Pemodelan dan Pengklasifikasian Kabupaten Tertinggal Di Indonesia Dengan Pendekatan Multivariate Adaptive egression Splines (MARS)
Kabupaten tertinggal adalah daerah kabupaten yang masyarakat serta
wilayahnya relatif kurang berkembang dibandingkan daerah lain dalam skala ...
-
Code CallNo Lokasi Ketersediaan 01001140700297 519.5 Okt p Perpustakaan Pusat (REF.14.70) Tersedia -
Perpustakaan Perpustakaan PusatJudul Seri -No. Panggil 519.5 Okt p/R.14.70Penerbit Magister Statistika Terapan : Bandung., 2014 Deskripsi Fisik xii,; 75 hlm,;29 cmBahasa IndonesiaISBN/ISSN -Klasifikasi 519.5 Okt pTipe Isi -Tipe Media -Tipe Pembawa -Edisi -Subyek Info Detil Spesifik -Pernyataan Tanggungjawab Oktora, Siskarossa Ika -
Kabupaten tertinggal adalah daerah kabupaten yang masyarakat serta
wilayahnya relatif kurang berkembang dibandingkan daerah lain dalam skala
nasional berdasarkan kategori perekonomian masyarakat, Sumber Daya
Manusia (SDM), infrastruktur, kemampuan keuangan daerah, aksesbilitas, dan
karakteristik daerah. Pengklasifikasian kabupaten tertinggal tidaklah mudah
karena melibatkan variabel dan jumlah observasi yang cukup banyak. Selain
itu data yang digunakan tidak memenuhi asumsi untuk penggunaan regresi
parametrik seperti kenormalan, kesamaan matriks varians-kovarians dan non
multikolinieritas. Sehingga metode yang paling tepat digunakan adalah regresi
nonparametrik. Metode MARS yang berbasis pada spline merupakan salah
satu metode nonparametrik yang mampu menangani data berdimensi tinggi
dengan pola data yang tidak diketahui sebelumnya, serta mengantisipasi
kondisi data yang tidak memenuhi asumsi parametrik.
Berdasarkan hasil pemodelan, maka dapat disimpulkan bahwa kesesuaian
model MARS dengan data sangat akurat sehingga dengan model ini dapat
diprediksi transisi kabupaten tertinggal menjadi kabupaten tidak tertinggal
serta kabupaten yang salah klasifikasi dari metode yang digunakan
sebelumnya, di akhir periode pembangunan kabupaten tertinggal201O-2014.
4. Abstract
Underdeveloped regency is a regency where community and the region is
relatively less developed than other region in national scale based on
community economic category, Human Resources (HR), infrastructure, fiscal
capacity, accessibility, and regional characteristics. The classification of
-
Tidak tersedia versi lain
-
Silakan login dahulu untuk melihat atau memberi komentar.
//






