Perpustakaan Universitas Padjajaran
Pencarian Spesifik

Detail Cantuman

Image of Analisis Data kemiskinan Provinsi DKI Jakarta Jawa Barat dengan Metode geographically Weighted Logistic Regression (GWLR)

 

Analisis Data kemiskinan Provinsi DKI Jakarta Jawa Barat dengan Metode geographically Weighted Logistic Regression (GWLR)

Kemiskinan adalah masalah sentral yang mendunia dan hingga kini telah
menjadi isu sentral di belahan bumi manapun termasuk Indonesia, ...

  • CodeCallNoLokasiKetersediaan
    010030007503519.5 Res a/R.14.80Perpustakaan PusatTersedia
  • Perpustakaan
    Judul Seri
    -
    No. Panggil
    519.5 Res a/R.14.80
    Penerbit Magister Statistika Terapan : Bandung.,
    Deskripsi Fisik
    xix, 200 hlm. Ilus ; 29 cm
    Bahasa
    Indonesia
    ISBN/ISSN
    -
    Klasifikasi
    519.5 Res a
    Tipe Isi
    -
    Tipe Media
    -
    Tipe Pembawa
    -
    Edisi
    2016
    Subyek
    Kemiskinan adalah masalah sentral yang mendunia da
    Info Detil Spesifik
    Tesis
    Pernyataan Tanggungjawab
  • Kemiskinan adalah masalah sentral yang mendunia dan hingga kini telah
    menjadi isu sentral di belahan bumi manapun termasuk Indonesia, sehingga
    penting untuk mengetahui variabel-variabel apa yang dapat mempengaruhi
    kemiskinan suatu wilayah.

    Dalam menentukan suatu wilayah tergolong miskin atau tidak, analisis yang
    digunakan biasanya masih bersifat global. Sementara kondisi kemiskinan
    suatu wilayah sangat mungkin dipengaruhi oleh lokasi atau kondisi geografis
    wilayah tersebut, termasuk posisinya terhadap wilayah lain di sekitamya.
    Salah satu metode statistika yang dapat digunakan untuk menganalisis
    heterogenitas spasial tersebut adalah Geographically Weighted Logistic
    Regression (GWLR).

    Dalam penelitian ini diperolah bahwa model Geographically Weighted
    Logistic Regression (GWLR) dengan pembobot adaptive kernel gaussian
    lebih cocok untuk memodelkan kemiskinan di Provinsi DKI Jakarta dan Jawa
    Barat dibandingkan model regresi logistik global. Dengan model GWLR
    terlihat bahwa pengaruh variabel penjelas terhadap kemiskinan bervariasi
    pada setiap wilayah.

    4. Abstract :

    Poverty is a central issue in worldwide, including in Indonesia, so it is
    important to identify the variables that can affect the poverty of a region.
    The determination poverty level in a region, are usually based on the global
    analysis. While the poverty level of a region very likely influenced by the
    location or geographical conditions of the region, including the position of
    the other areas in the vicinity. One statistical method that can be used to
    analyze the spatial heterogeneity is Geographically Weighted Logistic
    Regression(G WLR).

    In this research obtained that the Geographically Weighted Logistic
    Regression (GWLR) model with an adaptive gaussian kernel weighting matrix
    more suitable for modeling poverty in Jakarta and West Java than global
    logistic regression model. GWLR model shows that the influence of
    explanatory variables on poverty varies in each region.

  • Tidak tersedia versi lain

  • Silakan login dahulu untuk melihat atau memberi komentar.


Informasi