Euclid
VOL 4, NO 2 (2017): EDISI JULI

METODE BAYESIAN DALAM PENAKSIRAN MODEL SPATIAL AUTOREGRESSIVE (SAR) (STUDI KASUS PEMODELAN PENYAKIT TB PARU DI KOTA BANDUNG)

I Gede Nyoman Mindra Jaya (Universitas Padjadjaran)
Zulhanif Zulhanif (Universitas Padjadjaran)
Bertho Tantular (Universitas Padjadjaran)
Neneng Sunengsih (Unknown)



Article Info

Publish Date
11 Jul 2017

Abstract

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

Copyrights © 2017






Journal Info

Abbrev

Euclid

Publisher

Subject

Education Mathematics Social Sciences

Description

The aim of Euclid, p-ISSN 2355-1712 and e-ISSN 2541-4453, is to provide a national forum for sharing, dissemination and discussion of research, experience and perspectives across a wide range of pure and applied mathematics, education, teaching, development, instruction, educational projects and ...