| dc.description.abstract | Pendidikan salah satu kebutuhan dasar dan kebutuhan wajib yang harus
dipenuhi oleh semua orang. Namun, pendidikan menjadi salah satu isu
permasalahan pembangunan yang bersifat global, sehingga menjadi salah satu poin
utama dalam tujuan pembangunan berkelanjutan. Indonesia menjadi salah satu
negara yang masih menghadapi permasalahan dalam bidang pendidikan karena
masih banyak masyarakat yang belum mendapatkan pendidikan sesuai dengan
program yang telah ditetapkan oleh pemerintah. Regresi Poisson adalah salah satu
analisis statistik yang digunakan untuk menentukan faktor-faktor yang
mempengaruhi jumlah anak putus sekolah. Model Regresi Poisson adalah model
regresi nonlinier yang digunakan untuk menganalisis data diskrit. Asumsi rata-rata
sama dengan varians dalam analisis regresi Poisson jarang terpenuhi karena
masalah penyebaran berlebihan yang sering muncul dalam pemodelan, di mana
nilai varians lebih besar dari nilai rata-ratanya. Salah satu metode yamg digunakan
dalam mengatasi overdispersi dalam regresi Poisson adalah regresi Binomial
Negatif. Dalam penelitian ini menggunakan Model Regresi Binomial Negatif
Berbobot Geografis (GWNBR) untuk memodelkan data cacah yang mempunyai
overdispersi dan memperhatikan aspek spasial dengan kernel adaptive bisquare
sebagai matriks pembobot. Variabel prediktor yang digunakan adalah persentase
penduduk miskin, indeks pembangunan manusia, rata-rata lama sekolah, harapan
lama sekolah, angka partisipasi sekolah, tingkat pengangguran terbuka, dan produk
domestik regional bruto per kapita. Berdasarkan hasil penelitian, variabel yang
berpengaruh signifikan pada model GWNBR menghasilkan satu kelompok saja,
dimana semua variabel prediktor memberikan pengaruh yang sama pada setiap
provinsi, yaitu variabel persentase penduduk miskin, indeks pembangunan
manusia, rata-rata lama sekolah, harapan lama sekolah, angka partisipasi sekolah,
tingkat pengangguran terbuka, dan produk domestik regional bruto per kapita. | en_US |
