Metode M-Estimation Dengan Pembobot Ramsay Untuk Menduga Parameter Robust Geographically Weighted Regression (Rgwr) (Studi Kasus Tingkat Kemiskinan Di Jawa Timur Tahun 2016)

Geographically Weighted Regression (GWR) merupakan pengembangan dari model regresi linier dengan Ordinary Least Squares (OLS) menjadi model regresi terboboti yang memperhatikan efek spasial, sehingga menghasilkan penduga parameter yang hanya dapat digunakan untuk memprediksi setiap lokasi di mana data tersebut diamati. Salah satu isu penting dalam model regresi adalah efek outlier yang mengakibatkan penduga kuadrat terkecil menjadi bias. Metode regresi robust adalah salah satu alternatif dalam mengatasi permasalahan regresi, jika diyakini data mengandung outlier. Salah satu metode regresi robust yang sering digunakan adalah M-Estimation. Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan model GWR yang robust terhadap outlier menggunakan metode M-Estimation dengan pembobot Ramsay yang diaplikasikan pada data tingkat kemiskinan di Provinsi Jawa Timur tahun 2016. Peubah respon yang digunakan pada penelitian ini adalah persentase penduduk miskin dan peubah penjelas meliputi angka harapan hidup (AHH), angka harapan sekolah (AHS) serta pengeluaran perkapita untuk makanan. Model dengan penduga parameter yang didapatkan dari metode M-Estimation telah sesuai digunakan dan efektif dalam menduga tingkat kemiskinan di Provinsi Jawa Timur. Hal tersebut didukung dengan nilai koefisien determinasi yang tinggi yaitu lebih dari 75% di setiap lokasi pengamatan