Program Studi Matematika FMIPA UNSABSTRAK. Kemiskinan merupakan permasalahan yang belum terselesaikan secaratuntas di Provinsi Jawa Tengah. Persentase kemiskinan di Jawa Tengah saat ini sebesar13.32% lebih tinggi dari angka kemiskinan nasional yang mencapai 11.13%. Perbeda-an lokasi menjadi persoalan dalam menentukan faktor yang memengaruhi kemiskinan diProvinsi Jawa Tengah. Untuk mengatasi adanya pengaruh lokasi dalam memprediksivariabel dependen dapat digunakan model regresi terboboti geogra s. Regresi terbobotigeogra s (RTG) dengan fungsi pembobot kernel dapat digunakan untuk menentukan mo-del untuk setiap lokasi. Beberapa fungsi kernel yang dapat digunakan sebagai pembobotantara lain Gaussian, bisquare, dan tricube. Penelitian ini bertujuan untuk menentukanmodel regresi terboboti geogra s dengan fungsi pembobot kernel Gaussian, bisquare, dantricube 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.