PEMODELAN GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION DENGAN FUNGSI KERNEL BISQUARE TERHADA FAKTOR- FAKTOR YANG MEMPENGARUHI TINGKAT KEMISKINAN DI KABUPATEN DEMAK - Marlita Vebiriyana; Moh Yamin Darsyah; Indah Manfaati Nur (Jurnal Statistika Universitas Muhammadiyah Semarang, 2015)
Kemiskinan adalah ketidakmampuan untuk membeli barang-barang kebutuhan dasar seperti makanan, pakaian, papan dan obat-obatan. Kemiskinan merupakan salah satu permasalahan pembangunan di Indonesia. Salah satu upaya yang dilakukan untuk mengatasi tingkat kemiskinan ini adalah dengan menentukan faktor-faktor yang diduga berpengaruh terhadap kemiskinan. Keterkaitan akibat faktor lokasi tingkat kemiskinan antara suatu wilayah dengan wilayah sekitarnya diduga akan memberikan efek keragaman spasial terhadap tingkat kemiskinan di suatu wilayah. Hal tersebut dapat diatasi dengan pemodelan Geographically Weighted Regression (GWR). GWR merupakan bentuk lokal dari regresi linier dan merupakan salah satu metode spasial yang menggunakan faktor geografis sebagai variabel bebas yang dapat mempengaruhi variabel respon. Hasil penelitian menunjukkan bahwa variabel yang berpengaruh terhadap tingkat kemiskinan di Kabupaten Demak adalah kepadatan penduduk dengan nilai R2 sebesar 40,79% dengan SSE sebesar 43,976. Keterkaitan antar wilayah berpengaruh terhadap tingkat kemiskinan pada setiap kecamatan di Kabupaten Demak. Kecamatan dengan model terbaik adalah Kecamatan Karangawen dengan nilai Rsebesar 42,4%.Kata kunci : Kemiskinan, Geographically Weighted Regression, Kernel Bisquare.2