Sebagai negara dengan sumber daya yang melimpah, Indonesia memiliki kekayaan yang sangat besar. Kekayaan sumber daya tersebut digunakan seluas-luasnya dan seadil-adilnya untuk kemakmuran seluruh masyarakat Indonesia. Pada faktanya, masyarakat Indonesia memiliki ketimpangan ekonomi yang cukup tinggi. Oleh karena itu, penelitian ini dilakukan untuk menganalisis faktor-faktor apa saja yang dapat menjelaskan derajat ekonomi pada salah satu provinsi di Indonesia, yaitu Provinsi Jawa Tengah. Variabel independen yang digunakan dalam penelitian ini adalah Angka Kesakitan (AK), Usia Harapan Hidup (UHH), Pendapatan per Kapita (PPK), Indeks Kejahatan Terselesaikan (IKS), Angka Partisipasi Kasar tingkat Sekolah Dasar (APK) dan Kepadatan Penduduk (KP). Variabel dependen yang digunakan adalah Indeks Pembangunan Ekonomi Inklusif (IPEI) dan Persentase Penduduk Miskin (PPM). Model yang digunakan pada penelitian ini adalah Multivariate Geographically Weighted Regression. Model ini adalah model yang menggunakan lebih dari satu variabel dependen serta mempertimbangkan faktor spasial pada data. Model MGWR memberikan estimasi parameter yang berbeda untuk setiap lokasinya karena pembobotan yang dilakukan berdasarkan jarak Euclidean antar suatu lokasi terhadap lokasi lainnya. Fungsi kernel yang digunakan dalam memberikan bobot spasial adalah Fixed Tricube. Hasil dari analisis yang telah dilakukan adalah keseluruhan variabel independen memiliki variasi dalam menjelaskan kedua variabel dependen pada setiap lokasi.

---

As a country with abundant resources, Indonesia has a tremendous wealth. The utilization of these resources is extensive and fair to ensure the prosperity of all Indonesian people. However, the reality is that Indonesia has significant economic inequality. Therefore, this research aims to analyze the factors that can explain the level of economic development in one of Indonesia's provinces, Central Java Province. Independent variables used in this study are Disease Incidence Rate (AK), Life Expectancy (UHH), Income per Capita (PPK), Crime Solved Index (IKS), Gross Enrollment Rate at the Primary School (APK) and Population Density (KP). Dependent variables used are Inclusive Economic Development Index (IPEI) and Percentage of Poor Population (PPM). The model used in this research is called Multivariate Geographically Weighted Regression (MGWR). This model uses more than one dependent and takes spatial factors into model. The MGWR model provides different parameter estimates for each location, considering the weighting based on the Euclidean distance between locations. The spatial weighting is determined by the Fixed Tricube kernel function. The analysis result is that all independent variables have variations in explaining the two dependent variables at each location.