Variansi : Journal of Statistics and Its Application on Teaching and Research
Vol 1, No 3 (2019)

PERBANDINGAN MATRIKS PEMBOBOT SPASIAL OPTIMUM DALAM SPATIAL ERROR MODEL (SEM) (Kasus : Indeks Pembangunan Manusia Kabupaten/Kota di Provinsi Sulawesi Selatan Tahun 2015)

Afif Arif (Prodi Statistika FMIPA Universitas Negeri Makassar)
Muhammad Arif Tiro (Prodi Statistika FMIPA Universitas Negeri Makassar)
Muhammad Nusrang (Prodi Statistika FMIPA Universitas Negeri Makassar)



Article Info

Publish Date
14 Dec 2019

Abstract

ABSTRACT. Matriks pembobot spasial merupakan komponen penting dalam kebanyakan model ketika representasi struktur spasial dibutuhkan. Karena hasil analisis sensitif terhadap spesifikasi matriks pembobot (W). Maka matriks bobot spasial yang berbeda mungkin diperlukan untuk berbagai jenis studi. Pada penelitian ini, peneliti melihat matriks pembobot optimum pada model SEM dengan menggunakan beberapa tipe matriks pembobot, di antaranya W Queen tidak terbakukan, W Queen terbakukan, W Rook, dan W Bishop. Dengan cara mngevaluasi nilai Akaike Information Criterion (AIC) terbaik dari dugaan model-model yang dihasilkan dari data Indeks Pembangunan Manusia (IPM) yang selanjutnya diperoleh pendekatan W terbaik dari hasil penelitian. Dari hasil penelitian ini dapat disimpulkan bahwa matriks pembobot tipe W Queen terbakukan merupakan model yang lebih baik dalam menjelaskan peubah respon karena memiliki nilai AIC yang terbaik bila dibandingkan dengan Matriks pembobot lainnya.Kata kunci : IPM, Analisis Regresi Spasial, SEM.

Copyrights © 2019






Journal Info

Abbrev

jvariansi

Publisher

Subject

Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Mathematics Public Health

Description

VARIANSI: Journal of Statistics and Its application on Teaching and Research memuat tulisan hasil penelitian dan kajian pustaka (reviews) dalam bidang ilmu dasar ataupun terapan dan pembelajaran dari bidang Statistika dan Aplikasinya dalam pembelajaran dan riset berupa hasil penelitian dan kajian ...