PEMODELAN SPATIAL AUTOREGRESSIVE QUANTILE REGRESSION (SAR-QR) PADA INDEKS PEMBERDAYAAN GENDER (IDG) DI INDONESIA

Spatial Autoregressive Quantile Regression (SAR-QR) merupakan metode
yang digunakan untuk menangkap ketergantungan spasial dan variasi pengaruh
variabel prediktor pada berbagai kuantil. SAR-QR mengembangkan model Spatial
Autoregressive (SAR) dengan memasukkan regresi kuantil, sehingga lebih robust
terhadap outlier. Metode ini efektif dalam menganalisis data sosial ekonomi yang
berfluktuatif, seperti Indeks Pemberdayaan Gender (IDG). Penelitian ini bertujuan
untuk memodelkan IDG di Indonesia menggunakan SAR-QR serta mengevaluasi
pengaruh faktor-faktor yang memengaruhi IDG pada berbagai kuantil. Data yang
digunakan mencakup 34 provinsi dengan variabel prediktor sumbangan pendapatan
perempuan, tingkat partisipasi angkatan kerja perempuan, dan perempuan sebagai
tenaga profesional. Pemodelan dilakukan menggunakan matriks pembobot Queen
Contiguity, sedangkan estimasi parameter menggunakan Instrumental Variable
Quantile Regression (IVQR). Hasil analisis menunjukkan bahwa pada kuantil 0,1
variabel yang signifikan yaitu, sumbangan pendapatan perempuan dan tingkat
partisipasi angkatan kerja. Variabel yang signifikan pada kuantil 0,25 yaitu,
sumbangan pendapatan perempuan, untuk kuantil 0,5 variabel yang signifikan yaitu
sumbangan pendapatan perempuan dan tingkat partisipasi angkatan kerja. Pada
kuantil 0,75 variabel yang signifikan yaitu, sumbangan pendapatan perempuan dan
partisipasi angkatan kerja, sedangkan pada kuantil 0,9 variabel yang signifikan
yaitu tingkat partisipasi angkatan kerja.