Pemodelan Spatial Autoregressive Quantile Regression Pada Data Yang Mengandung Endogenitas Menggunakan Metode Instrumental Variable Quantile Regression (Studi Kasus: Data Produk Domestik Regional Bruto di Pulau Jawa) = Spatial Autoregressive Quantile Regression Modeling on Data Containing Endogeneity Using the Instrumental Variable Quantile Regression Method Case Studi: Gross Regional Domestic Product Data in Java Island

Studi ini menganalisis Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) di Pulau Jawa untuk memahami kondisi ekonomi dan faktor-faktor yang memengaruhinya. Pulau Jawa memiliki distribusi PDRB terbesar di Indonesia, dengan data yang mengandung dependensi dan heterogenitas spasial. Keberadaan outlier dalam data PDRB dapat menyebabkan variansi error dan heteroskedastisitas, sehingga diperlukan pendekatan yang lebih robust. Penelitian ini menggunakan metode Instrumental Variable Quantile Regression (IVQR) untuk mengestimasi parameter model Spatial Autoregressive Quantile Regression (SARQR) pada berbagai kuantil distribusi PDRB. Analisis dilakukan untuk mengidentifikasi pola pengaruh faktor ekonomi di setiap tingkat distribusi. Hasil menunjukkan bahwa variabel jumlah tenaga kerja (JTK) berpengaruh signifikan di seluruh kuantil, sedangkan pendapatan asli daerah (PAD), upah minimum kabupaten/kota (UMK), dan indeks pembangunan manusia (IPM) hanya signifikan pada kuantil tertentu. Model SARQR bekerja paling optimal pada kuantil τ=0,6, dengan koefisien determinasi 0,9052, menunjukkan bahwa model mampu menjelaskan 90,52% variasi PDRB. Kesimpulan penelitian menegaskan bahwa pengaruh variabel ekonomi terhadap PDRB bersifat dinamis, bergantung pada tingkat distribusi ekonomi. Hasil ini memberikan wawasan bagi perumusan kebijakan ekonomi yang lebih efektif, terutama dalam perencanaan target PDRB di Pulau Jawa. Penelitian selanjutnya dapat mencakup wilayah di luar Pulau Jawa, seperti Sumatera, Kalimantan, atau seluruh wilayah Indonesia untuk mendapatkan gambaran spasial yang lebih menyeluruh terkait distribusi PDRB dan keterkaitannya antar wilayah.