Pemodelan Mixed Geographically Temporally Weighted Regression (Mgtwr) Pada Kasus Produksi Tanaman Padi Di Provinsi Jawa Timur
Main Author: | Wulandari, Novita Dwi |
---|---|
Format: | Thesis NonPeerReviewed |
Terbitan: |
, 2017
|
Subjects: | |
Online Access: |
http://repository.ub.ac.id/4235/ |
Daftar Isi:
- Model Mixed Geographically Temporally Weighted Regression (MGTWR) merupakan model yang memuat beberapa peubah prediktor bersifat global (diasumsikan konstan untuk seluruh titik pengamatan) sedangkan yang lainnya bervariasi secara spasial (lokasi) dan secara temporal (waktu). Padi adalah komoditas utama yang berperan sebagai pemenuh kebutuhan pokok karbohidrat bagi penduduk. Tujuan dari penelitian ini, yaitu mengembangkan model MGTWR dengan fungsi pembobot gaussian, bisquare, dan tricube kernel serta menentukan fungsi pembobot yang paling baik pada produksi tanaman padi di Jawa Timur tahun 2011-2015. Berdasarkan hasil analisis model MGTWR yang terbentuk terdapat 38 kabupaten/kota yang memiliki nilai prediksi tentang produksi tanaman padi yang berbeda sesuai dengan lokasi dan waktu. Model MGTWR dengan fungsi pembobot gaussian kernel lebih baik digunakan untuk memodelkan produksi tanaman padi di Jawa Timur tahun 2011-2015 dibandingkan model MGTWR fungsi pembobot bisquare kernel dan tricube kernel. Model MGTWR terbaik yang terbentuk menggambarkan faktor-faktor yang berpengaruh signifikan terhadap produksi tanaman padi di Jawa Timur tahun 2011-2015. Faktor-faktor tersebut bervariasi di setiap tahun dari kabupaten/kota di Jawa Timur, namun secara umum faktor yang berpengaruh terhadap produksi tanaman padi adalah luas panen.