PENERAPAN ANALISIS STATISTIK SPASIAL TERHADAP PEKERJA MISKIN INDONESIA 2015

Abstract

Statistika sebagai alat dasar untuk menganalisis suatu permasalahan memiliki peran khusus dalam menganalisis. Dalam kondisi tertentu, alat analisis yang leih spesifik dibutuhkan untuk menganalisis suatu permasalahan, salah satunya adalah analisis statistik spasial. Salah satu penerapan analisis staistik spasial adalah pada data pekerja miskin Indonesia tahun 2015. Persoalan kemiskinan tidak hanya dilihat dari sisi pengeluaran penduduk, akan tetapi juga perlu dilihat dari sisi pendapatan penduduk. Dengan bekerja, penduduk akan memperoleh pendapatan yang digunakan untuk memenuhi kebutuhan. Pada kenyataannya, pendapatan yang diperoleh penduduk bisa jadi tidak mencukupi kebutuhannya. Fenomena ini disebut pekerja miskin. Penelitian ini mengindikasikan adanya efek spasial pada pekerja miskin, yang ditunjukkan melalui autokorelasi spasial yang signifikan. Hal tersebut mengindikasikan adanya efek ketergantungan antarwilayah. Karakteristik provinsi di Indonesia yang beragam menimbulkan adanya heterogenitas spasial pada model pekerja miskin di Indonesia. Untuk mengakomodir masalah autokorelasi dan heterogenitas spasial pada regresi data counts, metode Geographical Weighted Poisson Regression (GWPR) menjadi lebih tepat. Penelitian ini membuktikan bahwa penduduk bekerja berpendidikan SMA ke bawah, IPM, PAD, dan penduduk bekerja perempuan signifikan terhadap jumlah pekerja miskin untuk setiap provinsi, sedangkan variabel penduduk bekerja di sector pertanian tidak signifikan di provinsi Kepulauan Riau, Kalimantan Barat, dan Kalimantan Utara. Secara umum, perbandingan nilai AIC, deviance, dan percent deviance explained menunjukan bahwa model GWPR lebih baik daripada model regresi poisson.