilakukan  analisis  dengan model
Geographically
Weighted
Reggression (GWR).

## Geographically  Weighted  Reggression (GWR) Dengan Pembobot Gaussian
Tahapan  pertama  yang  dilakukan  dalam pemodelan  GWR  yaitu  dengan  pengujian model  secara  umum  atau  keseluruhan, didapatkan hasil berikut pada Tabel 2 : Tabel 2 . Uji Kesesuaian Model GWR Source SS Df MS F P Improvement 1.2474 6.4773 0.1926 2.0342 0.0846 GWR 1.4696 15.5227 0.0947 Regresi 2.717 22
Perumusan  hipotesis  pada  tahap  ini  sebagai berikut berikut:   k i i k v u H    , : 0 Untuk k = 1, 2, … 6 , i = 1,2,… 35 (tidak  terdapat  adanya  perbedaan  antara model regresi dengan GWR yang signifikan)
: 1 H Minimal ada satu   i i k v u ,  ≠ k  Untuk
k = 1, 2, … 9 , i = 1,2,… 8 (terdapat  adanya  perbedaan  antara  model regresi dengan GWR yang signifikan).
Apabila  dengan  menggunakan  taraf signifikansi  sebesar  5  %  dan  mengacu
hasil  pada Tabel  2 ,  didapatkan  hasil bahwasanya  Model GWR  ini  secara keseluruhan  tidak  memiliki  perbedaan  yang signifikan  dengan  model  regresi  linier dikarenakan p-value yang didapatkan sebesar  0,0846  >  0.05  yang  artinya Hipotesis 1 ( 1 H ) tertolak.
Hasil  tersebut  sebenarnya  bukan  berarti tidak  bisa  digunakan,  tetap  bisa  digunakan yaitu  dengan  menaikkan  tingkat  toleransi kesalahan  .  Apabila  menggunakan  tingkat kesalahan  sebesar  10  %  maka  akan dihasilkan  kesimpulan  bahwa  menolak
Hipotesis  nol  (H 0 )  yang  artinya  bahwa model  GWR    secara  signifikan  berbeda dengan  model  regresi  global,  dikarenakan dengan p-value sebesar  0,0846  <  0.10. Pemilihan  nilai  sebesar  10  %  ini  tentu berdasarkan  pertimbangan,  bahwa  tidak  ada batasan  bahwa  harus  menggunakan  sebesar  5  %.  Perimbangan  kedua  bahwa
hasil  studi  ini  tidak  sepenuhnya  buruk  dan masih  bisa  digunakan  dengan  baik  untuk dasar analisisnya.
Tahap  selanjutnya  dapat  dilakukan  uji pengaruh  lokasi  secara  parsial  dengan menggunakan  taraf  signifikansi  sebesar 10%  hasil  sebagai  berikut  pada Tabel  3 :
Tabel 3 . Uji Pengaruh lokasi secara parsial Model GWR Variabel (X) F3 Stat P Value Keputusan (  = 10 %) 1 7.3145 0.0091   Signifikan 2 4.655 0.0286   Signifikan 3 1.4228 0.2666   Tidak Signifikan 4 1.4483 0.2593   Tidak Signifikan 5 2.7568 0.0931   Signifikan 6 0.8489 0.4283   Tidak Signifikan 7 1.3099 0.2795   Tidak Signifikan 8 2.3877 0.1296   Tidak Signifikan 9 0.7074 0.4484   Tidak Signifikan
Tabel  3 pada  kolom  keputusan  didapatkan dengan  menggunakan  tingkat  signifikansi sebesar  =10  %  akan  diambil  keputusan apabila P-value <  artinya dapat disimpulkan  bahwa  variabel  prediktor  ( k X ) memiliki  perbedaan  antara  satu  lokasi dengan  lokasi  lainnya.  Kemudian  Langkah
selanjutnya  yaitu  pengujian  signifikansi parameter  model.  Pengujian  ini  perlu dilakukan  dengan  tujuan  untuk  mengetah mana  saja  parameter  yang  signifikan memiliki pengaruh terhadap variabel responnya.  Hasil  pengujian  sebagai  berikut tersedia pada Tabel 4 :
Tabel 4 . Estimasi Parameter Model GWR dengan Pembobot Exponential Kabupaten/ kota Beta konstan Beta (X 1 ) Beta (X 2 ) Beta (X 5 ) P_value (X 1 ) P_value (X 2 ) P_value (X 5 ) Pandeglang -0.073 0.23 0.539 -0.021 0.017 0.0007093 0.441 Lebak -0.045 0.005 0.733 -0.177 0.474 0.0000009 0.052 Tangerang -0.061 -0.07 0.889 -0.298 0.205 0.0000001 0.006 Serang -0.068 0.16 0.673 -0.123 0.049 0.0000131 0.151 kota Tangerang -0.097 -0.1 0.949 -0.321 0.159 0.0000001 0.006 kota Cilegon -0.082 0.159 0.695 -0.134 0.056 0.0000197 0.15 kota Serang -0.063 0.086 0.744 -0.185 0.164 0.0000016 0.052 kota Tang-Sel -0.091 -0.1 0.96 -0.311 0.159 0.0000002 0.01
Pada Tabel 4  analisis  dilakukan  dengan menggunakan  = 10 % , apabila P-value <  artinya  variabel  prediktor  (X k )  pada
lokasi  ke-i  signifikan  berpengaruh  terhadap variabel  respon  (pertumbuhan  ekonomi)  di lokasi  tersebut.  Dari  hasil  tabel  4  dapat
dilihat  bahwa  masing  masing  daerah memiliki  variabel  yang  signifikan  berbeda beda, misalkan didaerah pandeglang variabel  yang  mempengaruhi  perumbuhan ekonomi  adalah  variabel  modal  (X 1 )  dan banyaknya  industry  (X 2 ).  Sedangkan  di
daerah  lebak  variabel  yang  mempengaruhi perumbuhan  ekonomi  adalah  banyaknya industry  (X 2 )  dan  realisasi  pajak  bumi bangunan  (X 5 ).  Secara  lengkap  akan ditampilkan pada Tabel 5 .
Tabel 5 . Variabel signifikan Pada Model GWR Kabupaten/kota Variabel signifikan Pandeglang X 1 , X 2 Lebak X 2 , X 5 Tangerang X 2 , X 5 Serang X 1 , X 2 kota Tangerang X 2 , X 5 kota Cilegon X 1 , X 2 kota Serang X 2 , X 5 kota Tang-Sel X 2 , X 5
Untuk  melihat  model  mana  yang lebih  baik  digunakan  regresi  ataukah
GWR  dapat  dilakukan  dengan  cara membandingkan nilai Akaike Information  Criteria  (AIC)  Regresi Linier dan GWR. Nilai AIC untuk model Regresi Linier sebesar 47.094
sedangkan  nilai  AIC  GWR  sebesar 54.024, maka dari nilai AIC disimpulkan bahwa  model  dari  GWR  lebih  baik apabila dibandingkan dengan model dari regresi  linier.  Apabila  melihat  dari  nilai R 2 pun GWR masih menjadi model yang terbaik  karena  memiliki  nilai  R 2 yang terbesar  yaitu    0.953  sedangkan  R 2 regresi linier sebesar 0.87.
Ada  beberapa  variabel  yang  secara teori  turut  berperan  dalam  pertumbuhan ekonomi  seperti  halnya  angka  melek huruf,  pengeluaran  perkapita,  kebutuhan hidup  layak,  jumlah  angkatan  kerja, banyaknya  wirausahawan  dan  variabel kemajuan  teknologi.  Beberapa  kendala yang  diperoleh  adalah  ketersediaan  data dan  juga  metode  ini  belum  bisa mengcover  apabila  ada  variabel  - variabel yang memiliki pengaruh terhadap  pertubuhan  ekonomi  namun melanggar asumsi klasik, seperti multikolinearitas  maupun  normalitas. Oleh  karena  ini  perlu  dikembangkan kembali  metode  lain  untuk  dapat mengidentifikasi dan menganalisis tentang kasus pertumbuhan ekonomi.

## KESIMPULAN
Pemodelan  yang  dilakunan  dengan
model
GWR secara keseluruhan memiliki hasil yang lebih baik dibandingkan  model  dari  regresi  linier, hal  ini  ditunjukkan  oleh  nilai  AIC terkecil  dan  nilai  R 2 terbesar.  Kelebihan dari model GWR yaitu mampu menjelaskan  bahwa  pengaruh  antar variabel  bisa  berbeda  beda  untuk masing-masing  lokasi,  model  yang dihasilkan  akan  berbeda  untuk  masing-
masing  lokasi  tergantung  dari  variabel- variabel  yang  signifikan  untuk  setiap masing-masing daerah.
Berdasarkan  model  regresi  linier diperoleh  bahwa  variabel-variabel  yang memiliki pengaruh terhadap pertumbuhan ekonomi di provinsi Banten yaitu variabel banyaknya perusahaan  atau  industry,  kepandaian membaca dan menulis masyarakat banten,  lalu  rata-rata  lama  sekolah. Sedangkan  pada  pemodelan  GWR  ada beberapa  variabel  yang  berpengaruh secara  lokal  atau  memiliki  pengaruh yang  berbeda  untuk  setiap  lokasi  yaitu modal yang berasal dari pemda dan total atau  banyaknya  industry  dengan  skala besar dan sedang.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  BPS,  2018. https://banten.bps.go.id/ pressrelease/2018/05/07/374/ekono mi-banten-triwulan-i-2018-tumbuh-
5-95-persen.html . [2]      Prabowo,  F.K.H.,  Yuciana,  W., Agus R., 2015, Pemodelan Pertumbuhan Ekonomi Jawa Tengah Menggunakan  Pendekatan  Least
Absolute  Shrinkage  And  Selection Operator  (Lasso), Jurnal  Gaussian Vol.4,  nomer  4.  ISSN  2339-2541. https://ejournal3.undip.ac.id/index.p hp/gaussian/article/view/10220/0
[3]  Todaro,  M.P.,  Smith  S.C  2006. Pembangunan  Ekonomi. Jakarta  : Erlangga
[4]  Suparmoko,  M.  2000. Pengantar Ekonomika  Makro .  Edisi  Keempat. Yogyakarta: BPFE.
[5]    Draper,  N.,  dan  Smith,  H.  1992. Analisis  Regresi  Terapan .  PT. Gramedia Pustaka Utama. Jakarta.
[6]    Fotheringham,  A.S.,  Brundson,  C. dan Charlton,
M. 2002. Geographically Weighted
Regression .  John  Wiley  and  Sons, Chichester, UK.
[7]  Lesage,  J.P.  2001. A  Family  of Geographically
Weighted Regression  Model .  Advances  in Spatial  Econometrics hal  241-264.
Springer.
[8]    Mei,  C.L.,  Wang,  N.,  dan  Zhang, W.X.    2006,    Testing    the importance    of    the  explanatory
variables in a mixed geographically  weighted  regression model, Environment  and  Planning A , vol.
38, hal. 587-598.
https://journals.sagepub.com/doi/10.
1068/a3768.
[9]  Purhadi  &  Yasin,  H.  2012.    Mixed
Geographically Weighted Regression Model Case Study : The Percentage  Of  Poor  Households  In Mojokerto  2008.  European Journal
of Scientific Research , Vol.69, issue 2, hal.188-196.
https://www.researchgate.net/public ation/289689583_Mixed_geographi cally_weighted_regression_model_c ase_study_The_percentage_of_poor _households_in_Mojokerto_2008 [10]  Hakim,  A.R.,  Hasbi,  Y.,  Suparti.,
2014. Pemodelan Persentase Penduduk  Miskin  Di  Kabupaten Dan  Kota  Di  Jawa  Tengah  Dengan Pendekatan  Mixed  Geographically Weighted Regression, Jurnal Gaussian Vol.3,  nomer  4.  ISSN
2339-2541.
https://ejournal3.undip.ac.id/index.p hp/gaussian/article/view/8068
[11]  BPS.  2014. Banten  Dalam  Angka
2013 .  BPS. Banten
[12]  BPS.  2015. Banten  Dalam  Angka
2014 .  BPS. Banten
[13]  BPS.  2016. Banten  Dalam  Angka 2015 .  BPS. Banten
[14]  BPS.  2017.  Banten  Dalam  Angka 2016.  BPS. Banten.