PEMODELAN INDEKS EKONOMI BIRU PULAU SUMATERA MENGGUNAKAN REGRESI TERBOBOTI GEOGRAFIS DAN TEMPORAL MULTISKALA DENGAN SELEKSI VARIABEL

Indonesia, sebagai negara maritim menempatkan ekonomi biru sebagai salah satu pilar dalam RPJPN 2025–2045 untuk mendorong pertumbuhan berkelanjutan. Pemanfaatan sektor perikanan dan pariwisata bahari diharapkan meningkatkan
kontribusi sektor maritim terhadap Pendapatan Domestik Bruto (PDB) nasional. Penelitian ini bertujuan untuk membangun Indeks Ekonomi Biru (IEB) di tingkat kabupaten/kota, serta mengidentifikasi faktor-faktor penting yang mempengaruhi
IEB menggunakan metode Regresi Terboboti Geografis dan Temporal Multiskala (RTGTM) dengan variasi fungsi kernel serta seleksi variabel. IEB berfokus pada dimensi lingkungan, sosial, dan ekonomi berdasarkan data yang dikumpulkan dari tahun 2020 hingga 2022 di 154 kabupaten/kota Pulau Sumatera. Temuan penelitian ini mengindikasikan bahwa dimensi sosial menunjukkan kontribusi
paling besar terhadap IEB dengan Kota Medan dan Kota Subulussalam konsisten menempati posisi dengan nilai IEB tertinggi dan terendah. Analisis spatio-temporal
pada penelitian ini menggunakan IEB sebagai variabel respon di 154 kabupaten/kota Pulau Sumatera. Variabel prediktor pada penelitian ini menggunakan 14 variabel dari empat dimensi berbeda yang kemudian diseleksi menggunakan metode Group LASSO dan Elastic Net. Model terbaik dari analisis
spatio-temporal adalah RTGTM dengan seleksi variabel Group LASSO yang menggunakan fungsi kernel gaussian. Model ini memiliki nilai �2 sebesar 30,71% dan AIC sebesar 1377,5212. Hasil ini menunjukkan bahwa variabel yang berpengaruh signifikan terhadap IEB berasal dari dimensi kependudukan,
pendidikan, serta lingkungan. Hasil analisis menunjukkan terdapat tiga variabel dimensi kependudukan yang signifikan, yaitu jumlah kecamatan, jumlah penduduk, dan rasio jenis kelamin. Variabel signifikan dari dimensi pendidikan
mencakup jumlah SMA dan SMK, sedangkan dari lingkungan meliputi sumber air minum sumur terlindung dan sanitasi.