Temuan Utama

Penelitian ini bertujuan untuk memodelkan faktor-faktor yang memengaruhi Indeks Pembangunan Manusia (HDI) di Provinsi Jawa Timur tahun 2022 menggunakan pendekatan Bayesian Spatial Autoregressive (BaySAR). Metode ini dipilih karena keunggulannya dalam mengatasi heteroskedastisitas, distribusi error yang tidak normal, dan keterbatasan lain dari pendekatan Maximum Likelihood Estimation (MLE), terutama pada data dengan efek spasial. Dalam penelitian ini, data dari 38 kabupaten/kota di Jawa Timur dianalisis, mencakup variabel bebas seperti tingkat kemiskinan, pengeluaran per kapita, dan keberadaan industri berskala menengah hingga besar. Hasil penelitian menunjukkan bahwa BaySAR menghasilkan model yang lebih akurat dibandingkan MLE. Dengan nilai sebesar 90,37%, serta nilai MAE dan RMSE yang lebih rendah, model ini memberikan hasil yang lebih robust. Faktor-faktor signifikan yang memengaruhi HDI meliputi tingkat kemiskinan yang memiliki pengaruh negatif signifikan, serta pengeluaran per kapita dan keberadaan industri yang memberikan kontribusi positif. Selain itu, keberadaan hubungan spasial antarwilayah teridentifikasi melalui matriks bobot spasial yang optimal dengan k=2 tetangga terdekat. Penelitian ini menegaskan pentingnya pendekatan Bayesian dalam analisis spasial, khususnya dalam menangkap pengaruh spasial dan hubungan lintas wilayah. Temuan ini memberikan dasar yang kuat bagi pengambil kebijakan untuk merumuskan strategi pembangunan manusia yang lebih efektif, seperti pengentasan kemiskinan, peningkatan pengeluaran per kapita, dan mendorong pertumbuhan industri di Jawa Timur.

Potensi Manfaat

Penelitian ini memberikan kontribusi signifikan dalam meningkatkan pemahaman tentang faktor-faktor yang memengaruhi HDI di wilayah Indonesia. Hasilnya dapat digunakan sebagai dasar pengambilan kebijakan untuk mengurangi kemiskinan, meningkatkan pengeluaran per kapita, dan mendorong pengembangan industri guna meningkatkan HDI.