Perpustakaan Universitas Padjajaran
Pencarian Spesifik

Detail Cantuman

Image of Robust geographicaly weighted regression dengan metode least absolute deviation pada kasus kemiskinan di pulau Jawa

Text  

Robust geographicaly weighted regression dengan metode least absolute deviation pada kasus kemiskinan di pulau Jawa

Robust Geographically Weighted Regression
dengan Metode Least Absolute Deviation pada
Kasus Kemiskinan di Pulau J awa

  • CodeCallNoLokasiKetersediaan
    010030007737310 Raw r/R.14.2.1Perpustakaan Pusat (REF.14.2.1)Tersedia
  • Perpustakaan
    Perpustakaan Pusat
    Judul Seri
    -
    No. Panggil
    310 Raw r/R.14.2.1
    Penerbit Fakultas MIPA UNPAD : Bandung.,
    Deskripsi Fisik
    xi, 70 hlm. ; il. ; 29 cm.
    Bahasa
    Indonesia
    ISBN/ISSN
    -
    Klasifikasi
    310 Raw r
    Tipe Isi
    -
    Tipe Media
    -
    Tipe Pembawa
    -
    Edisi
    -
    Subyek
    Robust Geographically Weighted Regression dengan
    Info Detil Spesifik
    -
    Pernyataan Tanggungjawab
  • Robust Geographically Weighted Regression
    dengan Metode Least Absolute Deviation pada
    Kasus Kemiskinan di Pulau J awa

    v

    ABSTRAK

    1. Pemodelan Kemiskinan

    2. Analisis Spasial

    3. Least Absolute Deviation

    4. Robust Geographically Weighted Regression

    2. Kata Kunci

    3. Abstrak

    Kemiskinan merupakan masalah multidimensional yang selalu menjadi
    perhatian diberbagai negara. Di Indonesia, angka kemiskinan pada tahun 2015

    tercatat sebesar 11,22 persen dan 54 persen diantaranya berada di Pulau J awa.

    Apabila kemiskinan di Pulau Jawa dapat ditangani dengan baik, maka
    dampalcnya terhadap angka kemiskinan di Indonesia akan signifikan. Angka
    kemiskinan merupakan data yang tersebar secara spasial yang akan memiliki
    karakteristik spasial. Perbedaan pemerintahan, jarak dengan pemerintah pusat,
    dan perbedaan ekosistim dan iklim bisa menyebabkan terjadinya heterogenitas
    spasial.

    Geographically Weighted Regression (GWR) m erupak an

    pengembangan dari regresi Ordinary Least Squares yang efektif mengestimasi
    data yang memiliki heterogenitas spasial. Model GWR menghasilkan parameter
    regresi yang bersifat lokal, sehingga setiap lokasi pengamatan mempunyai
    koefisien regresi yang berbeda-beda.

    Proses penaksiran parameter GWR menggunakan metode Weighted
    Least Square (WLS). Namun ketika terdapat data pencilan, maka penaksiran
    parameter dengan WLS bisa menghasilkan residual yang besar sehingga
    mengakibatkan penduga parameter menjadi tidak efisien. Oleh Karena itu, pada
    penelitian ini akan digunakan metode yang robust, yaitu metode Least Absolute
    Deviation (LAD) untuk mengestimasi parameter pada model GWR. Model ini
    dinamakan Robust GWR (RGWR). Hasil penelitian menunjukkan bahwa model
    kemiskinan pada masing-masing kabupaten/kota di Pulau J awa berbeda-beda.
    Koefisien regresi yang paling besar pada setiap kabupaten/kota juga berbeda­
    beda. Selain itu, estimasi angka kemiskinan dengan model RGWR lebih
    mendekati kondisi yang sebenamya dibandingkan yang dihasilkan dengan
    GWR.

  • Tidak tersedia versi lain

  • Silakan login dahulu untuk melihat atau memberi komentar.


//

Informasi