Text

Analisis Geographically Weighted Panel Regression Untuk Indeks Klasifikasi Desa Pada Profil Desa Dan Kelurahan Di Kabupaten Batang Tahun 2015-2018

---

ABSTRAK

Indeks klasifikasi desa merupakan status tertentu dari capaian hasil kegiatan pembangunan desa dan kelurahan. Dalam mengukur capaian indeks klasifikasi desa perlu dilakukan dalam beberapa waktu dan harus memperhatikan adanya efek spasial karena kondisi geografis setiap desa dan kelurahan yang beragam. Sehingga perlu dikaji variabel-variabel yang mempengaruhi indeks klasifikasi desa dalam beberapa periode waktu. Metode statistik yang digunakan dalam mengatasi efek spasial pada data bertipe panel yaitu Geographically Weighted Panel Regression (GWPR) yang merupakan penggabungan antara model Geographically Weighted Regression (GWR) dan regresi data panel. Penelitian ini difokuskan pada pembentukan model GWPR menggunakan fixed effect model (FEM) dengan pembobot fixed bisquare kernel pada indeks klasifikasi desa di Kabupaten Batang tahun 2015-2018. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa model fixed effect GWPR berbeda signifikan dengan regresi data panel dan model yang terbentuk untuk setiap lokasi berbeda-beda. Selain itu, semua variabel independen yaitu ekonomi masyarakat, pendidikan masyarakat, kesehatan masyarakat, serta keamanan dan ketertiban berpengaruh signifikan terhadap indeks klasifikasi desa untuk semua desa dan kelurahan dengan nilai R2 sebesar 0,6475.

Kata kunci: Indeks klasifikasi desa, Geographically Weighted Panel Regression,
fixed effect model, fixed bisquare kernel
 
ABSTRACT

Village classification index is a certain status of the achievements of village development activities. In measuring the achievement of village classification index, it needs to be made in several time periods and must concern to the spatial effects because the geographical conditions of each village are diverse. It is necessary to study the variables that affect the village classification index in several time periods. Statistical methods that used in overcome the spatial effects of panel data type is Geographically Weighted Panel Regression (GWPR), which is a combination of Geographically Weighted Regression (GWR) models and panel data regression. This study focused on the establishment of GWPR model with fixed effects using fixed bisquare kernel on the village classification index in Batang Regency, 2015-2018. The results of this study indicate that the fixed effect model GWPR differ significantly on panel data regression model, and the model generated for each location will be different from one another. In addition, all independent variables namely the community economy, community education, public health, and security and order have a significant effect on the village classification index for all villages with R2 value of 0,6475.

Keywords: Village classification index, Geographically Weighted Panel Regression, fixed effect model, fixed bisquare kernel

---

Ketersediaan

716E19III

716 E 19-ii

Perpustakaan FSM Undip (Referensi)

Tersedia

Informasi Detail

Judul Seri

STATISTIKA

No. Panggil

716 E 19-ii

Penerbit

: ., 2019

Deskripsi Fisik

-

Bahasa

Indonesia

ISBN/ISSN

-

Klasifikasi

512.5

Tipe Isi

-

Tipe Media

-

Tipe Pembawa

-

Edisi

-

Subjek

-

Info Detail Spesifik

-

Pernyataan Tanggungjawab

Ayu Setia Ningrum

Versi lain/terkait

Lampiran Berkas

Komentar

---

Anda harus masuk sebelum memberikan komentar