dc.description.abstract | Kemiskinan merupakan permasalahan yang sering terjadi di Indonesia yang
menyebabkan masyarakat sulit untuk memenuhi kebutuhan dasarnya. Nusa
Tenggara Timur merupakan salah satu provinsi termiskin di Indonesia yang
menempati posisi ketiga dengan tingkat kemiskinan sebesar 20,23% setelah Papua
dan Papua Barat pada tahun 2022. Nusa Tenggara Timur sangat baik dalam menarik
investasi di sektor pariwisata, namun hal ini tidak cukup untuk menurunkan angka
kemiskinan dikarenakan adanya berbagai faktor dan karakteristik yang berbeda di
setiap wilayah Nusa Tenggara Timur. Perbedaan karakteristik tersebut dapat
menimbulkan terjadinya heterogenitas spasial yang menyebabkan penggunaan
metode regresi linear berganda dianggap kurang tepat dalam penelitian ini. Oleh
karena itu, metode Geographically Weighted Regression (GWR) yang akan
digunakan untuk mengatasi heterogenitas spasial dengan memperhatikan lokasi
pengamatan, sehingga menghasilkan estimasi parameter dan model yang bersifat
lokal pada setiap titik data atau lokasi. Tujuan dalam penelitian ini adalah untuk
memperoleh model GWR dan mengidentifikasi faktor-faktor yang berpengaruh
terhadap tingkat kemiskinan pada masing-masing wilayah di Provinsi Nusa
Tenggara Timur tahun 2022. Hasil analisis menunjukkan bahwa pemodelan GWR
dengan fungsi pembobot kernel adaptive bisquare terhadap tingkat kemiskinan di
Provinsi Nusa Tenggara Timur tahun 2022 berdasarkan Kabupaten/Kota
menghasilakan model yang berbeda-beda untuk setiap Kabupaten/Kota, dengan
jumlah 22 model lokal dan 10 kelompok model yang signifikan. Model GWR
mampu memaksimalkan nilai R2
sebesar 95,04% jika dibandingkan dengan model
regresi linear berganda yang menghasilkan nilai R2
sebesar 68,35%. | en_US |