Komparasi Model Regresi dalam Menganalisis Pengaruh RLS dan Perusahaan IMK terhadap Jumlah Penduduk Miskin di Indonesia Tahun 2024 - Tengku Alfaisal Hardian; Shelfi Ayu Yontiani; Meysawalia Sabina Ready (Utiliti Project Solution, 2026)
Kemiskinan di Indonesia tetap menjadi tantangan multidimensional meskipun berbagai program pengentasan telah diterapkan, dengan bukti empiris menunjukkan peran rata-rata lama sekolah (RLS) dan industri mikro dan kecil (IMK) yang tidak konsisten dalam mengurangi kemiskinan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis hubungan nonlinier antara RLS, jumlah perusahaan IMK, dan jumlah penduduk miskin melalui pendekatan komparatif model regresi. Metode penelitian menggunakan desain kuantitatif dengan data cross-section dari 38 provinsi pada tahun 2024, diolah menggunakan RStudio melalui estimasi Ordinary Least Squares (OLS) pada lima model regresi (linier, kuadratik, kubik, eksponensial, dan geometrik), serta evaluasi berdasarkan adjusted R², RMSE, MAE, dan BIC. Hasil menunjukkan model kuadratik sebagai spesifikasi terbaik (adjusted R²=0,942; RMSE=209,278; MAE=136,405; BIC=427,944), mengungkap hubungan nonlinier cekung dengan RLS berpengaruh negatif kuat yang semakin intensif pada tingkat pendidikan tinggi (efek marginal meningkat hingga 9-10 tahun), sementara IMK memiliki dampak minimal, ditambah titik optimal penurunan kemiskinan dan interaksi positif yang melemahkan efektivitas tanpa koordinasi. Kesimpulan menekankan kebijakan terpadu berbasis daerah untuk menyinergikan peningkatan kualitas pendidikan dengan penguatan kualitatif IMK, sehingga mempercepat pengurangan kemiskinan dan mendukung SDGs.