Implementasi Spatial Durbin Model Berbasis Data Science Untuk Analisis Kemiskinan Jawa Timur

Penulis

  • Farah Yusnaida Arif Universitas Pembangunan Nasional "Veteran" Jawa Timur
  • Mohammad Idhom Universitas Pembangunan Nasional “Veteran”
  • Trimono Trimono Universitas Pembangunan Nasional “Veteran”

DOI:

https://doi.org/10.51903/9w9pye50

Kata Kunci:

Autokorelasi Spasial, Kemiskinan, Moran’s I, Spatial Durbin Model

Abstrak

Kemiskinan merupakan persoalan pembangunan yang membutuhkan analisis berbasis data untuk memahami variasinya antarwilayah. Topik ini dipilih karena terdapat indikasi keterkaitan spasial antarwilayah dan pentingnya pendekatan spasial dalam mendukung kebijakan daerah. Penelitian ini menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi kemiskinan di Provinsi Jawa Timur dengan menerapkan Spatial Durbin Model, yakni model spasial yang mengakomodasi pengaruh langsung maupun tidak langsung melalui lag spasial pada variabel independen. Proses analisis dilakukan menggunakan workflow data science berbasis Python untuk memastikan alur kerja yang sistematis, transparan, dan mudah direplikasi, sejalan dengan tren publikasi ilmiah yang memanfaatkan teknologi analitik modern.  Data yang digunakan merupakan data sekunder BPS tahun 2024. Tahapan analisis mencakup pra-pemrosesan data, pembentukan matriks pembobot Queen Contiguity, uji Moran’s I untuk mendeteksi autokorelasi spasial, serta estimasi model Spasial Durbin. Hasil Moran’s I menunjukkan adanya autokorelasi spasial positif yang signifikan (I=0,4099; p=0,0008), sehingga kemiskinan tidak tersebar secara acak. Hasil penelitian menunjukkan bahwa lag spasial pada variabel dependen tidak signifikan, namun terdapat efek spasial tidak langsung melalui Gini Rasio ( 4=-39,42168; p=0,03855). Selain itu, Indeks Pembangunan Manusia berpengaruh signifikan dalam menurunkan tingkat kemiskinan. Temuan ini menegaskan bahwa ketimpangan wilayah dan kualitas pembangunan manusia berperan penting dalam dinamika kemiskinan regional serta dapat menjadi dasar bagi perumusan kebijakan yang lebih tepat sasaran.

Unduhan

Data unduhan tidak tersedia.

Referensi

Adelia Suryani. (2023). Pengaruh Kemiskinan Terhadap Pertumbuhan Ekonomi Di Provinsi Sumatera Selatan. Jurnal Riset Rumpun Ilmu Sosial, Politik Dan Humaniora, 2(1), 48–56. https://doi.org/10.55606/jurrish.v2i1.661

Arifin, J. (2020). Budaya Kemiskinan Dalam Penanggulangan Kemiskinan Di Indonesia. Sosio Informa, 6(2). https://doi.org/10.33007/inf.v6i2.2372

Azizah, I. N., Arum, P. R., & Wasono, R. (2021). Model terbaik uji multikolinearitas untuk analisis faktor-faktor yang mempengaruhi produksi padi di Kabupaten Blora tahun 2020. Prosiding Seminar Nasional UNIMUS, 4, 61–69. Retrieved from https://scholar.google.com/scholar?as_ylo=2021&q=uji+autokorelasi+adalah&hl=id&as_sdt=0,5

BPS Provinsi Jawa Timur. (2024). PROFIL KEMISKINAN JAWA TIMUR TAHUN 2024. Badan Pusat Statistik Provinsi Jawa Timur, 3. Retrieved from chrome-extension://efaidnbmnnnibpcajpcglclefindmkaj/https://web-api.bps.go.id/download.php?f=cUBNw8uOq/LNqV+lYXmd5WRVc3dITUZsNjNxdUhRdHJTZkxXWXFOMXhWamM0by9rclJKdDZvZ2VjQ3RodkQrN1JzV3EyRllMS1lJM3ZuMDZvWHlKQzZ5VWE1VG5CdmNYY3ZHN3VSWEQyc09FcVpLbDNtcEIralNjZl

Faradila, S., & Imaningsih, N. (2022). Faktor-Faktor Kemiskinan di Kabupaten Sampang. Jurnal Dinamika Ekonomi Pembangunan, 5(1), 28–35. https://doi.org/10.33005/jdep.v5i1.313

HASIRU, L. S., DJAKARIA, I., & HASAN, I. K. (2022). Penerapan Model Spasial Durbin Dengan Uji Lanjutan Local Indicator of Spatial Autocorrelation Untuk Melihat Penyebaran Stunting Di Kabupaten Bone Bolango. Jambura Journal of Probability and Statistics, 3(1), 19–28. https://doi.org/10.34312/jjps.v3i1.13083

Hidayat, P. A., & Sarjanti, E. (2023). Analisis Distribusi Spasial UMKM Gula Merah Desa Cintaratu Kecamatan Lakbok Kabupaten Ciamis. Jurnal Pendidikan Tambusai, 7, 2103–2111.

Hutapea, R. O., Rani, M., Sinaga, T., Shadri, M., Lubis, I., & Aqil, M. F. (2025). Spatial Analysis of Earthquake Distribution Patterns in North Sumatera in 2022 Using Moran ’ s Test and Moran Scatter Plot Mapping. 4(2), 6–14.

Karim, A. (2021). Regional Economic Growth: A Spatial Durbin Model Approach. Jurnal Matematika MANTIK, 7(2), 147–154. https://doi.org/10.15642/mantik.2021.7.2.147-154

Laia, M. L., Deswanto, R., Utami, E. S., & Bekti, R. D. (2019). Metode Spatial Durbin Model Untuk Analisis Demam Berdarah Dengue Di Kabupaten Bantul. Jurnal Nasional Teknologi Terapan (JNTT), 3(2), 1. https://doi.org/10.22146/jntt.64246

Laia, M. L., Deswanto, R., Utami, E. S., & Bekti, R. D. (2021). Metode Spatial Durbin Model Untuk Analisis Demam Berdarah Dengue Di Kabupaten Bantul. Jurnal Nasional Teknologi Terapan (JNTT), 3(2), 1. https://doi.org/10.22146/jntt.64246

Mardiah, F., Islami, J., Irawan, M. F., & Pratama, I. N. (2024). Meninjau Dampak Kemiskinan Yang Terjadi Terhadap Masyarakat Kabupaten Dompu. 13.

Maulana, M. A., Julia, A., & Mafruhat, A. Y. (2022). Pengaruh Indeks Pendidikan, Gini Rasio, Jumlah Penduduk, dan Pendapatan Perkapita terhadap Tingkat Kemiskinan di Enam Provinsi Indonesia Tahun 2015-2019. Bandung Conference Series: Economics Studies, 2(1), 17–24. https://doi.org/10.29313/bcses.v2i1.300

Muhammed Wahed, Sishadiyati, S., & Imaningsih, N. (2021). Ekonomi Pembangunan kajian Teori dan Studi Empiris. Retrieved from https://id.scribd.com/document/739512886/MAKALAH-KEBIJAKAN-EKONOMI

Mukrom, M. H., Yasin, H., & Hakim, A. R. (2021). Pemodelan Angka Harapan Hidup Provinsi Jawa Tengah Menggunakan Robust Spatial Durbin Model. Jurnal Gaussian, 10(1), 44–54. https://doi.org/10.14710/j.gauss.v10i1.30935

Nila Isroviyah. (2020). Analisis Pengaruh Pendidikan Dan Kesehatan Terhadap Kemiskinan Di Indonesia Tahun 2016-2020. Jurnal Penelitian, 1–23.

Nurfitri, R., & Yanti, T. S. (2023). Pemodelan Umur Harapan Hidup di Jabar Tahun 2021 Menggunakan Spatial Durbin Model. Jurnal Riset Statistika, 3(2), 137–146. https://doi.org/10.29313/jrs.v3i2.3023

Raspati, R. S., Herrhyanto, N., & Agustina, F. (2024). Penerapan Spatial Durbin Model (SDM) Untuk Menganalisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Persentase Penduduk Miskin di Kabupaten Cianjur tahun 2021. 12(1), 1–10.

Sari, T. N. S., & Yulianto, S. (2024). Analisis Metode Spasial Untuk Menentukan Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Kriminalitas Pada Provinsi Jawa Timur Tahun 2022. Jurnal Ilmiah Dinamika Sosial, 8(2), 289–301. https://doi.org/10.38043/jids.v8i2.5326

Suryowati, K. S., Nahak, M., & Bekti, R. D. (2023). Penerapan Model Spasial Menggunakan Matriks Pembobot Queen Contiguity dan Euclidean Distance Terhadap Kasus Gizi Buruk Balita di Provinsi Nusa Tenggara Timur. J Statistika: Jurnal Ilmiah Teori Dan Aplikasi Statistika, 16(1), 298–308. https://doi.org/10.36456/jstat.vol16.no1.a7871

Vania Grace Sianturi, M. Syafii, & Ahmad Albar Tanjung. (2021). Analisis Determinasi Kemiskinan di Indonesia Studi Kasus (2016-2019). Jurnal Samudra Ekonomika, 5(2), 125–133. https://doi.org/10.33059/jse.v5i2.4270

Wulandari, S., Dasopang, A. P., Rawani, G. A., Hasfizetty, I., Sofian, M. Y., Dwijaya, R., & Rachmalija, S. (2022). KEBIJAKAN ANTI KEMISKINAN PROGRAM PEMERINTAH DALAM PENANANGGULANGAN KEMISKINAN DI INDONESIA. Jurnal Inovasi Penelitian, 2(10), 3209–3218.

Yuwono Yudo Nugroho, R., & Janahtul Isnaini, S. J. I. (2020). Analisis Determinan Kemiskinan Di Jawa Timur Tahun 2018. Jurnal GeoEkonomi, 11(2), 176–187. https://doi.org/10.36277/geoekonomi.v11i2.120

Unduhan

Diterbitkan

2025-12-08

Terbitan

Bagian

Articles

Cara Mengutip

Implementasi Spatial Durbin Model Berbasis Data Science Untuk Analisis Kemiskinan Jawa Timur. (2025). Seminar Nasional Teknologi Dan Multidisiplin Ilmu (SEMNASTEKMU), 5(1), 94-110. https://doi.org/10.51903/9w9pye50

Artikel Serupa

1-10 dari 43

Anda juga bisa Mulai pencarian similarity tingkat lanjut untuk artikel ini.