Show simple item record

dc.contributor.authorSaputro, Dewi Retno Sari
dc.contributor.authorWidyaningsih, Purnami
dc.contributor.authorKurdi, Nughthoh Arfawi
dc.contributor.authorSusanti, Ade
dc.date.accessioned2018-07-16T03:19:23Z
dc.date.available2018-07-16T03:19:23Z
dc.date.issued2018-03
dc.identifier.citationAnselin, L. (1988). Spatial Econometrics: Methods and Models. London, NJ: Kluwer Academic Press. Anselin, L. (1993). Exploratory Spatial Data Analysis and geographic Information Systems. National Center for Geographic Information and Analysis of California Santa Barbara: CA93106. Anselin, L. (1995). Local Indicator of Spatial Association. Geographical Analysis, 27, 93-115. Banerjee, S. (2004). Hierarchical Modeling and Analysis for Spatial Data. Boca Raton, NJ: Chapman and Hall/CRC. Cliff, A. D. and J. K. Ord. (1973). Spatial Autocorrelation. London, NJ: Pion. Cliff, A. D. and J. K. Ord. (1981). Spatial and Temporal Analysis: Autocorrelation in Space and Time. Quantitative Geography: A British View, 104 – 110. Routledge & Kegan Paul, London. D. Gumpert D. (2007). Spatial Methods in Econometrics. Doctoral thesis, WU Vienna University of Economics and Business. Gittleman, J. L. and M. Kot. (1990). Adaptation: Statistics and A null Model for Estimating Phylogenetic Effects. Systematic Zoology, 39, 227 – 241. Griffith, D. (2005). Spatial Autocorrelation Concept. Department of Geography, Syracuse University. Kosfeld, R. (2006). Spatial Econometric. Diakses dari URL: http://www.scribd.com. Lee, J. and S. D. Wong. (2001). Statistical Analysis With Arcview GIS. New York, NJ: John Willey & Sons. Inc. LeSage, J. P. (1999). The Theory and Practice of Spatial Econometrics. Department of Econometrics, University of Toledo, 10-14. Moran, P. A. P. (1950). Notes on Continuous Stochastic Phenomen. Biometrika, 37(1), 17–23. JSTOR 2332142. doi:10.2307/2332142. Nakhapakorn, K. and J. Supert. (2006). Temporal and Spatial Autocorrelation Statistics of Dengue Fever. Dengue Buletin, 30, 177-183. Pfeiffer, Dirk U, P. Timothy. Robinson, B. Kim. Stevens, J. David. Rogers, C.A. Archie. (2008). Spatial Analysis in Epidemiologi. New York, NJ: Oxford University Press. Ste’phane, D. (2011). A New Perspective about Moran’s Coefficient: Spatial Autocorrelation as a Linear Regression Problem. Geographical Analysis, 43, 127–141. Tobler, W. (1969). Geographical filters and their inverses. Geographical Analysis, 1(3), 234–53. Wen, Tzai-Hung, N. H. Lin, D. Chao, K. Huang, C. Kan, K. Chun-Min Lin, J. T. Wu, S. Y. Huang, I-Chun Fan. (2010). Spatial-temporal Patterns of Dengue in Areas at Risk of Dengue Hemorrhagic Fever in Kaohsiung Taiwan 2001. International Journal of Infectious Diseases, 14, 334-343. Zhukov, Y. (2010). Spatial Autocorrelation. Amerika: IQSS, Harvard University.id_ID
dc.identifier.issn2502-6526
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11617/10154
dc.description.abstractAutokorelasi spasial merupakan teknik dalam analisis spasial untuk mengukur kemiripan nilai atribut dalam suatu ruang (jarak, waktu dan area). Jika terdapat pola sistematik dalam nilai atribut tersebut,maka terdapat autokorelasi spasial.Adanya autokorelasi spasial mengindikasikan bahwa nilai atribut pada area tertentu terkait oleh nilai atribut tersebut pada area lain yang letaknya saling berdekatan (bertetangga). Ketetanggaan tersebut diharapkan dapat mencerminkan derajat ketergantungan area (spasial) yang tinggi apabila dibandingkan dengan area lain yang letaknya terpisah jauh.Autokorelasi spasial diukur melalui dua indeks yaitu indeks global dan indeks lokal. Indeks Moran adalah indeks global tertua yang membandingkan nilai atribut area dengan nilai atribut area lainnya. Sementara, Local Indicator of Spatial Association (LISA)adalah indeks lokal yang dipergunakan untuk mengevaluasi kecenderungan adanya pola secara lokal dengan menunjukkan beberapa bentuk dari hubungan spasial. Indeks Moran cenderung mengabaikan pola lokal hubungan spasial sehingga LISA memberikan hubungan spasial pada setiap wilayah pengamatan. Keduanya, baik indeks global maupun lokal mempunyai nilai yang proporsional yaitu indeks Moran proporsional dengan jumlah nilai LISA melalui matriks pembobotan spasial (W) dengan taxonomic levels. Dalam artikel ini dibuktikan proporsionalitas tersebut yakni nilai indeks Moran proporsional dengan jumlah nilai LISA.id_ID
dc.language.isootherid_ID
dc.publisherProsiding Konferensi Nasional Penelitian Matematika dan Pembelajarannya (KNPMP) III 2018id_ID
dc.titleProporsionalitas Autokorelasi Spasial dengan Indeks Global (Indeks Moran) dan Indeks Lokal (Local Indicator of Spatial Association (LISA))id_ID
dc.typeArticleid_ID


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record