• Login
    View Item 
    •   Home
    • Proceedings
    • Prosiding Seminar Nasional GEOTIK
    • Seminar Nasional GEOTIK 2019
    • View Item
    •   Home
    • Proceedings
    • Prosiding Seminar Nasional GEOTIK
    • Seminar Nasional GEOTIK 2019
    • View Item
    JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

    Analisis Model Geographically Weighted Regression (GWR) pada Kasus Jumlah Peserta KB Aktif di Provinsi Jawa Tengah

    Thumbnail
    View/Open
    VIEW/DOWNLOAD (901.9Kb)
    Date
    2019-04
    Author
    Diastina, Ananda Rafi Nur
    Handajani, Sri Sulistijowati
    Slamet, Isnandar
    Metadata
    Show full item record
    Abstract
    Keluarga Berencana (KB) merupakan suatu program yang dibentuk pemerintah Indonesia melalui BKKBN untuk mengendalikan laju pertumbuhan penduduk. Salah satu provinsi di Indonesia yang mempunyai tingkat pertumbuhan dan kepadatan penduduk yang tinggi adalah Provinsi Jawa Tengah. Jumlah peserta KB aktif di Provinsi Jawa Tengah bervariasi tiap kabupaten/kota. Oleh karena itu pemodelan yang berkaitan dengan jumlah peserta KB aktif perlu mempertimbangkan efek spasial. Geographically Weighted Regression (GWR) merupakan pengembangan dari regresi global yang memperhatikan heterogenitas spasial, sehingga diperoleh model dan pendugaan parameter yang berbeda untuk setiap wilayah pengamatan. Hasil pengujian Breusch-Pagan menunjukkan bahwa data jumlah peserta KB aktif di Provinsi Jawa Tengah memiliki heterogenitas spasial. Berdasarkan analisis regresi global, diketahui faktor-faktor yang signifikan mempengaruhi jumlah peserta KB aktif di Jawa Tengah adalah jumlah pasangan usia subur (PUS), jumlah tenaga kesehatan, dan upah minimum kabupaten. Adapun hasil analisis model GWR menggunakan fungsi pembobot adaptive kernel Gaussian memperoleh nilai koefisien determinasi R2 sebesar 98,38% dimana lebih besar dibandingkan dengan model regresi global sebesar 93,9% dan nilai Sum of Square (SSE) model GWR lebih kecil dibandingkan dengan SSE model regresi global, sehingga dapat disimpulkan bahwa model GWR signifikan lebih baik dari model regresi global.
    URI
    http://hdl.handle.net/11617/10832
    Collections
    • Seminar Nasional GEOTIK 2019

    DSpace software copyright © 2002-2016  DuraSpace
    Contact Us | Send Feedback
    Theme by 
    Atmire NV
     

     

    Browse

    Publikasi IlmiahCommunities & CollectionsBy Issue DateAuthorsTitlesSubjectsThis CollectionBy Issue DateAuthorsTitlesSubjects

    My Account

    Login

    DSpace software copyright © 2002-2016  DuraSpace
    Contact Us | Send Feedback
    Theme by 
    Atmire NV