PEMODELAN KEMISKINAN DI INDONESIA MENGGUNAKAN GEOGRAPHICALLY AND TEMPORALLY WEIGHTED REGRESSION (GTWR)

Supianti, Filo and Nugroho, Sigit and Yulian, Fauzi (2021) PEMODELAN KEMISKINAN DI INDONESIA MENGGUNAKAN GEOGRAPHICALLY AND TEMPORALLY WEIGHTED REGRESSION (GTWR). ['eprint_fieldopt_thesis_type_ut' not defined] thesis, Universitas Bengkulu.

[thumbnail of Tesis Ok.pdf] Text
Tesis Ok.pdf - Bibliography
Restricted to Repository staff only
Available under License Creative Commons GNU GPL (Software).

Download (4MB)

Abstract

Kemiskinan menjadi masalah besar yang harus segera diselesaikan oleh pemerintah dan masyarakat Indonesia. Berbagai program dirancang dan dilaksanakan untuk mengentaskan kemiskinan di Indonesia. Dibutuhkan penelitian untuk mengetahui faktor apa saja yang berpengaruh terhadap masalah kemiskinan. Salah satu metode statistik yang dapat digunakan untuk menganalisiss pengaruh tersebut adalah metode geographically and temporally weighted regression (GTWR). Metode ini menggabungkan pengaruh spasial dan waktu secara bersamaan. Pembentukan model diawali dengan penentuan matriks pembobot. Dalam menentukan matriks pembobot digunakan fungsi kernel tetap dimana nilai bandwidth untuk setiap lokasi dan waktu amatan adalah sama. Matriks pembobot dengan fungsi kernel yang digunakan adalah fungsi Gaussian, bi-square, eksponensial dan kernel tricube. Pemilihan model terbaik dilakukan dengan membandingkan model GTWR dari masing-masing matriks pembobot keempat fungsi kernel tersebut. Model terbaik ditentukan dengan melihat nilai

Item Type: Thesis (['eprint_fieldopt_thesis_type_ut' not defined])
Subjects: L Education > L Education (General)
Depositing User: 58 lili haryanti
Date Deposited: 01 Aug 2023 04:15
Last Modified: 01 Aug 2023 04:15
URI: https://repository.unib.ac.id/id/eprint/12907

Actions (login required)

View Item
View Item

slot gacor terbaik

slot gacor terpercaya

Situs Resmi Bisawd

slot gacor 4d

Slot Terpercaya

Slot Gacor bet 200