Model Galat Spasial Untuk Jumlah Produksi Padi Tahun 2014 Di Jawa Barat

Authors

  • Alicia Anggelia Lumbantoruan Program Studi Matematika, Universitas Kristen Satya Wacana Salatiga,
  • Adi Setiawan Program Studi Matematika, Universitas Kristen Satya Wacana Salatiga,
  • Bambang Susanto Program Studi Matematika, Universitas Kristen Satya Wacana Salatiga,

DOI:

https://doi.org/10.26486/jm.v3i2.753

Keywords:

Produksi Padi, Model Galat Spasial, Matriks, Regresi, Konstanta

Abstract

Indonesia merupakan salah satu negara produksi padi oleh karena itu luas lahan yang merupakan faktor utama yang sangat berpengaruh dalam produksi padi. Pad studi ini mengusulkan Model Galat Spasial dalam penerapan untuk jumlah produksi padi dan jumlah produksi padi tetangga. Model ini mengasumsikan bahwa kesalahan dalam model memiliki hubungan spasial antara satu daerah dan daerah lain. Data yang diolah adalah luas lahan produksi dan jumlah produksi padi di setiap kabupaten, di Jawa Barat pada tahun 2014. Matriks Pembobot juga digunakan, dalam menggambarkan kedekatan antar wilayah. Hasil yang diperoleh dari model spasial diketahui bahwa konstanta dan juga jumlah total produksi daerah tetangga tidak dipengaruhi berdasarkan hasil konstanta negatif dan juga hasil uji t, yang menyatakan bahwa jumlah produksi tetangga daerah tidak mempengaruhi jumlah produksi padi. Regresi sederhana tanpa konstanta adalah model terbaik untuk produksi tanaman padi yang hanya didasarkan pada area produksi.

References

Amelia, M. (2012): Penerapan Regresi Spasial Untuk Data Kemiskinan Kabupaten Di Pulau Jawa. Skripsi. Fakultas Matematikan dan Ilmu Pengetahuan Alam. Institut Pertania Bogor. Bogor.

Anselin, L. (1999): Spasial Econometri. Dallas: School of Sosial Sciences.

Badan Pusat Statistik. (2015): Jawa Barat Dalam Angka 2015. Badan Pusat Statistik Jawa Barat. Bandung.

Dalughu, A. (2018): Model Autoregressif Spasial untuk Jumlah produksi Tanaman Pekerbunan di Kabupaten Halmahera Utara tahun 2012. Skripsi. Fakulta Ilmu Alam dan Teknologi Rekayasa. Universitas Halmahera. Tobelo.

Djuraida, A. (2012): Regresi Spasial untuk Menentukan Faktor-Faktor Kemiskinan di Provinsi Jawa Timur. Statistika. Vol. 12, No. 1. 1 – 8 Mei 2012.

Mubtadiah, L. (2011): Estimasi Parameter Model Regresi Spasial Error Dengan Metode Maximum Likelihood. Skripsi, Fakultas Sains dan Teknologi. Universitas Islam Negeri (UIN) Maulana Malik Ibrahim. Malang.

Nuryadi, S. P., Astuti, T. D., Utami, E. S., & Budiantara, M. (2017). Dasar-Dasar Statistik Penelitian.

Parhusip, H.A. dan Ramos, S. (2015): Prototype G2A (GSTAR dan GIS untuk Analisa data dan Optimasi data Pertanian dan Pendesaan). Tisara Grafika. Salatiga.

Rahmawati, R., Safitri, D., dan Fairuzdhiaya, O.M. (2015): Analisa Spasial Pengaruh Tingkat Pengaruh terhadap Kemiskinan Di Indonesia. Media Statistika. Vol. 8 No. 1, Juni 2015.

Riadi, E. (2016): Staistika Penelitian (Analisis Manual dan IBP SPSS), ANDI, Yogyakarta.

Rossche. (2011). Berkas:Map of West Java With Cities and Regencies Names.png. Wikipedia.URT:https://id.wikipedia.org/wiki/Berkas:Map_of_West_Java_with_cities_and_regencies_names.png.

Setiawan, A. (2017): Analisis Data Statistik. Tisara Grafika. Salatiga.

Surya, ANTARA. 2017. Februari 2017, Sektor Pertanian Serap Banyak Tenaga Kerja. Tempo.co. 5 Mei 2017. URT: https://bisnis.tempo.co/read/872715/februari-2017-sektor-pertanian-serap-banyak-tenaga-kerja/full&view=ok [tanggal akses]

Downloads

Published

2019-04-04

Issue

Section

Articles