Pemodelan Angka Buta Huruf di Provinsi Sumatera Barat Tahun 2014 dengan Geographically Weighted Regression

Transkripsi

1 JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 5 No. (016) (301-98X Prt) D-361 Pemodela Aga Buta Huruf d Provs Sumatera Barat Tahu 014 dega Geographcally Weghted Regresso Rath Mahara da Wwe Setya Wahju Jurusa Statsta, Faultas MIPA, Isttut Teolog Sepuluh Nopember (ITS) Jl. Aref Rahma Ham, Surabaya Idoesa e-mal: wwe@statsta.ts.ac.d Abstra Aga Buta Huruf (ABH) merupaa salah satu target dalam Mlleum Developmet Goals (MDGs) yatu meurua aga buta huruf mejad 0%. Fator yag mempegaruh ABH berbeda dar suatu wlayah e wlayah la sehgga dalam peelta dguaa metode Geographcally Weghted Regresso (GWR) utu medapata fator yag berpegaruh tap abupate/ota d Provs Sumatera Barat. Berdasara hasl peguja aspe spasal, tda terdapat depedes spasal da tda terdapat heterogetas spasal d setap loas pegamata. Pemlha pembobot fugs erel yag terplh dega rtera Cross Valdato (CV) mmum adalah fugs erel Gaussa. Model GWR pada aga buta huruf lebh ba dbadga pemodela dega regres ler. Hal dareaa la AIC pada model GWR lebh ecl yatu sebesar 3,707 dbadga model regres ler yatu sebesar 41,6471. Fator aga partspas mur SD, aga partspas mur SMP, persetase fasltas pedda SMP da persetase teaga pedd SMP berpegaruh sgfa pada sebaga besar abupate/ota d Provs Sumatera Barat. Kata Kuc Aga Buta Huruf, Geographcally Weghted Regresso, Kerel Gaussa. S I. PENDAHULUAN alah satu dator tgat pedda adalah Aga Buta Huruf. Aga Buta Huruf adalah propors pedudu usa 15 tahu e atas yag tda dapat membaca da atau meuls huruf lat atau huruf laya terhadap pedudu usa 15 tahu e atas d suatu daerah [1]. Aga buta huruf d Idoesa megalam peurua sgfa setap tahu. Pada tahu 014 aga buta huruf d Idoesa sebesar 4,88% atau setar orag. Namu, pemertah Idoesa mash meml peerjaa rumah utu meutasa pedudu buta huruf. Sedaga, aga buta huruf d Provs Sumatera Barat pada tahu terjad peurua sebesar 1,35%, yatu,91% pada tahu 010 mejad 1,56% pada tahu 014. Pada peelta dlaua pemodela aga buta huruf da fator-fator yag mempegaruh tap abupate/ota d Provs Sumatera Barat. Salah satu metode statsta yag meghubuga varabel respo dega varabel predtor yatu metode regres. Metode regres ler tda memper- tmbaga aspe loal yag berbeda-beda atar wlayah. Aga buta huruf tap abupate/ota d Provs Sumatera Barat berbeda-beda, dareaa ods setap wlayah mempuya perbedaa araterst satu sama la. Salah satu metode statst dega memperhtuga aspe spasal adalah Geographcally Weghted Regresso (GWR). GWR adalah pegembaga dar model regres dmaa setap parameter dhtug pada setap loas, sehgga setap tt loas geografs mempuya la parameter regres yag berbeda-beda. Peelta dlaua pemodela da pemetaa aga buta huruf berdasara fator-fator yag mempegaruhya tap Kabupate/Kota d Provs Sumatera Barat meggua-a Geographcally Weghted Regresso (GWR) sehgga peurua aga buta huruf dapat dfousa terhadap fator yag berpegaruh sgfa pada masg-masg abupate/ ota d Provs Sumatera Barat. II. Regres Ler TINJAUAN PUSTAKA Metode regres ler merupaa metode yag dguaa utu memodela hubuga atara satu varabel respo da satu atau lebh varabel predtor. Utu pegamata sebaya dega varabel predtor (x) sebaya p, maa model regres dapat dtulsa dalam betu persamaa sebaga berut []. p 0 x ; 1,,, 1 y (1) dmaa: y : la observas varabel respo pada pegamata e- x : la observas varabel predtor e- pegamata e- β 0 : la tersep model regres β : oefse regres varabel predtor e- ε : error pada pegamata e- dega asums (ε ~ IIDN (0,σ )). Salah satu syarat dalam pembetua model regres adalah tda ada asus multolertas atau tda terdapat orelas atara satu varabel predtor dega varabel predtor yag la. Salah satu pedetesa asus multolertas dlaua megguaa rtera la Vara Iflato Factor (VIF) [3]. Ja la VIF lebh besar dar 10 meujua adaya multolertas atar varabel predtor. Nla VIF dyata-a sebaga berut. VIF 1 ; j 1,,..., () 1 R j dega R j, adalah oefse determas atara varabel predtor e-j. Peasra parameter model regres dlaua dega megguaa metode Ordary Least Square (OLS)

2 D-36 JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 5 No. (016) (301-98X Prt) dega tujua utu memmuma jumlah uadrat error. T 1 βˆ T X X X y (3) Peguja sgfa parameter regres ler terdr dar uj sereta da uj parsal. Uj sgfas secara sereta megguaa aalss varas (ANOVA) dega hpotess sebaga berut. H 0 : β 1 = β = = β p = 0 H 1 : mmal ada satu β 0 ; = 1,,...,p Statst uj: MSR F ht (4) MSE Tola H 0 ja F ht > F α,p,-(p+1), yag berart mmal ada satu parameter yag berpegaruh secara sgfa. Kemuda dlaua peguja parameter secara parsal dega hpotess sebaga berut. H 0 : β 1 = β = = β p = 0 H 1 : β 0 ; = 1,,, p Statst uj: ˆ tht (5) se ˆ Tola H 0 ja t ht > tα ; (p+1) Regres ler mempuya asums yag harus dpeuh yatu resdual berdstrbus ormal, det, da depede. Uj asums resdual berdstrbus ormal dapat dlaua megguaa uj Kolmogorov Smrov. Hpotess yag dguaa adalah sebaga berut. H 0 :F(e) = F 0 (e) H 1 :F(e) F 0 (e) Statst Uj: mas F e F e (6) D 0 Tola H 0 ja D > D (1 α); dmaa D merupaa la berdasara tabel Kolmogorov-Smrov. Apabla varas resdual bersfat heterosedaststas, berart resdual tda det. Salah satu uj yag dguaa adalah uj glejser [4]. Hpotess yag dguaa adalah sebaga berut. H 0 :σ 1 = σ = σ = σ H 1 :mmal ada satu σ σ ; = 1,,, Statst uj: eˆ e / p 1 (7) Fht e ˆ e / ( p 1) 1 Tola H 0 ja F ht > F α,p,-(p+1) atau p-value < α. Uj asums resdual depede dlaua utu megetahu adaya orelas atar resdual. Salah satu uj yag dapat dguaa adalah uj Durb-Watso. Hpotess peguja yag dguaa adalah sebaga berut. H 0 :ρ = 0 (resdual depede) H 1 :ρ 0 (resdual tda depede) Statst uj: d eˆ eˆ eˆ 1 1 (8) Tola H 0 ja d d L,α/ atau d L,α/ (4 d) d U,α/. Peguja Aspe Spasal Peguja aspe spasal terdr dar peguja heterogetas spasal da depedes spasal. Peguja heterogetas spasal dlaua utu melhat apaah terdapat ehasa pada setap loas pegamata. Sedaga Peguja depedes spasal bertujua utu megetahu apaah pegamata d suatu loas berpegaruh terhadap pegamata d loas la yag letaya berdeata. Peguja heterogetas spasal dlau-a megguaa peguja Breusch-Paga [5] dega hpotess sebaga berut. H 0 : σ 1 = σ = = σ = σ H 1 : Mmal ada satu σ σ, = 1,,..., Statst uj: 1 T T 1 T BP f ZZ Z Z f (9) e dega eleme vetor f adalah f 1 dmaa: e : error dar metode Ordary Least Square (OLS) e = y y, ( ŷ dperoleh dar metode OLS) ˆ σ : varas dar y e : uadrat ssaa utu pegamata e- Z : matrs beruura x (p+1) yag bers vetor yag sudah d ormal baua (z) utu setap pegamata. Tola H 0, ja statst uj BP > χ α;p Peguja depedes spasal dapat dlaua dega uj Mora s I. Dega hpotess sebaga berut. H 0 : I = 0 H 1 : I 0 Statst uj: I E I ZI (10) I var Tola H 0 ja, la Z I ht > Zα depedes spasal. yag artya terdapat Geographcally Weghted Regresso (GWR) Model Geographcally Weghted Regresso adalah pegembaga dar model regres dmaa setap parameter dhtug pada setap loas, sehgga setap tt loas geografs mempuya la parameter regres yag berbeda-beda [6]. Varabel respo (y) merupaa varabel radom otu. Model GWR adalah sebaga berut. p y u, v x u, v ; 1,,, (11) 0 1 Persamaa estmas parameter model GWR utu setap loas adalah. β ˆ T (, ) ( X W(, ) X) 1 T u v u v X W( u, v ) y (1) dmaa β merupaa estmas dar da W(u, v ) adalah matr dagoal pembobot yag eleme dagoalya meujua pembobot yag bervaras dar setap preds parameter pada loas. Peetua badwdth optmum megguaa metode Cross Valdato (CV) adalah sebaga berut. b CV b y ŷ (13) 1

3 JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 5 No. (016) (301-98X Prt) D-363 Utu medapata la b yag optmal maa dperoleh dar b yag meghasla la Cross Valdato (CV) m-mum Pemlha pembobot spasal dguaa utu meetua besarya pembobot masg-masg loas berbeda dmaa pembobot yag dguaa adalah dega fugs erel sebaga berut. 1. Fugs Gaussa 1 d j (14) w j ( u, v ) exp b. Fugs Bsquare (1 ( dj / b) ), utu dj b (15) wj( u, v ) 0, utu dj b 3. Fugs Trcube 3 3 (1 ( dj / b) ), utu d j b w j ( u, v ) (16) 0, utu d j b dega d j = (u u j ) + (v v j ) adalah jara euclde atara loas (u, v ) e loas (u j, v j ) da b adalah la badwdth optmum pada tap loas. Peguja model GWR terdr dar peguja esesuaa model GWR da peguja sgfas parameter model GWR. Peguja esesuaa model dlaua dega hpotess sebaga berut. H 0 : β (u, v ) = β ; = 1,,, p da = 1,,, H 1 : Mmal ada satu β (u, v ) β Statst uj: SSEH1 / df F ht (17) SSEH 0 / df1 Daerah peolaa: Tola H 0 ja F htug < F (α,df1,df ) Peguja parameter model GWR dlaua utu me-getahu parameter maa yag berpegaruh secara sgfa terhadap varabel respo secara parsal. Hpotess yag dguaa adalah sebaga berut. : ( u, v ) 0 H 0 H 1 : ( u, v ) 0; 1,,...,; 1,,, p Statst uj: ˆ ( u, v ) tht (18) ˆ c Tola H 0 ja t ht > t α,(δ1 δ ) yag artya parameter varabel predtor berpegaruh sgfa terhadap varabel respo. Pemlha Model Terba Krtera pemlha model terba dapat dlaua dega melhat la Aae s Iformato Crtero (AIC). AIC dapat dguaa sebaga rtera pemlha model terba dmaa parameter β merupaa estmator masmum lelhood. Model terba adalah model regres yag mempuya la AIC terecl [6]. AIC log ˆ log tr S (19) Aga Buta Huruf Aga Buta Huruf (ABH) adalah propors pedudu usa 15 tahu e atas yag tda dapat membaca da atau meuls huruf lat atau huruf laya terhadap pedudu usa 15 tahu e atas d suatu daerah. Aga buta huruf dapat dhtug melalu rumus sebaga berut. ABH = Jumlah pedudu buta huruf usa 15+ tahu Jumlah pedudu usa 15+ tahu x100% Aga buta huruf dguaa utu meguur eberhasla program pemberatasa buta huruf, terutama d daerah pedesaa d Idoesa dmaa mash tgg jumlah pedudu yag tda perah berseolah atau tda tamat SD. Sela tu, juga dguaa utu meujua emampua pedudu dalam meyerap formas serta meujua emampua utu beromuas secara lsa da tertuls. III. Sumber Data METODOLOGI PENELITIAN Data yag dguaa dalam peelta adalah data seuder yag dperoleh dar Bada Pusat Statst yatu data Provs Sumatera Barat Dalam Aga Tahu 015 berupa data aga buta huruf da fator-fator yag mempe- garuhya tap abupate/ota d Provs Sumatera Barat tahu 014. Dalam peelta juga dguaa data leta astroom yatu leta ltag da leta bujur tap abupate/ ota d Provs Sumatera Barat sebaga fator pembobot geografs. Ut observas yag dguaa adalah 19 abupate /ota d Provs Sumatera Barat. Varabel Peelta Varabel yag dguaa dalam peelta sebaga berut. 1. Aga Buta Huruf tap abupate/ota d Sumatera Barat (Y). Persetase daerah berstatus ota (X 1 ) 3. Persetase pedudu ms (X ) 4. Aga Partspas Mur SD (X 3 ) 5. Aga Partspas Mur SMP (X 4 ) 6. Persetase fasltas pedda SD (X 5 ) 7. Persetase fasltas pedda SMP (X 6 ) 8. Persetase teaga pedd SD (X 7 ) 9. Persetase teaga pedd SMP (X 8 ) 10. Ltag (logtude) abupate/ota e- (u ) 11. Bujur (lattude) abupate/ota e- (v ) Lagah Aalss Lagah aalss utu meyelesaa permasalaha ada-lah sebaga berut. 1. Medesrpsa varabel aga buta huruf da fator-fator yag mempegaruh tap abupate/ota d Provs Sumatera dega megguaa peta temat.. Peguja multolertas atar varabel predtor dega megguaa rtera la VIF. 3. Megdetfas pola hubuga atara varabel respo dega masg-masg varabel predtor 4. Medapata model regres ler. 5. Peguja aspe spasal pada data. 6. Melaua pemodela dega megguaa GWR. IV. ANALISIS DAN PEMBAHASAN Karaterst Aga Buta Huruf d Provs Sumatera Barat Tahu 014 Kabupate/ota d Sumatera Barat yag mempuya ABH tertgg pada tahu 014 adalah Kabupate Sjujug sebesar 4,68% yag berart bahwa dar 100 pedudu terdapat 5 pedudu yag buta huruf. ABH teredah adalah Kota Sawahluto sebesar 0%. Berut

4 D-364 JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 5 No. (016) (301-98X Prt) peyebara aga buta huruf tap Kabupate/Kota d Provs Sumatera Barat. yatu varabel X 5 da X 6, varabel X 5 yatu varabel persetase fasltas pedda SD yag meml la VIF palg tgg. Sehgga, varabel X 5 deluara dar varabel peelta. Setelah varabel X 5 deluara maa tda ada la VIF yag lebh dar 10. Jad dapat dataa bahwa tda terjad asus multoleartas atara varabel predtor setelah megeluara varabel X 5 da X 7. Sehgga varabel terplh yatu varabel X 1, X, X 3, X 4, X 6 da X 8 dapat dguaa pada pemodela aga buta huruf dega megguaa metode aalss regres ler bergada.. Idetfas Pola Hubuga Atar Varabel Utu megetahu pola hubuga atara aga buta huruf da fator-fator yag mempegaruh dapat dlhat dega megguaa scatterplot. Scatterplot of Y vs X1; X; X3; X4; X6; X8 X1 X X3 4,5 3,0 1,5 0,0 Gambar 1. Peyebara aga buta huruf d Provs Sumatera Barat Gambar 1 meujua bahwa wlayah dega ABH tertgg (,51-4,68 perse) terdapat pada wlayah Kep. Metawa da Kabupate Sjujug. Hal dduga aga putus seolah d daerah tersebut cederug lebh tgg dbadga abupate/ota laya d Sumatera Barat da erja pemertah dalam program pemberatasa buta huruf pada daerah tersebut belum efetf. Wlayah dega ABH teredah (0-0,58 perse) yatu Kabupate Agam, Pasama, Lma Puluh Kota, Kota Padag, Sawahluto, Buttgg, Payaumbuh, Solo, da Parama. Hal meujua bahwa ma megat esadara orag tua aa petgya pedda. Peguja Multolertas Berut adalah salah satu cara medetes multolertas dega rtera la VIF. TABEL 1. NILAI VIF SETIAP VARIABEL PREDIKTOR Varabel Nla VIF Varabel Nla VIF X1 5,4939 X5 6,4990 X,500 X6 37,8059 Varabel Nla VIF Varabel Nla VIF X3,359 X7 138,800 X4 3,454 X8 5,7931 Tabel 1 meujua la VIF dar masg-masg varabel predtor X 1 hgga X 8. Terdapat 3 varabel predtor dega la VIF lebh besar dar 10 yatu varabel X 5, X 6, da X 7. Hal megdasa bahwa varabel X 5, X 6, da X 7 mempuya orelas dega varabel predtor yag la. Utu megatas hal tersebut maa varabel yag mempuya la VIF yag palg besar dar varabel yag la deluara secara bertahap. Berdasara rtera la VIF, maa varabel yag delmas adalah varabel X 7 yatu persetase teaga pedda SD. Setelah varabel X 7 deluara maa dlaua peguja la VIF embal terhadap varabel yag terplh utu memasta bahwa tda ada multoleartas atar varabel yag terplh. Setelah megeluara varabel X 7 mash terdapat varabel predtor dega la VIF yag lebh dar 10 yatu varabel X 5 da X 6. Dar edua varabel Y 4,5 3,0 1,5 0,0 Gambar. Pola hubuga atar aga buta huruf da fator-fator yag mempegaruh Berdasara Gambar dapat djelasa bahwa empat varabel predtor yatu persetase daerah berstatus ota (X 1 ), aga partspas mur SD (X 3 ), aga partspas mur SMP (X 4 ) da persetase teaga pedda SMP (X 8 ) berorelas egatf terhadap aga buta huruf. Hal berart ja terjad pegata pada varabel tersebut, maa aa meurua terjadya aga buta huruf. Varabel persetase pedudu ms (X ) da persetase fasltas pedda SMP (X 6 ) meml hubuga orelas postf dega terjadya aga buta huruf, sehgga apabla terjad pegata pada varabel tersebut aa megata terjadya aga buta huruf. Pemodela Regres Ler Aga Buta Huruf Pemodela aga buta huruf adalah sebaga berut Yˆ 43,0973 0,010 X ,0 97,5 100,0 60 X4 X6 X ,033 X 0,3839 X 3 0,0509 X 4 0,1913 X 6 0, 166 Persetase aga buta huruf aa megalam peurua sebesar 0,010 ja persetase daerah berstatus ota megat sebesar satu perse dega syarat varabel predtor yag la osta. Sebalya persetase aga buta huruf aa megalam eaa sebesar 0,033 ja persetase pedudu ms megat sebesar satu perse dega syarat varabel predtor yag la osta. Peguja sgfas parameter secara sereta pada pemodela regres ler dperoleh la F htug sebesar 14,6 da p-value sebesar 0,000 dega F (0,1;6;1) sebesar,3310 da taraf sgfas (α) sebesar 0,1 sehgga dputusa Tola H 0 area F htug > F tabel da p-value < α. Hal berart bahwa mmal ada satu parameter yag berpegaruh sgfa secara sereta terhadap model. Peguja parameter secara parsal dperoleh t (0,05;1) = 1,78 meujua bahwa varabel aga partspas mur SD (X 3 ), aga partspas mur SMP (X 4 ), persetase fasltas pedda SMP (X 6 ), da persetase teaga pedda SMP (X 8 ) sgfa terhadap model secara dvdu. X 8

5 JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 5 No. (016) (301-98X Prt) D-365 TABEL. ESTIMASI PARAMETER MODEL REGRESI LINIER BERGANDA Parameter Estmas T P-value Keputusa β 0 43,0973 3,16 0,0088 Tola H 0 β 1-0,010-1,384 0,1917 Gagal Tola H 0 β 0,0353 0,384 0,7077 Gagal Tola H 0 β 3-0,3839 -,665 0,006 Tola H 0 β 4-0,0509-1,87 0,097 Tola H 0 β 6 0,1913 1,83 0,0919 Tola H 0 β 8-0,166-3,55 0,0069 Tola H 0 Asums resdual berdstrbus ormal, det, da depede harus dpeuh dalam aalss regres ler. Peguja asums dstrbus ormal dlaua dega meguaa uj Kolmogorov-Smrov dperoleh la D (0,13) < D (0,9;19) (0,71) da p-value > 0,150 sehgga eputusaya adalah gagal tola H 0. Hal berart asums resdual berdstrbus ormal telah terpeuh. Peguja asums resdual det megguaa uj Glejser dega meregresa la mutla dar resdual dega semua varabel predtor ddapata p-value < α maa asums resdual det terpeuh. Peguja asums resdua depede meggua- a Durb-Watso dperoleh d sebesar 1,3763 dega la d L =0,649. Sehgga dputusa utu gagal tola H 0 area la d > d L. Hal berart tda terjad orelas atar resdual atau asums resdual depede terpeuh. Peguja Aspe Spasal Peguja Breusch-Paga dguaa utu melhat heterogetas spasal setap loas, sedaga peguja Mora s I dguaa utu peguja depedes spasal. Hasl peguja Breusch-Paga dega megguaa taraf sgfas (α) sebesar 10% meujua p-value > α sehgga dputusa gagal tola H 0 artya tda terdapat perbedaa araterst atara satu tt pegamata dega tt pegamata yag laya. Sedaga utu uj Mora s I meujua bahwa p- value > α sehgga dputusa gagal tola H 0 artya tda terdapat depedes spasal atar abupate/ota. TABEL 3. PENGUJIAN ASPEK SPASIAL Peguja Nla Sgfas Keputusa Breusch-Paga 0,6508 Gagal Tola H 0 Mora s I 0,8690 Gagal Tola H 0 Pemodela Aga Buta Huruf dega Geographcally Weghted Regresso (GWR) Meetua la badwdth (b) dega megguaa rtera la Cross Valdato (CV) mmum. Pada Tabel 4. dperoleh bahwa la CV mmum yatu sebesar 15,6711 terdapat pada pembobot fugs erel Fxed Gaussa dega la badwdth sebesar,6181. TABEL 4. CROSS VALIDATION (CV) DAN BANDWIDTH Model CV b Gaussa* 15,6711,6181 Bsquare 6,834 1,5539 Trcube 7,756 1,5903 Keteraga: *) Pembobot terba Matrs pembobot spasal yag dperoleh utu taptap loas emuda dguaa utu membetu model sehgga tap-tap loas meml model yag berbeda. TABEL 5. ESTIMASI PARAMETER MODEL GWR Parameter M Max β 0 4,100 43,7700 β 1-0,0108-0,0099 β 0,015 0,0415 β 3-0,3900-0,376 β 4-0,0511-0,0495 β 6 0,1891 0,1951 β 8-0,187-0,166 Peguja esesuaa model GWR dharapa lebh ba ja dbadga dega pemodela megguaa regres ler. Hpotess yag dguaa adalah sebaga berut. H 0 : u, v H 1 : u, v Berdasara persamaa (17) dperoleh la F ht sebesar 1,083 da p-value sebesar 0,483 dega F tabel sebesar,1660 da taraf sgfas () sebesar 0,1 maa dputusa gagal tola H 0, area F ht < F tabel da p-value > Hal berart bahwa terdapat perbedaa yag sgfa atara model regres ler dega model GWR. Peguja sgfas parameter secara parsal dlaua utu megetahu varabel yag sgfa d setap loas Hpotess yag dguaa adalah sebaga berut. H 0 : β (u, v ) = 0 H 1 : β (u, v ) 0 TABEL 6. PENGELOMPOKKAN KABUPATEN/KOTA Kabupate/Kota Kabupate Agam, Lma Puluh Kota, pasama, Pasama Barat, da Kota Buttgg Kabupate/Kota Kep. Metawa, Kabupate Pessr Selata, Taah Datar, Solo, Sjujug, Taah Datar, Padag Parama, Solo Selata, Dharmasraya, Kota Padag, Sawahluto, Solo, Padag Pajag, Payaumbuh, da Parama Varabel Sgfa X 3, X 6, X 8 Varabel Sgfa X 3, X 4, X 6, X 8 Model GWR Kep. Metawa adalah sebaga berut. Yˆ 4,059 0,376 X 3 0,0500 X 4 0,1901 X 6 0, 167 X 8 Persetase ABH aa megalam peurua sebesar 0,376 ja aga partspas mur SD megat sebesar satu perse dega syarat varabel predtor yag la osta. Berlau sama pula utu setap varabel dalam model GWR. Pegelompoa abupate/ota yag meml esama-a varabel yag berpegaruh terhadap aga buta huruf dapat dlhat dar Gambar. Gambar 3. Persebara varabel sgfa meurut abupate/ota d Provs Sumatera Barat

6 D-366 JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 5 No. (016) (301-98X Prt) Gambar 3 meujua beberapa wlayah yag berdea-ta meml esamaa varabel yag sgfa. Pemlha Model Terba Utu megetahu model maa yag lebh sesua utu megambara aga buta huruf d Provs Sumatera Barat, maa dlaua pemlha model terba atara model regres ler da GWR dega rtera AIC. Berut adalah hasl la AIC dar masg-masg model. Model yag terba adalah meghasla la AIC terecl. TABEL 7. PERBANDINGAN NILAI AIC Model AIC Regres Ler 41,6471 GWR 3,3707 Tabel 7 membera esmpula bahwa model sesua utu pemodela aga buta huruf d Provs Sumatera Barat adalah model GWR, area la AIC yag dhasla lebh ecl dbadga model regres ler. V. KESIMPULAN DAN SARAN Berdasara hasl regres fator yag berpegaruh sgfa terhadap aga buta huruf adalah varabel aga partspas mur SD (X 3 ), aga partspas mur SMP (X 4 ), persetase fasltas pedda SMP (X 6 ), da persetase teaga pedda SMP (X 8 ). Berdasara hasl peguja aspe spasal, tda terdapat depedes spasal da tda terdapat heterogetas spasal. Pemlha pembobot fugs erel yag terplh dega rtera Cross Valdato (CV) mmum adalah fugs erel Gaussa. Varabel yag sgfa d tap abupate/ota megelompoa Provs Sumatera Barat e dalam dua elompo. Model Geograhcally Weghted Regresso (GWR) pada aga buta huruf lebh ba dbadga pemodela dega regres ler. Hal dareaa la AIC yag ddapata dega pemodela GWR lebh ecl yatu sebesar 3,707 dbadga model regres ler yatu sebesar 41,6471. Pemodela aga buta huruf dega GWR dperoleh hubuga varabel predtor da respo yag tda sesua dega eyataa. Oleh area tu, dsaraa utu peelt selajutya, agar dlaua aja yag lebh omprehesf berata dega fator-fator yag mempegaruh aga buta huruf d abupate/ota d Provs Sumatera Barat serta megguaa pembobot fugs erel adaptf utu pemodel-a GWR. Sela tu, utu memodela aga buta huruf dega metode la utu data yag tda memeuh depedes spasal da heterogetas spasal area hasl aalss belum cuup haya megguaa metode tersebut sehgga dapat dguaa sebaga pembadg dalam mee-tua model yag sesua. DAFTAR PUSTAKA [1] BPS RI. (015). Persetase Pedudu Buta Huruf d Idoesa Tahu 014. Bada Pusat Statsta. [] Draper, N. R., & Smth, H. (199). Appled Regresso Aalyss Secod Edto. New Yor: Joh Wley & Sos, Ic. [3] Hocg, R. R. (1996). Method ad Applcatos of Ler Models. New Yor: Joh Wley ad Sos Ic. [4] Gujarat, D.N. (003). Basc Ecoometrc Fourth Edto. New Yor: Mc Graw Hll Compaes. [5] Asel, L. (1998). Spatal Ecoometrc: Methods ad Models. Dordrecht: Kluwer Academc Publshers. [6] Fothergham, A.S., Brudso C., & Charlto, M.E. (00). Geographcally Weghted Regresso: The Aalyss of Spatally Varyg Relatoshp. Eglad: Joh Wley ad Sos Ltd.