Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Produksi Padi di Pulau Jawa Menggunakan Geographically Weighted Panel Regression

Sartikasari, Sartikasari (2024) Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Produksi Padi di Pulau Jawa Menggunakan Geographically Weighted Panel Regression. Diploma thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

Text 2043201020-Undergraduate_Thesis.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only until 1 October 2026. Download (6MB) | Request a copy

Abstract

Sektor pertanian memiliki peran penting dalam kehidupan, kemajuan, perkenomian, dan memenuhi kebutuhan pangan bagi masyarakat. Usahatani tanaman pangan pada sektor pertanian terbesar adalah padi. Tanaman padi sangat penting karena mayoritas penduduk bergantung pada tanaman padi sebagai sumber pangan. Tingginya tingkat konsumsi beras menandakan bahwa komoditas padi sangat esensial dan ketersediaannya sangat penting. Pulau Jawa sebagai pulau dengan produksi padi terbesar di Indonesia menyumbang 50,62 persen dari total produksi padi nasional, namun pada tahun 2022 produksi tersebut mengalami penurunan dari tahun 2021. Seiring bertambahnya jumlah penduduk, permintaan terhadap padi juga bertambah. Namun, produksi padi tidak selalu mengalami kenaikan secara terus-menerus. adanya alih fungsi lahan sawah juga berdampak pada produksi padi. Oleh karena itu, untuk meningkatkan produksi padi perlu diketahui faktor-faktor yang mempengaruhi produksi padi. Penelitian ini menggunakan pendekatan ekonometrika menggunakan data panel dengan memperhatikan aspek spasial. Analisis yang digunakan adalah Geographichally Weighted Panel Regression (GWPR) yang merupakan pengembangan model regresi data panel dan GWR. Produksi padi dari enam provinsi Pulau Jawa memiliki variasi yang berbeda setiap provinsi dengan Jawa Timur, Jawa Tengah, dan Jawa Barat memiliki produksi padi yang tinggi mencapai juta ton, sedangkan Banten, DKI Jakarta, dan DI Yogyakarta memiliki produksi padi hanya ribuan ton. Hasil penelitian GWPR produksi padi diperoleh model yang berbeda setiap provinsi. Variabel yang berpengaruh signifikan terhadap produksi padi diantaranya realisasi penyaluran pupuk bersubsidi dan produksi benih padi. Model GWPR merupakan model yang tepat untuk menjelaskan produksi padi dibandingkan model regresi data panel karena nilai AIC model GWPR sebesar -20,012 lebih kecil dari regresi data panel sebesar 35,678 dan nilai R2 model GWPR sebesar 89,52% lebih besar dari regresi data panel sebesar 69,7%.
=================================================================================
The agricultural sector has an important role in life, progress, economy, and meeting food needs for the community. Food crop farming in the largest agricultural sector is rice. Rice plants are very important because most of the population depends on them as a food source. The high level of rice consumption indicates that rice commodities are essential, and their availability is very important. Java Island, the island with the largest rice production in Indonesia, accounts for 50.62 percent of the total national rice production, but in 2022, the production has decreased from 2021. As the population increases, the demand for rice also increases. However, rice production does not always increase continuously. The conversion of rice fields also has an impact on rice production. Therefore, to increase rice production, it is necessary to know the factors that affect rice production. This study uses an econometric approach using panel data by paying attention to spatial aspects. The analysis used is Geographically Weighted Panel Regression (GWPR) which is the development of a panel and GWR data regression model. Rice production from the six provinces of Java Island has different variations in each province, with East Java, Central Java, and West Java having high rice production reaching millions of tons, while Banten, DKI Jakarta, and DI Yogyakarta have rice production of only thousands of tons. The results of the GWPR research on rice production were obtained with different models for each province. Variables that have a significant effect on rice production include the realization of subsidized fertilizer distribution and rice seed production. The GWPR model is the right model to explain rice production compared to the panel data regression model because the AIC value of the GWPR model of -20.012 is smaller than the panel data regression of 35.678, and the R2 value of the GWPR model is 89.52% greater than the panel data regression of 69.7%.

Item Type:	Thesis (Diploma)
Uncontrolled Keywords:	Geographically Weighted Panel Regression, Produksi Padi, Pulau Jawa Geographically Weighted Panel Regression, Java, Rice Production
Subjects:	Q Science > QA Mathematics > QA278.2 Regression Analysis. Logistic regression
Divisions:	Faculty of Vocational > 49501-Business Statistics
Depositing User:	Sartikasari Sartikasari
Date Deposited:	01 Aug 2024 05:38
Last Modified:	01 Aug 2024 05:38
URI:	http://repository.its.ac.id/id/eprint/110112

Actions (login required)

View Item