Estimasi Parameter Model Mixed Geographically And Temporally Weighted Regression (MGTWR) Dengan Fungsi Pembobot Kernel Pada Tingkat Kemiskinan Di Sulawesi Tengah

Kemiskinan adalah kondisi kesulitan yang disebabkan oleh keterbatasan modal, rendahnya pengetahuan, produktivitas, pendapatan, nilai tukar hasil produksi, dan partisipasi dalam pembangunan. Di Sulawesi Tengah, tingkat kemiskinan bervariasi, mendorong perlunya kebutuhan akan pemahaman yang lebih dalam terhadap faktor-faktor penyebabnya. Penelitian ini menggunakan metode Estimasi Parameter Model Mixed Geographically and Temporally Weighted Regression (MGTWR) dengan Fungsi Pembobot Gaussian Kernel untuk menganalisis fenomena tersebut. MGTWR memungkinkan analisis yang lebih akurat dengan mempertimbangkan dimensi spasial dan temporal. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang memengaruhi kemiskinan secara lokal dan global. Hasil penelitian yang diperoleh dengan menggunakan fungsi pembobot Gaussian Kernel mengahasilkan 52 model yang berbeda untuk setiap kabupaten/kota dan menunjukkan bahwa faktor-faktor seperti partisipasi angkatan kerja, tingkat pengangguran, rata-rata lama sekolah, produk domestik regional bruto, dan persentase rumah tangga dengan lantai terluas berpengaruh secara global. Sedangkan, angka melek huruf, angka harapan hidup, dan pengeluaran perkapita berpengaruh secara lokal.

Kata Kunci: Gaussian Kernel, Kemiskinan, MGTWR.