Penerapan Metode Three-Stage Least Square pada Persamaan Simultan Indeks Pembangunan Manusia dan Jumlah Penduduk Miskin

Abstract

Abstract. Regression analysis is a method used to determine the influence between dependent variables and one or more independent variables. The OLS method is employed to estimate a single equation. In simultaneous equations, the OLS method cannot be utilized due to the correlation between independent variables and errors. Several OLS estimates are in simultaneous equations, including the Two-Stage Least Squares (2SLS) method and the Three-Stage Least Squares (3SLS) method. The 3SLS method combines the 2SLS method with the Seemingly Unrelated Regression (SUR) method. The first stage involves estimating the reduced-form equation using the OLS method. In the second stage, the results of this estimation are used to estimate the structural equation of the model. Finally, in the third stage, the SUR method is applied with Generalized Least Squares (GLS) estimation. This study uses the 3SLS method to simultaneous equations of the Human Development Index (HDI) and the number of poor populations. The estimation results for the HDI concurrent equation model indicate that population density has a positive and significant impact on HDI, and the poverty line has a positive and significant effect on HDI. In contrast, the simultaneous equation for the number of poor populations shows that the open unemployment rate (OUR) has a positive and significant effect on the number of poor populations. Therefore, there is no reciprocal relationship or simultaneous relationship between the HDI variable and the variable of the number of poor populations.

Abstrak. Analisis regresi merupakan analisis yang digunakan untuk mengetahui pengaruh antara variabel tak bebas dengan satu atau lebih variabel bebas. Metode OLS digunakan untuk mengestimasi persamaan tunggal. Pada persamaan simultan metode OLS tidak dapat digunakan karena adanya korelasi antara variabel bebas dengan galat. Terdapat beberapa estimasi OLS dalam persamaan simultan yang dapat digunakan diantaranya metode Two-Stage Least Square (2SLS) dan metode Three-Stage Least Squares (3SLS). Metode 3SLS merupakan metode gabungan 2SLS dengan metode Seemingly Unrelated Regression (SUR). Tahap pertama estimasi persamaan reduksi dengan metode OLS, tahap kedua hasil estimasi tersebut digunakan untuk mengestimasi persamaan struktural dari model, kemudian tahap ketiga menggunakan metode SUR dengan estimasi Generalized Least Square (GLS). Penelitian ini menerapkan metode 3SLS pada persamaan simultan indeks pembangunan manusia (IPM) dan jumlah penduduk miskin. Hasil estimasi yang diperoleh pada model persamaan simultan IPM menunjukkan bahwa kepadatan penduduk berpengaruh positif dan signifikan terhadap IPM dan garis kemiskinan berpengaruh positif dan signifikan terhadap IPM. Sedangkan, pada persamaan simultan jumlah penduduk miskin menunjukkan bahwa tingkat pengangguran terbuka (TPT) berpengaruh positif dan signifikan terhadap jumlah penduduk miskin. Oleh karena itu, variabel IPM dan variabel jumlah penduduk miskin tidak ada hubungan timbal balik atau hubungan simultan.