ESTIMASI TINGKAT KEMISKINAN PROVINSI JAMBI DENGAN METODE GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION (GWR) - Edi Saputra; gusmi kholijah; niken rarasati (Seminar Nasional Teknologi Informasi Komunikasi dan Industri, 2019)
Kemiskinan salah satu penghambat dalam pembangunan, sehingga kemiskinan masuk dalam program yang harus diatasi. Pengentasan kemiskinan dapat dilakukan dengan melakukan berbagai program perbaikan ekonomi masyarakat. Sehingga dilakukanlah analisis faktor-faktor yang menyebabkan kemiskinan. Penyebab dari kejadian kemiskinan dikatakan sebagai variabel prediktor dan tingkat kemiskinan disebut sebagai variabel respon. Adanya hubungan pengaruh antara variabel respon dan variabel prediktor dinamakan dengan regresi. Kemudian penyebab dari tingkat kemiskinan ternyata tidak hanya dipengaruhi oleh variabel prediktor, tetapi lokasi dari daerah sangat mempengaruhi. Adanya keterhubungan antar lokasi ini dapat dianalisis dengan Geographically Weighted Regression (GWR). Hasil yang diperoleh yaitu variabel prediktor secara keseluruhan berpengaruh yaitu tidak ada ijazah SD, lulus SMP, lulus PT, upah minimum pendapatan, manfaat BPJS, besar konsumsi pangan dan papan, pendapatan per kapita. Jika dilihat dari nilai AIC dan RRS yang lebih kecil serta nilai  yang tinggi sebesar 95,95% maka model GWR dihasilkan lebih baik menganalisis tingkat kemiskinan di Provinsi Jambi.