Judul: Analisis Data Produk Domestik Regional Bruto Pulau Jawa Menggunakan Pendekatan Regresi Kuantil Autoregresif Spasial
Abstrak: Analisis regresi kuantil merupakan pengembangan dari analisis regresi klasik untuk menangani masalah heteroskedastisitas yang dapat menyebabkan pengujian hipotesis yang dilakukan mengarahkan kepada kesimpulan yang keliru. Penerapan regresi kuantil ini telah meluas khususnya di bidang ekonomi. Berbagai data ekonomi dapat dianalisis menggunakan pendekatan regresi kuantil. Salah satunya adalah data produk domestik regional bruto (PDRB) sebagai indikator penting untuk mengukur kondisi ekonomi suatu wilayah dalam periode waktu tertentu. Data ekonomi seperti data PDRB yang bervariasi antar wilayah di suatu negara seringkali menunjukkan pola spasial. Dalam perspektif spasial, dapat ditemukan efek spasial yang terdiri atas dependensi spasial dan keheterogenan spasial. Pada umumnya pemodelan regresi spasial hanya memperhatikan satu efek spasial. Untuk menangani permasalahan dari kedua efek spasial yang dapat terjadi, penelitian ini menggunakan model regresi kuantil autoregresif spasial /SARQR. SARQR adalah metode yang menggabungkan regresi kuantil dengan pemodelan SAR. Metode yang dapat digunakan untuk menduga parameter model SARQR yaitu two stage quantile regression (2SQR) dan instrumental variable quantile regression (IVQR). Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi penduga parameter model SARQR menggunakan data simulasi dan menerapkan model SARQR pada data PDRB Kabupaten/Kota di Pulau Jawa tahun 2019. Pada penelitian ini, nilai bias penduga model SARQR dengan metode 2SQR dibandingkan dengan metode IVQR pada data simulasi yang mengandung dependensi spasial dan keheterogenan spasial. Simulasi dilakukan dengan variasi jumlah amatan yaitu n=15,60, dan 120 dengan ulangan sebanyak 1000 kali. Matriks pembobot spasial yang digunakan yaitu matriks Circular World. Selain itu, nilai bias penduga model SARQR juga dibandingkan dengan nilai bias penduga model regresi kuantil yang hanya menangani masalah heteroskedastisitas. Hasil simulasi menunjukkan bahwa nilai bias penduga parameter β metode IVQR lebih kecil dibandingkan metode 2SQR dan regresi kuantil untuk setiap variasi nilai autokorelasi spasial dan juga variasi jumlah data baik pada pemodelan kuantil 0,25, 0,5 maupun 0,75. Hal ini menunjukkan bahwa metode IVQR lebih baik digunakan untuk menduga parameter model SARQR dibandingkan dengan metode 2SQR sehingga metode IVQR diterapkan pada data yang heterogen seperti pada data PDRB Kab/Kota di Pulau Jawa tahun 2019. Hasil eksplorasi data PDRB kabupaten/kota Pulau Jawa menunjukkan adanya hubungan spasial antar daerah. Sebaran PDRB yang bervariasi antar kabupaten/kota menunjukkan terjadinya dependensi spasial dan keheterogenan spasial. Pemodelan SARQR dengan metode IVQR pada data PDRB Kab/Kota di Pulau Jawa Tahun 2019 menghasilkan model yang berbeda pada setiap kelompok kuantil. Pada taraf nyata 5%, peubah JTK berpengaruh nyata terhadap PDRB untuk setiap kuantil. Pada pemodelan kuantil 0,5, peubah PAD berpengaruh nyata terhadap nilai PDRB. Adapun peubah IPM dan UMK tidak berpengaruh nyata terhadap nilai PDRB untuk semua kuantil. Nilai QVSS tertinggi sebesar 0,713 diperoleh dari metode IVQR dengan nilai tau 0,75 yang berarti bahwa pada pemodelan kuantil 75%, model dapat menggambarkan keragaman PDRB sebesar 71,3%, sisanya 28,7% dijelaskan oleh peubah lain di luar model. Dari model yang diketahui bahwa peubah jumlah tenaga kerja mempengaruhi PDRB Kab/Kota di Pulau Jawa tahun 2019 secara positif
Keyword: GRDP, instrumental variable quantile regression, spatial autoregressive quantile regression, two stage quantile regression

Judul: Pemodelan Regresi Spasial Autoregresif dengan Gangguan Heteroskedastik Menggunakan Generalized Method of Moments
Abstrak: Pemodelan spasial dapat dilakukan berdasarkan jenis efek spasial yang terjadi pada data yang akan diteliti. Efek spasial terdiri dari ketergantungan spasial dan heteroskedastik spasial. Model regresi spasial autoregresif (spatial autoregressive regression/SAR) hanya memperhatikan ketergantungan pada peubah respon. Metode pendugaan pada SAR bersifat valid bila asumsi galat dipenuhi. Pendugaan parameter SAR yang mengandung heteroskedastik menggunakan metode kemungkinan maksimum (maximum likelihood estimation/MLE) bersifat tidak konsisten. Metode alternatif yang digunakan adalah metode momen terampat (generalized method of moments/GMM). Kondisi heteroskedastik pada SAR dilakukan dengan membuat spatial lag yaitu menambahkan matriks bobot pada peubah dependen yang merupakan suatu fungsi non stokastik dan stokastik. Selanjutnya spatial lag akan berkorelasi dengan errornya. Pendugaan parameter GMM pada kondisi heteroskedastik dilakukan dengan menambahkan matriks bobot yang merupakan kombinasi dari fungsi momen linear dan kuadratik. Metode GMM menghasilkan penduga yang efisien dan komputasinya lebih mudah dibandingkan MLE. Penelitian ini bertujuan mengevaluasi model SAR yang mengandung heteroskedastik dengan nilai bias dugaan parameter menggunakan metode GMM pada data simulasi dan menerapkan metode GMM pada data PDRB Jawa tahun 2017. Pada penelitian ini, nilai bias penduga GMM dibandingkan dengan penduga MLE pada data simulasi. Simulasi data dilakukan dengan jumlah amatan yaitu n=30, n=90 dan n=900 dengan 1000 kali ulangan, serta terdiri dua matriks bobot spasial yaitu circular world matrix dan small group interaction matrix. Pemilihan tiga jumlah data menggambarkan jumlah amatan (sampel) kecil, sedang dan besar. Hasil simulasi disajikan dalam bentuk evaluasi nilai bias pendugaan parameter pada interaksi spasial (ρ), dan koefisien regresi (β1,β2) untuk melihat keragaman hasil dugaan parameter dari GMM dan MLE. Penerapan metode GMM dilakukan pada data produk domestik regional bruto (PDRB) kabupaten/kota Jawa tahun 2017 yang berasal dari Badan Pusat Statistika (BPS). Peubah yang digunakan adalah PDRB Jawa tahun 2017 atas dasar harga konstan tahun dasar 2010 sebagai peubah respon dan empat peubah penjelas yaitu jumlah tenaga kerja (X1), upah minimum kabupaten (X2), pendapatan asli daerah (X3) dan indeks pembangunan manusia (X4). Matriks bobot spasial yang digunakan dalam penelitian ini ada tiga yaitu k-nearest neighbor, eksponential distance weights, dan contiguity. Selanjutnya dilakukan perbandingan pada nilai ragam minimum dan pseudo R2 yang dihasilkan dari ketiga matriks pembobot. Tujuan membandingkan nilai ragam minimum dan pseudo R2 adalah mendapatkan matriks pembobot yang tepat untuk digunakan pada data PDRB. Berdasarkan hasil data simulasi bahwa GMM dan MLE memberikan nilai bias dugaan parameter semakin kecil dengan bertambahnya jumlah amatan. Jika dilakukan perbandingan antara GMM dan MLE, secara keseluruhan GMM memberikan nilai bias lebih kecil dari MLE. Kondisi heteroskedastik pada unit-unit spasial maupun dalam bentuk interaksi grup unit spasial memberikan hasil penduga yang konsisten. Perbedaan jenis interaksi spasial tidak mempengaruhi nilai bias dugaan parameter. Berdasarkan hasil eksplorasi PDRB setiap kabupaten/kota di Jawa menunjukkan adanya hubungan spasial antar daerah serta penyebaran PDRB yang beragam, mengindikasikan adanya permasalahan heteroskedastik. Hal ini diperkuat dengan pengujian dua efek spasial yang nyata sehingga metode ML tidak valid digunakan. Pemilihan matriks pembobot yang tepat pada data PDRB adalah eksponential distance weights dengan nilai ragam paling minimum yaitu 48.41 dan pseudo R2 paling besar yaitu 77.3%. Secara keseluruhan, besarnya nilai PDRB di suatu kabupaten/kota di Jawa dipengaruhi faktor upah minimum kabupaten dan pendapatan
Keyword: Generalized method of moments, heteroskedastik, maximum likelihood, spatial autoregressive regression, PDRB

Judul: Biology Of Columbia Lance Nematode (Hoplolaimus Columbus Sher) On Soybean Excised Root Culture
Abstrak: S. Supramana, S. A. Lewis,.J. D. Mueller, B. A. Fortnum, and R. E. Ballard. 2001. Biology of Columbia lance nematod. ~ (Hoplolaimus columbus Sher) on soybean excised root culture. Nematropica 31 :283-2~)O. Feeding, egg development and oviposition, embryology, and postembtyonic development or Hoplolaimus col'lmbuswere observed on soybean (cultivar Hutcheson) excised root culture in Gam borg's B5 medium (pH 5.7,1.3% agar). Petri plate sterile cultures were placed inverted on a heated microscope stage (30°C) and observations were conducted using a color video camera and a time lapse digital videoca:;sette recorder. Oocytes were obsetved in each gonad 38 hours after feeding commenced and all egg possessing a terminal stalk was laid 96 hours later. Eggs were deposited it, the one-celled stag~ and a total of 217 hours (9 days) was required for a"newly laid egg to develop into a hatching second-stage juvenile at 30°C. Postembryonic development consisted of threejuvenile stages and an adult female with prior feeding occurring before molts and oviposition. The nematode fed ectoparasiticallyon the subepidermal cells and endoparasitically in the cortex and outer vascular tissue and remained at the infection site for 2·9 days. Key words: Columbia lance nematode, embryology, excised root culture, feeding behavior, HOfilo{aimus columbus, life cycle, oviposition, postembryonic development, soybean.
Keyword: