GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS (GWRPCA) PADA IPKM DI KALIMANTAN BARAT - Ma’ruf, Ikhwan; Perdana, Hendra (BIMASTER : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya, 2025)
Geographically Weighted Regression Principal Component Analysis (GWRPCA) ialah kombinasi metode Geographically Weighted Regression (GWR) serta Principal Component Analysis (PCA). Sehingga metode GWRPCA sangat cocok untuk menganalisis Indeks Pembangunan Kesehatan Masyarakat (IPKM) di Kalimantan Barat. Kesehatan balita, kesehatan reproduksi, pelayanan kesehatan, perilaku kesehatan, penyakit tidak menular, penyakit menular serta kesehatan lingkungan ialah variabel independen yang dipakai. Penelitian ini dimulai dengan proses analisis pemodelan regresi linear berganda. Selanjutnya, analisis GWRPCA akan dipakai sebagai bagian dari menemukan nilai koefisien determinasi global serta lokal. Hasilnya menyatakan bahwa nilai koefisien determinasi (R^2) global sejumlah 96,01%. Di sisi lain, pada model GWRPCA 14 model ditemukan nilai koefisien determinasi lokal pada tiap lokasi. Sambas memiliki koefisien determinasi lokal tertinggi sejumlah 96,06%, serta Kapuas Hulu memiliki koefisien determinasi lokal terkecil sejumlah 95,81%.