Pemodelan Mixed Geographically Weighted Regression dengan Adaptive Bandwidth untuk Angka Harapan Hidup (Studi Kasus : Angka Harapan Hidup di Jawa Tengah)

Pencarian berdasarkan :

SEMUA Pengarang Subjek ISBN/ISSN Pencarian Spesifik

Pencarian terakhir:

Text

Pemodelan Mixed Geographically Weighted Regression dengan Adaptive Bandwidth untuk Angka Harapan Hidup (Studi Kasus : Angka Harapan Hidup di Jawa Tengah)

Rizki Faizatun Nisa - Nama Orang;

Angka Harapan Hidup saat lahir (AHH) adalah perkiraan tahun yang akan
ditempuh seseorang sejak lahir. AHH dijadikan indikator kesehatan dan
kesejahteraan masyarakat. Kedua indikator tersebut menjadi perhatian pemerintah
kaitannya dengan pembangunan manusia. Harapannya nilai AHH terus meningkat
agar kualitas pembangunan manusianya juga meningkat. Pemodelan faktor-faktor
yang mempengaruhi AHH perlu dilakukan agar usaha meningkatkan AHH
menjadi lebih efektif.
Nilai AHH Jawa Tengah (Jateng) tahun 2020 adalah 74,37. Faktor-faktor
yang diduga mempengaruhi AHH di Jateng adalah persentase penduduk miskin
(X1), persentase rumah tangga dengan sanitasi layak (X2), persentase balita yang
diimunisasi lengkap (X3) dan tingkat pengangguran terbuka (X4). Asumsi
homoskedastisitas dalam pemodelan AHH di Jateng menggunakan Regresi linier
tidak terpenuhi artinya diduga terdapat heterogenitas spasial antar Kab./Kota,
sehingga digunakan metode Geographically Weighted Regression (GWR). Fungsi
pembobot yang digunakan adalah kernel Bisquare dan Tricube dengan adaptive
bandwidth. Metode GWR akan menemui kendala apabila tidak semua variabel
independen bersifat lokal, sehingga digunakan metode Mixed Geographically
Weighted Regression (MGWR).
Hasil analisis GWR untuk kedua fungsi pembobot adalah variabel X1 tidak
bersifat lokal, sehingga digunakan metode MGWR. Hasil pemodelan MGWR
untuk kedua fungsi pembobot adalah variabel lokal maupun variabel globalnya
berpengaruh signifikan. Model terbaiknya adalah model MGWR dengan
pembobot Kernel Tricube karena memiliki nilai AICc terkecil.
Kata kunci : AHH, GWR, MGWR, Adaptive Kernel Bisquare, Adaptive Kernel
Tricube, AICc

Ketersediaan — Fakultas Sains dan Matematika

Perpustakaan FSM Undip 935E2022

935E2022

Tersedia

Informasi Detail

Judul Seri: -
No. Panggil: 935E2022
Penerbit: SEMARANG : Departemen Statistika FSM., 2022
Deskripsi Fisik: -
Bahasa: Indonesia
ISBN/ISSN: -
Klasifikasi: NONE
Tipe Isi: -
Tipe Media: -
Tipe Pembawa: -
Edisi: -
Subjek: -
Info Detail Spesifik: -
Pernyataan Tanggungjawab: Rizki Faizatun Nisa /Sugito,S.Si,M.Si/ Arief Rachman Hakim,S.Si,M.Si.

Versi lain/terkait

Tidak tersedia versi lain

Lampiran Berkas

Tidak Ada Data

Komentar

Anda harus masuk sebelum memberikan komentar