Seminar haSil TUGaS aKhir Ayunanda Melliana

1309100104 Dosen Pembimbing :

Dr. Dra. Ismaini Zain, M.Si

JURUSAN STATISTIKA - FMIPA INSTITUT TEKNOLOGI SEPULUH NOPEMBER

PENDAHULUAN •Latar Belakang •Rumusan Masalah •Tujuan Penelitian

TINJAUAN PUSTAKA •Pembangunan •Regresi Panel

METODE PENELITIAN •Sumber Data •Variabel Penelitian •Langkah Analisis

ANALISIS PEMBAHASAN •Deskripsi Variabel Penelitian •Pemodelan IPM

KESIMPULAN-SARAN

•Manfaat Penelitian •Batasan Masalah

PENDAHULUAN

Pembangunan

…..

…. IPM

DKI J

akar

ta

Sula

wes

i Uta

ra

Riau

Yo

gyak

arta

Ka

liman

tan

Tim

ur

Kepu

laua

n Ri

au

Kalim

anta

n Te

ngah

Su

mat

era

Uta

ra

Sum

ater

a Ba

rat

Sum

ater

a Se

lata

n Be

ngku

lu

Bang

ka B

elitu

ng

Jam

bi

Jaw

a Te

ngah

Ja

wa

Bara

t Ba

li In

done

sia

Aceh

Ja

wa

Tim

ur

Sula

wes

i Sel

atan

M

aluk

u La

mpu

ng

Sula

wes

i Ten

gah

Bant

en

Goro

ntal

o Su

law

esi T

engg

ara

Kalim

anta

n Se

lata

n Su

law

esi B

arat

Ka

liman

tan

Bara

t Iri

an Ja

ya B

arat

M

aluk

u U

tara

N

usa

Teng

gara

Tim

ur

Nus

a Te

ngga

ra B

arat

Pa

pua

IPM Provinsi di Indonesia Tahun 2010

72.27 71.62

Indeks Pembangunan

Manusia (IPM)

IPM ukuran kinerja

pembangunan secara menyeluruh yang dibentuk

dari pendekatan tiga dimensi mencakup

pengetahuan, umur panjang dan sehat, serta kehidupan

yang layak.

PENDIDIKAN • Angka partisipasi sekolah

di kabupaten/kota • Jumlah gedung sekolah • Rasio guru terhadap

siswa (Alam, 2006)

PENDIDIKAN

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)

2004 66.8

2006

69.18

2008

70.38

2005 68.42

2007 69.78

2009 71.06

2011 72.18

2010 71.62

2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011

54.84

53.57 52.87

56.88 56.04 55.70

52.94 53.19

Rumah Tangga Dengan Akses Air Bersih REGRESI PANEL

•Kinerja perekonomian dan pembangunan manusia melalui pendidikan berpengaruh secara positif

Ali (2006) : hubungan IPM dan kinerja ekonomi dengan pendekatan simultan model data panel

•PDRB perkapita berdasar harga konstan dan jumlah penduduk memiliki hubungan positif terhadap IPM

Aisyah (2004) : keterkaitan antara indikator pembangunan ekonomi dengan IPM

RUMUSAN MASALAH TUJUAN PENELITIAN

MANFAAT PENELITIAN BATASAN MASALAH

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.

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 masing-masing 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

time series

cross section

data panel

Keunggulan Data Panel • Mengurangi kolinieritas antar variabel • Dapat mengontrol heterogenitas individu • Sesuai untuk mempelajari perubahan

dinamis (Hsiao : 2003)

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

FEM

REM

Pada CEM, intersep konstan atau sama di setiap individu maupun setiap periode (Widarjono, 2007).

FEM mengasumsikan bahwa tidak ada time spesific effects dan hanya memfokuskan pada individual spesific effects (Hsiao, 2003).

Pendekatan ini melibatkan korelasi antar error terms karena berubahnya waktu maupun unit observasi (Hsiao, 2003).

•Uji Chow Memilih antara CEM dan FEM

Hipotesis

minimal ada satu intersep yang berbeda :

...:1

38210HH αααα ====

dengan, RRSS : sum square residual model OLS URSS : sum square residual model fix 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)

Statistik uji :

•Uji Hausman Memilih antara REM dan FEM

Hipotesis

0),(:

0),(:1

0≠=

itit

ititXcorrHXcorrH

εε

Statistik uji :

Tolak H0 jika

•Uji LM Untuk mengetahui heteroskedasitas panel

Hipotesis :

:1

220

HH i σσ =

minimal ada satu 22 σσ ≠i

Tolak H0 jika

Statistik uji :

Uji Serentak Uji Parsial

Statistik uji :

ditolak jika,

>

Statistik uji :

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 2004-2011.

Subyek Tahun Variabel

Respon (Y)

Variabel Prediktor

(X1) …

Variabel Prediktor

(Xk)

Kab/Kota-1 2004 Y(1,2004) X1(1,2004) … X8(1,2004) … … … … … 2011 Y(1,2011) X1(1,2011) … X8(1,2011)

Kab/Kota-2 2004 Y(2,2004) X1(2,2004) … X8(2,2004) … … … … … 2011 Y(2,2011) X1(2,2011) … X8(2,2011)

… … … … … … Kab/Kota-38 2004 Y(38,2004) X1(38,2004) … X8(38,2004)

… … … … … 2011 Y(38,2011) X1(38,2011) … 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 Variabel Sumber

Indeks Pembangunan manusia

Indeks pembangunan manusia (Y) -

Pendidikan Kabupaten/Kota

Rasio guru terhadap murid SD/MI (X1) Rasio sekolah terhadap murid SD/MI (X2) Angka partisipasi SD/MI (X3)

Alam (2006) - Sukmaraga (2011)

Kesehatan Kabupaten/Kota

Jumlah sarana kesehatan (X4) Rumah tangga dengan akses air bersih (X5)

Alam (2006) Alam (2006)

Kependudukan Kepadatan penduduk (X6) Tingkat partisipasi angkatan kerja (X7) PDRB per kapita (X8)

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

2 Memodelkan IPM dengan regresi panel

Uji multikolinieritas Uji Chow Uji

Hausman Uji LM

Estimasi parameter

Uji Serentak

Uji Individu

Uji Asumsi Residual

ANALISIS PEMBAHASAN

65.82 67.48

68.42

69.09

69.85

70.14

70.71 71.43

2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011

13 12 12

12

11 12 12

13

2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011

Gambar 1. IPM Jawa Timur (Y) Gambar 2. Rasio Guru-Murid (X1)

303

312 310

324

313 319

308 305

2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 Gambar 3. Rasio Sekolah-Murid (X2)

89 89

90 90

90 90

91 90

2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011

Gambar 4. Jumlah Sarana Kesehatan (X4)

85.6 85.6 85.3 87.8 88.1 89.2 90.0 91.3 88.2 89.3 89.0 89.3 91.3 93.2 93.9 93.1

64.6 68.6 67.2 68.8 69.1 69.4 69.4 69.9

2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011

X2 X4 X6

Gambar 5. Persentase APS (X2), Pengguna Air Bersih (X4), dan TPAK (X6)

1831

1851 1871 1887

1729

1742 1756

1766

2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011

Gambar 6. Kepadatan Penduduk (X6)

10289.4

12008.8

13513.2

15622.0

17916.3

19798.1

22200.0 25019.2

2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 Gambar 7. PDRB Per Kapita (X6)

Variabel Rata-Rata

Max Min Kab/Kota dengan

Nilai Tertinggi

Kab/Kota dengan Nilai Terendah

IPM 69.12 75.80 57.33 Kota Blitar Kab Sampang Rasio guru-murid 12 16 9 Kab Sidoarjo Kab Probolinggo,

Lamongan, Sampang, Pamekasan

Rasio sekolah-murid 312 538 136 Kota Madiun Kab Sampang APS 87.87 97.77 69.54 Kota Madiun Kab Sampang Jumlah sarana kesehatan

90 187 12 Kab jember Kota Batu

Pengguna air bersih 90.93 99.62 67.41 Kota Surabaya Kab Sampang Kepadatan penduduk 1804 8309 351 Kota Surabaya Kab Banyuwangi TPAK 68.38 78.34 61.96 Kab Pacitan Kota Madiun PDRB per kapita 17046 177623 5084 Kota Kediri Kab Pamekasan

Tabel 1. Statistika Deskriptif Variabel Penelitian

Prediktor Koefisien SE Koef thitung p-value VIF X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8

0,01820 0,01100 0,28686 0,00528 0,06195 0,00064 0,06448 0,00001

0,06112 0,002163 0,02269 0,004107 0,02133 0,000097 0,03962 0,000005

0,30 5,09

12,65 1,29 2,90 6,62 1,63 1,89

0,766 0,000 0,000 0,199 0,004 0,000 0,105 0,059

1,3 2,4 2,0 1,3 1,7 2,0 1,6 1,2

•Uji Chow Memilih antara CEM dan FEM

Hipotesis minimal ada satu intersep yang berbeda Statistik Uji F F-tabel Keputusan

17,999582 1,697 Tolak H0

Kesimpulan : Model yang sesuai FEM

•Uji Hausman Memilih antara REM dan FEM

Hipotesis 0),(:

0),(:1

0≠=

itit

ititXcorrHXcorrH

εε

Statistik Uji W F-tabel Keputusan

76,589332 20,0902 Tolak H0 Kesimpulan : Model yang sesuai FEM

:...:

1

38210HH αααα ====

•Uji LM Untuk mengetahui heteroskedasitas panel

Hipotesis :

:1

220

HH i σσ =

minimal ada satu 22 σσ ≠i

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) Kabupaten/Kota Indeks (i) Kabupaten/Kota

1 Kabupaten Pacitan 34.560 20 Kabupaten Magetan 34.292 2 Kabupaten Ponorogo 30.872 21 Kabupaten Ngawi 31.090 3 Kabupaten Trenggalek 35.659 22 Kabupaten Bojonegoro 26.777 4 Kabupaten Tulungagung 32.344 23 Kabupaten Tuban 30.607 5 Kabupaten Blitar 35.217 24 Kabupaten Lamongan 25.795 6 Kabupaten Kediri 30.584 25 Kabupaten Gresik 33.389 7 Kabupaten Malang 27.179 26 Kabupaten Bangkalan 28.799 8 Kabupaten Lumajang 32.228 27 Kabupaten Sampang 25.982 9 Kabupaten Jember 19.184 28 Kabupaten Pamekasan 29.925 10 Kabupaten Banyuwangi 23.303 29 Kabupaten Sumenep 25.087 11 Kabupaten Bondowoso 26.484 30 Kota Kediri 31.026 12 Kabupaten Situbondo 28.194 31 Kota Blitar 48.963 13 Kabupaten Probolinggo 23.172 32 Kota Malang 46.385 14 Kabupaten Pasuruan 28.376 33 Kota Probolinggo 45.755 15 Kabupaten Sidoarjo 37.431 34 Kota Pasuruan 45.832 16 Kabupaten Mojokerto 35.295 35 Kota Mojokerto 49.674 17 Kabupaten Jombang 32.392 36 Kota Madiun 48.002 18 Kabupaten Nganjuk 30.853 37 Kota Surabaya 33.485 19 Kabupaten Madiun 32.286 38 Kota Batu 44.833

• Uji Serentak Hipotesis

:0...:

1

8210HH ==== βββ

minimal ada satu 0≠kβ

Statistik Uji F F-tabel Keputusan

166,4717 2,7 Tolak H0

• Uji Parsial Hipotesis

Kesimpulan : Minimal ada satu parameter yang signifikan

0:0:

1

0≠=

k

kHH

ββ

Variabel Koefisien t- hitung p-value C 33.19245 9.070044 0.0000

X1 -0.048411 -1.980757 0.0487 X2 0.000878 0.497917 0.6190 X3 0.102315 6.444523 0.0000* X4 0.114962 3.202620 0.0015* X5 0.063713 4.427757 0.0000* X6 -0.000778 -2.016346 0.0448 X7 0.162577 6.592495 0.0000* X8 8.41E-05 9.305773 0.0000*

• Uji Asumsi Identik Prediktor Koefisien p-value

Konstanta ln X1

ln X2

ln X3

ln X4

ln X5

ln X6

ln X7

ln X8

23,156 0,790 0,082

-1,372 -0,129 -0,270 -,331

-4,476 0,252

0,125 0,276 0,905 0,485 0,667 0,878 0,238 0,119 0,340

• Uji Asumsi Independen

16151413121110987654321

1.0

0.8

0.6

0.4

0.2

0.0

-0.2

-0.4

-0.6

-0.8

-1.0

Lag

Au

toco

rre

lati

on

Lag ACF LBQ p-value 1 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

6 0,145 4,960 0,549

7 0,092 5,375 0,614

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

• 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 (UI-

Press). Walpole, R. E. (1995), Pengantar Statistika, Edisi 3. Jakarta: PT. Gramedia Pustaka Utama.