PEMODELAN GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION (GWR) DENGAN FUNGSI PEMBOBOT ADAPTIVE GAUSSIAN TERHADAP INDEKS PEMBANGUNAN GENDER (IPG) DI INDONESIA TAHUN 2021

Ujang Kurnia Krismayanto; Nurzikri Saputra; Syaikhul ‘Ibad

doi:10.22146/jmt.83180

PEMODELAN GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION (GWR) DENGAN FUNGSI PEMBOBOT ADAPTIVE GAUSSIAN TERHADAP INDEKS PEMBANGUNAN GENDER (IPG) DI INDONESIA TAHUN 2021

https://doi.org/10.22146/jmt.83180

Ujang Kurnia Krismayanto^(1*), Nurzikri Saputra⁽²⁾, Syaikhul ‘Ibad⁽³⁾

(1) Badan Pusat Statistik Kabupaten Pulau Morotai
(2) Politeknik Statistika STIS
(3) Politeknik Statistika STIS
(*) Corresponding Author

Abstract

Kesetaraan gender merupakan salah satu target SDGs. Salah satu indikator capaian kesetaraan gender ialah IPG. Jika dibandingkan dengan negara-negara lain di dunia, IPG Indonesia berada pada urutan 107 dari 167 negara. Tujuan penelitian ini untuk mendapatkan gambaran umum IPG serta variabel yang diduga memengaruhinya, mengidentifikasi adanya efek spasial pada IPG provinsi di Indonesia, serta menganalisis variabel yang diduga memengaruhi IPG. Penelitian ini terdiri dari 34 provinsi di Indonesia tahun 2021. Analisis spasial digunakan dalam memodelkan faktor-faktor tersebut karena terbukti adanya heterogenitas spasial. Geographically Weighted Regression (GWR) digunakan untuk mendapatkan model yang berlaku di setiap provinsi. Didapatkan bahwa rasio jenis kelamin dan angka buta huruf perempuan memiliki pengaruh negatif, sedangkan sumbangan pendapatan perempuan dan angka partisipasi sekolah usia 13-15 tahun perempuan memiliki pengaruh positif terhadap IPG dengan pengaruh yang berbeda di setiap provinsinya. Variabel rasio jenis kelamin dan angka buta huruf perempuan mempunyai pengaruh yang lebih besar di wilayah timur. Variabel sumbangan pendapatan perempuan lebih besar pengaruhnya di wilayah utara. Sedangkan, variabel angka partisipasi sekolah usia 13-15 tahun perempuan lebih berpengaruh di wilayah barat dan tengah.

Full Text:

PDF Ujang

References

Anselin, L., Local Indicators of Spatial Association—LISA, Geographical Analysis, 27(2) (1995), 93-115.

Anselin, L., Spatial Econometrics: Methods and Models, Springer Science and Business Media Dordrecht, Berlin, 1988.

Badan Pusat Statistik, Indeks Pembangunan Manusia, BPS, Jakarta, 2021.

Badan Pusat Statistik, Indeks Pembangunan Gender (IPG), 2022.

Badan Pusat Statistik, Konsep: Indeks Pembangunan Gender, 2022.

Bappenas, Metadata Indikator Tujuan Pembangunan Berkelanjutan (TPB)/Sustainable Development Goals (SDGs) Indonesia Pilar Pembangunan Sosial, Badan Perencanaan Pembangunan Nasional, Jakarta, 2020.

Caraka, R.E. dan Yasin, H., Geographically Weighted Regression (GWR) sebuah pendekatan geografis, Mobius, Yogyakarta, 2017.

Diastina, A. R. N., Handajani, S. S., dan Slame, I., Analisis Model Geographically Weighted Regression (GWR) pada Kasus Jumlah Peserta KB Aktif di Provinsi Jawa Tengah, Prosiding Seminar Nasional Geotik 2019, (2019).

Fajriyyah, N. dan Budiantara, I. N., Pemodelan Indeks Pembangunan Gender dengan Pendekatan Regresi Nonparametrik Spline di Indonesia, Jurnal Sains & Seni ITS, 4(2) (2015), 127-132.

Fotheringham, A. S., Brunsdon, C., dan Charlton, M., Geographically Weighted Regression: The Analysis of Spatially Varying Relationships, John Wiley & Sons, 2002.

Indrasetianingsih, A., Fitriani, F., dan Kusuma P. J., Klasifikasi Indeks Pembangunan Gender Di Indonesia Tahun 2020 Menggunakan Supervised Machine Learning Algorithms, Jurnal Inferensi ITS, 4(2) (2021), 129-136.

Jarque, C., dan Bera, A., A Test for Normality of Observations and Regression Residuals, International Statistical Review / Revue Internationale de Statistique, 55(2) (1987), 163-172.

Kertati, I., Analisis Indeks Pembangunan Gender (IPG) dan Indeks Pemberdayaan Gender (IDG) Kota Surakarta, Public Service and Governance Journal, 2(1) (2021), 1-11.

Rahmawati, R. dan Djuraidah, A., Analisis Geographically Weighted Regression (GWR) dengan Pembobot Kernel Gaussian untuk Data Kemiskinan, Prosiding Seminar Nasional Statistika Universitas Diponegoro, (2011), 326-322.

Squires, J., The New Politics of Gender Equality, Bloomsbury Publishing, New York, United States, 2007.

UNICEF, Goal 5: Gender Equality, 2022.

Widayanti, D. V., Rachman, N. S. I., dan Mauretya, W., Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi Terhadap Kesenjangan Upah Gender, Prosiding PESAT (Psikologi, Ekonomi, Sastra, Arsitektur & Teknik Sipil), 5 (2013)

DOI: https://doi.org/10.22146/jmt.83180