Vol. 20, No. 1, September 2023, pp. 229- 244 DOI: 10.20956/j.v20i1.27804

## Modeling the Percentage of Poor Population in Java Island using Geographically Weighted Regression Approach
Pemodelan Persentase Penduduk Miskin di Pulau Jawa dengan Pendekatan Geographically Weighted Regression
Muhammad Rafi Ikhsanudin 1 , Ernawati Pasaribu 2
1,2 Politeknik Statistika STIS, Jakarta, Indonesia Email : 1 212011828@stis.ac.id, 2 ernapasaribu@stis.ac.id

## Abstract
Poverty  is  a  multidimensional  problem  faced  by  all  countries  in  the  world.  Poverty  is  the inability of individual or group to meet their basic needs in terms of expenditure. In poverty problem, there is a tendency that the poor will group in locations with certain characteristics. This  spatial  clustering  indicates  spatial  diversity  that  making  global  regression  analysis inappropriate  for  application.  Therefore,  the  purpose  of  this  research  is  to  model  the percentage of poor population in 119 districts on Java Island in 2021 using the Geographically Weighted  Regression  (GWR)  method.  The  analysis  results  state  that  the  GWR  model  with Kernel Fixed Bisquare provides superior results compared to the global regression model and able  to  overcome  spatial  heterogeneity  problem.  The  model  is  able  to  provide  a  fairly  high coefficient of determination, which is 70,73 percent. The GWR model identifies ten groups of districts based on the significance of the independent variables, with the majority of them (61 districts)  having  a  significant  RLS  variable.  This  indicates  that  education  is  an  important aspect that needs to be considered by local governments to alleviate poverty.
Keywords: Fixed  bisquare,  GWR,  percentage  of  poor  population,  poverty,  spatial heterogeneity.

## Abstrak
Kemiskinan  merupakan  permasalahan  multidimensi  yang  dialami  seluruh  negara  di  dunia. Kemiskinan  sendiri  dianggap  sebagai  ketidakmampuan  individu  atau  suatu  kelompok  untuk memenuhi  kebutuhan  dasarnya  menurut  sisi  pengeluaran.  Dalam  permasalahan  kemiskinan, terdapat  kecenderungan  bahwa  masyarakat  miskin  akan  mengelompok  pada  lokasi  dengan karakteristik  tertentu.  Adanya  pengelompokkan  tersebut  yang  menunjukkan  terjadinya keberagaman secara spasial membuat analisis regresi global tidak tepat untuk diterapkan. Oleh sebab  itu,  tujuan  dari  penelitian  ini  ialah  untuk  memodelkan  persentase  penduduk  miskin  di

## JURNAL MATEMATIKA, STATISTIKA DAN KOMPUTASI

## Muhammad Rafi Ikhsanudin, Ernawati Pasaribu
119  Kabupaten/Kota  di  Pulau  Jawa  Tahun  2021  dengan  metode Geographically  Weighted Regression (GWR).  Hasil  analisis  menyatakan  bahwa  model  GWR  dengan  Kernel Fixed Bisquare dapat  memberikan  hasil  yang  lebih  unggul  dibandingkan  dengan  model  regresi global  dan  mampu  mengatasi  masalah  heterogenitas  spasial.  Model  tersebut  mampu memberikan  nilai  koefisien  determinasi  yang  cukup  tinggi,  yaitu  70,73  persen.  Model  GWR yang terbangun menghasilkan sepuluh kelompok kabupaten/kota menurut signifikansi variabel bebas  yang  didominasi  oleh  kelompok  dengan  variabel  RLS  signifkan,  yaitu  sebanyak  61 kabupaten/kota. Hal ini menunjukkan bahwa pendidikan merupakan salah satu aspek penting yang perlu diperhatikan oleh pemerintah daerah setempat untuk mengentaskan kemiskinan.
Kata kunci: Fixed  bisquare,  GWR,  heterogenitas  spasial,  kemiskinan,  persentase penduduk miskin.

## 1.   PENDAHULUAN

## 1.1   Latar Belakang
Kemiskinan  merupakan  suatu  isu  penting  yang  ditemui  pada  hampir  seluruh  negara  atau daerah  di  dunia.  Hal  ini  karena  kemiskinan  seringkali  ditandai  dengan  adanya  kualitas  sumber daya  manusia  yang  rendah  sehingga  menghambat  proses  pembangunan  bagi  suatu  negara. Kemiskinan  sendiri  merupakan  suatu  bentuk  status  sosial  di  masyarakat  yang  berkaitan  dengan ketidakmampuan  seseorang  untuk  memenuhi  kebutuhan  dasar  dari  sisi  pengeluaran  [2]. Pemerintah  Indonesia  telah  menegaskan  komitmennya  menurut  Rencana  Pembangunan  Jangka Menengah  Nasional  (RPJMN)  2020-2024  yang  berupaya  menurunkan  kemiskinan  menjadi  6-7 persen  pada  akhir  tahun  2024.  Hal  tersebut  sejalan  dengan  komitmen  global  dalam Sustainable Develompment  Goals (SDGs)  untuk  mengentaskan  kemiskinan  ekstrem  bagi  semua  orang. Berbagai program pengentasan kemiskinan yang diterapkan sejauh ini masih belum mampu untuk menurunkan  persentase  penduduk  miskin  di  Indonesia  sesuai  target.  Menurut  data  BPS,  pada Semester  2  (September)  2021,  persentase  penduduk  miskin  di  Indonesia  mencapai  angka  9,71 persen yang mana nilai itu masih cukup jauh dari target RPJMN.
Salah  satu  faktor  yang  berperan  terhadap  tingginya  kemiskinan  di  suatu  wilayah  adalah banyaknya jumlah penduduk di daerah tersebut. Menurut [22], mayoritas daerah dengan populasi yang besar menunjukkan tingkat kemiskinan yang lebih besar dibandingkan dengan negara atau daerah  yang  berpenduduk  lebih  sedikit.  Wilayah  di  Indonesia  yang  paling  padat  penduduknya ialah Pulau Jawa. Berdasarkan hasil Sensus Penduduk (SP) 2020, jumlah penduduk di Pulau Jawa sebesar  151,59  juta  jiwa  atau  berkontribusi  terhadap  jumlah  penduduk  Indonesia  sebesar  56 persen.  Banyaknya  jumlah  penduduk  di  Pulau  Jawa  tersebut  terbukti  dapat  menjadi  salah  satu penyebab tingginya kemiskinan di Pulau Jawa yang mana pada tahun 2021, persentase penduduk miskin  di  Pulau  Jawa  secara  rata-rata  mencapai  10,34  persen.  Angka  tersebut  lebih  tinggi  dari persentase penduduk miskin nasional dan masih cukup jauh dari target RPJMN.
Namun  demikian,  permasalahan  kemiskinan  tidak  hanya  sebatas  pada  satu  faktor  penyebab saja. Terdapat banyak faktor yang menyebabkan kemiskinan dapat terjadi di suatu daerah bahkan dapat berbeda antardaerah. Salah satu penyebab terjadinya kemiskinan lainnya adalah aspek atau dimenasi  spasial.  Menurut  [23],  seseorang  yang  tergolong  sebagai  penduduk  miskin  cenderung untuk mengelompok pada suatu lokasi yang memiliki karakteristik tertentu atau dapat dikatakan bahwa  ada  kecenderungan  lokasi  masyarakat  miskin  tidak  acak.  Terjadinya  pengelompokkan masyarakat  miskin  tersebut  menunjukkan  bahwa  adanya  keberagaman  karakteristik  antardaerah atau  adanya  heterogenitas  spasial  terkait  kasus  tersebut  sehingga  kemiskinan  di  setiap  wilayah dapat dipengaruhi oleh berbagai faktor yang berbeda sesuai kondisi di wilayah itu.
Beberapa  penelitian  terkait  sebelumnya  telah  dilakukan  dengan  menggunakan  pendekatan analisis  regresi  secara  global.  Meskipun  begitu,  pemodelan  spasial  terkait  kemiskinan  sudah

## JURNAL MATEMATIKA, STATISTIKA DAN KOMPUTASI

## Muhammad Rafi Ikhsanudin, Ernawati Pasaribu
mulai  banyak  dilakukan  untuk  mengatasi  adanya  heterogenitas  spasial  yang  terjadi.  Penelitian menggunakan  analisis  spasial  dilakukan  oleh  [19]  terkait  faktor  yang  memengaruhi  kemiskinan multidimensi di kabupaten/kota di daerah Timur Indonesia. Penelitian tersebut dianalisis dengan metode  GWR  dengan  variabel  bebas  yang  digunakan  adalah  IPM,  rasio  ketergantungan, persentase  desa  dengan  jalan  mayoritas  aspal,  proporsi  rumah  sakit  terhadap  penduduk,  dan persentase  desa  tanpa  internet.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  pemodelan  spasial  metode GWR  lebih  baik  daripada  OLS  dalam  menjelaskan  faktor-faktor  yang  memengaruhi  angka kemiskinan  multidimensi  dan  variabel  rasio  ketergantungan  terbukti  berpengaruh  signifikan secara  positif  terhadap  kemiskinan.  Kemudian,  terdapat  penelitian  mengenai  faktor  penyebab kemiskinan  di  Provinsi  Jawa  Tengah  yang  mengaplikasikan  metode  GWR  oleh  [4].  Penelitian tersebut  dilakukan  pada  35  daerah  di  Jawa  Timur  dengan  variabel  bebas  persentase  penduduk bekerja  di  sektor  pertanian,  Upah  Minimum  Kerja,  persentase  penduduk  memiliki  jamkesmas, Angka Partisipasi Murni, pengeluaran per kapita, persentase rumah tangga memiliki jamban, luas lantai ,  persentase  rumah  tangga  menggunakan  air  bersih,  dan  laju  inflasi.  Penelitian tersebut menyatakan bahwa metode GWR mampu menunjukkan hasil yang lebih unggul daripada regresi linear metode OLS yang terlihat dari adanya peningkatan Rsquare dan penurunan AIC.
Berdasarkan  uraian  di  atas,  penelitian  terkait  persentase  penduduk  miskin  sangat  penting untuk  dilakukan  karena  kemiskinan  berhubungan  dengan  hajat hidup  orang  banyak  dan  bersifat multidimensi. Selain itu, adanya kecenderungan masyarakat miskin untuk mengelompok menurut karakteristik  tertentu  di  suatu  lokasi  berarti  bahwa  analisis  regresi  global  kurang  cocok  untuk digunakan. Adapun pemodelan yang mampu mengakomodir adanya heterogenitas spasial adalah Geographically  Weighted  Regression (GWR)  [5].  Kemudian,  penelitian  ini  berbeda  dengan penelitian terkait sebelumnya karena cakupan wilayah yang diperluas menjadi seluruh kabupaten/ kota  di  Pulau  Jawa,  variabel  tak  bebas  yang  digunakan  ialah  persentase  penduduk  miskin,  dan dilakukan  penyesuaian  variabel  bebas  yang  diduga  berpengaruh.  Maka  dari  itu,  penelitian bertujuan untuk memahami keterkaitan antara persentase penduduk miskin dengan variabel bebas yang diduga memengaruhi kemiskinan pada 119 kabupaten/kota di Pulau Jawa pada Tahun 2021 dengan menerapkan analisis spasial metode GWR.

## 1.2   Kemiskinan
Menurut  [3],  kemiskinan  merupakan  suatu  kondisi  ketidakmampuan  seseorang  untuk menjaga  dirinya  sesuai  dengan  standar  kehidupan  yang  layak  serta  ketidakmampuan  untuk mengoptimalkan  potensi  fisik  dan  mentalnya  dalam  kegiatan  produktif.  Kemiskinan  merupakan fenomena kompleks yang disebabkan oleh berbagai faktor, yaitu ekonomi, sosial, politik, budaya, dan  geografis  yang  mana  pada  akhirnya  bersama-sama  memengaruhi  kehidupan  masyarakat menjadi  miskin  [16].  Pengukuran  kemiskinan  yang  diterapkan  oleh  BPS  mengacu  pada  konsep kemampuan seseorang dalam melengkapi kebutuhan dasar makanan dan bukan makanan dari segi pengeluaran.  Seseorang  disebut  penduduk  miskin  apabila  pengeluaran  rerata  per  kapita  yang dikeluarkan  dalam  sebulan  kurang  dari  garis  kemiskinan.  Garis  kemiskinan  (GK)  merupakan cerminan  angka  pengeluaran  minimal  yang  dikeluarkan  untuk  memenuhi  kebutuhan  dasar hidupnya  dalam  satu  bulan.  Kemudian,  persentase  penduduk  miskin  dapat  dikatakan  sebagai persentase penduduk yang hidup di bawah GK atau rasio jumlah penduduk yang miskin terhadap jumlah penduduk daerah tersebut.

## 1.3   Regresi Linear Berganda (RLB)
Regresi  adalah  metode  analisis  yang  diterapkan  untuk  mempelajari  bentuk  keterkaitan antarvariabel  melalui  suatu  persamaan  [8].  Dalam  analisis  regresi,  hubungan  bisa  berupa hubungan  sebab  akibat  yang  mana  dapat  mengukur  seberapa  besar suatu  variabel  memengaruhi variabel lainnya  dan  dapat memprediksi  nilai  dari  suatu  variabel. Metode dalam  analisis regresi

## JURNAL MATEMATIKA, STATISTIKA DAN KOMPUTASI

## Muhammad Rafi Ikhsanudin, Ernawati Pasaribu
yang  paling  banyak  diterapkan  ialah  regresi  linear  berganda,  yaitu  analisis  regresi  yang menggambarkan  keterkaitan  antara  variabel  dependen  terhadap  satu  atau  lebih  variabel independen.  Dalam  analisis  RLB,  parameter  regresi  diestimasi  menggunakan  metode Ordinary Least Square (OLS). Adapun bentuk dari pemodelan RLB secara umum adalah:
∑ (1.1 ) Keterangan: = variabel tak bebas daerah ke- i = variabel bebas ke- pada daerah ke- i = parameter OLS
= error term ke- i
Analisis  regresi  linear  berganda  menerapkan  analisis  regresi  global,  artinya  bahwa  tiap daerah diasumsikan memiliki atribut atau ciri yang tidak berbeda sehingga koefisien regresi yang dihasilkan sama untuk setiap daerah [5]. Jadi, lokasi geografis tidak memiliki pengaruh terhadap karakteristik  yang  melekat  pada  suatu  daerah  tersebut.  Selain  itu,  dalam  analisis  regresi  linear berganda juga ada asumsi yang harus terpenuhi supaya diperoleh model regresi terbaik.

## 1.4   Pengujian Asumsi Normalitas
Asumsi normalitas error dilakukan pengujian melalui nilai residualnya, baik secara informal maupun  secara  formal.  Pengujian  secara  informal  dilakukan  dengan  membentuk Q-Q  Plot dari residual -nya,  membuat  histogram,  atau  melalui boxplot dari residual .  Adapun  pengujian  secara formal dapat dilakukan dengan beberapa cara. Salah satu pengujian secara formal adalah dengan menerapkan uji Jarque-Bera [1]. Adapun statistik uji dan hipotesis statistik adalah:
Statistik Uji: ( ) (1.2 ) Keterangan: n = banyaknya sampel yang digunakan
k = Expected Excess Kurtosis s = Expected Skewness
Keputusan dalam pengujian ini akan menyatakan tolak hipotesis nol atau asumsi normalitas error terlanggar apabila dari hasil pengujian tersebut diperoleh (5%).

## 1.5   Pemeriksaan Asumsi Multikolinearitas
Multikolinearitas mengindikasikan terdapat hubungan linear yang signifikan atau kuat antara beberapa  atau  seluruh  variabel  bebas  yang  digunakan  dalam  model  [20].  Pemeriksaan  atau pengecekan asumsi nonmultikolinieritas dilakukan melalui nilai Variance Inflation Factor (VIF). [7]  menyatakan  bahwa  apabila  VIF  suatu  variabel  melebihi  angka  10  maka  mengindikasikan bahwa  asumsi  nonmultikolinieritas  terlanggar.  Berikut  ini  adalah  rumus  untuk  menghitung  nilai VIF:
( ) (1.3 )
menunjukkan  koefisien  determinasi multiple ketika diregresikan  dengan variabel  lainnya.  VIF  sendiri  mengukur  seberapa  banyak  varians  dari  estimasi  yang  dilakukan mampu untuk ditingkatkan dibandingkan ketika variabel bebas tidak berhubungan linear [7].

## JURNAL MATEMATIKA, STATISTIKA DAN KOMPUTASI

## Muhammad Rafi Ikhsanudin, Ernawati Pasaribu

## 1.6 Geographically Weighted Regression
Pemodelan  regresi  linear  berganda  menggunakan  OLS  mengharuskan  untuk  terpenuhinya asumsi  klasik  seperti  asumsi  normalitas,  non- autokorelasi ,  homoskedastisitas,  dan  non- multikolinearitas .  Apabila  dalam  analsisis  tersebut  terdapat  salah  satu  asumsi  yang  terlanggar maka  akan  menyebabkan  hasil  analisis  menjadi  tidak  BLUE  ( Best  Linear  Unbiased  Estimator ) dan perlu dilakukan modifikasi. Salah satu cara untuk mengakomodir adanya pelanggaran asumsi adalah  menggunakan  model  GWR,  yaitu  suatu  model  hasil  pengembangan  RLB  yang  dapat mengatasi  adanya  heterogenitas  spasial  [10]  dan  [9].  Dalam  pemodelan  GWR,  setiap  lokasi memiliki  parameter  regresi  yang  berbeda  sebab  setiap  parameter  dihitung  pada  tiap  wilayah pengamatan [17]. Adapun bentuk umum dari pemodelan GWR adalah:
∑ (1.4 ) Keterangan: = variabel tak bebas daerah ke- i = variabel bebas ke- k pada daerah ke- i
= titik koordinat garis lintang dan bujur daerah ke- i = koefisien intersep daerah ke- i
= koefisien regresi untuk variabel bebas ke-k pada daerah ke- i
Parameter  model  GWR  diestimasi  berdasarkan  persamaan  (1.5 ) dengan  pemberian  bobot yang  tidak  sama  pada  tiap  wilayah  atau  disebut  sebagai Weighted  Least  Square (WLS),  yang mana dapat dituliskan sebagai:
̂ [ ] (1.5 ) Dengan [ ] adalah  matriks  pembobot diagonal  yang  berbeda  untuk  tiap  wilayah  pengamatan.  Salah  satu  aspek  penting  dalam mengestimasi  nilai  parameter  dalam  pemodelan  spasial  adalah  pemilihan  pembobot  spasial. Menurut [15], pemodelan GWR menggunakan matriks pembobot spasial untuk memperhitungkan kedekatan  spasial  antarlokasi  dan  memperoleh  hasil  estimasi  parameter  regresi  yang  bervariasi dan bersifat lokal untuk setiap lokasi pengamatan.

## 1.7   Fungsi Pembobot Spasial GWR
Dalam pemodelan spasial GWR, terdapat beberapa fungsi pembobot yang dapat digunakan seperti  Gaussian,  Exponential,  Bisquare,  dan  Tricube.  Kemudian,  dua  bentuk  dari  fungsi pembobot  kernel  dalam  pemodelan  GWR  meliputi  kernel  spasial  adaptif  dan  tetap  [15].  Fungsi kernel  spasial  tetap  mempunyai bandwidth value ( h )  optimum  yang  digunakan  untuk  seluruh wilayah  pengamatan  sedangkan  kernel  adaptif  mempunyai  nilai bandwidth ( h ) yang  tidak  sama untuk tiap wilayah. Fungsi pembobot spasial yang diterapkan dalam penelitian ini adalah:
1. Adaptive Bisquare {(    ( ) ) , untuk (1.6 ) 2. Adaptive Gaussian [ ( ) ] (1.7 )
3. Fixed Gaussian [ ( ) ] (1.8 )
4. Fixed Bisquare {(    ( ) ) , untuk (1.9 )
Keterangan: = euclidean distance antara daerah ke-i dengan daerah ke-j

## JURNAL MATEMATIKA, STATISTIKA DAN KOMPUTASI
Muhammad Rafi Ikhsanudin, Ernawati Pasaribu
= nilai bandwidth pada daerah ke-i

## 1.8   Heterogenitas Spasial
Heterogenitas  spasial  mengacu  pada  terdapat  perbedaan  keadaan  dari  suatu  lokasi pengamatan  dengan  lokasi  lainnya  dalam  suatu  wilayah  baik  menurut  aspek  geografis,  sosial budaya,  maupun  faktor  lainnya  yang  dapat  memengaruhi  karakteristik  di  setiap  lokasi pengamatan  [11].  Heterogenitas  spasial  dalam  pemodelan  GWR  dapat  dilakukan  pengujian dengan  uji Breusch  Pagan (BP  test)  [14].  Adapun  statistik  uji  dan  hipotesis  statistik  adalah sebagai berikut:

## paling tidak terdapat satu
Statistik Uji: ( ) * + (1.10 ) Keterangan: = vektor residual berukuran = ragam residual = [ ] = matriks pembobot spasial
= matriks yang telah distandardisasi berukuran
Keputusan dalam pengujian ini akan menyatakan tolak hipotesis nol atau yang menunjukkan bahwa terjadi heterogenitas spasial apabila statistik uji ( )

## 1.9   Pengujian Parameter Parsial pada Daerah ke-i
Pengujian  parameter  parsial  diterapkan  dalam  rangka  menentukan  parameter-parameter mana  saja  yang  memiliki  pengaruh  signifikan  terhadap  variabel  tak  bebas  secara  parsial  pada model GWR. Adapun statistik uji dan hipotesis statistik yang digunakan adalah:
(parameter tidak signifikan secara parsial) untuk (parameter signifikan secara parsial) Statistik Uji: ̂ ̂√ (1.11 )
Keputusan dalam pengujian ini akan menyatakan tolak hipotesis nol atau parameter regresi signifikan secara parsial apabila statistik uji
( ) dengan df adalah Degree of freedom
dari GWR residual .

## 1.10   Data dan Sumber Data
Dataset  dalam  penetian  ini  yang  digunakan  untuk  melakukan  pemodelan  spasial  berbasis titik  adalah  data  sekunder  terkait  karakteristik  sosial  dan  ekonomi  yang  diperoleh  dari  Badan Pusat  Statistik  (BPS)  pada  tahun  2021.  Unit  analisis  dalam  penelitian  ini  mencakup  119 Kabupaten/Kota di Pulau Jawa dengan variabel lokasi koordinat garis lintang ( latitude ) dan bujur ( longitude ).  Pengolahan  data  dilakukan  dengan  menggunakan software GeoDa,  QGIS,  dan GWR4.  Keterangan  atau  penjelasan  mengenai  variabel  bebas  dan  variabel  tak  bebas  yang digunakan terdapat pada Tabel 1.1.
Tabel 1.1. Keterangan Variabel Variabel Keterangan Satuan Y Persentase Penduduk Miskin (P0) Persen

## JURNAL MATEMATIKA, STATISTIKA DAN KOMPUTASI
Muhammad Rafi Ikhsanudin, Ernawati Pasaribu
X1 Angka Harapan Hidup (AHH) Tahun X2 Rata-Rata Lama Sekolah (RLS) Tahun X3 Rasio Ketergantungan Penduduk (RKP) - X4 Persentase penduduk lebih dari 15 tahun yang bekerja (TK_15) Persen X5 Persentase penduduk umur 7-24 tahun tetapi tidak bersekolah (NE)  Persen

## 1.11   Langkah Penelitian
Langkah yang diterapkan dalam penilitian ini meliputi:
1. Membuat analisis deskriptif untuk memeroleh gambaran awal seluruh variabel. Dalam hal ini, akan disajikan ringkasan statistik berupa nilai minimum, rerata, maksimum, dan ragam untuk setiap variabel.
2. Mendapatkan  model  regresi  linear  berganda  dengan  metode  OLS  yang  diperoleh  dengan mengestimasi persamaan (1.1 ) menggunakan software GWR.
3. Melakukan  pengujian  asumsi  normalitas  dan  nonmultikolinearitas.  Pengujian  asumsi normalitas  error  dilakukan  dengan  statistik  uji  Jarque-Bera  seperti  pada  persamaan  (1.2 ) dan pemeriksaan multikolinearitas melalui nilai VIF dengan rumus pada persamaan (1.3 ) 4. Melakukan  pengujian  heterogenitas  spasial  dengan  menerapkan  uji  Breusch  Pagan  (BP test ) dengan statistik uji pada persamaan (1.10 )
5. Membentuk  model  GWR  dengan  memilih  kernel  terbaik.  Langkah  ini  dilakukan  dengan mengestimasi  persamaan  (1.4 ) menggunakan  keempat  kernel,  kemudian  memilih  kernel terbaik  berdasarkan  ukuran  AIC,  AICc,  CV,  R-Square,  dan  Adj.  R-Square.  Setelah  itu, dilakukan analisis terhadap hasil yang diperoleh.
6. Pengujian signifikansi parameter secara parsial menggunakan rumus pada persamaan (1.11 ) . Kemudian dilakukan interpretasi atas hasil yang diperoleh.
7. Evaluasi  model  GWR  dengan  membandingkan  terhadap  model  regresi  linear  berganda metode OLS melalui ukuran Adj. R-Square dan AIC.

## 2.   HASIL DAN PEMBAHASAN

## 2.1   Analisis Deskriptif
Analisis  deskriptif  dilakukan  agar  memeroleh  informasi  awal  terkait  seluruh  variabel  yang digunakan.  Analisis  deskriptif  yang  dilakukan  disajikan  dalam  bentuk  ringkasan  statistik  yang berisi  nilai  minimum,  rerata,  maksimum,  dan  ragam  dari  setiap  variabel  yang  digunakan  (Tabel 2.1).  Selain  itu,  pada  Gambar  2.1  juga  disajikan  dalam  bentuk  peta  tematik  terkait  persebaran persentase penduduk miskin di Pulau Jawa.
Tabel 2.1. Hasil ringkasan statistik Variabel Minimum Rerata Maksimum Ragam Y 2,570 10,337 23,760 17,663 X1 64,76 72,81 77,73 6,747 X2 4,860 8,439 11,820 2,563 X3 6,48 35,84 54,61 104,581 X4 86,93 93,14 97,96 7,127 X5 15,89 30,41 38,84 18,718

## JURNAL MATEMATIKA, STATISTIKA DAN KOMPUTASI
Muhammad Rafi Ikhsanudin, Ernawati Pasaribu
Gambar 2.1. Persebaran Persentase Penduduk Miskin
Berdasarkan Tabel 2.1, terlihat bahwa persentase penduduk miskin (Y) di Pulau Jawa tahun 2021 secara rata-rata sebesar 10,337 persen. Persentase penduduk miskin terendah sebesar 2,570 persen  terdapat  di  Kota  Tangerang  Selatan  dan  Kabupaten  Sampang  ialah  daerah  dengan persentase penduduk miskin tertinggi sebesar 23,760 persen. Hal ini dapat terjadi karena berbagai faktor,  seperti  di  Kabupaten  Sampang  yang  memiliki  pendapatan  per  kapita  rendah,  tingkat pendidikan yang rendah, dan indeks pembangunan manusia yang juga rendah (Sari et al., 2020). Nilai persentase penduduk miskin di Pulau Jawa secara rata-rata tersebut masih terbilang tinggi karena masih cukup jauh dari target RPJMN yang telah ditetapkan. Selain itu, pada Gambar  2.1 terlihat bahwa persentase penduduk miskin di Pulau Jawa mayoritas berada pada rentang nilai 8,8 hingga  14  persen,  yang  mana  terlihat  dari  dominasi  warna  krem  pada  gambar  tersebut.  Hal  ini mendukung  hasil  ringkasan  statistik  yang  menyatakan  bahwa  persentase  penduduk  miskin  di Pulau Jawa terbilang tinggi dan masih jauh dari target.

## 2.2   Pemodelan Regresi Linear Berganda
Analisis RLB dengan metode OLS diterapkan dengan tujuan memeroleh pengetahuan terkait bagaimana variabel bebas memengaruhi variabel tak bebas. Berikut disajikan hasil analisis RLB dengan mengestimasi persamaan (1.1 ) menggunakan metode OLS beserta koefisien determinasi yang dihasilkan dalam Tabel 2.2.
Tabel 2.2. Hasil Estimasi Regresi Linear Berganda Variable Koefisien t-Statistics p-value Adj. R-Square Konstanta 9,72541 0,748799 0,45553 0,572029 X1 0,0553485 0,471321 0,63832 X2 -2,02729 -8,45698 0,00000* X3 0,0006639 0,0247607 0,98029 X4 0,204319 1,74543 0,08363 X5 -0,176354 -2,5203 0,01312*
*) Signifikan dalam tingkat signifikansi 5%
Pada tabel di atas, variabel RLS (X2) dan NE (X5) berpengaruh secara negatif dan signifikan pada tingkat signifikansi 5%. Hal ini sejalan dengan hasil penelitian [8] yang menyatakan bahwa variabel pendidikan berpengaruh terhadap persentase penduduk miskin, yang  mana varibel RLS

## JURNAL MATEMATIKA, STATISTIKA DAN KOMPUTASI

## Muhammad Rafi Ikhsanudin, Ernawati Pasaribu
berpengaruh  signifikan  secara  negatif.  Koefisien  determinasi  yang  diperoleh  dari  pemodelan tersebut  adalah  sebesar  57,20  persen  yang  artinya  bahwa  kelima  variabel  bebas  dapat menerangkan  variasi  dalam  persentase  penduduk  miskin  sebesar 57,20  persen dan  42,80 persen sisanya  dijelaskan  oleh  faktor  lain  yang  tidak  termasuk  dalam  model.  Persamaan  model  RLB tersebut dapat dituliskan sebagai berikut:
̂
(2. 1)

## 2.3   Pengujian Asumsi Klasik
Pengujian  pada  penelitian  ini  terdiri  dari  uji  normalitas  error  dan  nonmultikolinearitas. Asumsi normalitas error dilakukan pengujian menggunakan statistik uji Jarque-Bera seperti pada persamaan (1.2 ) dan pemeriksaan asumsi nonmultikolinearitas dilakukan melalui nilai VIF yang dihasilkan pada tiap variabel bebas yang digunakan dengan rumus pada persamaan (1.3 ) .
Tabel 2.3. Hasil Pengujian Asumsi Klasik Normalitas Error Uji DF Nilai Statistik Uji p-value Jarque-Bera 2 4,1556 0,1252 Tabel 2.4. Nilai VIF seluruh variabel bebas X1 X2 X3 X4 X5 1,452 2,299 1,174 1,524 1,431
Berdasarkan Tabel 2.3, terlihat bahwa asumsi normalitas error pada regresi linear berganda telah  terpenuhi  karena  pengujian  dengan  JB- Test memberikan  nilai yang membawa  pada  keputusan  Gagal  Tolak .  Selain  itu,  asumsi  nonmultikolinearitas  juga  telah terpenuhi  karena  seluruh  variabel  bebas  dapat  menghasilkan  nilai  VIF  yang  tidak  lebih  dari  10 (Lihat  Tabel  2.4).  Karena  asumsi  nonmultikolinearitas  terpenuhi,  maka  seluruh  variabel  bebas tersebut dapat digunakan untuk analisis regresi.

## 2.4   Pengujian Heterogenitas Spasial
Heterogenitas spasial dilakukan pengujian dengan menerapkan uji Breusch Pagan (BP test ) dengan statistik uji pada persamaan (1.10 ) yang mana hasilnya terdapat pada tabel berikut:
Tabel 2.5. Hasil Uji Heterogenitas Spasial
Uji DF Nilai Statistik Uji p-value Breusch Pagan 5 11,1145 0,04916
Berdasarkan Tabel 2.5, hasil pengujian BP test memberikan nilai BP sebesar 11,1145 dengan sebesar  0,04916.  Karena
maka  keputusannya  adalah ditolak, yang artinya bahwa dalam tingkat signifikansi 5% terdapat cukup bukti yang menyatakan adanya heterogenitas spasial. Heterogenitas spasial yang terjadi membuat estimasi regresi linear berganda dengan  metode  OLS  menjadi  kurang  tepat  untuk  digunakan  karena  estimasi  yang  dilakukan bersifat  global.  Oleh  sebab  itu,  akan  dilakukan  pemodelan  spasial  GWR  yang  mampu mengakomodir permasalahan tersebut [6].

## 2.5   Pemilihan Kernel Terbaik
Pemodelan spasial berbasis titik dengan menggunakan GWR memerlukan matriks pembobot yang tepat agar mendapatkan hasil yang baik. Matriks pembobot yang akan digunakan meliputi kernel Adaptive  Bisquare,  Adaptive  Gaussian,  Fixed  Gaussian ,  dan Fixed  Bisqure (Lihat persamaan (1.6 ) , (1.7 ) , (1.8 ) , (1.9 ) ). Dari keempat kernel tersebut akan dipilih satu kernel yang

## JURNAL MATEMATIKA, STATISTIKA DAN KOMPUTASI
Muhammad Rafi Ikhsanudin, Ernawati Pasaribu
mampu  memberikan  hasil  estimasi  terbaik.  Adapun  kriteria  yang  digunakan  untuk  menentukan kernel  mana  yang  terbaik adalah  ukuran  AIC,  AICc,  CV,  R-Square,  dan  Adj.  R-Square. Kernel terbaik dipilih apabila memiliki nilai AIC, AICc, dan CV terkecil serta nilai R-Square, dan Adj. R-Square terbesar.
Tabel 2.6. Kriteria Pemilihan Kernel Terbaik
Kriteria Adaptive Bisquare Adaptive Gaussian Fixed Gaussian  Fixed Bisquare Classic AIC 561,101720 580,356098 553,206916 549,690857 AICc 573,416439 583,100481 570,732317 568,997535 CV 6,968466 7,729017 6,694605 6,652393 R-Square 0,749078 0,638976 0,780563 0,791200 Adj. R-Square 0,672559 0,594392 0,692681 0,707253
Berdasarkan  Tabel  2.6,  terlihat  bahwa  model  GWR  dengan  menggunakan  kernel  Fixed Bisquare  mampu  memberikan  hasil  terbaik  menurut  kelima  kriteria  tersebut.  Kernel  tersebut memiliki nilai AIC, AICc, dan CV terkecil serta nilai R-Square, dan Adj. R-Square terbesar. Oleh sebab itu, kernel terbaik yang digunakan dalam memodelkan terkait persentase penduduk miskin di Pulau Jawa tahun 2021 adalah kernel Fixed Bisquare.

## 2.6   Pemodelan GWR
Pemodelan  GWR  dilakukan  dengan  mengestimasi  persamaan  (1.4 ) menggunakan  metode GWR kernel  Fixed  Bisquare .  Berikut  ini  disajikan  ringkasan  koefisien  parameter  dari  model tersebut pada Tabel 2.7.
Tabel 2.7. Ringkasan Koefisien Parameter GWR Fixed Bisquare Variabel Mean Minimum Maximum Range Konstanta 34,885520 -96,255327 105,084159 201,339486 X1 -0,072077 -0,789139 0,610229 1,399369 X2 -1,943300 -4,223030 -0,934063 3,288967 X3 0,040501 -0,243646 0,172699 0,416345 X4 0,001554 -0,585864 1,567550 2,153414 X5 -0,143877 -0,365911 0,141829 0,507740
Berdasarkan  Tabel  2.7,  terlihat  bahwa  hanya  variabel  RLS  (X2)  saja  yang  memiliki  tanda koefisien parameter yang searah untuk tiap kabupaten/kota di Pulau Jawa. Artinya bahwa variabel RLS  memiliki  pengaruh  secara  negatif  terhadap  peresentase  penduduk  miskin  di  semua  lokasi pengamatan. Sedangkan untuk keempat variabel bebas lainnya memiliki tanda yang berbeda-beda antar  kabupaten/kota,  yang  mana  hal  tersebut  terlihat  dari  nilai  minimum  dan  maksimum  yang memiliki tanda berbeda.
Pemeriksaan pemodelan GWR lebih tepat daripada model regresi global dapat dilaksanakan dengan  uji  kesesuaian  model  yang  mana  hipotesis  nol-nya  adalah  GWR  tidak  lebih  unggul daripada model regresi global. Pemodelan GWR lebih unggul daripada regresi global apabila saat pengujian  memberikan  hasil
yang  mana merupakan  df  dari  GWR
Improvement dan dari GWR Residuals .
Tabel 2.8. Pengujian Kesesuaian Model GWR Sumber Sum of Square DF Mean Square F Global Residuals 854,186 113,000 GWR Improvement 419,004 27,837 15,052

## JURNAL MATEMATIKA, STATISTIKA DAN KOMPUTASI

## Muhammad Rafi Ikhsanudin, Ernawati Pasaribu
GWR Residuals 435,182 85,163 5,110 2,945566 Berdasarkan Tabel 2.8, didapatkan nilai sebesar 2,946 yang mana nilai tersebut lebih besar daripada . Karena sehingga mebawa pada
keputusan  Tolak yang  berarti  pada  tingkat  signifikansi  5%  ada  bukti  yang  cukup  untuk menunjukkan bahwa GWR Fixed Bisquare lebih baik daripada regresi global.
Kemudian,  pengujian  variasi  pada  parameter  model  dapat  digunakan  untuk  mengetahui apakah  koefisien regresi  bersifat lokal atau  global untuk  setiap  daerah  [19].  Pengujian ini  dapat dilakukan  dengan  melihat difference  of  criterion  value yang  dihasilkan. Diff  of  criterion yang bertanda positif mengindikasikan bahwa tidak terdapat variasi spasial sedangkan apabila bertanda negatif berarti terdapat variasi spasial [21].
Tabel 2.9. Uji Variasi pada Koefisien Lokal Variabel DIFF of criterion Konstanta -169.193902 X1 -253.609594 X2 -1.594610 X3 2.793525 X4 -847.662606 X5 -2.943190
Berdasarkan  Tabel  2.9,  terlihat  bahwa  hanya  variabel  RKP  (X3)  saja  yang  memiliki  nilai Diff  of criterion bertanda positif  yang  mengindikasikan  bahwa tidak  adanya  variasi  spasial atau estimasi  koefisien  variabel  RKP  tidak  signifikan  berbeda  untuk  setiap  wilayah.  Sedangkan keempat  variabel  bebas  lainnya  memiliki  nilai Diff  of  criterion yang  bertanda  negatif  yang mengindikasikan bahwa keempat tersebut memiliki variasi spasial atau keofisien regresi dari tiap variabel signifikan berbeda untuk setiap wilayah.

## 2.7   Pengujian Signifikansi Parameter Secara Parsial
Pengujian  parsial  digunakan  dalam  rangka  melihat  parameter-parameter  mana  di  setiap lokasi  pengamatan  yang  signifikan.  Pengujian  parsial  dalam  analisis  spasial  GWR  dilakukan dengan  menggunakan  statistik  uji  t  yang  hipotesis  nol-nya  adalah  parameter  regresi  tidak signifikan secara parsial dengan statistik uji pada persamaan (1.11 ) . Dalam penelitian ini, akan disajikan contoh hasil uji signifikansi parameter secara parsial di Kota Tangerang Selatan karena memiliki nilai persentase penduduk miskin terendah di Pulau Jawa.
̂ (2. 2)
*) signifikan pada tingkat signifikansi 5%
Berdasarkan  persamaan  tersebut,  terlihat  bahwa  variabel  bebas  yang  memengaruhi rendahnya  persentase  penduduk  miskin  di  Kota  Tangerang  Selatan  adalah  variabel  AHH  (X1), RLS  (X2),  dan  RKP  (X3).  Hal  ini  berarti  bahwa  setiap  kenaikan  satu  satuan  AHH  di  Kota Tangerang  Selatan,  maka  persentase  penduduk  miskin  akan  meningkat  sebesar  0,466  satuan, asumsi  variabel  lainnya  konstan.  Kemudian,  setiap  kenaikan  satu  satuan  RLS  maka  persentase penduduk miskin di Kota Tangerang Selatan akan menurun sebesar 1,823 satuan, asumsi variabel lainnya konstan. Lalu, tiap kenaikan satu satuan RKP maka persentase penduduk miskin di Kota Tangerang Selatan akan naik sebesar 0,095 satuan, dengan asumsi variabel lain konstan.

## JURNAL MATEMATIKA, STATISTIKA DAN KOMPUTASI

## Muhammad Rafi Ikhsanudin, Ernawati Pasaribu
Selain menyajikan daerah dengan persentase penduduk miskin terendah di Pulau Jawa, akan disajikan  pula  contoh  hasil  uji  signifikansi  parameter  secara  parsial  di  Kabupaten  Sampang sebagai daerah dengan persentase penduduk miskin tertinggi.
̂
(2. 3)
*) signifikan pada tingkat signifikansi 5%
Berdasarkan persamaan tersebut, terlihat bahwa variabel bebas yang memengaruhi tingginya persentase  penduduk  miskin  di  Kabupaten  Sampang  hanyalah  variabel  RLS  (X2)  saja.  Hal  ini berarti  bahwa  setiap  kenaikan  satu  satuan  RLS  di  Kabupaten  Sampang,  maka  persentase penduduk miskin akan menurun sebesar 3,813 satuan, asumsi variabel lainnya konstan.
Hasil yang diperoleh dari kedua contoh daerah tersebut telah sejalan dengan hasil penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh [12] dan [19]. Pada penelitian [12] menyatakan bahwa variabel RLS  berpengaruh  signifikan  secara  negatif  terhadap  persentase  penduduk  miskin.  Kemudian, pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh  [19],  menyatakan  bahwa  rasio  ketergantungan  penduduk (RKP) berpengaruh secara positif dan signifikan terhadapa persentase penduduk miskin.
Secara  umum,  hasil  uji  signifikansi  parameter  regresi  secara  parsial  dapat  dirangkum  dan dikelompokkan  berdasarkan  variabel  yang  signifikan  untuk  setiap  daerah.  Hasil  rangkuman tersebut tercantum dalam Tabel 2.10 dan Gambar 2.2.
Tabel 2.10. Pengelompokkan Kabupaten/Kota menurut Variabel yang Signifikan
Variabel Signifikan Nama Kabupaten/Kota Jumlah Tidak Ada Banyuwangi 1 X1, X2 Kota Depok, Jepara 2 X1, X2, X3 Kota Jakarta Selatan, Kota Jakarta Timur, Kota Jakarta Pusat, Kota Jakarta Barat, Kota Jakarta Utara, Kota Bekasi, Bekasi, Tangerang, Kota Tangerang, Kota Tangerang Selatan 10 X1, X2, X3, X5 Kepulauan Seribu 1 X1, X2, X5 Temanggung, Banjarnegara, Batang, Wonosobo, Magelang, Kendal, Pekalongan, Kota Semarang, Kota Pekalongan, Kota Magelang 10 X2 Sukabumi, Bandung, Bogor, Garut, Cianjur, Sumedang, Indramayu, Purwakarta, Subang, Pangandaran, Bandung Barat, Kota Sukabumi, Kota Bandung, Kota Bogor, Kota Cimahi, Banyumas, Purbalingga, Blora, Rembang, Tulungagung, Pati, Kudus, Ponorogo, Pacitan,
Pemalang, Kediri, Blitar, Trenggalek, Malang, Lumajang, Jember, Situbondo, Pasuruan, Probolinggo, Bondowoso, Sidoarjo, Mojokerto, Nganjuk, Madiun, Magetan, Ngawi, Bojonegoro, Tuban, Lamongan,
Gresik, Jombang, Sampang, Pamekasan, Bangkalan, Kota Kediri, Sumenep, Kota Blitar, Kota Malang, Kota Probolinggo, Kota Pasuruan, Kota Mojokerto, Kota Madiun, Kota Surabaya, Kota Batu, Pandeglang, Lebak 61 X2, X3 Cirebon, Majalengka, Karawang, Kota Cirebon, Tegal, Brebes, Kota Tegal, Serang, Kota Serang 9 X2, X3, X5 Kota Cilegon 1 X2, X5 Sragen, Purworejo, Kebumen, Klaten, Boyolali, Wonogiri, Karanganyar, Grobogan, Sukoharjo, Semarang, Demak, Kota Salatiga, Kota Surakarta, Gunung Kidul, Bantul, Kulon Progo, Kota Yogyakarta, Sleman 18 X3 Tasikmalaya, Ciamis, Kuningan, Kota Tasikmalaya, Kota Banjar, Cilacap 6

## JURNAL MATEMATIKA, STATISTIKA DAN KOMPUTASI

## Muhammad Rafi Ikhsanudin, Ernawati Pasaribu
Gambar 2.2. Peta Tematik Pengelompokkan Kabupaten/Kota menurut Variabel Signifikan
Berdasarkan  Gambar  2.2,  terlihat  bahwa  adanya  variasi  dalam  signifikansi  variabel  bebas secara  parsial  untuk  tiap  kabupaten/kota  di  Pulau  Jawa.  Hasil  uji  secara  parsial  dari  pemodelan GWR  menghasilkan  sepuluh  kelompok  kabupaten/kota  menurut  signifikansi  variabel  yang memengaruhi persentase penduduk miskin di Pulau Jawa Tahun 2021. Pengelompokkan tersebut didominasi oleh warna kuning kehijauan yang terdiri dari satu variabel saja yang signifikan, yaitu variabel  RLS  (X2).  Pada  Tabel  2.10,  terlihat  bahwa  kelompok  tersebut  terdiri  dari  61 kabupaten/kota. Kemudian, pengelompokkan dengan anggota paling sedikit terlihat pada daerah yang  berwarna  krem  dengan  variabel  bebas  yang  signifikan  adalah  AHH,  RLS,  RKP,  NE  (X1, X2, X3, X5) dan warna hijau dengan variabel bebas yang signifikan adalah RLS, RKP, NE (X2, X3, X5) yang mana masing-masing kelompok tersebut hanya beranggotakan satu kabupaten/kota saja.  Selain  itu,  terdapat  satu  kabupaten/kota  yang  tidak  memiliki  satu  pun  variabel  bebas  yang signifikan  memengaruhi  persentase  penduduk  miskin.  Daerah  tersebut  adalah  Kabupaten Banyuwangi yang  mana pada peta daerah tersebut diberi warna hitam. Dari lima variabel bebas yang diikutsertakan dalam analisis, hanya persentase penduduk lebih dari 15 tahun yang bekerja (X4) saja yang tidak signifikan pada seluruh kabupaten/kota di Pulau Jawa.

## 2.8   Evaluasi Model GWR
Evaluasi  model  dilakukan  untuk  melihat  pemodelan  manakah  yang  lebih  baik  untuk digunakan dalam melakukan pemodelan terkait persentase penduduk miskin di Pulau Jawa Tahun 2021.  Adapun  kriteria  evaluasi  yang  digunakan  untuk  mengevaluasi  model  GWR  adalah  nilai AIC  dan  Adj.  R-Square.  Suatu  model  dikatakan  lebih  baik  untuk  digunakan  apabila  mampu memberikan nilai AIC yang rendah dan nilai Adj. R-Square yang tinggi.
Tabel 2.11. Evaluasi Model GWR Model AIC Adj. R-Square Regresi Linear Berganda 586.259433 0.568208 GWR Kernel Fixed Bisquare 549,690857 0,707253
Pada Tabel 2.11, terlihat bahwa AIC model GWR lebih kecil daripada model RLB dan nilai Adj.  R-Square  yang  dihasilkan  lebih  besar  daripada  model  RLB.  Hal  tersebut  memperlihatkan

## JURNAL MATEMATIKA, STATISTIKA DAN KOMPUTASI

## Muhammad Rafi Ikhsanudin, Ernawati Pasaribu
bahwa  pemodelan  GWR  dengan  Kernel Fixed  Bisquare telah  mampu  menerangkan  hubungan variabel  bebas  dalam  memengaruhi  variabel  tak  bebas  dengan  lebih  tepat  dibandingkan  model RLB.  Selain  itu,  model  GWR  yang  digunakan  untuk  tujuan  mengatasi  masalah  heterogenitas terbukti  mampu  untuk  mengatasi  permasalahan  tersebut.  Hal  ini  sejalan  dengan  hasil  penelitian [13] terkait  analisis  heterogenitas  spasial  kemiskinan  moneter  di  Peru,  yang  menyatakan  bahwa penerapan  model  GWR  menunjukkan  peningkatan  yang  signifikan  dalam  menjelaskan  variabel tak bebas daripada model OLS.

## 3.   KESIMPULAN
Persentase penduduk miskin di Pulau Jawa pada tahun 2021 masih menunjukkan nilai yang relatif  tinggi  serta  memiliki  nilai  dan  karakteristik  yang  beragam  antar  kabupaten/kota.  Variasi karakteristik  tersebut  menggambarkan  bahwa  setiap  kabupaten/kota  di  Pulau  Jawa  mempunyai tantangan yang berbeda dalam mengentaskan kemiskinan. Hasil pengujian BP Test menunjukkan bahwa  adanya  heterogenitas  spasial  sehingga  pemodelan  GWR  dilakukan  untuk  mengatasi permasalahan  tersebut.  Berdasarkan  perbandingan  beberapa  kriteria  evaluasi,  pembobot  spasial kernel  Fixed  Bisquare dipilih  karena  mampu  memberikan  nilai  kriteria  evaluasi  terbaik. Pemodelan GWR terbukti mampu memodelkan persentase penduduk miskin di Pulau Jawa Tahun 2021  dengan  lebih  baik  dibandingkan  model  RLB.  Model  GWR  menghasilkan  10  kelompok kabupaten/kota  menurut  signifikansi  variabel  bebas  yang  mana  pengelompokkan  tersebut didominasi  oleh  kelompok  dengan  variabel  RLS  signifikan.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa pendidikan  perlu  menjadi  perhatian  pemerintah  daerah  kabupaten/kota  di  Pulau  Jawa  agar persentase penduduk miskin dapat menurun. Seseorang dengan pendidikan yang baik, dalam hal ini memiliki nilai RLS tinggi, tentu akan membantu dalam peningkatan kualitas hidupnya dengan memeroleh pekerjaan dan pendapatan yang layak. Selain itu, variabel Persentase penduduk lebih dari  15  tahun  yang  bekerja  (X4)  tidak  signifikan  di  semua  lokasi  pengamatan  dan  Kabupaten Banyuwangi tidak terdapat satu pun variabel yang signifikan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Arnastauskaitė, J., Ruzgas, T., & Bražėnas, M., 2021. An exhaustive power comparison of normality tests. Mathematics , Vol. 9, No. 7, 788.
[2] Chazar, C., Gunawan, H., & Sumpena., 2022. Implementasi Support Vector Machine pada Klasifikasi Penduduk Miskin Wilayah Desa Taraju Kabupaten Tasikmalaya. INFORMASI (Jurnal Informatika Dan Sistem Informasi) , Vol. 14, No. 2, 136–148.
[3] Daud, M., 2021. Implementasi Program Keluarga Harapan Dalam Meningkatkan Kesejahteraan Masyarakat Miskin. Jurnal Pendidikan, Sains, Dan Humaniora , Vol. 9, No. 4, 620–624.
[4] Firda, M., Wasono, R., & Darsyah, Y., 2015. Pemodelan Geographically Weighted Regression (GWR) Pada Tingkat Kemiskinan di Provinsi Jawa Tengah. Jurnal Statistika , Vol. 3, No. 2, 67–74.
[5] Fotheringham, A. S., Brunsdon, C., & Charlton, M., 2002. Geographically Weighted Regression: the analysis of spatially varying relationships . John Wiley & Sons Ltd.
[6] Gong, S., Dong, X., Wang, K., Lei, B., Jia, Z., Qin, J., Roadknight, C., Liu, Y., & Cao, R., 2023. Agent-based modelling with geographically weighted calibration for intra-urban activities simulation using taxi GPS trajectories. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation , Vol. 122, 103368.

## JURNAL MATEMATIKA, STATISTIKA DAN KOMPUTASI

## Muhammad Rafi Ikhsanudin, Ernawati Pasaribu
[7] Gujarati, D. N., & Porter, D. C., 2009. Basic Econometrics Fifth Edition . McGraw- Hill/Irwin.
[8] Gupta, A. K., Singh, V., Mathur, P., & Travieso-Gonzalez, C. M., 2021. Prediction of COVID-19 pandemic measuring criteria using support vector machine, prophet and linear regression models in Indian scenario. Journal of Interdisciplinary Mathematics , Vol. 24, No. 1, 89–108.
[9] Jia, Z., Wang, X., Feng, X., Ma, J., Wang, X., Zhang, X., Zhou, J., Sun, Z., Yao, W., & Tu, Y., 2023. Exploring the spatial heterogeneity of ecosystem services and influencing factors on the Qinghai Tibet Plateau. Ecological Indicators , Vol. 154, 110521.
[10] Li, J., Jia, K., Liu, Y., Yuan, B., Xia, M., & Zhao, W., 2021. Spatiotemporal distribution of zika virus and its spatially heterogeneous relationship with the environment. International Journal of Environmental Research and Public Health , Vol. 18, No. 1, 1–14.
[11] Munikah, T., Pramoedyo, H., & Fitriani, R., 2014. Pemodelan Geographically Weighted Regression dengan Pembobot Fixed Gaussian Kernel pada Data Spasial ( Studi Kasus Ketahanan Pangan di Kabupaten Tanah Laut Kalimantan Selatan ). Natural , Vol. 2, No. 3, 296–302.
[12] Nirwana, I. D., 2013. Pengaruh Variabel Pendidikan Terhadap Persentase Penduduk Miskin (Studi Pada 33 Provinsi Di Indonesia, 6 Provinsi Di Pulau Jawa, Dan 27 Provinsi Di Luar Pulau Jawa Pada Tahun 2006-2011). Jurnal Ilmiah Mahasiswa FEB , Vol. 1, No. 2.
[13] Palomino, J., & Sánchez, T., 2021. Where Are the Poor Located? A Spatial Heterogeneity Analysis of Monetary Poverty in Peru. Economia , Vol. 44, No. 87, 89–114.
[14] Runadi, T., Widyaningsih, Y., & Lestari, D., 2020. Modeling total crime and the affecting factors in Central Java using geographically weighted regression. Journal of Physics: Conference Series , Vol. 1442, No. 1.
[15] Safitri, U., & Amaliana, L., 2021. Model Geographically Weighted Regression dengan Fungsi Pembobot Adaptive dan Fixed Kernel pada Kasus Kematian Ibu di Jawa Timur. Jurnal Statistika Dan Aplikasinya , Vol. 5, No. 2, 208–220.
[16] Saleem, S., Aslam, M., Sherwani, R. A. K., Jadoon, A. K., Sarwar, A., & Butt, I., 2023. Determinants of rural household poverty in Pakistan with multilevel approach. Cogent Economics and Finance , Vol. 11, No. 1.
[17] Saputra, H. Y., & Radam, I. F., 2022. Accessibility model of BRT stop locations using Geographically Weighted regression (GWR): A case study in Banjarmasin, Indonesia. International Journal of Transportation Science and Technology , Vol. 12, No. 3, 779–792.
[18] Sari, N. K., Susilowati, D., & Arifin, Z., 2020. Analisis Pertumbuhan Ekonomi, Pendidikan Dan Indeks Pembangunan Manusia Terhadap Tingkat Kemiskinan Di Madura. Jurnal Ilmu Ekonomi JIE , Vol. 4, No. 3, 577–590.
[19] Setyani, A. I., & Sugiarto., 2021. Aplikasi Metode Geographically Weighted Regression Determinan Kemiskinan Multidimensi Kabupaten/kota di Kawasan Timur Indonesia. Jurnal Statistika Dan Aplikasinya , Vol. 5, No. 2, 121–132.
[20] Shrestha, N., 2020. Detecting Multicollinearity in Regression Analysis. American Journal of Applied Mathematics and Statistics , Vol. 8, No. 2, 39–42.
[21] Sugiarto, & Arsyadana, H. H., 2015. Perbandingan Regresi Global Dan Geographical Weighted Regression (GWR) Pada Model Kasus Prevalensi Penyakit Hepatitis. Statistika ,

## JURNAL MATEMATIKA, STATISTIKA DAN KOMPUTASI

## Muhammad Rafi Ikhsanudin, Ernawati Pasaribu
Vol. 3, No. 2, 31–40.
[22] Suhandi, N., Putri, E. A. K., & Agnisa, S., 2018. Analisis Pengaruh Jumlah Penduduk terhadap Jumlah Kemiskinan Menggunakan Metode Regresi Linear di Kota Palembang. Jurnal Ilmiah Informatika Global , Vol. 9, No. 2, 77–82.
[23] Yuhan, R. J., & Sitorus, J. R. H., 2018. Metode Geographically Weighted Regression Pada Karakteristik  Penduduk  Hampir  Miskin  Di  Kabupaten/Kota  Pulau  Jawa. E-Journal  Widya Eksakta , Vol. 1, No. 1, 41–47.