Daftar Isi: Pemodelan Geographically Weighted Binary Logistic Regression (Gwblr) Dengan Fungsi Pembobot Adaptive Bisquare Kernel Dan Rook Contiguity

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. Hal ini karena analisis regresi logistik biner mengabaikan pengaruh lokasi tersebut. Pengaruh spasial ini tidak boleh diabaikan karena akan mengurangi kebaikan model. Salah satu analisis spasial adalah Geographically Weighted Binary Logistic Regression (GWBLR). Dalam GWBLR digunakan unsur pembobot yang besarnya tergantung pada kedekatan antar lokasi. Ada dua tipe matriks bobot yaitu matriks bobot tipe data spasial point dan matriks bobot tipe data spasial area. Pada penelitian ini akan digunakan matriks bobot tipe data spasial point yaitu Adaptive Bisquare Kernel dan matriks bobot tipe data spasial area yaitu Rook Contiguity. Berdasarkan hasil pemodelan, diketahui bahwa faktor yang mempengaruhi Indeks Pembangunan Manusia (IPM) di Jawa Timur Tahun 2011 pada beberapa lokasi adalah angka harapan hidup, angka melek huruf dan rata-rata lama sekolah. Fungsi pembobot yang lebih baik digunakan untuk pemodelan GWBLR pada data IPM di Jawa Timur tahun 2011 adalah fungsi pembobot rook contiguity.