Pengembangan Webgis Untuk Analisis Dan Pemodelan Data Menggunakan Teknik Regresi Spasial Dan R-Shiny Web Framework (Studi Kasus: Data Kemiskinan Dan Zakat Jawa Timur)
Daftar Isi:
- Analisis regresi adalah suatu metode yang umum digunakan untuk melihat hubungan suatu variabel dengan variabel lainnya. Analisis regresi yang memiliki sifat global atau disebut juga dengan OLS (Ordinary Least Square) memiliki nilai parameter regresi yang konstan. Hal ini akan menghasilkan model yang kurang baik. Kondisi kemiskinan dan zakat pada tingkat Kabupaten/Kota di Propinsi Jawa Timur tentunya memiliki karakteristik yang berbeda-beda, melihat kondisi geografis, potensi wilayah, keadaan sosial-budaya maupun hal-hal lain yang melatarbelakanginya, sehingga muncul heterogenitas spasial. Geographically Weighted Regression (GWR) adalah solusi untuk membuat regresi yang berbasis lokal. Usaha untuk mengembangkan Web-based Geo-procesing masih sedikit dan belum memadai. Dengan kehadiran shiny web Framework dari tool statistik R mampu melakukan analisis regresi spasial. R merupakan sebuah bahasa pemrograman yang bersifat open-source dapat dimanfaatkan untuk melakukan analisis dan pemodelan data dengan teknik regresi spasial. Penelitian ini bertujuan untuk membangun sebuah aplikasi berbasis web untuk melakukan analisis dan pemodelan data menggunakan teknik regresi spasial dengan bantuan Shiny Web Framework. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data zakat dan kemiskinan Propinsi Jawa Timur. Hasil penelitian menggunakan metode GWR menghasilkan nilai R-square sebesar 76% sedangkan regresi berbasis global (OLS) menghasilkan nilai R-square sebesar 70%.