Hanifah, Erni Primary Author mixed material bibliography Bandung Magister Statistika Terapan, 2010 id Indonesia

x,; 73 hlm,;29,4cm ABSTRAK Judul Tesis : Metode Latent Class Cluster Untuk Variabel Indikator Bertipe Campuran Dalam Rangka Pengelompokan Desa Tertinggal KataKunci : Latent Class Cluster, indikator campuran, desa tertinggal. Abstrak . Latent class cluster digunakan dalam bidang sosial untuk mengelompokkan individu atau objek ke dalam kelas/kelompok yang berbeda berdasarkan respons suatu set indikator yang teramati (variabel manifest). Dalam penentuan desa tertinggal, kemajuan atau ketertinggalan suatu desa tidak dapat diukur secara langsung (disebut laten variabel), namun melalui sejumlah indikator. Variabel indikator yang digunakan untuk menentukan ketertinggalan desa mempunyai skala pengukuran yang bermacam-macam (campuran kategori dan kontinu). Metode untuk mengelompokkan objek bilamana variabelnya bertipe kombinasi campuran (diskrit dan kontinu) dan melibatkan suatu variabel laten dalam rangka pengelompokan desa, yaitu dengan latent class cluster untuk variabel indikator bertipe campuran. Model diestimasi menggunakan maximum likelihood dengan algoritma EM. Hasilnya, dengan menggunakan metode ini diperoleh 4 kelompok desa. , Abstract Latent class cluster are used in social sciences for classifoing individuals or objects into distinct group/classes based on responses to a set of observed indicators (manifest variables). In determining the underdeveloped villages, the progress or backwardness of a village can not be measured directly (called latent variables), but through a number of indicators. Indicator variables used to determine the underdeveloped villages has a variety scale of measurement (mixed category and continuous). A method is used to classify the object when the variables have combinations of type (discrete and continuous) and involves a latent variable in the context of villages grouping, namely the latent class cluster for mixed-type indicator variables. Models are estimated using maximum likelihood with EM algorithm. The result, using this method is obtained four categories of villages. Hanifah, Erni Latent Class Cluster, indikator campuran, desa ter 307.7 Han m Perpustakaan Universitas Padjadjaran Kementerian Riset Teknologi dan Pendidikan Tinggi 307.7 Han m/R.14.2 01001100700129 Perpustakaan Pusat (REF.14.2) 307.7 Han m 20%252Fscan0001.jpg.jpg 10902 2017-04-01 15:44:34 2018-05-14 13:29:10 machine generated