Unnes Journal of Mathematics
Vol 8 No 2 (2019)

PEMODELAN REGRESI SPASIAL MENGGUNAKAN GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION DENGAN PEMBOBOT FIXED KERNEL GAUSSIAN DAN ADAPTIVE KERNEL BISQUARE

Pratiwi, Yuninda Diah (Unknown)
Mariani, Scolastika (Unknown)
Hendikawati, Putriaji (Unknown)



Article Info

Publish Date
17 Aug 2019

Abstract

Model regresi linier secara umum bersifat global, dimana estimasi parameternya bernilai sama untuk semua lokasi. Pada kenyataannya, antara lokasi satu dengan lainnya memiliki kondisi yang berbeda. Hal ini memungkinkan adanya keragaman spasial antar lokasi. GWR merupakan metode statistika yang digunakan dalam menganalisis keragaman spasial. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi AHH dengan membandingkan model terbaik dari regresi linier dengan GWR pada pembobot fixed kernel gaussian dan adaptif kernel bisquare. Data yang digunakan bersumber dari Profil Kesehatan Provinsi Jawa Tengah Tahun 2016 dan Provinsi Jawa Tengah Dalam Angka 2017. Software yang digunakan adalah R.3.4.3 dan ArcView GIS 3.3. Uji kesesuaian model dilakukan untuk mengetahui adanya perbedaan antara model regresi linier dengan GWR. Hasil penelitian menunjukkan model GWR dengan pembobot fixed kernel gaussian merupakan model terbaik dilihat dari AIC terkecil sebesar dan ( terbesar sebesar . Terbentuk 8 kelompok lokasi yang memiliki peubah penjelas sama yang signifikan terhadap AHH.

Copyrights © 2019






Journal Info

Abbrev

ujm

Publisher

Subject

Mathematics

Description

Unnes Journal of Mathematics (UJM) publishes research issues on mathematics and its apllication. The UJM processes manuscripts resulted from a research in mathematics and its application scope, which includes. The scopes include research in: 1. Algebra 2. Analysis 3. Discrete Mathematics and Graph ...