Penerapan estimasi metode full Information Maximum Likelihood pada data Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) dan kemiskinan di Indonesia secara simultan

INDONESIA:

Sistem persamaan simultan merupakan model yang terdiri dari dua atau lebih persamaan, yang variabelnya saling berkaitan atau memiliki hubungan dua arah. Variabel sistem persamaan simultan disebut variabel endogen dan variabel predetermined. Tujuan penelitian ini untuk mengetahui hasil estimasi parameter dan implementasinya pada sistem persamaan simultan dengan metode Full Information Maximum Likelihood (FIML). Metode FIML digunakan untuk mengestimasi parameter sistem persamaan simultan yang teridentifikasi secara overidentified. Metode FIML juga disebut metode persamaan tunggal, yaitu mengestimasi parameter setiap persamaan dalam sistem persamaan simultan secara individu. Hasil estimasi metode FIML diimplementasikan pada data Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) dan Kemiskinan di Indonesia pada tahun 2000-2013, yang diperoleh model:

PD= 5228183 - 118810,47 KE + 8,755515 EX - 18,166159 IM
KE= 83,6719 - 0,00000001486 PD + 0,547844 TP + 0,455393 KP

Persamaan PDRB diperoleh variabel kemiskinan berpengaruh negatif terhadap PDRB. Hal tersebut berarti bahwa jika kemiskinan naik 1 poin dan variabel yang lain konstan, maka PDRB turun sebesar 118810,47. Jika kemiskinan, impor dan ekspor bernilai tetap, maka kemiskinan akan naik sebesar 5228183. Persamaan Kemiskinan diperoleh variabel PDRB berpengaruh negatif terhadap kemiskinan, Hal tersebut berarti jika PDRB naik 1 poin dan variabel yang lain konstan, maka kemiskinan turun 1,486 ×〖10〗^(-8). Jika PDRB, tingkat pengangguran dan kepadatan penduduk bernilai tetap, maka kemiskinan akan naik sebesar 83,6719.

Koefisien determinasi menunjukan pengaruh model persamaan PDRB dapat dijelaskan oleh variabel kemiskinan, ekspor, impor sebesar 86% sedangkan 14% dipengaruhi oleh variabel lain. Koefisien determinasi menunjukan pengaruh dalam model persamaan kemiskinan dapat dipengaruhi oleh variabel PDRB, tingkat pengangguran dan kepadatan penduduk sebesar 80% sedangkan 20% dipengaruhi oleh variabel lain.

ENGLISH:

A simultaneous equation system is a model consisting of two or more equations, whose variables are interrelated or have a two-way relationship. Simultaneous equation system variables are called endogenous variables and predetermined variables. This study aims to find out the results of parameter estimation and its implementation in simultaneous equation system with Full Information Maximum Likelihood (FIML) method. The FIML method is used to estimate the parameters of an overidentified system of overidentified simultaneous equations. The FIML method is also called the single equation method, which is to estimate the parameters of each equation in the system of simultaneous equations individually. The results of the estimated of the FIML method were implemented in the data of Gross Regional Domestic Product (GDP) and Poverty in Indonesia in 2000-2013, obtained by the model:

PD= 5228183 - 118810,47 KE + 8,755515 EX - 18,166159 IM
KE= 83,6719 - 0,00000001486 PD + 0,547844 TP + 0,455393 KP

The GRDP equation shows that the poverty variable has a negative effect on GRDP. This means that if poverty increases by 1 point and other variables are constant, then GRDP decreases by 118810.47. If poverty, imports and exports have a fixed value, then poverty will increase by 5228183. The Poverty Equation shows that the GRDP variable has a negative effect on poverty. This means that if GRDP increases by 1 point and other variables are constant, then poverty decreases by 1,486 ×〖10〗^(-8). If the GDP, unemployment rate and population density are fixed, poverty will increase by 83.6719.

The coefficient of determination shows the effect of the GRDP equation model can be explained by the variables of poverty, exports, imports of 86% while 14% is influenced by other variables. The coefficient of determination shows the influence in the poverty equation model can be influenced by the GRDP variable, unemployment rate and population density by 80% while 20% is influenced by other variables.

ARABIC:

نظام المعادلة المتزامن هو نموذج يتكون من معادلتين أو أكثر، تكون متغيراتهما مترابطة أو لها علاقة ثنائية الاتجاه. تسمى متغيرات نظام المعادلة المتزامنة المتغيرات الذاتية والمتغيرات المحددة مسبقا. في هذه الدراسة يتكون نموذج المعادلة المتزامنة من متغيرين داخليين و4 متغيرات محددة مسبقا. تهدف هذه الدراسة إلى معرفة نتائج تقدير المعلمة وتنفيذها في نظام معادلة متزامن مع طريقة
Full Information Maximum Likelihood (FIML). يتم استخدام أسلوب FIML لتقدير معلمات نظام تم تحديدها بشكل مفرط من المعادلات المتزامنة المحددة بشكل مفرط. وتسمى طريقة FIML أيضا طريقة المعادلة الواحدة ، وهي تقدير معلمات كل معادلة في نظام المعادلات المتزامنة بشكل فردي. 10- ونفذت نتائج البارامترات المقدرة لطريقة مكافحة غسل الأموال في بيانات الناتج المحلي الإجمالي الإقليمي والفقر في إندونيسيا في الفترة 2000-2013، وتم الحصول على نماذج معادلة متزامنة على النحو التالي:

PD= 5228183 - 118810,47 KE + 8,755515 EX - 18,166159 IM
KE= 83,6719 - 0,00000001486 PD + 0,547844 TP + 0,455393 KP

توضح معادلة GRDP أن متغير الفقر له تأثير سلبي على GRDP. هذا يعني أنه إذا زاد الفقر بمقدار نقطة واحدة وثابت المتغيرات الأخرى ، فإن GRDP ينخفض بمقدار 118810.47. إذا كان للفقر والواردات والصادرات قيمة ثابتة ، فإن الفقر سيرتفع بمقدار 5228183. توضح معادلة الفقر أن متغير GRDP له تأثير سلبي على الفقر. وهذا يعني أنه إذا زاد إجمالي الناتج المحلي الإجمالي بمقدار نقطة واحدة وكانت المتغيرات الأخرى ثابتة ، فإن الفقر ينخفض بمقدار 1.. 1,486 ×〖10〗^(-8) إذا تم إصلاح الناتج المحلي الإجمالي ومعدل البطالة والكثافة السكانية ، سيزداد الفقر بمقدار 83.6719.

يوضح معامل التحديد أن تأثير نموذج معادلة GRDP يمكن تفسيره من خلال متغيرات الفقر والصادرات والواردات بنسبة 86٪ بينما يتأثر 14٪ بمتغيرات أخرى. يوضح معامل التحديد أن التأثير في نموذج معادلة الفقر يمكن أن يتأثر بمتغير GRDP ومعدل البطالة والكثافة السكانية بنسبة 80٪ بينما يتأثر 20٪ بمتغيرات أخرى.