Judul: ROBUST MIXED GEOGRAPHICALLY AND TEMPORALLY WEIGHTED REGRESSION TO MODELLING THE PERCENTAGE OF POVERTY IN JAVA IN 2012-2018
Abstrak: Analisis regresi linear berganda merupakan suatu metode yang dapat digunakan untuk menganalisis hubungan linier antara beberapa peubah penjelas secara bersama-sama dengan suatu peubah respon. Apabila terdapat keragaman spasial pada parameter regresi, maka informasi tidak dapat ditangani oleh regresi metode kuadrat terkecil (MKT) dan akan ditampung sebagai galat. Selain keragaman spasial, waktu juga merupakan informasi yang ada namun tidak dapat ditangani pada metode ini. Regresi Terboboti Geografis Temporal (RTGT) merupakan metode yang menghasilkan model yang bersifat lokal untuk setiap lokasi dan waktu. Akan tetapi, pada pengujiannya tidak semua peubah signifikan bersifat lokal atau dapat bersifat global sehingga model RTGT dikembangkan menjadi Regresi Terboboti Geografis Temporal Campuran (RTGTC). Perbedaaan letak geografis antar wilayah dapat mengakibatkan adanya pencilan data. Model RTGTC tidak kekar untuk mengatasi pencilan yang terdapat pada data dan dapat mengakibatkan bias, sehingga penanganan pencilan tersebut dilakukan menggunakan penduga-M. Oleh karena itu, model tersebut dikembangkan menjadi RTGTC Kekar. Kemiskinan merupakan salah satu masalah mendasar pada suatu negara terutama Indonesia dan pada data kemiskinan di pulau Jawa ditemukan adanya keragaman data baik spasial maupun temporal. Selain itu, perbedaan potensi yang dimiliki suatu wilayah perkotaan dan pedesaan di kabupaten/kota menjadi salah satu penyebab perbedaan yang mencolok pada persentase penduduk miskin suatu wilayah sehingga dapat terdeteksi sebagai pencilan. Di Indonesia, pulau Jawa merupakan wilayah dengan keragaman potensi wilayah yang tinggi dan termasuk wilayah dengan jumlah penduduk miskin tertinggi di Indonesia. Oleh karena itu, kemiskinan di pulau Jawa perlu pemodelan yang mampu menangani keragaman spasial temporal dan pencilan tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan penduga parameter model RTGTCK dan memodelkan data persentase penduduk miskin di kabupaten/kota di Pulau Jawa tahun 2012-2018 yang memiliki pencilan, pengaruh temporal, dan pengaruh spasial baik lokal maupun global menggunakan model RTGTCK. Pada penelitian ini digunakan data persentase penduduk miskin kabupaten/kota di Pulau Jawa pada tahun 2012-2018 sebagai peubah respon (Y) dan produk domestik regional bruto (X1), persentase pendidikan yang ditamatkan SD kebawah (X2), angka melek huruf (X3), persentase pengeluaran per kapita (X4), persentase rumah tangga rumah tangga penerima raskin (X5), persentase penduduk menurut kelompok umur 15-64 (X6), angka harapan lama sekolah (X7), serta rata-rata lama sekolah (X8) sebagai peubah penjelas. Data dibeberapa kabupaten/kota pada tahun 2012 hingga 2018 diduga tedapat pencilan, sehingga pencilan yang terdeteksi tersebut akan ditangani dengan metode Regresi Terboboti Geografis dan Temporal Campuran Kekar (RTGTCK) dengan penduga-M. Berdasarkan peta sebaran, data persentase penduduk miskin kabupaten/kota di Pulau Jawa pada tahun 2012-2018 memiliki keragaman pada data baik secara spasial dan temporal. Selain itu, pada tahun 2012 hingga 2018 data menunjukan adanya tren menurun dan berpotensi memiliki pencilan yaitu pada Kab. Bangkalan dan Kab. Pamekasan, yang merupakan kabupaten dari Provinsi Jawa Timur. Nilai VIF yang didapatkan untuk seluruh peubah penjelas kurang dari 10 sehingga dikatakan bahwa tidak terjadi multikolinearitas antar peubah penjelas. Selain itu, berdasarkan uji Breusch Pagan adanya keragaman spasial dan temporal terhadap persentase penduduk miskin pada masing-masing kabupaten/kota di Pulau Jawa tahun 2012-2018. Berdasarkan 8 peubah penjelas yang digunakan, nilai setiap penduga parameter model RTGT diukur untuk menentukan peubah global maupun lokal, didapatkan bahwa peubah produk domestik bruto (X1), angka melek huruf (X3), dan angka harapan lama sekolah (X7)
Keyword: global dan lokal, pencilan, penduga-M, regresi terboboti geografis dan temporal campuran kekar (RTGTCK), global and local, outliers, M-estimators, robust mixed geographically and temporally weighted regression (RMGTWR)