Perpustakaan Universitas Padjajaran
Pencarian Spesifik

Detail Cantuman

Image of Metode Latent Class Cluster Untuk Variabel Indikator Bertipe Campuran Dalam Rangka Pengelompokan Desa

 

Metode Latent Class Cluster Untuk Variabel Indikator Bertipe Campuran Dalam Rangka Pengelompokan Desa

ABSTRAK

Judul Tesis

: Metode Latent Class Cluster Untuk Variabel Indikator
Bertipe Campuran Dalam Rangka ...

  • CodeCallNoLokasiKetersediaan
    01001100700129307.7 Han mPerpustakaan Pusat (REF.14.2)Tersedia
  • Perpustakaan
    Perpustakaan Pusat
    Judul Seri
    -
    No. Panggil
    307.7 Han m/R.14.2
    Penerbit Magister Statistika Terapan, : Bandung.,
    Deskripsi Fisik
    x,; 73 hlm,;29,4cm
    Bahasa
    Indonesia
    ISBN/ISSN
    -
    Klasifikasi
    307.7 Han m
    Tipe Isi
    -
    Tipe Media
    -
    Tipe Pembawa
    -
    Edisi
    -
    Subyek
    Latent Class Cluster, indikator campuran, desa ter
    Info Detil Spesifik
    -
    Pernyataan Tanggungjawab
  • 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.

  • Tidak tersedia versi lain

  • Silakan login dahulu untuk melihat atau memberi komentar.


//

Informasi