## COSTING:Journal of Economic, Business and Accounting

## DISTRIBUTION AND SPATIAL DIVERSITY OF FACTORS AFFECTING POVERTY IN TEGAL REGENCY (DISTRIBUTION AND SPATIAL DEPENDENT
DRIVING FACTORS OF POVERTY IN TEGAL REGENCY)
SEBARAN DAN KERAGAMAN SPASIAL FAKTOR-FAKTOR  YANG MEMPENGARUHI KEMISKINAN DI KABUPATEN TEGAL ( DISTRIBUSI DAN FAKTOR PENYEBAB KEMISKINAN DI KABUPATEN TEGAL)
Izatun Purnami 1 , Ernan Rustiadi 2 , Andrea Emma Pravitasari 3
Institut Pertanian Bogor 1,2,3 Izapurnamy@yahoo.com 1

## ABSTRACT
Poverty is one of the crucial social problems in Tegal Regency, Central Java Province. Specific  solutions  are  needed  in  a  particular  area  to  effectively  combat  poverty.  The purpose  of  this  study  is  to  identify  the  spatial  distribution  and  pattern  of  poverty  in Tegal Regency using Spatial Autocorrelation analysis (Moran’s Global Index & Local Indicator  of  Spatial  Autocorrelation/LISA)  and  to  determine  the  spatial  diversity  of factors  that  influence  poverty  in  Tegal  Regency  using  Geographically  Weighted Regression  analysis.  The  research  results  show  the  clustered  spatial  distribution  and pattern of poverty in Tegal Regency, and there are various specific influences from each factor that affects poverty in each village/subdistrict in Tegal Regency.
Keywords : Spatial Autocorrelations, Global Moran Index, LISA

## ABSTRAK
Kemiskinan  merupakan  salah  satu  masalah  sosial  yang  krusial  di  Kabupaten  Tegal Provinsi  Jawa  Tengah.  Dalam  upaya  penanggulangan  kemiskinan  diperlukan  solusi yang lebih spesifik di suatu wilayah. Sehingga penanganan kemiskinan dapat berjalan secara  efektif.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk    mengetahui  sebaran  dan  pola spasial  kemiskinan  di  Kabupaten  Tegal  dengan  menggunakan  analisis  Autokorelasi Spasial (Moran’s Global Index & Local Indicator of Spatial Autocorrelation/LISA) dan untuk  mengetahui  keragaman  spasial  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  kemiskinan  di Kabupaten  Tegal  menggunakan  analisis Geographycally  Weighted  Regression .  Hasil penelitian  menunjukkan  adanya  sebaran  dan  pola  spasial  kemiskinan  di  Kabupaten Tegal  yang  bersifat  mengelompok  serta  terdapat  pengaruh  yang  beragam  dari  setiap faktor yang mempengaruhi kemiskinan pada setiap desa/kelurahan di Kabupaten Tegal secara spesifik.
Kata Kunci : Autokorelasi Spasial, Indeks Moran Global, LISA

## PENDAHULUAN
Permasalahan  kemiskinan  masih merupakan  isu  strategis  di  Kabupaten Tegal Provinsi Jawa Tengah. Penduduk Kabupaten  Tegal  berdasarkan  hasil Sensus  Penduduk  2020  sebanyak 1.596.996  jiwa  yang  terdiri  atas 809.884  jiwa  penduduk  laki-laki  dan 787.112  jiwa  penduduk  perempuan.
Dibandingkan  dengan  2010,  penduduk Tegal  mengalami  pertumbuhan  sebesar
1,32  persen.  Di  sisi  lain,  pada  tahun 2021  secara  persentase  penduduk miskin  (penduduk  dengan  pengeluaran per  kapita  per  bulan  di  bawah  garis kemiskinan)  di  Kabupaten  Tegal mengalami  kenaikan  yaitu  dari  8,14% pada  tahun  2020  menjadi  8,60  %  pada
tahun  2021,  secara  nominal  jumlahnya bertambah  sebanyak  6,02  ribu  orang yaitu  dari  117,50  ribu  orang  menjadi 123,52  ribu  orang  (BPS,  2021).  Garis Kemiskinan  pada  tahun  2021  tercatat sebesar  Rp  404.655,00/kapita/bulan, angka  ini  naik  3,62  persen  lebih  tinggi dari  garis  kemiskinan  tahun  2020  yang mencapai  Rp  390.520,00/kapita/bulan (BPS, 2021).
Meningkatnya  kemiskinan  pada tahun  2020  dan  2021  penyebab utamanya  tidak  terlepas  dari  adanya pandemi Covid-19. Masyarakat miskin, rentan  miskin  dan  yang  bekerja  di sektor  informal  merupakan  kelompok paling  terdampak  dari  kasus  pandemi Covid-19.  Menurut  survei  sosial demografi  dampak  pandemi  Covid-19, lebih  dari  50  persen  kelompok responden  berpendapatan  rendah  (1,8 juta  ke  bawah)  di  Kabupaten  Tegal mengaku mengalami penurunan pendapatan  (BPS  K.  T.,  2020). Penurunan  tersebut  mengakibatkan kemiskinan  semakin  bertambah  karena semakin  banyak  penduduk  yang memiliki rata rata pengeluaran perkapita  per  bulan  di  bawah  garis kemiskinan. Penunjang perekonomian di
Kabupaten  Tegal  salah  satunya  oleh sektor  pertanian  yang  mencapai  13,24 persen  dari  PDRB  pada  tahun  2020 (BPS  K.  T.,  Sensus  Penduduk Kabupaten  Tegal  2020,  2020).  Oleh karena  itu  peran  dari  sektor  ini  perlu untuk  diuji  dalam  kaitannya  terhadap kemiskinan. Selain itu faktor-faktor lain yang juga di duga berpengaruh terhadap kemiskinan  penting  untuk  di  analisis dalam  upaya  mereduksi  kemiskinan (Azizah, 2022). Upaya penanggulangan kemiskinan  tidak  cukup  hanya  dengan kebijakan-kebijakan yang bersifat umum dan melalui pendekatan sektoral yang  selama  ini  dilaksanakan  (Sangaji,
Abadi,  &  Fauziah,  2015).  Pendekatan
spasial  dan  lokalitas  diperlukan  untuk mengetahui sampai ke akar permasalahan  sehingga  solusi  dan program kerja penanggulangan kemiskinan  dapat  disesuaikan  dengan karakteristik daerah (Nashwari, Rustiadi,  Siregar,  &  Juanda,  2016 ).Tujuan dari penelitian ini adalah : (1) Menganalisis  sebaran  dan  pola  spasial kemiskinan  di  Kabupaten  Tegal  Tahun 2021.  (2)  Menganalisis  keragaman spasial faktor-faktor yang mempengaruhi kemiskinan secara spesifik  lokasi  Desa/Kelurahan  di
Kabupaten Tegal tahun 2021.

## METODE PENELITIAN
Lokasi  Penelitian  Jenis  dan  Sumber Data
Lokasi  dalam  penelitian  ini berada  di  Kabupaten  Tegal  Provinsi Jawa  Tengah.  Jumlah  desa/kelurahan yang diamati sebanyak 287 desa/kelurahan. Penelitian ini merupakan penelitian kuantitatif dengan menggunakan data sekunder. Data yang digunakan yaitu data persentase kemiskinan  tiap  desa,  jumlah  sertifikat tanah,  luas  desa/kelurahan,  luas  lahan pertanian,  jumlah  kelompok  tani,  jarak menuju  Ibu  Kota  Kabupaten,  rasio fasilitas  pendidikan  dan  kesehatan  , jumlah  toko/warung  kelontong,  serta jumlah  industri  kecil  dan  mikro.  Data lainnya  yang  digunakan  yaitu  peta administrasi  wilayah  Kabupaten  Tegal serta  literatur  (jurnal,  disertasi,  tesis) yang  relevan.  Data  tersebut  diperoleh dari  data  Potensi  Desa  (Podes)  Badan Pusat Statistik Kabupaten Tegal,  badan Pertanahan  Nasional/BPN  Kabupaten Tegal,    Dinas  Kependudukan  dan Catatan  Sipil  Kab.Tegal,    Dinas  Sosial Kab.  Tegal,  Bappeda  Kabupaten  Tegal, serta  Perpustakaan  IPB University dan internet.  Matriks  tujuan,  jenis  data, teknik  analisis  dan  output  penelitian dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Matriks Tujuan, Jenis Data,
Teknik Analisis dan Output Penelitian Metode Analisis Data § Analisis  Sebaran  dan  Pola  Spasial Kemiskinan  di  Kabupaten  Tegal
Tahun 2021
Analisis  kemiskinan  spasial  di Kabupaten  Tegal  menggunakan  data tingkat kemiskinan 287 desa / kelurahan Data  diperoleh  dari  Dinas  Sosial Kabupaten  Tegal,  kemudian  diolah untuk  menyetarakan  dengan  jumlah penduduk  miskin  tahun  2021  yang dipublikasikan  oleh  BPS.  Analisis spasial kemiskinan dalam penelitian ini dilakukan dengan dua teknik analisis :

## Analisis Indeks Moran Global
Analisis  Indeks  Moran  Global digunakan mengidentifikasi dan mengetahui adanya autokorelasi spasial variabel  tingkat  kemiskinan  (Y)  antar unit amatan (desa/kelurahan). Autokorelasi  spasial  adalah  taksiran antar  nilai  amatan  yang  berkaitan dengan  lokasi  spasial  pada  variabel yang sama. Autokorelasi positif
menunjukkan  adanya  kemiripan  nilai dari  lokasi  yang  berdekatan  dan cenderung  berkelompok.  Sedangkan autokorelasi spasial negatif menunjukkan  bahwa  lokasi–  lokasi yang berdekatan mempunyai nilai yang berbeda  dan  cenderung  menyebar (Pravitasari, Rustiadi, Mulya, & Fuadina, 2018). Uji  autokorelasi  dalam  penelitian ini menggunakan tool Spatial
Autocorrelation (Indeks  Moran)  dari software  ArcGis  10.8. Tools akan menghitung autokorelasi spasial berdasarkan nilai atribut dan lokasi dari masingmasing  desa/kelurahan.  Dari nilai  atribut  dan  lokasi  tersebut, tool akan  menyajikan  output  nilai  Indeks Moran dan pola yang terbentuk apakah bersifat berkelompok/bergerombol (clustered), acak (random), atau menyebar (dispersed). Dari hasil output ini  dapat  disimpulkan  apakah  terjadi autokorelasi  pada  tingkat  kemiskinan desa/kelurahan  di  Kabupaten  Tegal. Jika  terjadi  autokorelasi  spasial,  maka pemodelan  yang  terbaik  digunakan adalah pemodelan regresi spasial secara lokal, yaitu GWR.
Autokorelasi  spasial  juga  bisa dilihat  dari  koefisien  Indeks  Moran. Koefisien  Indeks  Moran  digunakan untuk  uji  dependensi  spasial  atau autokorelasi  antar  lokasi.  Analisis  ini disebut dengan analisis keterkaitan atau pola spasial ( Analyzing Pattern ) dengan menggunakan  Indeks  Moran  yang menunjukkan keterkaitan wilayah dengan  wilayah  lain  sekitarnya.  Nilai yang  dihasilkan  dalam  perhitungan Indeks  Moran  berkisar  antara  -1  dan  1 (Andari,  Pravitasari,  &  Anwar,  2022)  . Nilai ini biasanya dinyatakan dengan :
• I 0 = -1/(n – 1) mendekati nol berarti tidak ada autokorelasi spasial. Nilai variabel terdistribusi secara random .
• I  >  I 0 berarti  terdapat  autokorelasi spasial  positif  dengan  membentuk
Tujuan Jenis Data Teknik Analisis Output Menganalisis sebaran dan pola spasial kemiskinan di Kabupaten Tegal
Tahun 2022 Data persentase kemiskinan Desa/Kelura han
Kabupaten Tegal  tahun 2022 Analisis Spatial
Autocorrelation (Indeks Moran Global )
Analisis Local Indicator of Spatial Analysis (LISA)
Identifika si adanya autokorel asi kemiskin an Peta sebaran tingkat kemiskin an Desa/Kel urahan Menganalisis keragaman spasial faktor-faktor yang mempengaruhi kemiskinan secara spesifik lokasi Desa/Kelurahan di Kabupaten
Tegal
Data persentase kemiskinan tiap Desa/Kelura han
Data variabel yang diindikasika n berpengaruh Geographycally Weighted Regression (GWR)
Uji Signifikansi pada taraf nyata 0.05 Koefisien regresi pengaruh variabel terhadap kemiskin an secara spesifik Desa/Kel urahan Variabel signifikan yang berpengar uh terhadap kemiskin an Peta sebaran pengaruh masing- masing variabel
suatu  pola  data  yang  mengelompok
( cluster ).
• I  <  I 0 berarti  terdapat  autokorelasi spasial  negatif  yang  menunjukkan pola data menyebar ( dispered ).
Analisis Local  Indicator  of  Spatial
Autocorrelation  (LISA) Analisis Local  Indicator  of Spatial Autocorrelation (LISA)
digunakan  untuk  mengidentifikasi  dan mengelompokkan  wilayah  desa  yang memiliki kemiripan nyata untuk tingkat kemiskinan  (Pola  Spasial  Kemiskinan) (Yuriantari,  Hayati,  &  Wahyuningsih, 2017). Analisis pola spasial kemiskinan akan  menggunakan tool  Cluster  and Outlier  Analysis ( Anselin  Local  Moran Index ) dari software ArcGis 10.8.
Tool akan  menunjukkan  wilayah- wilayah yang memiliki autokorelasi dan menyajikan  wilayah  desa/kelurahan yang  memiliki  kemiripan  nyata  untuk tingkat  kemiskinan,  yaitu high-high cluster yang mengelompokkan desa/kelurahan  yang  memiliki  tingkat kemiskinan  tinggi  dan  dikelilingi  oleh desa/kelurahan  dengan  kemiskinan yang  tinggi, low-low  cluster yang mengelompokkan  desa/kelurahan  yang memiliki  tingkat  kemiskinan  rendah dan  dikelilingi  oleh  desa/kelurahan dengan  kemiskinan  rendah, high-low cluster dimana  desa/kelurahan  dengan kemiskinan tinggi tetapi dikelilingi oleh desa/kelurahan  dengan  kemiskinan rendah,  dan low-high  cluster dimana desa/kelurahan  dengan  kemiskinan rendah tetapi dikelilingi oleh desa/kelurahan  dengan  kemiskinan yang tinggi di Kabupaten Tegal. § Analisis Keragaman Spasial Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi  Kemiskinan  di Kabupaten Tegal Analisis faktor-faktor yang mempengaruhi kemiskinan di
Kabupaten  Tegal  menggunakan  model GWR.  Kemudian  untuk  setiap  variabel
X  yang  digunakan  dalam  GWR dilakukan  uji  signifikansi  pada  taraf nyata  0.05  untuk  melihat  adanya pengaruh  dari  masing-masing  variabel tersebut terhadap kemiskinan di tingkat lokal  (desa/kelurahan)  (Agustianto, Martha, & Satyahadewi, 2018) .

## Pemodelan Regresi Terboboti Spasial (GWR)
Model  GWR  adalah  suatu  model regresi  yang  diubah  menjadi  model regresi yang terboboti (Oshan, Smith, & Fotheringham  ,  2020).Variabel  Y ditaksir dengan variabel prediktor yang masing–masing  koefisien  regresinya tergantung  pada  lokasi  dimana  data tersebut  diamati.  Variabel  dependent dan  independent  dalam  penelitian  ini disajikan pada Tabel 2.

## Tabel 2. Variabel Pemodelan GWR
Variabel Kod e Defenisi Operasional Satuan Sumber Data
Y Kemiskinan desa/kelurahan PM Persentase kemiskinan setiap desa/kelurahan Persen BPS Kab. Tegal X 1 Jumlah sertifikat JSR T Jumlah kepemilikan sertifikat  per rumah  tangga di setiap desa/kelurahan Unit Kantor wilayah  BPN Tegal dan BPS Kab. Tegal X 2 Luas lahan pertanian LLP T Luas lahan pertanian di setiap desa/kelurahan Ha Kantor wilayah  BPN Kabupaten Tegal X 3 Jumlah industri  kecil dan mikro JIK M Jumlah industri  mikro dan kecil Unit BPS
Kabupaten Tegal X 4 Jarak  ke  ibu kota kabupaten JRK Jarak lokasi pusat desa/kelurahan ke ibukota kabupaten Km BPS Kabupaten Tegal X 5 Tingkat Kepadatan Penduduk KPP
DK Rasio  Jumlah Penduduk/ Luas Desa/keluraha n Jiwa/ Km 2 BPS Kab. Tegal X6 Rasio  Fasilitas
Pendidikan RF KS Rasio  Jumlah Fasilitas Pendidikan per Jumlah penduduk BPS Kab.Tegal X7 Rasio  Fasilitas Kesehatan RFP D Rasio  Jumlah Fasilitas Pendidikan per Jumlah penduduk desa/kelurahan . BPS Kab. Tegal X8 Jumlah kelompok tani JKT N Jumlah kelompok  tnai disetiap desa/kelurahan Kelomp ok BPS Kab.Tegal
Variabel Kod e Defenisi Operasional Satuan Sumber Data
X9 Jumlah toko warung kelontong JTK W
Jumlah toko/warung kelontong  di setiap desa/kelurahan Unit BPS Kab. Tegal X10 Luas Desa/Kel LS Luas setiap desa/kelurahan Km 2 BPS Kab. Tegal Model  GWR  merupakan  metode statistika  yang  umumnya  digunakan
untuk  analisis  heterogenitas  spasial,
dimana maksudnya apabila satu variabel  bebas  yang  sama  memberikan respon  yang  tidak  sama  pada  lokasi yang  berbeda  dalam  satu  wilayah  yang akan  diteliti  (Brunsdon,  Fotheringham,
& Charlton, 2022). Hasilnya yaitu suatu penaksir parameter model yang bersifat lokal  untuk  setiap  titik  atau  lokasi dimana  data  tersebut  diamati.  Berikut ini model GWR secara umum yaitu : y i = β 0 (u i ,v i ) + ∑ β k (u i ,v i )x ik + ε i , k=1 Dengan: 𝑦 " :  Variabel  dependent  pada  lokasi ke-i (i=1, 2,… ,n)
𝑋 "% : nilai observasi variabel prediktor ke-  k  pada  lokasi  pengamatan ke-i β 0 : konstanta/intercept ( 𝑢 ", 𝑣 " )  :  koordinat  letak  geografis (longitude,  latitude)  dari  lokasi pengamatan ke-i
β k :  nilai  observasi  variabel  prediktor ke- k pada lokasi pengamatan ke-i
ε i :  error  pengamatan  ke-i  yang diasumsikan identik, independent  dan  berdistribusi normal  dengan  mean  nol  dan varian konstan α 2 Secara khusus berdasarkan variabel  independent  yang  ada  seperti jumlah  sertifikat,  luas  lahan  pertanian, jarak  ke  ibukota  kabupaten,  serta tingkat angkatan kerja di sektor industri mikro dan kecil, dan varibel dependentnya yaitu kemiskinan desa/kelurahan,  maka  dapat  dibuat sebuah  model Geographical  Weighted Regression (GWR) yaitu :
Kemiskinan  =  β 0 ( 𝒖 𝒊, 𝒗 𝒊 )  +  β 1i ( 𝒖 𝒊, 𝒗 𝒊 ) Jumlah  Sertifikat  +  β 2i ( 𝒖 𝒊, 𝒗 𝒊 ) Luas Lahan
Pertanian+  β 3i ( 𝒖 𝒊, 𝒗 𝒊 ) Jumlah  Industri  Mikro dan  Kecil    +  β 4i ( 𝒖 𝒊, 𝒗 𝒊 ) Jarak ke Ibukota
Kabupaten  +  β 5i ( 𝒖 𝒊, 𝒗 𝒊 ) Tingkat Kepadatan Penduduk  +  β 6i ( 𝒖 𝒊, 𝒗 𝒊 ) Rasio Fasilitas Pendidikan+  β 7i ( 𝒖 𝒊, 𝒗 𝒊 ) Rasio Fasilitas Kesehatan+β 8i ( 𝒖 𝒊, 𝒗 𝒊 )
Jumlah  Kelompok  Tani +  β 9i ( 𝒖 𝒊, 𝒗 𝒊 )  Jumlah Toko/Warung Kelontong+  β 10i ( 𝒖 𝒊, 𝒗 𝒊 ) Luas Desa/Kel+  ε i
Keterangan: β 0 = intercept
β 1i ....  β 8i =  koefisien  peubah  di desa/kelurahan i ( 𝑢 ", 𝑣 " ) =  koordinat  lintang, bujur dari lokasi pengamatan ke- i Berikut langkah-langkah pelaksanaan analisis GWR (Yu, Fotheringham,  Li,  Oshan,  Kang,  & Wolf, 2019) : a) Jenis  pembobot  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  adalah Kernel Gauss. Fungsi pembobot menggunakan metode Fixed Kernel. b) Kebaikan  dan  kesesuaian  model berdasarkan nilai koefisien determinasi (R 2 ).
Besaran  koefisien  determinasi (R 2 )  merupakan  besaran  yang  paling lazim  digunakan  untuk  mengukur kecocokan model (goodness of fit) garis regresi.  Koefisien  determinasi  (R 2 ) sering  secara  informal  digunakan sebagai  statistik  untuk  kebaikan  dari kesesuaian model dan untuk membandingkan  validitas  hasil  analisis model regresi. Model terbaik ditentukan berdasarkan  nilai  R 2 terbesar  (Irawadi, Juanda, & Munibah, 2018).
Uji  Signifikansi  Variabel  Secara Spesifik  Lokasi  dan  Kaitannya dengan Kemiskinan
Untuk  setiap  variabel  X  yang digunakan  dalam  GWR,  dilakukan  uji signifikansi  untuk  melihat  adanya pengaruh  dari  masing-masing  variabel tersebut terhadap kemiskinan di
Kabupaten Tegal secara spesifik lokasi. Uji  signifikansi  dilakukan  terhadap masing-masing  variabel  di  setiap desa/kelurahan  dengan  taraf  nyata α=5%=0.05.  Uji  signifikansi  dapat dilakukan  dengan  hipotesis  sebagai berikut (Agustina, Wasono, & Darsyah, 2015) :
H 0 : βk (ui,vi)=0 H 1 : β k (u i ,v i )≠0 atau (β k >0 atau β k <0) ; k = 1, 2, …..,p Statistik uji :
𝒕 𝒉𝒊𝒕 = 𝜷 𝒌 1(𝒖 𝒊 , 𝒗 𝒊 ) − 𝜷 𝒌 (𝒖 𝒊 , 𝒗 𝒊 ) 𝑺𝒆(𝜷 𝒌 1(𝒖 𝒊 , 𝒗 𝒊 ))
Keterangan : 𝛽 % 1(𝑢 " , 𝑣 " ) : nilai observasi variabel prediktor  ke-k pada lokasi pengamatan ke- i Se(β ; 1(u = , v = )) : Standard error variabel prediktor  ke-k pada lokasi pengamatan ke-i Dengan menggunakan taraf nyata 0.05 maka kriteria ujinya adalah : • jumlah unit
penelitian
287 desa/kelurahan,  maka 𝑡 @ A ,BCDEF%
dapat ditentukan nilainya:
𝑡 G.GI
A ,JKLFMNFJ =   𝑡 N.NJO,JLO =
1.968628
• jika  nilai 𝑡 U"V > 1.968628 ,  maka terima 𝐻 M
• Jika  nilai 𝑡 U"V ≤ 1.968628 ,  maka terima 𝐻 N Hasil  dari  uji  signifikansi masing-masing  variabel  untuk  masing- masing desa memberi informasi pengaruh dari variabel-variabel tersebut
dalam  dua  arah  terhadap  kemiskinan, dimana  pengaruhnya  bisa  saja  bersifat mengurangi kemiskinan atau meningkatkan  kemiskinan,  tergantung pada  angka  koefisien  yang  didapatkan oleh masing-masing variabel (Pamungkas,  Yasin,  &  Rahmawati, 2016).  Angka  koefisien  yang  bernilai negatif  dapat  diartikan  bahwa  variabel tersebut berpengaruh dalam menurunkan  kemiskinan  di  desa tersebut. Sedangkan jika nilai koefisiennya  positif  berarti  sebaliknya bahwa variabel tersebut akan
meningkatkan  kemiskinan  di  wilayah tersebut (Maggri & Ispriyanti, 2018).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
§ Analisis  Sebaran  dan  Pola  Spasial Kemiskinan di Kabupaten Tegal
Hasil  analisis  Indeks  Moran Global menunjukkan bahwa nilai Indeks Moran  sebesar  0,371774  dan z-score sebesar  15,641288,  sehingga  dapat disimpulkan bahwa terdapat autokorelasi  spasial  kemiskinan  di setiap  desa/kelurahan  di  Kabupaten Tegal  dengan  pola  sebarannya  bersifat mengelompok ( Clustered ). Pola
kemiskinan  hasil  Indeks  Moran  di Kabupaten  Tegal  dapat  dilihat  melalui gambar 1.

## Gambar 1. Pola Kemiskinan Spasial
Secara Umum di Kabupaten Tegal
Berdasarkan Indeks Moran .
Pola  sebaran  kemiskinan  yang bersifat mengelompok (Clustered) menjelaskan bahwa setiap desa/kelurahan  mempunyai  pengaruh spasial yang kuat dalam mempengaruhi tingkat  kemiskinannya.  Desa/kelurahan yang memiliki tingkat kemiskinan yang tinggi akan mempengaruhi desa/kelurahan  lainnya  yang  menjadi
tetangganya.  Begitu  juga  sebaliknya setiap  desa/kelurahan  yang  mempunyai tingkat  kemiskinan  yang  rendah  akan mempengaruhi  desa/kelurahan  lainnya yang merupakan tetangganya. Berdasarkan  hasil  uji Analisis Local Indicators of Spatial Autocorrelation (LISA) diperoleh empat  kuadran  yaitu  kuadran  I  ( high-
high) , kuadran II ( low-high ), kuadran III ( low-low ),  kuadran  IV  ( high-low ).
Kuadran  I  menjelaskan  desa/kelurahan dengan  tingkat  kemiskinan  tinggi dikelilingi  oleh  desa/kelurahan  dengan tingkat  kemiskinan  tinggi.  Kuadran  II menjelaskan desa/kelurahan yang memiliki  kemiskinan  rendah  dikelilingi oleh  desa/kelurahan  yang  memiliki kemiskinan tinggi. Kuadran III menjelaskan  tentang  desa/kelurahan yang  memiliki  kemiskinan  rendah dikelilingi  oleh  desa/kelurahan  yang memiliki  kemiskinan  rendah.  Kudaran IV  menjelaskan  desa/kelurahan  yang memiliki  kemiskinan  tinggi  dikelilingi oleh  desa/kelurahan  yang  memiliki kemiskinan rendah (Hasiru, Djakaria, & Hasan,  2022).  Kategori  desa/kelurahan di  Kabupaten  Tegal  berdasarkan  hasil analisis  sebaran  dan  pola  spasial kemiskinan secara spesifik dapat dilihat pada tabel berikut ini :
Tabel 3. Kategori Desa/Kelurahan  di Kabupaten Tegal Hasil Analisis
Sebaran dan Pola Spasial Kemiskinan Klaster Nama Desa/Kelurahan High-High Semboja, Danareja, Srengseng, Jatiwangi, Pagerbarang, Karanganyar Pgb, Kedungwungu,  Mokaha, Penyalahan, Padasari, Lebakwangi,  Tamansari, Semedo, Sukareja, Sigentong, Kreman, Mulyoharjo, Surokidul, Rajegwesi, Sidamulya Pgb, Randusari, Kertaharja Pgb, Kedungsugih, Argatawang, Capar, Lembasari, Wotgalih, Kendayakan. Klaster Nama Desa/Kelurahan High-Low Bedug, Yamansari, Lumingser,  Pengarasan, Pecabean,  Tegalandong, Tarub,  Mejasem,  Timur Kabunan. Low-High Balapulang Kulon, Kedungkelor, Pesarean Pgb, Jatinegara, Kedungjati. Low-Low Kajen Tl, Kebasen, Kemanggungan, Kalijambe, Kesamiran, Dukuhlo, Pendawa, Kebandingan,  Penusupan, Curug, Procot, Dukuhwringin, Slawi Kulon, Trayeman, Penarukan,  Tembok  Lor, Tembok Kidul, Adiwerna,  Lemahduwur, Pesarean  Ad,  Ujungrusi, Pecangakan, Harjosari Kidul, Pegirikan, Pekiringan, Gembongkulon, Pasangan, Langgen, Bengle, Tegalwangi,Kaligayam Tl,  Cangkring,  Dawuhan, Getaskerep, Pepedan, Lawatan, Bandasari, Kabukan, Setu, Purbasana, Lebeteng, Mindaka,  Gembongdadi, Sindang,  Grobog  Kulon, Dukuhsalam, Grobog Wetan, Debongwetan, Margapadang, Lebakgowah,  Jatimulya Lb, Dukuhsembung, Pakembaran, Kagok, Kudaile,  Slawi  Wetan, Kalisapu, Pagiyanten, Harjosari  Lor,  Tembok Banjaran, Tembok Luwung, Kalimati, Pagedangan,  Kaliwadas, Dukuhmalang, Pesayangan, Talang, Kaladawa, Pacul, Pekauman Kulon, Pagongan, Kepandean, Grogol, Sutapranan, Kademangaran, Karanganyar Dkt, Pengabean, Jatirawa, Karangmangu, Brekat, Karangjati, Bulakwaru, Mejasem Barat, Karangwuluh, Pedagangan, Kalisoka. Sebanyak  28  Desa/kelurahan  di Kabupaten  Tegal  yang  termasuk  dalam kategori high-high dan 9 desa/kelurahan    yang  termasuk  dalam kriteria high-low. Wilayah  yang tergolong  dalam  kategori high-high merupakan  wilayah  yang  memiliki
tingkat kemiskinan yang tinggi
dikelilingi  oleh  wilayah  dengan  tingkat kemiskinan  yang  tinggi,  sedangkan wilayah  yang  tergolong  kedalam kategori high-low merupakan  wilayah dengan  tingkat  kemiskinan  yang  tinggi dikelilingi  oleh  wilayah  dengan  tingkat kemiskinan  yang  rendah.  Oleh  karena itu,  wilayah  tersebut  direkomendasikan menjadi perhatian pemerintah dalam hal upaya mereduksi Kemiskinan di Kabupaten Tegal. Untuk mempermudah dalam mendeskripsikan wilayah- wilayah  tersebut  perlu  di  buat  sebuah peta.  Peta  sebaran  dan  pola  spasial kemiskinan  di  Kabupaten  Tegal    dapat dilihat pada gambar 2.
(a) (b)
Gambar 2. (a) Peta Sebaran Persentase Penduduk Miski (b) LISA Cluster Map § Analisis Keragaman Spasial Faktor-faktor yang Mempengaruhi  Kemiskinan  di Kabupaten Tegal Gambar 3. Peta Sebaran Nilai 𝑹 𝟐
lokal dugaan model GWR serta keterkaitan keragaman spasial
(variabel Independen) yang digunakan terhadap kemiskinan di Kabupaten Tegal Berdasarkan hasil analisis Geographycally  Weighted  Regression (GWR)  diperoleh  nilai  distribusi 𝑅 J yang berbeda untuk setiap desa. nilai 𝑅 J lokal  berkisar  antara  0,133173  – 0,551118    (gambar  3).  Nilai  ini menunjukkan  bahwa  13-55  persen keragaman  tingkat  kemiskinan  di
Kabupaten  Tegal  dapat  dijelaskan  oleh variabel  independen  yang  digunakan sedangkan  sisanya  dijelaskan  oleh variabel lain diluar model.
Tabel 4. Variasi Nilai Koefisien dan
Sebaran Tingkat Signifikansi
Variabel Hasil Estimasi GWR Parameter Koefisien Parameter GWR Jumlah Desa/Kelurahan Yang Signifikan Minimum Maksimum Uji Nyata 0,05 Keoefisien Positif Koefisien Negatif Intersep -0,0834416 0,1561665 287
JSRT -0,0010247 0,0002908 40 269 18 LLPT -0,1111286 0,0576497 40 28 259 JIKM -0,0232278 0,0232850 46 267 20 JRK -0,0423897 0,0643040 75 5 282 KPPDK -0,0005326 0,0000054 19 262 25 RFKS -2,9791374 0,4362537 37 90 197 RFPD -0,2544551 0,5819666 21 103 184 JKTN -0,3720170 0,2784920 107 227 60 JTKW -0,0240160 0,0052766 26 17 270 LS -0,0714881 0,2798127 218 80 207 Berdasarkan  tabel  4  hasil  analisis GWR  pada  variabel-variabel  yang diduga  memiliki  pengaruh  terhadap kemiskinan di Kabupaten Tegal menunjukkan  pengaruh  yang  beragam terhadap  setiap    lokasi  amatan.  Variasi nilai  koefisien  berbeda-beda  dalam  uji signifikansi  (uji  nyata)  pada  taraf  0,05. Pada  Tabel  4  setiap  variabel  memiliki pengaruh 2 arah yaitu sebagian wilayah memiliki  nilai  koefisien  negatif  dan
sebagian lainnya memiliki nilai koefisien  positif.  Nilai  koefisien  yang negatif
dapat diartikan
sebagai pengaruh  yang  dapat  menurunkan kemiskinan,  sedangkan  nilai  koefisien positif  menunjukkan  pengaruh  yang dapat  meningkatkan  kemiskinan.  Nilai koefisien minimum dan maksimum dan sebaran tingkat signifikansi dari masing-masing  variabel  hasil  estimasi
GWR dapat dilihat pada tabel 4.
Berdasarkan  tabel  4,  pengaruh variabel  dengan  cakupan  wilayah terbanyak dalam menurunkan kemiskinan  adalah  variabel  Jarak menuju  Ibu  Kota  Kabupaten  (JRK) dengan  282  desa/kelurahan.  Sedangkan cakupan wilayah terkecil adalah variabel  Jumlah  Industri  Kecil  dan Mikro (JIKM) sebanyak 20 desa/kelurahan. Diantara variabel-
variabel  yang  dapat  menurunkan kemiskinan, terdapat lima variabel yang paling  berpengaruh  signifikan  dalam menurunkan  kemiskinan  di  Kabupaten Tegal  dilihat  dari  nilai  koefisien minimum  dan  tingkat  signifikansi. Koefisien  minimum  merupakan  nilai koefisien  negatif  tebesar  yang  berarti memiliki pengaruh negatif atau pengaruh  yang  dapat  menurunkan kemiskinan  terbesar.  Peta  sebaran  nilai koefisien variabel
yang paling berpengaruh tersebut dapat dilihat  pada gambar 4 berikut ini : (a)
(b) (c)
(d)
(e)
Gambar 4 Peta Sebaran Nilai Koefisien Variabel yang Paling
Berpengaruh Menurunkan Kemiskinan a. Rasio Fasilitas Kesehatan (RFKS), b. Jumlah
Kelompok Tani (JKTN), c. Rasio Fasilitas Pendidikan (RFPD)  d. Luas
Lahan Pertanian (LLPT) e. Jumlah Toko/Warung Kelontong (JTKW ) Variabel yang paling berpengaruh menurunkan  kemiskinan  di  Kabupaten Tegal  secara  berurut-turut  yaitu:  (1)
Variabel  Rasio  Fasilitas  Kesehatan (RFKS)  dengan  nilai  koefisien  -
2,9791374 menunjukkan setiap
penambahan  rasio  fasilitas  kesehatan sebesar  1  satuan  akan  menurunkan kemiskinan  sebesar  2,9791374  persen; (2)  Jumlah  Kelompok  Tani  (JKTN) dengan  nilai  koefisien  -0,3720170 menunjukkan  setiap  pemanmbahan jumlah  kelompok  tani    sebesar  1 kelompok akan menurunkan kemiskinan  sebesar  -0,3720170  persen;
(3)  Rasio  Fasilitas  Pendidikan  (RFPD) dengan    nilai  koefisien  -0,2544551 menunjukkan  setiap  penambahan  Rasio Fasilitas  Pendidikan  sebesar  1  satuan akan  menurunkan  kemiskinan  sebesar 0,2544551  persen;  (4)  Variabel  Luas Lahan  Pertanian  (LLPT)  dengan  nilai koefisien  -0,1111286  menunjukkan setiap penambahan luas lahan pertanian
sebanyak  1  Ha  akan  menurunkan kemiskinan  sebesar  0,1111286  persen;
(5)  Variabel  Jumlah  Toko/Warung Kelontong  (JTKW)  dengan  nilai koefisien  -0,0240160  menunjukkan setiap penambahan Jumlah Toko/Warung  Kelontong    sebanyak  1 unit    akan  menurunkan  kemiskinan sebesar  0,0240160  persen  dengan asumsi seluruh variabel cateris paribus . Berdasarkan  hasil  analisis  GWR secara  keseluruhan  pengaruh    setiap variabel  terhadap  kemiskinan  berbeda- beda  di  setiap  wilayah  desa  tergantung nlai koefisien dan wilayah desa/kelurahan  yang  dipengaruhi.  Oleh karena  itu  kebijakan  penaggulangan kemiskinan  juga  sebaiknya  beragam  di setiap wilayah sesuai dengan kebutuhan dan  tidak  disamaratakan.  Dengan ditemukannya  pengaruh  dari  masing- masing variabel terhadap kemiskinan di Kabupaten  Tegal  diharapkan  dilakukan evaluasi  dan  pengoptimalan  dalam pelaksanaan  program  pemerintah  dari masing-masing variabel tersebut sehingga  dapat  menurunkan  angka kemiskinan.

## PENUTUP Kesimpulan
Terdapat sebaran dan pola spasial kemiskinan  di  Kabupaten  Tegal  yang bersifat mengelompok berdasarkan hasil analisis  autokorelasi  spasial  (indeks moran  global  dan  uji  LISA).  Wialayah desa/kelurahan yang di rekomendasikan untuk dilakukan penanggulangan kemiskinan  secara  khusus  berada  pada kategori  wilayah high-high dan high- low. Selanjutnya  berdasarkan  hasil analisis Geographycally Weighted Regression terkait  faktor-faktor  yang mempengaruhi kemiskinan di Kabupaten  Tegal  disimpulkan  bahwa variabel-variabel yang digunakan memiliki  pengaruh  dua  arah  yaitu  pada sebagian  wilayah,  pengaruh  variabel
tersebut  dapat  menurunkan  kemiskinan (berpengaruh negatif terhadap kemiskinan) dan pada sebagian wilayah lainnya  belum  mampu  menurunkan angka  kemiskinan  (berpengaruh  positif terhadap  kemiskinan).  Oleh  karena  itu program-program
penanggulangan
kemiskinan  berbeda-beda  pada  setiap wilayah  desa/kelurahan  berdasarkan pengaruh  dari  masing-masing  variabel secara spesifik.
Saran Upaya pengentasan kemiskinan di Kabupaten Tegal sebaiknya mempertimbangkan aspek spasial sehingga lebih spesifik dalam memberikan gambaran mengenai variasi  karakteristik  wilayah  dan kesesuaian program yang akan dilaksanakan;  Desa/kelurahan  yang memiliki  tingkat  kemiskinan  yang tinggi  di  Kabupaten  Tegal  perlu mendapatkan  perhatian  khusus  dalam upaya pengentasan kemiskinan berdasarkan  variabel-variabel  yang digunakan  yang  secara  signifikan mampu menurunkan kemiskinan;
Dibutuhkan  penelitian  lebih  lanjut terkait  upaya  pengentasan  kemiskinan di  Kabupaten  Tegal  menggunakan analsisis  spasial  dengan  variabel- variabel yang lebih beragam.

## DAFTAR PUSTAKA
Agustianto,  S.  P.,  Martha,  S.,  & Satyahadewi, N. (2018). Pemodelan Faktor Penyebab Kecelakaan Lalu Lintas di Kalimantan  Barat  dengan  Metode Geographically Weighted Regression  (GWR). Bimaster  : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika  dan  Terapannya ,  303- 310. Agustina,  M.  F.,  Wasono,  R.,  & Darsyah, M. Y. (2015). Pemodelan Geographically
Weighted  Regression  (GWR) Pada  Tingkat  Kemiskinan  di Provinsi  Jawa  Tengah. Jurnal
Statistika , 67-74.
Andari,  M.  T.,  Pravitasari,  A.  E.,  &
Anwar, S. (2022). Analisis Urban Sprawl  sebagai  Rekomendasi Pengendalian Pemanfaatan Ruang untuk Pengembangan Lahan Pertanian di Kabupaten Karawang. JournalofRegionalandRuralDevel opmentPlanning , 74-88. Azizah,  U.  (2022,  Desember  27). Catatan Akhir Tahun, Menurunkan  Angka  Kemiskinan . Dipetik  Januari  12,  2023,  dari
Sekretariat  Daerah  Kabupaten Tegal: http://setda.tegalkab.go.id/2022/1 2/27/catatan-akhir-tahun-
menurunkan-angka-kemiskinan/ BPS,  K.  (2021,  Juni  05). Badan  Pusat Statistik Kabupaten Tegal . Dipetik  Maret  04,  2023,  dari Perkembangan  Sosial  Ekonomi Kabupaten Tegal 2021: https://tegalkab.bps.go.id/publicati on/2022/07/18/b9f435e567674b9 54145105b/perkembangan-sosial- ekonomi-kabupaten-tegal- 2021.html BPS,  K.  T.  (2020,  Desember  27). Dampak  Covid-19  di  Era  New Normal  Kabupaten  Tegal  2020 . Dipetik  Februari  12,  2023,  dari Badan  Pusat  Statistik  Kabupaten Tegal: https://tegalkab.bps.go.id/publicati on/2020/08/27/da58bc1bf10e54ef c18bcce1/dampak-covid-19-di- era-new-normal-kabupaten-tegal- 2020.html BPS, K. T. (2020). https://tegalkab.bps.go.id/publicat ion/2020/08/27/da58bc1bf10e54ef c18bcce1/dampak-covid-19-di-
era-new-normal-kabupaten-tegal-
2020.html. Kabupaten Tegal: BPS Kabupaten Tegal.
BPS,  K.  T.  (2020). Sensus  Penduduk Kabupaten  Tegal  2020. Tegal: Badan Pusat Statistik.
Brunsdon,  C.,  Fotheringham,  A.,  & Charlton,  M.  (2022).  Some  Notes on  Parametric  Significance  Tests for  Geographically  Weighted Regression. Journal  of  Regional
Science , 204-212. Hasiru,  L.  S.,  Djakaria,  I.,  &  Hasan,  I. K. (2022). Penerapan ModelDurbin  Spasial  dengan  Uji Lanjutan  Local  Indicator  of Spatial  Autocorrelation  untuk Melihat  Penyebaran  Stunting  di Kabupaten Bone Bolango. Jambura  Journal  of  Probability and Statistics , 19-28. Irawadi, A., Juanda, B., & Munibah, K. (2018). Analisis Kemiskinan Spasial  Dan  Kaitannya  Dengan Sertifikasi Tanah Dan Penggunaan  Lahan  Pertanian  Di Kabupaten  Mamuju  . Jurnal  Tata Loka , 70-82.
Maggri,  I.,  &  Ispriyanti,  D.  (2018).
Pemodelan  Data  Kemiskinan  di Provinsi  Sumatera  Barat  dengan Metode Geographycally Weighted Regression (GWR). Media Statistika , 37-49. Nashwari,  I.  P.,  Rustiadi,  E.,  Siregar, H.,  &  Juanda,  B.  (2016  ).  Spatial Analysis  of  Farms  Institution  and Poverty  of  Crops  Farmers  using Geographycally Weighted Regression  in  Jambi  Province. Majalah Ilmiah Globe , 83-94.
Oshan,  T.  M.,  Smith,  J.  P.,  &
Fotheringham , A. (2020). Targeting  the  spatial  context  of obesity determinants via multiscale geographically weighted regression. International Journal  of  Health  Geographics ,
11.
Pamungkas,  R.  A.,  Yasin,  H.,  & Rahmawati, R. (2016). Perbandingan Model GWR dengan  Fixed  dan  Adaptive Bandwith untuk Persentase Penduduk Miskin di Jawa Tengah. Jurnal Gaussian , 535-544. Pravitasari,  A.  E.,  Rustiadi,  E.,  Mulya, S.  P.,  &  Fuadina,  L.  N.  (2018). Developing Regional Sustainability  Index  as  a  New Approach for Evaluating Sustainability  Performance  in Indonesia. Environment and Ecology Research , 157-168. Sangaji, S., Abadi, T. W., & Fauziah, L. (2015).  Karakteristik  Kemiskinan dan Penanggulangannya di Kabupaten  Sidoarjo. Mimbar Jurnal Soasial dan Pembangunan ,
495-506. Yu,  H.,  Fotheringham,  A.,  Li,  Z., Oshan, T., Kang, W., & Wolf, L. J.  (2019).  Inference  in  Multiscale Geographically Weighted Regression. Geographycal Analysis , 87-106. Yuriantari,  N.  P.,  Hayati,  M.  N.,  &
Wahyuningsih, S. (2017). Analisis Autokorelasi Spasialtitik Panas Di Kalimantan  Timur  Menggunakan Indeks Moran dan Local Indicator Of Spatial Autocorrelation (LISA). Jurnal  FMIPA  UNMUL ,
63-70.