Pemodelan Indeks Ketahanan Pangan di Indonesia Menggunakan Regresi Spasial Data Panel

Jannah, Miftakhul (2025) Pemodelan Indeks Ketahanan Pangan di Indonesia Menggunakan Regresi Spasial Data Panel. Other thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

Text 2043211046-Undergraduated_Thesis.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only Download (5MB) | Request a copy

Abstract

Ketahanan pangan merupakan isu krusial bagi Indonesia, mengingat negara ini memiliki populasi yang besar dan keragaman geografis yang signifikan. Penanganan kerentanan pangan yang komprehensif perlu diprioritaskan pada provinsi yang masih tergolong agak rentan serta mempertimbangkan adanya dependensi spasial antar provinsi. Oleh karena itu, untuk mengetahui dan menganalisis faktor – faktor yang memengaruhi indeks ketahanan pangan di Indonesia, digunakan metode regresi data panel spasial dengan periode tahun 2019-2023. Faktor-faktor yang diduga mempengaruhi indeks ketahanan pangan terdiri dari kepadatan penduduk, produksi padi, impor non-migas, IPM, dan pengeluaran pemerintah. Hasil analisis berdasarkan model Spatial Autoregressive Model (SAR) fixed effect data panel menunjukkan bahwa provinsi di Indonesia maksimal bersinggungan secara spasial dengan lima provinsi. Mayoritas provinsi berada di kuadran I yang menunjukkan bahwa provinsi yang memiliki Indeks Ketahanan Pangan (IKP) tinggi dikelilingi oleh provinsi yang memiliki Indeks Ketahanan Pangan (IKP) tinggi juga, sehingga terjadi pengelompokan (clustering). Hal ini sudah sesuai dengan hasil uji Moran’s I sebesar 0,701 yang artinya indeks ketahanan pangan beserta faktor-faktor yang mempengaruhinya selama tahun 2019 hingga 2023 memiliki dependensi spasial positif dikarenakan tanda pada Moran’s I bernilai positif yang artinya antara wilayah yang diamati dengan wilayah lainnya mengelompok dan berdasarkan model yang terbentuk menunjukkan bahwa variabel yang berpengaruh signifikan adalah variabel kepadatan penduduk (X1) dan variabel IPM (X4). Variabel kepadatan penduduk berpengaruh negatif terhadap nilai Indeks Ketahanan Pangan (IKP), sedangkan variabel IPM berpengaruh positif. Artinya semakin padat jumlah penduduk suatu provinsi maka IKP semakin turun dan semakin naik nilai IPM suatu provinsi maka semakin naik IKP. Sehingga pemerintah provinsi yang ingin menaikkan IKP dapat memperbaiki nilai IPM dan menekan faktor-faktor yang mempengaruhi. Model terbaik yang terbentuk tergolong baik karena semua tanda parameter sesuai dengan teori ekonomi, berpengaruh signifikan, memiliki dependensi spasial, dan memiliki nilai RMSE yang kecil.
==================================================================================================================================
Food security is a crucial issue for Indonesia, given that the country has a large population and significant geographic diversity. Comprehensive handling of food vulnerability needs to be prioritized in provinces that are still relatively vulnerable and considering the spatial dependency between provinces. Therefore, to identify and analyze the factors that influence the food security index in Indonesia, the spatial panel data regression method was used for the period 2019-2023. The factors that are suspected of influencing the food security index consist of population density, rice production, non-oil and gas imports, HDI, and government spending. The results of the analysis based on the Spatial Autoregressive Model (SAR) fixed effect panel data model show that provinces in Indonesia are spatially intersected with a maximum of five provinces. The majority of provinces are in quadrant I, which shows that provinces with a high Food Security Index (IKP) are surrounded by provinces that also have a high Food Security Index (IKP), resulting in clustering. This is in accordance with the results of the Moran's I test of 0.701, which means that the food security index and its influencing factors during 2019 to 2023 have a positive spatial dependency because the sign on Moran's I is positive, which means that the observed region and other regions are grouped and based on the model formed, it shows that the variables that have a significant effect are the population density variable (X1) and the HDI variable (X4). The population density variable has a negative effect on the Food Security Index (IKP) value, while the HDI variable has a positive effect. This means that the denser the population of a province, the lower the IKP and the higher the HDI value of a province, the higher the IKP. So that provincial governments that want to increase the IKP can improve the HDI value and suppress the influencing factors. The best model formed is classified as good because all parameter signs are in accordance with economic theory, have a significant effect, have spatial dependency, and have a small RMSE value.

Item Type:	Thesis (Other)
Uncontrolled Keywords:	Food Security Index, Indonesia, Panel Data Spatial Regression, Spatial Autoregressive Model, Indeks Ketahanan Pangan, Indonesia, Regresi Spasial Data Panel, Spatial Autoregresive Model
Subjects:	H Social Sciences > HA Statistics > HA30.6 Spatial analysis H Social Sciences > HA Statistics > HA31.3 Regression. Correlation. Logistic regression analysis.
Divisions:	Faculty of Vocational > 49501-Business Statistics
Depositing User:	Miftakhul Jannah
Date Deposited:	16 Jul 2025 08:55
Last Modified:	16 Jul 2025 08:55
URI:	http://repository.its.ac.id/id/eprint/119865

Actions (login required)

View Item