ESTIMASI PARAMETER MODEL GEOGRAPHICALLY WEIGHTED LOGISTIC REGRESSION (GWLR) DENGAN FUNGSI PEMBOBOT GAUSSIAN KERNEL

FRETA TIRKA PURNATIRANI, 1517031001 (2019) ESTIMASI PARAMETER MODEL GEOGRAPHICALLY WEIGHTED LOGISTIC REGRESSION (GWLR) DENGAN FUNGSI PEMBOBOT GAUSSIAN KERNEL. Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, UNIVERSITAS LAMPUNG.

Preview	Text ABSTRAK.pdf Download (86kB) | Preview
	Text SKRIPSI FULL.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB)
Preview	Text SKRIPSI TANPA BAB PEMBAHASAN.pdf Download (1MB) | Preview

Abstract

The purpose of this study is to evaluated which factors affect the prevalence of malnourished children in Lampung Province 2015 using Geographically Weighted Logistic Regression (GWLR) with Fixed Gaussian Kernel Weighted Function. The results indicate that the number of infants not getting exclusive breastmilk variables significantly affect the prevalence of malnourished children in Lampung Province 2015. Keywords: GWLR, Fixed Gaussian Kernel Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi prevalensi balita penderita gizi buruk di Provinsi Lampung tahun 2015 menggunakan Geographycally Weighted Logistic Regression (GWLR) dengan fungsi pembobot Fixed Gaussian Kernel. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa variabel jumlah bayi yang tidak diberi ASI eksklusif (X1) berpengaruh secara signifikan terhadap prevalensi balita penderita gizi buruk di Provinsi Lampung tahun 2015. Kata Kunci: GWLR, Fixed Gaussian Kernel

Item Type:	Other
Subjects:	Q Science (General) > QA Mathematics
Divisions:	Fakultas MIPA > Prodi Matematika
Depositing User:	UPT . Teti Novianti
Date Deposited:	17 Mar 2022 07:19
Last Modified:	17 Mar 2022 07:19
URI:	http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/54976

Actions (login required)

View Item