Judul: Geographically and Temporally Weighted Regression with Kernel Function to Identify Factors that Influence the HDI in West Java
Abstrak: Indeks Pembangunan Manusia (IPM) terbentuk dari tiga indeks, yaitu indeks pengeluaran, indeks pendidikan, dan indeks kesehatan. Sebagai salah satu indikator penting alat ukur keberhasilan pembangunan kualitas sumber daya manusia pada waktu tertentu di suatu wilayah, IPM menjadi Indeks yang memiliki daya saing. Nilai IPM dapat diperbandingkan antar satu wilayah dengan wilayah lain. Jawa Barat sebagai salah satu provinsi dengan jumlah penduduk terbanyak dan wilayah cukup luas di Indonesia, memiliki tantangan tersendiri dalam menjaga keberlangsungan pembangunan sumber daya manusia. Tujuan penelitian ini meliputi eksplorasi secara spasial dan temporal pada data IPM kabupaten/kota di Jawa Barat, lalu mengkaji faktor-faktor yang memengaruhi IPM di masing-masing kabupaten/kota tersebut. Data yang digunakan merupakan gabungan data cross-section berupa kabupaten/kota di Jawa Barat dan data deret waktu dengan tujuh periode tahunan, yaitu tahun 2015-2021. Geographically And Temporally Weighted Regression (GTWR) merupakan pengembangan dari Geographically Weighted Regression (GWR), sedangkan GWR merupakan pengembangan dari Global OLS. Kajian dilakukan dengan membandingkan penggunaan berbagai fungsi Kernel, diantaranya Kernel Gaussian, Eksponensial, Bisquare, dan Tricube dalam model dengan memilih bandwidth optimum yang diperoleh dari kalibrasi cross validation minimum dari masing-masing fungsi. Pemilihan model GTWR Kernels dilakukan dengan membandingkan kebaikan model yang terbentuk dari pembobot standar (Euclidean Distance) dan dengan Great Circle Distance (GCD) dari berbagai fungsi Kernel yang digunakan. Tahapan analisis meliputi eksplorasi data, pengecekan korelasi antar peubah dengan menggunakan korelasi Pearson, pengecekan multikolinieritas dengan melihat nilai VIF, identifikasi keragaman lokasi dan waktu dengan uji Breusch Pagan, dan pemilihan model terbaik berdasarkan berbagai matrik pembobot geografis dan temporal yang digunakan. Seleksi peubah penjelas menghasilkan lima peubah yang berpengaruh nyata terhadap IPM yaitu Produk domestik regional bruto (PDRB), Tingkat Kemiskinan, Angka Partisipasi SMA, Angka Partisipasi SD, dan Jumlah Keluhan Kesehatan. Uji kesesuaian model (goodness of fit test) dari model GTWR terhadap model Global OLS dilakukan dengan statistic uji F, sedangkan uji signifikansi parameter model GTWR secara parsial di setiap lokasi dilakukan dengan menggunakan uji T. Pemilihan model terbaik dilakukan dengan menggunakan Koefisien determinasi (R²), Akaike Information Criterion (AIC), dan Residual Sum of Square (RSS). IPM Provinsi Jawa Barat baik pada tingkat provinsi maupun kabupaten/kota secara umum berada pada tren kenaikan setiap tahunnya. PDRB dan Angka Partisipasi Murni SMA berpengaruh positif terhadap IPM. Artinya, semakin tinggi nilai kedua peubah tersebut, maka semakin tinggi nilai IPM. Sebaliknya tingkat kemiskinan, Angka Partisipasi Murni SD, dan jumlah keluhan kesehatan memiliki pengaruh negatif terhadap IPM. Semakin kecil nilai ketiga peubah tersebut, akan semakin tinggi nilai IPM suatu wilayah. Analisis pembentukan model IPM di Jawa Barat menggunakan model GTWR terbukti memberikan hasil yang lebih baik jika dibandingkan dengan model Global OLS. Tiga ukuran kebaikan, baik Adjusted R^2, RSS, maupun AIC, menunjukkan bahwa model GTWR memiliki ukuran kebaikan yang lebih baik dari model Global OLS. Model GTWR terbaik adalah model GTWR Great Circle Distance Fixed Exponential Kernel. Analisis menggunakan model ini memberikan hasil bahwa peubah yang selalu berpengaruh nyata secara rata-rata terhadap IPM di setiap lokasi dan waktu adalah Angka Partisipasi SMA. Peubah lain yang berpengaruh nyata di hampir semua lokasi dan waktu adalah PDRB. Sedangkan peubah yang paling sedikit memberikan pengaruh di kabupaten/kota di Jawa Barat adalah Tingkat Kemiskinan, yaitu Kabupaten Tasikmalaya
Keyword: IPM, Global OLS, GTWR, spatio temporal, Kernel, Great Circle Distance