Performa Kernel pada Model Geographically Weighted Regression untuk Menentukan Faktor-faktor Yang Mempengaruhi Indeks Pembangunan Manusia di Provinsi Sulawesi Selatan

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menentukan performa kernel dengan memilih model terbaik dari tiga jenis kernel yang berbeda dan menentukan faktor-faktor yang mempengaruhi Indeks Pembangunan Manusia (IPM) di Provinsi Sulawesi Selatan dengan menggunakan model GWR. Pada penelitian ini memakai data sekunder dari Badan Pusat Statistik Provinsi Sulawesi Selatan dengan variabel independen yaitu IPM (Y) dan variabel dependen yaitu umur harapan hidup (UHH) (X1), pengeluaran perkapita (X2) dan produk domestik regional bruto (PDRB) (X3) serta nilai longitude dan latitude yang diperoleh dari aplikasi google maps. Metode yang dilakukan dalam penelitian ini yaitu metode GWR dan kernel yang dipakai yaitu kernel gaussian, kernel bisquare dan kernel tricube. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa model terbaik yang dapat digunakan yaitu model GWR dengan kernel tricube dengan nilai AIC = 81,5543700 dan R2 = 90,67 persen. Model GWR kernel tricube mampu menentukan faktor-faktor yang mempengaruhi indeks pembangunan manusia di Sulawesi Selatan tahun 2022. Kata Kunci: Geographically Weighted Regression; indeks pembangunan manusia; kernel tricube