PEMODELAN FAKTOR-FAKTOR PENYEBAB KEMISKINAN DI PROVINSI SUMATERA UTARA MENGGUNAKAN METODE GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION (GWR) - Siti Hartina Daulay; Elmanani Simamora (JURNAL RISET RUMPUN MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM, 2023)
Kemiskinan merupakan permasalahan multidimensi yang kompleks dan mencakup berbagai aspek. Akibat kompleksitas yang dimilikinya, penanggulangan kemiskinan memerlukan program yang terintegrasi dan tidak tumpang tindih. Tujuan dari penelitian ini terfokus pada analisis faktor-faktor penyebab kemiskinan di Provinsi Sumatera Utara dengan mempertimbangkan aspek spasial menggunakan metode Geographically Weighted Regression (GWR). Penelitian ini menggunakan data kemiskinan Provinsi Sumatera Utara pada tahun 2018. Berdasarkan pengujian heterogenitas spasial dan dependensi spasial dapat disimpulkan bahwa kemiskinan dipengaruhi oleh aspek spasial sehingga penelitian ini dapat dianalisis menggunakan metode GWR. Pemodelan dengan menggunakan metode GWR menghasilkan nilai yang lebih besar dari regresi global yang mengahasilkan . Kemudian metode GWR menghasilkan nilai AIC = 171.123 yang lebih kecil dibandingkan dengan model regresi global dengan nilai AIC = 185.909.Hasil analisis menunjukkan karakteristik persentase kemiskinan mengelompok. Daerah-daerah yang tergolong memiliki persentase tertinggi berada di daerah kepulauan Nias.