| dc.description.abstract | Regresi Terboboti Geografis (RTG) merupakan analisis regresi terboboti
untuk parameter peubah yang beragam geografis atau yang disebut parameter
lokal, sehingga setiap lokasi pengamatan mempunyai nilai parameter regresi yang
berbeda-beda. Pada pengaplikasian RTG, terkadang ditemukan suatu kondisi yang
membutuhkan beberapa parameter yang bernilai konstan disetiap lokasi atau yang
disebut parameter global. RTG dengan parameter yang beragam geografis
(parameter lokal) dan parameter yang bernilai konstan (parameter global) disetiap
lokasi disebut RTG Campuran atau RTG Semiparametrik. Fotheringham et al.
(2002) menyatakan pemodelan yang menggabungkan parameter lokal dan
parameter global disebut sebagai RTG Campuran. Seiring berkembangnya waktu,
Nakaya et al. (2005) menyatakan pendugaan RTG yang menggabungkan
parameter lokal dan parameter global dilakukan dengan menggabungkan metode
parametrik untuk menduga parameter global dan metode nonparametrik untuk
menduga parameter lokal, sehingga pemodelan tersebut lebih cocok dinamakan
RTG Semiparametrik.
Penelitian ini mengkaji mengenai pemodelan Regresi Terboboti Geografis
Semiparametrik (RTG-S) yang penentuan jenis parameter peubahnya ditetapkan
berdasarkan hasil Model Linier Koregionalisasi (MLK). MLK mampu
memperlihatkan proporsi keragaman spasial disetiap jarak spasial yang berbeda
dan pengaruh spasial parameter peubah. Pengaruh spasial yang dihasilkan oleh
MLK digunakan untuk menetapkan parameter yang beragam geografis (lokal) dan
parameter yang konstan (global) disetiap lokasi. Penelitian ini juga
membandingkan hasil pemodelan RTG dan pemodelan RTG-S berdasarkan
Akaike Information Criterion Corrected (AICC) dan Kuadrat Tengah Penduga
Galat (KTPG). Model dengan nilai AICC dan KTPG terendah dipilih sebagai
model terbaik.
Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data kemiskinan di Provinsi
Sulawesi Utara yang bersumber dari Basis Data Terpadu keluarga miskin untuk
Program Perlindungan Sosial Juli 2012 pada 159 kecamatan di Provinsi Sulawesi
Utara dan diambil dari website TNP2K (Tim Nasional Percepatan
Penanggulangan Kemiskinan). Data yang digunakan terdiri dari 1 peubah respon
dan 11 peubah penjelas. Data ini telah digunakan oleh Pongoh (2015) pada studi
kasus sebelumnya. Pongoh (2015) melakukan pemilihan parameter peubah
berdasarkan selang kepercayaan parameter global, sehingga penelitian ini juga
membandingkan hasil studi kasus sebelumnya dengan hasil yang diperoleh
dengan MLK. Penelitian ini diharapkan mampu menunjukkan proses pemilihan
parameter peubah yang lebih sistematis dan terukur berdasarkan keragaman
spasial parameter peubah.
Penelitian ini terbagi atas dua model, Model-1 merupakan model yang
menggunakan semua peubah penjelas, sedangkan Model-2 merupakan model
yang hanya menggunakan peubah penjelas yang berpengaruh nyata. Model-2
merupakan model yang dibandingkan dengan studi kasus sebelumnya oleh
iii
Pongoh (2015). Penelitian dilakukan dengan memodelkan RTG terlebih dahulu
yang semua parameter peubahnya beragam geografis (lokal) disetiap lokasi.
Setelah itu, pemilihan parameter beragam dan parameter konstan dilakukan
berdasarkan MLK. MLK menunjukkan proporsi keragaman spasial disetiap jarak
spasial yang berbeda. Proporsi pengaruh spasial dihitung berdasarkan proporsi
keragaman spasial, peubah dengan proporsi pengaruh spasial tinggi (diatas 70%)
ditetapkan sebagai parameter beragam geografis (lokal) dan sisanya ditetapkan
sebagai parameter konstan (global). Perbandingan model RTG dan model RTG-S
yang pemilihan parameter peubahnya berdasarkan hasil MLK dan selang
kepercayaan parameter global dilakukan dengan melihat nilai AICC dan KTPG
disetiap model. Berdasarkan perbandingan yang dilakukan, model RTG-S yang
pemilihan parameter peubahnya berdasarkan MLK menghasilkan nilai AICC dan
KTPG yang paling rendah. Penelitian ini memperoleh model RTG-S merupakan
model yang lebih baik dibandingkan model RTG pada kasus data kemiskinan di
Provinsi Sulawesi Utara.
Secara umum dapat disimpulkan bahwa Model Linier Koregionalisasi
(MLK) merupakan alat yang dapat membantu Regresi Terboboti Geografis (RTG)
dalam menunjukkan proporsi keragaman spasialnya, selain itu MLK juga dapat
dijadikan dasar dalam penentuan parameter beragam geografis (lokal) dan
parameter konstan (global) disetiap lokasi pada Regresi Terboboti Geografis
Semiparametrik (RTG-S). | id |
