Hukum I Tobler menduga segala sesuatu di suatu wilayah berhubungan erat dengan  wilayah lainnya sehingga pemodelan analisis spasial lebih tepat digunakan untuk memodelkan faktor yang berpengaruh terhadap kemiskinan dan pengangguran di suatu wilayah dengan memperhatikan efek spasialnya Salah satu metode spasial yang bisa digunakan ialah Seemingly Unrelated Regression-Spatial Durbin Model (SUR-SDM). Di dalam penelitian SUR SDM diperlukan suatu  pembobot yang digunakan untuk menghitung koefisien autokorelasi. Matriks pembobot yaitu matriks yang elemen-elemennya adalah nilai pembobot yang diberikan untuk perbandingan setiap daerah tertentu. Metode penentuan matriks pembobot dalam penelitian ini dengan menggunakan Queen Contiguity dan pembobot customize. Penelitian ini bertujuan untuk mendeskripsikan kemiskinan dan pengangguran serta faktor – faktor yang diduga mempengaruhinya menggunakan metode SUR-SDM dengan bobot Queen Contiguity dan Customize. Adapun variabel-variabel yang digunakan yaitu Variabel respon terdiri dari persentase rumah tangga miskin (%) (y1) dan angka pengangguran (%)(y2). Sedangkan variabel bebasnya yaitu terdiri dari: persentase jumlah sarana pelayanan kesehatan meliputi posyandu, poliklinik, puskesmas, puskesmas pembantu, dokter praktek, klinik bersalin, dan pos KB (%) (x1), persentase jumlah sarana sekolah meliputi TK, SD, SLTP, SMU, dan SMK (%) (x2), persentase penduduk yang bekerja di sektor pertanian (%) (x3),  persentase rumah tangga yang menggunakan air bersih (PDAM) (%) (x4), dan rasio penduduk yang belum tamat SD (x5). Hasil yang didapat yaitu pemodelan SUR-SDM dengan bobot Customize  menghasilkan nilai R-Square yang lebih kecil dibandingkan bobot queen di kedua variable respon yaitu sebesar 80.60% dibandingkan queen sebesar 80.64 untuk variable kemiskinan dan untuk variable pengangguran bobot Customize mengasilkan nilai 92.51% lebih kecil disbanding queen sebesar 92.53%

Tujuan kegiatan pengabdian kepada masyarakat ini adalah memberikan pengetahuan dan ketrampilan membuat laporan keuangan kepada pengusaha UMKM/mitra. Metode pelaksanaan pelatihan dan pendampingan ini terutama menggunakan metode kegiatan dengan cara memberikan materi dan mempraktikkan secara langsung. Tim PKM melakukan kegiatan pemberian materi sambil melakukan analisis untuk pemecahan masalah yang dihadapi. Adapun metode pemberi materi yaitu dengan ceramah, tanya jawab, demonstrasi dan penyelesaian kasus. Berdasar tanya jawab pada saat awal kegiatan terungkap bahwa mitra dalam hal penggunaan uang tidak dipisahkan antara kebutuhan keluarga dengan kebutuhan usaha bahkan tanpa pembukuan. Berdasar dari identifikasi awal ini maka pemberian pengetahuan dan ketrampilan tentang cara membuat laporan keuangan sangatlah tepat, karena dengan ketrampilan membuat laporan keuangan ini peserta diharap bisa membuat laporan keuangan usahanya. Peserta sangat antusias untuk mengatasi kendala usahanya, terbukti dengan banyaknya yang bertanya mengenai materi yang disampaikan. Melalui contoh-contoh transaksi yang sederhana, yang memang dialami oleh mitra dalam kegiatan usahanya, mereka mulai paham bagaimana mencatat dan membuat laporan keuangannya. Beberapa harapan disampaikan oleh peserta yaitu untuk melanjutkan kegiatan ini dengan pemberian materi dan pelatihan pemasaran.

Masalah anak yang putus sekolah perlu mendapatkan perhatian karena salah satu indikator yang berguna untuk mengukur kemajuan sumber daya manusia pada bidang pendidikan. Untuk menekan laju pertambahan jumlah anak putus sekolah tersebut dapat dilakukan dengan cara mengetahui faktor-faktor yang berpengaruh terhadap jumlah anak putus sekolah dan berpotensi dalam meningkatkan laju pertumbuhan anak yang putus sekolah. Pemodelan yang menggunakan pengaruh daerah (area) disebut pemodelan spasial. Ciri dari pemodelan spasial adalah adanya matriks pembobot yang merupakan penanda adanya hubungan antara suatu wilayah dengan wilayah lain. Salah satu model spasial yaitu Spasial Durbin Model (SDM). Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui jumlah anak putus sekolah di wilayah Bali dengan menggunakan metode SDM dan ingin menetahui faktor-faktor yang mempengaruhi anak putus sekolah di wilayah Bali. Model yang didapat ialah pemodelan SDM menghasilkan nilai AICc yang lebih kecil dibandingkan pemodelan dengan OLS. Tidak adanya lag variabel independen yang signifikan menyebabkan hasil estimasi parameter menggunakan SDM menjadi tidak signifikan akan tetapi pada identifikasi nilai Moran’s I mengidentifikasikan adanya dependensi spasial pada variabel independen yang artinya ada kemiripan sifat untuk lokasi yang saling berdekatan.

COVID-19 sangat mempengaruhi segala aspek kehidupan dalam masyarakat salah satunya tidak hanya perlambatannya dalam bidang ekonomi, kesehatan, namun di bidang pendidikan pun terkena dampak besar akibat dari COVID-19 ini. Dilihat dari aspek indikator pendidikan biasanya seseorang yang memiliki pendidikan tinggi peluang diterima pada suatu perusahaan akan semakin besar. Semakin tinggi tingkat pendidikan seseorang maka capaian rata-rata lama sekolah akan semakin tinggi pula.   Maka dari itu dalam penelitian ini akan dilakukan pemodelan rata-rata lama sekolah dengan menggunakan pendekatan MARS (Multivariate Adaptive Regression Spline). MARS alah salah satu metode regresi nonparametric selain spline, kernel, dan lain-lain, dimana tidak ada informasi apapun tentang bentuk dari kurva regresi. MARS juga menggunakan parameter penghalus yaitu metode Cross Validation (CV) dan metode Generalized Cross Validation (GCV). Hasil yang diperoleh nilai RMSE dan R2 model MARS CV baik lebih baik dibandingkan dengan GCV karena memiliki nilai RMSE yang paling rendah dan R2 yang lebih besar. Hal tersebut bisa menunjukan bahwa model MARS dengan CV adalah model yang lebih baik untuk memodelkan rata-rata lama sekolah di Kabupaten Gianyar. Model yang diperoleh dari metode CV dengan model yang diperoleh sebagai berikut: y = 7.656 -0.115*BF1 -0.366*BF2 +0.496*BF3 +0.205*BF4

Poverty still a complex problems for both at national and regional level, so it requires an appropriate and sustainable strategy mitigation. Every household in the different regions has different characteristics and influenced factors, so it requires the identification of the factors that influence poverty by paying attention to the influence of the area using the Spatial Durbin Model (SDM). The purpose of SDM modeling is to determine the spatial dependency relationship which occur not only in the dependent variables, but also on the independent variables. The result shows that the significant lagged dependent variable is indicated by the parameter Lag significant independent variables are independent variables with a significant weighting, but there are no independent variables that are significant with the weighting.