## ANALISIS JUMLAH PENDUDUK MISKIN DI PROVINSI MALUKU DENGAN MENGGUNAKAN PENDEKATAN REGRESI SPASIAL
Salmon Notje Aulele 1 , V. Y. I. Ilwaru 2 , E. R. Wuritimur 3 , M. Y. Matdoan 4
1,2,3,4 Universitas Pattimura e-mail: 1 keepyahya@gmail.com

## Abstrak
Provinsi Maluku berada pada urutan ke-4 Provinsi termiskin di Indonesia dengan memiliki persentase tingkat  kemiskinan  sebesar  18,45%  dari  total  penduduk  di  Maluku.  Aspek  spasial  perlu  dikaji dikarenakan  karakteristik  setiap  daerah  atau  wilayah  yang  berbeda-beda  sehingga  informasi  tentang karakteristik  lokasi  ini  bisa  ditangkap  dengan  menggunakan  model  regresi  spasial.  Tujuan  dari penelitian  ini  yaitu  mengkaji  karakteristik  kemiskinan  di  Provinsi  Maluku,  kemudian  menentukan faktor-faktor yang berpengaruh terhadap kemiskinan di Provinsi Maluku dengan menggunakan regresi spasial,  serta  mendapatkan  model  terbaik  untuk  memodelkan  kemiskinan  di  Provinsi  Maluku.  Hasil penelitian menunjukan bahwa rata-rata persentase penduduk miskin di Provinsi Maluku yaitu sebesar 22,71%, dimana Kabupaten Maluku Barat Daya memiliki persentase tertinggi sebesar 31,01% dan Kota Ambon  memiliki  persentase  terendah  sebesar  4,64%.  Sedangkan  faktor-faktor  yang  signifikan mempengaruhi kemiskinan di Provinsi Maluku dengan menggunakan regresi spasial adalah persentase rumah tangga (RT) yang bahan bakar untuk memasaknya dari kayu (X1), persentase penduduk berumur 7 – 24 tahun yang tidak/belum pernah sekolah (X2), persentase penduduk berumur 7 – 24 tahun yang tidak  sekolah lagi  (X3),  persentase  tingkat  pengangguran  terbuka  (TPT)  (X4)  dan  persentase  tingkat partisipasi  angkatan  kerja  (X5)  dan  model  terbaik  yang  diperoleh  untuk  memodelkan  kemiskinan  di Provinsi Maluku yaitu Spatial Lag Model .
Kata kunci : Kemiskinan, Regresi Spasial, Spatial Lag Model

## Abstract
Maluku Province is in the 4th poorest province in Indonesia with a poverty rate of 18.45% of the total population in Maluku. The spatial aspect needs to be studied because the characteristics of each area or region are different so that  information about the characteristics of this location can be captured using a spatial regression model. The purpose of this study is to examine the characteristics of poverty in Maluku  Province, then determine  the factors that affect  poverty in Maluku  province  using spatial regression, and get the best model to model poverty in Maluku Province. The results showed that the average percentage of poor people in Maluku province is 22.71%, where Southwest Maluku Regency has the highest percentage of 31.01% and Kota Ambon has the lowest percentage of 4.64%. While the significant factors affecting poverty in Maluku province by using spatial regression are the percentage of households (rt) whose cooking fuel from wood (X1), percentage of non-school-aged 7 - 24 years (X2) (X3), percentage of the unemployed (TP) (X4) and percentage of labor force participation rate (X5) and the best model obtained to model poverty in Maluku Province is Spatial Lag Model.
Keywords: Poverty, Spatial Regression, Spatial Weighted Matrix, Spatial Model Lag

## PENDAHULUAN
Kemiskinan merupakan suatu masalah  besar  di  semua  negara  di  Dunia. Suatu  negara  dikatakan  maju  jika  mampu memberantas kemiskinan di negara tersebut. Indonesia sebagai negara berkembang dan memiliki jumlah penduduk yang besar tidak dapat terhindar dari  masalah  kemiskinan  (BPS,  2002). Menurut  BPS,  angka  kemiskinan  di Indonesia  mengalami  penurunan  dalam  7 tahun terakhir namun cenderung melambat. Masih  banyak  masyarakat  miskin  yang kekurangan  pangan,  hal  tersebut  dapat diketahui  dengan  kemampuan  membeli masyarakat  yang  rendah,  serta  kurangnya ketersediaan pangan (BPS Provinsi Maluku, 2017) Kemiskinan juga ditandai dengan terbatasnya akses layanan kesehatan masyarakat  yang  kurang  diperhatikan, sehingga  berdampak  pada  rendahnya  daya tahan    untuk  mencari  nafkah,  dan terbatasnya kemampuan anak untuk tumbuh dan berkembang. Kemiskinan juga berpengaruh  pada  sektor  pendidikan  yang membuat  masyarakat  miskin  tidak  dapat bersekolah  dengan  baik  (Leleury  dan Tomasouw, 2019). Hal ini disebabkan oleh terbatasnya  jumlah  sarana  dan  prasarana serta mutu pendidikan. Selain itu,
kurangnya kesempatan kerja dan
keterbatasan modal serta ketrampilan yang dimiliki.
Berdasarkan  hasil  survei  BPS  tahun 2017, Provinsi Maluku berada pada urutan ke-4 Provinsi termiskin di Indonesia dengan persentase  tingkat  kemiskinan  sebesar 18,45%  dari  total  penduduk  di  Provinsi Maluku.  Untuk  itu,  Pemerintah  Provinsi Maluku  harus  mengambil  kebijakan  yang tepat  sasaran  untuk  dapat  menurunkan jumlah  penduduk  miskin.  (BPS,  Provinsi Maluku, 2017).
Penggunaan aspek spasial  digunakan pada penelitian ini dikarenakan karakteristik  setiap  daerah  atau  wilayah yang  berbeda-beda  sehingga  informasi tentang  karakteristik  lokasi  ini  bisa ditangkap  dengan  menggunakan  analisis data  spasial.  Anselin  (1988)  juga  telah
mengembangkan  beberapa  model  spasial yang  didasarkan  atas  teori  ekonomi  yakni spatial econometrics (Akaike, 1974). Model tersebut terdiri dari spatial lag, spatial error, model  campuran  antara  spatial  lag  dan spatial error (Aulele, S.N, 2014).
Komponen  yang  mendasar  dari  model spasial  adalah  matriks  penimbang  spasial, matriks  inilah  yang  mencerminkan  adanya hubungan antara satu region dengan region lainnya  (Draper  dan  Smith,  2016)  Banyak metode dalam membuat matriks penimbang (Anton Howard, 1992). Metode yang biasa digunakan  adalah  pendekatan  titik  dan pendekatan  Area.  Pendekatan  titik  yaitu letak  geografis  suatu  wilayah  yang berdasarkan  posisi  koordinat  garis  lintang dan  garis  bujur.  Pendekatan  area  berupa contiguity  murni,  ataupun  memasukan unsur  lain  ke  dalam  konsep  contiguity sesuai  dengan  kasus  yang  dipelajari (Anselin  L,  1992).  Karakteristik  daerah yang beragam dan berbeda beda satu sama lainnya,  sehingga  perlu  diakomodir  dalam pembuatan suatu model. Dengan
menggunakan model rergresi spasial diharapkan  mampu  menghasilkan  model kemiskinan  yang  spesifik  di  setiap  daerah sehingga semakin bermanfaat dalam menurunkan  jumlah  penduduk  miskin  di Provinsi Maluku.

## METODE PENELITIAN

## Tipe Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  tipe penelitian  kuantitatif  dengan    pendekatan regresi spasial untuk menganalisis persentase  penduduk  miskin  di  Provinsi Maluku.

## Bahan atau Materi Penelitian
Data yang digunakan dalam penelitian  data  sekunder  yang  diperoleh dari  Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  Provinsi Maluku  tahun  2017.  Pada  penelitian  ini yang  dijadikan  unit  observasi  adalah Kabupaten/Kota  di  Provinsi  Maluku  yaitu Kota  Ambon,  Kota  Tual,  Kabupaten Maluku Tengah, Kabupaten Maluku Tenggara Barat (MTB), Kabupaten Maluku Tenggara, Kabupaten Seram Bagian Timur
(SBT), Kabupaten Buru, Kabupaten Seram Bagian  Barat  (SBB),  Kabupaten  Maluku Barat  Daya  (MBD)  dan  Kabupaten  Buru Selatan.  Adapun  software  yang  digunakan dalam penelitian ini yaitu dengan menggunakan software R dan Arcview.

## Prosedur Penelitian
Langkah-langkah dalam analisis data untuk setiap tujuan penelitian yaitu : 1. Mengkaji karakteristik penduduk berdasarkan  deskriptif  statistik  dari variabel  -  variabel  yang  mempengaruhi kemiskinan di Provinsi Maluku
2. Untuk  mendapatkan  model  regresi spasial berdasarkan faktor - faktor yang mempengaruhinya  di  Provinsi  Maluku maka dilakukan analisis dengan langkah-langkah sebagai berikut (Laswinia dan Chamid, 2016) :
a. Verifikasi  Data  :  pada  tahapan  ini akan  dilakukan  verifikasi  terhadap data yang telah ditetapkan
b. Uji  Multikolinieritas  :  pada  tahapan ini  akan  dilihat  variabel  prediktor yang layak digunakan untuk pembuatan model
c. Pemodelan Regresi Berganda
d. Pemodelan  Regresi  Spasial  dengan tahapan sebagai berikut (Johnson dan Wichern, 2007) :
1. Identifikasi  awal  model  Spasial  : pada  tahapan  ini  akan  dilakukan pengujian dependensi spasial dengan    mengunakan  metode Moran’s I dan Lagrange Multiplier tes (LM-tes).
2. Membuat  Matriks  Pembobot  : pada tahapan ini akan ditetapkan 2 matriks  pembobot  spasial  yaitu Rook  Contiguity  dan  Queen Contiguity
3. Membuat  model  spasial  :  pada tahapan  ini  dilakukan  pemodelan regresi  spasial  lag  kemudian dilakukan estimasi parameter model dengan menggunakan Maximum  Likelihood  Estiamtor, selanjutnya  dilakukan  pengujian signifikansi koefisien spasial.
e. Pemilihan  model  terbaik  :  pada tahapan ini akan dipilih model terbaik
dari  antara  model  regresi  berganda dengan  spatial  lag  model  dengan menggunakan kriteria R2 dan Akaike Information Criterion (AIC) f. Pengujian asumsi residual dari model terbaik

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Karakteristik Penduduk di Provinsi Maluku
Provinsi  Maluku  merupakan  salah satu  provinsi  di  Indonesia  yang  berbentuk kepulauan.  Provinsi  Maluku  terdiri  dari  9 Kabupaten dan 2
Kota  dengan  luas  wilayah  Provinsi Maluku secara keseluruhan adalah 712.480 km 2 . Dengan 92,4 persen wilayah Provinsi Maluku  adalah  lautan.  Menurut  letak geografis, wilayah Provinsi Maluku terletak antara 2 0 30 ' - 9 0 Lintang Selatan dan 124 0 -  136 0 Bujur  Timur.  Selain  sebagai provinsi kepulauan dengan potensi kelautan yang  besar,  Maluku  sejak  dahulu  juga dikenal  sebagai  pulau  penghasil  rempah- rempah yang kaya.
Pada  penelitian  ini  aplikasi  model regresi  spasial  diterapkan  pada  kasus kemiskinan di Provinsi Maluku pada tahun 2016. Variabel yang diteliti yaitu persentase penduduk  miskin  tiap  kabupaten/kota  di provinsi  Maluku  sebagai  variabel  respon dan  persentase  rumah  tangga  (rt)  yang bahan  bakar  untuk  memasaknya  dari  kayu (X 1 ), persentase penduduk berumur 7 – 24 tahun  yang  tidak/belum  pernah  sekolah (X 2 ), persentase penduduk berumur 7 – 24 tahun  yang  tidak  sekolah  lagi  (X 3 ), persentase  tingkat  pengangguran  terbuka (TPT) (X 4 ) dan persentase tingkat partisipasi  angkatan  kerja  (X 5 )  tiap kabupaten/kota di Provinsi Maluku sebagai variabel  prediktornya.  Berikut  kondisi masing-masing variabel di Provinsi Maluku.

## a. Persentase Penduduk Miskin
Menurut  BPS,  penduduk  miskin adalah  penduduk  yang  memiliki  rata-rata pengeluaran  perkapita  perbulan  di  bawah garis kemiskinan. Saat ini Provinsi Maluku berada  pada  peringkat  ke-4  provinsi
termiskin di Indonesia. Persentase
penduduk  miskin  tiap  kabupaten/kota  di provinsi Maluku disajikan dalam Gambar 1 dengan  menggunakan software Arview sebagai berikut :
Data  penelitian  menunjukan  bahwa rata-rata  persentase  penduduk  miskin  di Maluku  yaitu  22,71%,  dimana  Kabupaten Maluku  Barat  Daya  memiliki  persentase tertinggi sebesar 31,01% dan Kota Ambon memiliki  persentase  terendah  sebesar 4,64%.  Berdasarkan  Gambar  1,  terlihat bahwa  kabupaten/kota  yang  memiliki persentase penduduk miskin yang lebih dari 4,64%  dan  kurang  dari  sama  dengan 18,02%  adalah  Kabupaten  Buru  dan Kabupaten  Buru  Selatan.  Kabupaten/kota yang memiliki persentase penduduk miskin yang  lebih  dari  18,02%  dan  kurang  dari sama  dengan  24,81%  adalah  Kabupaten Maluku Tenggara, kabupaten Seram Bagian Timur, Kabupaten Maluku Tengah dan kota Tual. Kabupaten/kota  yang  memiliki persentase penduduk miskin yang lebih dari 24,81%  dan  kurang  dari  sama  dengan 26,5%  adalah  Kabupaten  Seram  Bagian Barat.  Kabupaten/Kota  yang  memiliki persentase penduduk miskin yang lebih dari 26,5%  dan  kurang  dari  sama  dengan 31,01%  adalah  Kabupaten  Maluku  Barat Daya  dan  Kabupaten  Maluku  Tenggara Barat.

## b. Persentase Rumah Tangga yang
Bahan Bakar Untuk Memasaknya dari Kayu
Maluku  menjadi  salah  satu  Provinsi yang tertinggal, ditandai dengan masih ada keluarga atau masyarakat yang menggunakan  kayu  sebagai  bahan  bakar
utama  untuk  memasak  sehari-hari,  disaat bahan bakar minyak (BBM) telah disubsidi oleh  pemerintah  pusat.  Berikut  disajikan persentase  rt  yang  bahan  bakar  untuk memasak  dari  kayu  di  Provinsi  Maluku dalam Gambar 2 berikut :
Data  penelitian  menunjukan  bahwa rata-rata  persentase  RT  yang  bahan  bakar untuk  memasaknya  dari  kayu  di  Maluku yaitu  58,07%,  dimana  Kabupaten  Maluku Barat  Daya  memiliki  persentase  tertinggi sebesar 90,94% dan Kota Ambon memiliki persentase terendah sebesar 1,99%.
Berdasarkan  Gambar  2,  terlihat  bahwa kabupaten/kota  yang  memiliki  persentase RT  yang  bahan  akar  untuk  memasaknya dari kayu yang lebih dari 1,99% dan kurang dari sama dengan 42,21% adalah Kabupaten Maluku Tengah dan Kota Tual. Kabupaten/kota  yang  memiliki  persentase RT  yang  bahan  akar  untuk  memasaknya dari  kayu  yang  lebih  dari  42,21%  dan kurang  dari  sama  dengan  58,07%  adalah Kabupaten  Buru  dan  Kabpaten  Kepulauan Aru. Kabupaten/Kota yang memiliki persentase  RT  yang  bahan  bakar  untuk memasaknya  dari  kayu  yang  lebih  dari 58,07%  dan  kurang  dari  sama  dengan
74,8%  adalah  kabupaten  Seram  Bagian
Barat dan Seram Bagian Timur. Kabupaten/kota  yang  memiliki  persentase RT  yang  bahan  akar  untuk  memasaknya dari kayu yang lebih dari 74,8% dan kurang dari sama dengan 90,94% adalah Kabupaten Buru Selatan.

## Gambar 1. Persentase Penduduk Miskin di
Provinsi Maluku
Gambar 2. Persentase Rumah Tangga yang bahan  bakar  untuk  memasaknya dari kayu

## c. Persentase Penduduk Berumur 7 – 24
Tahun yang Tidak/Belum Pernah

## Sekolah
Realita yang terjadi,  Maluku sebagai provinsi termiskin ke-4 di Indonesia, dapat dilihat  juga  dalam  sektor  pendidikan dengan  presentase  penduduk  berumur  7  – 24 tahun yang tidak/belum  pernah sekolah dalam Gambar 3 sebagai berikut:
Data  penelitian  menunjukan  bahwa rata-rata persentase penduduk berumur 7-24 tahun  yang  tidak/belum  pernah  sekolah yaitu  0,49%,  dimana  Kabupaten  Seram Bagian Timur memiliki persentase tertinggi sebesar  1,22%  dan  Kota  Tual  memiliki persentase terendah sebesar 0,03%. Berdasarkan  Gambar  3,  terlihat  bahwa kabupaten/kota  yang  memiliki  persentase penduduk  berumur  7-24  tahun  yang tidak/belum pernah sekolah yang lebih dari 0,03% dan  kurang dari sama dengan 0,1% adalah  Kabupaten  Maluku  Tengah  dan kabupaten Maluku Tenggara Barat.
Kabupaten/Kota  yang  memiliki  persentase penduduk  berumur  7-24  tahun  yang tidak/belum pernah sekolah yang lebih dari 0,1%  dan  kurang  dari  sama  dengan  0,2% adalah Kota Ambon. Kabupaten/Kota yang memiliki  persentase  penduduk  berumur  7- 24 tahun yang tidak/belum  pernah sekolah yang lebih dari 0,2% dan kurang dari sama dengan  0,45%  adalah  Kabupaten  Seram Bagian Barat dan Kabupaten Buru Selatan. Kabupaten/Kota  yang  memiliki  persentase penduduk  berumur  7-24  tahun  yang tidak/belum pernah sekolah yang lebih dari 0,45% dan kurang dari sama dengan 0,61%
adalah  Kabupaten  Maluku  Tenggara  dan
Kabupaten Kepulauan Aru.
Kabupaten/Kota  yang  memiliki  persentase penduduk  berumur  7-24  tahun  yang tidak/belum pernah sekolah yang lebih dari 0,61% dan kurang dari sama dengan 1,22% adalah Kabupaten Maluku Tenggara Barat.

## d. Persentase Penduduk Berumur 7–24 Tahun yang Tidak Sekolah Lagi
Salah satu faktor yang mempengaruhi kemiskinan  pada  sektor  pendidikan  adalah masih  banyaknya  anak  usia  sekolah  yang berhenti sekolah. Berikut adalah persentase penduduk  berumur  7–24  tahun  yang  tidak sekolah  lagi  pada  Gambar  4,  sebagai berikut:
Data  penelitian  menunjukan  bahwa rata-rata persentase penduduk berumur 7-24 tahun yang tidak sekolah lagi yaitu 20,50%, dimana Kabupaten Maluku Tenggara Barat memiliki  persentase  tertinggi  sebesar 24,2%  dan  Kabupaten  Buru  Selatan memiliki  persentase  terendah  sebesar 17,08%.  Berdasarkan  Gambar  4,  terlihat bahwa  kabupaten/kota  yang  memiliki persentase  penduduk  berumur  7-24  tahun yang  tidak  sekolah  lagi  yang  lebih  dari 17,08%  dan  kurang  dari  sama  dengan 19,79% adalah Kabupaten Maluku Tenggara,  Kabupaten  Maluku  Tengah, Kabupaten  Seram  Bagian  Barat  dan  Kota Tual. Kabupaten/kota  yang  memiliki persentase  penduduk  berumur  7-24  tahun yang  tidak  sekolah  lagi  yang  lebih  dari 19,79%  dan  kurang  dari  sama  dengan 20,71% adalah Kabupaten Buru, Kabupaten Seram  Bagian  Timur,  Kabupaten  Maluku
Gambar 3. Persentase penduduk berumur 7- 24  tahun  yang  tidak/belum pernah sekolah
Gambar 4. Persentase penduduk berumur 7- 24 tahun yang tidak sekolah lagi
Tengah  dan  Kota  Ambon.  Kabupaten/kota yang memiliki persentase penduduk berumur 7-24 tahun yang tidak sekolah lagi yang  lebih  dari  20,71%  dan  kurang  dari sama  dengan  21,66%  adalah  Kabupaten Maluku  Barat  Daya.  Kabupaten/kota  yang memiliki  persentase  penduduk  berumur  7- 24 tahun yang tidak sekolah lagi yang lebih dari 21,66% dan kurang dari sama dengan 24,2% adalah Kepulauan Aru.

## e. Persentase Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT)
TPT  yang  tinggi  menunjukan  bahwa terdapat  banyak  angkatan  kerja  yang  tidak terserap  pada  pasar.  Berikut  adalah presentase tingkat pengangguran terbuka di Maluku disajikan dalam Gambar 5, sebagai berikut:
Data  penelitian  menunjukan  bahwa rata-rata  persentase  tingkat  pengangguran terbuka  (TPT)  di  Provinsi  Maluku  yaitu 9,31%,  dimana  kota  Ambon  memiliki persentase  tertinggi  sebesar  15,46%  dan Kabupaten  Maluku  Barat  Daya  memiliki persentase terendah sebesar 3,73%.
Berdasarkan  Gambar  5,  terlihat  bahwa kabupaten/kota  yang  memiliki  persentase TPT yang lebih dari 3,73% dan kurang dari sama  dengan  5,25%  adalah  Kabupaten Maluku  Tenggara,  Kabupaten  Maluku Tenggara  dan  Kabupaten  Kepulauan  Aru. Kabupaten/kota  yang  memiliki  persentase TPT yang lebih dari 5,25% dan kurang dari sama dengan 9,14% adalah Kabupaten Buru dan kabupaten Buru Selatan.
Kabupaten/kota  yang  memiliki  persentase TPT yang lebih dari 9,14% dan kurang dari
sama  dengan  12,79%  adalah  Kabupaten Seram  Bagian  Timur,  Kabupaten  Maluku Tengah  dan  Kota  Tual.  Kabupaten/kota yang memiliki persentase penduduk miskin yang  lebih  dari  12,79%  dan  kurang  dari sama  dengan  15,46%  adalah  Kabupaten Seram Bagian Barat.

## f. Persentase Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja (TPAK)
Semakin tingginya TPAK menunjukan  bahwa  semakin  tinggi  pula pasokan  tenaga  kerja  yang  tersedia  untuk produksi barang dan jasa. Hal tersebut yang mengindikasikan besarnya persentase penduduk  usia  kerja  aktif  secara  ekonomi suatu  daerah/wilayah.  Berikut  adalah persentase TPAK di Provinsi Maluku pada Gambar 6, sebagai berikut:
Data  penelitian  menunjukan  bahwa rata-rata  persentase  tingkat  partisipasi angkatan kerja (TPAK) di Provinsi Maluku yaitu  65,79%,  dimana  Kabupaten  Maluku Tenggara Barat memiliki persentase tertinggi  sebesar  75,69%  dan  Kabupaten Seram  Bagian  Barat  memiliki  persentase terendah  sebesar  58,25%.  Berdasarkan Gambar  6,  terlihat  bahwa  kabupaten/kota yang memiliki persentase TPAK yang lebih dari 58,25% dan kurang dari sama dengan 58,75% adalah Kabupaten Maluku Tengah, Kabupaten  Seram  Bagian  Barat  dan  Kota Tual. Kabupaten/kota  yang  memiliki persentase  TPAK  yang  lebih  dari  58,75% dan  kurang  dari  sama  dengan  60,18% adalah  kota  Ambon.  Kabupaten/kota  yang memiliki persentase TPAK yang lebih dari 60,18%  dan  kurang  dari  sama  dengan
Gambar 5. Persentase Tingkat
Pengangguran Terbuka (TPT) Gambar  6.  Persentase  Tingkat  Partisipasi Angakatan Kerja (TPAK)
70,26%  adalah  Kabupaten  Buru  Selatan, Kabupaten Buru dan Kabupaten Kepulauan Aru. Kabupaten/kota yang memiliki persentase  TPAK  yang  lebih  dari  70,26% dan  kurang  dari  sama  dengan  72,35% adalah Kabupaten Maluku Barat Daya dan Kabupaten Maluku Tenggara. Kabupaten/kota  yang  memiliki  persentase TPAK yang lebih dari 72,35% dan kurang dari sama dengan 75,69% adalah
Kabupaten Maluku Tenggara Barat.

## Pengujian Multikolinearitas
Uji  multikolineritas  didasarkan  atas asumsi bahwa model regresi tidak mengandung  hubungan  dependensi  linier antara  variabel  prediktor.  Jika  Untuk mendeteksi adanya multikolinearitas dalam model  dapat  digunakan  nilai Variance Inflation Factor (VIF). Hasil yang diperoleh dengan menggunakan sofware R adalah sebagai berikut :
Berdasarkan  Tabel  1,  terlihat  bahwa semua  variabel  independen  memiliki  nilai VIF  kurang  dari  10.  Hal  ini  menunjukan bahwa tidak terdapat kasus
multikolinearitas, sehingga semua
Semua  variabel  independen  dapat digunakan dalam memodelkan  kemiskinan di Provinsi Maluku.
Pemodelan Kemiskinan di Provinsi Maluku dengan Regresi Linier Berganda
Sebelum melakukan pemodelan kemiskinan dengan
menggunakan pendekatan  regresi  spasial,  maka  akan dilakukan  pemodelan  kemiskinan  dengan menggunakan  regresi  berganda.  Dengan menggunakan  software  GeoDa,  diperoleh
hasil  estimasi  parameter  model  regresi berganda sebagai berikut:
Berdasarkan  Tabel  2,  terlihat  bahwa dengan menggunakan taraf nyata 0,05 maka kelima  variabel  prediktor  yaitu  persentase rumah tangga (RT) yang bahan bakar untuk memasaknya  dari  kayu  (X1),  persentase penduduk  berumur  7  –  24  tahun  yang tidak/belum pernah sekolah (X2), persentase penduduk berumur 7 – 24 tahun yang  tidak  sekolah  lagi  (X3),  persentase tingkat  pengangguran  terbuka  (TPT)  (X4) dan persentase tingkat partisipasi angkatan kerja (X5) signifikan mempengaruhi persentase  penduduk  miskin  di  provinsi Maluku karena memiliki nilai p-value yang kurang dari 0,05. Sehingga model kemiskinan yang diperoleh dengan menggunakan regresi berganda adalah :
𝑌̂ = 102,058 + 0,23𝑋 1 − 9,73𝑋 2 + 1,78𝑋 3 −2,43𝑋 4 − 1,55𝑋 5
Berdasarkan  model  regresi  berganda yang  diperoleh  dengan  menggunakan metode  OLS,  maka  koefisien  determinasi yang dihasilkan dari model tersebut adalah 95,33% dan nilai AIC sebesar 52,46. Hal ini menunjukan  bahwa  besarnya  pengaruh kelima variabel prediktor tersebut terhadap persentase  penduduk  miskin  di  provinsi Maluku adalah sebesar 95,33%.

## Pemodelan Kemiskinan di Provinsi Maluku dengan Regresi Spasial

## Identifikasi Awal Adanya Efek Spasial
Identifikasi  ini  untuk  mengetahui apakah ada masalah dependensi spasial. Hal ini  penting  dilakukan  untuk  menentukan
Tabel 1. Nilai VIF
Variabel VIF X 1 2,729
X 2 1,707
X 3 1,908 X 4 1,083 X 5 7,804

## Tabel  2.  Estimasi  Parameter  Regresi Berganda
Variabel Koefisien T p-value Constant 102,058 3,5065 0,0171 X 1 0,23348 5,0208 0,0040 X 2 -9,72971 -4,0738 0,0096 X 3 1,77905 3,5208 0,0169 X 4 -2.42616 -4,3302 0,0075 X 5 -1,55064 -5,3612 0,0030
tindakan  selanjutnya,  yaitu  menentukan model spasial manakah yang akan digunakan untuk memodelkan kemiskinan. Dengan  menggunakan  software  GeoDa diperoleh hasil sebagai berikut  :
Moran’s I bertujuan
untuk mengetahui    atau  mengidentifikasi  apakah ada spatial error atau tidak. Hipotesis yang digunakan yaitu sebegai berikut:
𝐻 0 ∶ 𝐼 = 0 (tidak  ada  dependensi spatial error ) 𝐻 1 ∶ 𝐼 ≠ 0 (ada dependensi spatial error )
Nilai p-value dari Moran’s I sebesar 0,90823,  dengan  menggunakan  taraf  nyata 0,05 maka diperoleh kesimpulan terima H 0 karena  nilai  p-value  lebih  dari  0,05, sehingga  tidak  ada  dependensi  spasial error . Selanjutnya dapat digunakan
Lagrange  Multiplier untuk  endeteksi dependensi  spasial  secara  lebih  spesifik yaitu  dependensi  spasial  dalam  hal  lag,
error , atau keduanya ( lag dan error ).
a. Identifikasi dependensi lag
Uji Lagrange
Multiplier-Lag digunakan  untuk  mengidentifikasi  adanya keterkaitan  antar  wilayah.  Hipotesis  yang digunakan adalah:
𝐻 0 ∶ 𝜌 = 0 (tidak  ada  dependensi  spasial lag ) 𝐻 1 ∶ 𝜌 ≠ 0 (ada dependensi spasial lag )
Berdasarkan  Tabel  3,  diperoleh  nilai p-value  Lagrange  Multiplier-Lag sebesar 0,04624. Dengan menggunakan taraf nyata
0,05  maka  diperoleh  kesimpulan  tolak  H 0 karena  nilai  p-value  kurang  dari  0,05, sehingga  ada  dependensi  spasial  lag.  Oleh karena  itu  perlu  dilanjutkan  ke  pembuatan Spatial Lag Model .

## b. Identifikasi dependensi error
Lagrange Multiplier-error digunakan untuk  mengidentifikasi  adanya  keterkaitan error antar  wilayah.  Hipotesis  yang digunakan adalah :
𝐻 0 ∶ 𝜆 = 0 (tidak  ada  dependensi  spatial error )
𝐻 1 ∶ 𝜆 ≠ 0 (ada dependensi spatial error )
Berdasarkan Tabel 3, diperoleh nilai p-value Lagrange Multiplier- Error sebesar 0,71657. Dengan menggunakan taraf nyata
0,05 maka diperoleh kesimpulan terima H 0 karena  nilai p-value lebih  dari  0,05, sehingga  tidak  ada  dependensi  spasial error .  Oleh  karena  itu  tidak  perlu dilanjutkan  ke  pembuatan Spatial  Error Model.
c. Identifikasi dependensi campuran (lag dan error)
Lagrange Multiplier -SARMA digunakan  untuk  mengidentifikasi  adanya fenomena  gabungan  antara  dependensi  lag dengan  dependensi error antar  wilayah.
Hipotesis yang digunakan adalah:
𝐻 0 ∶ 𝜌, 𝜆 = 0 (tidak ada dependensi spasial lag dan error ) 𝐻 1 ∶ 𝜌, 𝜆 ≠ 0 (ada  dependensi  spasial  lag dan error )
Berdasarkan Tabel 3, diperoleh nilai p-value
Lagrange Multiplier -SARMA sebesar  0,12939.  Dengan  menggunakan taraf nyata 0,05 maka diperoleh kesimpulan terima  H 0 karena  nilai p-value lebih  dari 0,05,  sehingga  tidak  terdapat  dependensi spasial  campuran  (lag  dan error ).  Oleh karena  itu  tidak  perlu  dilanjutkan  ke pembuatan Spatial  Autoregressive  Moving Average (SARMA) .
d. Matriks Pembobot Spasial
Tabel  3.  Hasil  Identifikasi  Dependensi

## Spasial
No Uji Spatial Dependensi Statistik p- value Simpulan 1 Moran’s I ( error ) 0,115 0,908 Terima 𝐻 0 2 Langrange Multiplier (lag) 3,972 0,046 Tolak 𝐻 0 3 Langrange Multiplier ( error ) 0,131 0,716 Terima 𝐻 0 4 Langrange Multiplier (SARMA) 4,089 0,129 Terima 𝐻 0
Dalam penelitian ini akan digunakan dua matriks pembobot yaitu Rook Contiguity dan Queen Contiguity . Berdasarkan letak geografis tiap kabupaten/kota di provinsi Maluku
(Gambar  3),  diperoleh  matriks  pembobot yang  sama  antara Rook  Contiguity dan Queen  Contiguity .  Hasil  yang  diperoleh adalah sebagai berikut:
𝐶 =
[ 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0]
Pada  Matriks C jumlah  elemen setiap  baris  harus  1.  Karena  jumlah  pada baris ketiga matriks C lebih dari 1, sehingga digunakan matriks pembobot spasial dalam bentuk  standarisasi.  Metode  standarisasi yang  digunakan  yaitu  standarisasi  baris. Matriks  pembobot  spasial  yang  telah distandarisasi. Dengan menggunakan rumus  standarisasi  matriks W dengan elemen 𝑤 𝑖𝑗 dinyatakan  dengan 𝑤 𝑖𝑗 = 𝑤 𝑖𝑗 ∑ 𝑤 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 Sehingga diperoleh
𝑤 31 = 1 0+0+0+0+0+1+1+0+0+1+0 = 0,33 sehingga matriks standarisasi sebagai berikut:
𝑊 = [ 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.33 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.33 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.33 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0]
e. Estimasi Parameter Spatial Lag Model
Setelah  diperoleh  matriks  pembobot yang  telah  distandarisasi  maka  langkah selanjutnya melakukan estimasi parameter. Dengan  menggunakan  software  GeoDa, diperoleh  hasil  estimasi  parameter spatial lag model adalah sebagai berikut :
Berdasarkan  Tabel  4,  terlihat  bahwa dengan menggunakan taraf nyata 0,05 maka kelima  variabel  prediktor  yaitu  persentase rumah  tangga  (rt)  yang  bahan  bakar  untuk memasaknya  dari  kayu  (X 1 ),  persentase penduduk  berumur  7  –  24  tahun  yang tidak/belum pernah sekolah (X 2 ), persentase  penduduk  berumur  7–24  tahun yang  tidak  sekolah  lagi  (X 3 ),  persentase tingkat  pengangguran  terbuka  (TPT)  (X 4 ) dan persentase tingkat partisipasi angkatan kerja (X 5 ) signifikan mempengaruhi persentase  penduduk  miskin  di  Provinsi Maluku karena memiliki nilai p-value yang kurang dari 0,05. Sehingga model kemiskinan yang diperoleh dengan menggunakan spatial lag model adalah :
𝑦̂ 𝑖 = 66,18 − 0,24 ∑ 𝑤 𝑖𝑗 𝑦 𝑗 + 0,26𝑋 1 𝑛 𝑗=1 +6,77𝑋 2 + 1,81𝑋 3 − 1,28𝑋 4 −1,18𝑋 5 + 𝜀 𝑖
Dengan menggunakan matriks pembobot  yang  telah  distandarisasi,  maka diperoleh model untuk tiap kabupaten/kota di Provinsi Maluku yaitu:
1. Maluku Tenggara Barat
𝑦 ̂ 𝑀𝑇𝐵 =  66,18 − 0,24𝑦 𝑀𝐴𝐿𝑅𝐴 + 0,26𝑋 1 +6,77𝑋 2 + 1,81𝑋 3 − 1,28𝑋 4 −1,18𝑋 5 + 𝜀 𝑀𝑇𝐵
Tabel  4.  Estimasi  Parameter Spatial  Lag Model
Variabel Koefisien Z p-value 𝜌 -0,23656 -2,7843 0,0053 Constant 66,1832 3,3290 0,0008 X 1 0,25711 10,146 0,0000 X 2 -6,76774 -3,9592 0,0000 X 3 1,80823 6,7848 0,0000 X 4 -1,28152 -2,5609 0,0104 X 5 -1,18058 -5,9692 0,0000
2. Maluku Tenggara
𝑦̂ 𝑀𝐴𝐿𝑅𝐴 = 66,18 − 0,24𝑦 𝑇𝑈𝐴𝐿 + 0,26𝑋 1 +6,77𝑋 2 + 1,81𝑋 3 − 1,28𝑋 4 −1,18𝑋 5 + 𝜀 𝑀𝐴𝐿𝑅𝐴
3. Maluku Tengah
𝑦̂ 𝑀𝐿𝑇𝐺 = 66,18 − 0,08𝑦 𝑆𝐵𝐵 − 0,08𝑦 𝑆𝐵𝑇 −0,08𝑦 𝐴𝑀𝐵𝑂𝑁 + 0,26𝑋 1
+6,77𝑋 2 + 1,81𝑋 3 − 1,28𝑋 4 −1,18𝑋 5 + 𝜀 𝑀𝐿𝑇𝐺
4. Buru 𝑦̂ 𝐵𝑈𝑅𝑈 = 66,18 − 0,24𝑦 𝐵𝑈𝑅𝑆𝐸𝐿
+ 0,26𝑋 1 +6,77𝑋 2 + 1,81𝑋 3 − 1,28𝑋 4 −1,18𝑋 5 + 𝜀 𝐵𝑈𝑅𝑈
5. Kepulauan Aru
𝑦̂ 𝐴𝑅𝑈 = 66,18 − 0,24𝑦 𝑀𝐴𝐿𝑅𝐴 + 0,26𝑋 1 +6,77𝑋 2 + 1,81𝑋 3 − 1,28𝑋 4 −1,18𝑋 5 + 𝜀 𝐴𝑅𝑈
6. Seram Bagian Barat 𝑦̂ 𝑆𝐵𝐵 = 66,18 − 0,24𝑦 𝑀𝐿𝑇𝐺 + 0,26𝑋 1 +6,77𝑋 2 + 1,81𝑋 3 − 1,28𝑋 4 −1,18𝑋 5 + 𝜀 𝑆𝐵𝐵
7. Seram Bagian Timur 𝑦̂ 𝑆𝐵𝑇 = 66,18 − 0,24𝑦 𝑀𝐿𝑇𝐺 + 0,26𝑋 1 +6,77𝑋 2 + 1,81𝑋 3 − 1,28𝑋 4 −1,18𝑋 5 + 𝜀 𝑆𝐵𝑇
8. Maluku Barat Daya 𝑦̂ 𝑀𝐵𝐷 = 66,18 − 0,24𝑦 𝑀𝑇𝐵 + 0,26𝑋 1
+6,77𝑋 2 + 1,81𝑋 3 − 1,28𝑋 4 −1,18𝑋 5 + 𝜀 𝑀𝐵𝐷
9. Buru Selatan 𝑦̂ 𝐵𝑅𝑆𝐿 = 66,18 − 0,24𝑦 𝐵𝑈𝑅𝑈 + 0,26𝑋 1 +6,77𝑋 2 + 1,81𝑋 3 − 1,28𝑋 4 −1,18𝑋 5 + 𝜀 𝐵𝑈𝑅𝑆𝐸𝐿 10. Ambon 𝑦 ̂ 𝐴𝑀𝑄 = 66,18 − 0,24𝑦 𝑀𝐿𝑇𝐺 + 0,26𝑋 1 +6,77𝑋 2 + 1,81𝑋 3 − 1,28𝑋 4 −1,18𝑋 5 + 𝜀 𝐴𝑀𝑄

## 11. Tual
𝑦̂ 𝑇𝑈𝐴𝐿 = 66,18 − 0,24𝑦 𝑀𝐴𝐿𝑅𝐴 + 0,26𝑋 1 +6,77𝑋 2 + 1,81𝑋 3 − 1,28𝑋 4 −1,18𝑋 5 + 𝜀 𝑇𝑈𝐴𝐿
Berdasarkan spatial  lag  model tiap kabupaten/kota di Provinsi Maluku, diperoleh bahwa : 1. Persentase penduduk miskin tiap kabupaten/kota  akan  bertambah  sebesar 0,26 jika persentase rumah tangga yang bahan bakar untuk memasaknya berasal dari kayu bertambah sebesar satu satuan dan variabel yang lain dianggap konstan.
2. Persentase penduduk miskin tiap kabupaten/kota  akan  bertambah  sebesar 6,77 jika persentase penduduk berumur 7
–  24  tahun  yang  tidak/belum  pernah sekolah  bertambah  satu  satuan  dan variabel yang lain dianggap konstan.
3. Persentase penduduk miskin tiap kabupaten/kota  akan  bertambah  sebesar 1,81 jika persentase penduduk berumur 7
–  24  tahun  yang  tidak  sekolah  lagi bertambah satu satuan dan variabel yang lain dianggap konstan.
4. Persentase penduduk miskin tiap kabupaten/kota  akan  berkurang  sebesar 1,28 jika persentase tingkat pengangguran  terbuka  bertambah  satu satuan  dan  variabel  yang  lain  dianggap konstan.
5. Persentase penduduk miskin tiap kabupaten/kota  akan  berkurang  sebesar 1,18  jika  persentase  tingkat  partisipasi angkatan  kerja  bertambah  satu  satuan dan variabel yang lain dianggap konstan.
Berdasarkan spatial lag model yang diperoleh, maka koefisien determinasi yang dihasilkan  dari  model  tersebut  adalah 97,18% dan nilai AIC sebesar 49,17. Hal ini menunjukan  bahwa  besarnya  pengaruh kelima variabel prediktor tersebut terhadap persentase  penduduk  miskin  di  Provinsi Maluku adalah sebesar 97,18%.

## Perbandingan Model Regresi Berganda dan Spatial Lag Model
Setelah  diperoleh  model  regresi berganda  dan spatial  lag  model ,  maka selanjutnya  akan  dipilih  model  terbaik
untuk  menggambarkan  kemiskinan  di Provinsi  Maluku.  Kriteria  yang  digunakan untuk  memilih  model  terbaik  yaitu R 2 dan AIC. Hasilnya disajikan dalam tabel berikut ini :
Berdasarkan  Tabel  5,  terlihat  bahwa nilai R 2 dan  AIC  dari  model  regresi berganda  adalah  95,33%  dan  52,46; sedangkan nilai R 2 dan AIC dari spatial lag model adalah  97,18%  dan  49,17.  Hal  ini menunjukan  bahwa  model  terbaik  untuk menggambarkan  kemiskinan  di  provinsi Maluku  yaitu spatial  lag  model karena memiliki  nilai R 2 tertinggi  maupun  nilai AIC terendah.

## Pengujian Asumsi Residual dari Spatial Lag Model
Model  regresi  akan  dapat  dijadikan alat  estimasi  yang  baik  dan  tidak  bias  jika telah dilakukan beberapa pengujian asumsi residual.  Hasil  yang  diperoleh  adalah sebagai berikut :

## Uji Heteroskedastisitas
Asumsi  yang  harus  dipenuhi  oleh suatu model adalah memiliki variansi error yang  konstan/tetap,  yang  lebih  dikenal dengan  istilah  homoskedastisitas.  Untuk mendeksi  adanya  heteroskedastisitas  akan digunakan uji Breusch-Pagan . Hasil diperoleh sebagai berikut :
Berdasarkan  Tabel  6,  terlihat  bahwa nilai p-value dari  uji Breusch-Pagan sebesar  0,88185.  Dengan  menggunakan taraf nyata 5% maka diperoleh kesimpulan terima  H 0 .  Sehingga  variansi  residual bersifat homoskedastisitas.

## Uji Autokorelasi
Salah  satu  asumsi  yang  harus dipenuhi oleh model regresi yaitu residualnya harus bersifat independen untuk setiap  observasi.  Untuk  memeriksa  suatu model memenuhi asumsi ini dapat menggunakan uji Run Test. Hasil diperoleh sebagai berikut :
Berdasarkan  Tabel  7,  terlihat  bahwa nilai p-value lebih  dari  taraf  nyata  0,05 sehingga  terima  H 0 .  Hal  ini  menunjukan bahwa tidak terdapat masalah autokorelasi.

## Uji Normalitas
Uji  normalitas  merupakan  salah  satu uji  yang  bertujuan  untuk  mendeteksi residual  berdistribusi  normal  atau  tidak. Salah  satu  metode  yang  digunakan  untuk mendeteksi  kenormalan  residual  yaitu metode Kolmogorov-Smirnov . Hasil diperoleh sebagai berikut :
Berdasarkan  Tabel  8,  terlihat  bahwa nilai Sig .  dari  uji Kolmogorov-Smirnov lebih  dari  taraf  signifikansi  0,05.  Hal  ini menunjukan  bahwa  residual  berdistribusi normal.
Berdasarkan  hasil  pengujian  asumsi, terlihat bahwa model yang dihasilkan telah memenuhi asumsi-asumsi yang ada, sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  model yang  dihasilkan  dapat  digunakan  untuk menggambarkan ersentase penduduk miskin di Provinsi Maluku.
Tabel 5. Nilai R 2 dan AIC Model R 2 AIC Regresi Berganda 95,33% 52,46 Spatial Lag Model dengan Matriks Pembobot : W Rook/Queen Contiguity
97,18% 49,17
Tabel 6. Uji Breusch-Pagan Untuk Deteksi Heteroskedastisitas Statistic DF p-value 1,7554 5 0,88185
Tabel  7.  Uji  Run  Test  Untuk  Autokorelasi Residual
Unstandardized Residual Test Value a 0,17 Total Cases 11 Number of Runs 7 Z 0,029 Asymp. Sig. (2-tailed) 0,977

## Tabel  8.  Uji  Kolmogorov-Smirnov  Untuk Residual
Statistic Df Sig. 0,142 11 0,200

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan, maka  kesimpulan  yang  dapat  diambil  dari penelitian ini yaitu:
a. Rata-rata persentase penduduk miskin di provinsi  Maluku  yaitu  22,71%,  dimana Kabupaten Maluku Barat Daya memiliki persentase tertinggi sebesar 31,01% dan
Kota Ambon memiliki persentase terendah sebesar 4,64%. b. Faktor-faktor yang signifikan mempengaruhi  kemiskinan  di  Provinsi Maluku  dengan  menggunakan  regresi spasial  adalah  persentase  rumah  tangga (RT) yang bahan bakar untuk memasaknya  dari  kayu  (X 1 ),  persentase penduduk  berumur  7  –  24  tahun  yang tidak/belum pernah sekolah (X 2 ), persentase  penduduk  berumur  7  –  24 tahun  yang  tidak  sekolah  lagi  (X 3 ), persentase tingkat pengangguran terbuka (TPT)  (X 4 )  dan  persentase  tingkat partisipasi angkatan kerja (X 5 ) c. Model  terbaik  yang  diperoleh  untuk memodelkan  kemiskinan  di  Provinsi Maluku yaitu Spatial Lag Model :
𝑦 ̂ 𝑖 = 66,18 − 0,24 ∑ 𝑤 𝑖𝑗 𝑦 𝑗 + 0,26𝑋 1 𝑛 𝑗=1 +6,77𝑋 2 + 1,81𝑋 3 − 1,28𝑋 4 −1,18𝑋 5 + 𝜀 𝑖

## DAFTAR PUSTAKA
Akaike,  H.  (1974).  A  New  Look  at Statistical Model Identification. IEEE Transaction  on  Automatic  Control, Vol. 19, 328-347 Anselin,  L.  (1988).  Spatial  Econometrics  : Methods  and  Models.  Dordrecht: Kluwer Academic Publishers. Anton,  H.  (1992).  Dasar-dasar  Aljabar
Linier oleh Syarifudin,
Mike
Damayanti,  Yayan  Wulandari  ; Tangerang; Binapura Aksara
Aulele,  S.  N.  (2014).  Pendekatan  Model Geographically Weighted Regression untuk Menentukan Faktor-faktor yang  Mempengaruhi  Jumlah  Rumah Tangga  Miskin  di  Pulau  Buru. BAREKENG: Jurnal Ilmu
Matematika  dan  Terapan , 8 (2),  53- 57. Badan Pusat Statistik dan Depsos/Departemen  Sosial  (2002), Penduduk  Fakir  Miskin  Indonesia 2002, Jakarta: BPS
Bain,  L.  J.,  &  Engelhard,  M.  (1992).
Introduction  to Probability  and
Mathematical  Statistics.  California: Duxburry Press. BPS  Provinsi  Maluku.  2017.  Profil Kemiskinan  di  Maluku  tahun  2017. Badan Pusat Statistik Provinsi Maluku: Ambon. Draper, N. R., & Smith, H. (1992). Analisis Regresi Terapan. Jakarta: PT. Gramedia Pustaka Utama. Johnson,  R.A.  dan  Wichern,  D.W.,  2007, Applied Multivariat Statistical Analysis, New Jersey, Pretice Hall. Laswinia, V. D., & Chamid, M. S. (2016). Analisis  Pola  Hubungan  Persentase
Penduduk  Miskin  dengan  Faktor Lingkungan,  Ekonomi,  dan  soaial  di Indonesia,  Menggunakan  Regresi Spasial.  Jurnal  Sains  dan  Seni  ITS Vol 5 No 2.
Leleury, Z. A., & Tomasouw, B. P. (2019). Pengelompokkan dan Pemetaan Karakteristik Kemiskinan di Kabupaten  Maluku  Barat  Daya Provinsi Maluku dengan menggunakan  Self-Organizing  Map dan  Analisis  Biplot. BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika dan
Terapan , 13 (2), 093-106