Judul: Analisis Regresi Terboboti Geografi dan Regresi Terboboti Geografi Campuran (Faktor Status Kesejahteraan Rendah Kecamatan-Kecamatan di Sulawesi Utara)
Abstrak: Kemiskinan merupakan masalah mendasar yang ada dan masih dialami sampai saat ini di Indonesia. Suatu kajian mendalam yang mempertimbangkan faktor-faktor penyebab kemiskinan sangat diperlukan guna memberikan gambaran penyelesaian yang tepat bagi penanganan kemiskinan. Letak geografi merupakan faktor penting dalam mempengaruhi kemajuan maupun kemiskinan suatu bangsa. Adanya efek spasial merupakan suatu hal yang lazim terjadi antara satu wilayah dengan wilayah yang berdekatan. Oleh karena itu, diperlukan suatu permodelan yang bisa mengatasi fenomena variabilitas data spasial tersebut. Tim Nasional Percepatan Penanggulangan Kemiskinan telah mempublikasikan indikator kesejahteraan Provinsi-Provinsi di Indonesia dan basis data terpadu tiap Kecamatan, Kabupaten/Kota maupun Provinsi. Berdasarkan basis data terpadu tersebut akan dilakukan studi kasus untuk menganalisis kesejahteraan rendah kecamatan-kecamatan di Provinsi Sulawesi Utara menggunakan analisis regresi terboboti geografi (RTG) dan regresi terboboti geografi campuran (RTGC). Dari penelitian ini dapat diduga faktor-faktor yang mempengaruhi status kesejahteraan rendah kecamatan-kecamatan di Provinsi Sulawesi Utara, dan dapat membandingkan model regresi global, model RTG dan model RTGC. Dari regresi global diperoleh peubah yang signifikan mempengaruhi status kesejahteraan rendah (Y) pada taraf nyata 5% yaitu peubah kepala rumah tangga perempuan (X1), penderita cacat (X3), individu tidak bekerja usia diatas 15 tahun (X5), rumah tangga memiliki bangunan milik sendiri (X6), rumah tangga menggunakan listrik/PLN (X8) dan rumah tangga menggunakan jamban sendiri (X10). Nilai R2, AIC dan MSE yang diperoleh yaitu 0.966, 787.419 dan 7.8. Pengujian keragaman spasial menggunakan uji Breusch-Pagan (BP) menunjukkan bahwa terdapat keragaman spasial pada data status kesejahteraan rendah kecamatan di Sulawesi Utara. Keragaman spasial tersebut juga menunjukkan bahwa setiap Kecamatan di Sulawesi Utara memiliki karakteristik tersendiri, sehingga diperlukan pendekatan lokal dalam memodelkan dan untuk mengatasi keragaman yang terjadi pada status kesejahteraan rendah yakni dengan mengunakan analisis RTG. Analisis RTG merupakan pemodelan yang bersifat lokal di setiap lokasi, sehingga diperoleh pendugaan parameter sebanyak lokasi amatan. Nilai R2, MSE, AIC yang diperoleh adalah 0.977, 741.857 dan 5.692. Salah satu hasil pendugaan parameter RTG dengan taraf nyata 5% pada Kecamatan Tikala, diperoleh faktor yang berpengaruh yakni peubah penderita cacat (X3), individu tidak bekerja usia diatas 15 tahun (X5), rumah tangga bangunan milik sendiri (X6), rumah tangga menggunakan listrik/PLN (X8) dan rumah tangga menggunakan jamban sendiri (X10). Analisis RTGC memberikan hasil pendugaan parameter bersifat lokal dan global. Nilai nilai R2, MSE, AIC yang diperoleh adalah 0.969, 773.735 dan 7.134. Salah satu hasil pendugaan parameter RTGC dengan taraf nyata 5% pada lokasi Kecamatan Tikala, diperoleh parameter lokal yakni peubah penderita cacat (X3), rumah tangga bangunan milik sendiri (X6) dan rumah tangga menggunakan listrik/PLN (X8) dan parameter global yakni peubah individu tidak bekerja usia diatas 15 tahun (X5) dan rumah tangga menggunakan jamban sendiri (X10). Pembandingan model regresi global, model RTG dan model RTGC dilihat dengan membandingkan nilai MSE, AIC dan R2 dari setiap model tersebut. Model RTG merupakan model terbaik dalam menjelaskan pengaruh terhadap status kesejahteraan rendah kecamatan-kecamatan di Sulawesi Utara karena model RTG tersebut memiliki nilai MSE dan AIC terkecil serta Nilai R2 terbesar.
Keyword: regression, geographically weighted regression (GWR), mixed geographically weighted regression (MGWR)