Abstrak

Kemiskinan adalah keadaan yang dialami seseorang atau kelompok yang memiliki pengeluaran perkapita bulanan yang tidak cukup untuk memenuhi standar hidup dasar. Masalah kemiskinan di Jawa Barat menunjukkan adanya pola yang cenderung terkonsentrasi di wilayah-wilayah yang berdekatan, hal ini menunjukkan adanya heterogenitas spasial dalam permasalahan tersebut. Disisi lain kemiskinan di Jawa Barat juga memperlihatkan tren yang meningkat dari tahun ke tahun sehingga perubahan dinamis terjadi di berbagai wilayah. Dari keadaan tersebut perlu diketahui faktor-faktor yang memengaruhi kemiskinan secara spasial menggunakan data panel. Salah satu caranya adalah memodelkan masalah kemiskinan dengan model Geographically Weighted Panel Regression (GWPR). Model GWPR adalah pengembangan dari model regresi yang menggabungkan Geographically Weighted Regression (GWR) dengan regresi data panel dengan asumsi Fixed Effect Model (FEM). Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data sekunder dalam rentang tahun 2019-2021 yang berasal dari Badan Pusat Statistik dan Open Data Jabar yang terdiri dari variabel dependen (Y) yaitu persentase penduduk miskin dan variabel independen (X) yaitu faktor-faktor yang memengaruhi persentase kemiskinan. Estimasi model GWPR menggunakan metode Weighted Least Square (WLS) dengan fungsi pembobot kernel adaptif Tricube. Dengan melakukan pengujian secara keseluruhan dan parsial melalui uji F dan uji t, diperoleh hasil bahwa model untuk setiap lokasi dan faktor-faktor yang memengaruhi persentase penduduk miskin di Jawa Barat berbeda-beda untuk setiap lokasinya karena adanya variasi spasial dalam hubungan variabel indepeden dengan variabel dependen.