creators_name:  TRI,  HASTUTI 
creators_id: 1617031043
type: other
datestamp: 2023-01-17 01:44:32
lastmod: 2023-01-17 01:44:32
metadata_visibility: show
title: PENERAPAN MODEL GEOGRAPHICALLY WEIGHTED LOGISTIC REGRESSION (GWLR) DENGAN FUNGSI PEMBOBOT ADAPTIVE GAUSSIAN KERNEL PADA DATA KEMISKINAN DI INDONESIA 
ispublished: pub
subjects: 500
subjects: 510
full_text_status: restricted
abstract: Analisis regresi logistik merupakan analisis yang digunakan untuk mengetahui hubungan  antara  variabel  respon  yang  bersifat  kategori  dengan  satu  atau  lebih variabel prediktor dengan asumsi bahwa respon tidak dipengaruhi lokasi geografis (data  spasial).  Metode  GWLR  adalah  bentuk  lokal  dari  regresi  logistik  dimana lokasi geografis diperhatikan.  Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menerapkan model  GWLR  dengan  fungsi  pembobot  Adaptive  Gaussian  Kernel  guna mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi persentase kemiskinan di Indonesia menggunakan  Geographycally  Weighted  Logistic  Regression  (GWLR)  dengan fungsi pembobot Adaptive Gaussian Kernel.  Hasil dari penelitian ini didapatkan model GWLR dengan fungsi pembobot Adaptive Gaussian Kernel tiap Provinsi di Indonesia dan variabel Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) per kapita(
date: 2022-12-22
date_type: published
publisher: FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM
place_of_pub:  UNIVERSITAS LAMPUNG
citation:    TRI, HASTUTI   (2022) PENERAPAN MODEL GEOGRAPHICALLY WEIGHTED LOGISTIC REGRESSION (GWLR) DENGAN FUNGSI PEMBOBOT ADAPTIVE GAUSSIAN KERNEL PADA DATA KEMISKINAN DI INDONESIA.  FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM,  UNIVERSITAS LAMPUNG.     
document_url: http://digilib.unila.ac.id/68333/1/ABSTRAK.pdf
document_url: http://digilib.unila.ac.id/68333/2/SKRIPSI%20FULL.pdf
document_url: http://digilib.unila.ac.id/68333/3/SKRIPSI%20TANPA%20BAB%20PEMBAHASAN.pdf