Kemiskinan merupakan  masalah  dasar dalam perekonomian  yang dihadapi oleh negara-negara  berkembang,  termasuk  Indonesia.   Indonesia  memiliki per- sentase kemiskinan yang tinggi.  Provinsi-provinsi  di Jawa  menjadi  penyumbang terbesar  jumlah  penduduk  miskin di Indonesia,  khususnya  Jawa  Timur.   Upa- ya awal dalam  mengatasi  kemiskinan  di Jawa  Timur  dilakukan  dengan  meng- identifikasi faktor-faktor yang berpengaruh  signifikan terhadap kemiskinan.  Hal tersebut  dapat  dilakukan  melalui model regresi.
Kemiskinan  di suatu  wilayah  dipengaruhi  oleh kemiskinan  di wilayah  la- in  yang  berdekatan.   Hal  tersebut   mengindikasikan   adanya  pengaruh  spasial yakni dependensi spasial pada data kemiskinan.   Adanya dependensi spasial mengakibatkan estimasi parameter model regresi dengan metode kuadrat terkecil (MKT)  tidak  sesuai untuk  digunakan  karena  asumsi nonautokorelasi  pada  eror tidak dipenuhi.  Model regresi yang mempertimbangkan pengaruh  spasial adalah model regresi spasial.   Dua jenis model regresi spasial yang menggunakan  pen- dekatan  area adalah  model spatial autoregressive  (SAR) dan spatial error model (SEM ).  Akurasi estimasi parameter model SAR dan SEM dapat  ditingkatkan dengan  melakukan  resampling  menggunakan  teknik  ensemble nonhybrid.   Pro- ses resampling  dilakukan  dengan  menambahkan multiplicative  noise  yang  ber- distribusi  lognormal dengan rata-rata satu  dan variansi σ2.  Estimasi  parameter model regresi spasial ensemble nonhybrid  dengan  multiplicative  noise  yang ber- distribusi  lognormal  diperoleh  dari  rata-rata estimasi  parameter model regresi spasial  hasil  resampling  sebanyak  k.   Penelitian  ini menerapkan  model regresi spasial  ensemble nonhybrid  dengan  multiplicative  noise  yang  berdistribusi log- normal pada kemiskinan di Jawa Timur.
Berdasarkan hasil penelitian,  nilai estimasi parameter model regresi spasial ensemble nonhybrid dengan multiplicative noise yang berdistribusi lognormal di- peroleh dari rata-rata estimasi parameter 10 SEM hasil resampling. Multiplicative noise  yang  digunakan  dibangkitkan dari  distribusi  lognormal  dengan  rata-rata satu  dan  standar  deviasi 0.433.  Nilai root mean  squared error  (RM SE)  yang dihasilkan  oleh model regresi spasial ensemble nonhybrid  dengan  multiplicative noise yang berdistribusi lognormal adalah  sebesar 22.99.