PEMODELAN PRODUK DOMESTIK REGIONAL BRUTO (PDRB) PROVINSI JAWA TENGAH DENGAN PENDEKATAN SPASIAL AUTOREGRESSIVE MODEL PANEL DATA

KHASANAH, ULFATUN, B2A016040 (2017) PEMODELAN PRODUK DOMESTIK REGIONAL BRUTO (PDRB) PROVINSI JAWA TENGAH DENGAN PENDEKATAN SPASIAL AUTOREGRESSIVE MODEL PANEL DATA. Sarjana / Sarjana Terapan (S1/D4) thesis, ["eprint_fieldopt_institution_Universitas Muhammadiyah Semarang" not defined].

[img]
Preview
Text
2. ABSTRAK.pdf

Download (406kB) | Preview
[img]
Preview
Text
3. BAB I.pdf

Download (720kB) | Preview
[img]
Preview
Text
4. BAB II.pdf

Download (791kB) | Preview
[img] Text
5. BAB III.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (671kB) | Request a copy
[img] Text
6. BAB IV.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (790kB) | Request a copy
[img]
Preview
Text
7. BAB V.pdf

Download (634kB) | Preview
[img]
Preview
Text
8. DAFTAR PUSTAKA.pdf

Download (520kB) | Preview

Abstract

Pemodelan spasial adalah pemodelan yang berhubungan dengan pendekatan titik dan area. Sedangkan analisis regresi data panel adalah analisis regresi yang didasarkan pada data panel untuk mengamati hubungan antara satu variabel terikat (dependent variabel) dengan satu atau lebih variabel bebas (independent variabel). Pendekatan yang digunakan adalah model Spatial Autoregressive (SAR) yang pada akhirnya akan dibandingkan untuk menentukan model terbaik. Model Spatial Autoregresive adalah model yang mengkombinasikan model regresi sederhana dengan lag spasial pada variabel dependen dengan menggunakan data cross section. Data yang digunakan adalah data PDRB dan faktor-faktor yang mempengaruhinya yaitu Pendapatan Asli Daerah (PAD), Jumlah Penduduk, dan Investasi tahun 2011-2015.Berdasarkan uji Hausman untuk model SAR diperoleh = 0.50389, df = 3, p-value = 0.918. Artinya p-value > 0.05 dengan demikian, model yang terpilih adalah SAR random effects. Kata kunci :PDRB, Spasial Panel, Spatial Autoregressive (SAR)

Item Type: Thesis (Sarjana / Sarjana Terapan (S1/D4) )
Call Number: 09/Statistik/X/2017
Subjects: L Education > Statistics
Divisions: Faculty of Science and Mathematics > S1 Statistics
Depositing User: perpus unimus
URI: http://repository.unimus.ac.id/id/eprint/1476

Actions (login required)

View Item View Item