Vol. 18, No. 3,  362-384,  May, 2022

## DOI: 10.20956/j.v18i3.19567

## The Comparison of Kernel Weighting Functions in Geographically Weighted Logistic Regression in Modeling Poverty in Indonesia
Perbandingan Fungsi Pembobot Kernel pada Geographically Weighted Logistic Regression dalam Memodelkan Kasus Kemiskinan di Indonesia
Muftih Alwi Aliu  1 , Fahrezal Zubedi *2 , Lailany Yahya *3 , Franky Alfrits Oroh *4

## Abstract
Indonesia  is  a  developing  country  that  is  facing  poverty.  The  percentage  of  the  poor  population  in Indonesia  in  2020  increased  by  0.97  percent  from  2019.  A  suitable  analysis  to  overcome  poverty  in Indonesia  is  the  regional  effect,  namely  Geographically  Weighted  Logistic  Regression  (GWLR).  This study aimed to compare the  weighting functions of the Fixed Gaussian  Kernel,  Fixed  Tricube Kernel, and  Fixed  Bisquare  Kernel  in  the  GWLR  model  in  modeling  poverty  in  Indonesia  in  2020.  The  best model can determine significant factors that affected poverty in Indonesia in 2020. This study used the percentage  data  of  poor  population and  the  factors  affecting  it,  namely  the  Open  Unemployment Rate ,  Human  Development  Index ,  and Total Population in  34 Provinces  in  Indonesia. This  study  indicates  that  the  GWLR  model  with  the  Fixed  Gaussian  Kernel  weighting  function  is  the best  in  modeling  poverty  in  Indonesia  in  2020  based  on  the  smallest  Akaike  Information  Criterion Corrected (AlCc) value. The GWLR model with the Fixed Gaussian Kernel  weighting function shows the  Open  Unemployment  Rate  as  a  significant  factor  affecting  poverty  in  Indonesia  in  2020  in  10 provinces  in  Indonesia,  namely  Aceh,  North  Sumatra,  West  Sumatra,  Riau,  Jambi,  South  Sumatra, Bengkulu, Lampung, DKI Jakarta, and Banten.
Keywords: Fixed Gaussian Kernel, Fixed Tricube Kernel, Fixed Bisquare Kernel, GWLR, Poverty .

## Abstrak
Indonesia  merupakan  negara  berkembang  yang  dihadapkan  pada  masalah  kemiskinan.  Persentase penduduk miskin di Indonesia tahun 2020 meningkat 0.97 persen dari tahun 2019. Analisis yang cocok untuk  mengatasi  kemiskinan  di  Indonesia  ini  dengan  menggunakan  efek  kewilayaan  yaitu Geographically Weighted Logistic Regression (GWLR). Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan fungsi pembobot Fixed Gaussian Kernel , Fixed Tricube Kernel dan Fixed Bisquare Kernel pada model GWLR  dalam  memodelkan  kasus  kemiskinan  di  Indonesia  tahun  2020.  Pada  model  terbaik  dapat diketahui  faktor  signifikan  yang  mempengaruhi  kemiskinan  di  Indonesia  tahun  2020.  Penelitian  ini menggunakan  data  Persentase  Penduduk  Miskin dan  faktor-faktor  yang  mempengaruhinya,  yaitu
 Jurusan Matematika, FMIPA, Universitas Negeri Gorontalo Email address : muftihalwi812@gmail.com 1 , fahrezal@ung.ac.id 2 , lailany.math@gmail.com 3 , franky.oroh@ymail.com 4
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License

## Muftih Alwi Aliu, Fahrezal Zubedi, Lailany Yahya, Franky Alfrits Oroh
Tingkat Pengangguran Terbuka
, Indeks Pembangunan Manusia dan Jumlah Penduduk pada 34 Provinsi di Indonesia. Hasil penelitian ini yaitu model GWLR dengan fungsi pembobot Fixed Gaussian  Kernel merupakanmodel  terbaik  dalam  memodelkan  kasus  kemiskinan  di  Indonesia  pada tahun  2020  yang  diperoleh  berdasarkan  nilai Akeike  Information  Criterion  Corrected (AICc)  terkecil. Model  GWLR  dengan  fungsi  pembobot Fixed  Gaussian  Kernel menghasilkan  Tingkat  Pengangguran Terbuka merupakan faktor signifikan yang mempengaruhi kemiskinan di Indonesia tahun 2020 pada 10 Provinsi  di  Indonesia  yaitu  Provinsi  Aceh,  Sumatera  Utara,  Sumatera  Barat,  Riau,  Jambi,  Sumatera Selatan, Bengkulu, Lampung, DKI Jakarta dan Banten.
Kata  Kunci: Fixed  Gaussian  Kernel , Fixed  Tricube  Kernel , Fixed  Bisquare  Kernel ,  GWLR, Kemiskinan

## 1. PENDAHULUAN
Menurut Badan Pusat Statistik Kemiskinan diartikan sebagai ketidakmampuan individu untuk memenuhi  kebutuhan  dasar  untuk  hidup  yang  layak  ( inability  of  the  individual  to  meet  basic needs ). Kemiskinan menjadi perhatian orang di dunia karena merupakan salah satu masalah global yang  dihadapi  sekarang.  sebagai  salah  satu  negara  berkembang  Indonesia  menghadapi  masalah yang tidak dapat diabaikan yaitu kemiskinan [12]. Menurut Badan Pusat Statistik, pada September 2020 persentase kemiskinan di Indonesia sebesar 10,19% diamana angka tersebut meningkat dari September 2019 sebesar 0,97% poin. Untuk jumlah penduduk miskin di Indonesia yaitu 27,55 juta orang pada September 2020 dimana angka tersebut meningkat dari September 2019 sebesar 2,76 juta orang.. Persentase penduduk miskin dapat dibagi menjadi 2 kategori yaitu kategori persentase penduduk  miskin  di  atas  rata-rata  dan  persentase  penduduk  miskin  di  bawah  rata-rata  hal  ini menjadi tolak ukur untuk melihat provinsi di Indonesia yang mengalami kemiskinan yang tinggi. Dalam  kasus  Kemiskinan  di  Indonesia  ini  melibatkan  efek  kewilayaan  sehingga  metode  yang cocok  digunakan  dalam  memodelkan  dan  menentukan  faktor-faktor  signifikan  yang mempengaruhi kemiskinan di Indonesia adalah Geographically Weighted Regression (GWR).
GWR merupakan pengembangan dari regresi global yang menjelaskan adanya pengaruh suatu daerah  dengan  daerah  lain. GWR  mengeksplorasi  potensi  hubungan  spasial  nonstasioner  dan memberikan  ukuran  skala  spasial  di  mana  proses  beroperasi  melalui  penentuan bandwidth yang optimal [6]. Model GWR menghasilkan Estimasi parameter yang bersifat lokal terhadap masing- masing daerah penelitian, sehingga setiap daerah akan memiliki masing-masing estimasi parameter [14].  GWR  digunakan  untuk  menganalisis  data  yang  variabel  responnya  bersifat  kuantitatif. Masalah  lain  muncul  jika  data  variabel  responya  bersifat  kualitatif  sehingga  GWR  bukan  solusi yang  tepat.  Pemasalahan  tersebut  dapat  diselesaikan  dengan  menggunakan Geographically Weighted  Logistic  Regression (GWLR).  GWLR adalah  metode  nonparametrik  yang  merupakan bentuk lokal dari regresi logistik di mana lokasi diperhatikan dan variabel responnya diasumsikan mengikuti  distribusi  Bernoulli  yang  digunakan  dalam  menganalisis  data  spasial  dari  prosen  non stasioner [3].
Model  GWLR  besar  matriks  pembobotnya  bergantung  pada  kedekatan  antar  wilayah,  dimana semakin  dekat  suatu  wilayah  maka  akan  semakin  besar  bobot  pengaruhnya.  Untuk  menentukan unsur-unsur matriks pembobot pada model GWLR salah satu carannya adalah fungsi kernel. Ada dua  jenis  fungsi  pembobot  kernel  yaitu  fungsi  kernel  adaptif  dan  fungsi  kernel  tetap  [5].  Fungsi kernel  tetap  setiap  daerah penelitian  memiliki bandwith yang  sama.  Untuk  Fungsi  kernel  adaptif setiap  masing-masing  daerah  peneitian  memiliki bandwith yang  berbeda-beda.  Fungsi  kernel memberikan  pembobot  sesuai bandwith  optimal dimana  nilainya  bergantung  terhadap  kondisi datanya [9]. Pembobot fungsi kernel ada tiga yaitu pembobobot Gaussian, Bisquare dan Tricube.

## Muftih Alwi Aliu, Fahrezal Zubedi, Lailany Yahya, Franky Alfrits Oroh
Berdasarkan penjelasan tersebut, peneliti akan membandingkan fungsi pembobot Fixed Gaussian Kernel, Fixed Tricube Kernel dan Fixed Bisquare Kernel pada model GWLR dalam memodelkan kasus  kemiskinan  di  Indonesia  tahun  2020.  Berdasarkan  model  terbaik  tersebut  dapat  diketahui faktor signifikan yang mempengaruhi kemiskinan di Indonesia tahun 2020.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Data dan Variabel Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  data  sekunder.  Data  ini  diperoleh  dari  website  Badan  Pusat Statistik  RI  Tahun  2020 dan  data Latitude dan Longitude Provinsi  di  Indonesia  di  peroleh  dari https://github.com/benangmerah/wilayah/blob/master/datasources/daftar-nama-daerah.csv.  Untuk variabel respon dan prediktor yang digunakan dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1 . Variabel respon dan prediktor yang digunakan
Variabel Simbol Variabel Faktor-Faktor Skala Respon Persentase Penduduk Miskin Prediktor Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT) Rasio Indeks Pembangunan Manusia (IPM) Rasio Jumlah Penduduk Rasio

## 2.2 Metode Analisis Data
Proses analisis data yang digunakan langkah-langkahnya sebagai berikut.
1. Mendeskripsikan  variabel-variabel  dengan  menggunakan  peta  sebagai  gambaran  keadaan masing-masing varaiabel tersebut
2. Menguji  asumsi  multikolinearitas  untuk  variabel-variabel  prediktor.  Tujuan  dalam  uji multikolinearitas dalam model regresi agar mendapatkan model regresi terbaik dengan syarat dalam  model  tidak  terjadi  korelasi  diantara  variabel  respon  [8].  Menguji  asumsi multikolinearitas menggunakan kriteria VIF. Rumus VIF adalah sebagai berikut.
Tidak terjadi masalah multikolinearitas jika nilai VIF di sekitar angka 1-10.
3. Menguji asumsi heterogenitas spasial. Heterogenitas spasial adalah kondisi dimana hubungan antar  variabel  berbeda-beda  di  setiap  lokasi  dan  merujuk  adanya  keberagaman  dalam kewilayahan  [13].  Untuk  pengujian  ini  menggunakan  metode Breusch-Pagan .  Rumus  uji Breusch-Pagan adalah sebagai berikut [5].
Muftih Alwi Aliu, Fahrezal Zubedi, Lailany Yahya, Franky Alfrits Oroh
Kriteria  pengujian  Tolak  H 0 jika  nilai dengan  k  adalah  banyaknya  variabel prediktor.
4. Menghitung jarak lokasi pengamatan berdasarkan letak geografisnya Longitude dan Latitude.
Perhitungan jarak  yang  digunakan  pada  penelitian ini  adalah jarak Euclidean dengan  rumus berikut [2].
√( ) ( )
5. Menentukan nilai bandwidth optimum menggunakan metode Cross Validation (CV). Menurut [5] memilih ukuran bandwidth yang optimum merupakan suatu hal yang penting karena dapat mempengaruhi  ketepatan  hasil  regresi. Seleksi bandwidth  optimum pada  GWLR  merupakan hal yang penting karena akan mempengaruhi akurasi model untuk data [1]. Rumus bandwidth optimum menggunakan metode CV adalah sebagai berikut.

## ∑[ ̂ ]
6. Menghitung  matriks  pembobot Fixed  Gaussian  Kernel,  Fixed  Tricube  Kernel dan Fixed Bisquare Kernel . Pembobot yang digunakan adalah fungsi Fixed Kernel .
Fungsi Fixed Kernel memiliki bandwith yang sama pada setiap titik lokasi pengamatan [10]. Berikut adalah ketiga Fungsi pembobot yang digunakan Fungsi pembobot Fixed Tricube Kernel .

## {(    ( ) )
Fungsi pembobot Fixed Bisquare Kernel .

## {(    ( ) )
Fungsi pembobot Fixed Gaussian Kernel .

## [ ( ) ]
7. Mengestimasti  parameter  model  GWLR  menggunakan  MLE  ( Maximum  Likelihood Estimation ) yang dibantu dengan metode Newton Raphson .
Muftih Alwi Aliu, Fahrezal Zubedi, Lailany Yahya, Franky Alfrits Oroh
8. Pembentukan  model  GWLR  dengan  ketiga  fungsi  pembobot.  Model  GWLR  secara  umum adalah sebagai berikut.
(∑ ) (∑ )
Pembobotan digunakan untuk memberikan hasil estimasi parameter yang berbeda antara satu lokasi dengan lokasi lainnya [11].
9. Menguji kesesuaian setiap model GWLR dengan regresi logistik menggunakan uji F. Tujuan dari  uji  kesesuaian  model  yaitu  melihat  adakah  perbedaan  antara  model  GWLR  dengan Regresi  logistik  atau  melihat  apakah  faktor  geografis  memiliki  pengaruh  nyata  terhadap kemiskinan di Indonesia.
Hipotesisnya adalah sebagai berikut:
:  Tidak  terdapat  perbedaan  yang  signifikan  antara  model  regresi  logistik  dengan  model GWLR
: Terdapat perbedaan yang signifikan antara model regresi logistik dengan model GWLR Rumus Uji F adalah sebagai berikut [3].
.
̂

## ̂
Kriteria  pengujian  tolak jika
atau yang  berarti  bahwa terdapat perbedaan yang signifikan antara model regresi logistik dengan model GWLR.
10. Menguji  parameter  setiap  model  GWLR  secara  parsial  menggunakan  statistik  uji Wald .
Pengujian  parameter  model  GWLR  dilakukan  dengan  uji  parsial  dengan  tujuan  untuk mengetahui parameter apa saja yang dapat mempengaruhi variabel responya [3]. Hipotesisnya sebagai berikut:
:
:
Rumus uji Wald adalah sebagai berikut.
̂ ( ̂ ) Tolak jika nilai atau Nilai diperoleh dari tabel distribusi
normal standar.
11. Membandingkan  setiap  model  GWLR  dengan  menggunakan  nilai  AICc  untuk  memperoleh model  yang  terbaik  dengan  melihat  nilai  AICc  terkecil.  Rumus  menentukan  Nilai  AICc adalah sebagai berikut.

## Muftih Alwi Aliu, Fahrezal Zubedi, Lailany Yahya, Franky Alfrits Oroh
12. Interpretasi  Hasil  model  GWLR  dengan  fungsi  pembobot  terbaik  menggunakan  nilai Odds Ratio .  Nilai odds  ratio digunakan  dalam  menginterpretasi  hasil  dari  model  regresi  logistik atau GWLR. Menurut [7] cara untuk menginterpretasi parameter regresi logistik dari variabel kategorik berskala nominal adalah odds ratio . Odds ratio merupakan perbandingan nilai odds untuk kategori terhadap odds untuk kategori . ̂

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisis Deskriptif
Gambar 1. Data Olahan Kemiskinan di Indonesia tahun 2020
Gambar  1  menunjukkan  bahwa  daerah  yang  berwarna  hijau  merupakan  daerah  Persentase penduduk miskin di bawah rata-rata dan lokasi yang berwarna merah merupakan lokasi Persentase penduduk  miskin  di  atas  rata-rata.  Persentase  penduduk  miskin  yang  tinggi  di  Indonesia  ada  16 Provinsi yaitu Aceh, Sumatera Selatan, Bengkulu, Lampung, Jawa Tengah, DI Yogyakarta, Jawa Timur,  NTT,  NTB,  Sulawesi  Tengah,  Sulawesi  Tenggara,  Gorontalo,  Sulawesi  Barat,  Maluku, Papua  Barat,  Papua.  Untuk  18  Kabupaten  lainnya  memiliki  nilai  Persentase  penduduk  miskin  di bawah rata-rata.
Muftih Alwi Aliu, Fahrezal Zubedi, Lailany Yahya, Franky Alfrits Oroh
Gambar 2. Data Olahan TPT Provinsi di Indonesia tahun 2020
Gambar  2  Menunjukkan  bahwa  Provinsi  DKI  Jakarta  adalah  Provinsi  dengan  Tingkat Pengangguran Terbuka tertinggi yaitu 10,95 dan Provinsi Sulawesi Tengah adalah Provinsi dengan Tingkat Pengangguran Terbuka terendah yaitu 3,77. Untuk keseluruhannya Tingkat Pengangguran Terbuka di Indonesia berada pada kategori tinggi 7,57 sampai 10,95 persen.
Gambar 3. Data Olahan IPM di Indonesia tahun 2020
Gambar  3  Menunjukkan  bahwa  Provinsi  DKI  Jakarta  adalah  Provinsi  dengan  Indeks Pembangunan  Manusia  tertinggi  yaitu  80,77  dan  Provinsi  Papua  adalah  Provinsi  dengan  Indeks Pembangunan  Manusia  terendah  yaitu  60,44.  Untuk  keseluruhannya  Indeks  Pembangunan Manusia di Indonesia berada pada kategori tinggi 72,93 sampai 80,77 persen.
Gambar 4. Data Olahan Jumlah Penduduk di Indonesia tahun 2020
Gambar 4 menunjukkan bahwa Provinsi Jawa Barat adalah provinsi dengan Jumlah Penduduk terbanyak yaitu 49565,2 juta Jiwa dan Provinsi Kalimantan Utara adalah Provinsi dengan Jumlah Penduduk  paling  sedikit  yaitu  704,8  juta  Jiwa.  Untuk  keseluruhannya  Jumlah  Penduduk  di Indonesia berada pada kategori tinggi 14798,4 sampai 49565,2 juta jiwa.

## 3.2 Uji Asumsi Multikolinearitas

## Muftih Alwi Aliu, Fahrezal Zubedi, Lailany Yahya, Franky Alfrits Oroh
Berdasarkan  perhitungan  nilai  VIF  dengan  bantuan software R  diperoleh  hasil  pengujian multikolinearitas sebagai berikut.
Tabel 2: Uji Multikolinearitas
Variabel VIF Ket Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT) 1,58080 9 Tidak terjadi multikolinearitas Indeks Pembangunan Manusia (IPM) 1,02914 3 Tidak terjadi multikolinearitas Jumlah Penduduk 1,59120 7 Tidak terjadi multikolinearitas
Berdasarkan Tabel 2 menunjukan bahwa TPT, IPM dan Jumlah Penduduk hasil pengujiannya tidak  terjadi  masalah  multikolinearitas,  artinya  TPT,  IPM  dan  Jumlah  Penduduk  datanya  tidak saling  berkorelasi  atau  tidak  saling  berhubungan.  Sehingga  dapat  dilanjutkan  pada  pengujian asumsi Heterogenitas Spasial.

## 3.3 Uji Asumsi Heterogenitas Spasial
Uji  Hetrogenitas  Spasial  dilakukan  dengan  mengkombinasikan  tiga  variabel  prediktor  TPT, IPM dan Jumlah Penduduk tujuannya akan mencari kombinasi variabel yang terjadi heterogenitas spasial. Berdasarkan hasil perhitungan BP dengan bantuan software R Hasil Kombinasinya sebagai berikut.
Tabel 3: Uji Heterogenitas Spasial
Variabel BP P- value TPT,IPM dan JP 2,93 82 0,4013 TPT dan IPM 5,27 35 0,07159 TPT dan JP 3,46 47 0,1769 IPM dan JP 2,96 31 0,2273
Berdasarkan Tabel 3 bahwa untuk variabel TPT, IPM dan Jumlah Penduduk nilai artinya tidak terjadi heterogenitas spasial dalam data. Untuk Variabel TPT dan IPM nilai artinya  terjadi  heterogenitas  spasial  dalam  data.  Untuk  Variabel  TPT  dan Jumlah  Penduduk  nilai
artinya  tidak  terjadi  heterogenitas  spasial  dalam data.  Untuk  Variabel  IPM  dan  Jumlah  Penduduk  nilai
artinya  tidak  terjadi

## Muftih Alwi Aliu, Fahrezal Zubedi, Lailany Yahya, Franky Alfrits Oroh
heterogenitas  spasial  dalam  data.  Kesimpulan  dalam  keempat  kombinasi  variabel  tersebut  yang sesuai digunakan dalam menganaisis menggunakan Geographically Weighted Logistic Regression (GWLR) adalah variabel TPT dan IPM karena kombinasi kedua variabel ini terjadi heterogenitas spasial, sehingga dapat dilanjutkan pada tahap selanjutya yaitu menghitung jarak.

## 3.4 Menghitung Jarak
Perhitungan jarak koordinat dilakukan dengan menghitung jarak Longitude dan Latitude setiap Provinsi di Indonesia. Indonesia memiliki 34 Provinsi, maka jarak antar Provinsi akan membentuk matriks  34  x  34.  Berdasarkan  persamaan  3  dengan  menggunakan  bantuan software R  maka hasilnya sebagai berikut.

## [ ]
Berdasarkan Hasil matriks jarak diatas jarak antar Provinsi Aceh dengan Sumatera Utara yang terletak pada baris kedua kolom pertama adalah 3,80412, jarak antar Provinsi Aceh dengan Papua yang terletak pada baris ke-34 kolom pertama adalah 42,292081 artinya semakin dekat jarak antar Provinsi  maka  semakin  kecil  nilai  jaraknya  sedangkan  semakin  jauh  jarak  antar  Provinsi  maka semakin  besar  nilai  jaraknya.  Selanjutnya  menentukan bandwith  optimum pada  tiap  jenis  fungsi kernel.

## 3.5 Menghitung Bandwith Optimum
Berdasarkan perhitungan CV dengan bantuan software R nilai bandwith optimum untuk ketiga fungsi pembobot disajikan pada tabel 4.
Tabel 4: Bandwith Optimum
Pembobot Bandwi th Fixed Gaussian Kernel 42,160 76 Fixed Tricube Kernel 37,023 04 Fixed Bisquare Kernel 42,261 08
Berdasarkan perhitungan CV diperoleh hasil bandwith optimum tiap fungsi kernel untuk Fixed Gaussian  Kernel adalah  42,16076, Fixed  Tricube  Kernel adalah  37,02304  dan Fixed  Bisquare Kernel adalah  42,26108.    Ukuran bandwith merupakan  suatu  hal  yang  penting  karena  dapat

## Muftih Alwi Aliu, Fahrezal Zubedi, Lailany Yahya, Franky Alfrits Oroh
mempengaruhi  ketepatan  hasil  regresi.  Selanjutnya  menentukan  matriks  pembobot  tiap  fungsi kernel.

## 3.6 Matriks Pembobot
Berdasarkan perhitungan dari persamaan 7 dengan bantuan software R maka matriks pembobot Fixed Gaussian Kernel untuk Provinsi Aceh sebagai berikut.
Berdasarkan perhitungan dari persamaan 5 dengan bantuan software R maka matriks pembobot Fixed Tricube Kernel untuk Provinsi Aceh sebagai berikut.
Berdasarkan perhitungan dari persamaan 6 dengan bantuan software R maka matriks pembobot Fixed Bisquare Kernel untuk Provinsi Aceh sebagai berikut.
berdasarkan hasil ketiga matriks pembobot di atas maka dapat disimpulkan matriks pembobot di  setiap  Provinsi  berbeda-beda  dan  untuk  matriks  pembobot  dengan  lokasi  yang  sama  memiliki nilai 1 karena memiliki nilai jarak yang sama dan semakin jauh jarak antar lokasi maka semakin kecil nilai pembobotnya.

## 3.7 Estimasi Parameter Model Geographicaly Weighted Logistic Regression
Estimasi parameter GWLR Fixed Gaussian Kernel menghasilkan parameter dan pada 34 provinsi di Indonesia. Ringkasan estimasi parameter GWLR Fixed Gaussian Kernel disajikan pada tabel 5.
Tabel 5: Ringkasan Estimasi Parameter GWLR Fixed Gaussian Kernel Min 1st Qu Median 3rd Qu Max 14,4419 8 15,0071 8 15,48743 16,00747 17,2289 - 0,66620 -0,65315 -0,63667 -0,62117 -0,5777 - 0,19727 -0,17678 -0,16850 -0,16039 -0,1517
Berdasarkan  ringkasan  hasil  estimasi  parameter  GWLR Fixed  Gaussian  Kernel pada  Tabel  5 memperlihatkan  secara  umum  keragaman  dari  koefisien  model  yang  dihasilkan.  Untuk  Nilai Intercept atau nilai  koefisien terkecil  14,44198  pada  Provinsi  Aceh  sedangkan  nilai koefisien terbesar 17,2289 pada Provinsi Papua dengan nilai mediannya yaitu 15,48743. Untuk Tingkat Pengangguran Terbuka nilai koefisien terkecil -0,66620 pada Provinsi Aceh sedangkan
Muftih Alwi Aliu, Fahrezal Zubedi, Lailany Yahya, Franky Alfrits Oroh
nilai  koefisien terbesar  -0,5777  pada  Provinsi  Papua  dengan  nilai  mediannya  yaitu  -0,63667. Untuk  Indeks  Pembangunan  Manusia  nilai  koefisien terkecil  -0,19727  pada  Provinsi  Papua sedangkan nilai koefisien terbesar -0,1517 pada Provinsi Aceh dengan nilai mediannya yaitu - 0,16850.
Ringkasan estimasi parameter GWLR Fixed Tricube Kernel disajikan pada tabel 6.
Tabel 6: Ringkasan Estimasi Parameter GWLR Fixed Tricube Kernel Min 1st Qu Median 3rd Qu Max β 0 4,644056 10,1789 65 13,1478 59 15,1085 42 25,29 82 β 1 - 0,913520 - 0,83569 3 - 0,71616 7 - 0,61772 7 - 0,300 5 β 2 - 0,332716 - 0,16461 0 - 0,12990 8 - 0,08008 2 0,001 0
Berdasarkan  ringkasan  hasil  estimasi  parameter  GWLR Fixed  Tricube  Kernel pada  Tabel  6 memperlihatkan  secara  umum  keragaman  dari  koefisien  model  yang  dihasilkan.  Untuk  Nilai Intercept atau nilai  koefisien terkecil  4,644056  pada  Provinsi  Aceh  sedangkan  nilai koefisien terbesar  25,2982  pada  Provinsi  Papua  dengan  nilai  mediannya  yaitu  13,147859. Untuk  Tingkat  Pengangguran  Terbuka  nilai  koefisien terkecil  -0,913520  pada  Provinsi Sumatera  Utara  sedangkan  nilai  koefisien terbesar  -0,3005  pada  Provinsi  Papua  dengan  nilai mediannya  yaitu  -0,716167.  Untuk  Indeks  Pembangunan  Manusia  nilai  koefisien terkecil  - 0,332716  pada  Provinsi  Papua  sedangkan  nilai  koefisien terbesar  0,0010  pada Provinsi  Aceh dengan nilai mediannya yaitu -0,129908.
Ringkasan estimasi parameter GWLR Fixed Bisquare Kernel disajikan pada tabel 7.
Tabel 7: Ringkasan Estimasi Parameter GWLR Fixed Bisquare Kernel Min 1st Qu Median 3rd Qu Max β 0 7,098540 11,1596 87 13,3339 08 15,5615 27 21,63 08 β 1 - 0,860102 - 0,78057 4 - 0,70355 0 - 0,62684 5 - 0,365 1 β 2 - 0,275265 - 0,17015 9 - 0,13361 8 - 0,09755 4 - 0,035 8
Berdasarkan  ringkasan  hasil  estimasi  parameter  GWLR Fixed  Bisquare  Kernel pada  Tabel  7 memperlihatkan  secara  umum  keragaman  dari  koefisien  model  yang  dihasilkan.  Untuk  Nilai Intercept atau nilai  koefisien terkecil  7,098540  pada  Provinsi  Aceh  sedangkan  nilai koefisien terbesar  21,6308  pada  Provinsi  Papua  dengan  nilai  mediannya  yaitu  13,333908.

## Muftih Alwi Aliu, Fahrezal Zubedi, Lailany Yahya, Franky Alfrits Oroh
Untuk  Tingkat  Pengangguran  Terbuka  nilai  koefisien terkecil  -0,860102  pada  Provinsi  Aceh sedangkan nilai koefisien terbesar -0,3651 pada Provinsi Papua dengan nilai mediannya yaitu - 0,703550.  Untuk  Indeks  Pembangunan  Manusia  nilai  koefisien terkecil  -0,275265  pada Provinsi  Papua  sedangkan  nilai  koefisien terbesar  -0,0358  pada  Provinsi  Aceh  dengan  nilai mediannya yaitu -0,133618.

## 3.8 Model Geographically Weighted Logistic Regression
Hasil  dari  pemodelan  GWLR  menggunakan  tiga  fungsi  pembobot  di  dapatkan  dari  proses estimasi  parameter GWLR.  Berikut  merupakan  model  untuk  masing-masing  fungsi  pembobot yang dapat dilihat pada Tabel 8, Tabel 9, dan Tabel 10.
Tabel 8: Model Kemiskinan di Indonesia untuk model GWLR Fixed Gaussian Kernel No Provinsi Model 1. Aceh 2.
Sumatera Utara 3. Sumatera Barat 4. Riau
5. Jambi 6. Sumatera Selatan 7. Bengkulu 8.
9. Papua Barat
10. Papua
Muftih Alwi Aliu, Fahrezal Zubedi, Lailany Yahya, Franky Alfrits Oroh
Tabel 9: Model Kemiskinan di Indonesia untuk model GWLR Fixed Tricube Kernel No Provinsi Model 1. Aceh 2.
Sumatera Utara 3.
Sumatera Barat
4. Riau
5. Jambi
6. Sumatera
Selatan 7. Bengkulu 8.
9. Papua Barat 10. Papua
Tabel 10: Model Kemiskinan di Indonesia untuk model GWLR Fixed Bisquare Kernel
No Provinsi Model 1. Aceh 2. Sumatera Utara 3. Sumatera Barat
4. Riau
5.
Jambi
6. Sumatera Selatan
7. Bengkulu
8.
9. Papua Barat 10. Papua
Berdasarkan  Tabel  8,  9  dan  10  model  untuk  setiap  masing-masing  pembobot  berbeda  pada setiap  lokasi  sehingga  estimasi  parameternya  berbeda-beda.  selanjutnya  dilanjutkan  pada  uji kesesuaian model GWLR dengan Model Resresi logistik.

## 3.9 Uji Kesesuaian Model
Berdasarkan persamaan 9 dengan bantuan software R, hasil pengujian keksesuaian model dapat dijelaskan pada tabel 11.
Tabel 11: Uji Kesesuaian Model Model Devian ce d f Deviance/ df F hit Ket Model Regresi Logistik 35,895 2 17,9475 Model GWLR Fixed Gaussian 35,461 6 6 8 0,521494 34,415 54 Tolak H0 Model GWLR Fixed Tricube 34,117 93 6 8 0,501734 35,770 93 Tolak H0 Model GWLR Fixed Bisquare 34,169 29 6 8 0,50249 35,717 16 Tolak H0
Pada tabel 11, diperoleh nilai F hit untuk model GWLR Fixed Gaussian Kernel , model GWLR Fixed  Tricube  Kernel dan  model  GWLR Fixed  Bisquare  Kernel berturut-turut  lebih  besar  dari yaitu  sebesar  2,38,  maka ditolak  artinya  terdapat  perbedaan  yang  signifikan  antara model  regresi  logistik  dengan  GWLR  ketiga  pembobot  atau  dapat  dikatakan  data  ini  lebih  baik dianalisis  menggunakan  model  GWLR.  Selanjutnya  dilanjutkan  dengan  pengujian  signifikansi parameter model GWLR

## 3.10 Uji Signifikansi Parameter

## Muftih Alwi Aliu, Fahrezal Zubedi, Lailany Yahya, Franky Alfrits Oroh
Tujuan  Uji  signifikansi  parameter  yaitu  untuk  melihat  faktor  yang  signifikan  mempengaruhi Kemiskinan  di  Indonesia  tahun  2020  pada  setiap  provinsi.  Berdasarkan  hasil  output software R maka hasil signifikansi parameter untuk setiap pembobot sebagai berikut.
1. Uji signifikansi untuk pembobot Fixed Gaussian Kernel
 Uji signifikansi pembobot Fixed Gaussian Kernel untuk 34 Provinsi
Uji  signifikansi  parameter tujuannya  agar  mengetahui  pengaruh  Tingkat  Pengangguran Terbuka  terhadap  Kemiskinan  di  Indonesia  tahun  2020.  Hasil  analisis  yang  didapatkan  dengan bantuan software R dapat dilihat pada tabel 12.
Tabel 12: Uji Signifikansi Parameter pembobot Fixed Gaussian Kernel Provinsi Estimasi Standar Eror Keterangan 1 - 0,6661997 0,3993439 -1,668236 -1,65 Signifikan 2 - 0,6621598 0,3980351 -1,663571 -1,65 Signifikan 3 - 0,6612996 0,3973327 -1,664347 -1,65 Signifikan 4 - 0,6588303 0,3971099 -1,659063 -1,65 Signifikan 5 - 0,6583660 0,3967094 -1,659568 -1,65 Signifikan 6 - 0,6563603 0,3960776 -1,657151 -1,65 Signifikan 7 - 0,6597780 0,3965552 -1,663773 -1,65 Signifikan 8 - 0,6539330 0,3955247 -1,653330 -1,65 Signifikan 9 - 0,6506883 0,3953971 -1,645658 -1,65 Tidak Signifikan 10 - 0,6431620 0,3955452 -1,626014 -1,65 Tidak Signifikan 11 - 0,6518186 0,3949820 -1,650249 -1,65 Signifikan 12 - 0,6505514 0,3946909 -1,648255 -1,65 Tidak Signifikan 13 - 0,6452198 0,3941070 -1,637169 -1,65 Tidak Signifikan 14 - 0,6450027 0,3939819 -1,637138 -1,65 Tidak Signifikan 15 - 0,6408153 0,3936550 -1,627860 -1,65 Tidak Signifikan
Muftih Alwi Aliu, Fahrezal Zubedi, Lailany Yahya, Franky Alfrits Oroh
16 - 0,6535980 0,3951763 -1,653940 -1,65 Signifikan 17 - 0,6347023 0,3931059 -1,614584 -1,65 Tidak Signifikan … … … … … … 34 - 0,5776793 0,3946706 -1,463700 -1,65 Tidak Signifikan
Berdasarkan hasil tabel 12 bahwa Provinsi Aceh, Sumatera Utara, Sumatera Barat, Riau, Jambi, Sumatera  Selatan,  Bengkulu,  Lampung,  DKI  Jakarta  dan  Banten  memiliki  nilai
=
−1,65    sehingga  tolak ,  hal  ini  menunjukan  bahwa  adanya  pengaruh  Tingkat  Pengangguran Terbuka  terhadap  Kemiskinan  di  Indonesia  sedangkan  untuk  24  Provinsi  lainnya  memiliki  nilai =  −1,65  sehingga  terima ,  hal  ini  menunjukan  tidak  adanya  pengaruh  Tingkat Pengangguran Terbuka terhadap Kemiskinan di Indonesia.
 Uji signifikansi pembobot Fixed Gaussian Kernel untuk 34 Provinsi
Uji  signifikansi  parameter tujuannya  agar  mengetahui  pengaruh  Indeks  Pembangunan Manusia  terhadap  Kemiskinan  di  Indonesia  tahun  2020.  Hasil  analisis  yang  didapatkan  dengan bantuan software R dapat dilihat pada tabel 13.
Tabel 13: Uji Signifikansi Parameter β 2 pembobot Fixed Gaussian Kernel Provin si Estimasi Standar Eror Keterangan 1 - 0,1517461 0,1460837 - 1,038761 - 1, 65 Tidak Signifikan 2 - 0,1544152 0,1459447 - 1,058039 - 1, 65 Tidak Signifikan 3 - 0,1552900 0,1458441 - 1,064767 - 1, 65 Tidak Signifikan 4 - 0,1565142 0,1458681 - 1,072985 - 1, 65 Tidak Signifikan 5 - 0,1570007 0,1458130 - 1,076727 - 1, 65 Tidak Signifikan … … … … … … 34 - 0,1972693 0,1486289 - 1,327261 - 1, Tidak Signifikan
65 Berdasarkan hasil tabel 13 bahwa nilai
= −1,65 untuk 34 Provinsi di Indonesia,
sehingga  keputusannya  terima ,  hal  ini  menunjukan  tidak  adanya  pengaruh  Indeks Pembangunan Manusia terhadap Kemiskinan di Indonesia.
2. Uji signifikansi untuk pembobot Fixed Tricube Kernel
 Uji signifikansi pembobot Fixed Tricube Kernel untuk 34 Provinsi
Uji  signifikansi  parameter tujuannya  agar  mengetahui  pengaruh  Tingkat  Pengangguran Terbuka  terhadap  Kemiskinan  di  Indonesia  tahun  2020.  Hasil  analisis  yang  didapatkan  dengan bantuan software R dapat dilihat pada tabel 14.
Tabel 14: Uji Signifikansi Parameter β 1 pembobot Fixed Tricube Kernel Provin si Estimasi Standar Eror Keterangan 1 - 0,901997 6 0,7367461 - 1,2242990 - 1, 65 Tidak Signifikan 2 - 0,913519 8 0,6904886 - 1,3230048 - 1, 65 Tidak Signifikan 3 - 0,905568 5 0,6699786 - 1,3516380 - 1, 65 Tidak Signifikan 4 - 0,894864 5 0,6570115 - 1,3620225 - 1, 65 Tidak Signifikan 5 - 0,886103 1 0,6471179 - 1,3693071 - 1, 65 Tidak Signifikan 6 - 0,866108 8 0,6295415 - 1,3757771 - 1, 65 Tidak Signifikan … … … … … … 34 - 0,300489 8 0,5596132 - 0,5369598 - 1, 65 Tidak Signifikan
Muftih Alwi Aliu, Fahrezal Zubedi, Lailany Yahya, Franky Alfrits Oroh
Berdasarkan hasil tabel 14 bahwa nilai
= −1,65 untuk 34 Provinsi di Indonesia, sehingga  keputusannya  terima ,  hal  ini  menunjukan  tidak  adanya  pengaruh  Tingkat Pengangguran Terbuka terhadap Kemiskinan di Indonesia.
 Uji signifikansi pembobot Fixed Tricube Kernel untuk 34 Provinsi
Uji  signifikansi  parameter tujuannya  agar  mengetahui  pengaruh  Indeks  Pembangunan Manusia  terhadap  Kemiskinan  di  Indonesia  tahun  2020.  Hasil  analisis  yang  didapatkan  dengan bantuan software R dapat dilihat pada tabel 15.
Tabel 15: Uji Signifikansi Parameter pembobot Fixed Tricube Kernel Provin si Estimasi Standar Eror Keterangan 1 0,00100026 9 0,1855109 0,00539197 1 1,6 5 Tidak Signifikan 2 - 0,01816143 5 0,1756917 - 0,10337106 3 - 1,6 5 Tidak Signifikan 3 - 0,03138637 1 0,1714187 - 0,18309773 4 - 1,6 5 Tidak Signifikan 4 - 0,03757700 2 0,1698538 - 0,22123139 4 - 1,6 5 Tidak Signifikan 5 - 0,04582824 6 0,1678433 - 0,27304179 9 - 1,6 5 Tidak Signifikan 6 - 0,06016740 8 0,1649012 - 0,36486951 1 - 1,6 5 Tidak Signifikan … … … … … … 34 - 0,33271565 5 0,2206512 - 1,50788036 9 - 1,6 5 Tidak Signifikan Berdasarkan hasil tabel 15 bahwa nilai
= −1,65 untuk 34 Provinsi di Indonesia,
sehingga  terima ,  hal  ini  menunjukan  tidak  adanya  pengaruh  Indeks  Pembangunan  Manusia terhadap Kemiskinan di Indonesia.
3. Uji signifikansi untuk pembobot Fixed Bisquare Kernel
 Uji signifikansi pembobot Fixed Bisquare Kernel untuk 34 Provinsi
Muftih Alwi Aliu, Fahrezal Zubedi, Lailany Yahya, Franky Alfrits Oroh
Uji  signifikansi  parameter tujuannya  agar  mengetahui  pengaruh  Tingkat  Pengangguran Terbuka  terhadap  Kemiskinan  di  Indonesia  tahun  2020.  Hasil  analisis  yang  didapatkan  dengan bantuan software R dapat dilihat pada tabel 16
Tabel 16: Uji Signifikansi Parameter β 1 pembobot Fixed Bisquare Kernel Provin si Estimasi Standar Eror Keterangan 1 -0,8601023 0,5949657 - 1,445634 - 1,6 5 Tidak Signifikan 2 -0,8360376 0,5650142 - 1,479675 - 1,6 5 Tidak Signifikan 3 -0,8272558 0,5528122 - 1,496450 - 1,6 5 Tidak Signifikan 4 -0,8156364 0,5456562 - 1,494781 - 1,6 5 Tidak Signifikan 5 -0,8108848 0,5396276 - 1,502675 - 1,6 5 Tidak Signifikan 6 -0,7986299 0,5290001 - 1,509697 - 1,6 5 Tidak Signifikan … … … … … … 34 -0,3651382 0,5037417 - 0,724852 - 1,6 5 Tidak Signifikan Berdasarkan hasil tabel 16 bahwa nilai = −1,65 untuk 34 Provinsi di Indonesia,
sehingga  keputusannya  terima ,  hal  ini  menunjukan  tidak  adanya  pengaruh  Tingkat Pengangguran Terbuka terhadap Kemiskinan di Indonesia.
 Uji signifikansi pembobot Fixed Bisquare Kernel untuk 34 Provinsi
Uji  signifikansi  parameter tujuannya  agar  mengetahui  pengaruh  Indeks  Pembangunan Manusia terhadap Kemiskinan di Indonesia tahun 2020. Hasil analisis didapatkan dengan bantuan software R yang dapat dilihat pada tabel 17.
Tabel 17: Uji Signifikansi Parameter pembobot Fixed Bisquare Kernel
Muftih Alwi Aliu, Fahrezal Zubedi, Lailany Yahya, Franky Alfrits Oroh
Provin si Estimasi Standar Eror Keterangan 1 - 0,0358471 2 0,1734584 - 0,206661 1 - 1, 6 5 Tidak Signifikan 2 - 0,0570228 7 0,1663253 - 0,342839 4 - 1, 6 5 Tidak Signifikan 3 - 0,0662822 7 0,1632545 - 0,406005 8 - 1, 6 5 Tidak Signifikan 4 - 0,0720363 3 0,1620549 - 0,444518 0 - 1, 6 5 Tidak Signifikan 5 - 0,0767858 9 0,1605928 - 0,478140 2 - 1, 6 5 Tidak Signifikan 6 - 0,0855098 0 0,1583830 - 0,539892 5 - 1, 6 5 Tidak Signifikan … … … … … … 34 - 0,2752647 1 0,1772039 - 1,553378 1 - 1, 6 5 Tidak Signifikan Berdasarkan hasil tabel 17 bahwa nilai = −1,65 untuk 34 Provinsi di Indonesia,
sehingga  keputusannya  terima ,  hal  ini  menunjukan  tidak  adanya  pengaruh  Indeks Pembangunan Manusia terhadap Kemiskinan di Indonesia.

## 3.11 Faktor yang mempengaruhi Kemiskinan
Berdasarkan hasil uji signifikansi parameter untuk ketiga fungsi pembobot pada setiap Provinsi di dapatkan faktor signifikan yang mempengaruhi Kemiskinan di Indonesia tahun 2020. Hasilnya disajikan pada tabel 18.
Tabel 18: Faktor yang signifikan
Muftih Alwi Aliu, Fahrezal Zubedi, Lailany Yahya, Franky Alfrits Oroh
Faktor Provinsi Tingkat Pengangguran Terbuka Aceh, Sumatera Utara, Sumatera Barat, Riau, Jambi, Sumatera Selatan, Bengkulu, Lampung, DKI Jakarta dan Banten
Berdasarkan  tabel  18  Tingkat  Pengangguran  Terbuka  mempengaruhi  kemiskinan  pada  10 Provinsi untuk fungsi pembobot Fixed Gaussian Kernel sedangkan pada fungsi pembobot lainnya Tingkat Pengangguran Terbuka dan Indeks Pembangunan Manusia tidak signifikan.

## 3.12 Pemilihan Model Terbaik
Tujuan  Pemilihan  model  terbaik  yaitu  memilih  model  yang  tepat  untuk  memodelkan Kemiskinan di Indonesia tahun 2020. Pemilihan model terbaik menggunakan kriteria nilai AICc. Berdasarkan perhitungan AICc hasil analisis dengan bantuan software R disajikan pada tabel 19.
Tabel 19: Akeike Information Criterion Corrected N o Model AICc 1 GWLR Fixed Gaussian Kernel 42,71021 2 GWLR Fixed Tricube Kernel 42,86264 3 GWLR Fixed Bisquare Kernel 42,99938
Dari  tabel  19  diperoleh  bahwa  nilai  AICc  terkecil  adalah  model  GWLR  dengan  fungsi pembobot Fixed  Gaussian  Kernel yaitu  42,71021.  sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  model GWLR Fixed Gaussian Kernel lebih baik dalam menganalisis Kemiskinan di Indonesia.

## 3.13 Interpretasi Hasil Model GWLR
Berdasarkan hasil yang didapat bahwa model GWLR Fixed Gaussian Kernel lebih baik dalam menganalisis  Kemiskinan  di  Indonesia.  Model  GWLR Fixed  Gaussian  Kernel untuk  Provinsi Aceh sebagai berikut.
Dari  model  GWLR  pada  Persamaan  diatas  dengan  menggunakan  nilai Odds  Ratio dapat diinterpretasikan:
1. Setiap Kenaikan Tingkat Pengangguran Terbuka sebesar 1 persen dengan asumsi variabel lain konstan  akan  menurunkan  probabilitas  persentase  penduduk  miskin  di  atas  rata-rata  pada Provinsi Aceh sebesar 0, 5137 persen. Hasil penelitian ini relevan dengan teori penelitian [15] yang  memiliki  kesimpulan  hasilnya  bahwa  pengangguran  berpengaruh  negatif  terhadap kemiskinan  dimana  hasil  tersebut  memiliki  alasan  karena  penduduk  yang  masuk  dalam kelompok pengangguran terbuka terdiri dari beberapa macam penganggur, yaitu mereka  yang mencari  kerja,  mereka  yang  sudah  punya  pekerjaan  tetapi  belum  mulai  bekerja,  mereka  yang tidak  mencari  pekerjaan  karena  merasa  tidak  mungkin  mendapatkan  pekerjaan  dan  mereka yang mempersiapkan usaha. kategori pengangguran terbuka yang disebutkan tersebut sebagian diantaranya ada yang masuk dalam sektor informal kemudian ada yang sedang mempersiapkan

## Muftih Alwi Aliu, Fahrezal Zubedi, Lailany Yahya, Franky Alfrits Oroh
usahannya  sendiri.  Selain  itu  ada  juga  yang  memiliki  pekerjaan  paruh  waktu  ( Part  Time ) dimana penghasilan yang dimiliki melebihi penghasilan seseorang bekerja secara normal, dan yang mana golongan tersebut merupakan kategori pengangguran terbuka.
2. Setiap  Kenaikan  Indeks  Pembangunan  di  Indonesia  sebesar  1  persen  dengan  asumsi  variabel lain  konstan  akan  menurunkan  probabilitas  persentase  penduduk  miskin  di  atas  rata-rata  pada Provinsi  Aceh sebesar  0,  8592  persen.  Hasil  penelitian  ini  relevan  dengan  teori penelitian  [4] Indeks  Pembangunan  Manusia  berpengaruh  negatif  dan  tidak  signifikan  terhadap  Tingkat Kemiskinan  artinya  semakin  tinggi  Indeks  pembangunan  manusia  maka  akan  menurunkan tingkat kemiskinan.

## 4. KESIMPULAN
Nilai  AICc  model  GWLR  fungsi  pembobot Fixed  Gaussian  Kernel sebesar  42,71021,  model GWLR  fungsi  pembobot Fixed  Tricube  Kernel sebesar  42,86264  dan  model  GWLR  fungsi pembobot Fixed  Bisquare  Kernel sebesar  42,99938.  model  GWLR  fungsi  pembobot Fixed Gaussian  Kernel merupakan  model  terbaik  dalam  menganalisis  Kemiskinan  di  Indonesia  tahun 2020  karena  memiliki  nilai  AICc  terkecil.  Faktor  yang  signifikan  mempengaruhi  kemiskinan  di Indonesia  untuk  pembobot Fixed  Gaussian  Kernel adalah Tingkat  pengangguran  terbuka  dengan menghasilkan  10  model  GWLR  yakni  Provinsi  Aceh,  Sumatera  Utara,  Sumatera  Barat,  Riau, Jambi, Sumatera Selatan, Bengkulu, Lampung, DKI Jakarta dan Banten.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Abapihi,  B.,  Laome,  L.,  &  Ahmad,  S.  W.,  2021.  Modelling  the  number  of  family planning participants in Southeast Sulawesi using geographically weighted regression model. Journal  of  Physics:  Conference  Series ,  Vol.  1899,  No.  1,  p.  012108.  IOP Publishing.
[2] Alam,  F.  K.,  Widyaningsih,  Y.,  &  Nurrohmah,  S.,  2021.  Geographically  weighted logistic  regression  modeling  on  stunting  cases  in  Indonesia. Journal  of  Physics: Conference Series , Vol. 1722, No. 1, p. 012085. IOP Publishing.
[3] Desriwendi,  Hoyyi,  A.,  &  Triastuti,  W.,  2015.  Pemodelan  Geographically  Weighted Logistic  Regression  (GWLR)  Dengan  Fungsi  Pembobot  Fixed  Gaussian  Kernel  Dan Adaptive Gaussian Kernel (Studi Kasus : Laju Pertumbuhan Penduduk Provinsi Jawa Tengah). Jurnal Gaussian , Vol. 4, No. 2, 193–204.
[4] Edfrida,  U.  M.,  2019.  Pengaruh  Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM)  dan Pengangguran Terhadap Tingkat Kemiskinan Kabupaten/Kota di Provinsi Kalimantan Timur dan Kalimantan Barat. Jurnal Ekonomi Daerah , Vol. 7, No. 4.
[5] Fotheringham,  A.  S.,  Brunsdon,  C.,  &  Charlton,  M.,  2002. Geographically  Weighted Regression: The Analysis of Spatially Varying Relationships . Wiley, New York.
[6] Fotheringham,  A.  S.,  Yang,  W.,  &  Kang,  W.,  2017.  Multiscale  geographically weighted  regression  (MGWR). Annals  of  the  American  Association  of  Geographers , Vol. 107, No. 6, 1247-1265.
[7] Hosmer,  D.  W.,  &  Lemeshow,  S.,  2000. Applied  Logistic  Regression .  John  Wiley  & Sons, Inc.
Muftih Alwi Aliu, Fahrezal Zubedi, Lailany Yahya, Franky Alfrits Oroh
[8] Kusumah, E. P., 2016. Olah Data Skripsi Dengan SPSS 22. In Lab Kom Manajemen Fe Ubb .
[9] Lutfiani,  N.,  Sugiman,  &  Mariani,  S.,  2019.  Pemodelan  Geographically  Weighted Regression  (GWR)  dengan  Fungsi  Pembobot  Kernel  Gaussian  dan  Bi-Square. Unnes Journal of Mathematics , Vol. 8, No. 1, 82–91.
https://doi.org/10.15294/ujm.v8i1.17103.
[10] Maulani,  A.,  Herrhyanto,  N.,  &  Suherman,  M.  2016.  Aplikasi  Model  Geographically Weighted Regression (GWR) Untuk Menentukan Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Kasus Gizi Buruk Anak Balita Di Jawa Barat. Jurnal EurekaMatika , Vol. 4, No. 1, 46- 62.
[11] Nur,  I.  M.,  &  Al  Haris,  M.,  2021.  Geographically  Weighted  Logistic  Regression (GWLR)  with  Adaptive  Gaussian  Weighting  Function  in  Human  Development  Index (HDI)  in  The  Province  of  Central  Java. Journal  of  Physics:  Conference  Series ,  Vol. 1776, No. 1, p. 012048. IOP Publishing.
[12] Rini,  A.  S.,  &  Sugiharti,  L.,  2016.  Faktor-Faktor  Penentu  Kemiskinan  Di  Indonesia: Analisis Rumah Tangga. Jurnal Ilmu Ekonomi Terapan , Vol. 1, No. 2, 88–104.
[13] Runadi,  T.,  Widyaningsih,  Y.,  &  Lestari,  D.,  2020.  Modeling  total  crime  and  the affecting factors in Central Java using geographically weighted regression. Journal of Physics: Conference Series , Vol. 1442, No. 1, p. 012026. IOP Publishing.
[14] Wulandari, 2018. Geographically Weighted Logistic Regression Dengan Fungsi Kernel Fixed  Gaussian  Pada  Kemiskinan  Jawa  Tengah. Indonesian  Journal  of  Statistics  and Its Applications , Vol. 2, No. 2, 101–112. https://doi.org/10.29244/ijsa.v2i2.189.
[15] Yacoub,  Y.,  2012. Pengaruh  Tingkat  Pengangguran  terhadap  Tingkat  Kemiskinan Kabupaten / Kota di Provinsi Kalimantan Barat . Vol. 8, No. 3, 176–185.