Detail buku

No BukuT.ITS.2008.26
UniversitasITS
PenulisSiti Muchlisoh
Judul BukuMODEL REGRESI DATA PANEL DENGAN KORELASI ERROR SPASIAL
PembimbingDr. Purhadi, M.Sc. ; Sosikin Baidowi, M.Stats.
AbstrakABSTRAK INDONESIA : Efek spasial dapat dibedakan menjadi dua bagian, yaitu autokorelasi spasial dan heterogenitas spasial. Autokorelasi spasial terjadi akibat adanya dependesis dalam data cross-sectoin (korelasi error spasial). Sedangkan heterogenitas spasial terjadi akibat adanya perbedaan antar suku region dengan region lainnya (efek region radom). Meguji keberadaan efek region radom dan kolerasi error spasial dalam model regresi atau planel sangat penting kerena mengabaikan kedua hal tersebut akan menyebabkan estimasi tidak evesien dan kesimpilan yang diperoleh tidak tepat. Penelitian ini mengkaji prosedur inferensi statistik dalam mengestimasi parameter dalam model regresi data planel dengan kolerasi error spasial menggunakan metode Maximum Likelihood Estimation (MLE). Penelitian ini juga mengkaji peurunan statistik uji Largrange Multiplier (LM test) untuk menguji keberadaan efek region radom dan korelasi error spasial. Ada tiga hipotesis yang digunakan, yaitu hipotesis gabungan, marjinal dan bersyarat. Masing-masing hipotesis menghasilkan statistik LM test yang berbeda. Hasil pengujian pada model pengaruh pertumbuhan ekonomi dan inflasi terhadap kemiskinan di Indonesia menunjukan adanya efek region radom dan korelasi error. Kata Kunci: data planel, efek region radom, korelasi error, statistik uji Largrange Multiplier (LM test) ABSTRAK INGGRIS : Spatial effects can be classified into two types: spatial autocorrelation and spatial heterogeneity. Spatial autocorrelation occurs as the result of the dependency in a cross-section data (spatial error correlation). On the other hand, spatial heterogeneity occurs from the difference between one regionand another (ransdom region effect). Testing the random effect and spatial error correlation in a regression of panel data model is very important, since ignoring these two issues can cause the estimate to be inefficient and misleading inference. In this research, we examine statistical inference procedure in estimating parameters on the panel data regression model with spatial error correlation using Maximum Likelihood Estimation (MLE) method. We also examine statistical derivation of the Lagrange Multipier (LM test) to test the presence of random region effect and spatial error found from testing on model of economic growth and inflation effect to poverty in Indonesia show that a random region effect and spatial error correlation exist. Keywods : Panel data, random region effect, spatial error correlation, Lagrange Multipier test (LM test).
JenisThesis