Skripsi

Pemodelan Geographically Weighted Regression (GWR) dengan fungsi pembobot adaptive bisquare kernel untuk data angka kematian ibu (studi kasus angka kematian ibu di Jawa Tengah tahun 2014) / Laily Kurniawati

Abstrak
ABSTRAK Kurniawati Laily. 2016. Pemodelan Geographically Weighted Regression (GWR) denganFungsiPembobot Adaptive Bisquare Kernel untuk Data AngkaKematianIbu (StudiKasusAngkaKematianIbu di Jawa Tengah Tahun 2014).Skripsi Jurusan Matematika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Negeri Malang. Pembimbing Nur Atikah S.Si M.Si. Kata kunci angka kematian ibu GWR adaptive bisquare kernel. Angka kematian ibu merupakan salah satu indikator kesejahteraan penduduk. Kondisiwilayah yang berbedadapatmengakibatkanfaktor-faktor yang mempengaruhiangkakematianibu di suatuwilayahdenganwilayah yang lainberbeda-beda pula. Hubunganantaraangkakematianibudanfaktor-faktorpenyebabnyadapatdianalisisdenganregresi linier berganda. Geographically Weighted Regression (GWR) merupakanpengembangan model regresi yang digunakanuntukmenganalisiskeragamanspasial dengan menggunakanfaktorgeografissebagaivariabelbebas yang dapatmempengaruhivariabelrespon. Fungsi pembobot adaptive bisquarekernelmemilikibandwidth yang berbedauntuksetiapwilayahpengamatan. Hal inidisebabkanolehkemampuanadaptive kernel yang dapatmenyesuaikandengankondisititik-titikpengamatan.Tujuan dari penelitian ini adalah mengetahui model GWR dan mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi angka kematian ibu pada Kabupaten/Kota di Jawa Tengah tahun 2014 dengan fungsi pembobot adaptive bisquare kernel. Model GWR untuk data angka kematian ibu pada Kabupaten/Kota di Jawa Tengah tahun 2014 adalah y_i -6 46371 0 013892 X_i1 0 023257 X_i2 0 020717 X_i3 0 008626 X_i4-0 03088 X_i5 0 046827 X_i6 Terdapat empat faktor yang berpengaruh signifikan menggunakan GWR dengan fungsi pembobot adaptive bisquare kernel terhadap angka kematian ibu pada Kabupaten/Kota di Jawa Tengah tahun 2014.

Informasi Detail

DDC

Rs 519.536 KUR p

Prodi

Universitas Negeri Malang. Program Studi Matematika, 2016.

Deskripsi Fisik

x, 80 lembar : il. , tab. ; 30 cm.

Bahasa

Indonesia

No Reg

02087/KI/16

Edisi

Skripsi (Sarjana). Universitas Negeri Malang, 2016

Subjek

1. ANALISIS REGRESI
2. REGRESSION ANALYSIS

Pembimbing

1. Nur Atikah

Lampiran Berkas