## Pemodelan Geographically Weighted Regression (GWR) Pada Tingkat Kemiskinan di Provinsi Jawa Tengah
Monica Firda Agustina 1 , Rochdi Wasono 2 , Moh. Yamin Darsyah 3
1,2,3) Program Studi Statistika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Muhammadiyah Semarang emailnya.monix@gmail.com
ABSTRAK
Penelitian  ini  bertujuan  memodelkan  tingkat  kemiskinan  di  Jawa  Tengah  Tahun  2014 dengan  memasukkan  efek  spasial.  Metode  yang  digunakan  adalah  regresi  linier  dan GWR.  Dalam  model  GWR  estimasi  parameter  menggunakan  Weighted  Least  Square (WLS) dengan pembobot fungsi kernel gaussian . Hasil penelitian menyimpulkan model GWR lebih baik dibandingkan dengan model regresi linier. Berdasarkan hasil penelitian terdapat  5  variabel  prediktor  yang  diduga  mempengaruhi  tingkat  kemiskinan kabupaten/kota  di Jawa  Tengah yaitu  upah  minimum  kerja  (X 1 ),  persentase  penduduk yang bekerja di sektor pertanian (X 2 ) , pelayanan kesehatan Jamkesmas (X 4 ), persentase rumah tangga yang menggunakan jamban(X 6 ), dan inflasi (X 8 ). Model  GWR memiliki R 2 sebesar  73,95%    menunjukkan  bahwa  model  mampu  menerangkan  tingkat keragaman  kemiskinan  sebesar  73,95%  dan  sisanya  dipengaruhi  variabel  lain  di  luar model.  Tingkat  kemiskinan  di  Jawa  Tengah  tidak  dipengaruhi  oleh  faktor  geografis karena  tidak  ada  perbedaan  signifikan  antara  model  regresi  linier  dan  GWR.  varibel prediktor tersebut mempunyai pengaruh yang hampir sama di setiap kabupaten/kota.
Kata Kunci : GWR , Regresi Linier, Tingkat Kemiskinan.

## I. PENDAHULUAN
Kemiskinan  merupakan  salah  satu masalah  bagi  negara-negara  di  dunia, terutama  negara  berkembang  termasuk Indonesia.  Menanggulangi  kemiskinan menjadi salah satu tujuan dari pembangunan  milenium (MDGs  / Millineum Development Goals ). Kemiskinan sendiri merupakan ketidakmampuan manusia dalam memenuhi kebutuhan hidupnya. Penduduk miskin adalah penduduk yang memiliki rata-rata pengeluaran perkapita perbulan di bawah garis kemiskinan [4] . Data BPS menunjukkan tahun  2007 angka  kemiskinan  Jawa  Tengah  sebesar 20,49%, angka ini naik menjadi  22,19% ditahun  2008.  Angka  kemiskinan  mulai mengalami  penurunan  ditahun  2009 hingga  2010  berkisar  16,11%.  Tahun 2011,  angka  kemiskinan  Jawa  Tengah
mengalami peningkatan menjadi 16,21%.  Jika  dibandingkan  dengan nasional,  angka kemiskinan  di  Jawa Tengah  berada  diatas  dari  angka kemiskinan  nasional  sebesar  12,49%.
Menganalisa faktor penyebab
kemiskinan  tidak  bisa  dilakukan  secara serentak pada setiap wilayah karena bisa jadi  setiap  wilayah  memiliki  faktor penyebab  kemiskinan  yang berbeda. Kabupaten/kota di Jawa Tengah memiliki potensi yang berbeda dari segi ekonomi,  pendidikan,  kesehatan  dan pelayanan masyarakat yang diindikasikan adanya efek spasial. Penelitian kemiskinan dengan mempertimbangkan  efek  spasial  telah banyak  dilakukan. Salah  satu  metode yang digunakan adalah Mixed Geographically  Weighted  Regression
(MGWR). MGWR menghasilkan setimasi  parameter  yang  bersifat  global dan lokal. Penelitian kemiskinan dilakukan  Darsyah  dkk  (2015)  dengan metode MGWR [5] . Penelitian kemiskinan  dengan  efek  spasial  juga dilakukan  oleh  Yasin (2011)  yang memodelkan  persentase  rumah  tangga miskin di Mojokerto dengan pendekatan regresi  global,  GWR  dan  MGWR [9] . Penerapan  MGWR  juga  dilakukan  oleh Sarriya  dkk  pada  kasus  gizi  buruk [7] . Wuryanti,  Purnami  dan  Purhadi  (2013) pada  pemodelan  angka  kematian  balita di Kabupaten Bojonegoro tahun 2011 [8]
yang  menyimpulkan  MGWR  sebagai model  terbaik  dibandingkan  dengan regresi linier dan GWR dilihat dari nilai AIC terkecil.
Tujuan  yang  ingin dicapai  dalam penelitian  ini  adalah  memodelkan tingkat  kemiskinan  di  Jawa  Tengah dengan  menerapkan  metode  regresi linier,  GWR  dan  MGWR.  penambahan efek  spasial  akan  menghasilkan  model yang bebeda dimasing-masing kabupaten kota berdasarkan variabel yang mempengaruhi  tingkat  kemiskinan  di daerah tersebut.
II. TINJAUAN PUSTAKA A. Regresi Linier Regresi berganda merupakan metode yang digunakan untuk
mengetahui  pengaruh  variabel  prediktor ? ? , ? ? , ..., ? ? variabel respon. Permodelan regresi  linier  untuk  pengamatan  ke-i dengan p variabel prediktor jika diambil n  pengamatan  dapat  dilihat  dari persamaan berikut:
i p k ik k i X y         1 0 (1)
Untuk i= 1, 2,...,n ; ? ? , ? ? ,...., ? ? adalah parameter model dan ? ? , ? ? ,..., ? ? adalah error yang diasumsikan identik,independen  dan  berdistribusi
normal  dengan  mean  nol  dan  varian kostan ? ? atau ( ε ~IIDN (0, ? ? ) ).
Metode  penaksiran  model  pada persamaan  (1)  menggunakan  Orinary
Least Square (OLS) dengan meminimumkan jumlah kuadrat  residual [1] . Bentuk penaksiran tersebut adalah :
  y X X X T T 1 ˆ    (2)
Kelemahan dari model regresi linier adalah  parameter  yang  dihasilkan bersifat  global  artinya  parameter  regresi bernilai sama disemua wilyah pengamatan.  Kenyataanya  setiap  wilyah memiliki
karakteristik  yang berbeda  sehingga diindikasikan  adanya  efek  spasial. Penggunaan  regresi  linier  untuk  data spasial  dapat  menyebabkan  kesimpulan tidak  tepat  karena  melanggar  asumsi heterokedastisitas.
B. Aspek Spasial Hukum  pertama  tentang  geografi dikemukakan oleh tobler yang menyatakan bahwa segala sesuatu saling berhubungan  satu  dengan  yang  lainnya, tetapi  sesuatu  yang  dekat  lebih mempunyai  pengaruh  daripada  sesuatu yang  jauh [2] .  Efek  spasial  dibedakan menjadi  2  yaitu  dependensi  spasial
(spasial  dependensi)  dan  keragaman spasial (spasial heterogeneity).
Keragaman  spasial  dapat  dideteksi dengan  uji  Breuch-Pagan  dengan hipotesis uji sebagai berikut:
2 2 i 1 2 2 2 2 2 1 0 satu ada minimal : .... :            H H n
Statistik  uji  yang  digunakan  sebagai berikut :
BP = ? ? ? ? ℎ ? ? (? ? ? ) ? ? ? ? ℎ ~? ? (? )

## C. GWR
GWR  ( Geographically  Weighted Regression )  merupakan  pengembangan
dari regresi  linier  sederhana.  Regresi linier  sederhana  memiliki  parameter konstan  pada  setiap  lokai  pengamatan, sedangkan  GWR  memiliki  parameter yang  bersifat  lokal  pada  setiap  lokasi pengamtan [6] .  Model  GWR  dapat ditulis sebagai berikut :
    i ik p k i i k i i i X v u v u          1 0 , ,
(3) Estimasi  parameter  GWRmenggunakan metode  Weighted  Least  Square  (WLS) yaitu  dengan  memberikan  pembobot yang  bebeda  untuk  setiap  lokasi pengamatan [10] .  Estimasi  parameter pada GWR dapat ditulis sebagai berikut:
        y v u W X X v u W X v u i i T i i T i i , , , ˆ 1    (4)
dimana   i i v u W , adalah matriks pembobot  berukuran  n  x  n.  Fungsi pembobot  untuk  memberikan  hasil penduga  parameter  yang  berbeda  pada lokasi  yang  berbeda.  Penelitian  ini menggunakan  fungsi  kernel  gaussian (Fotheringham,2002)  dengan  persamaan sebagai berikut:
                  2 2 1 exp , h d v u W ij i i j (5)
dengan
? ?? = ? ( ? ? − ? ? ) ? + ( ? ? − ? ? ) ? (6) adalah jarak antara jarak eucliden antara lokasi    ( ? ? ? ? )  ke  lokasi  ( ? ? ? ? )  dan  h adalah parameter penghalus ( bandwidth ). Bandwidth  adalah  lebar jendela,  yaitu  radius  suatu  lingkaran dimana  titik  yang  berada  dalam  radius lingkaran  dianggap  masih  memberikan pengaruh  dalam    membentuk  parameter model likasi ke-i.
D. Pemilihan Model Terbaik AIC  ( Akaike  Information  Criterion ) adalah  salah  satu  kriteria  pemilihan model terbaik dengan mempertimbangkan banyaknya
parameter [3] .  Kriteria  AIC  dapat dituliskan sebagai berikut :       S tr n n n AIC       2 ln ˆ ln 2
(16)
Dengan :
ln : natural log  ˆ :  nilai  estimator  standar  deviasi dari bentuk residual n : banyaknya pengamatan π : 3,14 S
: matriks proyeksi
Model  terbaik  adalah  model  yang memiliki nilai AIC terkecil.

## E. Kemiskinan
Penduduk  miskin  adalah  penduduk yang  memiliki  rata-rata  pengeluaran perkapita  perbulan  di  bawah  Garis Kemiskinan (BPS Provinsi Jawa Tengah, 2012). Pada  penelitian ini menggunakan Head  Count  Index (HCI)  sebagai indikator  tingkat  kemiskinan. Head Count  Index yaitu  persentase  penduduk yang  berada  di  bawah  garis  kemiskinan (GK).

## III. METODOLOGI PENELITIAN A. Sumber Data dan Variabel Penelitian
Data  penelitian  ini  merupakan  data sekunder  yang  diperoleh  dari  Badan Pusat  Statistik  (BPS)  Provinsi  Jawa Tengah  dengan  unit  penelitian  yang digunakan  sebanyak 35  kabupaten/kota di  Provinsi  Jawa  Tengah Tahun  2014. Variabel  penelitian  terdiri  dari  variabel respon  (Y)  yaitu  persentase  penduduk miskin, dan variabel 9 variabel prediktor yaitu  Upah  Minumim  Kerja  (X 1 ), persentase  penduduk  yang  bekerja disektor pertanian (X 2 ), Angka Partisipasi  Murni  (X 3 ),  persentase penduduk  yang  mendapatkan  pelayanan jamkesmas  (X 4 ),  pengeluaran  perkapita (X 5 ),  persentase  rumah  tangga  yang menggunakan jamban (X 6 ), luas lantai ≤ 8  m 2 (X 7 ),  laju  inflasi  (X 8 )  dan persentase rumah tangga yang menggunakan air bersih (X 9 ).
B. Langkah Penelitian Pemodelan tingkat kemiskinan di kabupaten/kota se-Jawa Tengah menggunakan  regresi  linier  dan  GWR. langkah  penelitian  dengan  GWR  adalah sebagai berikut :
1. Melakukan  analisis  deskriptif  untuk menggambarkan  persebaran  tingkat kemiskinan  menurut  kabupaten/kota di  Provinsi  Jawa  Tengah  tahun 2011. Analisis diskriptif menggunakan pencitraan peta digital dengan software Argview.
2. Melakukan  uji  multikolinieritas  dan asumsi klasik.
3. Menganalisis model regresi linier.
4. Menganalisis  model  GWR  dengan langkah sebagai berikut:
a. Menghitung jarak euclidian antara lokasi ke-i terhadap lokasi ke-j yang terletak pada koordinat
(u i ,v i ). b. Menentukan  bandwidth  optimum menggunakan metode cross validation (CV)
c. Menghitung  matriks  pembobot dengan  menggunakan  fungsi kernel gaussian. d. Melakukan  estimasi  parameter model GWR dengan memasukkan  semua  variabel prediktor. e. Melakukan pengujian signifikansi  parameter  secara parsial. 5. Menganalisis model MGWR dengan langkah sebagia berikut: a. Mendapatkan estimator parameter model MGWR dengan bandwidth optimum dan pembobot yang sama seperti pada model GWR. b. Melakukan  pengujian  secara serentak  pada  parameter  variabel prediktor  global  dan  lokal pada model MGWR.
c. Melakukan  pengujian  secara parsial  pada  parameter  variabel prediktor  global  dan  lokal  pada model MGWR.
d. Uji  kesesuaian  model  antara regresi linier dan MGWR.
6. Pemilihan  model  terbaik  antara model  regresi  linier,  GWR  dan MGWR  dilihat  dari  nilai  AIC terendah.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Pemetaan tingkat kemiskinan di provinsi Jawa Tengah
Provinsi  Jawa  Tengah  merupakan salah  satu  provinsi  padat  penduduk  di Pulau  Jawa.  Provinsi  ini  memiliki  35 kabupaten/  kota  yang  terdiri  dari  29 kabupaten  dan  6  kota  madya.  Terletak antara 50 40’ dan 80 30’ Lintang Selatan dan antara 1080 30’ dan 1130 30’ Bujur Timur. Provinsi Jawa Tengah berbatasan dengan Laut Jawa di sebelah utara,sebelah  selatan  dengan  Samudra Hindia dan Daerah Istimewa Yogyakarta,  disebelah  barat  dengan Provinsi  Jawa  Barat  dan  sebelah  timur dengan  Provinsi  Jawa  Timur.  untuk memudahkan menganalisis, tingkat kemiskinan  dibagi  menjadi  3  kelompok yaitu tinggi, sedang dan rendah.
Gambar 1. Peta tingkat kemiskinan di Jawa Tengah
Tabel 1. Diskripsi Variabel Penelitian Var Rata- rat St.Dev Min Maks Y 15.5809 4.877 5.680 24.210
X1 784352 592910 717000 961323 X2 31.0741 17.16 0.820 58.13 X3 69.7589 5.629 58.440 80.580 X4 65.0769 17.03 29.41 97.34 X5 641.2714 6.98 630.41 655.77 X6 79.6877 12.23 54.23 95.84 X7 12.7809 11.15 1.62 45.78 X8 4.9140 0.670 3.700 6.010 X9 68.6443 12.48 44.55 97.43 Gambar  1  merupakan  peta  tematik pesebaran    tingkat  kemiskinan  di  Jawa Tengah. Daerah dengan tingkat kemiskinan  rendah  meliputi  Kota Semarang,  Kota  Salatiga,  Kudus,  Kota Pekalonga, Kabupaten Semarang, Jepara,  Kota  Tegal,  Kota  Magelang, Sukoharjo,  Tegal.  Tingkat  kemiskinan tinggi  dimiliki  oleh  8  daerah  meliputi
Banjarnegara,  Pemalang,  Banyumas,
Brebes, Purbalingga, Rembang, Kebumen  dan  Wonosobo. Dari  tabel  1 menunjukkan  standar  deviasi  cukup besarpada  variabel  prediktor  X 2 ( persentase  penduduk  yang  bekerja  di sektor  pertanian).  Hal  ini  berarti  bahwa penduduk  yang  bekerja  di  sektor pertanian  beragama  di  kabupaten/kota. Standar  deviasi  relatif  kecil  terdapat pada  variabel  X 8 (laju  inflasi).  Tingkat laju  infalasi  kabupaten/kota  merata  di Provinsi Jawa Tengah.

## B. Pemodelan tingkat kemiskinan dengan regresi linier
Permodelan  regresi  linier  bertujuan untuk mengetahui variabel-variabel yang mempengaruhi  tingkat  kemiskinan  di jawa  Tengah  tanpa  mempertimbangkan aspek  spasial.  Langkah  awal  analisis regresi adalah dengan uji multikolinearitas  dan  uji  asumsi  klasik
(identik,  independen  dan  distribusi normal).
Uji  multikolinearitas  dilihat  dari nilai  Variance  Inflation  Factors  (VIF). Asumsi  multikolinearitas  dipenuhi  jika nilai VIF kurang dari 10.
Tabel 2. Uji Multikolineritas variabel VIF Variabel VIF
X 1 1.739 X 6 3.194 X 2 3.264 X 7 3.088 X 3 2.213 X 8 1.468 X 4 1.471 X 9 2.903 X 5 2.030
Tabel  2  menunjukkan  bahwa masing-masing  variabel  memiliki    nilai VIF  kurang  dari  10,  maka  dapat dikatakan  tidak  terjadi  multikolinearitas antar variabel prediktor.
Uji asumsi kenormalan menggunakan Kolmogorov
Smirnov,diperoleh  nilai p-value  >  0,150 dan  KS sebesar 0,082 maka dinyatakan terima  H0  sehingga  dapat  disimpulkan bahwa  error  model  regresi  mengikuti distribusi normal.
Asumsi prediktorsi error bertujuan  untuk  mengetahui  apakah model  regresi  terdapat  korelasi  antara error. Untuk memeriksa asumsi independensi  dilakukan  dengan  uji
Durbin Watson, terima  H0 (tidak terjadi autokorelasi)  jika  pvalue  > α 10%. Berdasarkan hasil pengolahan
didapatkan nilai DW = 2,0875 dengan p value  sebesar  0,4661    >  0,10    maka teriam  H0.  Dapat  disimpulkan  bahwa tidak  terjadi  autokorelasi  sehingga asumsi independensi terpenuhi.
Uji asumsi identik ini menggunakan uji  Breusch-Pagan  dengan  kriteria  uji terima  H0(  homoskedastisitas)  jika  p value  > α 10  %.  Selain  digunakan sebagai uji asumsi identik, Breuch-Pagan juga  digunakan  untuk  mengetahui  efek spasial.  Hasil  pengolahan  didapatkan nilai BP = 6,2826 dengan p-value 0,0120 <    0.1,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa terjadi  heterogenitas.  Dengan  tidak terpenuhinya  asumsi  identik  maka diperlukan pemodelan spasial.
Berdasarkan  uji  parameter  model didapatkan lima variabel yang signifikan berpengaruh  terhadap  kemiskinan  di Jawa  Tengah    yaitu  UMK  (X1)  , persentase  penduduk  yang  bekerja  di sektor pertanian (X2), persentase penduduk  yang  mendapatkan  pelayanan kesehatan  jamkesmas  (X4),  persentase
rumah  tangga  yang  menggunakan jamban  (X6)  dan  inflasi  (X8)  . hasil model regresi linier sebagai berikut :
 ˆ = 48,2 – 0,0000025 X 1 + 0,0941 X 2 + 0,0609 X 4 – 0,155 X 6 – 1,479 X 8
Model tersebut  menjelaskan tingkat kemiskinan  akan  bertambah  0,0941  jika jumlah penduduk yang bekerja di sektor pertanian  (X 2 )  bertambah  1  satuan dengan  syarat variabel  prediktor lainnya konstan.  Interpretasi  juga  berlaku  untuk variabel  yang  lainnya.model  regresi menghasilkan R 2 sebesar  73,82  %
artinya  model  regresi  yang  diperoleh mampu  menjelaskan  tingkat  keragaman kemiskinan  di  Jawa  tengah  sebesar  73, 82  %,  sisanya  26,18  %  dijelaskan variabel lain diluar model.

## C. Pemodelan tingkat kemiskinan
dengan model GWR Tahap  awal  dalam  permodelan GWR  adalah  menentukan  bandwidth optimum  dengan  menggunakan  metode Cross Validation (CV). Dalam penelitian ini proses penghitungan bandwidth yang meminimumkan  nilai CV dengan  iterasi metode  Golden  Section  Search.  Proses iterasi  menggunakan  software  R  3.10 menghasilkan  bandhwidth optimum sebesar  494,2946  dan  CV  sebesar 292,8659.  Dengan  nilai  bandwidth sebesar  494,2946  ,  maka  fungsi pembobot gaussian menjadi
 
                2 2946 , 494 2 1 exp , dij v u w i i
Sebagai  contoh,  berikut  merupakan matriks pembobot gaussian yang terbentuk di Kabupaten Cilacap:
                         0.9999984 0.9999976; 0.9999947; 0.9999951; 0.9999932; 0.9999968; 0.9999985; 0.9999952;
0.9999982; 0.9999976; 0.9999974; 0.9999980; 0.9999969; 0.9999873; 0.9999931; 0.9999916; 0.9999914; 0.9999896; 0.9999865; ; 9999870 . 0 0.9999911; 0.9999916; 0.9999920; 0.9999923; 0.9999933; 0.9999947; 0.9999947; 0.9999968; 0.9999981; 0.9999980; 0.9999991; 0.9999990; 0.9999995; 0.9999998; ; 0000000 . 1 , 1 1 diag v u w
Pada  fungi    gaussian  jarak  antar kabupaten  yang  kurang  dari  494,2946
km    masih  memberikan  pengaruh  yang cukup besar terhadap lokasi pengamatan.
Sedangkan  jika  jarak  antar  kabupaten lebih dari 494,2946 km, maka
pengaruhnya akan menurun.
Pengujian parameter model secara parsial pada setiap lokasi pengamatan menggunakan hipotesis sebagai berikut :   0 ) , ( : 1,2,..,8 k , 1,2,...,35 i , 0 , : 1 0     i i k i i k v u H v u H  
Hasil ? ? ??? ? ? yang  diperoleh  akan dibandingkan  dengan ? ? ,? ? ;? ? =  1,699. Parameter  ke- k signifikan  pada  loaksi ke-i  dimana  i=  1,2,...35  bila  nilai ?? ? ??? ? ? ? > ? ?? ? ?? .  Tabel 3 menunjukkan variabel-variabel yang berpengaruh signifikan  terhadap  tingkat  kemiskinan setiap kabupaten/kota.
Tabel 3. Variabel yang signifikan dalam
model GWR Kabupaten/ Kota Variabel Jepara, Demak, Kendal, Kota Semarang X 4 Purworejo, Magelang, Boyolali, Klaten, Sukoharjo, Wonogiri, Sragen, Grobogan, Blora, Rembang, Pati, Kudus, Semarang,
Temanggung, Kota Magelang,
Kota Surakarta, Kota Salatiga
X 2 X 4 Pekalongan X 6 X 8 Cilacap , Banyumas X 2 X 6 X 8
Batang, Pemalang, Brebes, Kota Pekalongan X 2 X 4 X 8
Tegal, Kota Tegal X 1 X 4 X 8
Wonosobo X 4 X 6 X 8
Purbalingga , Banjarnegara, Kebumen, Karanganyar X 2 X 4 X 6 X 8 Berdasarkan  hasil  pengelompokan variabel  yang  signifikan,  maka  dapat dibentuk  permodelan  GWR  di  masing- masing  kabupaten/kota.  Salah  satu model  GWR  yang  terbentuk  adalah tingkat  kemiskinan  di  Kabupaten Wonosobo,  dengan  persamaan  sebagai berikut:
8 6 4 1,47929X 0,15365X 0,06069X 48,50075 Yˆ     Dari  model  yang  terbentuk  ,  tingkat kemiskinan  di  Kabupaten  Wonosobo dipengaruhi oleh jumlah penduduk yang mendapatkan  pelayan  jamkesmas  (X 4 ),
penduduk  yang  menggunakan  jamban (X 6 ) dan inflasi (X 8 ). Selanjutnya dilakukan uji kesesuaian  model  untuk  mengetahui keberadaan  efek  spasial  dalam  model GWR. Hasil uji F menghasilkan p-value sebesar  0,5084  sehingga  dengan α 10% dapat  disimpulkan  tidak  ada  perbedaan yang  signifikan  antara  model  regresi dengan  GWR  artinya  faktor  geografis tidak  berpengaruh  terhadap  tingkat kemiskinan di Jawa Tengah.

## D. Perbandingan Model Regresi dan GWR
Pemilihan  model  terbaik  untuk kasus  tingkat  kemiskinan  di  Jawa Tengah  menggunakan  nilai  AIC.  model dianggap  baik  jika  memiliki  nilai  AIC terkecil.  Tabel  menunjukkan  model GWR dengan pembobot kernel gaussian memiliki nilai AIC terkecil dibandingkan  dengan  model  regresi linier.
Tabel 6 Perbandingan Model Regresi Linier,

## GWR dan MGWR
Model R-square AIC Regresi Linier 0.7382 176.3171 GWR 0.7395 168.3381

## V. KESIMPULAN
Model  GWR  dengan pembobot kernel gaussian merupakan  model terbaik untuk data tingkat kemiskinan di Jawa  Tengah  dengan  AIC  sebesar
168,3381  dan  R 2 sebesar  73,95%.
Faktor- faktor yang berpengaruh signifikan  terhadap  tingkat  kemiskinan yaitu  variabel  UMK  (X 1 )  ,  persentase penduduk  yang  bekerja  di  sektor pertanian  (X 2 ),  persentase  penduduk yang  mendapatkan  pelayanan  kesehatan jamkesmas  (X 4 ),  persentase  rumah tangga  yang  menggunakan  jamban  (X 6 ) dan  inflasi  (X 8 ).  Tingkat  kemiskinan  di
Jawa  Tengah  tidak  dipengaruhi  oleh faktor geografis.
VI. DAFTAR PUSTAKA
[1] A.C. Rencher. 2000. Linier  Models In  Statistics .  Singapore:  John Wiley & Sons Inc [2] Anselin ,L. 1988. Spatial Econometrics  :  Methods  and Models .  Dordrecht  :  Academic
Publisers
[3] Aswi  dan  Sukarna.2006. Analisis Deret  Waktu  :  Teori  dan  Aplikasi .
Makasar: Andira Publisher [4] Badan Pusat  Statistik. 2012. Data Kemiskinan dan Informasi Kemiskinan  Provinsi  jawa  Tengah 2002-2010 . Semarang: BPS Provinsi Jawa Tengah
[5] Darsyah,  M.Y,  Wasono,  R,
Agustina,  M.F.,  The  Model  of Mixed  Geographically  Weighted Regression  (MGWR) for  Poverty Rate  in  Central  Java.  International Journal  of  Applied  Mathematics and  Statistics  Vol  53  (6)  114-121. CESER Publication.
[6] Fotheingham  A.S,  Brunsdon  C., dan Charlton M. 2002. Geographically weighted Regression  the  Analysis  of  Spatial Varying Relationships .  United Kingdom: John Wiley & Sons
[7] Sariyya,  H.S.  Sumarminingsing,. Pramoedyo,  H.  2013. Permodelan Mixed  Geographically  Weighted Regression (MGWR) Sebagai Pendekatan Model Geographically Weighted  Regression  (GWR)  yang Melibatkan Parameter Globa (Studi  Kasus  :  Persentase  Balita Gizi  Buruk  di  Jawa  Timur  tahun 2010) . Diunduh di hhtp ://statistik.studentjournal.ub.a c.id tanggal 9 Oktober 2013 [8] Wuryanti, I.F., Purnami, S.W., dan Purhadi. Permodelan Mixed Geographically Weighted regression  (MGWR)  pada  Angka Kematian  Balita  di  Kabupaten Bojonegoro  Tahun  2011. Jurnal Sains  dan  Seni  Pomits. 2(1)  :  66- 71
[9] Yasin, H.2011. Pemilihan Variabel pada model Geographically Weighted Regression. Media Statistika. 4(2) : 63-72
[10] Yasin,  H.  2013.  Uji  Hipotesis Model Mixed Geographically Weighted Regression dengan Metode  Bootstrap. Di  dalam: Prosiding Seminar Nasional Statistika  Universitas  Diponegoro .
Semarang.hlm 527-536.