METODE BAYESIAN DALAM PENAKSIRAN MODEL SPATIAL AUTOREGRESSIVE (SAR) (STUDI KASUS PEMODELAN PENYAKIT TB PARU DI KOTA BANDUNG) - I Gede Nyoman Mindra Jaya; Zulhanif Zulhanif; Bertho Tantular; Neneng Sunengsih (Universitas Swadaya Gunung Jati., 2017)
Aplikasi pemodelan spatial ekonometrik dalam berbagai bidang ilmu semakin banyak khususnya dalam ruang lingkup spatial regional dan spatial epidemiologi. Metode ini berkembang karena kemampuan metode ini mengakomodasi adanya ketergantungan spatial dalam data. Analisis ekonometrik biasa tidak mampu memberikan hasil yang baik pada saat data tidak berdistribusi independen. Metode Maksimum likelihood adalah metode yang umumnya digunakan untuk menaksir parameter model spatial econometrics. Namun metode ini tidak cukup baik dalam mengestimasi parameter model pada saat unit spatialnya sangat banyak. Metode alternative Bayesian diperkenalkan untuk mengatasi masalah tersebut. Penelitian ini mengkaji pendekatan metode Bayesian pada model Spatial Autoregresive (SAR). Model SAR merupakan satu dari delapan model spatial ecokometrik yang paling banyak digunakan. Pendekatan Bayesian akan diaplikasikan pada pemodelan kasus TB Paru di Kota BandungKata kunci: Bayesian, Model SAR, Maximum Likelihood, Spatial