eISSN 2722-9886   pISSN 1411-6669 https://jurnal.unej.ac.id/index.php/MIMS/index
Penerapan geographically weighted regression (GWR) dalam menganalisis kemiskinan di Pulau Jawa tahun 2022
(Utilizing geographically weighted regression (GWR) for poverty analysis on Java Island in 2022)
Jeremia Novaldi * , Novi Hidayat Pusponegoro Politeknik Statistika STIS, Jakarta
*korespondensi : 212011539@stis.ac.id
Received: 28-02-2023, accepted: 05-02-2024
Abstract. Poverty  is  a  priority  issue  for  Indonesia.  However,  efforts  to  eradicate  poverty  in Indonesia  have  always  failed  to  fulfill  the  targets  set  out  in  the  RPJMN.  Java  Island,  which  is known as the center of the economy, has not yet solved this poverty problem. In 2022, the majority of  provinces  on  Java  Island  still  have  a  higher  poverty  rate  than  the  target  in  the  2020-2024 RPJMN, which is 6.5-7 percent. Therefore, the objective of this study is to analyze the relationship between the socio-economic conditions of the society, represented by aspects of education, health, and  income,  and  poverty  in  119  regencies  or  cities  on  Java  Island.  Geographically  weighted regression (GWR) with a fixed bi-square kernel is applied to fulfill the study objective. The results showed that poverty is affected by RLS in 84 districts/cities, influenced by AHH in 15 regencies or cities, and influenced by AHH and income per capita in 8 regencies or cities. However, these three variables do not affect the poverty rate in the 12 regencies or cities.
Keywords: Poverty, GWR, spatial analysis, socioeconomic
MSC2020: 91B72

## 1. Pendahuluan
Kemiskinan merupakan permasalahan multidimensi yang dirasakan mayoritas negara di dunia.  Meskipun  telah  terjadi  perkembangan  selama  setengah  abad  terakhir,  negara- negara  berkembang  masih  mengalami  kemiskinan  yang  parah  [ 1 ].  Kemiskinan  yang merupakan  masalah  universal  membuat  penyelesaiannya  menjadi  tujuan  utama Sustainable Development Goals (SDGs) yang dideklarasikan oleh PBB pada tahun 2015 [ 2 ]. Menurut Badan Pusat Statistik, seseorang dapat dikatakan miskin apabila memiliki pengeluaran per bulan yang masih di bawah garis kemiskinan [ 3 ].
Sumber : BPS (diolah)

## Gambar 1. Tingkat kemiskinan Indonesia tahun 2007-2019
Gambar 1 menunjukkan bahwa tingkat kemiskinan secara umum mengalami penurunan dari tahun 2007 sampai 2019. Hal ini menandakan adanya perkembangan dalam upaya pengentasan kemiskinan di Indonesia. Namun, penurunan tersebut masih jauh dari target pemerintah di dalam Rencana Pembangunan Jangka Menengah Nasional (RPJMN) yang menargetkan tingkat kemiskinan pada tahun 2009 di angka 8.2 persen, tahun 2014 sebesar 8 – 10 persen, tahun 2019 di angka 7 – 8 persen, dan tahun 2024 di angka 6,5 – 7 persen. Adanya pandemi COVID-19 juga kembali memperparah kondisi kemiskinan di Indonesia [ 4 ]–[ 6 ]. Hal  tersebut tergambarkan dari persentase penduduk  miskin  yang stagnan di  9 persen pada tahun 2022.
Gambar  2  menunjukkan  bahwa  meskipun  Pulau  Jawa  merupakan  pusat  ekonomi  dari Indonesia, mayoritas  provinsi masih memiliki persentase penduduk miskin di atas target nasional  menurut  RPJMN  2024  pada  tahun  2022.  Hal  ini  sangat  memprihatinkan mengingat  separuh  penduduk  Indonesia  tinggal  di  Pulau  Jawa.  Dengan  demikian, penurunan persentase penduduk miskin di Pulau Jawa akan sangat berpengaruh terhadap penurunan jumlah penduduk miskin di Indonesia.

## Sumber : BPS (diolah)

## Gambar 2. Persentase penduduk miskin menurut provinsi tahun 2022
Setiap daerah memiliki karakteristiknya sendiri baik dari faktor geografis, sosial budaya, maupun  faktor  lainnya  yang  berbeda  dari  daerah  lainnya  [ 7 ].  Perbedaan  karakteristik inilah  yang  menyebabkan  adanya  efek  spasial.  Efek  spasial  ini  dapat  dibagi  menjadi autokorelasi  spasial  dan  heterogenitas  spasial  [ 8 ].  Oleh  karena  itu,  analisis  spasial diperlukan dalam menganalisis masalah kemiskinan.
Beberapa penelitian yang telah dilakukan sebelumnya adalah penerapan Geographically Weighted  Regression (GWR)  untuk  menganalisis  hubungan  antara  kemiskinan, pengangguran, dan kriminalitas di Provinsi Riau [ 9 ]; penerapan GWR untuk menganalisis dampak  indeks  pembangunan  manusia  (IPM)  dan  persentase  populasi  terhadap kemiskinan  di  Provinsi  Jawa  Tengah  [ 10 ];  Penerapan  GWR  dalam  menganalisis hubungan  antara  kemiskinan  dan  faktor  geografis  di  Provinsi  Sichuan,  Tiongkok  [ 11 ]; Penerapan GWR dengan pembobot bi-square dalam memodelkan kemiskinan di Provinsi Jawa  Barat  [ 12 ];  dan  perbandingan Spatial  Error  Model (SEM)  dan  GWR  dalam memodelkan kemiskinan di Provinsi Jawa Timur [13]. Berdasarkan penelitian terdahulu dan permasalahan yang disebutkan, penelitian ini bertujuan untuk menganalisis hubungan kondisi  sosial  ekonomi  yang  berfokus  pada  pendidikan,  kesehatan  dan  pendapatan dengan  kemiskinan  pada  kabupaten/kota  di  Pulau  Jawa  menggunakan  metode  GWR. Metode  ini  akan  memberikan  informasi  spesifik  mengenai  variabel-variabel  yang memengaruhi kemiskinan di tiap-tiap kabupaten/kota.

## 2. Metodologi
Data yang digunakan dalam penelitian ini diperoleh dari Badan Pusat Statistik (BPS) yang dapat  diakses  melalui bps.go.id .  Data  yang  digunakan  terdiri  dari  119  observasi  yang merupakan  kabupaten/kota  di  Jawa  dan  4  variabel,  yaitu  persentase  penduduk  miskin (PPM),  pengeluaran  perkapita  (INCOME),  rata-rata  lama  sekolah  (RLS),  dan  angka harapan  hidup  (AHH).  Variabel  PPM  merupakan  variabel  dependen  yang
merepresentasikan  kemiskinan.  Sementara  itu,  ketiga  variabel  lainnya  merupakan variabel independen yang merepresentasikan pendapatan, pendidikan, dan kesehatan.
Tabel 1.  Operasional variabel Variabel Satuan Deskripsi PPM Persen Persentase penduduk miskin INCOME Juta/Tahun Pendapatan perkapita RLS Tahun Rata-rata lama sekolah AHH Tahun Angka harapan hidup saat lahir
Analisis regresi digunakan untuk menganalisis dampak suatu variabel terhadap variabel lainnya [ 14 ]. Regresi linier memodelkan hubungan antara satu variabel dependen dengan beberapa variabel independen secara linier. Model umum regresi linier dapat dilihat pada persamaan (1).
𝑌 𝑖 = 𝛽 0 + 𝛽 1 𝑋 𝑖1 + 𝛽 2 𝑋 𝑖2 + ⋯ + 𝛽 𝑝 𝑋 𝑖𝑝 + 𝜀 𝑖 (1)
Estimasi  parameter  regresi  linear  menggunakan Ordinary  Least  Square (OLS)  yang meminimumkan residual kuadrat dari model. OLS disebut sebagai Best Linear Unbiased Estimator (BLUE) jika memenuhi beberapa asumsi [ 15 ], yaitu :
1. Normalitas
Asumsi  ini  mewajibkan  nilai  residual  dari  penduga  mengikuti  distribusi normal dengan rataan nol serta  varians 𝜎 2 , yaitu 𝜀 𝑖 ~𝑁(0, 𝜎 2 ) . Uji Jarque-Bera digunakan untuk menguji apakah kurtosis dan skewness sesuai dengan distribusi normal [ 16 ].
2. Homokedastisitas
Asumsi  ini  mensyaratkan  varians dari residual  yang  bersifat konstan,  yaitu 𝑉𝑎𝑟(𝜀 𝑖 ) = 𝜎 2 untuk semua i. Asumsi ini dapat diuji dengan Uji Breusch-Pagan yang meregresikan variabel penjelas terhadap residual kuadrat model [ 17 ].
3. Nonautokorelasi
Asumsi ini mensyaratkan kovarians di antara residual yang bernilai nol, atau tidak  ada  korelasi  antar  individu 𝐶𝑜𝑣(𝜀 𝑖 𝜀 𝑗 ) = 0 .  Asumsi  ini  digunakan  apabila data merupakan time series .
4. Nonmultikolinearitas
Asumsi ini menyatakan bahwa di antara variabel penjelas tidak ada hubungan yang kuat. Pelanggaran asumsi  ini dilihat menggunakan  nilai variance inflation factor (VIF) yang lebih dari 10.
Geographically  Weighted  Regression (GWR)  dihasilkan  dari  pengembangan  regresi linear  yang  bersifat  umum/global  menjadi  regresi  lokal  di  mana  tiap  lokasi  diberi penimbang  [ 18 ],  [ 19 ].  Berbeda  dengan  regresi  global,  GWR  membedakan  koefisien
parameter tiap variabel penjelas di tiap lokasi. GWR diestimasi menggunakan Weighted Least  Square (WLS).  Model  ini  digunakan  apabila terdapat  heterogenitas  spasial  yang ditandai dengan adanya heterokedastistas pada regresi global. Model umum GWR dapat dilihat pada persamaan (2).
𝑌 𝑗 =   𝛽 0 (𝑢 𝑗 , 𝑣 𝑗 ) + ∑ 𝛽 𝑘 𝑝 𝑘=1 (𝑢 𝑗 , 𝑢 𝑗 )𝑋 𝑗𝑘 + 𝜀 𝑗 (2)
𝑌 𝑗 merupakan  nilai  variabel  dependen  pada  lokasi  ke-j, 𝑋 𝑗𝑘 merupakan  variabel independen ke -k pada lokasi ke- j , (𝑢 𝑗 , 𝑣 𝑗 ) merupakan koordinat dari lokasi ke- j , 𝛽 0 (𝑢 𝑗 , 𝑣 𝑗 ) merupakan  intersep  pada  lokasi  ke- j , 𝛽 𝑘 (𝑢 𝑗 , 𝑣 𝑗 ) merupakan  parameter  dari  variabel penjelas ke -k pada lokasi ke -j , dan 𝜀 𝑗 merupakan error term dari lokasi ke- j .
Kriteria ketetanggaan pada model GWR menggunakan jarak yang ditentukan oleh fungsi Kernel [ 20 ], [ 21 ]. Fungsi Kernel ini digunakan untuk membuat penimbang pada tiap-tiap lokasi. Penelitian ini menggunakan fungsi Kernel Gaussian dan bi-square , yang masing- masing dapat dilihat pada persamaan (3) dan persamaan (4).
𝑤 𝑗 (𝑢 𝑘 , 𝑣 𝑘 ) = exp [− 1 2 ( 𝑑 𝑗𝑘 ℎ ) 2 ] (3)
𝑤 𝑗 (𝑢 𝑘 , 𝑣 𝑘 ) = {[1 − ( 𝑑 𝑗𝑘 ℎ ) 2 ] 2 , 𝑑 𝑖𝑗 < ℎ
0, 𝑙𝑎𝑖𝑛𝑛𝑦𝑎 (4)
Dimana 𝑑 𝑗𝑘 = √(𝑢 𝑗 − 𝑢 𝑘 ) 2 + (𝑣 𝑗 − 𝑣 𝑘 ) 2 yang merupakan jarak Euclidean antara lokasi j dan k, h merupakan bandwidth atau smoothing parameter bernilai positif. Fungsi di atas akan  bersifat fixed apabila  memiliki bandwidth yang  sama  di  tiap  lokasi  dan  bersifat adaptive apabila berbeda di tiap lokasi [ 22 ].
Model terbaik dipilih berdasarkan beberapa kriteria seperti Akaike Information Criterion (AIC), Corrected AIC (AICc), Bayesian Information Criteria (BIC), R 2 dan Adjusted R 2 . Model akan semakin baik apabila memiliki nilai AIC, AICc, dan BIC yang semakin kecil serta R 2 dan Adjusted-R 2 yang semakin besar.
Penelitian  ini  menggunakan  aplikasi  QGIS  untuk  melakukan  visualisasi  data,  aplikasi GeoDa  untuk  melakukan  analisis  regresi  global,  dan  aplikasi  GWR4  untuk  melakukan analisis GWR. Alur penelitian untuk mencapai tujuan adalah:
1. Melakukan analisis secara deskriptif
2. Melakukan pemodelan menggunakan regresi linear
3. Melakukan pengecekan asumsi klasik
4. Melakukan pengecekan variabilitas spasial
5. Melakukan pemodelan dengan GWR
6. Menentukan model GWR terbaik
7. Menginterpretasikan model GWR terpilih

## 3. Hasil dan Pembahasan
Gambar 3 menunjukkan kondisi kemiskinan dan sosial ekonomi dari kabupaten/kota di Jawa.  Daerah  ibukota  provinsi  dan  sekitarnya  cenderung  memiliki  tingkat  kemiskinan yang rendah. Sebaliknya, daerah yang semakin jauh dari ibukota atau pusat perekonomian suatu  provinsi  cenderung  memiliki  tingkat  kemiskinan  yang  semakin  tinggi.  Hal  ini mengindikasikan  bahwa  perekonomian  di  suatu  wilayah  berpengaruh  pada  wilayah sekitarnya.    Sejalan dengan  itu, daerah-daerah  yang  memiliki tingkat kemiskinan  yang lebih  rendah  cenderung  memiliki  masyarakat  dengan  tingkat  pendidikan  dan  tingkat kesehatan yang lebih tinggi [ 23 ], [ 24 ].
Namun,  persebaran  pendapatan  di  kabupaten/kota  di  Pulau  Jawa  masih  sangatlah timpang.  Gambar  4  menunjukkan  bahwa  mayoritas  daerah  memiliki  pendapatan perkapita  yang  kurang  dari  12  juta  per  tahun  dan  sedikit  wilayah  yang  memiliki pendapatan  per  kapita  yang  lebih  dari  15  juta  per  tahun.  Selain  itu,  ketimpangan pendidikan  dan  kesehatan  juga  masih  terjadi  di  kabupaten/kota  di  Pulau  Jawa. Ketimpangan ini terlihat pada Gambar 5 dan 6 yang menunjukkan bahwa hanya terdapat beberapa  daerah  yang  memiliki  RLS  di  atas  9,75  tahun  dan  AHH  di  atas  75,5  tahun. Adanya ketimpangan yang terjadi baik pada pendapatan, pendidikan, maupun kesehatan mengindikasikan adanya heterogenitas spasial di antara kabupaten/kota yang ada di Pulau Jawa.  Dengan  demikian,  hubungan  antara  kondisi  sosial-ekonomi  yang  dicerminkan melalui  kondisi  pendidikan,  kesehatan,  dan  pendapatan,  dengan  tingkat  kemiskinan daerah di Pulau Jawa perlu dikuantifikasi agar pemerintah dapat mengetahui variabel apa yang paling penting dalam mengurangi kemiskinan suatu daerah.
Sumber: BPS Indonesia (diolah)
Gambar 3. Persentase penduduk miskin kabupaten/kota di Pulau Jawa tahun 2022

## Sumber: BPS Indonesia (diolah)
Gambar 4. Pendapatan per-kapita kabupaten/kota di Pulau Jawa tahun 2022

## Sumber: BPS Indonesia (diolah)
Gambar 5. Rata-rata lama sekolah (RLS) kabupaten/kota di Pulau Jawa tahun 2022

## Sumber: BPS Indonesia (diolah)
Gambar 6. Angka harapan hidup (AHH) kabupaten/kota di Pulau Jawa tahun 2022
Tabel 2. Hasil estimasi regresi linier Variabel Koefisien Std. Error t-Stat p-value Intercept 12,316 7,132 1,727 0,087 INCOME -0,011 0,144 -0,075 0,940 RLS -1,858 0,267 -6,963 0,000 AHH 0,183 0,104 1,762 0,081
Berdasarkan Tabel 2, pemodelan menggunakan regresi linear menunjukkan bahwa hanya variabel  pendidikan  yang  berpengaruh  secara  signifikan  ( 𝛼 = 5% )  pada  tingkat kemiskinan kabupaten/kota di Pulau Jawa di mana setiap kenaikan RLS sebesar 1 tahun
akan  menurunkan  persentase  penduduk  miskin  sebesar  1,86  persen.  Sementara  itu, variabel pendapatan dan kesehatan tidak berpengaruh terhadap kemiskinan. Persamaan regresi global ditunjukkan pada persamaan (5).
𝑃𝑃𝑀 ̂ 𝑖 = 12,316 − 0,011𝐼𝑁𝐶𝑂𝑀𝐸 𝑖 − 1,858𝑅𝐿𝑆 𝑖 + 0,1834𝐴𝐻𝐻 𝑖 (5) Tabel 3. Asumsi klasik model regresi linier Asumsi Metode Keputusan Kesimpulan Normalitas Uji Jarque-Bera Gagal Tolak H 0 Terpenuhi Homokedastisitas Uji Breusch-Pagan Tolak H 0 Tidak Terpenuhi Nonmultikolinearitas VIF VIF < 10 Terpenuhi
Berdasarkan  Tabel  3,  regresi  linier  hanya  memenuhi  asumsi  normalitas  dan multikolinearitas.  Terlanggarnya  asumsi  homokedastisitas  menunjukkan  adanya  gejala heterogenitas spasial pada data sehingga pemodelan GWR dapat dilakukan.
Tabel 4. Variabilitas spasial Variabel DIFF of Criterion Kesimpulan INCOME 1,788 Variabel Lokal RLS -63,249 Variabel Lokal AHH -498,781 Variabel Lokal
Tabel  4  menunjukkan  hasil  uji  variabilitas  spasial  yang  digunakan  untuk  menentukan variabel  lokal  dan  global.  Hasil  uji  tersebut  menujukkan  bahwa  seluruh  variabel merupakan  variabel  lokal  karena  memiliki  nilai DIFF  of  Criterion <  2 [ 25 ].
Tabel 5. Pemilihan kernel terbaik
Kernel AIC AICc BIC R 2 Adj-R 2 Fixed Bi-Square* 533,776* 548,254* 604,355 0,765* 0,682* Fixed Gaussian 538,885 550,616 603,078 0,745 0,662 Adaptive Bi-Square 547,344 554,865 599,643 0,705 0,638 Adaptive Gaussian 562,783 586,352 586,352* 0,610 0,575 *: Kernel optimal pada kriteria tersebut Tabel 6. Perbandingan GWR dan regresi global Sumber SS DF MS F Prob Global Residuals 761,919 115,000 GWR Improvement 94,333 5,893 16,006 GWR Residual 667,586 109,107 6,119 2,616 0,028
Kernel Fixed Bi-Square terpilih menjadi kernel terbaik karena memiliki nilai AIC, AICc, R 2 ,  dan Adj-R 2 yang  paling  optimal  dibandingkan  dengan  ketiga  tipe  kernel  lainnya meskipun Adaptive Gaussian memiliki nilai BIC paling kecil (lihat Tabel 5). Kemudian,
hasil  GWR  menggunakan fixed  bi-square dibandingkan  dengan  regresi  global  untuk memastikan  apakah  model  GWR  lebih  baik.  Tabel  6  menunjukkan  bahwa  GWR  lebih baik dibandingkan model regresi linear saat menjelaskan kemiskinan di kabupaten/kota yang berada di Pulau Jawa.
Tabel 7. Estimasi parameter GWR Variabel Min Median Mean Max Intercept -8,213 34,273 37,797 103,250 INCOME -0,763 -0,083 -0,115 0,854 RLS -3,437 -1,214 -1,372 0,309 AHH -1,140 -0,139 -0,202 0,594 Tabel 8. Variabel yang berpengaruh pada kemiskinan Variabel Signifikan (𝜶 = 𝟓%) Nama Wilayah Tidak Ada Sukabumi.  Bandung,  Garut,  Sumedang,  Indramayu.  Kota  Bandung, Kota  Cimahi,  Sukoharjo,  Kota  Pekalongan,  Kota  Surakarta,  Blitar, Kota Blitar RLS Kepulauan  Seribu,  Jakarta  Selatan,  Jakarta  Timur,  Jakarla  Pusat, Jakarta  Barat,  JakarIa  Utara,  Bogor,  Cianjur,  Tasikmalaya,  Ciamis, Kuningan,  Cirebon,  Majalengka,  Subang,  Purwakarta,  Karawang, Bekasi,  Bandung  Barat,  Pangandaran,  Kota  Bogor,  Kota  Sukabumi,
Kota  Cirebon,  Kota  Bekasi,  Kota  Depok,  Kota  Tasikmalaya,  Kota Banjar,  Cilacap,  Banyumas,  Purbalingga,  Wonogiri,  Karanganyar,
Sragen,  Grobogan,  Blora,  Rembang,  Pati,  Pemalang,  Tegal,  Brebes, Kota  Tegal,  Pacitan,  Ponorogo,  Trenggalek,  Tulungagung,  Kediri,
Malang,  Lumajang,  Jember,  Banyuwangi,  Bondowoso,  Situbondo, Probolinggo,  Pasuruan,  Sidoarjo,  Mojokerto,  Jombang,  Nganjuk, Madiun,  Magetan,  Ngawi,  Bojonegoro,  tuban,  lamongan,  Gresik,
Bangkalan,  Sampang,  Pamekasan,  Sumenep,  Kota  Kediri,  Kota Malang,  Kota  Probolinggo,  Kota  Pasuruan,  Kota  Mojokerto,  Kota Madiun,  Kota  Surabaya,  Kota  Batu,  Pandeglang,  Lebak,  Tangerang, Serang, Kota Tangerang, Kota Cilegon, Kota Serang, Kota Tangerang Selatan. AHH Boyolali,  Klaten,  Kudus,  Jepara,  Demak,  Semarang,  Kendal,  Batang, Kota Salatiga, Kota Semarang, Kota Pekalogan, Bantul, Gunung Kidul, Sleman, Kota Yogyakarta. INCOME dan AHH Banjarnegara, Kebumen, Purworejo, Wonosobo, Magelang, Temanggung, Kota Magelang, Kulon Progo.

## Sumber: pengolahan
Gambar 7. Variabel yang berpengaruh pada kemiskinan kabupaten/kota di Pulau Jawa
Model  GWR  menunjukkan  adanya  pengaruh  dari  variabel  pendidikan  (RLS), kesehatan (AHH), dan pendapatan (INCOME) terhadap tingkat kemiskinan (PPM) pada kabupaten/kota  yang  ada  di  Pulau  Jawa.  Berdasarkan  model  yang  dibuat,  variabel pendidikan  berpengaruh  terhadap  tingkat  kemiskinan  di  84  kabupaten/kota,  variabel kesehatan berpengaruh di 23 kabupaten/kota, dan variabel pendapatan berpengaruh di 8 kabupaten/kota  (lihat  Tabel  8).  Namun,  ketiga  variabel  tersebut  tidak  berpengaruh terhadap kemiskinan di 12 kabupaten/kota. Koefisien pada regresi lokal yang dihasilkan dapat diinterpretasikan seperti regresi global, salah satunya adalah sebagai berikut.

## 𝑃𝑃𝑀
̂ 𝑀𝑎𝑔𝑒𝑙𝑎𝑛𝑔 = 95.479 − 0,619𝐼𝑁𝐶𝑂𝑀𝐸 𝑀𝑎𝑔𝑒𝑙𝑎𝑛𝑔 ∗ + 0,010𝑅𝐿𝑆 𝑀𝑎𝑔𝑒𝑙𝑎𝑛𝑔 − 1,027𝐴𝐻𝐻 𝑀𝑎𝑔𝑒𝑙𝑎𝑛𝑔 ∗ (6)
*sig. 𝛼 = 5%
Persamaan  (6)  merupakan  model  regresi  lokal  untuk  Magelang.  Kenaikan pendapatan perkapita senilai 1 juta rupiah akan mengurangi persentase penduduk miskin di Magelang senilai 0,6 persen dan peningkatan angka harapan hidup (AHH)  selama 1 tahun  akan  mengurangi  persentase  penduduk  miskin  di  Magelang  senilai  1,03  persen. Hasil  estimasi  parameter  lokal  seluruh  daerah  (119  kabupaten/kota)  dapat  diakses  di ( Estimasi GWR ).

## 4. Kesimpulan
Model  GWR  mampu  menjelaskan  pengaruh  kondisi  sosial-ekonomi  terhadap  tingkat kemiskinan  kabupaten/kota  yang  berada  di  Pulau  Jawa.  Estimasi  persentase  penduduk miskin  dengan  GWR  menunjukkan  bahwa  terdapat  84  kabupaten/kota  yang  hanya dipengaruhi  oleh  RLS,  15  kabupaten/kota  yang  hanya  dipengaruhi  oleh  AHH,  dan  8 kabupaten/kota  yang  dipengaruhi  oleh  AHH  dan  pendapatan  per  kapita.  Penelitian  ini diharapkan mampu membantu pemerintah provinsi dan kabupaten/kota dalam mengatasi masalah kemiskinan dengan cara  menfokuskan perbaikan pada kondisi  sosial ekonomi masyarakat baik melalui aspek kesehatan, pendidikan, maupun pendapatan.

## Daftar Pustaka
[1] M. P. Todaro and S. C. Smith, Economic Development , 11th ed. Pearson Prentice Hall, 2011.
[2] United Nations General Assembly, “Transforming our world: the 2030 Agenda for Sustainable Development.” United Nations, 2015. [ CrossRef ]
[3] Badan Pusat Statistik, Penghitungan  dan Analisis Kemiskinan  Makro Indonesia . Jakarta: Badan Pusat Statistik, 2022. [ CrossRef ]
[4] A. Suryahadi, R. Al Izzati, and D. Suryadarma, “Estimating the impact of covid- 19  on  poverty  in  Indonesia,” Bull.  Indones.  Econ.  Stud. ,  vol.  56,  pp.  175–192, 2020. [ CrossRef ]
[5] M. Buheji et al. , “The extent of COVID-19 pandemic socio-economic impact on global poverty. A Global Integrative Multidisciplinary Review,” Am. J. Econ. , vol. 10, no. 4, pp. 213–224, 2020. [ CrossRef ]
[6] D.  Gerszon  Mahler,  N.  Yonzan,  and  C.  Lakner,  “The  impact of  COVID-19  on Global Inequality and Poverty,” 10198, 2022. [ CrossRef ]
[7] H.  Chen,  “Analysis  on  geographical  factors  of  regional  economic  development difference,” Acad. J. Bus. Manag. , vol. 4, no. 1, pp. 13–19, 2022. [ CrossRef ]
[8] L.  Anselin,  “Spatial  Econometrics :  Methods  and  Models.”  Kluwer  Academic Publishers, Dodrecht, 1988.
[9] R. W. Elzati, A. Adnan, R. Yendra, and M. N. Muhaijir, “The analysis relationship of  poverty,  unemployment  and  population  with  the  rates  of  crime  using geographically weighted regression (GWR) in Riau province,” Appl. Math. Sci. , vol. 14, no. 6, pp. 291–299, 2020. [ CrossRef ]
[10]  D.  O.  Mahara  and  A.  Fauzan,  “Impacts  of  human  development  index  and percentage of total population on poverty using OLS and GWR models in Central Java, Indonesia,” EKSAKTA J. Sci. Data Anal. , vol. 2, no. 2, pp. 142–154, 2021. [ CrossRef ]
[11]  X.  He,  X.  Mai,  and  G.  Shen,  “Poverty  and  physical  geographic  factors:  An empirical analysis of sichuan province using the gwr model,” Sustain. , vol. 13, no. 1, pp. 1–17, 2021. [ CrossRef ]
[12]  E. Sartika and S. Murniati, “Application of the geographically weighted regression (GWR)  with  the  bi-square  weighting  function  on  the  poverty  model  in  the city/regency  of  West  Java,” Proc.  2nd  Int.  Semin.  Sci.  Appl.  Technol.  (ISSAT 2021) , vol. 207, no. Issat, pp. 201–207, 2021. [ CrossRef ]
[13]  A. Rinaldi, Y. Susianto, B. Santoso, and W. Kusumaningtyas, “Spatial  modeling for  poverty:  The  comparison  of  spatial  error  model  and  geographic  weighted regression,” Al-Jabar    J.  Pendidik.  Mat. ,  vol.  12,  no.  1,  pp.  237–251,  2021. [ CrossRef ]
[14]  J.  Arkes, Regression  Analysis:  A  Practical  Introduction ,  2nd  Editio.  Routledge, 2023.
[15]  D.  N.  Gujarati  and  D.  C.  Porter, Basic  Econometrics ,  5th  Editio.  McGraw-Hill Irwin, 2008.
[16]  C. M. Jarque and A. K. Bera, “Efficient tests for normality, homoscedasticity and serial independence of regression residuals,” Econ. Lett. , vol. 6, no. 3, pp. 255– 259, 1980. [ CrossRef ]
[17]  Breusch and Pagan, “A simple test for heteroscedasticity and random coefficient variation,” Econometrica , vol. 47, no. 5, pp. 1287–1294, 1979. [ CrossRef ]
[18]  A.  S.  Fotheringham,  C.  Brundson,  and  M.  Charlton, Geographically  Weighted Regression : The Analysis of Spatially Variying Relationship . John Wiley & Sons, 2002.
[19]  C.-L.  Mei,  “Geographically  weighted  regression  technique  for  spatial  data analysis,” Sch. Sci. Xi’an Jiaotong Univ. , no. 1, 2005. [ GreenVersion ]
[20]  T. Oshan, L. J. Wolf, A. S. Fotheringham, W. Kang, Z. Li, and H. Yu, “A comment on geographically weighted regression with parameter-specific distance metrics,” Int. J. Geogr. Inf. Sci. , vol. 33, no. 7, pp. 1289–1299, 2019. [ CrossRef ]
[21]  A. P. Handayani, A. Deliar, I. Sumarto, and I. Syabri, “Inverse Distance Weighting interpolation  on  the  optimum  distribution  of  kernel-Geographically  Weighted Regression  for land price,” IOP  Conf.  Ser. Earth  Environ.  Sci. ,  vol.  389,  no.  1, 2019. [ CrossRef ]
[22]  R.  Putra,  S.  Wahyuning  Tyas,  and  M.  G.  Fadhlurrahman,  “Geographically Weighted  Regression  with  The  Best  Kernel  Function  on  Open  Unemployment Rate Data in East Java Province,” Enthusiastic  Int. J. Appl. Stat. Data Sci. , vol. 2, no. 1, pp. 26–36, 2022. [ CrossRef ]
[23]  X. Chen, T. Zhou, and D. Wang, “The Impact of Multidimensional Health Levels on Rural Poverty: Evidence from Rural China,” Int. J. Environ. Res. Public Health , vol. 19, no. 7, 2022. [ CrossRef ]
[24]  Y. F. B. Flores, “Education and Poverty in Peru: A Review,” Asian J. Educ. Soc. Stud. , vol. 37, no. 4, pp. 55–62, 2022. [ CrossRef ]
[25]  T. Nakaya, “GWR4 user manual,” no. June 2009, 2012. [ GreenVersion ]