dc.description.abstract | Analisis yang optimal memerlukan data yang lengkap sehingga data yang terkumpul dapat menyajikan informasi yang dibutuhkan. Data yang terdiri dari beberapa lokasi yang diobservasi pada satu waktu disebut data lintas lokasi. Sedangkan, data yang dikumpulkan dari beberapa waktu untuk satu lokasi saja disebut data deret waktu. Data yang melibatkan keduanya disebut data panel, yaitu data yang terdiri dari data lintas lokasi dan data deret waktu. Namun sering ditemui bahwa nilai observasi pada suatu lokasi dipengaruhi atau bergantung pada nilai observasi di lokasi sekitarnya. Fenomena inilah yang kemudian dikenal dengan spasial dependen. Model spasial dependen dibagi menjadi dua, yaitu model spasial lag (spatial autoregressive model/SAR) yang pada peubah dependennya terdapat korelasi spasial dan model spasial galat (spatial galat model/SEM) yang pada peubah galatnya terdapat korelasi spasial. Pengaruh ketergantungan spasial antar lokasi diatasi dengan menambahkan komponen spasial ke model data panel yaitu spasial lag dan spasial eror. Komponen model data panel dapat berbentuk efek tetap atau efek acak. Penentuan bentuk efek ini sangat penting, agar diperoleh penduga yang efisien dan akurat. Indonesia dikenal sebagai negara agraris kerena sebagian besar penduduk Indonesia mempunyai pencaharian di bidang pertanian atau bercocok tanam. Komoditi tanaman pangan merupakan salah satu bagian utama dari sektor pertanian, oleh karena itu dalam upaya pengamanan komoditas tanaman pangan, pemerintah setiap tahunnya selalu menempatkan sebagai hal utama dalam setiap perencanaan pembangunan. Salah satu komoditi utama tanaman pangan adalah padi. Peningkatan hasil produksi tidak lepas dari anggaran yang diberikan oleh pemerintah dalam satu bentuk kebijakan fiskal. Dalam rangka membangun kebijakan yang berkesinambungan, pemerintah diharapkan dapat menerapkan kebijakan-kebijakan dengan prinsip kehati-hatian dan melakukan berbagai upaya agar terjadi efisiensi di bidang belanja negara. Pengalokasian anggaran perlu dipertajam agar yang dibiayai mampu menghasilkan output seperti yang diharapkan dengan seefisien mungkin, termasuk diantaranya adalah pengeluaran untuk anggaran sektor pertanian. Tujuan pada penelitian ini untuk mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi anggaran sektor pertanian dan mengetahui efek penambahan unsur spasial pada model data panel. Data yang digunakan dalam penelitian adalah data sekunder dari BPS dan data Dana Perimbangan dari Kementrian Keuangan Provinsi Jawa Tengah yang terdiri dari 35 kab/kota yang terdiri dari satu peubah respon yaitu anggaran pertanian dan 7 peubah penjelas yaitu jumlah penduduk miskin, pertumbuhan ekonomi, jumlah penduduk pertanian, produktivitas, luas panen, PDRB dan produksi. Periode data yang digunakan adalah dari tahun 2008 sampai tahun 2012. Untuk mengetahui pengaruh spasial anggaran pertanian dilakukan dengan plot pencaran Moran. Matriks pembobot yang digunakan adalah matriks ketetanggaan dan invers jarak. Penduga parameter pada model spasial data panel menggunakan metode kemungkinan maksimum.
Hasil uji Pengganda Lagrange menunjukkan model spasial yang terbaik pada data panel adalah spasial otoregresi dengan komponen spasial bersifat acak pada data anggaran sektor pertanian di Provinsi Jawa Tengah pada tahun 2008-2012. Peubah bebas yang berpengaruh nyata adalah jumlah penduduk miskin, jumlah penduduk pertanian, produksi dan PDRB. Model spasial data panel dengan 2 jenis matriks pembobot memiliki nilai AIC yang hampir sama. Otokorelasi spasial sangat kuat menggunakan pembobot ketetanggaan sebesar 0.23. | id |