Judul: Aplikasi Analisis Regresi Spasial Ensemble Pada Data Kemiskinan Di Pulau Jawa
Abstrak: Kemiskinan di Indonesia hingga saat ini masih menjadi masalah yang belum sepenuhnya terselesaikan. Badan Pusat Statistik (BPS) tahun 2013 menunjukkan bahwa persentase penduduk miskin di Pulau Sumatera sebesar 11.53%, 10.98% di Pulau Jawa, 14.49% di Pulau Bali dan Nusa Tenggara, 6.66% di Pulau Kalimantan, 11.75% di Pulau Sulawesi serta 24.24% di Pulau Maluku dan Papua. Pulau Jawa merupakan pulau dengan persentase penduduk miskin terkecil kedua setelah Pulau Kalimantan, namun jumlah penduduk miskinnya terbesar di Indonesia. Kemiskinan merupakan masalah yang kompleks yang dipengaruhi oleh faktor-faktor yang saling berkaitan satu dengan lainnya. Faktor tersebut antara lain tingkat pendapatan, pendidikan, kesehatan, akses barang dan jasa, lokasi geografis, serta kondisi lingkungan. Faktor-faktor ini juga dipengaruhi oleh kedekatan wilayah. Pemodelan regresi untuk mengetahui faktor-faktor yang menjadi indikator kemiskinan yang dipengaruhi oleh aspek wilayah sangat penting. Pada kasus kemiskinan misalnya wilayah yang berdekatan dengan kota besar cenderung memiliki tingkat kemiskinan yang rendah, sebaliknya wilayah yang berjauhan dengan kota besar cenderung memiliki tingkat kemiskinan yang tinggi. Hal ini karena interaksi antar dua wilayah berupa keterkaitan spasial. Keterkaitan spasial atau otokorelasi spasial dapat berakibat pendugaan tidak tepat karena asumsi keacakan galat tidak dipenuhi. Permasalahan ini dapat diatasi dengan model regresi spasial. Beberapa model regresi spasial yaitu model umum regresi spasial, model spasial otoregresif dan model galat spasial. Model regresi spasial dibentuk dengan cara melibatkan efek spasial dan pembobotan dalam bentuk matriks. Data kemiskinan biasanya memiliki keragaman yang besar. Kondisi tersebut mengakibatkan asumsi pada model sulit terpenuhi. Oleh karena itu ada suatu metode yang bersifat kekar untuk mengatasi kondisi tersebut yaitu dengan teknik ensemble. Teknik ensemble regresi spasial merupakan suatu teknik untuk menggabungkan 𝑘��� model regresi spasial. Penggabungan model regresi spasial dilakukan dengan merata-ratakan koefisien pada model. Penggunaan model regresi spasial ensemble mampu meningkatkan kemampuan pendugaan menjadi lebih stabil dari suatu model standar dan bersifat kekar. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji penerapan regresi spasial ensemble pada data kemiskinan di Pulau Jawa dan menelaah faktor-faktor yang dijadikan indikator kemiskinan di Pulau Jawa. Data dalam penelitian ini adalah data kemiskinan BPS tahun 2011 di 118 kabupaten/kota di Pulau Jawa. Hasil uji efek spasial menunjukkan bahwa model spasial otoregresif dan model galat spasial dapat digunakan dalam pemodelan regresi spasial. Pemilihan model terbaik untuk model regresi linier klasik, model spasial otoregresif dan model galat spasial berdasarkan R2. Semakin besar nilai R2 semakin baik modelnya. Model spasial otoregresif lebih baik dari model galat spasial dan model regresi linier klasik. Oleh karena itu, teknik ensemble diterapkan untuk model spasial otoregresif. Proses ensemble dilakukan dengan menambahkan noise (additive noise) pada data. Noise dibangkitkan dari 𝛆���~N(𝟎���, σ) . Simpangan baku yang dipilih untuk masing-masing noise adalah 1.55, 1.57, 1.59, 1.61, 1.63, 1.65, 1.67, 1.69, 1.71 dan 1.73. Setiap noise dilakukan pengulangan sebanyak 100 kali, sehingga didapatkan 100 model spasial otoregresif. Teknik ensemble dilakukan dengan merata-ratakan koefisien dari 100 model. Berdasarkan nilai RMSE, model spasial otoregresif ensemble lebih baik daripada model spasial otoregresif tanpa ensemble. Faktor-faktor yang dijadikan indikator kemiskinan di Pulau Jawa berdasarkan model spasial otoregresif ensemble adalah persentase angka melek huruf penduduk miskin usia 15-55 tahun, persentase penduduk miskin yang bekerja di sektor informal dan persentase rumah tangga
Keyword: kemiskinan, regresi spasial, spasial otoregresif ensemble.