Kajian Model Regresi Logistik, Geographically Weighted Logistic Regression (Gwlr) Dengan Fungsi Pembobot Adaptive Gaussian Kernel Dan Gwlr Dengan Fungsi Pembobot Adaptive Bisquare Kernel
Daftar Isi:
- Analisis Regresi Logistik Biner Merupakan Analisis Untuk Mengetahui Bagaimana Hubungan Antara Peubah Respon Yang Bersifat Biner Dengan Satu Atau Lebih Peubah Prediktor. Analisis Ini Akan Menghasilkan Model Yang Kurang Tepat Apabila Diterapkan Pada Data Yang Dipengaruhi Lokasi Secara Geografis Atau Biasa Disebut Dengan Data Spasial. Hal Ini Karena Analisis Regresi Logistik Biner Mengabaikan Pengaruh Dari Lokasi Tersebut. Pengaruh Spasial Ini Tidak Boleh Diabaikan Karena Akan Mengurangi Kebaikan Model. Salah Satu Analisis Spasial Adalah Geographically Weighted Logistic Regression (GWLR). Analisis Ini Digunakan Untuk Mengetahui Hubungan Antara Peubah Respon Yang Bersifat Kategorik Dengan Satu Atau Lebih Peubah Respon Pada Data Spasial. Pengujian Heterogenitas Spasial Perlu Dilakukan Sebelum Melakukan Pemodelan. Pengujian Ini Menggunakan Statistik Uji Breuch Pagan . Dalam Pemodelan Ini, Diperlukan Jarak Antar Lokasi Dan Bandwidth Untuk Pembobotan Dalam Model. Fungsi Pembobot Yang Digunakan Adalah Fungsi Pembobot Adaptive Gaussian Dan Adaptive Bisquare Kernel. Fungsi Pembobot Tersebut Memberikan Nilai Bandwidth Yang Berbeda Pada Setiap Lokasi. Berdasarkan Hasil Pemodelan, Diketahui Bahwa Faktor Yang Mempengaruhi Indeks Pembangunan Manusia (IPM) Jawa Timur Tahun 2010 Pada Beberapa Lokasi Adalah Persentase Penduduk Miskin Dan Laju Pertumbuhan Ekonomi. Faktor Yang Mempengaruhi Balita Gizi Buruk Jawa Timur Tahun 2011 Adalah Persentase Pemeriksaan Neonatus Dan Penduduk Miskin, Sedangkan Yang Mempengaruhi Angka Buta Huruf Jawa Timur Tahun 2011 Adalah Rasio Fasilitas Per Jumlah Siswa Sekolah Menengah Pertama. Model Yang Sesuai Untuk Digunakan Dalam Memodelkan Ketiga Data Adalah Model GWLR Dengan Fungsi Pembobot Adaptive Gaussian Kernel