Oktiva, Ardianti (2016) Pemodelan Geographically Weighted Poisson Regression Semiparametric (Gwprs) Dengan Fungsi Pembobot Fixed Gaussian Kernel Dan Fixed Tricube Kernel. Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.
Abstract
Regresi poisson digunakan untuk memodelkan data dengan peubah respon berdistribusi poisson. Pada regresi poisson, faktor geografis, ekonomi, sosial dan budaya tidak diperhatikan. Faktor tersebut menyebabkan terjadi heterogenitas spasial. Metode statistika yang dapat digunakan adalah Geographically Weighted Poisson Regression (GWPR). Namun, pada beberapa kasus tidak hanya memiliki peubah yang berpengaruh lokal, juga terdapat peubah yang berpengaruh secara global. Oleh karena itu metode statistika yang dapat diterapkan adalah Geographically Weighted Poisson Regression Semiparametric (GWPRS). Pada metode ini diperlukan jarak antar lokasi dan bandwidth untuk membentuk pembobot pada masing-masing lokasi. Fungsi pembobot yang digunakan adalah fixed gaussian kernel dan fixed tricube kernel. Berdasarkan hasil pemodelan banyaknya kematian bayi di Kabupaten Pasuruan didapatkan peubah yang berpengaruh secara global yaitu persalinan oleh non medis (?3), kasus hipertensi pada pada ibu (?4) dan banyaknya tenaga kerja medis (?5) untuk pembobot fixed gaussian kernel. Cakupan Fe3 (?1), kasus hipertensi pada ibu (?4), banyaknya pondok bersalin (?5) dan banyaknya tenaga kerja medis (?6) untuk pembobot fixed tricube kernel. pembobot yang baik digunakan untuk memodelkan jumlah kematian ibu di Kabupaten Pasuruan adalah fixed gaussian kernel.
English Abstract
Poisson regression are used to modeling data with the response variable has a poisson distribution. Poisson regression did not consider the geographical, economic, social and culture factors. The factors causing spatial heterogenitas occurs. The statistics method that can be used are Geographically Weighted Poisson Regression (GWPR). However, in some cases not only have variable which affect local, there are also some variable that has a global influence. Therefore the statistics method that can be applied is Geographically Weighted Poisson Regression Semiparametric (GWPRS). GWPRS method required the distance between the location and bandwidth to determine the weight matrix for every location. Weight function that is used are fixed gaussian kernel and fixed tricube kernel. Based on the results of the modeling the number of infant mortality in Kabupaten Pasuruan, the globally variable are labor by non medical (?3), the case of hypertension on the mother (?4) and many medical workers (?5) for fixed gaussian kernel weight. The scope of the Fe3 (?1), the case of hypertension on the mother (?4), the number of temporary labor (?5) and many medical workers (?6) are the globally variable for fixed tricube kernel weighted. The weigh that both used to are modeling the number of infant mortality in Kabupaten Pasuruan is fixed gaussian kernel.
| Item Type: | Thesis (Sarjana) |
|---|---|
| Identification Number: | SKR/MIPA/2016/299/051610461 |
| Subjects: | 500 Natural sciences and mathematics > 510 Mathematics |
| Divisions: | Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam > Matematika |
| Depositing User: | Kustati |
| Date Deposited: | 27 Oct 2016 15:17 |
| Last Modified: | 27 Oct 2016 15:17 |
| URI: | http://repository.ub.ac.id/id/eprint/154818 |
Actions (login required)
 |
View Item |