Analisis Pola Hubungan Persentase Penduduk Miskin dengan Faktor Lingkungan, Ekonomi, dan Sosial di Indonesia Menggunakan Regresi Spasial - Vonesa Devi Laswinia; Mutiah Salamah Chamid (Jurnal Sains dan Seni ITS, 2016)
Regresi spasial merupakan analisis untuk mengevaluasi hubungan antara variabel dependen dengan satu atau lebih variabel independen dengan memperhatikan keterkaitan efek lokasi. Regresi spasial dinilai dapat mewakili permasaahan yang ada yaitu perbedaan karakteristik wilayah berhubungan dengan persentase penduduk miskin di Indonesia. Hal ini dapat dikaitkan dengan teori pembangunan berkelanjutan dimana kemiskinan merupakan salah satu indikator di bidang sosial. Selain bidang sosial, pembangunan berkelanjutan juga mengacu pada dua pilar yang lain yaitu bidang ekonomi dan lingkungan. Metode regresi spasial yang digunakan meliputi Spatial Autoegressive Model, Spatial Error Model, dan Spatial Durbin Model. Hasil pemodelan dengan menggunakan Spatial Autoregressive Model menghasilkan model terbaik yaitu Model ini menghasilkan R2 sebesar 62,2% . Dimana IKLH (X1) merupakan faktor lingkungan, IPM (X2) dan kepadatan penduduk (X4) merupakan faktor sosial, dan laju pertumbuhan ekonomi (X3) dan tingkat pengangguran terbuka (X5) adalah faktor ekonomi. Regresi spasial merupakan analisis untuk mengevaluasi hubungan antara variabel dependen dengan satu atau lebih variabel independen dengan memperhatikan keterkaitan efek lokasi. Regresi spasial dinilai dapat mewakili permasaahan yang ada yaitu perbedaan karakteristik wilayah berhubungan dengan persentase penduduk miskin di Indonesia. Hal ini dapat dikaitkan dengan teori pembangunan berkelanjutan dimana kemiskinan merupakan salah satu indikator di bidang sosial. Selain bidang sosial, pembangunan berkelanjutan juga mengacu pada dua pilar yang lain yaitu bidang ekonomi dan lingkungan. Metode regresi spasial yang digunakan meliputi Spatial Autoegressive Model, Spatial Error Model, dan Spatial Durbin Model. Hasil pemodelan dengan menggunakan Spatial Autoregressive Model menghasilkan model terbaik yaitu Model ini menghasilkan R2 sebesar 62,2% . Dimana IKLH (X1) merupakan faktor lingkungan, IPM (X2) dan kepadatan penduduk (X4) merupakan faktor sosial, dan laju pertumbuhan ekonomi (X3) dan tingkat pengangguran terbuka (X5) adalah faktor ekonomi.