Judul: Pemodelan Regresi Terboboti Geografis Semiparametrik dengan Model Linier Koregionalisasi.
Abstrak: Regresi Terboboti Geografis (RTG) merupakan analisis regresi terboboti untuk parameter peubah yang beragam geografis atau yang disebut parameter lokal, sehingga setiap lokasi pengamatan mempunyai nilai parameter regresi yang berbeda-beda. Pada pengaplikasian RTG, terkadang ditemukan suatu kondisi yang membutuhkan beberapa parameter yang bernilai konstan disetiap lokasi atau yang disebut parameter global. RTG dengan parameter yang beragam geografis (parameter lokal) dan parameter yang bernilai konstan (parameter global) disetiap lokasi disebut RTG Campuran atau RTG Semiparametrik. Fotheringham et al. (2002) menyatakan pemodelan yang menggabungkan parameter lokal dan parameter global disebut sebagai RTG Campuran. Seiring berkembangnya waktu, Nakaya et al. (2005) menyatakan pendugaan RTG yang menggabungkan parameter lokal dan parameter global dilakukan dengan menggabungkan metode parametrik untuk menduga parameter global dan metode nonparametrik untuk menduga parameter lokal, sehingga pemodelan tersebut lebih cocok dinamakan RTG Semiparametrik. Penelitian ini mengkaji mengenai pemodelan Regresi Terboboti Geografis Semiparametrik (RTG-S) yang penentuan jenis parameter peubahnya ditetapkan berdasarkan hasil Model Linier Koregionalisasi (MLK). MLK mampu memperlihatkan proporsi keragaman spasial disetiap jarak spasial yang berbeda dan pengaruh spasial parameter peubah. Pengaruh spasial yang dihasilkan oleh MLK digunakan untuk menetapkan parameter yang beragam geografis (lokal) dan parameter yang konstan (global) disetiap lokasi. Penelitian ini juga membandingkan hasil pemodelan RTG dan pemodelan RTG-S berdasarkan Akaike Information Criterion Corrected (AICC) dan Kuadrat Tengah Penduga Galat (KTPG). Model dengan nilai AICC dan KTPG terendah dipilih sebagai model terbaik. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data kemiskinan di Provinsi Sulawesi Utara yang bersumber dari Basis Data Terpadu keluarga miskin untuk Program Perlindungan Sosial Juli 2012 pada 159 kecamatan di Provinsi Sulawesi Utara dan diambil dari website TNP2K (Tim Nasional Percepatan Penanggulangan Kemiskinan). Data yang digunakan terdiri dari 1 peubah respon dan 11 peubah penjelas. Data ini telah digunakan oleh Pongoh (2015) pada studi kasus sebelumnya. Pongoh (2015) melakukan pemilihan parameter peubah berdasarkan selang kepercayaan parameter global, sehingga penelitian ini juga membandingkan hasil studi kasus sebelumnya dengan hasil yang diperoleh dengan MLK. Penelitian ini diharapkan mampu menunjukkan proses pemilihan parameter peubah yang lebih sistematis dan terukur berdasarkan keragaman spasial parameter peubah. Penelitian ini terbagi atas dua model, Model-1 merupakan model yang menggunakan semua peubah penjelas, sedangkan Model-2 merupakan model yang hanya menggunakan peubah penjelas yang berpengaruh nyata. Model-2 merupakan model yang dibandingkan dengan studi kasus sebelumnya oleh iii Pongoh (2015). Penelitian dilakukan dengan memodelkan RTG terlebih dahulu yang semua parameter peubahnya beragam geografis (lokal) disetiap lokasi. Setelah itu, pemilihan parameter beragam dan parameter konstan dilakukan berdasarkan MLK. MLK menunjukkan proporsi keragaman spasial disetiap jarak spasial yang berbeda. Proporsi pengaruh spasial dihitung berdasarkan proporsi keragaman spasial, peubah dengan proporsi pengaruh spasial tinggi (diatas 70%) ditetapkan sebagai parameter beragam geografis (lokal) dan sisanya ditetapkan sebagai parameter konstan (global). Perbandingan model RTG dan model RTG-S yang pemilihan parameter peubahnya berdasarkan hasil MLK dan selang kepercayaan parameter global dilakukan dengan melihat nilai AICC dan KTPG disetiap model. Berdasarkan perbandingan yang dilakukan, model RTG-S yang pemilihan parameter peubahnya berdasarkan MLK menghasilkan nilai AICC dan KTPG yang paling rendah. Penelitian ini memperoleh model RTG-S merupakan model yang lebih baik dibandingkan model RTG pada kasus data kemiskinan di Provinsi Sulawesi Utara. Secara umum dapat disimpulkan
Keyword: regresi terboboti geografis, regresi terboboti geografis semiparametrik, model linier koregionalisasi