Pemodelan Penduduk Miskin di Jawa Timur Menggunakan Metode Geographically Weighted Regression (GWR)

Transkripsi

1 JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol., No., (013) (301-98X Prt) D-39 Pemodela Pedudu Ms d Jawa Tmur Megguaa Metode Geographcally Weghted Regresso (GWR) Yuata Damayat, Vta Ratasar Jurusa Statsta, Faultas Matemata da Ilmu Pegetahua Alam, Isttut Teolog Sepuluh Nopember (ITS) Jl. Aref Rahma Ham, Surabaya e-mal: vtarata70@gmal.com Abstra Pedudu ms adalah pedudu yag meml pegeluara per apta perbula lebh ecl dar gars emsa. Jawa Tmur dalam realtaya mash baya masyaraat yag hdup d bawah gars emsa. Dalam peelta dambl rumusa permasalaha yatu megetahu fator-fator yag berpegaruh d tap abupate/ota pedudu ms d Props Jawa Tmur dega tujua medapata model pedudu ms megguaa metode Geographcally Weghted Regresso (GWR). Dalam peelta dguaa beberapa varabel yag dduga mempegaruh pedudu ms. Desrps persetase pedudu ms tap abupate/ota meujua bahwa pedudu ms meml pola meyebar begtu pula fator-fator yag mempegaruhya. Gambara tersebut dperuat dega hasl peguja Breuch-Paga yag meujua bahwa data meml heterogetas spasal. Hasl pemodela dega GWR lebh ba darpada model regres global dareaa meml R yag lebh besar da jumlah uadrat error yag lebh ecl. Model GWR yag dhasla berbeda-beda utu tap abupate/ota da megelompoa varabel-varabel yag sgfa edalam hasl pemodela dega megguaa peta temat. Kata Kuc Heterogetas Spasal, Geographcaly Weghted Regresso, Pedudu Ms P I. PENDAHULUAN ROGRAM pemertah. telah berhasl meurua jumlah pedudu ms dar 54, juta jwa pada tahu 1976 mejad,5 juta jwa pada tahu Pada tahu 1998, jumlah pedudu ms megat mejad 49,50 juta jwa dar jumlah pedudu Idoesa. Secara relatve pada tahu 1998 terjad peurua persetase pedudu ms dar 4,3% mejad 15,97% pada tahu 005. Pemertah meaa harga baha baar mya (BBM) pada bula Maret da Otober tahu 005, eaa harga BBM meyebaba aya harga-harga ebutuha dasar sehgga flas mecapa 17,95% selama perode tahu 005-Maret tahu 006. Abatya jumlah pedudu ms megalam eaa sebesar 4,0 juta mejad 39,30 juta jwa pada tahu 006. Namu, selama perode tahu 007 hga tahu 01 megalam peurua jumlah pedudu ms secara berala. Pedudu ms adalah pedudu yag meml pegeluara per apta perbula lebh ecl dar gars emsa. Gars emsa adalah suatu gars yag meujua la pegeluara maaa per orag utu memeuh ebutuha dasar 100 al per har dtambah dega pegeluara o maaa selama 1 bula [1]. Jawa Tmur merupaa merupaa salah satu props d Idoesa yag meml jumlah pedudu terpadat edua setelah Jawa Barat. Jumlah pedudu Jawa Tmur terus megalam pegata seja sesus pedudu tahu Berdasara Permedagr No mor 66 Tahu 011 detahu bahwa jumlah pedudu d Props adalah jwa dega luas wlayah ,75 Km. Props Jawa Tmur terbag atas 9 abupate da 9 ota atau secara admstratf terdapat 38 abupate/ota dega wlayah yag luas Jawa Tmur dapat dataa berembag dalam bdag eoom. Namu dema, dalam realtaya mash baya masyaraat yag hdup d bawah gars emsa. Berbaga upaya yag telah dlaua pemertah dalam meurua jumlah pedudu ms dega cara membera Batua Lagsug Tua atau membera batua beras ms. Upaya la yag dapat dlaua utu meea pedudu ms adalah dega megetahu fator-fator peyebabya. Peelta sebelumya tetag emsa dlaua oleh Yas 011 [] melaua rumah tagga ms dega megguaa model MGWR. Model MGWR merupaa gabuga dar model regres ler global dega model GWR. Sehgga dega model MGWR aa dhasla estmator parameter yag sebaga bersfat global da sebaga yag la bersfat loal sesua dega loas pegamata data. Metode regres merupaa metode yag meghasla estmas dar parameter yag memodela hubuga varabel bebas da varabel respo. Namu, metode regres basa tda mempertmbaga aspe loal yag berbedabeda atar wlayah. Oleh area tu dalam peelta aa dembaga pemodela persetase pedudu ms yag drepresetasa dalam pembobot yag berbeda-beda utu masg-masg loas dega megguaa Geographcally Weghted Regresso (GWR). GWR merupaa pegembaga dar regres global utu varabel yag bersfat otu. Berdasara uraa datas, maa dlaua peelta megea bagamaa hubuga atara varabel respo persetase pedudu ms dega varabel predtor yag dduga mempegaruh emsa d abupate/ota Jawa Tmur dega megguaa Geographcally Weghted Regresso (GWR). II. TINJAUAN PUSTAKA A. Aspe Data Spasal Aalss spasal dlaua ja data yag dguaa memeuh aspe spasal yatu meml sfat error yag salg berorelas atau meml heterogetas spasal [3]. Heterogetas spasal dapat ddetes dega melaua uj Breusch-Paga yag mempuya hpotess sebaga berut. H 0 : ( homosedaststas) 1

2 JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol., No., (013) (301-98X Prt) D-330 H 1 : (heteroedaststas) j Statst uj: T T 1 T BP (1/ ) f Z( Z Z) Z f (1) e eleme vetor f adalah 1 f dmaa e merupaa resdual least square utu observas e- da Z merupaa matrs beruura x(p+1) yag bers vetor yag sudah dormalstadarta utu setap observas. Tola H 0 ja BP lebh besar dar atau p-value urag dar. p B. Geographcally Weghted Regresso Geographcally Weghted Regresso (GWR) adalah model regres yag dembaga oleh Fothergham, Brusdo, da Chartlo pada tahu 00 [4] utu varabel respo yag bersfat otu yag mempertmbaga aspe loas. Berbeda dega regres global yag la parameter modelya osta utu semua obje pegamata yag berupa loas, maa parameter model GWR dtasr pada setap loas. Model GWR dapat drumusa sebaga berut. p () y u v u v x 0,, 1 Dega = 1,,... Peasra parameter model GWR megguaa metode Weghted Least Square (WLS) yatu dega membera pembobot yag berbeda pada tap loas. Koefse GWR dpreds secara depede dega membera pembobot yag berbeda utu setap loas dmaa data tersebut dumpula. Msala pembobot utu loas e- adalah w ( u, v ), j 1,,... maa persamaa () mejad sebaga j berut. T 1 βˆ T u, v X W u, v X X W u, v (3) y W ) dag[ w ( ), w ( ),..., w ( ( 1 Dmaa )] adalah matr dagoal pembobot yag bervaras dar setap preds parameter pada loas. Pemlha pembobot spasal yag dguaa dalam measr parameter sagat petg utu memetua besarya pembobot masg-masg loas yag berbeda. Fugs erel adaptve meml la badwdth berbedabeda utu tap loas pegamata sedaga fugs erel fx la badwdthya telah optmum da dguaa utu seluruh pegamata. Pembobot yag dguaa adalah fugs erel yatu fugs erel yag terdr dar empat fugs [5]. Namu, dalam peelta dguaa tga fugs yatu: Fugs Gaussa : 1 wj u, v exp d j b (4) Fugs Bsquare : 1 ( d / ),utu j b dj b wj ( u, v ) 0,utu dj b (5) Fugs Trcube 3 1 ( d / ) 3,utu j b dj b wj ( u, v ) 0,utu dj b (6) (6) Dmaa d j d adalah jara eucldea atar loas da j j u u v v j j da b adalah parameter o egatf yag dsebut parameter peghalus (badwdth). Nla badwdth yag cuup besar aa meyebaba bas yag sema besar area model yag dbetu terlalu halus (oversmoothg) area bayaya pegamata yag dguaa. Terdapat beberapa metode yag dapat dguaa utu medapata b optmum, salah satuya dega memmuma la cross valdato (CV) [5]. Secara matemats dapat dtuls sebaga berut: h y yˆ b CV 1 (7) yˆ () b adalah la preds y dega pegamata d loas 1 dhlaga dar proses preds [4]. Beberapa peguja hpotess pada model GWR adalah sebaga berut: a. Uj Kesamaa Model Regres Ler dega Model GWR Uj bertujua utu meguj sgfas dar fator geografs. Berut adalah hpotess dar uj esamaa model GWR dega model regres ler [5]. u, v (tda ada perbedaa yag sgfa H 0 : atara model GWR da model regres ler) u, v ; = 1,,, ; H 1 : palg tda terdapat satu = 1,,, p (terdapat perbedaa yag sgfa atara model GWR da model regres ler) Terdapat berbaga statst uj yag dapat dguaa pada peguja esesuaa model GWR. Statst uj yag dapat dguaa adalah sebaga berut [6]. 1. Brusdo, Fortergham ad Chartlo F Test Statst uj: SSEOLS v1 Fht 1 (8) ata Statst uj: SSEOLS v1 Fht 1 (9) Daerah peolaa: tola H 0 ja F ht > atau ja p-value < α F( 1,( v1 / v ),( 1 / )). Leug, Me ad Zhag F1 Test Statst uj: 1 Fht SSEOLS p 1 (10) Daerah peolaa: tola H 0 ja F ht < atau ja p-value < α F ( 1 1,( / ), p 1) 3. Leug, Me ad Zhag F Test Statst uj: SSE GWRSSEOLS v1 Fht SSEOLS p 1 (11) Daerah peolaa: tola H 0 ja F ht > atau ja p-value < α F (,( v1 / v ),( 1 / )) b. Uj Parsal Uj parsal dguaa utu megetahu sgfas u, terhadap varabel respo secara parsal parameter v pada model GWR. Hpotess dar peguja adalah sebaga berut [5]. H 0 : u, v 0

3 JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol., No., (013) (301-98X Prt) D-331 Gambar 1. Persebara persetase pedudu ms d Jawa Tmur H 1 : u, v 0 ; = 1,,, ; = 1,,, p ˆ Statst uj: u, v T ˆ g (1) Hpotess aa dtola ja T t atau p-value <. /, 1 / III. METODOLOGI PENELITIAN A. Sumber Data Data yag dguaa dalam peelta merupaa data seuder yag dperoleh dar BPS (Bada Pusat Statst) Props Jawa Tmur Surabaya yatu data profl emsa d Idoesa tahu 010, data dolah dega cara Surve Sosal Eoom Nasoal (SUSENAS). Data seuder dalam peelta aa dpaa ut observas d 38 tgata ota/abupate d Jawa Tmur. B. Varabel Peelta Varabel yag dguaa dalam peelta terdr dar satu varabel respo da tujuh varabel predtor. Varabel respo pada peelta adalah persetase pedudu ms da varabel predtor yag dguaa adalah sebaga berut. 1. Aga partspas seolah pedudu ms usa tahu (X 1 ). Persetase Pedudu ms usa 15 tahu e atas yag beerja d setor pertaa (X ) 3. Persetase pegeluara perapta utu maaa (X 3 ) 4. Persetase balta yag elahraya dtolog oleh teaga esehata pada persala pertama (X 4 ) 5. Persetase pedudu ms yag megguaa ar bersh (X 5 ) 6. Pelayaa esehata Jamesmas pedudu ms (X 6 ) 7. Persetase pedudu ms yag perah meerma beras ras (X 7 ) C. Lagah Aalss Lagah-lagah aalss yag dlaua dalam peelta adalah sebaga berut. 1. Medesrpsa tetag pedudu ms da fator fator yag mempegaruh dega megguaa peta temat.. Megdetfas pola hubuga atar varabel. 3. Medapata model regres pedudu ms d Jawa Tmur dega lagah aalss sebaga berut. a. Medapata model regres ler atara varabel respo da predtor. b. Melaua uj sgfas parameter regres ler secara sereta da parsal. c. Megdetfas asus multooleartas dega megguaa la VIF da oefse orelas Pearso. 4. Memersa aspe spasal pada data peelta. 5. Megaalss model GWR dega lagah-lagah berut. a. Meetua u da v berdasara gars ltag selata da gars bujur tmur utu setap abupate/ota d Props Jawa Tmur. b. Meghtug jara Eucldea aatara loas terhadap loas j yag terleta pada oordat (U, V ). perhtuga dlaua utu seluruh loas pegamata yatu utu = 1,,. 38. c. Medapata model regres terba utu pemodela pedudu ms dega crtera AIC. d. Meetua badwth optmum dega megguaa metode Cross Valdato (CV) e. Meghtug matrs pemboot dega megguaa fugs erel. f. Medapata peasr parameter model GWR. g. Melaua peguja esamaa model regres ler da GWR. h. Melaua peguja sgfas parameter model GWR secara sereta da parsal.. Melaua pemapga sgfas parameter model GWR. 6. Mear esmpula berdasara aalss. IV. HASIL DAN PEMBAHASAN Props Jawa Tmur terbag atas 9 abupate da 9 ota atau secara admstratf terdapat 38 abupate/ota. Perembaga Jumlah da Persetase Pedudu Ms d Idoesa megalam peurua dar tahu 1976 e tahu Pada tahu 1998 hgga tahu 005 terjad peurua jumlah pedudu ms sebesar 14,40 juta jwa. Jumlah pedudu ms megalam eaa sebesar 4,0 juta jwa pada tahu 006. Namu, selama perode tahu 007 hgga tahu 01 megalam peurua jumlah pedudu ms secara berala. Persetase pedudu ms abupate/ota d Props Jawa Tmur berdasara peyebaraya meujua persetase pedudu ms yag ada d ota cederug sagat redah atara la Kota Surabaya, Kabupate Sdoarjo, Kota Mojoerto, Kota Batu, Kota Madu da Kota Bltar. Pedudu ms d perotaa megalam peurua dareaa pedudu d ota cederug mejauh dar gars emsa. Sedaga, ategor persetase sagat tgg terdapat d Kabupate Bagala, Sampag, Sumeep, da Probolggo. Dega ata la, pedudu ms yag cederug tgg tersebut pedapataya dbawah gars emsa, yatu sejumlah rupah yag dbutuha sagat urag utu membayar maaa setara 100 al sehar da ebutuha yag dperlua agar hdup laya belum terpeuh. Kabupate/ota d Jawa Tmur dega persetase pedudu ms meml persebara sepert pada Gambar 1.

4 JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol., No., (013) (301-98X Prt) D-33 Tabel 4.4 Nla AIC da R utu Masg-masg Model Model AIC R Regres Ler 16,341 7,14% GWR Gaussa 06,0443 7,54% Adaptve Gaussa ,98% Bsquare ,55% Adaptve Bsquare ,3% Trcube ,55% Adaptve Trcube* ,33% Keteraga: *) Pembobot terba Gambar. Pola Hubuga Atar Varaabel Predtor dega Varabel Respo Desrps Fator-fator yag berpegaruh terhadap jumlah pedudu ms dega megguaa peta temat pada Aga Partspas Seolah pedudu ms yag cederug redah terjad d Bojoegoro, Ngaju, Mageta, Bltar, da Jember sehgga perlu medapata perhata yag lebh ba dalam pegata pecapaa Aga Partspas Seolah. Kota Batu cederug tgg pada setor pertaa dsebaba area ota batu deal sebaga ota agrowsata yag terdapat laha pertaa peghasl buah-buaha da sayur-mayur. Begtu juga dega persetase pegeluara perapta pedudu ms utu maaa Kota Batu medudu tertgg. Persebara persetase pedudu ms yag elahraya dtolog oleh teaga esehata sagat redah terjad d Kepulaua Madura hal dsebaba mmya atau uragya teaga ahl meds. Tggya pegguaa ar bersh d Kota Surabaya. Kabupate Sdoarjo cederug redah dalam medapata pelayaa esehata jamesmas da memperoleh beras ras. Pola hubuga varabel predtor dega varabel respo dlaua sebelum medapata model regres ler sederhaa Berdasara Gambar dlhat bahwa hubuga yag meujua hubuga postf adalah hubuga atara varabel respo dega varabel persetase pedudu ms pada pelayaa esehata jamesmas da pedudu ms yag meerma beras ras. Hal meujua bahwa sema tgg persetase pedudu ms, maa persetase pelayaa jamesmas da pedudu yag meerma ras juga sema tgg. Pemodela persetase pedudu ms dega regres ler bergada dlaua dega tujua utu megetahu varabel maa yag berpegaruh secara sgfa terhadap pedudu ms dega tapa melbata fator loas pegamata. Hasl peguja secara sereta pada pemodela regres ler dperoleh la F htug sebesar 11,10 da P-value sebesar 0,000. Dega megguaa =0,1 dperoleh F tabel sebesar 1,3177, maa la F htug lebh besar dar pada F tabel. Sehgga, H 0 dtola, yag berart bahwa pemodela dega megguaa regres ler bergada secara sereta meghasla parameter yag sgfa. Peguja aspe data spasal heteroge dlaua dega uj Breuch-Paga dega hpotess sebaga berut: H 0 : (esamaa varas resdual/ 1 homosedaststas) H 1 : (heteroedaststas) j Berdasara hasl peguja dperoleh la statst uj Breuch-Paga sebesar 14,3834 dega p-value sebesar 0, Dega jumlah parameter tujuh da dguaa =0,1 dperoleh la p-value sebesar 0,04477, maa la p-value pada Breuch-Paga lebh ecl dar =0,1. Sehgga, H 0 dtola, dega ata la terjad heterosedaststas. Hasl pegecea asums resdual det, depede, da berdstrbus ormal ba melalu peguja maupu vsual meyataa bahwa resdual tda det, amu depede da berdstrbus ormal. Pegecea tersebut juga duata dega peguja aspe data spasal yag meyataa terjadya heterosedaststas atau varas yag tda det. Karea tda dpeuhya asums resdual det, depede, da berdstrbus ormal serta dpeuhya salah satu aspe data spasal maa pemodela aa dlajuta dega Geographcally Weghted Regresso. Pemodela Geographcally Weghted Regresso dlaua dega memasua pembobot spasal dega metode weghted least square. Matr pembobot yag dguaa merupaa matr yag elemeya merupaa fugs erel yag terdr dar jara atar loas da badwdth. Fugs erel yag dguaa dalam pemodela GWR dplh dega melhat la AIC terecl dar hasl pemodelaya. Nla AIC terecl dperoleh dar pemodela dega fugs erel Adaptve Trcube. fugs erel adaptve meml badwdth yag berbeda-beda d setap loas pegamata. Setelah meetua fugs erel yag dguaa, selajutya meetua badwdth utu setap loas yag damat. Setelah dperoleh la badwdth maa lagah yag perlu dlaua berutya yatu mecar matrs pembobot. Matr pembobot yag dperoleh utu tap-tap loas emuda dguaa utu membetu model sehgga taptap loas meml model yag berbeda-beda. Raguma hasl estmas parameter model GWR dapat dlhat pada Tabel 1. Nla R pemodela GWR dperoleh sebesar 76,3%, hal berart sebaya 76,3% varabel respo dapat djelasa oleh varabel predtor. Ja dbadga dega R pemodela dega regres ler bergada

5 JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol., No., (013) (301-98X Prt) D-333 Tabel 1. Raguma Estmator Model GWR Estmator Nla (u,v ) Global M Meda Max X.Itercept X X Tabel 1. (Lajuta) Raguma Estmator Model GWR Estmator Nla (u,v ) Global M Meda Max X X X X R 76,3% 7,10 % SSE 349, ,5 dperoleh sebesar 7,10%, maa utu semetara pemodela dega GWR dataa lebh ba. Utu melhat apaah pemodela dega megguaa GWR meghasla model yag lebh ba dlaua peguja esesuaa model dega hpotess sebaga berut. u, v H 0 : u, v H 1 : Berdasara hasl uj F pada rumus (9) dperoleh F sebesar 1,1768 da p-value sebesar 0,3439. Dega megguaa =0,1 dperoleh F tabel sebesar 1,31756, maa la F htug lebh besar dar pada F tabel. Sehgga, H 0 gagal dtola, dega ata la tda terdapat perbedaa yag sgfa atara model GWR da model regres ler. Peguja sgfas model GWR secara parsal dlaua utu megetahu parameter-parameter yag sgfa d setap wlayah. Hpotess yag dguaa dalam peguja sgfas model GWR secara parsal adalah sebaga berut. H 0 : u, v 0 H 1 : u, v 0 Berdasara hasl peguja sgfas parameter dega dperoleh parameter yag sgfa berbeda-beda utu tap abupate/ota. Hasl estmas parameter GWR dapat dlhat pada Tabel sebaga berut. Itepretas Model GWR Kabupate Sdoarjo, pemodela GWR tap abupate/ota dapat dlhat pada Lampra-14. Y -8,1935-0,0959 X + 0,5458 X -0,1309 X + 0,1138 X ,1691 Kesmpula yag dperoleh model utu persetase pedudu ms tersebut yatu utu setap eaa 1 perse pedudu ms usa 15 tahu e atas yag beerja d setor pertaa, persetase pedudu ms aa turu sebesar 0,0959 bla fator la tetap. Persetase pedudu ms aa a 0,545 bla persetase pegeluara perapta utu maaa a sebesar 1 perse da fator la tetap. Persetase pedudu ms aa turu 0,13 bla Tabel 3 Varabel Sgfa d Tap Kabupate Kabupate Varabel sgfa Kabupate Varabel sgfa Pacta X6, Kota Probolggo X6, Poorogo X6, Kota Pasurua X6, Treggale X6, Kota Mojoerto X6, Tulugagu X6, Kota Madu g X5, X6, Lumajag, Kota X5, X6, Surabaya X5, X6, Bodowoso X6, Kota Batu X5, X6, Pasurua, X5, Bltar X6, X5, Jombag X5, Kedr X5, Ngaju, X5, Mojoerto X5, Madu X4, Bayuwag X6, Mageta X5, Gres X5, X6, Ngaw X5, Jember X5, X6, Tabel 3 (Lajuta) Varabel Sgfa d Tap Kabupate Kabupate Varabel sgfa Kabupate Varabel sgfa Bojoegoro X5, Malag X5, Bagala X5, Sdoarjo X6, X6, Pameasa X5, Stubodo X6, X5, X6, Kota Kedr X6, Kota Malag X6, Kota Bltar X6, Sumeep X5, X6, Gambar 3. Parameter yag Sgfa d Setap Kecamata Hasl Pemodela dega GWR persetase balta yag elahraya dtolog oleh teaga esehata pada persala pertama turu sebesar 1 perse da fator la tetap.

6 JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol., No., (013) (301-98X Prt) D-334 Tabel 4. Perbedaa Kategor Pemapga Atara Pedudu Ms Dega Pemodela GWR Pedudu Ms I (Lamp 16.) Gambar II (Lamp 17.) Kabupate Kode 1 Kode Kota Malag, Kota Madu, Kota Surabaya, Kota Batu Kode 3 Kode 4 Pasurua, Jember, Stubodo Kode 4 Kode 5 Pameasa Kode 4 Kode Bojoegoro, Kota Probolggo Kode 4 Kode 3 Ngaw, Lamoga Kode 3 Kode Poorogo, Ngaju, Madu, Mageta, Kedr Kode Kode 1 Kota Kedr Persetase pedudu ms aa a 0,113 bla pelayaa esehata Jamesmas pedudu ms a da fator la tetap. Persetase pedudu ms aa a 0,169 bla persetase pedudu ms yag perah meerma beras ras a 1 perse da fator la tetap. Berdasara Gambar 3 hasl pemodela dega GWR dperoleh empat elompo wlayah. Wlayah dega wara merah yag redah persetase pedudu msya dataraya Kabupate Sdoarjo, Kota Mojoerto, Kota Kedr, da Kota Bltar. Pada wlayah merah semua fator berpegaruh secara sgfa terhadap pedudu ms. Dpapara perbedaa ategor pemapga atara pedudu ms dega pemodela GWR pedudu ms d Props Jawa Tmur. Pembaga mejad 5 ategor yatu ategor sagat tgg atara,47-3,47 perse (ode 5), ategor tgg edua atara 16,4-,47 perse (ode 4), ategor sedag atara 1,54-16,4 perse (ode 3), ategor redah atara 7,63-1,54 perse (ode ), da ategor sagat redah atara 5,01-7,63 perse (ode 1) yag djelasa dalam Tabel 4. Kota Kedr megalam peurua presetase pedudu ms setelah ddapata pemodela GWR yag telah medapata varabel-varabel sgfa dapat dlhat pada Tabel 3. Redahya pedudu ms d Kota Kedr yag beerja pada setor pertaa, dduga merupaa abat dar uragya laha pertaa d perotaa. Tggya teaga esehata d perotaa dduga merupaa abat dar tersedaya teaga ahl meds da orag yag berpegalama dalam meaga elahra balta sudah dbeal emampua pegetahua ebdaa secara memada. Sela tu juga utu pembaga beras ras dperotaa cederug redah dbadga dega d pedesaa. V. KESIMPULAN Berdasara pembahasa peelta yag telah dlaua dperoleh esmpula sebaga berut. 1. Persetase pedudu ms d abupate/ota d Props Jawa Tmur meujua pola yag meyebar begtu juga dega fator-fator yag mempegaruhya. Persebara persetase pedudu ms tertgg terdapat d Bagala, Sampag, Sumeep, da Probolggo. Persetase Aga Partspas Seolah pedudu ms yag tertgg terdapat d Kabupate Sumeep, Lamoga, da Sdoarjo. Kota Batu, Kota Pasurua, Kota Probolggo, Bojoegoro, Kedr, Bltar, Poorogo, Pacta, da Treggale merupaa tertgg pada setor pertaa. Pacta da Kota Batu merupaa tertgg utu pegeluara perapta maaa. Persetase pedudu ms yag elahraya dtolog oleh teaga esehata teredah terdapat d epulaua Madura. Semetara tu, Kota Surabaya yag meml persetase tertgg pedudu ms yag megguaa ar bersh. Tuba, Poorogo, Treggale, da Bodowoso meml persetase tertgg pada pelayaa esehata jamesmas. Sedaga, persetase pedudu ms yag perah meerma beras ras teredah terdapat d Kota Surabaya, Sdoarjo, Kota Madu, Kota Bltar, da Kota Malag.. Data yag dguaa dalam pemodela memeuh aspe spasal sehgga dlaua pemodela dega GWR dega erel Adaptve Trcube. Berdasara hasl pemodela dega GWR dperoleh model yag berbeda-beda utu tap abupate/ota. 3. Hasl pemapga meujua bahwa berdasara varabel yag sgfa utu tap abupate/ota terbetu pegelompoa sebaya empat elompo. Kabupate Madu berada dalam satu elompo yag meml dua varabel predtor yag berpegaruh sgfa terhadap pedudu ms, yatu persetase balta yag elahraya dtolog oleh teaga esehata pada persala pertama (X 4 ) da persetase pedudu ms yag perah meerma beras ras (X 7 ). Kebjaa pemertah pada pembera beras ras perlu dtgata, hal dlhat dar hasl persebara varabel yag sgfa meurut abupate/ota yatu terdapat d seluruh wlayah Jawa Tmur. UCAPAN TERIMA KASIH Peuls megucapa terma ash epada BPS Props Jatm yag telah membera duuga formas da data peelta. Peuls juga megucapa terma ash epada Laboratorum Statsta Sosal da Pemertaha, Jurusa Statsta ITS DAFTAR PUSTAKA [1] BPS. (010). Idator Eoom da Sosal Jatm. Surabaya: BPS. [] Yas, H. (011). Model Mxed Geographcally Weghted Regresso, Stud Kasus : Persetase Rumah Tagga Ms d Kabupate Mojoerto Tahu 008. Surabaya: Program Pasca Sarjaa, Isttut Teolog Sepuluh Nopember. [3] Asel, L. (1998). Spatal Ecoometrcs: Methods ad [4] Models. Dordrecht : Kluwer Academc Publshers. [5] Fothergham, A. S., Brusdo, C., & Charlto, M. (00). Geographcally Weghted Regresso : the Aalyss of Spatally Varyg Relatoshps. Chchester: Wley. [6] Purhad, R. M., & Wuladar, S. P. (01). Geographcally Weghted Ordal Logstc Regresso Model (Vol.16, Issue :3 ed.). Surabaya: Iteratoal Joural of Mathematcs ad Computato. [7] Safudd, A. B., Setabud, N. A., & Achsa, N. A. (011). O Comparsso betwee Ordary Lear Regfresso ad Geographcally Weghted Regresso: WthApllcato to Idoesa Poverty Data (Vol. 57 No. (011), pp ed.). Europea Joural of Scetfc Research.