PEMODELAN REGRESI MULTIVARIAT TERBOBOTI GEOGRAFIS (Studi Kasus : Angka Morbiditas dan Indeks Keparahan Kemiskinan Tahun 2016 se-Sumbagsel )

HANIFAH, FAJRINA and Sigit, Nugroho and Fachri, Faisal (2018) PEMODELAN REGRESI MULTIVARIAT TERBOBOTI GEOGRAFIS (Studi Kasus : Angka Morbiditas dan Indeks Keparahan Kemiskinan Tahun 2016 se-Sumbagsel ). Undergraduated thesis, Universitas Bengkulu.

[img] Archive (Thesis)
SKRIPSI FULL.pdf - Bibliography
Restricted to Repository staff only
Available under License Creative Commons GNU GPL (Software).

Download (3MB)

Abstract

Tujuan penelitian ini yaitu memodelkan dan mengetahui model terbaik antara model regresi linier multivariat dan regresi multivariat terboboti geografis (RMTG) pada data angka morbiditas dan indeks keparahan kemiskinan tahun 2016 se-Sumbagsel. Metode RMTG diharapkan untuk mengatasi adanya efek heterogenitas spasial pada model regresi linier multivariat. RMTG merupakan pengembangan model regresi multivariat dengan penaksir parameter bersifat lokal untuk setiap lokasi pengamatan . Fungsi pembobotan yang digunakan yaitu Kernel Adaptif Gaussian dan menghasilkan 60 model RMTG yang berbeda tiap wilayah. Variabel Angka Morbiditas ( secara keseluruhan wilayah se-Sumbagsel dipengaruhi oleh variabel Kepadatan Penduduk , persentase penduduk miskin , persentase rumah tangga dengan sumber air minum sumur terlindungi . Sedangkan variabel Angka Harapan Hidup , persentase rumah tangga dengan jarak sumber air minum ke tempat penampungan kotoran , persentase gizi buruk/kurang hanya mempengaruhi angka morbiditas di beberapa wilayah se-Sumbagsel. Variabel respon indeks keparahan kemiskinan secara keseluruhan wilayah se-Sumbagsel dipengaruhi oleh variabel persentase penduduk miskin . Nilai AIC dan jumlah kuadrat galat model RMTG memiliki nilai lebih kecil dari pada model regresi linier multivariat sehingga model RMTG layak digunakan. Kata kunci: Angka Morbiditas, Indeks Keparahan Kemiskinan, Regresi Multivariat, RMTG, Kernel Adaptive Gaussian.

Item Type: Thesis (Undergraduated)
Subjects: Q Science > QA Mathematics
Divisions: Faculty of Math & Natural Science > Department of Math Science
Depositing User: 022 Lili Haryanti
Date Deposited: 18 Apr 2019 09:03
Last Modified: 18 Apr 2019 09:03
URI: http://repository.unib.ac.id/id/eprint/18190

Actions (login required)

View Item View Item