## Penerapan Geographically Weighted Panel Regression dan Data Envelopment Analysis dalam Pemodelan Kemiskinan di Kalimantan Timur
The Implementation of Geographically Weighted Panel Regression and Data Envelopment Analysis in Poverty Modeling in East Kalimantan
Azka Al Azkiya 1 , Yenni Angraini 1* , & Rahma Anisa 1
1 Jalan Meranti Wing 22 Level 4, Kampus IPB Darmaga, Bogor 16680, Jawa Barat, Indonesia; * Penulis Korespondensi. e-mail : y_angraini@apps.ipb.ac.id (Diterima: 12 Juni 2023; Disetujui: 3 Mei 2024)

## ABSTRACT
Indonesia currently still needs to focus on achieving sustainable development goals agreed by all  countries  in  the  world.  Indonesia  presently  ranks  82 nd out  of  163  nations  in  terms  of  SDG accomplishment, indicating that there is still plenty of potential for improvement. One of the goals that hasn't been accomplished is ‘no poverty’. Regarding the poverty cases, among all province in Indonesia, East Kalimantan is important to be analyzed, because Penajam Paser Utara and Kutai Kartanegara in East Kalimantan are scheduled to become Indonesia's next capital, Nusantara. The goal of this research is to investigate the variables that influence poverty in East Kalimantan and determine  the  effectiveness  of  poverty  alleviation  in  the  regencies/cities  in  East  Kalimantan.  This research  used  indicator  data  of  poverty  from  2019-2021  retrieved  from  Statistics  Indonesia.  This research  use  spatial  panel  data  analysis  regression  method  or  Geographically  Weighted  Panel Regression  (GWPR)  and  Data  Envelopment  Analysis  (DEA).  In  GWPR  model,  this  research compared  adaptive  gaussian,  adaptive  bisquare,  adaptive  exponential,  fixed  gaussian,  fixed bisquare,  and  fixed  exponential  kernel.  The  findings  of  this  investigation  revealed  that  fixed exponential is the kernel that has lowest AIC and the highest adj- 𝑅 2 . The variables that determine poverty  of  regencies/cities  in  East  Kalimantan  are  expenditure  per  capita,  life  expectancy,  and number of village with higher education facilities. Furthermore, according to DEA, only three cities were effective in addressing poverty: Mahakam Ulu, Paser, and Penajam Paser Utara.
Keywords: data envelopment analysis, geographically weighted panel regression, panel data, poverty, spatial

## ABSTRAK
Tujuan pembangunan berkelanjutan atau sustainable development goals (SDGs) masih sulit dicapai oleh Indonesia. Rekam jejak Indonesia dalam ketercapaian SDGs adalah menempati posisi 82 dari 163 negara. Tidak ada kemiskinan ( No. poverty) menjadi salah satu tujuan yang masih sulit dicapai.  Salah  satu  provinsi  yang  penting  untuk  dianalisis  adalah  Kalimantan  Timur  karena Kabupaten Kutai Kartanegara dan Penajam Paser Utara di Kalimantan Timur dicanangkan menjadi ibu  kota  baru,  IKN  Nusantara.  Oleh  sebab  itu,  penelitian  ini  dirancang  dengan  tujuan  untuk menganalisis  peubah-peubah  yang  memengaruhi  angka  kemiskinan  di  Kalimantan  Timur  dan mengetahui  efisiensi  pengentasan  kemiskinan  di  kabupaten/kota  di  Kalimantan  Timur.  Data  yang digunakan merupakan indikator kemiskinan periode 2019 hingga 2021 yang diambil dari publikasi Badan Pusat Statistik. Metode yang digunakan ini adalah analisis regresi spasial data panel terboboti
Februari 2024, 8 (1): 41-53
atau Geographically Weighted Panel Regression (GWPR) dan Data Envelopment Analysis (DEA). Penelitian  ini  melakukan  komparasi  kernel adaptive  gaussian,  adaptive  bisquare , adaptive exponential , fixed  gaussian,  fixed  bisquare,  dan  fixed  exponential pada  analisis  GWPR.  Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa model GWPR dengan kernel fixed exponential adalah model yang terpilih karena menghasilkan adjusted R 2 tertinggi sebesar 0,971 dan AIC terendah yaitu 31,91 pada analisis GWPR . Peubah-peubah yang berpengaruh pada kemiskinan di Kalimantan Timur menurut GWPR antara lain pengeluaran per kapita, angka harapan hidup, dan jumlah desa dengan fasilitas perguruan tinggi. Selain itu, Kabupaten Penajam Paser Utara, Paser, dan Mahakam merupakan tiga kabupaten/kota yang selalu efisien mengentaskan kemiskinan berdasarkan DEA.
Kata  kunci:  data  envelopment  analysis,  data  panel,    geographically  weighted  panel  regression,  kemiskinan, spasial.

## PENDAHULUAN
Sustainable  Development  Goals  (SDGs) adalah  17  tujuan  yang  disetujui  oleh  seluruh negara  di  dunia.  Namun,  Indonesia  masih  sulit mencapai  tujuan  tersebut  dibuktikan  dengan hasil  SDGs  Report  2021,  ketercapaian  SDGs Indonesia  berada  pada  urutan  ke-82  dari  163 negara  (Sachs et  al. 2021).  Tidak  ada kemiskinan  ( no  poverty) menjadi  salah  satu SDGs  yang  sulit  dicapai  Indonesia.  Hal  ini dibuktikan oleh laporan dari Bank Dunia (2022), bahwa 13 juta masyarakat menengah ke bawah di  Indonesia  jatuh  miskin.  Oleh  sebab  itu, diperlukan  adanya  sinergi  tiap  provinsi  untuk mencapai  SDGs.  Salah  satu  provinsi  yang krusial  untuk  dianalisis  adalah  Kalimantan Timur  yang  direncanakan  dua  kabupatennya akan  menjadi  bagian  dari  IKN  Nusantara tepatnya  di  Kutai  Kartanegara  dan  Penajam Paser  Utara.  Pada  rentang  2019  hingga  2021, persentase  penduduk  miskin  di  Kalimantan Timur  meningkat  dari  6,94%  menjadi  7,75%. Daerah-daerah  di  Kalimantan  Timur  terutama calon IKN Nusantara perlu diperhatikan. Hal ini karena  persentase  kemiskinan  di  Kabupaten Penajam Paser Utara yang sebagian wilayahnya menjadi  IKN  Nusantara  itu  meningkat.  Pada bulan  Desember  2021,  persentase  penduduk miskin  mencapai  7,61%  dan  jumlah  ini meningkat dibandingkan periode tahun sebelumnya yaitu 7,36% (Arief 2022). Kab/kota di  Kalimantan  Timur  perlu  diperhatikan sehingga  dibutuhkan  sebuah  penelitian  untuk mengidentifikasi peubah apa saja yang
berpengaruh  terhadap  kemiskinan  kemiskinan serta analisis efisiensi pengentasan kemiskinan.
Penelitian sebelumnya dilakukan oleh Cahyono (2016) dengan regresi linear berganda untuk mengidentifikasi faktor yang memengaruhi tingkat kemiskinan kab/kota yang ada  di  Kalimantan  Timur.  Sedangkan  analisis efisiensi  pengentasan  kemiskinan  dilakukan oleh  Hidayah  (2019)  dengan data  envelopment analysis menggunakan  peubah  pengeluaran pemerintah sebagai input , dan hasil atau output berupa  tingkat  kemiskinan.  Beberapa  peneliti sebelumnya  pernah  menggunakan  analisis GWPR, diantaranya Yu (2010) untuk memodelkan  pengembangan  daerah  ekonomi Beijing.  Bruna  dan  Yu  (2013)  meneliti persamaan  upah New  Economic  Geography di Eropa menggunakan data panel. Cai et al. (2014) juga menggunakan GWPR untuk
mengidentifikasi  hubungan  antara  keragaman iklim  dengan  produksi  jagung.  Sedangkan penelitian  DEA  dilakukan  oleh  Subhi  dan Budiasih (2019) untuk mengetahui produktivitas industri kuliner. Niu et al. (2022) memodelkan efisiensi  alokasi  modal  energi  global  dengan Geographically  Weighted  Regression (GWR) dan DEA.
Penelitian  ini  dibuat  untuk  memodelkan kemiskinan  dengan Geographically  Weighted Panel Regression (GWPR) dan analisis efisiensi pengentasan kemiskinan dengan Data
Envelopment  Analysis (DEA)  di  Kalimantan Timur. Oleh sebab itu, penelitian ini  dirancang bertujuan  untuk:  (1)  Menganalisis  peubah- peubah yang berpengaruh terhadap kemiskinan di  kabupaten/kota  yang  ada  di  Kalimantan
Timur, (2) Mengidentifikasi efisiensi pengentasan  kemiskinan  kabupaten/kota  di Kalimantan Timur.

## METODOLOGI

## Bahan dan Data
Penelitian ini menggunakan data kab/kota di  Kalimantan  Timur  tahun  2019-2021  (Badan Pusat  Statistik  2022).  Peubah  tak  bebas  pada GWPR  dan output pada  DEA  yang  digunakan adalah persentase penduduk miskin. Sedangkan rata-rata lama sekolah penduduk umur 15 tahun ke  atas  ( 𝑋 1 ),  pengeluaran  per  kapita  yang disesuaikan ( 𝑋 2 ), umur harapan hidup ( 𝑋 3 ), rata- rata lama sekolah penduduk berusia 25 tahun ke atas ( 𝑋 4 ), persentase rumah tangga dengan akses sanitasi  layak  ( 𝑋 5 ),  persentase  rumah  tangga dengan  akses  air  minum  layak  ( 𝑋 6 ),  tingkat pengangguran  terbuka  ( 𝑋 7 ),  tingkat  partisipasi angkatan kerja ( 𝑋 8 ), Produk Domestik Regional Bruto  (PDRB)  Atas  Dasar  Harga  Konstan (ADHK) menurut pengeluaran ( 𝑋 9 ), dan jumlah desa/kelurahan dengan fasilitas perguruan tinggi ( 𝑋 10 ) sebagai peubah bebas di GWPR dan input pada DEA.  Pemilihan data ini didasarkan pada kriteria  kemiskinan  menurut  Kemensos  nomor 4,  6,  dan  13  yaitu  tidak  mempunyai  tempat buang  air  besar  atau  bersama  dengan  rumah tangga lain sebagai dasar peubah 𝑋 5 , air minum bersumber dari sumur/mata air tidak terlindungi/sungai/air  hujan  sebagai  dasar peubah 𝑋 6 ,  dan  pendidikan  tertinggi  yang ditamatkan kepala rumah tangga: tidak sekolah/tidak tamat SD/tamat SD sebagai dasar peubah 𝑋 1 , 𝑋 4 , dan 𝑋 10 (Bastian dan Bakhtiar, 2018).  Pemilihan  peubah  lain  berdasarkan Hasanah et  al. (2021)  untuk 𝑋 2 dan 𝑋 3 ,  dan Andhyka et  al. (2018)  untuk 𝑋 7 , 𝑋 8 ,  serta 𝑋 9 . Pada  GWPR,  ditambah longitude dan latitude sebagai peubah lokasi.

## Geographically Weighted Panel Regression
Analisis  GWPR  adalah  regresi  dengan data  berbentuk  data  panel  dan  terdapat komponen  spasial.  GWPR  mengasumsikan bahwa  pengamatan time  series di  geografis
tertentu  adalah  proses smooth  spatiotemporal (Harianja  2019).  Pengamatan  yang  lebih  jauh memiliki  keterkaitan  lebih  kecil  daripada pengamatan  yang  lebih  dekat.  Pendugaan parameter dalam GWPR menggunakan Weighted  Least  Square (WLS).  Berikut persamaan umum GWPR.
𝑦 𝑖𝑡 = 𝛽 0 (𝑢 𝑖𝑡 , 𝑣 𝑖𝑡 ) + ∑ 𝛽 𝑘 (𝑢 𝑖𝑡 , 𝑣 𝑖𝑡 )𝑥 𝑘𝑖𝑡 + 𝜀 𝑖𝑡 𝐾 𝑘=1
dengan 𝑦 𝑖𝑡 adalah  nilai  observasi  peubah takbebas  unit  ke- 𝑖 dalam  periode  ke- 𝑡 , 𝑥 𝑘𝑖𝑡 adalah observasi peubah penjelas ke- 𝑘 pada unit individu  ke- 𝑖 pada  periode  ke- 𝑡 , 𝛽 0 (𝑢 𝑖𝑡 , 𝑣 𝑖𝑡 ) intersep   pengamatan individu ke- 𝑖 periode ke- 𝑡 , (𝑢 𝑖𝑡 , 𝑣 𝑖𝑡 ) adalah koordinat geografis, dan 𝛽 𝑘 (𝑢 𝑖𝑡 , 𝑣 𝑖𝑡 ) menunjukkan  koefisien slope regresi  peubah  penjelas  ke- 𝑘 pada  lokasi pengamatan  unit  individu  ke- 𝑖 periode  ke- 𝑡 . Pendugaan  parameter  menggunakan Weighted Least Square (WLS) pada tiap lokasi ke- 𝑖 yang mengikuti formula berikut:
𝜷 ̂(𝑢 𝑖𝑡 , 𝑣 𝑖𝑡 ) =   [𝑿 𝑻 𝑾(𝑢 𝑖𝑡 , 𝑣 𝑖𝑡 )𝑿] −1 𝑿 𝑻 𝑾(𝑢 𝑖𝑡 , 𝑣 𝑖𝑡 )𝒚
dengan 𝜷 ̂(𝑢 𝑖𝑡 , 𝑣 𝑖𝑡 ) sebagai  vektor  penduga parameter regresi untuk titik lokasi observasi ke- 𝑖 periode  ke- 𝑡 dengan  ukuran (𝑝 + 1) × 1 , dimana 𝑝 merupakan  banyaknya  peubah penjelas, 𝒚 merupakan  vektor  peubah  respon dengan  ukuran 𝑁𝑇 × 1 , 𝑿 matriks  dengan ukuran 𝑁𝑇 × (𝑝 + 1) sebagai  peubah  penjelas, di  mana  setiap  elemen  pada  kolom  pertama bernilai  1,  dan 𝑾(𝑢 𝑖𝑡 , 𝑣 𝑖𝑡 ) adalah  matriks pembobot spasial bagi titik lokasi observasi ke- 𝑖 periode ke- 𝑡 berukuran 𝑁𝑇 × 𝑁𝑇 .
Matriks  pembobot  menggambarkan hubungan  kedekatan  suatu  lokasi  pengamatan terhadap  lokasi  lain.  Terdapat  dua  tipe kernel pada  model  GWPR,  yaitu fixed dan adaptive kernel .  Fungsi fixed  kernel memiliki  lebar jendela  yang  konstan  di  tiap  observasi, sebaliknya adaptive  kernel memiliki  lebar jendela  berbeda-beda  pada  setiap  pengamatan (Fotheringham et  al. 2002).  Beberapa  jenis kernel pembobot spasial yang akan
dibandingkan  pada  penelitian  ini  tercantum dalam Tabel 1.
Tabel 1.  Jenis kernel yang digunakan No Kernel 1 Fixed Gaussian: 𝑤 𝑖𝑗 = exp (− 1 2 ( 𝑑 𝑖𝑗 ℎ ) 2 ) 2 Fixed Bisquare:
𝑤 𝑖𝑗 = { (1 − ( 𝑑 𝑖𝑗 ℎ ) 2 ) 2 , 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 𝑑 𝑖𝑗 ≤ ℎ
0, 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 𝑙𝑎𝑖𝑛𝑛𝑦𝑎 3 Fixed Exponential:
𝑤 𝑖𝑗 = exp (− 𝑑 𝑖𝑗 ℎ )
4 Adaptive Gaussian:
𝑤 𝑖𝑗 = exp (− 1 2 ( 𝑑 𝑖𝑗 ℎ 𝑖 ) 2 ) 5
Adaptive Bisquare:
𝑤 𝑖𝑗 = { (1 − ( 𝑑 𝑖𝑗 ℎ 𝑖 ) 2 ) 2 , 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 𝑑 𝑖𝑗 ≤ ℎ 𝑖

## 0, 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 𝑙𝑎𝑖𝑛𝑛𝑦𝑎
6 Adaptive Exponential: 𝑤 𝑖𝑗 = exp (− 𝑑 𝑖𝑗 ℎ 𝑖 )
dengan 𝑑 𝑖𝑗 = [(𝑢 𝑖 − 𝑢 𝑗 ) 2 + (𝑣 𝑖 − 𝑣 𝑗 ) 2 ] 1/2
merupakan  jarak euclidean berdasarkan  titik latitude dan longitude lokasi  ke- 𝑖 dan  ke- 𝑗 . Sementara itu, ℎ 𝑖 adalah bandwidth pada lokasi ke- 𝑖 . Nilai bandwidth optimum merupakan nilai bandwidth dengan  hasil  c ross  validation (CV) minimum menggunakan formula 𝐶𝑉 =
∑ [𝑦̅ 𝑖 − 𝑦̅̂ ≠𝑖 (ℎ 𝑖 )] 2 𝑁 𝑖=1 dengan 𝑦̅̂ ≠𝑖 merupakan nilai dugaan 𝑦̅̂ dengan menghilangkan pengamatan di lokasi ke- 𝑖 .

## Data Envelopment Analysis
Data  envelopment  analysis (DEA) adalah  sebuah  metode  yang  bertujuan  untuk mengevaluasi kinerja unit pengambilan keputusan  ( decision  making  unit/DMU )  yang bertanggungjawab  menggunakan  masukan  atau input untuk mencapai target kinerja atau output . Terdapat dua model dalam DEA yaitu Variable Return  to  Scale (VRS)  dan Constant  Return  to Scale (CRS).  Pada  penelitian  ini  digunakan model  DEA-VRS  dengan  asumsi  DMU  tidak beroperasi secara optimal. Selain itu, hubungan
antara peningkatan pendapatan dan output tidak sama. Hal tersebut mengakibatkan tiap peningkatan satu unit input tidak menyebabkan peningkatan  satu  unit output pula,  bisa  lebih kecil  atau  lebih  besar.  Adapun  formula  DEA- VRS  menurut  Banker et  al. (2011)  adalah sebagai berikut:
max{𝑧} = ∑ 𝑢 𝑟 𝑦 𝑟0 − 𝑢 0 𝑠 𝑟=1 ,       𝑟 = 1,2, … , 𝑝
s.t. ∑ 𝑢 𝑟 𝑦 𝑟𝑗 − ∑ 𝑣 𝑖 𝑥 𝑖𝑗 − 𝑢 0 𝑚 𝑖=1 ≤ 0 𝑠 𝑟=1 ,
𝑗 = 1,2, … , 𝑛, ∑ 𝑣 𝑖 𝑥 𝑖𝑜 𝑚 𝑖=1 = 1 dengan 𝑧 adalah skor DEA, 𝑦 𝑘𝑗 jumlah keluaran atau output ke-r dari DMU ke-j, 𝑝 jumlah
keluaran  atau output, 𝑥 𝑖𝑗 jumlah  masukan  atau input ke-i yang dari DMU ke-j, 𝑚 jumlah input , 𝑢 𝑘 adalah bobot untuk output ke-k, 𝑛 banyaknya DMU, 𝑣 𝑖 bobot untuk input ke-k, dan 𝜀 bilangan bulat positif.

## Analisis Data
Penelitian ini menggunakan software R dalam  proses  analisis  data.  Langkah-langkah analisis  data  dimulai  dengan  eksplorasi  data, lalu  secara  terpisah  dilakukan  analisis  GWPR dan  DEA.  Analisis  GWPR  dimulai  dengan pemeriksaan  multikolinearitas  menggunakan Variance  Inflation  Factor  (VIF) .  Jika  VIF>10, maka terdeteksi multikolinearitas yang mengganggu.  Penanganan  multikolinearitas dilakukan  dengan  metode stepwise. Setelah didapat  peubah  yang  terpilih,  dilanjutkan dengan penggunaan uji Hausman dan uji Chow dalam  pemilihan  model  regresi  data  panel terbaik.  Langkah  selanjutnya  adalah  pengujian asumsi normalitas, autokorelasi dan heterogenitas. Apabila terdeteksi adanya heterogenitas  spasial,  maka  metode  yang terpilih  adalah  GWPR.  Pemodelan  GWPR dilanjutkan dengan pemilihan matriks pembobot  spasial  dan  dilanjutkan  dengan pembuatan model GWPR.
Sedangkan DEA dimulai dengan penentuan decision  making  unit atau  unit pengambilan keputusan. Pemerintah kab/kota di Kalimantan  Timur  adalah  unit  pengambilan
keputusan  dalam  penelitian  ini.  Selanjutnya adalah  analisis  DEA  pertahun,  dan  interpretasi menggunakan choropleth map . Langkah analisis data dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Diagram alir penelitian

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Eksplorasi Data
Hasil  eksplorasi  data  menunjukkan bahwa  dari  tahun  ke  tahun,  kab/kota  dengan persentase  penduduk  miskin  tertinggi  adalah Mahakam  Ulu  sebesar  11,9%  pada tahun  2021 dan  persentase  penduduk  miskin  terendah  dari
tahun ke tahun adalah Kota Balikpapan sebesar 2,89%  pada  tahun  2021.  Hal  ini  sesuai  dengan publikasi Bappeda Kaltim (2022) bahwa dalam tiga  tahun  terakhir,  kemiskinan  tertinggi  di Kalimantan  Timur  adalah  Mahakam  Ulu sedangkan  terendah  adalah  Kota  Balikpapan. Hasil eksplorasi terdapat pada Gambar 2.
(a) (b)                                            (c)
Gambar 2. Sebaran persentase penduduk miskin (a) 2019, (b) 2020, dan (c) 2021
Februari 2024, 8 (1): 41-53
Eksplorasi data juga dilakukan menggunakan  plot  matriks  korelasi  untuk mengidentifikasi  hubungan  antara  peubah- peubah  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini. Secara  umum,  mayoritas  peubah  berkorelasi terhadap peubah lain (Gambar 3). Hal ini dapat menimbulkan  multikolinearitas.  Pengeluaran per  kapita  ( 𝑥 2 )  berkorelasi  negatif  terhadap persentase  penduduk  miskin.  Pengeluaran  per kapita  yang  tinggi  menunjukkan  bahwa  daya beli  individu  tersebut  tinggi  sehingga  individu tersebut  dapat  mencukupi  kebutuhannya  dan
tidak  termasuk  ke  dalam  masyarakat  miskin. Selain  itu,  jumlah  desa/kelurahan  dengan fasilitas  perguruan  tinggi  ( 𝑥 10 )    dan  umur harapan  hidup  ( 𝑥 3 )  juga  berkorelasi  negatif terhadap persentase penduduk miskin. Semakin banyak  desa  dan  kelurahan  yang  memiliki fasilitas  perguruan  tinggi,  maka  akses terhadap pendidikan  akan  semakin  mudah  sehingga dalam  jangka  panjang  akan  meningkatkan kualitas pendidikan dan menurunkan persentase penduduk miskin.
Gambar 3. Plot matriks korelasi

## Hasil GWPR
Pemodelan GWPR diawali dengan pemeriksaan  multikolinearitas.  Sebuah  peubah dapat  dikatakan  mengalami  multikolinearitas apabila  nilai  VIF  >  10.  Hasil  pemeriksaan Variance  Inflation  Factor dapat  dilihat  pada Tabel 2.
Tabel 2.  Hasil pemeriksaan VIF Kode  Peubah VIF 𝑋 1 Rata-rata Lama Sekolah (RLS)  Penduduk  umur  15 tahun ke atas (Tahun) 122,87
Kode  Peubah VIF 𝑋 2 Pengeluaran  perkapita  yang Disesuaikan (Ribu Rupiah/Orang/Tahun) 28,46 𝑋 3 Umur Harapan Hidup (Tahun) 6,91 𝑋 4 Rata-Rata Lama Sekolah (RLS)  Penduduk  Berusia  25 Tahun ke Atas 50,87 𝑋 5 Persentase rumah tangga dengan akses sanitasi memadai 4,13 𝑋 6 Persentase rumah tangga dengan  akses  air  minum memadai 14,02 𝑋 7 Tingkat Pengangguran Terbuka 6,27 𝑋 8 Tingkat  Partisipasi  Angkatan Kerja 4,39 𝑋 9 PDRB atas Dasar Harga Konstan  menurut  Pengeluaran (Rupiah) 3,79 𝑋 10 Jumlah  desa/kelurahan  yang memiliki  fasilitas  perguruan tinggi 4,32
Seleksi  terhadap  peubah-peubah  yang mengalami  multikolinearitas  dilakukan  dengan stepwise  selection .  Hasil  seleksi  menunjukkan bahwa terdapat tiga peubah bebas yang terpilih yaitu 𝑥 2 dengan  VIF  sebesar  2,21, 𝑥 3 dengan VIF  2,72,  dan 𝑥 10 dengan  VIF  1,95.  Langkah selanjutnya adalah penentuan model regresi data panel.
Penentuan  model  regresi  data  panel terbaik  menggunakan  uji Hausman dan  uji Chow dan Hausman .  Hasil  uji Chow dan  uji Hausman menunjukkan  nilai-p  < 0,000 sehingga  tolak 𝐻 0 maka  model  terbaik  yang terpilih  adalah  FEM.  Pengujian  selanjutnya adalah  uji  pengaruh  individu  dan  waktu  pada model. Pengujian ini menggunakan uji Breusch- Pagan untuk efek dua arah dengan hasil nilai-p < 0,000 maka 𝐻 0 dapat ditolak pada taraf nyata 5%.  Hal  ini  juga  serupa  dengan  hasil  uji  efek individu  yang  menghasilkan  nilai-p  <  0,000 maka 𝐻 0 ditolak  pada  taraf  nyata  5%. Sebaliknya,  uji  efek  waktu  menunjukkan besaran  nilai-p  yaitu  0,841  sehingga 𝐻 0 gagal ditolak  pada  taraf  nyata  5%.  Hasil  pengujian menunjukkan  bahwa fixed  effect  model dengan efek individu adalah model yang terpilih.
Analisis  dilanjutkan  dengan  diagnostik model.  Pengujian  asumsi  normalitas  sisaan menggunakan Shapiro Wilk didapatkan nilai-p = 0,087 sehingga  tak  tolak 𝐻 0 atau  sisaan menyebar normal.
Pengujian asumsi autokorelasi menggunakan uji Run
menunjukkan bahwa nilai-p = 0,71 , sehingga tak tolak 𝐻 0 atau  tidak  terdapat  autokorelasi. Sedangkan hasil pengujian asumsi
heteroskedastisitas  dengan  uji Breusch-Pagan menunjukkan  nilai-p  = 0,002 atau  terdapat keragaman spasial. Oleh karena itu, metode yang tepat adalah GWPR.
Selanjutnya dilakukan pemilihan matriks pembobot spasial atau kernel . Berdasarkan  hasil  pada  Tabel  3,  didapatkan bahwa matriks pembobot spasial yang menghasilkan  AIC  terkecil  (31,910)  dan adjusted R 2 terbesar (0,971) adalah kernel fixed exponential .  Perbandingan  matriks  pembobot spasial dapat dilihat pada Tabel 3 .
Tabel 3.  Perbandingan kernel No. Kernel AIC Adj R 2 1 Adaptive Gaussian 78,296 0,886 2 Adaptive Bisquare 57,933 0,938 3 Adaptive Exponential 68,384 0,915 4 Fixed Gaussian 33,535 0,968 5 Fixed Bisquare 82,383 0,874 6 Fixed Exponential 31,910 0,971 Tabel 4.  Signifikansi parameter model global Peubah Koefisien  t-hitung Nilai-p Intersep -0,422 -2,147 0,041* PPK ( 𝑋 2 ) -0,001 -9,840 0,000* UHH ( 𝑋 3 ) 0,857 3,065 0,005* PT ( 𝑋 10 ) -0,169 -3,728 0,001*
*nyata pada taraf signifikansi 5%
Hasil analisis data menunjukkan bahwa pengeluaran  per  kapita  (PPK),  umur  harapan hidup  (UHH),  dan  jumlah  desa/kelurahan dengan fasilitas perguruan tinggi (PT) memengaruhi kemiskinan di Kalimantan Timur. Peubah pengeluaran per kapita disesuaikan ( 𝑋 2 ) dan  jumlah  desa/kelurahan  yang  memiliki fasilitas  perguruan  tinggi  ( 𝑋 10 )  berpengaruh negatif  dan  signifikan  terhadap  persentase penduduk  miskin  Kalimantan  Timur.  Temuan
ini  mengindikasikan  bahwa  pengeluaran  per kapita yang tinggi akan menyebabkan penurunan  rataan  persentase  penduduk  miskin. Pengeluaran  per  kapita  yang  tinggi  dapat menjadi tanda bahwa masyarakat memiliki daya beli yang tinggi khususnya terhadap kebutuhan pokok  sehingga  kebutuhan  pokok  dapat terpenuhi  dan  individu  tersebut  tidak  termasuk ke  dalam  golongan  orang  miskin.  Kondisi  ini dibuktikan  dengan  pengeluaran  per  kapita secara  rata-rata  per  tahun  berturut-turut  adalah Rp9.230.000 pada tahun 2019, lalu Rp9.290.000 pada  tahun  2020,  dan  Rp9.430.000  pada  tahun 2021.  Pengeluaran  per  kapita  di  Kalimantan Timur  sudah  di  atas  garis  kemiskinan  yaitu sebesar
Rp768.120/kapita/bulan pada
September  2022  (Badan  Pusat  Statistik  2023).
Hal ini sesuai dengan penelitian Hasanah et al.
(2021) bahwa pengeluaran per kapita memengaruhi tingkat kemiskinan secara langsung dan negatif.
Sedangkan  umur  harapan  hidup  ( 𝑋 3 ) berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap persentase  penduduk  miskin.  Peubah  umur harapan  hidup  berpengaruh  positif  terhadap persentase  penduduk  miskin  menunjukkan bahwa dengan peningkatan rataan umur harapan hidup sebesar satu tahun, maka rataan persentase penduduk  miskin  juga  akan  meningkat  sebesar 0,857%.  Hal  ini  dapat  terjadi  karena  tingginya umur harapan hidup dapat meningkatkan jumlah lansia tidak produktif. Kondisi ini didukung oleh data  persentase  lansia  yang  bekerja  di Kalimantan  Timur  sebesar  48,28%  di  bawah rata-rata nasional yaitu sebesar 49,46% (Badan Pusat Statistik 2023). Hasil umur harapan hidup berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap persentase penduduk miskin juga sesuai dengan
hasil  penelitian  Sari  dan  Nuraini  (2020)  yang meneliti  kemiskinan  di  pulau  Jawa  dengan menggunakan regresi data panel.
Rendahnya  persentase  lansia  yang bekerja menunjukkan bahwa banyak lansia yang tidak  produktif  sehingga  dengan  meningkatnya umur  harapan  hidup  menyebabkan  banyak lansia yang tidak produktif kesulitan memenuhi kebutuhan  hidupnya.  Namun,  bukan  berarti pemerintah  perlu  menurunkan  umur  harapan hidup.  Sebaliknya,  umur  harapan  hidup  perlu ditingkatkan seiring dengan peningkatan kesejahteraan  lansia.  Apabila  umur  harapan hidup  meningkat  berbanding  lurus  dengan perhatian  pemerintah  terhadap  lansia,  maka lansia  dapat  tetap  memenuhi  kebutuhan hidupnya.  Beberapa  langkah  yang  dapat dilakukan adalah inisiasi pelatihan dan pendidikan  keahlian  kepada  lansia  seperti menjahit, pelatihan kewirausahaan, dan pemberian modal.
Koefisien  regresi  pada  peubah  umur harapan hidup berbanding terbalik dengan hasil eksplorasi  data.  Eksplorasi  data  menunjukkan bahwa  korelasi  antara  peubah  umur  harapan hidup  dengan  persentase  penduduk  miskin adalah  -0,6  sedangkan  hasil  koefisien  regresi adalah  0,857.  Hal  ini  karena  dalam  koefisien regresi,  pemodelan  sudah  memperhitungkan pengaruh  individu  dan  waktu,  sedangkan eksplorasi  data  menggunakan  data  mentah sebelum dilakukan pembedaan tiap waktu.
Hasil  regresi  yang  disajikan  di  Tabel  4 tidak  berlaku  di  setiap  kab/kota.  Hal  ini dikarenakan di setiap kab/kota memiliki nilai-p yang  berbeda.  Hasil  signifikansi  parameter setiap kab/kota terlampir pada Gambar 4.
Gambar 4. Sebaran peubah yang signifikan pada setiap kab/kota di Kalimantan Timur Mayoritas kab/kota di Kalimantan timur signifikan  pada  seluruh  peubah,  yang  berarti PPK,  UHH,  dan  PT  berpengaruh  terhadap persentase penduduk miskin. Namun, calon IKN Nusantara  yaitu  Penajam  Paser  Utara  hanya signifikan  pada  satu  peubah  yaitu  pengeluaran per kapita disesuaikan. Hal ini diperkuat dengan umur  harapan  hidup  Kabupaten  Penajam  Paser Utara yang menempati urutan terakhir
dibanding  kab/kota  lainnya  dan  tidak  adanya desa/kelurahan dengan fasilitas perguruan tinggi di  tahun  2020  dan  2021.  Selain  nilai-p  yang berbeda-beda  pada  masing-masing  daerah, koefisien  determinasi  untuk  masing-masing daerah juga berbeda. Hasil koefisien determinasi GWPR  untuk  masing-masing  daerah  disajikan pada Gambar 5.
Gambar 5. Koefisien determinasi ( 𝑅 2 ) untuk masing-masing kab/kota
Koefisien  determinasi  menggambarkan kebaikan  model  GWPR.  Berdasarkan  hasil koefisien  determinasi,  nilai 𝑅 2 lokal  berkisar antara 0,96 hingga 0,99. Kabupaten/kota dengan koefisien determinasi terendah adalah Kabupaten berau dengan 𝑅 2 sebesar 0,963. Hal ini menunjukkan bahwa 96,3% keragaman dapat dijelaskan  oleh  model,  sedangkan  sisanya dijelaskan oleh faktor lain di luar model. Di sisi lain, kabupaten/kota yang memiliki 𝑅 2 tertinggi adalah Kabupaten Mahakam Ulu sebesar 0,996. Nilai 𝑅 2 ini  menggambarkan  bahwa  99,6% keragaman  dapat  dijelaskan  oleh  model,
sedangkan sisanya dijelaskan oleh faktor lain di luar  model.  Tingginya 𝑅 2 lokal  di  masing- masing  daerah  mengindikasikan  bahwa  model GWPR sudah baik dalam memodelkan persentase  penduduk  miskin  di  kabupaten/kota yang ada di Kalimantan Timur.
Selain  koefisien  determinasi  ( 𝑅 2 )  yang berbeda-beda di setiap daerah, koefisien regresi juga  bervariasi  di  setiap  daerah.  Kekuatan pengaruh  setiap  peubah  dapat  diidentifikasi melalui  koefisien  regresi  tiap  peubah.  Hasil sebaran  koefisien  regresi  setiap  peubah  dapat dilihat pada Gambar 6.
(i) (ii) (iii)
Gambar 6. Sebaran koefisien regresi pada peubah (i) PPK, (ii) UHH, dan (iii) PT
Sebagai calon IKN Nusantara, Kabupaten Penajam Paser Utara perlu memperhatikan  ketiga  peubah  yang  digunakan dalam  penelitian  ini,  terutama  peubah  yang signifikan. Pada peubah pengeluaran per kapita, Kabupaten  Penajam  Paser  Utara  cenderung memiliki  warna  yang  lebih  muda.  Hal  ini menunjukkan  bahwa  koefisien  regresi  pada peubah  tersebut  lebih  besar  dibanding  daerah lain.  Peningkatan  pengeluaran  per  kapita  di Kutai  Barat  akan  menimbulkan  penurunan persentase  penduduk  miskin  yang  lebih  kecil dibanding daerah lain. Sedangkan pada peubah umur harapan hidup, peningkatan peubah umur harapan  hidup  akan  meningkatkan  persentase penduduk  miskin  yang  lebih  kecil  dibanding daerah lain.
Kabupaten Kutai Barat merupakan daerah selanjutnya  yang  perlu  diperhatikan  karena memiliki  warna  yang  cenderung  berbeda dibanding  daerah  lainnya.  Kabupaten  Kutai Barat  cenderung  memiliki  warna  yang  lebih muda  pada  peubah  pengeluaran  per  kapita.
Serupa dengan Kabupaten Penajam Paser Utara, kondisi  ini  menunjukkan  bahwa  koefisien regresi  pada  peubah  tersebut  lebih  besar dibanding daerah lain. Peningkatan pengeluaran per  kapita  di  Kutai  Barat  akan  menimbulkan penurunan  persentase  penduduk  miskin  yang lebih  kecil  dibanding  daerah  lain.  Sedangkan pada  peubah  umur  harapan  hidup,  peningkatan umur  harapan  hidup  akan  meningkatkan persentase  penduduk  miskin  yang  lebih  besar dibanding  daerah  lain.  Pada  peubah  jumlah desa/kelurahan yang memiliki fasilitas perguruan tinggi, apabila jumlah desa/kelurahan yang  memiliki  fasilitas  perguruan  tinggi meningkat, maka penurunan persentase penduduk  miskin  terjadi  lebih  besar  dibanding daerah lain.
Kabupaten Paser memiliki kondisi yang bertolak  belakang  dengan  Kabupaten  Kutai Barat.  Hal  ini  karena  kabupaten  tersebut memiliki  warna  yang  lebih  gelap  dibanding daerah lain pada peubah pengeluaran per kapita dan umur harapan hidup, serta warna yang lebih
muda pada peubah jumlah desa/kelurahan yang memiliki  fasilitas  perguruan  tinggi.  Kabupaten Paser  cenderung  memiliki  warna  yang  lebih gelap pada peubah pengeluaran per kapita. Hal ini  menunjukkan  bahwa  koefisien  regresi  pada peubah  tersebut  lebih  kecil  dibanding  daerah lain.  Peningkatan  pengeluaran  per  kapita  di Kabupaten Paser akan menimbulkan penurunan persentase  penduduk  miskin  yang  lebih  besar dibanding daerah lain. Sedangkan pada peubah umur harapan hidup, peningkatan umur harapan hidup akan meningkatkan persentase penduduk miskin  yang  lebih  kecil  dibanding  daerah  lain. Pada  peubah  jumlah  desa/kelurahan  yang memiliki  fasilitas  perguruan  tinggi,  apabila jumlah  desa/kelurahan  yang  memiliki  fasilitas perguruan  tinggi  meningkat,  maka  penurunan persentase  penduduk  miskin  terjadi  lebih  kecil dibanding daerah lain.
Interpretasi ini didasarkan pada Fotheringham et  al. (2002),  bahwa  koefisien GWPR  untuk  setiap  area  adalah  berbeda-beda, apabila koefisiennya lebh besar, maka pengaruhnya  juga  akan  lebih  besar  dalam memengaruhi  peubah  respon  dibanding  area lain.

## Hasil DEA
Hanya ada 3 dari 10 kab/kota yang ada di  Kalimantan  Timur  selalu  efisien  dalam penanganan  kemiskinan  sejak  2019-2021  yaitu Penajam Paser Utara, Paser, dan Mahakam Ulu. Hal ini menunjukkan kab/kota tersebut menggunakan input dengan  efisien  untuk menangani kemiskinan. Hasil DEA dapat dilihat pada Gambar 7.
(a) (b) (c)
Gambar 7. Hasil DEA tahun (a) 2019, (b) 2020, dan (c) 2021
Kabupaten Mahakam Ulu menjadi salah satu daerah yang selalu efisien dalam menangani masalah  kemiskinan. Apabila  dikaitkan  dengan hasil  GWPR,  Kabupaten  Mahakam  Ulu signifikan  pada  peubah  pengeluaran  per  kapita dan  jumlah  desa/kelurahan  yang  memiliki fasilitas  perguruan  tinggi  terhadap  persentase penduduk  miskin.  Meskipun  Mahakam  Ulu memiliki  persentase  penduduk  miskin  tertinggi di  Kalimantan  Timur,  tetapi  Mahakam  Ulu berhasil  menurunkan  jumlah  penduduk  miskin dari  3.260  ribu  jiwa  pada  tahun  2020  menjadi 3.180  ribu  jiwa  pada  tahun  2021  (BPS Kalimantan Timur 2023).
Daerah  selanjutnya  adalah  Kabupaten Paser yang signifikan pada intersep, pengeluaran
per kapita, dan umur harapan hidup. Sementara itu, daerah terakhir adalah Penajam Paser Utara yang  signifikan  pada  pengeluaran  per  kapita terhadap persentase penduduk miskin. Berdasarkan  uraian  tersebut,  ketiga  kabupaten yang  memiliki  skor  DEA  sama  dengan  satu selalu  signifikan  pada  peubah  pengeluaran  per kapita.  Berdasarkan  Peraturan  Bupati  Penajam Paser  Utara  Nomor  25  Tahun  2021,  apabila dibandingkan  dengan  pengeluaran  per  kapita rata-rata  per  tahun,  maka  nilai  angka  garis kemiskinan  sudah  jauh  di  bawah  pengeluaran rata-rata  penduduk  per  tahun.  Adanya  selisih antara  garis  kemiskinan  dan  pengeluaran  per kapita  menunjukkan  bahwa  rata-rata  penduduk Kabupaten  Penajam  Paser  Utara  sudah  mampu
memenuhi  kebutuhan  hidup  layak.  Hal  ini ditandai dengan pengeluaran atau konsumsi per tahun  yang  lebih  tinggi.  Terdapat  beberapa program  pemerintah  Kabupaten  Penajam  Paser Utara mengenai pengentasan kemiskinan diantaranya  pengelolaan  dan  pendataan  fakir miskin    dengan  ketercapaian  100%,  pemberian bantuan sosial untuk kesejahteraan keluarga bagi 150  rumah  dengan  ketercapaian  100%,  dan Fasilitasi  bantuan  pengembangan  ekonomi masyarakat untuk 100 KK dengan ketercapaian 100% (Perbup 2021).
Program  lain  yang  dicanangkan  oleh
pemkab Penajam Paser Utara ialah pemberdayaan desa/kelurahan serta peningkatan ekonomi  kerakyatan  yang  bertujuan  untuk peningkatan kesejahteraan masyarakat. Program ini telah dicanangkan melalui Rencana Pembangunan Jangka Menengah Daerah
(RPJMD)  tahun  2018-2023.  Pemkab  Penajam Paser Utara juga menyetujui Peraturan Presiden (Perpres)  No 96 tahun 2015 tentang Perubahan Atas Peraturan Presiden (Perpres) No 15 Tahun 2010  mengenai  Percepatan  Penanggulangan Kemiskinan.  Kebijakan  yang  dilakukan  yaitu mengurangi beban penduduk miskin, peningkatan skill dan  pendapatan  penduduk miskin, pengembangan dan penjaminan UMKM berkelanjutan, serta melakukan sinergi kebijakan  antardaerah  dalam  menanggulangi kemiskinan (Perpres 2015).
Hasil  DEA  dapat  menjadi  tolok  ukur penanganan masalah kemiskinan di Kalimantan Timur.  Kab/kota  yang  belum  mencapai  skor  1 perlu  memaksimalkan  peubah-peubah input sehingga  penanganan  kemiskinan  akan  lebih efisien. Kabupaten yang perlu menjadi perhatian adalah  Kota  Bontang  yang  sejak  2019  hingga 2021 belum efisien dalam menangani kemiskinan.  Selain  itu,  Kutai  Barat  juga  masih belum  efisien  dalam  menangani  kemiskinan bahkan  skornya  semakin  menurun.  Kabupaten Kutai  Timur  juga  perlu  mendapat  perhatian karena pada tahun 2020 sudah efisien namun di tahun  2021  penanganan  kemiskinan  kembali tidak efisien.
Salah  satu  kabupaten  yang  perlu dianalisis  lebih  dalam  adalah  Kabupaten  Kutai
Barat. Berdasarkan hasil DEA, skor Kabupaten
Kutai Barat semakin menurun dan
mengindikasikan  bahwa  dari  tahun  ke  tahun penanganan  kemiskinan  semakin  tidak  efisien. Persentase penduduk miskin di Kabupaten Kutai Barat  juga  semakin  tinggi  antar  tahun.  Hal  ini juga  sesuai  dengan  hasil  survei  CIFOR-BMZ, sebanyak  43,3%  dari  rumah  tangga  responden menyatakan  sejauh  ini  dukungan  dari  pemda terhadap  pengentasan  kemiskinan  rendah, 48,8%  mengatakan  dukungannya  sedang,  dan hanya  sebesar  7,9%  rumah  tangga  responden mengatakan  bahwa  dukungan  pemda  terhadap pengentasan kemiskinan sudah tinggi (Gonner et al. , 2007).

## KESIMPULAN
Model  GWPR  dengan  jenis fixed effect model dan  matriks  pembobot fixed  exponential merupakan  model  terbaik  dalam  memodelkan data  persentase  kemiskinan  kabupaten/kota  di Kalimantan  Timur  karena  memiliki  nilai  AIC terkecil sebesar 31,91 serta 𝑎𝑑𝑗 𝑅 2 sebesar 0,971 dan  merupakan  nilai  terbesar  dibandingkan dengan kernel lain. Secara umum, faktor-faktor yang  berpengaruh  positif  terhadap  persentase penduduk  miskin  di  Kalimantan  Timur  adalah pengeluaran per kapita dan jumlah desa/kelurahan yang memiliki fasilitas perguruan  tinggi.  Sedangkan  umur  harapan hidup  berpengaruh  negatif  terhadap  persentase penduduk  miskin.  Berdasarkan  DEA,  terdapat tiga  kab/kota  yang  efisien  dalam  penanganan kemiskinan  sejak  2019-2021  yaitu  Penajam Paser  Utara,  Paser,  dan  Mahakam  Ulu Sedangkan tiga kab/kota yang perlu diperhatikan  diantaranya  Kota  Bontang,  Kutai Barat, dan Kutai Timur.

## DAFTAR PUSTAKA
Andhyka, R., Handayani, H.R., Woyanti, N. (2018).
Analisis pengaruh PDRB, Tingkat pengangguran, dan IPM terhadap kemiskinan di Provinsi Jawa Tengah. Media Ekonomi dan Manajemen, 33 (2) : 113-123. Arief  A.  (2022).  Warga  Miskin  di  IKN  Bertambah, Naik  Dibanding  2020,  Data  BPS  Ada
12.130 Orang. Kaltimpost, Kaltim. [diakses pada 2023 Mei 4]. https://kaltimpost.jawapos.com/kaltim/18/0 6/2022/warga-miskin-di-ikn-bertambah- naik-dibanding-2020-data-bps-ada-12130- orang.
Badan Perencana Pembangunan Daerah  Kalimantan Timur.  (2022). Analisis  Ketimpangan Wilayah Tahun 2021 KalimantanKalimantan Timur.
Badan  Pusat  Statistik  Kalimantan  Timur.  (2022). Provinsi  Kalimantan  Timur  Dalam  Angka 2022 .  Badan  Pusat  Statistik  Kalimantan Timur.
Badan  Pusat  Statistik  Kalimantan  Timur.  (2023). Statistik  Pengeluaran  Provinsi  Kalimantan Timur .  Badan  Pusat  Statistik  Provinsi Kalimantan Timur.
Bank  Dunia.  (2022). East  Asia  and  The  Pacific Economic Update October 2022: Reforms for
Recovery . World Bank.
Banker, R.D., Cooper, W.W., Seiford, L., M., & Zhu, J.  (2011). Returns  to  Scale  in  DEA . International  Series  in  Operations  Research & Management Science, 164:41-70.
Bastian,  A.  &  Bakhtiar,  N.P.A.  (2018).  Rancang bangun aplikasi sistem pendukung Keputusan  penentuan  Masyarakat  miskin menurut  kriteria  Kemensos. 9 th Industrial Research  Workshop  and  National  Seminar , 280-287.
Bruna, F., & Yu, D. (2013). Geographically Weighted Panel  Regression. XI  Congreso  Galego  de Estatica  e  Investigacion  de  Operations .  A Coruna.
Cahyono,  R.  (2016). Analisis  faktor-faktor  yang mempengaruhi ketimpangan distribusi pendapatan  dan  kemiskinan  di  Kalimantan Timur . Thesis. Universitas Negeri Makassar. Cai,  R.,  Yu,  D.,  &  Oppenheimer,  M.  (2014).
Estimating the Spatial Varying Responses of Corn  Yields  to  Weather  Variations  using Geographically  Weigted  Panel  Regression. Journal  of  Agricultural  and  Resource Economics , 230-252. Fotheringham, A. S., Brundson, C., Charlton,  M. E. (2002). Geographically
Weighted
Regression:  The  Analysis  of  Spatially Varying Relationships . Willey. Gönner,  C.,  Cahyat,  A.,  Haug,  M.,  &  Limberg,  G. (2007). Menuju Kesejahteraan: Pemantauan Kemiskinan  di  Kutai  Barat,  Indonesia . Bogor:  Center  for  International  Forestry Research (CIFOR). Harianja,  Y.  (2019). Tingkat  kemiskinan  di  pulau Papua  tahun  2011-2017 .  Thesis.  Institut Pertanian Bogor. Hasanah,  R.,  Syaparuddin,  &  Rosmeli.  (2021). Pengaruh  angka  harapan  hidup,  rata-rata
lama  sekolah  dan  pengeluaran  per  kapita terhadap tingkat kemiskinan pada Kabupaten /Kota di Provinsi Jambi. e-Jurnal Perspektif Ekonomi dan Pembangunan Daerah , 10 (3), 223-232.
Hidayah,  S.  N.  (2019).  Efisiensi  pemerintah  dalam mengurangi tingkat kemiskinan tahun 2016- 2017. Thesis. Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah.
Niu,  D.,  Ji,  Z.,  Li,  W.,  Zhen,  H.  (2022).  How  to improve  the  efficiency  of  global  energy interconnection  capital  allocation?  Analysis from the perspective of spatial heterogeneity and  driving  factors. Journal  of  Cleaner Production , 330.
Peraturan  Bupati  Penajam  Paser  Utara  Nomor  25 Tahun 2021. 2021.
Peraturan  Presiden  Nomor  96  tahun  2015  tentang
Perubahan  Atas  Peraturan  Presiden  Nomor 15  Tahun  2010  mengenai  Percepatan Penanggulangan Kemiskinan. 2015.
Sachs,  J.D.,  Kroll,  C.,  Lafortune,  G.,  Fuller,  G.,  & Woelm, F. (2021). Sustainable Development Report 2021 . Cambridge.
Sari, J.N.I., & Nuraini, I. (2020). Analisis faktor yang mempengaruhi  tingkat  kemiskinan  provinsi di  pulau  jawa. Jurnal  Ilmu  Ekonomi , 4 (2), 309-323.
Subhi, K.T., & Budiasih. (2019). Kajian produktivitas industri  kreatif  besar  sedang  subsektor kuliner  tahun  2015. Seminar  Nasional Official Statistics. Jakarta.
Yu,  D.  (2010).  Exploring  spatiotemporally  varying regressed relationships : the geographically weighted  panel  regression  analysis. The
International Archives
of the Photogrammety , Remote  Sensing  and Spatial Information Sciences , 134-139 .