Abstrak — Kemajuan di bidang pendidikan sudah dilakukan di Indonesia  namun  masih  banyak  anak-anak  yang  harus  putus sekolah  khususnya  di  Jawa  Timur.  Hal  ini  disebabkan  oleh faktor ekonomi, sosial dan lingkungan tinggal anak. Salah satu masalah  yang  berhubungan  dengan  putus  sekolah  adalah pernikahan  usia  dini  di  kalangan  wanita  remaja.  Pemodelan menggunakan  metode Geographically  Weighted  Bivariate Negative  Binomial  Regression dilakukan  untuk  mengetahui faktor yang berpengaruh pada jumlah anak putus sekolah dan jumlah  wanita  menikah  dini.  Sebelum  itu  dilakukan  pula pemodelan  menggunakan  metode Bivariate  Negative  Binomial Regression. Metode  GWBNBR  menghasilkan  7  kelompok kabupaten/kota  dengan  variabel  signifikan  yang  sama  untuk jumlah  anak  putus  sekolah  dan  5  kelompok  kabupaten/kota dengan  variabel  signifikan  yang  sama  untuk  jumlah  wanita menikah  dini.  Metode  BNBR  merupakan  metode  yang  lebih baik  untuk  memodelkan  karena  menghasilkan  nilai  AICc terkecil.  Tetapi  dengan  menggunakan  metode  GWBNBR informasi  yang  didapat  lebih  banyak  sehingga  penanganan masalah anak putus sekolah dan wanita menikah dini di setiap daerah  dapat  di  sesuaikan  dengan  variabel  signifikan  hasil metode GWBNBR.
Kata  Kunci— Heterogenitas,  Overdispersi,  Putus  Sekolah, Wanita Menikah Dini.

## I. PENDAHULUAN
ENDIDIKAN di era sekarang merupakan suatu hal yang sangat berperan penting pada peningkatan kualitas hidup manusia  sekaligus  sebagai  alat  untuk  mencapai  kemajuan bangsa.  Namun  masih  terdapat  masalah  dalam  bidang  pen- didikan  khususnya  di  Jawa  Timur.  Hal  ini  dibuktikan  pada tahun 2016, secara nasional Provinsi Jawa Timur menempati posisi tertinggi kedua setelah Jawa Barat dengan jumlah anak putus sekolah mencapai 21023 siswa [1] Faktor ekonomi dan pendidikan orang tua masih menjadi kendala tersendiri bagi masyarakat  untuk  menyekolahkan  anaknya  sesuai  de-ngan wajib belajar yang ditentukan pemerintah [2].
Salah  satu  hal  yang  berkaitan  erat  dengan  masalah  putus sekolah  adalah  pernikahan  usia  dini  [3].  UNICEF ber- pendapat  pernikahan  usia dini  adalah  pernikahan  yang dilaksanakan secara  resmi  atau  tidak  resmi  yang dilakukan sebelum  usia  18  tahun.  Hal  ini  dipertimbangkan  atas  dasar kesiapan dan pentingnya sistem reproduksi dalam pernikahan [4]. Khususnya bagi wanita, masalah pernikahan dini menjadi perhatian  khusus  karena  akan  berdampak  pada  kehamilan usia  dini,  kematian  ibu  saat  melahirkan,  hingga  kurangnya kesempatan  untuk  memperoleh  pendidikan  dan  pekerjaan. Hasil Laporan Analisis Data Perkawinan Usia Anak di Indo- nesia  pada  tahun  2016  yang menyebutkan  bahwa  Provinsi
Jawa Timur merupakan Provinsi dengan jumlah remaja yang pernah menikah yaitu sebesar 236.404 jiwa.
Pada  penelitian-penelitian  sebelumnya  belum  pernah dilakukan  analisis  menggunakan Geographically  Weighted Regression padahal faktor geografis adalah salah satu faktor penting yang mempengaruhi jumlah anak putus sekolah dan wanita  menikah  dini.  Penduduk  di  daerah  pedesaan  atau pinggiran  cenderung  lebih  berpotensi  untuk  putus  sekolah dan  menikah  dini  dibanding  penduduk  perkotaan.  Karena jumlah anak putus sekolah dan wanita menikah dini termasuk dalam data count atau diskrit,  maka  salah satu metode yang dapat digunakan untuk menganalisis data count adalah regresi poisson  bivariat.  Namun  metode  ini  memiliki  asumsi  kesa- maan mean dan varians atau yang biasa disebut ekuidispersi [5]. Kenyataannya data  yang  memenuhi ekuidispersi sangat jarang terjadi. Umumnya data diskrit memiliki varians lebih besar  dibandingkan  mean  atau  disebut overdispersi  [5].  Se- hingga  untuk  mengatasi  pelanggaran  asumsi  ini  dapat  di- gunakan  regresi  binomial  negatif.  Metode  regresi  binomial negatif menggunakan variabel respon berupa data diskrit dan variabel prediktor berupa diskrit maupun kontinyu.
Regresi binomial negatif akan menghasilkan sebuah model global  yaitu  model  yang  didapat  dengan  menggunakan seluruh data. Sedangkan kenyataannya keadaan ekonomi, so- sial  dan  budaya  masing-masing  daerah  berbeda.  Perbedaan tersebut menimbulkan efek spasial pada proses analisis. Se- hingga  untuk  menangani  hal  tersebut  digunakan  metode GWR  khususnya  metode  GWBNBR.  Metode  ini  meng- gunakan  pembobot  untuk  masing-masing  wilayah  sehingga nantinya akan didapatkan model lokal untuk masing-masing wilayah  tersebut.  Sehingga  tujuan  dari  penelitian  ini  adalah mendapatkan  faktor-faktor yang  berpengaruh terhadap anak putus sekolah dan wanita menikah dini untuk setiap unit pe- nelitian  yaitu  kabupaten/kota  dengan  menggunakan  metode GWBNBR. Selain itu metode GWBNBR akan dibandingkan dengan metode BNBR sehingga dapat diketahui metode ter- baik untuk memodelkan jumlah anak putus sekolah dan jum- lah wanita menikah dini.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Bivariate Negative Binomial Regression
Regresi binomial negatif bivariat merupakan metode yang dapat  digunakan  untuk  memodelkan  data  diskrit  yang mengalami overdispersi. Dalam penelitian ini model regresi bi-nomial regresi  binomial  negatif bivariat digunakan untuk memodelkan  variabel  prediktor  dan  variabel  respon  seluruh wilayah.

## Pemodelan Jumlah Anak Putus Sekolah Usia Wajib Belajar dan Jumlah Wanita Menikah Dini di Jawa Timur dengan Pendekatan Geographically Weighted Bivariate Negative Binomial Regression
Fitria Nurul Alfariz dan Purhadi Departemen Statistika, Fakultas Matematika, Komputasi, dan Sains Data, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
e-mail : purhadi@statistika.its.ac.id
P
a. Penaksiran Parameter BNBR
Metode yang digunakan untuk penaksiran parameter regresi binomial negatif bivariat adalah Maximum Likelihood Estimator (MLE)  dengan  prosedur  iterasi Newton  Rhapson .  Fungsi likeli- hood yang digunakan pada metode Maximum Likelihood Estima- tor adalah sebagai berikut.
 1 1 1 2 1 2 1 2 1 1 1 2 ( ) ( ) ( 1) ( 1) ( , , ) 1 2 1 ( ) 1 1 2 ( ) 1 2 n y y i i i i i i i i i y y y y L y y i i y y i i                                   β β
Fungsi likelihood pada persamaan kemudian diubah dalam bentuk logaritma natural menjadi:
1 2 1 ln ( , , ) ln( ) ln 1 2 1 2 1 1 1 1
1 ln ln / ( ) 2 2 1 2 1 ln( ) ln( !) ln 1 2 1 y y n i i Q L y y k y i i i i i k y y y i i i i y i i i                                    β β ( !)) 2 y i 
Untuk  mendapatkan  taksiran  parameter  model  BNBR, maka  fungsi  ln L (...)  diturunkan  terhadap  masing-masing parameternya dan disamakan dengan nol. Karena hasil penu- runan tidak memberikan suatu persamaan yang eksplisit ma- ka digunakan metode Newton-Rapshon.
b. Pengujian Signifikansi Parameter BNBR
Pengujian signifikansi parameter model digunakan un- tuk mengetahui adanya variabel prediktor yang berpengaruh terhadap variabel respon. Salah satu metode yang dapat digu- nakan  untuk  menentukan  statistik  uji  dalam  pengujian  sig- nifikansi  parameter  adalah Maximum  Likelihood  Ratio  Test (MLRT) yang dinotasikan dengan:
)) ˆ ( ln ) ˆ ( (ln 2 ) ˆ ( ) ˆ ( ln 2 ln 2 ) ˆ (   L L L L D                β
Keterangan 𝐷(𝛃 ̂) = devians model regresi binomial negatif bivariat 𝐿(𝜔 ̂)
= fungsi likelihood di bawah H 0
𝐿(Ω ̂) = fungsi likelihood di bawah populasi Hipotesis yang digunakan adalah :
0 1 2 1 : ... 0; 1, 2; 1, 2,..., k
: paling sedikit ada satu 0 j j jl jl H j l H            H 0 ditolak jika 𝐷(𝛃 ̂) > 𝜒 𝛼;𝑣 2 , dengan v adalah derajat bebas yang diperoleh dari banyaknya parameter model di bawah populasi dikurangi banyaknya parameter di bawah H 0.
Uji signifikasi parsial  variabel prediktor dilakukan de- ngan menggunakan hipotesis sebagai berikut :
0
1 : 0
: 0; 1, 2; 1, 2,..., jl jl H H j l k      
Statistik Uji :
  ˆ (0,1) ˆ jl jl Z N se   
Kriteria uji : 0 H ditolak jika hitung z lebih besar dari
2 z  .

## B. Geographically  Weighted  Bivariate  Negative  Binomial Regression
Model GWBNBR dibangun atas dasar heterogenitas spa- sial  dimana  varians  antar  lokasi  berbeda.  Keberadaan  hetero- genitas  spasial  dapat  dideteksi  dengan  menguji  kesamaan  ma- triks varians-kovarians antar lokasi (observasi), karena masing- masing observasi berbeda lokasi.
a. Uji Heterogenitas Spasial
Pengujian  heterogenitas  spasial  dilakukan  dengan  me- nguji keberadaan heteroskedastisitas pada model global (BNBR) yaitu menggunakan uji Glejser. Langkah analisis pengujian ini adalah  dengan  meregresikan  kuadrat  error  dari  model  BNBR terhadap  variabel  prediktor.  Hipotesis  yang  digunakan  adalah sebagai berikut.
  2 1 21 0 1 2 2 12 2 H : tidak ada heterogenitas spasial n      
             2 1 21 0 2 12 2 H : minimal ada satu ada heterogenitas spasial , 1, 2,..., i i n             
Statistik uji yang digunakan adalah :
  2 ˆ 1 1 1 ln , ˆ 2 v G n k k v jk                          
Keterangan Σ (𝜔 ̂ ) = fungsi likelihood di bawah H 0 Σ (Ω ̂ ) = fungsi likelihood di bawah populasi Keputusan tolak H 0 jika G hit > 𝜒 𝛼;𝑣 2 b ila hasil pengujian signi- fikan, maka dapat disimpulkan terjadi heterogenitas spasial.
b. Matrix Pembobot
Keragaman  spasial  antara  lokasi  yang  satu  dengan  lo- kasi yang lain ditunjukkan dengan adanya matriks pembobot W yang entri-entrinya merupakan fungsi dari jarak Euclidian antar  lokasi.  Menurut    [6]  salah  satu  alternatif  fungsi  pem- bobot yang digunakan adalah fungsi Adaptive Bisquare Ker- nel. Fungsi Adaptive Bisquare Kernel yaitu:
2 2 1 ; untuk d 0;                    untuk d ii i ii i ii i ii d h w h h                                  2 2 dengan i i ii i i d u u v v        .
Keterangan 𝑑 𝑖𝑖 ∗ = jarak Euclidian antara lokasi ke -i dan lokasi ke- i * h i = parameter penghalus atau yang disebut sebagai bandwidth dari lokasi ke -i Pemilihan bandwidth optimum dapat dilakukan dengan  me- tode Cross Validation (CV). Metode CV ini didefinisikan se- bagai berikut.
          1 ˆ ˆ n T i i i i i i i i CV h h h        y y y y
c. Penaksiran Parameter GWBNBR
Model  GWBNBR  menghasilkan  estimasi  parameter model yang bersifat lokal untuk setiap titik atau lokasi. Me- tode penaksiran yang digunakan dalam model GWBNBR ini adalah Maximum Likelihood Estimation (MLE) dengan fung- si likelihood -nya sebagai berikut:
     1 1 1 2 1 2 1 1 2 1 2
1 1 1 2 ( ) 1 1 2 1 2 ( ) ( , , , , ) ( ) ( 1) ( 1) ( ) i i i i n i i i i i i i i i y y y y i i i i y y L u v u v y y y y                                   β β
Untuk mendapatkan taksiran parameter model BNBR, maka fungsi  ln L (...)  diturunkan  terhadap  masing-masing  para- meternya dan disamakan dengan nol. Karena hasil penurunan tidak memberikan suatu persamaan yang eksplisit maka digu-
(2.1) (2.2) (2.3)
(2.4)
(2.5) (2.6) (2.7) (2.8)
nakan  metode Newton-Rapshon. Berikut  fungsi likelihood dalam bentuk logaritma natural:
1 2 1 2 1 1 2 1 1 1 1 1 2 2 1 2 1 1 ln ( ( , ), ( , ), ) ( , ) ln( ) ln ln ln / ( ) ln( i i i i i i y y n i i i i i i i k i i i i i i Q L u v u v w u v y y k y y y y                              
               β β 2 1 2 ) ln( !) ln( !)) i i i y y         
dengan 1 1 exp( ( , )) T i i i i u v   x β dan 2 2 exp( ( , )) T i i i i u v   x β .
d. Pengujian Signifikansi Faktor Geografis
Pengujian kesamaan model GWBNBR dilakukan untuk menguji  signifikansi  faktor  geografis  yang  diduga  membe- rikan  pengaruh  pada  tiap  variabel.  Pengujian  ini  memban- dingkan kesamaan antara model GWBNBR dan BNBR, de- ngan hipotesis sebagai berikut:
  0 : , ; 1, 2,..., ; 1, 2; 1, 2,..., jl jl i i
H u v i n j l k         1 : paling sedikit ada satu , jl jl i i
H u v   
Statistik  uji  yang  digunakan  pada  pengujian  ini  meru- pakan ukuran perbandingan nilai likelihood ratio dari model BNBR dan model GWBNBR, yang dituliskan dalam bentuk:       1 2 1 ( , ) 2 ˆ ˆ , hit df df i i D df F F D u v df  β β H 0 ditolak jika nilai F hit lebih besar dari F (α;v;v) .
e. Pengujian Signifikansi Parameter Model GWBNBR
Pengujian signifikansi parameter model digunakan un- tuk mengetahui adanya variabel prediktor yang berpengaruh terhadap variabel respon. Salah satu metode yang dapat digu- nakan  untuk  menentukan  statistik  uji  dalam  pengujian  sig- nifikansi  parameter  adalah Maximum  Likelihood  Ratio  Test (MLRT) yang dinotasikan dengan:
)) ˆ ( ln ) ˆ ( (ln 2 ) ˆ ( ) ˆ ( ln 2 ln 2 ) ˆ (   L L L L D                β
Keterangan 𝐷(𝛃 ̂) = devians model GWBNBR 𝐿(𝜔 ̂) = fungsi likelihood di bawah H 0 𝐿(Ω ̂) = fungsi likelihood di bawah populasi Hipotesis yang digunakan adalah :
        0 1 2
1 : , , ... , 0; 1, 2; 1, 2,..., k :  paling sedikit ada satu , 0 j i i j i i jk i i jl i i H u v u v u v j l H u v            H 0 ditolak jika 𝐷(𝛃 ̂) > 𝜒 𝛼;𝑣 2 , dengan v adalah derajat bebas yang  diperoleh  dari  banyaknya  parameter  model  di  bawah populasi dikurangi banyaknya parameter di bawah H 0. Uji signifikasi parsial  variabel prediktor dilakukan de- ngan menggunakan hipotesis sebagai berikut :
    0 1 :
, 0 : , 0; 1, 2; 1, 2,..., jl i i jl i i H u v H u v j l k      
Statistik Uji :
      ˆ , (0,1) ˆ , jl i i jl i i u v Z N se u v   
Kriteria uji : 0 H ditolak jika hitung z lebih besar dari 2 z  .

## C. Pemilihan Model Terbaik
Corrected Akaike Information Criterion (AICc) adalah kriteria kesesuaian model dalam menduga model secara sta- tistik.  Kriteria  AICc  digunakan  apabila  pemodelan  regresi
bertujuan  untuk  mengidentifikasi  faktor-faktor  yang  berpe- ngaruh  terhadap  model.  Penggunaan  nilai  AICc  didasarkan pada metode Maximum Likelihood Estimation (MLE). Peng- hitungan nilai AICc menggunakan persamaan (2.13) sebagai berikut:
 
        2 1 1 2 1 ˆ ˆ
2 ln , , ; 1, 2; 1, 2,..., 2 1 j i i k k AICc AIC n k k k AICc L u v j i n k n k                β
dengan n merupakan jumlah unit penelitian dan k merupakan banyaknya  parameter  yang  akan  ditaksir.  Model  regresi terbaik adalah model yang menghasilkan nilai AIC atau AICc terkecil [7].

## D. Putus Sekolah
Putus sekolah merupakan predikat yang diberikan kepa-da mantan peserta didik yang tidak mampu menyelesaikan suatu jenjang  pendidikan,  sehingga  tidak  dapat melanjutkan studinya ke jenjang pendidikan berikutnya. Misalnya seorang warga masyarakat atau anak yang hanya mengikuti pendidi- kan di SD sampai kelas lima, disebut sebagai putus sekolah SD  dan  seterusnya.  Sedangkan  angka  putus  sekolah merupakan proporsi anak menurut kelompok usia yang sudah tidak  bersekolah  lagi  atau  tidak  menamatkan  suatu  jenjang pendidikan  tertentu  [8] . Adapun  kelompok  umur  yang dimaksud  adalah  kelompok  umur  7-12  tahun,  13-15  tahun dan 16-18 tahun.

## E. Menikah Dini
Pernikahan  dini  merupakan  pernikahan  yang  biasa  dila- kukan oleh pasangan pada rentang usia 13  hingga 16 tahun [9].  Pada  usia  ini  hendaknya  remaja  atau  anak-anak  masih harus  menerima  pendidikan  yang  layak  tetapi  dikarenakan masalah ekonomi, sosial dan adat budaya terkadang mereka justru  harus  melakukan  perkawinan  di  usia  dini.  Menurut Undang-Undang  Perkawinan  bab  11  pasal  7  ayat  1,  perka- winan hanya dapat diizinkan jika pihak pria sudah mencapai 19 tahun dan pihak wanita sudah mencapai 16 tahun. Dengan demikan  jika  perkawinan  dilakukan  dibawah  usia  tersebut maka  perkawinan  tersebut  adalah  perkawinan/pernikahan dini.

## III. METODOLOGI PENELITIAN

## A. Sumber Data
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  data sekunder yang diambil dari Dinas Pendidikan dan Badan Pu- sat  Statistik  (BPS)  Jawa  Timur.  Unit  penelitiannya  meru- pakan 38 kabupaten / kota di Jawa Timur. Sedangkan untuk pembuatan peta digunakan peta shapefile kabupaten di Pro- vinsi  Jawa  Timur  yang  diperoleh  dari  BPS  Provinsi  Jawa Timur.

## B. Variabel Penelitian
Variabel-variabel  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini terdapat pada Tabel 1.
Tabel 1. Variabel Penelitian Variabel
Deskripsi
𝑌 1
Jumlah anak putus sekolah 𝑌 2
Jumlah wanita menikah dini 𝑋 1 Persentase penduduk miskin 𝑋 2 Besaran upah minimum rata-rata 𝑋 3 Angka Melek Huruf 𝑋 4 Rata-rata pengeluaran perkapita 𝑋 5 Rata-rata jumlah anggota keluarga
(2.9) (2.10) (2.11) (2.12)
(2.13)

## C. Langkah Analisis
Langkah analisis yang dilakukan pada penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Mengumpulkan  data  sekunder  berupa  data  anak  putus sekolah  dan  wanita  menikah  dini  dari  Dinas  Pendidikan dan Badan Pusat Statistik Provinsi Jawa Timur.
2. Melakukan  eksplorasi  pada  data  jumlah  anak  putus sekolah  dan  jumlah  wanita  menikah  dini  serta  faktor- faktor yang diduga mempengaruhi dengan membuat peta
3. tematik agar dapat diketahui karakteristik setiap variabel.
4. Menguji  korelasi  antar  variabel  respon  sebagai  syarat penggunaan  metode  regresi  bivariat  dengan  mengguna- kan uji korelasi Pearson .
5. Mendeteksi adanya multikolinieritas antara variabel pre- diktor dengan melihat nilai Variance Inflation Factor.
6. Mendapatkan taksiran parameter dan model regresi untuk seluruh lokasi dengan menggunakan metode BNBR.
7. Menguji  signifikansi parameter secara serentak dan par- sial untuk model BNBR.
8. Melakukan  pengujian  heterogenitas  spasial  dengan  cara menguji keberadaan heteroskedastisitas pada model  glo- bal dengan menggunakan uji Glejser.
9. Mendapat  model  GWBNBR untuk  setiap  lokasi  dengan tahapan sebagai berikut .
a. Menghitung  matriks  pembobot  menggunakan  fungsi
Adaptive  Bisquare  Kernel berdasarkan  jarak eucli- dean dan bandwith optimum. b. Menaksir  parameter  model  GWBNBR untuk  setiap lokasi atau unit penelitian.
10. Menguji signifikansi faktor geografis.
11. Menguji  signifikansi parameter secara serentak dan par- sial untuk model GWBNBR.
12. Mengelompokkan  kabupaten/kota  berdasarkan  variabel signifikan yang sama.
13. Mendapatkan  model  terbaik  dilihat  dari  nilai  AICc  ter- kecil.
13. Menginterpretasikan hasil dan membuat kesimpulan.

## IV. ANALISIS DAN PEMBAHASAN

## A. Deskripsi Jumlah Anak Putus Sekolah dan Jumlah Wanita Menikah Dini di Provinsi Jawa Timur Tahun 2017
Pada  bagian  ini  akan  ditampilkan  statistik  deskriptif  dan hubungan antar variabel. Statistik deskriptif terdiri dari uku- ran pemusatan dan penyebaran data.
Tabel 2. Statistika Deskriptif Variabel Respon Variabel Varians Coef Var Mean Min Max Jumlah anak putus sekolah 295692,70 82,4 659,9 117 2813 Jumlah wanita menikah dini 16258696 96,35 4185 92 16314
Rata-rata  jumlah  anak  putus  sekolah  di  Provinsi  Jawa Timur pada tahun 2017  seperti terlihat pada Tabel 2  adalah sebanyak  659,9  atau  660  anak  dengan  jumlah  tertinggi  ter- dapat pada Kabupaten Jember yaitu sebanyak 2813 anak dan jumlah terendah terdapat  pada Kota Madiun  yaitu sebanyak 117 anak. Sedangkan rata-rata jumlah wanita menikah dini di Provinsi Jawa Timur tahun 2017 adalah sebanyak 4185 orang dengan  jumlah  tertinggi  terdapat  pada  Kabupaten  Jember yaitu  sebanyak  16314  orang  dan  jumlah  terendah  terdapat pada Kota Mojokerto yaitu sebanyak 92 orang.
Persebaran anak putus sekolah dan wanita menikah dini di Jawa Timur tahun 2017 dapat dilihat pada Gambar 1. Pada peta persebaran tersebut kabupaten/kota di Jawa Timur dibagi dalam  empat  kelompok  berdasarkan  nilai  kuartil  dari  data. Pembagian kelompok ini bertujuan untuk mengetahui kelom- pok  kabupaten/  kota  yang  tergolong  dalam  daerah  dengan jumlah anak putus sekolah dan wanita menikah dini kategori rendah  maupun  tinggi.  Berdasarkan  peta  persebaran  anak putus sekolah pada Gambar 1, dapat dilihat bahwa kelompok kabupaten/kota  yang  memiliki  jumlah  anak  putus  sekolah tergolong  rendah  adalah  Pacitan,  Magetan,  Madiun,  Kota Madiun,  Kota  Batu,  Kota  Probolinggo,  Kota Pasuruan,  dan Kota  Mojokerto.  Sedangkan  kabupaten/kota  lainnya  memi- liki  jumlah  anak  putus  sekolah  yang  tergolong  tinggi.  Per- sebaran wanita  menikah dini di  Jawa Timur tidak  jauh  ber- beda  dengan  persebaran  anak  putus  sekolah,  dapat  dilihat pada Gambar 2 dimana kabupaten/kota yang memiliki jumlah wanita menikah dini rendah adalah Ponorogo, Sidoarjo, Kota Blitar,  Kota  Probolinggo,  Kota  Pasuruan,  Kota  Batu,  Kota Kediri, Kota Madiun, dan Kota Mojokerto.
Gambar 1. Persebaran Anak Putus Sekolah di Jawa Timur Menurut Wilayah.
Gambar  2. Persebaran  Wanita  Menikah  Dini  di  Jawa  Timur  Menurut Wilayah.
a. Pengujian Korelasi Variabel Respon
Penelitian  ini  melibatkan  dua  variabel  respon  yaitu  jum- lah  anak  putus  sekolah  dan  jumlah  wanita  menikah  dini. Didapat  nilai  koefisien  korelasi  antara  jumlah  anak  putus sekolah  dan  wanita  menikah  dini  sebesar  0,726.  Hal  ini menunjukkan  bahwa  terdapat  hubungan  yang  erat  antara jumlah  anak putus sekolah dan jumlah wanita menikah dini. Selanjutnya  untuk  melihat  signifikansi  keeratan  hubungan tersebut  makan  dilakukan  pengujian  hipotesis  sebagai  beri- kut:
0 : * 0 H   ; tidak terdapat hubungan antara Y 1 dan Y 2
1 : * 0 H   ; terdapat hubungan antara Y 1 dan Y 2 Berdasarkan hasil pengujian korelasi diperoleh p-value =0,000  dan  α=0,05,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  H 0 di- tolak.  Artinya  terdapat  hubungan  yang  signifikan  antara jumlah anak putus sekolah dan jumlah wanita menikah dini.
b. Pemeriksaan Multikolinieritas
Dalam  analisis  regresi,  kasus  multikolinieritas  memiliki pengaruh  besar  terhadap  hasil  estimasi  parameter.  Adanya kasus multikolinieritas dapat menimbulkan koefisien parsial
regresi  tidak  terukur  secara  presisi  sehingga  nilai  standar error  besar.  Salah  satu  cara  untuk  memeriksa  adanya  kasus multikolinieritas  adalah  dengan  melihat  nilai  VIF.  Berikut hasil pemeriksaan multikolinieritas disajikan pada Tabel 3.
Tabel 3.
Nilai VIF Variabel Variabel VIF X 1 5,68 X 2 1,56 X 3 5,30 X 4 3,00 X 5 1,53
Kasus  multikolinieritas  terjadi  ketika  nilai  VIF  variabel prediktor bernilai lebih dari 10. Berdasarkan hasil pada Tabel 3  tidak  terdapat  variabel  prediktor  yang  memiliki  nilai  VIF lebih  dari  10,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  tidak  terjadi kasus  multikolinieritas.  Sehingga  seluruh  variabel  prediktor dapat digunakan untuk pemodelan jumlah anak putus sekolah dan jumlah wanita menikah dini.

## B. Pemodelan  Jumlah  Anak  Putus  Sekolah  dan  Wanita Menikah Dini di Jawa Timur
Pada penelitian ini akan dilakukan pemodelan jumlah anak putus  sekolah  dan  jumlah  wanita  menikah  dini  dengan mengguna-kan dua metode yaitu BNBR dan GWBNBR.
a. Pemodelan Jumlah Anak Putus Sekolah dan Wanita Meni- kah Dini Menggunakan Metode BNBR
Pengujian  signifikansi  model  BNBR  secara  serentak dilakukan untuk menguji variabel prediktor secara bersama- sama berpengaruh terhadap model. Hipotesis yang digunakan adalah
0 1 2 5 : ... ; 1, 2 j j H j       
1 : H paling sedikit ada satu 0; 1, 2, 1, 2,..,5
jl j l    
Berdasarkan hasil analisis diperoleh nilai D (𝛃 ̂) sebesar 1640599,73 dan nilai 𝜒 (0,05;10) 2 = 18,307. Keputusan pengujian ini  adalah  tolak  H 0 karena  nilai D (𝛃 ̂) > 𝜒 (0,05;10) 2 yang  berarti bahwa  seluruh  parameter  secara  bersama-sama  mempunyai pengaruh  dalam  model.  Selanjutnya  akan  dilakukan  pengu- jian parameter secara parsial.
Tabel 5. Hasil Taksiran Parameter Model BNBR untuk Jumlah Anak Putus Sekolah di Provinsi Jawa Timur Tahun 2017
Parameter Jumlah Anak Putus Sekolah (Y 1 ) Taksiran SE Z hitung p-value 𝛽 0 11,794 0,3383 34,8589 0,000 𝛽 1 0,005 0,0306 0,1744 0,862 𝛽 2 -0,0006 0,0003 -2,2762 0,023 𝛽 3 0,0008 0,0175 0,0462 0,963 𝛽 4 0,0007 0,0006 1,24 0,214 𝛽 5 -1,336 0,1119 -11,9309 0,000
Dengan  menggunakan  tingkat  signifikansi  sebesar  5% terlihat  pada Tabel 5  bahwa  terdapat  dua variabel  prediktor yang  memiliki  Z hitung lebih  besar  daripada  Z α/2 =1,96  pada model  persamaan  anak  putus  sekolah.  Kedua  variabel  yang berpengaruh signifikan terhadap  jumlah anak putus sekolah adalah  besaran  upah  minimum  rata-rata  (X 2 )  dan  rata-rata jumlah anggota keluarga (X 5 ).
Variabel  signifikan  untuk  model  persamaan  wanita menikah dini dapat dilihat dengan menggunakan signifikansi sebesar 5% imana Z hitung lebih besar dari Z α/2 =1,96. Variabel yang  berpengaruh  signifikan  terhadap  jumlah  wanita
menikah  dini  adalah  persentase  pen-duduk  miskin  (X 1 )  dan rata-rata jumlah anggota keluarga (X 5 ).
Tabel 6.
Hasil Taksiran Parameter Model BNBR untuk Jumlah Wanita
Menikah Dini di Provinsi Jawa Timur Tahun 2017 Parameter Wanita Menikah Dini (Y 2 ) Taksiran SE Z hitung p-value 𝛽 0 17,728 0,082 216,743 0,000 𝛽 1 0,069 0,029 2,331 0,019 𝛽 2 0,00004 0,0002 -0,179 0,858 𝛽 3 0,003 0,019 0,143 0,886 𝛽 4 -0,0002 0,001 -0,316 0,752 𝛽 5 -2,808 0,102 -27,448 0,000
Sehingga dari hasil semua penaksiran parameter diper-oleh model sebagai berikut :  1 1 2 3 4 5
ˆ exp X 0,0006X 0,0008X 0,0 11,7 007 X 94 0,005 1,336 ) X          2 1 2 3 4 5 17,728 0,069 0,00004 0 ˆ exp X X 0,003X X 2,808X ,0002       
b. Pemodelan Jumlah Anak Putus Sekolah dan Wanita Meni- kah Dini Menggunakan Metode GWBNBR
Sebelum  dilakukan  analisis  menggunakan  metode  GW- BNBR, terlebih dulu harus dilakukan pengujian heterogenitas spasial.  Pengujian  ini  dilakukan  dengan  menguji  heteroske- dastisitas pada model BNBR. Deteksi heteroskedastisitas di- lakukan dengan uji Glejser.
Tabel 7.
Hasil Uji Glejser Statistik Nilai G 33,682 p-value 0,00076 v 10
2 ; v   18,307
Hasil  pengujian  heterogenitas  spasial  pada  Tabel  7  dida- pat  nilai  statistik  uji G sebesar  33,682  dan  nilai 𝜒 (0,05;10) 2 sebesar 18,307. Keputusan pengujian adalah Tolak H 0 karena nilai |𝐺| > 𝜒 (0,05;10) 2 yang berarti bahwa jumlah anak putus se- kolah dan jumlah wanita menikah dini di Jawa Timur mem- punyai heterogenitas atau keragaman spasial antar wilayah.
Selanjutnya  menguji  pemodelan  dengan  menggunakan GWBNBR  apakah  akan  menghasilkan  model  yang  berbeda dengan  hasil  model  BNBR,  maka  dilakukan  pengujian kesesuaian model dengan hipotesis sebagai berikut :
          0 H : , ; 1, 2,...,38; 1, 2; 1, 2,..., ; 1 , 2 ,...,5 jl jl i i u v i j l k p k k                   1 H : paling sedikit ada satu , jl jl i i u v   
Berdasarkan hasil analisis diperoleh nilai F hitung sebesar 5,54  dan  nilai  F tabel =F (0,05;10;10) sebesar  2,98  sehingga  dapat disimpulkan  bahwa  H 0 ditolak,  berarti  terdapat  perbedaan yang signifikan antara model GWBNBR dengan BNBR.
Pemodelan GWBNBR dilakukan dengan  memasukkan pembobot spasial. Matriks pembobot spasial yang diperoleh untuk  tiap  lokasi  kemudian  digunakan  untuk  membentuk model  GWBNBR  sehingga  masing-masing  lokasi  memiliki model yang berbeda-beda.
Pengujian  signifikansi  model  GWBNBR  secara  seren- tak  dilakukan  untuk  menguji  apakah  secara  bersama-sama variabel  prediktor  berpengaruh  terhadap  model.  Hipotesis pada pengujian signifikansi model GWBNBR secara serentak adalah sebagai berikut:
        0 1 2 1 : , , ... , 0; 1, 2; 1, 2,..., 5 :  paling sedikit ada satu , 0 j i i j i i jk i i jl i i H u v u v u v j l
H u v           
Pengujian  signifikansi  parameter  secara  serentak  dida- patkan nilai D (𝛃 ̂) sebesar  295837,308 dengan nilai 𝜒 (0,05;10) 2 sebesar  18,307.  Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  H 0 di- tolak karena nilai devians lebih besar dari 𝜒 (0,05;10) 2 , atau seca- ra serentak variabel prediktor berpengaruh terhadap model.
Pengujian signifikansi model GWBNBR secara parsial dilakukan  untuk  mengetahui  parameter-parameter  yang  sig- nifikan  di  setiap  wilayah.  Hipotesis  yang  digunakan  dalam pengujian signifikansi  model GWBNBR secara parsial ada- lah:
    0 1 : ,
0 : , 0; 1, 2; 1, 2,..., 5 jl i i jl i i H u v H u v j l      
Pengujian signifikansi parameter menghasilkan  kesim- pulan  bahwa  parameter  yang  signifikan  yang  berbeda-beda untuk  tiap  kabupaten/kota.  Hasil  estimasi  parameter  untuk metode  GWBNBR  dan  parameter  yang  signifikan  di  setiap kabupaten/kota dapat dilihat pada Lampiran 1.
Pada  Lampiran  1  dijelaskan  bahwa  pembobot  fungsi Adaptive  Bisquare  Kernel pada  anak  putus  sekolah  meng- hasilkan  7 kelompok kab/kota berdasarkan kesamaan  varia- bel prediktor yang signifikan sedangkan pada wanita menikah dini  menghasilkan 5 kelompok kab/kota. Selengkapnya pem- bagian  kelompok  tersebut  dijelaskan  oleh  Gambar  3  dan Gambar 4 sebagai berikut :
Gambar  3. Kelompok  Kabupaten/Kota  dengan  Variabel  Signifikan  yang Sama untuk Kasus Anak Putus Sekolah
Gambar  4. Kelompok  Kabupaten/Kota  dengan  Variabel  Signifikan  yang Sama untuk Kasus Wanita Menikah Dini.
Selanjutnya  untuk  lebih  memahami  hasil  pengujian  par- sial  akan  disajikan  pembahasan  mengenai  pengujian  para- meter  pada  lokasi (𝑢 9 , 𝑣 9 ) yaitu  Kabupaten  Jember.  Berikut merupakan  hasil  estimasi  parameter  dan  pengujian  parsial untuk jumlah anak putus sekolah dan jumlah wanita menikah dini di Jawa Timur tahun 2017.
Tabel 8. Estimasi Parameter GWBNBR untuk Anak Putus Sekolah di Kabupaten
Jember Para- meter Anak Putus Sekolah (Y 1 ) Taksiran Z hitung p-value 𝛽 0 12,637 120023,2 0,000 𝛽 1 -0,014 -264,304 0,000 𝛽 2 -0,0002 -2,367 0,018 𝛽 3 -0,001 -5,693 0,000 𝛽 4 -0,00007 -3,395 0,000 𝛽 5 0,046 440,738 0,000
Dengan  melihat  informasi  pada  Tabel  8,  di  Kabupaten Jember diketahui bahwa variabel-variabel yang berpengaruh secara signifikan dapat dilihat dari nilai |Z hitung | > Z α/2 dengan taraf signifikansinya sebesar 5% dimana Z tabel atau Z α/2 = 1,96 dan variabel yang signifikan untuk anak putus sekolah adalah X 1 ,  X 2 ,  X 3 ,  X 4 ,  dan  X 5 . S ehingga  dapat  dibentuk  model sebagai berikut:
exp(12, 637 0, 014 0,0002 0,001 0,00007 0, 046 ) APS
PPM UMR AMH PP JAK    
 
Tabel 9.
Estimasi Parameter GWBNBR untuk Wanita Menikah Dini di Kabupaten
Jember Para- meter Wanita Menikah Dini (Y 2 ) Taksiran Z hitung p-value 𝛽 0 13,569 65254,74 0,000 𝛽 1 0,106 323,014 0,000 𝛽 2 0,0003 3,233 0,001 𝛽 3 0,014 111,166 0,000 𝛽 4 -0,0007 -46,989 0,000 𝛽 5 -0,619 -7119,47 0,000
Hasil penguian parsial untuk kasus wanita menikah dini di Kabupaten  Jember  dapat  dilihat  pada Tabel  9  dimana  dike- tahui  bahwa  variabel-variabel  yang  berpengaruh  secara  sig- nifikan dapat dilihat dari nilai |Z hitung | > Z α/2 dengan taraf sig- nifikansinya  sebesar  5%  dimana  Z tabel atau  Z α/2 =  1,96  dan variabel  yang  signifikan  untuk  wanita  menikah  dini  adalah X 1 , X 2 , X 3 , X 4 , dan X 5 . S ehingga dapat dibentuk model seper- ti berikut:
exp(13,569 0,106 0, 0003 0, 014 0,0007 0,619 ) WMD PPM UMR AMH PP
JAK    
 
Tabel 10. Variabel yang Signifikan Tiap Kabupaten/Kota Kabupaten/ Kota Anak Putus Sekolah Wanita Menikah Dini Pacitan X 1 , X 2 , X 3 , X 4 , X 5 X 1 , X 2 , X 3 , X 4 , X 5 Ponorogo
X 1 , X 2 , X 3 , X 4 , X 5 X 1 , X 2 , X 3 , X 4 , X 5 Trenggalek
X 1 , X 3 , X 5 X 1 , X 2 , X 3 , X 4 , X 5 Tulungagung
X 1 , X 3 , X 4 , X 5 X 1 , X 3 , X 4 , X 5 Blitar X 1 , X 3 , X 5 X 1 , X 3 , X 5 Kediri X 1 , X 4 , X 5 X 1 , X 3 , X 4 , X 5 Malang X 1 , X 3 , X 4 , X 5 X 1 , X 2 , X 3 , X 4 , X 5
Lumajang X 1 , X 3 , X 5 X 1 , X 2 , X 3 , X 4 , X 5
Jember X 1 , X 2 , X 3 , X 4 , X 5 X 1 , X 2 , X 3 , X 4 , X 5
Banyuwangi X 1 , X 3 , X 5 X 1 , X 2 , X 3 , X 5 Bondowoso X 1 , X 4 , X 5 X 1 , X 3 , X 4 , X 5 Situbondo X 1 , X 3 , X 4 , X 5 X 1 , X 2 , X 3 , X 4 , X 5
Pasuruan X 1 , X 2 , X 3 , X 4 , X 5 X 1 , X 2 , X 3 , X 4 , X 5
Sidoarjo X 1 , X 2 , X 3 , X 4 , X 5 X 1 , X 2 , X 3 , X 4 , X 5
Mojokerto
X 1 , X 3 , X 4 , X 5 X 1 , X 3 , X 4 , X 5
Jombang X 1 , X 2 , X 3 , X 4 , X 5 X 1 , X 2 , X 3 , X 4 , X 5
Nganjuk X 1 , X 5 X 1 , X 3 , X 4 , X 5
Madiun
X 1 , X 3 , X 5 X 1 , X 2 , X 3 , X 4 , X 5 Magetan
X 1 , X 3 , X 5 X 1 , X 3 , X 4 , X 5
Ngawi X 1 , X 3 , X 4 , X 5 X 1 , X 2 , X 3 , X 4 , X 5 Bojonegoro
X 1 , X 2 , X 3 , X 4 , X 5 X 1 , X 2 , X 3 , X 4 , X 5
Tuban X 1 , X 2 , X 3 , X 4 , X 5 X 1 , X 2 , X 3 , X 4 , X 5
Lamongan X 5 X 1 , X 5 Gresik X 1 , X 2 , X 3 , X 4 , X 5 X 1 , X 2 , X 3 , X 4 , X 5 Bangkalan X 1 , X 3 , X 5 X 1 , X 3 , X 4 , X 5 Sampang X 1 , X 2 , X 3 , X 4 , X 5 X 1 , X 3 , X 4 , X 5 Pamekasan
X 1 , X 2 , X 3 , X 4 , X 5 X 1 , X 3 , X 4 , X 5
Sumenep X 1 , X 3 , X 4 , X 5 X 1 , X 3 , X 4 , X 5 Kota Kediri X 1 , X 2 , X 3 , X 4 , X 5 X 1 , X 2 , X 3 , X 4 , X 5 Kota Blitar X 1 , X 2 , X 3 , X 5 X 1 , X 2 , X 3 , X 4 , X 5 Kota Malang
X 1 , X 2 , X 3 , X 4 , X 5 X 1 , X 3 , X 4 , X 5 Kota Probolinggo X 1 , X 4 , X 5 X 1 , X 3 , X 5 Kota Pasuruan X 1 , X 2 , X 3 , X 4 , X 5 X 1 , X 2 , X 3 , X 4 , X 5 Kota Mojokerto X 1 , X 3 , X 4 , X 5 X 1 , X 2 , X 3 , X 4 , X 5 Kota Madiun
X 1 , X 3 , X 5 X 1 , X 3 , X 4 , X 5 Kota Surabaya X 1 , X 2 , X 3 , X 4 , X 5 X 1 , X 2 , X 3 , X 4 , X 5
Kota Batu X 1 , X 3 , X 4 , X 5 X 1 , X 2 , X 3 , X 4 , X 5
Berdasarkan model yang didapat untuk Kabupaten Jember, dapat diketahui bahwa kenaikan persentase penduduk miskin satu  satuan  akan  menurunkan  jumlah  anak  putus  sekolah sebesar exp(-0,014)=0,98 kali tetapi akan menaikkan jumlah wanita  menikah  dini  sebesar  exp(0,106)=1,11  kali  dengan asumsi variabel lain konstan. Secara teori seharusnya kenaik- an persentase penduduk miskin akan menaikkan jumlah anak putus sekolah maupun wanita menikah dini tetapi pada model jumlah anak putus menghasilkan tanda negatif  yang artinya berlawanan dengan teori.
Hampir  sama  dengan  persentase  penduduk  miskin, kenaikan upah  minimum rata-rata akan menurunkan  jumlah anak  putus  sekolah  sebesar  exp(-0,0002)=0,99  kali  tetapi akan  meningkatkan  jumlah  wanita  menikah  dini  sebesar exp(0,0003)=1,0003  kali  dengan  asumsi  variabel  lain  kons- tan. Sedangkan untuk angka melek huruf, setiap kenaikkan- nya  sebanyak  satu  satuan  akan  menurunkan  jumlah  anak putus  sekolah  sebesar  exp(-0,001)=0,99  kali  tetapi  menaik- kan  jumlah  wanita  menikah  dini  sebesar  exp(0,014)=1,014 kali dari jumlah sebelumnya. Terjadi perbedaan antara hasil model  dan  teori  pada  model  jumlah  wanita  menikah  dini. Seharusnya setiap kenaikan UMR maupun angka melek huruf akan  menurunkan  jumlah  wanita  menikah  dini  tetapi  hasil pemodelan menunjukkan sebaliknya.
Selanjutnya  untuk  rata-rata  pengeluaran  perkapita,  setiap kenaikannya  akan  menurunkan  jumlah  anak  putus  sekolah maupun  jumlah  wanita  menikah  dini  yaitu  sebesar  exp(- 0,00007)=0,99  kali  dan  exp(-0,0007)=0,99  kali  dari  jumlah sebelumnya  dengan  asumsi  variabel  lain  konstan.  Tetapi untuk  rata-rata  jumlah  anggota  keluar-ga  menghasil-kan tanda  yang  berbeda  pada  kedua  model,  yaitu  setiap kenaikannya  akan  meningkatan  jumlah  anak  putus  sekolah sebanyak  exp(0,046)=1,047  kali  dan  menurunkan  jumlah wanita  menikah  dini  sebanyak  exp(-0,169)=0,84  kali  dari sebelumnya dengan asumsi variabel lain konstan.

## C. Pemilihan Model Terbaik
Sebagai  perbandingan  dan  penentuan  model  terbaik antara  model  BNBR  dan  GWBNBR  dapat  dilihat  dari  nilai AICc untuk masing-masing model pada Tabel 4.13 berikut.
Tabel 10. Nilai AICc Model Nilai AICc BNBR 25012664.375 GWBNBR 25025199.853
Berdasarkan Tabel 10 dapat dilihat bahwa nilai AICc untuk metode BNBR lebih kecil dibanding nilai AICc untuk metode GWBNBR.  Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  me-tode BNBR pada kasus  ini adalah  metode yang  lebih  baik untuk memodelkan  jumlah  anak  putus  sekolah  dan  jumlah  wanita menikah  dini  di  Jawa  Timur  tahun  2017.  Namun  me-tode GWBNBR juga memiliki kelebihan dimana dengan me-tode tersebut  dapat  diketahui  model  untuk  masing-masing  unit penelitian sehingga dapat diketahui variabel signifikan untuk masing-masing  kabupaten/kota  dan  informasi  yang  didapat juga lebih banyak.

## V. KESIMPULAN DAN SARAN

## A. Kesimpulan
Berdasarkan  analisis  dan  pembahasan  yang  telah  dilaku- kan pada bab 4, maka diperoleh kesimpulan sebagai berikut.
1. Kabupaten/kota di Jawa Timur yang memiliki jumlah anak putus  sekolah  tergolong  rendah  atau  kurang  dari  293  anak adalah Pacitan, Magetan, Madiun, Kota Madiun, Kota Batu, Kota  Probolinggo,  Kota  Pasuruan,  dan  Kota  Mojokerto. Sedangkan  kabupaten/kota  lainnya  memiliki  jumlah  anak putus  sekolah  yang  tergolong  tinggi.  Persebaran  wanita menikah  dini  di  Jawa  Timur  tidak  jauh  berbeda  dengan persebaran anak putus sekolah, dimana kabupaten/ kota yang memiliki jumlah wanita menikah dini rendah atau kurang dari 903  orang  adalah  Ponorogo,  Sidoarjo,  Kota  Blitar,  Kota Probolinggo,  Kota  Pasuruan,  Kota  Batu,  Kota  Kediri,  Kota Madiun, dan Kota Mojo-kerto. Tidak terdapat multikolinieritas di antara variabel prediktor dilihat dari nilai VIF  yang  kurang  dari  10.  Pada  kasus  ini  dapat  dilakukan analisis  regresi  bivariat  karena  terdapat  hubungan  antara jumlah anak putus sekolah dan  jumlah wanita  menikah dini dengan koefisien korelasi sebesar 0,726.
2. Pemodelan  menggunakan  metode  BNBR  menghasilkan dua variabel prediktor yang berpengaruh signifikan terhadap jumlah anak putus sekolah yaitu upah minimum rata-rata dan jumlah  anggota  keluarga.  Pemodelan  menggunakan  metode GWBNBR  menghasilkan  7  kelompok  kabupaten/  kota dengan variabel prediktor signifikan yang sama untuk kasus jumlah  anak  putus  sekolah  dan  5  kelompok  kabupaten/kota dengan variabel prediktor signifikan yang sama untuk kasus jumlah wanita menikah dini.
3. Metode BNBR merupakan metode yang lebih baik dalam menaksir  parameter  dibanding  metode  GWBNBR  untuk memodelkan  jumlah  anak  putus  sekolah  dan  jumlah  wanita menikah dini. Namun metode GWBNBR memiliki kelebihan yaitu dapat memodelkan untuk masing-masing kabupaten/kota  sehingga  informasi  yang  didapat  juga  lebih banyak.

## B. Saran
Berdasarkan kesimpulan yang diperoleh, dapat dirumus- kan saran sebagai pertimbangan penelitian selanjutnya adalah sebagai berikut.
1. Sebelum dilakukan penelitian sebaiknya dilakukan studi literatur  sebanyak  mungkin  agar  pengambilan  variabel penelitian  lebih  tepat  dan  membuat  hasil  analisis  lebih mudah diinterpretasikan.
2. Dapat ditambahkan parameter exposure untuk menandai perbedaan  nilai  pada  masing-masing  wilayah.  Sehingga hasil pemodelan juga akan semakin baik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Dinas Pendidikan Jawa Timur, “Dinas Pendidikan Jawa Timur,” 2016. [Online]. Available: dindik.jatimprov.go.id.
[2] S.  Yanti,  “Faktor  Penyebab  Anak  Putus  Sekolah  pada  Jenjang Pendidikan Dasar 9 Tahun,” Kendari, 2017.
[3] UNICEF, “Early Marriage : A Harmful Traditional Practice,” New York, 2005.
[4] BKKBN,  “Pendewasaan  Usia  Perkawinan  dan  Hak-hak Reproduksi bagi Remaja Indonesia,” 2010. .
[5] J.  Hilbe, Negative  Binomial  Regression .  United  Kingdom: Cambridge University Prees, 2011.
[6] T.  Nakaya,  A.  Fotheringham,  C.  Brunsdon,  and  M.  Charlton, “Brunsdon  dan  M.  Charlton,  “Geographically  Weighted  Poisson Regression  dor  Disease  Association  Mapping,” Stat.  Med. ,  pp. 2695–2717, 2005.
[7] H. Akaike, Information Theory and an Extension of the Maximum
Likelihood Principle . 1978.
[8] Badan  Pusat  Statistik,  “Sistem  Informasi  Rujukan  Statistik (SIRUSA),” 2018. [Online]. Available: https://sirusa.bps.go.id.
[9] N.  Naqiyah, Otonomi  Perempuan .  Malang:  Bayumedia Publishing, 2009.