ANALISIS AUTOKORELASI SPASIAL KETIMPANGAN GENDER KABUPATEN/KOTA DI PULAU JAWA MENGGUNAKAN INDEKS MORAN DAN LISA (Spatial Autocorrelation Analysis of Districts/Cities Gender Inequality in Java Island Using Moran Index and LISA)

 Candra Sari Djati Kartika, Amanda Kirana Yudita, Krisna Arum Windiatma

Abstract


Autokorelasi spasial merupakan salah satu metode analisis spasial untuk menentukan adanya hubungan atau keterkaitan antar lokasi amatan dengan lokasi tetangga dengan asumsi bahwa lokasi yang berdekatan akan memiliki tingkat korelasi yang lebih besar sehingga apabila suatu perubahan terjadi pada suatu lokasi, maka perubahan juga akan terjadi di lokasi sekitarnya. Sehingga analisis autokorelasi spasial dapat dimanfaatkan untuk melihat korelasi antar wilayah terhadap suatu fenomena sosial, seperti halnya isu ketimpangan gender. Indeks Moran dan LISA digunakan dalam penelitian ini dan diperoleh hasil bahwa nilai IKG Kabupaten/Kota di Pulau Jawa pada tahun 2019 memiliki korelasi positif dimana wilayah amatan dengan nilai IKG tinggi dikelilingi oleh wilayah dengan nilai IKG tinggi, dan sebaliknya. Dari hasil analisis tersebut dapat diketahui klasterisasi wilayah yang membutuhkan pertimbangan kebijakan khusus secara kewilayahan guna mengatasi permasalahan ketimpangan gender.

Keywords


autokorelasi spasial, ketimpangan gender, indeks moran, LISA

References


Abdurrahman dan Tusianti, E., 2021. Apakah Pemberdayaan Perempuan dalam Ekonomi dan Politik Telah Meningkatkan IPM Perempuan Indonesia? Jurnal Ekonomi dan Pembangunan Indonesia, 21(2), p.204-219.

Badan Pusat Statistik (BPS), 2020. Kajian Perhitungan Indeks Ketimpangan Gender. BPS, Indonesia.

Bekti, R.D., 2012. Autokorelasi Spasial untuk Identifikasi Pola Hubungan Kemiskinan di Jawa Timur. ComTech, 3(1), p.217-227.

Harmes, Juanda, B., Rustiadi, E., dan Barus, B., 2017. Pemetaan Efek Spasial pada Data Kemiskinan Kota Bengkulu. Journal of Regional and Rural Development Planning, 1(2), p.192-201.

Hubies, A.V.S., 2010. Pemberdayaan Perempuan dari Masa ke Masa. Bogor: IPB Press

Kimerling, J., Buckley, A., Muehrcke, P., dan Muehrcke, J., 2016, Map Use: Reading Analysis Interpretation (7th Ed), California: ESRI Press.

Lee, J., dan Wong, D.W.S., 2001. Statistic for Spatial Data, New York: John Wiley & Sons.

Novitasari, D.A., 2015. Spatial Patterna Analysis dan Spatial Autocorrelation Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) Sektor Industri untuk Menggambarkan Perekonomian Penduduk di Jawa Timur. Jurnal Ekbis: Jurnal Analisis, Prediksi dan Informasi, 13(1), p.629-637.

Paramasivam, C.R., dan Venkatramanan, S., 2019. An Introduction to Various Spatial Analysis Techniques. In: Venkatramanan, S., Prasanna, M.V., Chung, S.Y. (eds), GIS and Geostatistical Techniques for Groundwater Science. Elsevier, Oxford, p.23-30. https://doi.org/10.1016/B978-0-12-815413-7.00003-1.

Sari, R.P., Sarfiah, S.N., dan Indrawati, L.R., 2019. Analisis Pengaruh Ketimpangan Gender Terhadap Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) Tahun 2011-2017 (Studi Kasus 6 Kota di Provinsi Jawa Tengah). DINAMIC: Directory Journal of Economic, 1(4), p.467-478.

Sitorus, A.V.Y., 2016. Dampak Ketimpangan Gender Terhadap Pertumbuhan Ekonomi di Indonesia. Sosio Informa, 2(1), Kesejahteraan Sosial, p. 89-101.

United Nations Development Program (UNDP), 2018. Human Development Indices and Indicators: 2018 Statistical Update. http://hdr.undp.org/sites/default/files/2018_human_development_statistical_update.pdf [diakses pada 1 Maret 2021].

Wuryandari, T., Hoyyi, A., Kusumawardani, D.S., dan Ahmawati, 2014. Indentifikasi Autokorelasi Spasial Pada Jumlah Pengangguran di Jawa Tengah Menggunakan Indeks Moran. Media Statistika, 7(1), p.1-10.

Zhukov, Y. M., 2010. Applied Spatial Statistics in R, Section 2 Spatial Autocorrelation, IQSS, Harvard University.


DOI: http://dx.doi.org/10.31314/jsig.v4i2.1040

Article metrics

Abstract views : 518 | views : 520

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2021 Jurnal Sains Informasi Geografi



Lisensi Creative Commons
This work is distributed under the Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License .
ISSN (online): 2614-1671

 

Indexed by : (click on the image)

 

Publisher:

Program Studi Geografi, Universitas Muhammadiyah Gorontalo
Jl. Prof. Mansoer Pateda, Desa Pentadio Timur, Kecamatan Telaga Biru, Kabupaten Gorontalo, Provinsi Gorontalo, Indonesia
Email: [email protected]

Web Analytics JSIG StatCounter