Perpustakaan Universitas Padjajaran
Pencarian Spesifik

Detail Cantuman

Image of Estimasi tingkat pengeluaran perkapita pada area kecil menggunakan model M-Quantile geographically weighted regression

Text  

Estimasi tingkat pengeluaran perkapita pada area kecil menggunakan model M-Quantile geographically weighted regression

Estimasi Tingkat Pengeluaran Perkapita Pada Area
Keeil Menggunakan Model M-Quantile
Geographically Weighted Regression (MQGWR)

  • CodeCallNoLokasiKetersediaan
    010030007738310 Muh e/R.14.2.2Perpustakaan Pusat (REF.14.2.2)Tersedia
  • Perpustakaan
    Perpustakaan Pusat
    Judul Seri
    -
    No. Panggil
    310 Muh e/R.14.2.2
    Penerbit Fakultas MIPA UNPAD : Bandung.,
    Deskripsi Fisik
    xii, 77 hlm. ; il. ; 29 cm.
    Bahasa
    Indonesia
    ISBN/ISSN
    -
    Klasifikasi
    310 Muh e
    Tipe Isi
    -
    Tipe Media
    -
    Tipe Pembawa
    -
    Edisi
    -
    Subyek
    Estimasi Tingkat Pengeluaran Perkapita Pada Area
    Info Detil Spesifik
    -
    Pernyataan Tanggungjawab
  • Estimasi Tingkat Pengeluaran Perkapita Pada Area
    Keeil Menggunakan Model M-Quantile
    Geographically Weighted Regression (MQGWR)

    1. Judul Tesis

    2. Subjek

    1. Small Area Estimation

    2. Tingkat Pengeluaran Perkapita

    3. Regresi Robust

    4. Poverty Mapping

    3. Abstrak

    Kemiskinan sampai saat ini merupakan masalah kompleks yang dihadapi oleh
    banyak negara berkembang, termasuk di Indonesia. Tenggara Timur selain sebagai
    salah satu provinsi kepulauan terbesar di Indonesia, juga merupakan salah satu
    provinsi dengan tingkat kemiskinan tertinggi.

    Dalam pereneanaan penanggulangan kemiskinan, data yang berkualitas tentunya
    sangat penting. Sensus yang dilaksanakan di sebagian besar negara berkembang,
    tidak mengumpulkan data pendapatan atau informasi pengeluaran hingga ke level
    daerah yang keeil, sehingga angka estimasi biasanya tidak tersedia seeara lengkap.
    Bank Dunia bersama dengan Elbers, Lanjouw, dan Lanjouw mengupayakan
    metode untuk menghasilkan angka kemiskinan dan ketidaksetaraan untuk estimasi
    daerah lingkup keeil, yang kemudian disebut metode ELL di mana aturan imputasi,
    diperkirakan dari survei rumah tangga, digunakan untuk menghitung perkiraan­
    daerah keeil dari data sensus. Namun, metode ELL telah banyak dikritik karena
    adanya keharusan memenuhi asumsi mengikuti distribusi tertentu, variabilitas antar
    daerah diabaikan dalam perhitungan estimasi kemiskinan daerah keeil dan juga
    nilai Means Square Error (MSE) yang besar.

    Fenomena keeenderungan muneulnya nilai ekstrem (outlier), tentunya
    menyebabkan analisis regresi klasik, seperti pada metode ELL kurang sesuai jika
    diterapkan pada analisis poverty mapping di Provinsi Nusa Tenggara Timur.
    Adanya kendala tersebut, perlu adanya altematif analisis misalnya dengan
    menggunakan model M-Quantile Geographically Weighted Regression
    . (MQGWR). Model ini merupakan pendekatan baru untuk estimasi daerah keeil

    yang didasarkan pada pemodelan regresi M-quantile yang tidak mengharuskan
    adanya asumsi kenormalan pada sebaran datanya, mengakomodasi adanya
    heterogenitas spasial dan bersifat tidak mempermasalahkan adanya data ekstrem
    (bersifat robust).

  • Tidak tersedia versi lain

  • Silakan login dahulu untuk melihat atau memberi komentar.


//

Informasi