Program Studi Matematika FMIPA UNS
ABSTRAK. Kemiskinan merupakan permasalahan yang belum terselesaikan secara
tuntas di Provinsi Jawa Tengah. Persentase kemiskinan di Jawa Tengah saat ini sebesar
13.32% lebih tinggi dari angka kemiskinan nasional yang mencapai 11.13%. Perbeda-
an lokasi menjadi persoalan dalam menentukan faktor yang memengaruhi kemiskinan di
Provinsi Jawa Tengah. Untuk mengatasi adanya pengaruh lokasi dalam memprediksi
variabel dependen dapat digunakan model regresi terboboti geogra s. Regresi terboboti
geogra s (RTG) dengan fungsi pembobot kernel dapat digunakan untuk menentukan mo-
del untuk setiap lokasi. Beberapa fungsi kernel yang dapat digunakan sebagai pembobot
antara lain Gaussian, bisquare, dan tricube. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan
model regresi terboboti geogra s dengan fungsi pembobot kernel Gaussian, bisquare, dan
tricube pada data persentase kemiskinan di Provinsi Jawa Tengah. Selanjutnya, ditun-
jukkan nilai R2 dan nilai AIC dari masing-masing model.
Kata kunci : persentase kemiskinan, regresi terboboti geogra s, fungsi kernel.