Pemodelan Indeks Keparahan Kemiskinan di Indonesia Menggunakan Regresi Probit Biner dengan Efek Interaksi - Azizah, Salma; Ratnasari, Vita (Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS, 2024)
Indeks Keparahan Kemiskinan merupakan pengu-kuran yang menggambarkan penyebaran pengeluaran di anta-ra penduduk miskin yang berada di bawah garis kemiskinan. Semakin tinggi nilai indeks, maka ketimpangan pengeluaran yang terjadi di antara penduduk miskin semakin tinggi pula. Terjadinya ketimpangan tersebut mengindikasikan adanya ke-tidakmerataan dalam upaya peningkatan kesejahteraan antar penduduk miskin. Angka Indeks Keparahan Kemiskinan di Indonesia sendiri dari tahun ke tahun menunjukkan perkem-bangan yang fluktuatif. Tetapi jika dilihat capaian Indeks Ke-parahan Kemiskinan secara nasional dari tahun 2021 ke tahun 2022 menunjukkan penurunan angka. Demi mencegah adanya kenaikan angka tersebut, maka perlu dilakukan analisis lebih lanjut mengenai faktor-faktor yang diduga mempengaruhi Indeks Keparahan Kemiskinan. Dalam penelitian ini, metode yang digunakan, yaitu regresi probit biner dengan efek inter-aksi. Variabel responss Indeks Keparahan Kemiskinan akan di-bagi menjadi dua kategori, yaitu Indeks Keparahan Kemis-kinan di bawah nasional dan Indeks Keparahan Kemiskinan di atas nasional. Dari hasil uji interaksi diperoleh satu pasang variabel prediktor yang saling berinteraksi, yaitu Tingkat Par-tisipasi Angkatan Kerja dengan persentase penduduk 15 tahun ke atas yang tamat perguruan tinggi. Sehingga, dalam pe-modelan akan melibatkan enam variabel prediktor efek utama dan satu variabel interaksi. Setelah dilakukan pemodelan menggunakan regresi probit biner dengan efek interaksi, vari-abel prediktor yang berpengaruh signifikan terhadap Indeks Keparahan Kemiskinan di antaranya, yaitu Tingkat Partisipa-si Angkatan Kerja, persentase penduduk 15 tahun ke atas yang tamat perguruan tinggi, persentase Rumah Tangga penerima program BPNT, serta variabel interaksi antara TPAK dengan persentase penduduk yang tamat Perguruan Tinggi. Ketepatan klasifikasi dari hasil prediksi model mencapai 79,41%.