Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal BIMASTER
Fika Dian Lestari
Universitas Tanjungpura
Decision Sciences, Operations Research & Management Mathematics

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
ESTIMASI PARAMETER MODEL GEOGRAPHICALLY WEIGHTED LOGISTIC REGRESSION Fika Dian Lestari; Dadan Kusnandar; Naomi Nessyana Debataraja
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 9, No 1 (2020): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (629.46 KB) | DOI: 10.26418/bbimst.v9i1.38681

Abstract

Metode Geographically Weighted Logistic Regression (GWLR) merupakan pengembangan metode regresi logistik dengan mempertimbangkan faktor letak geografis. Faktor letak geografis ini digunakan sebagai pembobot dan menunjukkan sifat lokal pada model GWLR. Metode ini digunakan ketika data memiliki pengaruh heterokedastisitas spasial. Penaksiran parameter model GWLR menggunakan metode Maximum Likelihood Estimation (MLE). Sedangkan pengujian yang dilakukan untuk mengetahui variabel yang signifikan adalah dengan metode uji Wald. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui proses estimasi parameter dalam model GWLR dengan pembobot yang digunakan merupakan fungsi kernel. Hasil penelitian menunjukkan model GWLR untuk jumlah variabel lebih dari dua adalah . Kata Kunci: Regresi logistik, pembobot, faktor letak geografis.
Co-Authors Laksono Trisnantoro Naomi Nessyana Debataraja