Kajian Sistem Persamaan Simultan Dinamis Data Panel Dengan Pendekatan Quasi-Maximum Likelihood Estimator (Studi Kasus: Analisis Produksi Padi di Indonesia)

Widiantoro, Tri (2023) Kajian Sistem Persamaan Simultan Dinamis Data Panel Dengan Pendekatan Quasi-Maximum Likelihood Estimator (Studi Kasus: Analisis Produksi Padi di Indonesia). Masters thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

Text 6003211031-Master_Thesis.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only until 1 September 2025. Download (2MB) | Request a copy

Abstract

Penelitian menggunakan data panel memiliki beberapa keuntungan diantaranya adalah lebih bersifat heterogen, lebih efisien dan bisa mempelajari perubahan yang dinamis. Metode yang populer digunakan untuk mengestimasi parameter pada persamaan simultan adalah Two Stage Least Square (2SLS), yang merupakan pengembangan dari metode Ordinary Least Square (OLS). Meskipun merupakan pengembangan metode OLS, metode 2SLS masih menghasilkan penaksir parameter bias jika diterapkan pada persamaan simultan, apabila error berdistribusi tidak normal. Oleh karena itu, penelitian ini akan mengkaji metode Quasi-Maximum Likelihood Estimation (QMLE) yang diharapkan dapat mengatasi kelemahan metode 2SLS pada saat digunakan untuk menaksir parameter persamaan simultan apabila error berdistribusi tidak normal. Metode QMLE mempunyai fungsi spesifikasi yang lebih fleksibel dan umum dalam specification error. Penelitian dengan metode persamaan simultan dinamis data panel dengan pendekatan QMLE ini akan diterapkan pada kasus analisis produksi padi di Indonesia. Berdasarkan kajian yang dilakukan terbukti bahwa QMLE dapat mengatasi kelemahan 2SLS. Hasil dari pemodelan simultan data panel dengan pendekatan QMLE menunjukkan bahwa variabel jumlah penggunaan pupuk mempunyai pengaruh positif terhadap variabel produktivitas padi dengan selang kepercayaan elastisitas sebesar (0,0069-0,0581). Variabel harga beras memberikan pengaruh negatif terhadap produksi padi dengan selang kepercayaan elastisitas sebesar (-1,4532 – 1,5334).
===================================================================================================================================
Panel data research has several advantages, including being more heterogeneous, efficient, and capable of studying dynamic changes. A popular method used to estimate parameters in simultaneous equations is Two Stage Least Squares (2SLS), which is an extension of the Ordinary Least Squares (OLS) method. Despite being an extension of the OLS method, the 2SLS method still yields biased parameter estimators when applied to simultaneous equations, if the errors are not normally distributed. Therefore, this research will examine the Quasi-Maximum Likelihood Estimation (QMLE) method, which is expected to address the shortcomings of the 2SLS method when used to estimate parameters in simultaneous equations with non-normally distributed errors. The QMLE method has a more flexible and general specification function in handling specification errors. Research using the dynamic panel data simultaneous equations approach with the QMLE method will be applied to the case of analyzing rice production in Indonesia. Based on the conducted study, it is proven that QMLE can overcome the weaknesses of 2SLS. The results of modeling panel data simultaneous equations using the QMLE approach show that the variable of fertilizer usage has a positive impact on rice productivity with an elasticity confidence interval of (0.0069-0.0581). The variable of rice price has a negative influence on rice production with an elasticity confidence interval of (-1.4532 - 1.5334).

Item Type:	Thesis (Masters)
Uncontrolled Keywords:	Quasi-Maximum Likelihood Estimator, simultan dinamis, data panel, ketahanan pangan, pertanian Quasi-maximum likelihood estimator, Two-stage least squares, Dynamic simultaneous, Panel data, Agriculture
Subjects:	Q Science > QA Mathematics > QA278.3 Structural equation modeling.
Divisions:	Faculty of Science and Data Analytics (SCIENTICS) > Statistics > 49101-(S2) Master Thesis
Depositing User:	Tri Widiantoro
Date Deposited:	29 Aug 2023 01:29
Last Modified:	29 Aug 2023 01:29
URI:	http://repository.its.ac.id/id/eprint/104889

Actions (login required)

View Item