Geographically Weighted Regression (GWR) adalah metode statistik yang dirancang untuk menganalisis hubungan antara variabel yang dapat berubah secara spasial, atau dengan kata lain, hubungan yang bervariasi bergantung pada lokasi geografis. GWR mengatasi keterbatasan model regresi klasik yang mengasumsikan bahwa hubungan antar variabel tetap konstan di seluruh area studi. Dalam GWR, hubungan antara variabel independen dan dependen dieksplorasi berdasarkan lokasi geografis, yang memungkinkan untuk mengidentifikasi variasi spasial yang lebih spesifik dalam data. Penerapan GWR dalam bidang pendidikan sangat relevan untuk mengkaji perbedaan kualitas pendidikan antara daerah perkotaan dan pedesaan, di mana berbagai faktor sosial, ekonomi, dan infrastruktur dapat mempengaruhi hasil pendidikan secara berbeda di setiap lokasi.
Perbedaan kualitas pendidikan antara daerah perkotaan dan pedesaan telah menjadi isu penting yang dihadapi oleh banyak negara, termasuk Indonesia. Di daerah perkotaan, kualitas pendidikan sering kali lebih tinggi dibandingkan dengan daerah pedesaan, karena infrastruktur yang lebih baik, akses yang lebih mudah ke sumber daya pendidikan, serta ketersediaan teknologi yang mendukung pembelajaran. Fasilitas pendidikan di perkotaan umumnya lebih lengkap, mulai dari gedung sekolah yang representatif hingga perangkat digital yang memadai untuk menunjang pembelajaran. Di sisi lain, di daerah pedesaan, meskipun terdapat upaya dari pemerintah untuk meningkatkan akses pendidikan, masih banyak tantangan yang dihadapi, seperti terbatasnya fasilitas pendidikan, kurangnya sumber daya manusia yang berkualitas, dan minimnya akses ke teknologi pendidikan.
Dalam konteks ini, GWR dapat digunakan untuk menggali lebih dalam bagaimana faktor-faktor yang mempengaruhi pendidikan, seperti tingkat pengangguran, infrastruktur, dan dukungan keluarga, memiliki dampak yang berbeda di perkotaan dan pedesaan. Misalnya, meskipun tingkat pengangguran di daerah pedesaan lebih tinggi, dampaknya terhadap hasil pendidikan bisa sangat bervariasi tergantung pada faktor-faktor lokal, seperti kebijakan pendidikan yang diterapkan, akses terhadap program pelatihan bagi guru, dan inisiatif pemerintah daerah dalam memperbaiki kualitas pendidikan. Di daerah perkotaan, pengaruh tingkat pengangguran terhadap pendidikan mungkin tidak sebesar di pedesaan, karena banyaknya sumber daya yang tersedia dan keberagaman pekerjaan yang mendukung stabilitas ekonomi keluarga.
Salah satu keuntungan besar dari penggunaan GWR dalam pendidikan adalah kemampuannya untuk memberikan wawasan yang lebih terperinci mengenai bagaimana kebijakan pendidikan dapat diterapkan dengan lebih efektif. GWR memungkinkan untuk melihat perbedaan efek kebijakan pendidikan di berbagai lokasi. Di daerah perkotaan, kebijakan pendidikan mungkin lebih berfokus pada peningkatan kualitas pengajaran melalui teknologi dan inovasi kurikulum, sedangkan di daerah pedesaan, kebijakan bisa lebih difokuskan pada pembangunan fisik sekolah dan aksesibilitas pendidikan dasar. Dengan demikian, GWR memungkinkan perancang kebijakan untuk mengetahui secara lebih tepat lokasi-lokasi yang memerlukan intervensi khusus, berdasarkan perbedaan dampak kebijakan yang ditemukan.
Selain itu, GWR juga bermanfaat dalam analisis faktor-faktor lain yang mempengaruhi kualitas pendidikan, seperti tingkat pendapatan keluarga, tingkat literasi orang tua, dan dukungan sosial. Di daerah perkotaan, faktor-faktor ini mungkin memiliki pengaruh yang lebih kecil karena akses ke layanan sosial dan fasilitas pendidikan yang lebih baik. Namun, di pedesaan, dukungan keluarga yang lebih erat dan jaringan sosial yang kuat dapat memberikan dampak yang lebih besar terhadap hasil pendidikan. GWR memungkinkan para peneliti dan pembuat kebijakan untuk mengidentifikasi hubungan lokal antara variabel-variabel ini, dan mengoptimalkan kebijakan yang dapat meningkatkan kualitas pendidikan di kedua daerah tersebut.
Keunggulan utama dari GWR adalah kemampuan untuk menggambarkan secara lebih rinci hubungan antara variabel pendidikan dan faktor-faktor yang mempengaruhi di setiap lokasi. Dengan menggunakan GWR, perancang kebijakan dapat memperoleh pemahaman yang lebih mendalam tentang konteks lokal dan merancang program pendidikan yang lebih sesuai dengan kebutuhan spesifik daerah tersebut. Misalnya, jika GWR menunjukkan bahwa di daerah pedesaan kualitas pendidikan sangat dipengaruhi oleh ketersediaan infrastruktur, maka kebijakan yang difokuskan pada pembangunan fasilitas pendidikan dan penyediaan akses ke teknologi akan lebih efektif.
Penerapan GWR dalam bidang pendidikan dapat memberikan landasan yang kuat untuk merancang kebijakan yang lebih adil dan merata, dengan mempertimbangkan perbedaan lokal antara daerah perkotaan dan pedesaan. Dengan memanfaatkan metode ini, peneliti dan pembuat kebijakan dapat merancang kebijakan yang lebih tepat sasaran, sehingga upaya peningkatan kualitas pendidikan dapat dilakukan dengan lebih efisien dan efektif di seluruh wilayah.
Kata Kunci : Geographically Weighted Regression (GWR), Perbedaan Kualitas Pendidikan, Pendidikan Perkotaan dan Pedesaan
Referensi:
Brunsdon, C., Fotheringham, A. S., & Charlton, M. (1996). Geographically Weighted Regression: A Method for Exploring Spatial Nonstationarity. Geographical Analysis, 28(4), 281-298.
Fotheringham, A. S., Brunsdon, C., & Charlton, M. (2002). Geographically Weighted Regression: The Analysis of Spatially Varying Relationships. John Wiley & Sons.
He, X., & Xie, Y. (2011). Spatial Variability of Education in China: A Case Study Using Geographically Weighted Regression. International Journal of Applied Geography, 31, 201-212.
Penulis : Meilinda Roestiyana Dewy