Pemodelan Geographically and Temporally Weighted Regression pada Data Pendapatan Asli Daerah
No Thumbnail Available
Date
2022-02-24
Authors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Abstract
Pendapatan Asli Daerah (PAD) merupakan sumber pembiayaan daerah
yang sangat penting khususnya untuk menciptakan kemakmuran dan
kesejahteraan bagi masyarakat daerah tersebut. Kondisi perekonomian,
sosial, budaya serta letak geografis suatu wilayah tentunya memengaruhi
besar kecilnya penerimaan PAD suatu kabupaten/kota. Waktu juga bisa jadi
turut berpengaruh terhadap penerimaan PAD, karena konsumsi pengeluaran
penduduk yang mengikuti harga barang dan jasa terus mengalami
perubahan setiap tahunnya.
Model Geographically and Temporally Weighted Regression (GTWR)
dikembangkan dari model Geographically Weighted Regression (GWR)
untuk menangani masalah heterogenitas spasial dan temporal pada data.
Metode ini menggunakan fungsi kernel untuk menentukan matriks
pembobot spasial dalam model yakni dengan cara menentukan bandwidth
yang optimum melalui metode Cross Validation.
Penerapan model GTWR pada realisasi penerimaan PAD kabupaten/kota di
Provinsi Jawa Barat dan Banten pada tahun 2017-2019 menunjukkan bahwa
variabel PDRB ADHB, variabel Pengeluaran Konsumsi Rumah Tangga,
variabel Tingkat Penghunian Kamar Hotel, dan Jumlah Rumah Makan
secara bersama-sama memiliki pengaruh yang signifikan. Namun, jika
dilihat dalam pemodelan lokal, variabel tersebut tidak semua berpengaruh
pada semua kabupaten/kota dan tahun.
Description
Keywords
PAD, GTWR, Bandwidth Optimum