Trisilia, Meilinda (2014) Perbandingan Matriks Pembobot Spasial dalam Model Spatial Autoregressive (SAR) (Studi Kasus Daya Dukung Lahan Pertanian Tanaman Pangan di Kota Batu). Magister thesis, Universitas Brawijaya.
Abstract
Suatu variabel penelitian yang berkaitan dengan aspek keruangan dan mengandung informasi lokasi geografis maka perlu dipertimbangkan adanya efek spasial pada model. Pembobot spasial dibuat untuk mengakomodir adanya autokorelasi spasial pada data spasial. Dua konsep membuat pembobot spasial yaitu kedekatan dan jarak dibuat untuk mengakomodir adanya autokorelasi spasial. Salah satu pembobot spasial dengan konsep kedekatan adalah dengan metode rook contiguity, sedangkan konsep jarak salah satunya dengan distance band. Matriks distance band dibuat dengan membandingkan jarak anatar lokasi dengan jark maksimum dari tetangga terdekat. Variogram merupakan salah satu metode yang berusaha mengkuantifikasi keragaman spasial suatu himpunan pengamatan Z i yang berada dilokasi (x i ,y i ), sehingga dapat digunakan untuk menghitung jarak sampai dimana pengaruh spasial sudah tidak ada lagi. Model spatial autoregressive (SAR) adalah salah satu bentuk analisis regresi spasial yang mempertimbangkan adanya keterkaitan variabel repon antarlokasi. Tujuan penelitian adalah membentuk model SAR dengan berbagai pembobot spasial dalam rangka mengetahui pembobot spasial manakah yang terbaik dalam mengakomodir adanya fenomena autokorelasi spasial pada kasus daya dukung lahan pertanian tanaman pangan di Kota Batu Jawa Timur. Pembobot spasial yang dibandingkan adalah pembobot spasial dengan konsep kedekatan yang diwakili dengan metode rook contiguity , sedangkan konsep jarak diwakili dengan distance band berdasarkan jarak Euclid dan range dari output analisis variogram. Dalam membandingkan kebaikan dari pembobot spasial tersebut didasarkan pada nilai nilai R 2 , AIC, SC dan juga nilai korelasi antara nilai amatan dengan prediksi dari variabel respon. Dalam penelitian ini digunakan data sekunder dan data primer. Penelitian dilaksanakan di seluruh desa/kabupaten se Kota Batu. Variabel yang digunakan dalam penelitian terdiri dari satu variabel respon yaitu daya dukung lahan pertanian pangan dan tiga variabel prediktor yaitu persentase jumlah petani, luas lahan untuk hidup layak dan jumlah jenis komoditas pangan. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa terdapat autokorelasi spasial pada data daya dukung lahan pertanian tanaman pangan di Kota Batu, sehingga dilakukan pemodelan SAR dengan berbagai pembobot spasial. Berdasarkan nilai maksimum dari R 2 dan korelasi antar nilai amatan dengan prediksi variabel respon serta nilai minimum dari AIC dan SC, diketahui bahwa model SAR dengan pembobot spasial distance band dengan dasar jarak yang diperoleh dari analisis variogram adalah model terbaik diantara model SAR dengan pembobot rook contiguity dan distance band dengan dasar jarak Euclid .
English Abstract
A study of variables related to spatial aspects and contains the geographic location information to consider spatial effects in the model. Spatial weighting is made to accommodate the presence of spatial autocorrelation in spatial data. Two concepts that make weighted spatial proximity and distance are made to accommodate the presence of spatial autocorrelation. One of the spatial weighting with the concept of proximity is the method rook contiguity, while the one concept of distance is the distance bands. Distance matrix band is made by comparing the distance with Jark maximum advance of the location of the nearest neighbors. Variogram is one method that seeks to quantify the spatial variability of a set of Z i observations that are planted (x i ,y i ), so it can be used to calculate the distance to which the spatial effect is not there anymore. SAR model is a form of spatial regression analysis that considers the relation between locations repon variables. The purpose of the study was to form the SAR models with different spatial weighting in order to know which is the best spatial weighting in accommodating the phenomenon of spatial autocorrelation in the case of the carrying capacity of land for food crops in Batu, East Java. Spatial weighting than is weighted spatial proximity with the concept represented by the method rook contiguity, while the concept of distance is represented by the distance bands based on Euclidean distance and range of output variogram analysis. In comparing the goodness of the spatial weighting based on the values of R 2 , AIC, SC and also the value of the correlation between the value of observations with the predictions of the response variable. This study used secondary data and primary data. Research conducted in all villages/districts of the City of Stone. Variables used in the study consisted of a single response variable is the carrying capacity of agricultural land and three predictor variables, namely the percentage of the number of farmers, land area for a decent life and a number of food commodities. The results of this study indicate that there is spatial autocorrelation in the data carrying capacity of land for food crops in Batu, so do SAR modeling with different spatial weighting. Based on the maximum value of R 2 and the correlation between the value of observations with the predictions of the response variable and the minimum value of AIC and SC, it is known that the SAR models with spatial distance weighting on the basis of distance bands derived from variogram analysis is the best model among the models with weighted rook contiguity SAR and distance to the base band Euclid distance.
| Item Type: | Thesis (Magister) |
|---|---|
| Identification Number: | TES/519.5/TRI/p/041403618 |
| Subjects: | 500 Natural sciences and mathematics > 519 Probabilities and applied mathematics > 519.5 Statistical mathematics |
| Divisions: | S2/S3 > Magister Matematika, Fakultas MIPA |
| Depositing User: | Endro Setyobudi |
| Date Deposited: | 05 Sep 2014 11:05 |
| Last Modified: | 31 Mar 2022 07:20 |
| URI: | http://repository.ub.ac.id/id/eprint/157479 |
![[thumbnail of Meilinda Trisilia.pdf]](http://repository.ub.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text
Meilinda Trisilia.pdf Download (12MB) |
Actions (login required)
 |
View Item |