Pemodelan MGWR Pada Tingkat Kemiskinan di Provinsi Jawa Tengah - Moh Yamin Darsyah; Rochdi Wasono; Monica Firda Agustina (Universitas Muhammadiyah Semarang, 2015)
Penelitian ini bertujuan memodelkan tingkat kemiskinan di Jawa Tengah dengan memasukkan efek spasial. Metode yang digunakan Mixed Geographically Weighted Regression (MGWR). Dalam model MGWR estimasi parameter menggunakan Weighted Least Square (WLS) dengan pembobot fungsi kernel gaussian. Berdasarkan hasil penelitian terdapat 5 variabel prediktor yang diduga mempengaruhi tingkat kemiskinan kabupaten/kota di Jawa Tengah yaitu upah minimum kerja (X1), persentase penduduk yang bekerja di sektor pertanian (X2) , pelayanan kesehatan Jamkesmas (X4), persentase rumah tangga yang menggunakan jamban(X6), dan inflasi (X8). Model MGWR memiliki R2 sebesar 73,95% menunjukkan bahwa model mampu menerangkan tingkat keragaman kemiskinan sebesar 73,95%, sisanya 26,05% dipengaruhi variabel lain di luar model dengan nilai AIC 180,49. Tingkat kemiskinan di Jawa Tengah tidak dipengaruhi oleh faktor geografis atau tidak adanya efek spasial. varibel prediktor tersebut mempunyai pengaruh yang hampir sama di setiap kabupaten/kota.Kata Kunci : MGWR, AIC, Tingkat kemiskinan