JURUSAN STATISTIKA - FMIPA INSTITUT TEKNOLOGI SEPULUH NOPEMBER
Seminar hasil TUGAS AKHIR Ayunanda Melliana 1309100104 Dosen Pembimbing : Dr. Dra. Ismaini Zain, M.Si
PENDAHULUAN
•Latar Belakang •Rumusan Masalah •Tujuan Penelitian
•Manfaat Penelitian •Batasan Masalah
TINJAUAN PUSTAKA •Pembangunan •Regresi Panel
METODE PENELITIAN •Sumber Data •Variabel Penelitian •Langkah Analisis
ANALISIS PEMBAHASAN •Deskripsi Variabel Penelitian •Pemodelan IPM
KESIMPULAN-SARAN
PENDAHULUAN
Pembangunan
…..
….
IPM
DKI Jakarta Sulawesi Utara Riau Yogyakarta Kalimantan Timur Kepulauan Riau Kalimantan Tengah Sumatera Utara Sumatera Barat Sumatera Selatan Bengkulu Bangka Belitung Jambi Jawa Tengah Jawa Barat Bali Indonesia Aceh Jawa Timur Sulawesi Selatan Maluku Lampung Sulawesi Tengah Banten Gorontalo Sulawesi Tenggara Kalimantan Selatan Sulawesi Barat Kalimantan Barat Irian Jaya Barat Maluku Utara Nusa Tenggara Timur Nusa Tenggara Barat Papua
IPM Provinsi di Indonesia Tahun 2010 71.62
72.27
IPM
Indeks Pembangunan Manusia (IPM)
ukuran kinerja pembangunan secara menyeluruh yang dibentuk dari pendekatan tiga dimensi mencakup pengetahuan, umur panjang dan sehat, serta kehidupan yang layak.
PENDIDIKAN
PENDIDIKAN
• Angka partisipasi sekolah di kabupaten/kota • Jumlah gedung sekolah • Rasio guru terhadap siswa (Alam, 2006)
KESEHATAN
KESEHATAN
• Jumlah sarana kesehatan • Jumlah tenaga medis • Persentase kelahiran yang ditangani oleh tenaga medis (Alam, 2006)
HIDUP LAYAK
HIDUP LAYAK
• PDRB • Persentase rumah tangga dengan akses air bersih (Alam, 2006)
2010 71.62
2011 72.18
REGRESI PANEL 2009 71.06
2005 2004 68.42 66.8
2006 69.18
2008 2007 70.38 Rumah Tangga Dengan Akses Air Bersih 69.78 56.88
56.04
55.70
54.84 53.57
52.87
52.94
53.19
2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011
Ali (2006) : hubungan IPM dan kinerja ekonomi dengan pendekatan simultan model data panel •Kinerja perekonomian dan pembangunan manusia melalui pendidikan berpengaruh secara positif
Aisyah (2004) : keterkaitan antara indikator pembangunan ekonomi dengan IPM •PDRB perkapita berdasar harga konstan dan jumlah penduduk memiliki hubungan positif terhadap IPM
RUMUSAN MASALAH
TUJUAN PENELITIAN
1.Bagaimana karakteristik variabel yang diduga berpengaruh terhadap IPM di kabupaten/kota provinsi Jawa Timur? 2.Bagaimana model IPM di kabupaten/kota provinsi Jawa Timur dengan menggunakan regresi panel?
1. Mendeskripsikan karakterisik variabel yang diduga berpengaruh terhadap IPM di kabupaten/kota provinsi Jawa Timur. 2. Memodelkan IPM di kabupaten/ kota provinsi Jawa Timur dengan menggunakan regresi panel.
MANFAAT PENELITIAN
BATASAN MASALAH
Hasil penelitian ini diharapkan dapat memberikan masukan kepada pemerintah provinsi Jatim dalam memilih kebijakan dan mengalokasikan anggaran yang lebih efektif dalam meningkatkan variabel IPM, sehingga meningkatkan kesejahteraan masyarakat di setiap daerah.
Batasan dalam penelitian ini adalah faktor yang digunakan meliputi perekonomian, pendidikan, kesehatan, dan kependudukan, dimana masingmasing faktor tersusun dari beberapa variabel.
TINJAUAN PUSTAKA
Suatu rangkaian kegiatan untuk meningkatkan kesejahteraan masyarakat dalam berbagai aspek kehidupan yang dilakukan secara terencana dan berkelanjutan dengan memanfaatkan dan memperhitungkan kemampuan sumber daya, informasi dan kemajuan ilmu pengetahuan dan teknologi, serta memperhatikan perkembangan sosial (Bappenas, 1999).
Meningkatkan pertumbuhan ekonomi, meningkatkan pemerataan pendapatan masyarakat, meningkatkan kesempatan kerja, meningkatkan pemerataan antar daerah (Kunarjo, 1992).
Indeks pembangunan manusia merupakan salah satu alat ukur yang dapat digunakan untuk menilai kualitas pembangunan manusia
Fisik
Non Fisik
•kesejahteraan •kesehatan •pendapatan
•pendidikan
Indeks harapan hidup Indeks pendidikan Indeks standart hidup layak
Keunggulan Data Panel • Mengurangi kolinieritas antar variabel • Dapat mengontrol heterogenitas individu • Sesuai untuk mempelajari perubahan dinamis (Hsiao : 2003)
time series
cross section
data panel
Model Umum Regresi Panel • Yit=αI+βXit+μit • Dimana i merujuk pada unit cross section dan t merujuk pada deret waktu
Asumsi Regresi Panel • • • •
Tidak Ada Multikolinieritas Residual Identik Residual Independen Residual Berdistribusi Normal
REGRESI PANEL
CEM
Pada CEM, intersep konstan atau sama di setiap individu maupun setiap periode (Widarjono, 2007).
FEM
FEM mengasumsikan bahwa tidak ada time spesific effects dan hanya memfokuskan pada individual spesific effects (Hsiao, 2003).
REM
Pendekatan ini melibatkan korelasi antar error terms karena berubahnya waktu maupun unit observasi (Hsiao, 2003).
•Uji Chow Memilih antara CEM dan FEM Hipotesis
H 0 :α 1 =α 2=...=α 38 =α H 1: minimal ada satu intersep yang berbeda
Statistik uji :
•Uji Hausman Memilih antara REM dan FEM Hipotesis
H 0 :corr ( X it ,ε it)=0 H 1:corr ( X it ,ε it)≠0
Statistik uji :
dengan, RRSS : sum square residual model OLS URSS : sum square residual model fix Tolak H0 jika N : jumlah unit cross section T : jumlah unit waktu K :jumlah parameter yang akan diestimasi Tolak H0 jika Fhitung > F(N-1,NT-N-K)
•Uji LM Untuk mengetahui heteroskedasitas panel Hipotesis
H 0 :σ i2 =σ 2 H 1: minimal ada satu σ i2 ≠σ 2 Statistik uji :
Tolak H0 jika
Uji Serentak
Uji Parsial
Statistik uji :
Statistik uji : ditolak jika
ditolak jika, >
>
METODE PENELITIAN
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yang diperoleh dari BPS dengan ruang lingkup penelitian dibatasi pada 39 kabupaten/kota yang terletak di provinsi Jawa Timur pada tahun 20042011. Subyek Kab/Kota-1
Kab/Kota-2
… Kab/Kota-38
Tahun
Variabel Respon (Y)
2004 Y(1,2004) … … 2011 Y(1,2011) 2004 Y(2,2004) … … 2011 Y(2,2011) … … 2004 Y(38,2004) … … 2011 Y(38,2011)
Variabel Prediktor (X1)
…
Variabel Prediktor (Xk)
X1(1,2004) … X1(1,2011) X1(2,2004) … X1(2,2011) … X1(38,2004) … X1(38,2011)
… … … … … … … … … …
X8(1,2004) … X8(1,2011) X8(2,2004) … X8(2,2011) … X8(38,2004) … X8(38,2011)
Variabel penelitian yang akan digunakan pada penelitian ini disajikan pada tabel berikut dengan unit penelitian kabupaten/kota selama tahun 2004-2011. Faktor Indeks Pembangunan manusia Pendidikan Kabupaten/Kota Kesehatan Kabupaten/Kota Kependudukan
Variabel Indeks pembangunan manusia (Y)
Rasio guru terhadap murid SD/MI (X1) Rasio sekolah terhadap murid SD/MI (X2) Angka partisipasi SD/MI (X3) Jumlah sarana kesehatan (X4) Rumah tangga dengan akses air bersih (X5) Kepadatan penduduk (X6) Tingkat partisipasi angkatan kerja (X7) PDRB per kapita (X8)
Sumber -
Alam (2006) Sukmaraga (2011) Alam (2006) Alam (2006) Alam (2006) PP No.6 Th 2008 Faidah (2010)
1
Mendeskripsikan IPM dan karakteristik variabel yang diduga berpengaruh terhadap IPM di kabupaten/kota menggunakan statistika deskriptif dengan tabulasi dan grafik Memodelkan IPM dengan regresi panel
2 Uji multikolinieritas
Uji Asumsi Residual
Uji Chow
Uji Individu
Uji Hausman
Uji Serentak
Uji LM
Estimasi parameter
ANALISIS PEMBAHASAN
70.71
69.85 68.42
12
71.43
13
12
12
70.14
69.09
65.82
13
2005
2006
2007
12
2009
2010
11
67.48
2004
12
2008
2009
2010
2011
Gambar 1. IPM Jawa Timur (Y)
2004
2005
2006
2007
2008
Gambar 2. Rasio Guru-Murid (X1)
324 312
310
313
319 308
303
90
305
2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011
Gambar 3. Rasio Sekolah-Murid (X2)
2011
89
90
90
91
90
90
89
2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011
Gambar 4. Jumlah Sarana Kesehatan (X4)
89.3
88.2 85.6
89.0
67.2
68.6
64.6
87.8
85.3
85.6
89.3
91.3
93.2
69.1
2004
X4
69.9
X6
2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 Gambar 5. Persentase APS (X2), Pengguna Air Bersih (X4), dan TPAK (X6)
1851 1831
69.4
69.4
X2
93.1 91.3
90.0
89.2
88.1
68.8
93.9
1871
1887
22200.0 1742 1729
17916.3
1766 1756
10289.4
13513.2
12008.8
25019.2
19798.1 15622.0
2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011
2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011
Gambar 6. Kepadatan Penduduk (X6)
Gambar 7. PDRB Per Kapita (X6)
Variabel IPM Rasio guru-murid
Rasio sekolah-murid APS Jumlah sarana kesehatan Pengguna air bersih Kepadatan penduduk TPAK PDRB per kapita
Tabel 1. Statistika Deskriptif Variabel Penelitian Kab/Kota RataKab/Kota dengan Max Min dengan Rata Nilai Terendah Nilai Tertinggi 69.12 75.80 57.33 Kota Blitar Kab Sampang 12 16 9 Kab Sidoarjo Kab Probolinggo, Lamongan, Sampang, Pamekasan 312 538 136 Kota Madiun Kab Sampang 87.87 97.77 69.54 Kota Madiun Kab Sampang 90 187 12 Kab jember Kota Batu 90.93 1804 68.38 17046
99.62 8309 78.34 177623
67.41 351 61.96 5084
Kota Surabaya Kota Surabaya Kab Pacitan Kota Kediri
Kab Sampang Kab Banyuwangi Kota Madiun Kab Pamekasan
Prediktor X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8
Koefisien 0,01820 0,01100 0,28686 0,00528 0,06195 0,00064 0,06448 0,00001
SE Koef 0,06112 0,002163 0,02269 0,004107 0,02133 0,000097 0,03962 0,000005
thitung 0,30 5,09 12,65 1,29 2,90 6,62 1,63 1,89
p-value 0,766 0,000 0,000 0,199 0,004 0,000 0,105 0,059
VIF 1,3 2,4 2,0 1,3 1,7 2,0 1,6 1,2
•Uji Chow
•Uji Hausman
Memilih antara CEM dan FEM Hipotesis
Memilih antara REM dan FEM Hipotesis
H 0 :corr ( X it ,ε it)=0 H 1:corr ( X it ,ε it)≠0
H 0 :α 1 =α 2=...=α 38 =α H 1: minimal ada satu intersep yang berbeda
Statistik Uji F F-tabel
Keputusan
17,999582 1,697 Tolak H0 Kesimpulan : Model yang sesuai FEM
Statistik Uji W F-tabel
Keputusan
76,589332 20,0902 Tolak H0 Kesimpulan : Model yang sesuai FEM
•Uji LM Untuk mengetahui heteroskedasitas panel Hipotesis 2 2
H 0 :σ i =σ H 1: minimal ada satu σ i2 ≠σ 2
Statistik Uji F F-tabel
Keputusan
17,999582 1,697 Tolak H0 Kesimpulan : Model yang sesuai FEM cross section weight
R-squared
0,966706
Adjusted R-squared
0,960899
S.E. of regression
1,398326
F-statistic
166,4717
Prob(F-statistic)
0,000000
Sum squared resid
504,4713
Efek Individu Indeks (i) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19
Kabupaten/Kota Kabupaten Pacitan Kabupaten Ponorogo Kabupaten Trenggalek Kabupaten Tulungagung Kabupaten Blitar Kabupaten Kediri Kabupaten Malang Kabupaten Lumajang Kabupaten Jember Kabupaten Banyuwangi Kabupaten Bondowoso Kabupaten Situbondo Kabupaten Probolinggo Kabupaten Pasuruan Kabupaten Sidoarjo Kabupaten Mojokerto Kabupaten Jombang Kabupaten Nganjuk Kabupaten Madiun
34.560 30.872 35.659 32.344 35.217 30.584 27.179 32.228 19.184 23.303 26.484 28.194 23.172 28.376 37.431 35.295 32.392 30.853 32.286
Indeks (i) 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38
Kabupaten/Kota Kabupaten Magetan Kabupaten Ngawi Kabupaten Bojonegoro Kabupaten Tuban Kabupaten Lamongan Kabupaten Gresik Kabupaten Bangkalan Kabupaten Sampang Kabupaten Pamekasan Kabupaten Sumenep Kota Kediri Kota Blitar Kota Malang Kota Probolinggo Kota Pasuruan Kota Mojokerto Kota Madiun Kota Surabaya Kota Batu
34.292 31.090 26.777 30.607 25.795 33.389 28.799 25.982 29.925 25.087 31.026 48.963 46.385 45.755 45.832 49.674 48.002 33.485 44.833
• Uji Serentak Hipotesis
H 0 :β1 = β 2=...=β 8 =0 H 1: minimal ada satu β k ≠0
Statistik Uji F F-tabel
Keputusan
166,4717 2,7 Tolak H0 Kesimpulan : Minimal ada satu parameter yang signifikan
• Uji Parsial Hipotesis
H 0 :β k =0 H 1:β k ≠0
Variabel C X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8
Koefisien 33.19245 -0.048411 0.000878 0.102315 0.114962 0.063713 -0.000778 0.162577 8.41E-05
t- hitung 9.070044 -1.980757 0.497917 6.444523 3.202620 4.427757 -2.016346 6.592495 9.305773
p-value 0.0000 0.0487 0.6190 0.0000* 0.0015* 0.0000* 0.0448 0.0000* 0.0000*
• Uji Asumsi Identik Prediktor Konstanta ln X1 ln X2 ln X3 ln X4 ln X5 ln X6 ln X7 ln X8
Koefisien 23,156 0,790 0,082 -1,372 -0,129 -0,270 -,331 -4,476 0,252
p-value 0,125 0,276 0,905 0,485 0,667 0,878 0,238 0,119 0,340
• Uji Asumsi Independen
Lag 1
ACF LBQ p-value 0,008 0,003 0,959
2
0,058
0,144
0,930
3
0,288
3,746
0,290
4
0,068
3,956
0,412
5
-0,005
3,957
0,556
0.2
6
0,145
4,960
0,549
0.0
7
0,092
5,375
0,614
-0.2
8
-0,096
5,845
0,665
9
0,049
5,972
0,743
10
0,024
6,004
0,815
11
0,021
6,027
0,872
12
-0,142
7,199
0,844
13
-0,102
7,834
0,854
14
0,095
8,409
0,867
15
-0,207
11,232
0,736
16
-0,231
14,930
0,530
1.0 0.8
Autocorrelation
0.6 0.4
-0.4 -0.6 -0.8 -1.0 1
2
3
4
5
6
7
8 9 Lag
10
11
12
13
14
15
16
• Uji Asumsi Normalitas
KESIMPULAN & SARAN
1. Secara umum, IPM Provinsi Jawa Timur dari tahun 2004 hingga 2011 mengalami peningkatan. Jika dilihat dari pola grafiknya, variabel APS, RT dengan akses air bersih, TPAK, dan PDRB perkapita memiliki hubungan positif terhadap IPM. Variabel jumlah sarana kesehatan dan rasio guru terhadap siswa selama delapan tahun menunjukkan hasil yang relatif konstan. Variabel rasio sekolah terhadap siswa dan kepadatan penduduk setiap tahun mengalami pergerakan yang tidak menentu. Wilayah dengan rata-rata IPM tertinggi adalah Kota Blitar yaitu sebesar 75,80. 2. Terdapat lima variabel yang berpengaruh signifikan terhadap IPM antara lain variabel angka partisipasi SMP/MTs , jumlah sarana kesehatan , RT dengan akses air bersih , tingkat partisipasi angkatan kerja , dan PDRB perkapita
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, saran yang dapat diberikan adalah : 1. Upaya yang dapat dilakukan pemerintah provinsi Jawa Timur untuk meningkatkan IPM dari aspek pendidikan adalah dengan meningkatkan angka partisipasi SMP. Pembangunan dalam meningkatkan kualitas kesehatan masyarakat dapat dilakukan dengan menambah jumlah sarana kesehatan dan meningkatkan persentase rumah tangga yang menggunakan air bersih. Dari aspek kualitas hidup layak pemerintah perlu meningkatkan partisipasi angkatan kerja serta meningkatkan PDRB perkapita. 2. Untuk penelitian selanjutnya diharapkan menggunakan indikator lain yang berbeda dengan penelitian ini agar diketahui indikator lain yang juga berpengaruh terhadap IPM dan lebih dapat menjelaskan IPM.
Aisyah, N. (2004), Ketertkaitan Antara Indikator Pembangunan Ekonomi dan Indeks Pembangunan Manusia Dalam Perekonomian Indonesia. Skripsi, Institut Pertanian Bogor. Alam, J. (2006), Disparitas Pendapatan dan Faktor-Faktor yang Berpengaruh Terhadap Pencapaian Indeks Pembangunan Manusia di Kabupaten Bekasi. Laporan Tesis, Pascasarjana Universitas Indonesia. Ali, N. B. V. (2006), Analisis Hubungan Pembangunan Manusia dan Kinerja Perekonomian di Indonesia : Suatu Pendekatan Simultan pada Model Data Panel Provinsi. Laporan Tesis, Pascasarjana Universitas Indonesia. Badan Pusat Statistik (BPS). (2008), Indeks Pembangunan Manusia 2006-2007. BPS, Jakarta. Badan Pusat Statistik (BPS). (2010), Jawa Timur Dalam Angka. Jawa Timur. Bappenas. (1999), Data Dasar Pembangunan Daerah Kabupaten/Kota Tahun 1999. Bappenas, Jakarta. Faidah, D. Y. dan Purhadi. (2004), Pemodelan Regresi Probit Ordinal Pada Indeks Pembangunan Manusia Provinsi Sumatera Utara, Jawa Barat, Jawa Tengah, dan Jawa Timur. Skripsi, Institut Teknologi Sepuluh Nopember. Green, W. H. (2000), Econometric Analysis, 4th Edition. Prentice Hall, Inc. Gujarati, D. (2003), Basic Econometrics. Mc Grwa Hill, Inc, New York. Hsiao, C. (2003), Analysis of Panel Data. New York : Cambridge University Press. Kunarjo. (1992), Perencanaan dan Pembiayaan Pembangunan. Penerbit Universitas Indonesia (UIPress). Walpole, R. E. (1995), Pengantar Statistika, Edisi 3. Jakarta: PT. Gramedia Pustaka Utama.
