PEMODELAN INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA MENGGUNAKAN GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION (GWR) (Studi Kasus: Indeks Pembangunan Manusia di Indonesia Tahun 2016)

Abstract

Indeks Pembangunan Manusia merupakan indikator penting untuk mengukur keberhasilan dalam upaya membangun kualitas hidup manusia. IPM menjelaskan bagaimana penduduk dapat mengakses hasil pembangunan dalam memperoleh pendapatan, kesehatan serta pendidikan. Indeks Pembangunan Manusia (IPM) Indonesia pada 2016 berada di atas level 70 dan masuk dalam kategori tinggi. UNDP sempat menyatakan bahwa IPM Indonesia meningkat pesat dalam 25 tahun terakhir, yakni sebesar 0,689 dan berada ditingkat 113 dari total 188 negara di dunia. Salah satu metode untuk mengetahui faktor yang berpengaruh terhadap Indeks Pembangunan Manusia adalah menggunakan analisis regresi linear berganda. Analisis regresi data spasial dapat digunakan karena memiliki sifat ketergantungan antara pengukuran data dengan lokasi. Bentuk Lokal dari analisis regresi spasial adalah Geographically Weighted Regression (GWR). GWR menunjukkan adanya heterogenitas secara spatial (lokasi). Pemodelan GWR pada Indeks Pembangunan Manusia tahun 2016 di Indonesia berdasarkan provinsi didapatkan model yang berbeda-beda setiap provinsinya dimana terdapat 34 model lokal dengan 15 kombinasi model yang signifikan terhadap wilayah di setiap provinsi. Pemodelan GWR menunjukkan bahwa model GWR mampu memaksimalkan nilai R2 sebesar 0.9999 dibandingkan dengan model regresi global yang mendapatkan nilai R2 sebesar 0.9372.